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摘要北京大學(xué)碳中和研究院科研團(tuán)隊(duì)利用自主研發(fā)的基于生態(tài)過(guò)程的人工智能碳匯預(yù)測(cè)模型Carbon Mind,在國(guó)際上率先闡明了2024年全球陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯變化及其空間格局。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯在減緩全球氣候變化方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用,其動(dòng)態(tài)變化一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的前沿?zé)狳c(diǎn)。然而,依賴(lài)全球碳計(jì)劃的傳統(tǒng)評(píng)估方法通常存在近一年的時(shí)間滯后。在極端氣候事件頻發(fā)的背景下,及時(shí)追蹤陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯變化顯得尤為重要。2024年,全球平均氣溫較2023年進(jìn)一步攀升,創(chuàng)下有氣象記錄以來(lái)新高,同期大氣二氧化碳濃度增速明顯加快。盡管如此,陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯如何響應(yīng)這一系列劇烈變化,仍是亟待解答的重要科學(xué)問(wèn)題。
 
  北京大學(xué)碳中和研究院科研團(tuán)隊(duì)利用自主研發(fā)的基于生態(tài)過(guò)程的人工智能碳匯預(yù)測(cè)模型Carbon Mind,在國(guó)際上率先闡明了2024年全球陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯變化及其空間格局。研究發(fā)現(xiàn),2024年全球陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯大幅下降,不足過(guò)去10年平均水平的一半。其中熱帶生態(tài)系統(tǒng)碳匯降幅尤為顯著,約為1PgC/yr(圖1)。這一發(fā)現(xiàn)與“貢嘎”大氣反演模型的獨(dú)立評(píng)估結(jié)果一致。然而,熱帶不同植被類(lèi)型間碳匯變化存在顯著差異,相比于熱帶雨林,草地與稀樹(shù)草原碳匯損失比例更高,說(shuō)明長(zhǎng)期處于干旱脅迫的半干旱生態(tài)系統(tǒng)并未表現(xiàn)出更強(qiáng)的對(duì)極端氣候事件的抵抗能力。進(jìn)一步分析表明,由高溫和干旱脅迫引發(fā)的植被生產(chǎn)力下降,是導(dǎo)致熱帶碳匯下降的重要原因。
 
2024年和最近兩次強(qiáng)厄爾尼諾事件下全球及區(qū)域陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯異常
 
  Carbon Mind模型能夠自主學(xué)習(xí)碳循環(huán)形成過(guò)程與機(jī)制,靈敏捕捉過(guò)去一個(gè)多世紀(jì)以來(lái)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯演變規(guī)律,具備可解釋、可溯因、可預(yù)警的智能研判能力。該研究表明全球變暖和極端氣候事件頻發(fā)正持續(xù)加劇碳-氣候耦合系統(tǒng)面臨的威脅,同時(shí)凸顯了AI在陸地碳匯變化及時(shí)監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)歸因方面的有效性與重要價(jià)值。
 
  研究成果以“AI-tracked halving of global land carbon sink in 2024”為題發(fā)表于Science Bulletin。北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士后王鶴媛和碳中和研究院助理研究員王鍇為共同第一作者,中國(guó)科學(xué)院青藏高原研究所研究員汪濤和北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、碳中和研究院雙聘教師王騰蛟為共同通訊作者。

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