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中国海高精度海水表层二氧化碳分压和海-气二氧化碳通量遥感网格数据集构建取得创新成果

编译者:liguiju发布时间:Nov 20, 2023点击量:32 来源栏目:科研动态

近日,自然资源部第二海洋研究所白雁研究员及合作者在国际遥感TOP期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》(IF=8.2)和环境科学TOP期刊《Science of The Total Environment》(IF=9.8)分别发表了题为“Construction of a High Spatiotemporal Resolution Dataset of Satellite-Derived pCO2 and Air–Sea CO2 Flux in the South China Sea (2003–2019)”(2003-2019年南海pCO2和海-气CO2通量高时空分辨率卫星数据集的构建)和“Satellite-estimated air-sea CO2 fluxes in the Bohai Sea, Yellow Sea, and East China Sea: patterns and variations during 2003-2019” (基于卫星的渤海、黄海和东海的海-气CO2通量:2003-2019年的模式和变化)的研究论文。论文第一单位均为自然资源部第二海洋研究所,论文第一作者分别为自然资源部第二海洋研究所与河海大学联合培养的博士生宋梓庚,以及与浙江大学联合培养的博士生余舒洁,通讯作者为自然资源部第二海洋研究所白雁研究员,合作者包括何贤强研究员、厦门大学郭香会教授、南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)翟惟东教授、国家海洋监测中心赵化德副研究员和厦门大学戴民汉院士。

海洋是地球上最大的活性碳库,吸收了约 26%人为排放的CO2,在全球碳循环中具有重要作用。我国海域辽阔,碳汇潜力巨大,经过近20余年研究,已基本明晰了我国近海源汇状态,但不同海区观测数据的覆盖程度差异巨大,碳汇量估算仍存在较大不确性。因此,构建大空间覆盖、高精度的海水CO2分压(pCO2)卫星遥感反演算法和网格化数据集,认识不同海区海-气CO2通量的时空变化,对准确评估中国海碳源汇格局、变化趋势及增汇潜力评估具有重要的科学意义和实际应用价值。

团队前期创新提出了基于控制因子分析的海水CO2分压半解析遥感模型框架(MeSAA),解析和半解析了温度热力学作用、混合作用、生物作用以及海气CO2通量对海水CO2迭代作用的量化等,有效解决了复杂边缘海海水CO2分压的遥感反演难题。MeSAA算法框架已成功实现了大河影响下的长江-东海系统、珠江-南海北部系统和密西西比河-墨西哥湾系统,以及海盆过程主导的白令海和珊瑚海的海水CO2分压的遥感反演。

由于中国海近海多水团高度变异性和生态系统复杂性,目前MeSAA算法难以适配部分极端复杂过程的参数化问题,本研究创新提出了MeSAA算法和机器学习模型(XGBoost)结合的方法,分别构建了适用于渤黄东海和南海的机制驱动pCO2遥感反演算法MeSAA-ML-ECS和MeSAA-ML-SCS,该算法相比于传统机器学习方法,具有更高的精度和更好的机理可解释性。独立航次数据验证表明,渤黄东海和南海的遥感pCO2产品均方根误差分别为19.60μatm和11.69 μatm,平均绝对误差分别为4.12%和1.59%;与南海SEATS时间序列站观测数据相比,均方根误差仅为5.27 μatm;与东海PN断面多年观测数据比较,均方根误差为16.39 μatm,表明构建的遥感算法具有高精度并能量化变化趋势的能力。

基于该算法,团队制作和发布了涵盖整个中国海的1 km分辨率月平均海水pCO2和海-气CO2通量遥感网格数据集,为目前空间分辨率和精度最高的中国海海-气CO2通量遥感数据集。该数据集在数据共享平台Zenodo开放获取(东海数据:https://doi.org/10.5281/zenodo.7701112,南海数据:https://doi.org/10.5281/zenodo. 7743187),也已集成在海洋遥感在线分析平台SatCO2发布共享。

高精度、高时空分辨率的海水pCO2和海-气CO2通量遥感数据集精细刻画了中国海碳源汇格局长时序变化,认识了各海区的碳吸收/排放量。渤海夏季为大气CO2的强源,冬季为强汇,平均每年从大气吸收0.16 Tg C;黄海7–9月为碳源,其余月份为碳汇,平均每年吸收3.85 Tg C;东海全年均为大气CO2碳汇,平均每年吸收14.80 Tg C;南海北部陆架在冬季是碳汇,其余季节为碳源,平均每年吸收2.02 Tg C;南海海盆全年为碳源,平均每年释放9.89 Tg C。研究还初步分析了中国海碳汇的变化趋势,在2003-2019年期间,渤黄东海碳汇能力显著增加,而南海碳排放量显著下降。

论文引用

[1] Yu, S., Song, Z., Bai, Y.*, Guo, X., He, X., Zhai, W., Zhao, H. & Dai, M. (2023). Satellite-estimated air-sea CO2 fluxes in the Bohai Sea, Yellow Sea, and East China Sea: Patterns and variations during 2003–2019. Science of The Total Environment, 904, 166804. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.166804.

[2] Song, Z., Yu, S., Bai, Y.*, Guo, X., He, X., Zhai, W., & Dai, M. (2023). Construction of a high spatiotemporal resolution dataset of satellite-derived pCO2 and air-sea CO2 flux in the South China Sea (2003-2019). IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. https://doi.org/10.1109/TGRS.2023.3306389.

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