Дайджест за апрель 2025 г.: обзор последних исследований в области газообмена между поверхностью и атмосферой

Новости проекта

Польские ученые предложили способ измерения парниковых газов с использованием упрощенной системы газовой хроматографии

В данной статье представлен простой метод определения парниковых газов (CH4, CO2 и N2O) с использованием альтернативной новой настройки хроматографической системы. Новизна представленного метода заключается в применении капиллярной колонки Carboxen 1010 PLOT для выделения CH4, CO2 и N2O из проб воздуха и их обнаружения с помощью ионизационного детектора барьерного разряда. Параллельная колонка с молекулярными ситами RT-Msieve 5A, подключенная к детектору теплопроводности, позволяла определять концентрации CH4, N2 и O2 от 0,2 % до 100 %. Система была оснащена автодозатором, переносящим образцы без загрязнения воздуха благодаря вакуумному насосу и промывке инертным газом. Валидация метода проводилась с использованием коммерческих газовых стандартов и сравнительного измерения концентраций CO2, CH4 и N2O с помощью спектроскопии с кольцевым спуском. Была проведена серия непрерывных измерений концентраций парниковых газов (ПГ) в окружающем воздухе в течение 3 дней и испытания типичных измерений образцов в пробирках с повышенными концентрациями ПГ. Преимущество данного метода заключается в том, что система проста в настройке и позволяет одновременно определять и анализировать основные ПГ с помощью одной колонки газовой хроматографии и одного детектора, что позволяет отказаться от использования детектора электронного захвата с радиогенными компонентами для анализа N2O и пламенно-ионизационного детектора (ПИД) с метанизатором для проб с низкой концентрацией CO2. Упрощение системы снижает затраты на анализ, облегчает обслуживание прибора и повышает надежность измерений.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Measurement Techniques

Финские учёные представили глобальный анализ спутниковых наблюдений CO₂ в условиях высокой аэрозольной нагрузки

Спутниковые наблюдения за углекислым газом (CO2) чувствительны ко всем процессам, влияющим на распространение излучения в атмосфере, включая рассеяние и поглощение атмосферными аэрозолями. Поэтому для точного определения среднего значения CO2 (XCO2) по столбцам необходима подробная информация об аэрозольных условиях. Это особенно важно для будущих миссий, нацеленных на наблюдение антропогенных выбросов CO2, таких как миссия Copernicus по мониторингу антропогенного CO2 (CO2M). Чтобы полностью подготовиться к наблюдениям CO2M, целесообразно изучить существующие наблюдения в дополнение к другим подходам. В данном случае мы сосредоточимся на наблюдениях миссии НАСА «Орбитальная углеродная обсерватория-2» (OCO-2). В оперативном полнофизическом методе определения XCO2, используемом для создания продуктов OCO-2 уровня 2, свойства аэрозоля, как известно, имеют высокую неопределенность, но их основная цель - облегчить получение CO2. Мы оцениваем продукт OCO-2 с точки зрения аэрозолей, сравнивая свойства аэрозолей, полученные с помощью OCO-2, с аэрозольными продуктами Aqua Dark Target, полученными с помощью спектрорадиометра с формированием изображений с умеренным разрешением (MODIS). Мы обнаружили, что существует систематическое различие между значениями аэрозольной оптической глубины (AOD, τ), полученными двумя приборами, такое, что τOCO-2 ~ 0.4 τMODIS. Аналогичное различие обнаружено при сравнении OCO-2 с аэрозольной роботизированной сетью (AERONET). В результате фильтрации качества OCO-2 16,5 % случаев были ошибочно классифицированы как низкая AOD (хорошее качество). Мы также обнаружили зависимость XCO2 от разницы в AOD, что указывает на эффект аэрозольного воздействия при определении XCO2. Более того, при сравнении с данными сети наблюдений за общим углеродным столбом (TCCON) мы обнаружили небольшое смещение XCO2 в зависимости от АОД. Кроме того, мы обнаружили слабую, но статистически значимую корреляцию между MODIS AOD и XCO2, которая может быть частично объяснена естественной ковариацией и совместной эмиссией аэрозолей и CO2. Из-за совместной эмиссии использование порогового значения AOD в фильтрации качества приводит к смещению выборки, когда чаще удаляются высокие значения XCO2. Чтобы смягчить влияние этого фактора на мониторинг антропогенной эмиссии CO2, мы изучили влияние порога AOD на долю приемлемых данных по XCO2. Мы обнаружили, что снижение порога ОДВ MODIS с 0,2 до 0,5, что является целью для CO2M, увеличивает долю приемлемых данных на 14 процентных пунктов в глобальном масштабе и на 31 процентный пункт для городских районов.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Measurement Techniques

