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

Новости проекта

Ученые из Новой Зеландии зафиксировали снижение эффективности фосфорных удобрений на пастбищах, обогащённых CO₂

Фосфор (P) является ограниченным ресурсом и важнейшим макроэлементом для роста растений. Все большее признание получает важность низкой доступности почвенного P в ограничении реакции биомассы растений на повышенное содержание CO2 (eCO2). Внесение удобрений могло бы смягчить эти ограничения, но биогеохимические обратные связи в условиях eCO2 могут снизить эффективность удобрений для повышения доступности P в почве. Здесь мы приводим данные, полученные на разнообразном в ботаническом отношении пастбище, обогащенном CO2 (+84-111 ppm) и снабжаемом P-удобрениями (1,5 гP м-2 год-1) в течение примерно 24 лет, показывающие (1) устойчивое снижение содержания олсеновского фосфора в верхнем слое почвы на 27 % при eCO2 до ежегодного внесения удобрений и (2) снижение примерно вдвое краткосрочной (примерно 4 месяца) эффективности P-удобрений в повышении содержания олсеновского фосфора на 1 единицу при eCO2. Аналогичные результаты были получены при использовании почвенного P-теста Bray-1. Эти эффекты вскоре исчезли после прекращения обогащения CO2. Накопление умеренно лабильного органического P в верхнем слое почвы eCO2 вскоре после внесения удобрений указывает на быструю биологическую иммобилизацию вновь внесенного P, происходящую в условиях eCO2. Альтернативные механизмы потери P в условиях eCO2, включая истощение неорганического P из-за усиленного роста пастбищ, увеличение поглощения P по сравнению с возвращением через путь растение→животное→навоз, или перемещение P вниз по почвенному профилю, не были подтверждены имеющимися данными. При этом концентрация и поглощение P на пастбище были одинаковыми при eCO2 и окружающем CO2, а биомасса чувствительного к P бобового растения Trifolium repens часто была выше при eCO2. Таким образом, либо режим удобрений был достаточным для поддержания нелимитированного состояния пастбищного P, либо интегрированные биологические корректировки между растениями и почвой при eCO2 компенсировали снижение доступности P. Если компенсационные механизмы играют большую роль в поддержке питания сельскохозяйственных культур P в условиях eCO2, но при этом игнорируются обычными тестами на доступность P в почве, ориентированными на неорганический P, то при дальнейшем повышении уровня CO2 произойдет избыточное внесение P-удобрений.

Исследование опубликовано в журнале Global Change Biology.

Китайские ученые в районе Джомолунгмы впервые протестировали компактный пробоотборник ПГ для БПЛА

Понимание вертикального профиля парниковых газов (ПГ) имеет решающее значение для выяснения их источников и поглотителей, путей переноса и влияния на радиационный баланс Земли, а также для расширения возможностей прогнозирования изменения климата. Методы дистанционного зондирования для измерения вертикальных профилей ПГ часто связаны со значительными неопределенностями, а измерения in situ ограничены высокой стоимостью оборудования и эксплуатационными расходами, что делает их непрактичными для долгосрочных непрерывных наблюдений. В данном исследовании мы разработали автоматическое недорогое и удобное устройство для отбора проб атмосферы на разных высотах, предназначенное для малых и средних беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), воздушных шаров и других летающих платформ. Полевая кампания была проведена в районе горы Джомолунгма на средней высоте 4300 м над уровнем моря (над уровнем моря). В ходе кампании мы выполнили 15 полетов и собрали 139 образцов с поверхности земли на высоте 1215 м с помощью платформы БПЛА-гексакоптера, оснащенной пробоотборником. Пробы были проанализированы с помощью газовой хроматографии (ГХ) Agilent 7890A, что позволило получить вертикальные профили четырех видов ПГ (CO2, CH4, N2O и SF6) в пограничном слое в районе горы Комолангма. Чтобы обеспечить долгосрочный мониторинг с помощью малых БПЛА, будущие работы должны быть направлены на снижение веса оборудования и повышение эффективности отбора проб.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Measurement Techniques.

