激光卫星揭开南极碳排放的秘密

该研究由自然资源部第二海洋研究所（SIO-MNR）与中国科学院南京地理与湖泊研究所（NIGLAS）的科学家牵头，成果于11月5日发表在《科学进展》（Science Advances）期刊。

南大洋在地球碳平衡中的作用
南大洋是全球碳循环的重要调节者，吸收了人类活动释放的大量碳。但尽管其重要性，它仍是全球CO₂通量计算中“最大的不确定来源”。
这种不确定性源于冬季观测的缺乏。每年有几个月，南大洋处于完全黑暗的极夜中，且遭遇极端天气，直接观测几乎不可能。这段时间，该区域成为“观测黑箱”。传统卫星依赖反射阳光的被动传感器来探测海洋特性，在这种环境下无法收集数据，导致科学家只能依赖不完整或估算的模型。

用激光在黑暗中“看见”
为克服这一局限，研究人员采用了先进方法，将激光卫星仪器LIDAR（搭载于CALIPSO任务）14年的数据与机器学习分析相结合。
LIDAR与被动传感器不同，它会主动发射光信号，工作原理类似雷达，但用激光而非无线电波。这项技术让团队即使在极夜也能观测海洋，首次创建了基于观测的南大洋冬季CO₂交换连续记录。
结果显示，早期估算遗漏了南大洋近40%的冬季CO₂释放量。NIGLAS的施坤教授表示：“我们的发现表明，南大洋在全球碳循环中的作用比此前所知更复杂、更具动态性。”

重新认识海洋碳动态
除了更新数据，该研究还重新定义了科学家对南大洋碳运动的理解。团队提出了新的“三圈框架”来解释不同区域CO₂交换的差异：在南极圈（60°S以南），海冰和盐度等物理因素是CO₂交换的主要驱动因素；在极锋圈（45°S-60°S），大气CO₂与生物活动（如叶绿素）的相互作用影响更大；而在副极圈（45°S以北），海表温度起主导作用。

全球气候影响
填补这一长期存在的数据空白有助于得出更准确的全球碳预算，而全球碳预算是政府间气候变化专门委员会（IPCC）等机构进行气候预测的基础。
该研究还凸显了将主动卫星传感与机器学习相结合，用于研究地球最偏远、动态区域的潜力，为全年理解地球气候系统开辟了新可能。