Канадские ученые оценили климатические преимущества лесонасаждений в канадской северной бореальной зоне и южной Арктике

Облесение оказывает значительное влияние на ряд процессов в земной системе, что делает необходимым понимание этих эффектов для точной оценки его потенциала в плане смягчения последствий изменения климата. Хотя наше понимание взаимодействия между лесом и климатической системой улучшилось, остаются значительные пробелы в знаниях, что не позволяет окончательно оценить чистую пользу облесения для климата. В данном обзоре, посвященном северной бореальной и южной арктической зонам Канады, мы выявляем эти пробелы и обобщаем существующие знания. В обзоре освещаются региональные реалии, климатическая история Земли, неопределенности в биогеохимических и биогеофизических изменениях после облесения и ограничения в существующих методологиях оценки, подчеркивается необходимость примирить эти неопределенности, прежде чем делать твердые выводы о климатических преимуществах облесения. Наконец, мы предлагаем систему оценки, которая учитывает многочисленные компоненты воздействия, временной анализ, будущие климатические условия и детали реализации. Мы надеемся, что пробелы в исследованиях и система оценки, рассмотренные в этом обзоре, послужат основой для разработки политики в области облесения в Канаде и других приполярных странах.

Исследование опубликовано в журнале Nature Communications

Американские ученые провели оценку влияния петрогенного углерода на оборот SOC для двух каменистых горных почв

Петрогенный органический углерод (OCpetro), получаемый из осадочных пород, является часто упускаемым из виду и плохо поддающимся количественной оценке источником почвенного органического углерода (SOC), который может влиять на измеренный или смоделированный состав, возраст и стабильность SOC. В данном исследовании мы использовали различия в термохимической стабильности между OCpetro и биогенным SOC (OCbio) с помощью поэлементного анализа для количественной оценки доли вклада OCpetro в общий SOC (fpetro) и провели анализ чувствительности для оценки влияния OCpetro на моделируемое время прохождения SOC и возраст системы. В частности, мы сравнили влияние учета вклада OCpetro в моделирование оборота SOC (с помощью SoilR) для двух луговых почв горной местности, которые подстилаются меловыми сланцами Манкос. По нашим оценкам, на этих участках OCpetro составляет 7-9 % от общего запаса SOC (fpetro = 0,07-0,09). Однако учет OCpetro как смеси инертного и пассивного углерода или как полностью инертного углерода оказал незначительное влияние на время прохождения SOC и возраст системы, что позволяет предположить, что существует порог содержания OCpetro, при котором влияние на расчетный оборот SOC минимально. Основываясь на анализе чувствительности, мы оцениваем этот порог как fpetro = 0,125, что еще больше подтверждает, что точный расчет OCpetro остается важным фактором при оценке оборота SOC.

Исследование опубликовано в журнале Journal of Geophysical Research: Biogeosciences

Британские учёные оценили риски значительных выбросов парниковых газов при разрушении торфяников

Эрозия торфяных болот и связанный с ней поток твердых органических углеродов (POC) - международная проблема, которая приводит к потере торфяного углерода в атмосферу и способствует изменению климата. Торфяники по всему миру подвергаются эрозии и теряют углерод по целому ряду причин, от чрезмерного выпаса скота до изменения климата, а POC впоследствии подвергаются воздействию различных условий, в зависимости от географического контекста. Контекст, факторы эрозии и окружающая среда в нижнем течении будут напрямую влиять на скорость минерализации POC до CO2 микробными сообществами. Несмотря на потенциально большие потери углерода из POC и последующие выбросы CO2, механизмы отчетности о выбросах на международном и национальном уровне не развиты. Здесь мы выделяем основные ограничения для понимания и количественной оценки выбросов, возникающих в результате эрозии торфа, и обсуждаем исследования, которые необходимы для устранения этих ограничений. В частности, мы рассматриваем количественную оценку прямых выбросов CO2 из обнаженного торфа, а также осадконакопления и дальнейшего оборота в различных масштабах. Интегрируя биологическое и геоморфологическое понимание процессов, мы можем работать над улучшением количественной оценки выбросов торфяников и выбросов, которых можно избежать путем восстановления экосистемы торфяников.