Польские ученые интегрировали спутниковый мониторинг для точной оценки выбросов частиц при сжигании полей

Выбросы твердых частиц при сжигании сельскохозяйственных полей угрожают окружающей среде и здоровью человека, способствуя загрязнению воздуха и повышая риск респираторных и сердечно-сосудистых заболеваний. В данном исследовании представлен анализ выбросов общих взвешенных частиц (TSP), PM2.5 и PM10 при сжигании растительных остатков. Основной целью является повышение точности оценки выбросов путем интеграции спутниковых изображений, полученных с помощью спектрорадиометров с формированием изображений умеренного разрешения (MODIS) и радиометров с формированием видимых инфракрасных изображений (VIIRS), с традиционными данными. Выбросы твердых частиц оценивались по методикам уровней 1 и 2, изложенным в Руководстве по инвентаризации выбросов EEA/EMEP, на основе данных о тепловых аномалиях, полученных в результате спутниковых наблюдений. Согласно полученным данным, основная доля выбросов приходится на сжигание остатков пшеницы, кукурузы, ячменя и риса, при этом в Индии, Китае и США наблюдаются значительные различия. Эти различия подчеркивают необходимость применения подхода к регулированию выбросов в зависимости от конкретного места. Выбросы твердых частиц оказывают негативное воздействие на окружающую среду и здоровье людей, которое можно свести к минимуму, направив стратегии по снижению выбросов на основные очаги выбросов. Исследование предоставляет важные сведения для информирования политиков и поддержки разработки стратегий по сокращению выбросов мелкодисперсных частиц в сельском хозяйстве.

Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing.

Китайские учёные обучили сверточную нейросеть выявлять горячие точки выбросов CO₂ по спутниковым данным NO₂

Глобальная инвентаризация (GST) «сверху вниз» требует обработки огромных объемов гиперспектральных данных для получения информации о выбросах, что предъявляет повышенные требования к эффективности обработки данных. Глубокое обучение, использующее свои преимущества в автоматизированном и быстром анализе наборов данных изображений, обладает значительным потенциалом для повышения эффективности и результативности обработки данных в рамках GST. В данной работе разработан метод обнаружения очагов выбросов углекислого газа (CO2) с помощью сверточной нейронной сети (CNN) с использованием короткоживущего и совместно выбрасываемого диоксида азота (NO2) в качестве прокси. Чтобы устранить пробелы в данных для обучения параметров модели, мы создали набор данных, включающий более 210 000 образцов шлейфов и выбросов NO2 на основе моделей атмосферной дисперсии. Обученная модель показала хорошие результаты на тестовом наборе: точность идентификации большинства образцов превысила 80 %, а более половины - 94 %. Обученная модель была также применена к данным о столбе NO2 с прибора TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) для обнаружения горячих точек, и полученные результаты были сопоставлены с данными инвентаризации MEIC. Результаты показывают, что в районах с высоким уровнем выбросов предложенный метод успешно идентифицирует очаги выбросов со средней точностью более 80 %, демонстрируя высокую степень согласованности с кадастром выбросов. В районах с многочисленными наблюдениями TROPOMI мы наблюдали высокую степень согласованности между районами с высоким уровнем выбросов NO2 и районами с высоким уровнем выбросов CO2 из Глобального кадастра антропогенного CO2 с открытым исходным кодом (ODIAC), что указывает на то, что очаги высоких выбросов NO2 могут также указывать на очаги выбросов CO2. В будущем, по мере роста гиперспектральных данных и данных дистанционного зондирования высокого пространственного разрешения для CO2 и NO2, наши методы будут играть все более важную роль в предварительной обработке глобальных данных и оценке глобальных выбросов.

Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing.

Международный коллектив ученых в рамках проекта HEMERA собрал новые данные о парниковых газах в стратосфере

В рамках инфраструктурного проекта HEMERA 12 августа 2021 года был запущен стратосферный аэростат с полезной нагрузкой в виде нескольких приборов на максимальную высоту 31,2 км. На борту гондолы открытой конструкции использовались несколько типов приборов для одновременного отбора проб воздуха и измерений в полете с целью определения характеристик климатически значимых следовых газов в стратосфере и тропосфере, а также для сравнения и оценки различных инструментальных подходов и методов отбора проб. Для наблюдений за основными парниковыми газами - диоксидом углерода (CO2), метаном (CH4), закисью азота (N2O) и гексафторидом серы (SF6) - использовались колбы с пробоотбором AirCore и спектрометрией в полете. В целом, результаты, полученные разными методами, хорошо согласуются. Хотя более высокая точность была достигнута при послеполетных измерениях приборов AirCore и отборе проб из колбы, спектрометрия in situ обеспечила более высокую степень детализации вертикальной структуры профиля CH4. Возраст воздуха определялся по коэффициентам смешивания CO2 и SF6. Как видно из предыдущих исследований, более высокие значения были получены по SF6, чем по CO2. С поправкой на химические потери максимальные значения 4,4-5,1 года были получены по коэффициентам смешивания SF6 на высотах более 20 км по сравнению с 4,2-5,0 годами по коэффициентам смешивания CO2. Полученный набор данных должен хорошо подходить для многотрассерных подходов к определению возраста воздуха, особенно в сочетании с большим набором галоидных углеводородов, измеренных в пробах из колб и AirCore, а также еще одной пробой AirCore, о которой сообщается в сопутствующей публикации (Laube et al., 2025).

