第八届青年地学论坛

由于观测约束的不足，我国陆地碳汇的规模和分布仍然不确定，而轨道观测者2号（OCO-2）的星载CO₂观测（XCO₂）可能会填补一些不足。在本研究中，我们基于OCO-2 XCO₂的大气反演模型集合，包括GCAS OCO-2反演、CAMS OCO-2反演和OCO-2模型比较项目（OCO-2 v9 MIP和v10 MIP），研究了中国陆地碳汇的时空特征。我们发现，不同的OCO-2反演模型一致表明，我国南方的年度碳汇最大，而东北和其他主要农业地区在生长高峰期（7-8月）的碳汇最大，这与森林和作物的主体分布情况分别吻合。此外，OCO-2反演的净生物群落生产力（NBP）的平均季节变化幅度明显大于自下而上的生物圈模型模拟，略大于地表CO₂反演结果。更重要的是，OCO-2反演的NBP季节变化在温带、热带和亚热带季风气候区得到很好的约束；与基于地表CO₂的大气反演和生物圈模型模拟相比，在次区域尺度模型之间的一致性更好。此外，OCO-2反演模型估计我国2015-2019年的年平均NBP在0.34 PgC/yr（GCAS反演）和0.47±0.46 PgC/yr（中值±标准差；OCO-2 v10 MIP反演）之间，并能够反映极端气候事件（如2019年干旱）对NBP年际变化的影响。结果表明，同化OCO-2 XCO₂对于提高我们对中国陆地碳汇时空特征的认识至关重要。
 

陆地碳汇；轨道碳观测者2（OCO-2）；大气反演；大气CO2柱浓度；中国