Исследование опубликовано в сборнике препринтов

Китайские учёные использовали машинное обучение и геоданные для отслеживания динамики выбросов CO₂ в городах Китая

Точная и объективная оценка пространственно-временных динамических изменений в выбросах CO2 имеет большое значение для устойчивого развития человечества. Однако традиционные оценки выбросов CO2, обычно получаемые из национальной или провинциальной статистики энергетики, часто не содержат пространственной информации. Чтобы разработать более точную пространственно-временную модель для оценки выбросов CO2, в данном исследовании инновационно используются данные о ночном освещении, данные о растительном покрове, данные о землепользовании и большие географические данные для оценки выбросов CO2 в городах Китая на уровне пикселей. Предложенный метод значительно повышает точность оценки выбросов CO2, достигая средней точности 83,76 %. Исследование показывает, что тип развязки варьируется в зависимости от масштаба, причем более негативная развязка наблюдается в северных городах. Такие факторы, как ВВП на душу населения и урбанизация, способствуют увеличению выбросов CO2, в то время как структура промышленности и энергопотребление играют решающую роль в их сокращении. Результаты данного исследования могут быть использованы для разработки индивидуальных стратегий сокращения выбросов углерода для различных пространственных масштабов в Китае.

Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing.

Международный коллектив ученых предложил улучшения в оценках глобальных выбросов метана из болотных экосистем

Водно-болотные угодья являются крупнейшим природным источником атмосферного метана (CH4), на их долю приходится около 30% всех поверхностных выбросов CH4, и они были определены как самый большой источник неопределенности в глобальном бюджете CH4 на основании последнего отчета Global Carbon Project CH4. Высокая неопределенность в восходящих оценках выбросов CH4 с болот создает значительные проблемы для точного понимания их пространственно-временных вариаций и для научного сообщества в плане мониторинга выбросов CH4 с болот из космоса. Фактически, существуют значительные разногласия между оценками снизу вверх и оценками сверху вниз, полученными в результате инверсии атмосферных концентраций CH4. Чтобы устранить эти критические пробелы, мы рассмотрим недавние разработки, валидацию и применение оценок глобальных выбросов CH4 с болот снизу вверх, а также то, как они используются в инверсии сверху вниз. Эти оценки, полученные снизу вверх, используют (1) эмпирическое биогеохимическое моделирование (например, WetCHARTs: 125-208 ТгCH4 год-1); (2) биогеохимическое моделирование на основе процессов (например, WETCHIMP: 190 ± 39 ТгCH4 год-1); и (3) подход машинного обучения на основе данных (например, UpCH4: 146 ± 43 ТгCH4 год-1). Оценки снизу вверх подвержены значительным неопределенностям (∼80 ТгCH4 год-1), а диапазоны различных оценок не перекрываются, что еще больше усиливает общую неопределенность при объединении нескольких продуктов данных. Эти существенные неопределенности подчеркивают пробелы в нашем понимании биогеохимии CH4 в болотах и динамики затопления болот. Крупные тропические и арктические водно-болотные комплексы являются региональными очагами выбросов CH4. Однако нехватка спутниковых данных над тропиками и северными высокими широтами дает ограниченную информацию для инверсии сверху вниз с целью улучшения оценок снизу вверх. Последние достижения в области поверхностных измерений потоков CH4 (например, FLUXNET-CH4) в широком диапазоне экосистем, включая болота, болотные топи, болота и лесные болота, предоставляют беспрецедентную возможность улучшить существующие оценки CH4 болот снизу вверх. Мы предполагаем, что для значительного улучшения глобальных оценок выбросов CH4 из водно-болотных угодий потребуются непрерывные долгосрочные поверхностные измерения на репрезентативных водно-болотных угодьях, высокоточное картирование водно-болотных угодий в сочетании с соответствующей системой моделирования. Также существует острая потребность в высокоточных спутниковых наблюдениях CH4 с точным разрешением, направленных на водно-болотные угодья.