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Chemistry and Physics.

Китайские учёные определили основные источники выбросов ПГ на территории очистных сооружений с помощью гауссовой модели шлейфа

Очистные сооружения (ОС) являются значительными источниками выбросов парниковых газов (ПГ) из-за высокого производства метана (CH4) и закиси азота (N2O). Типичный комплекс OC содержит множество функциональных областей, которые являются потенциальными источниками выбросов ПГ. Точная количественная оценка выбросов ПГ от этих источников затруднена из-за неточности данных о деятельности, неоднозначности источников выбросов и отсутствия стандартов мониторинга. Нахождение и количественная оценка источников выбросов от OC с помощью метода количественной оценки выбросов ПГ, основанного на измерениях, имеет решающее значение для оценки и улучшения традиционных кадастров выбросов. В данном исследовании мобильные измерения CH4 проводились на территории комплекса водоочистных сооружений летом и зимой 2023 года. Мы использовали гауссову модель шлейфа от множественных источников в сочетании с генетическим алгоритмом инверсии, разработанным для определения местоположения основных источников на территории завода и количественной оценки соответствующих потоков выбросов CH4. Мы определили 13 основных источников на заводе и оценили потоки выбросов CH4 в масштабах завода в 69±17 кг/час для лета и 48±21 кг/час для зимы. Преобладающими источниками выбросов CH4 были сито и первичный осветлитель, на долю которых приходилось 55 % и 67 % от общего объема выбросов летом и зимой соответственно. Сравнение показало, что летние выбросы CH4 в 2,8 раза превышали инвентаризационные оценки, в то время как зимние выбросы вдвое превышали инвентаризационные значения. Данное исследование продемонстрировало, что мобильные измерения в сочетании с системой инверсии гауссова шлейфа от множественных источников являются мощным инструментом для определения местоположения и количественной оценки источников ПГ на сложной площадке, с возможностью дальнейшего усовершенствования для учета различных типов заводов и видов газов.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Chemistry and Physics.

Китайские учёные уточнили глобальное поглощение метана почвами на основе 79 тысяч локальных измерений

Аэробные почвы удаляют метан из атмосферы, но глобальные оценки поглощения метана почвой (SMU) остаются весьма неопределенными из-за проблем с масштабированием местных данных. Мы разработали подход, основанный на данных, для уточнения этой глобальной оценки путем включения локальных данных 79 800 измерений интенсивности потоков с 198 участков. Этот новый подход связывает глобальный бюджет SMU с локальными потоками SMU, изменяя его параметры в зависимости от свойств почвы. Наша оценка глобальной интенсивности СМУ для 2003-2018 гг. составляет ~39,0 ТгCH4 год-1 - примерно на 30% выше существующих оценок «снизу вверх» и согласуется с оценками «сверху вниз». Было установлено, что холодные луга и пустыни вносят почти 30% общего объема SMU, в то время как нарушенные сельскохозяйственные биомы имеют самый низкий уровень SMU. Прогнозируемое в будущем глобальное SMU формируется под влиянием температуры и атмосферного метана, в то время как на локальное SMU в первую очередь влияют изменения влажности почвы. Данное исследование подчеркивает потенциал почв в регулировании климата и указывает на необходимость сосредоточиться на ключевых биомах для лучшего понимания обратной связи между почвой и атмосферой по метану и оптимизации стратегий управления метаном.

Исследование опубликовано в журнале Global Change Biology.

