Wetenschap
Ruimtelijke correlaties tussen jaarlijkse anomalieën van klimaatvariabelen en koolstof uit biomassa tussen 2000 en 2019. De wereldkaarten tonen de Spearman-correlatiecoëfficiënt tussen de tijdreeksen van koolstofanomalieën uit bosbiomassa en de tijdreeks van a neerslag (P) anomalieën en b luchttemperatuur (T een ) afwijkingen. De klimaatvariabelen zijn ontleend aan ERA-5-heranalysegegevens. De anomalieën worden berekend door elke variabele te detrending. Het donkerblauwe kader geeft delen van het Noord-Amerikaanse boreale woud aan, waar we een hoge (>0,7) positieve correlatie vinden tussen afwijkingen in de luchttemperatuur en koolstofafwijkingen in de biomassa. Krediet:Natuurcommunicatie (2022). DOI:10.1038/s41467-022-32456-0
Vegetatie en bodem zijn de belangrijkste koolstofputten op het land, aangezien ze momenteel bijna een derde van de door mensen veroorzaakte kooldioxide-emissies absorberen en daardoor de opwarming van de aarde aanzienlijk helpen vertragen. Naast energieproductie en industrie draagt landgebruik substantieel bij aan de wereldwijde antropogene CO2 uitstoot.
Bossen en bossen leggen koolstof echter niet zo betrouwbaar vast als eerder werd aangenomen:hun functie als koolstofput is onderhevig aan grote jaarlijkse schommelingen en ze zijn vatbaar voor verschillende omgevingsinvloeden, zelfs zonder directe menselijke activiteit. Dit werd onthuld door de resultaten van een nieuwe modelleringsaanpak ontwikkeld door een team onder LMU-geograaf Prof. Julia Pongratz.
Volgens deze resultaten bepalen niet alleen directe menselijke activiteiten zoals ontbossing of her-/bebossing de effectiviteit van het bos als koolstofput. Natuurlijke omgevingsfactoren zoals bosbranden en extreme weersomstandigheden, en indirecte antropogene invloeden zoals toenemende atmosferische CO2 concentratie beïnvloedt bovendien de hoeveelheid koolstof die kan worden vastgelegd door bomen en andere houtachtige vegetatie.
Om deze dynamiek beter te begrijpen, heeft Selma Bultan, lid van het team van Pongratz en hoofdauteur van de studie, een methodologie ontwikkeld waarmee wetenschappers de directe effecten van menselijk landgebruik op de wereldwijde CO2 kunnen onderscheiden. fluxen van die van natuurlijke omgevingsfactoren op basis van satelliet- en andere aardobservatiegegevens.
"We integreren aardobservatiegegevens in een model dat CO2 simuleert fluxen door landgebruik. Collega's van NASA hebben ons voorzien van nieuwe wereldwijde vegetatiegegevens van de afgelopen twintig jaar", legt Selma Bultan uit. De ontwikkeling van deze nieuwe modelleringsaanpak was mogelijk dankzij de uitgebreide ruimtelijke en temporele dekking van de gegevens.
Menselijke en omgevingsinvloeden op de koolstofcyclus zijn te onderscheiden
"Onze studie pakt de uitdaging aan om directe menselijke invloeden door landgebruik te scheiden van indirecte bijwerkingen en natuurlijke processen", legt Pongratz uit.
"Deze differentiatie is belangrijk, omdat het isoleren van de directe antropogene effecten de echte vooruitgang van klimaatbeschermingsmaatregelen laat zien. De milieueffecten daarentegen geven aan hoe betrouwbaar de biosfeer op het land CO absorbeert en opslaat 2 uit de atmosfeer. Als we het model dat in dit onderzoek wordt gebruikt voortdurend met nieuwe gegevens voeden, kan het wetenschappers helpen het succes van klimaatbeschermingsmaatregelen te volgen, met name de implementatie van internationale overeenkomsten om CO2 te verminderen. emissies door veranderingen in landgebruik, zoals ontbossing. Dit maakt een objectieve evaluatie mogelijk van de mate waarin landen hun klimaatdoelstellingen halen."
De studie gaat ook in op de vraag hoe klimaatverandering het vermogen van vegetatie om koolstof op te slaan beïnvloedt. "Onze resultaten laten zien dat de CO2 zinken in bossen en bossen is onderhevig aan sterkere jaarlijkse schommelingen en reageert gevoeliger op extreme gebeurtenissen zoals droogte dan eerder werd aangenomen", zegt Bultan.
"Dankzij deze bevindingen kunnen we de potentiële bijdrage van landgebruik aan klimaatbescherming beter inschatten, bijvoorbeeld door het gebruik van technologieën om CO2 actief te verwijderen. uit de atmosfeer."
Beide LMU-wetenschappers dragen ook bij aan het Global Carbon Project (GCP), een internationale gezamenlijke inspanning van onderzoekers, die de dynamiek van wereldwijde CO2 bestuderen. fluxen, samengevat in een jaarverslag. Volgens het laatste rapport veroorzaakt landgebruik momenteel ongeveer negen procent van alle antropogene CO2 uitstoot. Hoe mensen omgaan met ecosystemen op het land is daarom ook van cruciaal belang om de klimaatdoelstellingen van het Akkoord van Parijs te halen.
Onderzoekers kunnen nu putten uit een uitgebreide database van teledetectiebeelden van satellieten voor integratie in procesgebaseerde modellen om ons begrip van de wereldwijde koolstofcyclus te vergroten en om te volgen hoe klimaatverandering evolueert en hoe succesvol klimaatbeschermingsmaatregelen zijn om deze te verminderen. "De tijd staat aan onze kant:het satelliettijdperk beslaat nu een voldoende lange periode om de gevolgen van politieke ontwikkelingen op ontbossing te volgen of de invloed van toenemende droogte op vegetatie te observeren", zegt Raphael Ganzenmüller, een andere LMU-geograaf die erbij betrokken was. in de studie.
"Hoe meer gegevens we hebben, bijvoorbeeld over graslandvegetatie en over organische koolstof in de bodem, hoe nauwkeuriger we natuurlijke en antropogene CO2 kunnen schatten. fluxen, wat ons begrip van de hele terrestrische koolstofcyclus bevordert", zegt Selma Bultan.
Een verhoogde temporele resolutie van de gegevens zou wetenschappers ook in staat kunnen stellen om de invloed van extreme gebeurtenissen op korte termijn, zoals individuele droogtes binnen een jaar, te analyseren. "Onze studie onthult het potentieel van het integreren van observatiegegevens in modellen voor robuustere schattingen van wereldwijde CO2 fluxen - dit demonstreert de steeds groter wordende mogelijkheden die worden geboden door satellietgebaseerde aardobservatie."
Het onderzoek is gepubliceerd in Nature Communications . + Verder verkennen
Wetenschap © https://nl.scienceaq.com