Исследование опубликовано в журнале Environmental Research Letters.

Американские учёные улучшили восстановление длинных пробелов в данных по турбулентному потоку CO₂ с помощью XGBoost

Пульсационные измерения часто сопровождаются отсутствием значений или пробелами в записях данных. Методы заполнения коротких пробелов хорошо известны, но надежное заполнение пробелов длительностью более нескольких недель остается сложной задачей. Выборка с маргинальным распределением (MDS) - стандартный метод заполнения пробелов, но его эффективность для длинных пробелов (> 30 дней) ограничена. Мы сравнили эффективность алгоритма машинного обучения eXtreme Gradient Boosting (XGB) с MDS, используя различные искусственные сценарии длины и расположения пробелов. Мы заполнили пробелами получасовые потоки CO2 из лиственного леса умеренного пояса, экспериментального леса Бартлетт, с 2010 по 2022 год. В то время как стандартная реализация MDS использует узкий набор предикторных переменных, в XGB мы смогли включить дополнительные переменные. Зеленая хроматическая координата (GCC), полученная из снимков PhenoCam, и диффузная плотность фотосинтетического фотонного потока оказались двумя из трех наиболее важных переменных-предикторов. По сравнению с MDS среднеквадратичная ошибка (RMSE) XGB уменьшилась на 9,5 %, а R2 увеличился на 2,7 % в ходе рандомизированного 10-кратного теста с перекрестной валидацией. XGB превзошел MDS как для дневного, так и для ночного времени в разные сезоны. Однако годовые интегральная интенсивность чистого экосистемного обмена для разных методов различались, при этом годовое чистое поглощение углерода было слабее -110 ± 74 гС м-2 год-1 для XGB по сравнению с MDS (214 ± 11 гС м-2 год-1). В экспериментах с искусственными разрывами при обучении на 13-летних данных XGB надежно заполнял разрывы, демонстрируя незначительное изменение RMSE для разрывов до 240 дней. В отличие от этого, производительность MDS неуклонно снижалась по мере увеличения длины пробелов. MDS не смогла заполнить пробелы длительностью более 2 месяцев. Таким образом, XGB демонстрирует отличную производительность в качестве альтернативного метода MDS, обеспечивая надежные прогнозы потоков углерода в лиственных лесах умеренной зоны при различных длинах разрывов и сценариях местоположения. Внедрение XGB облегчается благодаря простым в использовании пакетам.

Исследование опубликовано в журнале Agricultural and Forest Meteorology.

Международный коллектив ученых провел количественную оценку неопределённостей при использовании дронов для мониторинга метана

