揭秘无处不在的碳循环！新模型追踪农业生态系统中的碳

碳无处不在。它存在于大气中、海洋中、土壤中、我们的食物中、我们的身体中。作为构成生命的所有有机分子的骨架，碳是作物产量的非常准确的预测指标。土壤是地球上最大的碳库，在保持气候稳定方面发挥着重要作用。 

因此，跟踪碳在农业生态系统中循环的计算模型具有巨大的未开发潜力，可以推进精准农业领域，提高作物产量并为可持续农业实践提供信息。

“虽然之前已经对农业生态系统中的碳循环进行了建模，但我们的工作代表了模型和观察的最全面整合，以及包括来自田间和区域尺度的丰富测量的严格验证。我们的解决方案的建模性能远远超过之前的研究，”伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校自然资源与环境科学副教授管开宇说。他还是国家超级计算应用中心(NCSA)的Blue Waters副教授，以及由农业、消费者和环境科学学院和iSEE创建的农业生态系统可持续发展中心的创始主任。该研究将于本月在《农业和森林气象学》上发表。

农业生态系统中的碳循环可以概括为三种主要的碳通量，它们往返于植物和土壤中。碳通过光合作用进入系统。一些通过植物呼吸和土壤呼吸离开系统，而谷物和生物量形式的碳在收获作物时被去除。原则上，这些通量的总和等于通过系统的净碳运动——而这种净变化，尤其是在很长一段时间内，是导致农业生态系统土壤有机碳变化的原因。

土壤有机碳(soil organic carbon ,SOC)顾名思义：土壤中有机分子形式的碳。一般来说，一个领域的SOC越大，它的生产力就越高。然而，在美国中西部的农田中，自耕种开始以来，大约30-50%的SOC已经流失。SOC的这种损失可能会增加作物产量下降的风险，尤其是在未来的气候条件下。

管教授的成员SMARTFARM项目团队使用了一个名为先进的农业生态系统模型“ECOSYS”，其中包含了最复杂的机制来模拟能源、水、碳和营养盐通量的农业生态循环。该模型最初由阿尔伯塔大学生态系统建模教授罗伯特·格兰特开发。在过去的几年里，管教授的团队一直在努力构建一个解决方案，以进一步约束具有海量观测数据的生态系统模型。

研究人员使用了一种创新的“模型-数据融合”方法，将先进的模型模拟与观测数据相结合。这种方法使他们能够验证模型模拟结果，约束不确定的模型参数，并确保模型在各个阶段模拟驱动碳循环的过程。使用了多种类型的数据集，如涡流协方差通量塔数据，它被广泛认为是景观尺度碳测量的黄金标准；美国农业部作物产量数据，提供收获的碳；以及提供光合作用观测的新卫星数据。

“此外，我们使用了10多年来测量的详细碳分配数据，”主要作者、博士后研究员王舟（音译）说。“这些数据可以告诉你植物将光合作用吸收的碳分配到哪里——多少进入茎，多少进入根，多少进入叶子。”

“真正让我们的建模解决方案令人兴奋的是，”管教授说，“我们使用最先进的卫星观测来约束强大的农业生态系统模型，我们证明这可以在估计不同碳成分方面实现最高性能。”今年年初，教授和研究科学家蒋崇亚（音译）开发了一种算法，可以根据卫星数据估算光合作用。美国中西部每个玉米和大豆田的新光合作用数据也用于验证和约束模型，以确保团队能够准确地重现从卫星和美国农业部报告的作物产量中观察到的光合作用，以及对环境可变性进行及时响应。

“将卫星观测与基于过程的模型系统ECOSYS相结合是确保我们的解决方案的精度的管键，更重要的是，我们希望用我们的建模解决方案能应用在全球更多不同的国家和地区，如南美和非洲，”研究员彭斌说。

“这是量化碳预算和信用的最先进技术，”管说。“我们希望向人们展示什么是可能的，并在未来设定高标准。我们让严谨的科学不言自明。我相信这是作为科学家最有力的表达方式。”

前瞻经济学人APP资讯组

参考资料

https://www.eurekalert.org/news-releases/924195