Турецкие учёные применили машинное обучение и спутниковые данные для оценки выбросов углерода и N₂O в Южной Суматре

В данном исследовании изучалось влияние расширения пастбищ и пахотных земель на выбросы углерода (C) и закиси азота (N2O) с помощью данных дистанционного зондирования и моделей машинного обучения. Исследование было посвящено изменениям в сельскохозяйственном землепользовании на Южной Суматре с 1992 по 2018 год. Для пространственно-временного анализа использовались спутниковые снимки Landsat и Google Earth Engine (GEE). Алгоритмы машинного обучения, включая деревья градиентного усиления (GBT), случайный лес (RF), машины опорных векторов (SVM) и деревья классификации и регрессии (CART), использовались для оценки выбросов парниковых газов на основе нескольких параметров окружающей среды. Эти параметры включают расширенный вегетационный индекс (EVI), температуру поверхности земли (LST), нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI), альбедо, высоту над уровнем моря, влажность, плотность населения, осадки, влажность почвы и скорость ветра. Результаты показали сильную корреляцию между расширением сельского хозяйства и увеличением выбросов углерода и N2O, при этом модели RF и GBT продемонстрировали более высокую точность прогнозирования. В частности, GBT и RF достигли наивысшего значения R2 (0,71, 0,59) и наименьшей ошибки при моделировании выбросов, в то время как SVM показала низкие результаты во всех случаях. Данное исследование подчеркивает эффективность машинного обучения в количественной оценке динамики выбросов и указывает на необходимость разработки стратегий устойчивого управления земельными ресурсами для снижения выбросов парниковых газов.Благодаря интеграции дистанционного зондирования и методологий, основанных на данных, это исследование вносит вклад в политику смягчения последствий изменения климата и стратегии точного земледелия, направленные на обеспечение баланса между продовольственной безопасностью и экологической устойчивостью.

Исследование опубликовано в журнале Atmosphere.

Международный коллектив ученых оценил выбросы CO₂ и оксидов азота с электростанций по спутниковым данным

Точная количественная оценка выбросов из антропогенных источников имеет решающее значение для мониторинга парниковых газов и загрязнения воздуха. Оксиды азота (NOx) и диоксид углерода (CO2) представляют особый интерес в связи с их ролью в химии атмосферы и глобальном потеплении, соответственно. Спутниковые наблюдения являются ключевым компонентом для независимого мониторинга выбросов в глобальном масштабе. В данном исследовании мы впервые демонстрируем одновременное обнаружение NO2 и CO2 в шлейфах электростанций с помощью программы экологического картирования и анализа спутниковых измерений с пространственным разрешением в несколько десятков метров и на расстоянии до нескольких десятков километров по ветру. Наши результаты позволяют оценить выбросы CO2 и NOx от тепловых электростанций, изучить химический состав шлейфов выбросов и вывести соотношение NOx/CO2, отражающее характеристики электростанций.

Исследование опубликовано в журнале Environmental Research Letters.

Американские учёные уточнили региональные источники метана с помощью новых изотопологических данных

Микробные выбросы метана связаны с широким спектром изотопных сигнатур, что позволяет получить информацию об источниках и поглотителях метана. Методы прямого отбора проб метана из таких сред, как водно-болотные угодья, могут не отражать временные и пространственные вариации выбросов на конкретном участке и в определенное время. Для определения общих изотопных признаков источников метана обычно используется метод диаграммы Килинга. В данном исследовании мы расширили сферу применения графика Килинга от обычных соотношений стабильных изотопов до новых сцепленных изотопологических составов метана. Это расширение призвано обеспечить более надежные ограничения на региональные сигнатуры эмиссии метана. Мы проанализировали изотопологический состав метана в пробах воздуха, собранных над водно-болотными угодьями и свалками на территории штата Мэриленд, США, и определили состав конечных членов для фонового воздуха, водно-болотных угодий и источников свалок. Полученные нами результаты свидетельствуют о том, что изотопологический состав метана из региональных болотных выбросов подвержен сезонным колебаниям - значения δ13C и δD становятся менее положительными по мере приближения зимы, что отражает изменения в скорости окисления и производства метана. Постоянный мониторинг изотопологических сигнатур метана в воздухе углубит наше понимание сезонных закономерностей в выбросах метана и внесет вклад в уточнение глобального бюджета метана, поскольку из этих измерений можно извлечь ценные сведения.

Исследование опубликовано в журнале Journal of Geophysical Research: Biogeosciences.