Измерения выбросов метана на уровне участка используются операторами для согласования с кадастрами выбросов «снизу вверх» с целью повышения точности, полноты и достоверности сообщаемых выбросов. В этом контексте крайне важно избежать ошибок измерений и понять неопределенность измерений. Дистанционно пилотируемые авиационные системы (обычно называемые «дронами») могут сыграть ключевую роль в количественной оценке выбросов метана на уровне участка. Обычно для количественной оценки выбросов используется «метод баланса масс», при котором высокоточный датчик метана устанавливается на дроне-квадрокоптере, летящем по схеме вертикальной завесы; общая скорость массового выброса может быть вычислена post hoc на основе измеренных данных о концентрации метана и одновременных данных о ветре. Испытания с контролируемым выбросом показали, что ошибки при использовании метода баланса масс могут быть значительными. Например, Liu et al. (2024) сообщают об абсолютных ошибках более чем в 100 % для двух протестированных беспилотных решений; с другой стороны, ошибки могут быть гораздо меньше, порядка 16 % среднеквадратичных ошибок в работе (Corbett and Smith, 2022), если наложить дополнительные ограничения на данные, ограничив анализ случаями, когда поле ветра было устойчивым. В данной работе мы представляем систематический анализ физических явлений, влияющих на погрешность метода баланса масс, для параметров, связанных с получением данных о концентрации метана и их постобработкой. Источники ошибок анализируются по отдельности, при этом необходимо понимать, что отдельные ошибки могут накапливаться на практике, а также дополняться другими источниками, которые не включены в настоящую работу. Примерами таких источников являются неопределенность в измерениях концентрации метана датчиком с конечной точностью или метод, используемый для измерения скорости невозмущенного ветра в точке расположения дрона. Мы обнаружили, что наиболее важным источником рассматриваемой ошибки является горизонтальное и вертикальное расстояние при сборе данных, поскольку грубое расстояние может привести к пропуску метанового шлейфа. Потенциальная ошибка может достигать 100 % в ситуациях, когда скорость ветра стабильна, а метановый шлейф имеет когерентную форму, что противоречит интуиции некоторых операторов в отрасли. Вероятность величины этой ошибки может быть выражена в виде безразмерного числа, определяемого пространственным разрешением измерений концентрации метана и расстоянием до основных источников выбросов. То, что мы узнали из нашего теоретического анализа ошибок, затем было применено к ряду исторических измерений в условиях контролируемого выброса. Мы показываем, как полученные сведения об основных источниках ошибок могут быть использованы для устранения потенциальных ошибок при постобработке полетных данных. Во-вторых, мы оцениваем агрегированный набор данных из 1001 исторического полета беспилотников; наш анализ показывает, что потенциальные ошибки метода баланса масс в отдельных случаях могут составлять порядка 100 %, хотя индивидуальные ошибки могут быть гораздо меньше в подавляющем большинстве полетов. В разделе «Обсуждение» приведены некоторые рекомендации для промышленности, как избежать или минимизировать потенциальные ошибки при измерениях с помощью беспилотников для количественной оценки выбросов метана.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Measurement Techniques.

Китайские учёные предложили эффективный метод количественной оценки точечных выбросов метана с использованием многоуровневого согласованного фильтра и гиперспектральных данных

Метан является мощным парниковым газом, который вносит значительный вклад в глобальное потепление, поэтому точная количественная оценка выбросов метана имеет большое значение для смягчения последствий изменения климата. Традиционный алгоритм согласованного фильтра (СФ), обычно используемый для определения усиления метана по гиперспектральным спутниковым данным, ограничен своей тенденцией недооценивать шлейфы метана, особенно при высоких концентрациях. Для устранения этого недостатка мы предложили новый подход - многоуровневый согласованный фильтр (MLMF), который включает в себя согласование спектров поглощения с помощью таблицы поиска излучения (LUT) и применяет кусочные регрессии для концентраций выше определенных пороговых значений. Эта методология обеспечивает более точное разграничение между фоновыми и шлейфовыми пикселями, уменьшая шумовые помехи и снижая недооценку высококонцентрированных выбросов. Эффективность MLMF была подтверждена в ходе ряда испытаний, включая тесты с имитацией данных и эксперименты с контролируемым выбросом с использованием спутниковых наблюдений. Эти проверки продемонстрировали значительное повышение точности: в тестах по остаточному излучению относительные ошибки при высоких концентрациях снизились с -30% до ±5%, а наклоны регрессии улучшились с 0,89 до 1,00. При моделировании данных MLMF уменьшил среднеквадратичную ошибку (RMSE) с 1563,63 ppm-m до 337,09 ppm·m, а значения R² улучшились с 0,91 до 0,98 для гауссовых шлейфов. В экспериментах с контролируемым высвобождением MLMF значительно улучшил оценку скорости выброса, повысив R2 с 0,71 до 0,96 и уменьшив RMSE с 92,32 кг/ч до 16,10 кг/ч. Повышая точность обнаружения метана и количественной оценки выбросов, MLMF представляет собой значительное достижение в технологиях мониторинга метана. Превосходная точность обнаружения высококонцентрированных метановых шлейфов с помощью MLMF позволяет лучше идентифицировать и количественно определять основные источники выбросов. Совместимость с другими методами и возможность интеграции в системы оперативного мониторинга в режиме реального времени расширяют возможности применения этого метода для поддержки разработки климатической политики и стратегий смягчения последствий изменения климата на основе фактических данных.

Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing.