Beschränkung der Satelliten-CO2-Abfrage auf den globalen Kohlenstoffkreislauf aus einem chinesischen atmosphärischen Inversionssystem

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Wissenschaftler des Institute of Tibetan Plateau Research der Chinesischen Akademie der Wissenschaften haben ein atmosphärisches Inversionssystem GONGGA (Global ObservatioN-based system for monitoring Greenhouse GAes) entwickelt, um CO2-Quellen und -Senken aus atmosphärischen CO2-Beobachtungen abzuleiten.

In der Studie veröffentlicht in Wissenschaft China Erdwissenschaften, assimilierte GONGGA die CO2-Abrufe der Satellitensäule Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2) im Zeitraum 2015–2019 und verglich ihre Schätzungen mit fünf anderen hochmodernen Inversionen. Die globale terrestrische Netto-Kohlenstoffsenke (Netto-Biom-Produktivität, NBP) wurde auf 1,03 ± 0,39 Petagramm Kohlenstoff pro Jahr (PgC pro Jahr) geschätzt; Diese Schätzung stimmt mit dem Global Carbon Project und anderen satellitengestützten Inversionen überein, ist jedoch etwas niedriger als die oberflächengestützten Inversionen von 1,46–2,52 PgC pro Jahr. In Bezug auf die regionale Verteilung schätzte GONGGA eine schwache nördliche Aufnahme von 1,30 PgC pro Jahr und eine schwache tropische Freisetzung von –0,26 PgC pro Jahr, was mit mehreren unabhängigen Beweislinien übereinstimmt.

Während des El Niño-Ereignisses 2015–2016 setzte die tropische Landbiosphäre eine erhebliche Menge an CO2 frei und war hauptsächlich für eine höhere globale CO2-Wachstumsrate verantwortlich. Die nördlichen Extratropen hingegen waren im gleichen Zeitraum aufgrund der gleichzeitigen extremen Begrünung der nördlichen Hemisphäre eine ungewöhnlich hohe Kohlenstoffsenke, die die tropischen Kohlenstoffverluste teilweise kompensierte.

Die Satellitenbeschränkung von GONGGA verfeinert das aktuelle Verständnis der Flussaufteilung zwischen nördlichen und tropischen terrestrischen Regionen.

Mehr Informationen:
Zhe Jin et al, Constraint of satellite CO2 Retrieval on the global carbon cycle from a Chinese climate inversion system, Wissenschaft China Erdwissenschaften (2023). DOI: 10.1007/s11430-022-1036-7

Bereitgestellt von Science China Press

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