SDG13 气候行动
全球大气CO2浓度变化对气候变化的响应（2019）
尺度级别：全球
研究区域：全球
控制和减少CO2的人为排放，是人类减缓气候变化的重要途径之一。人为排放引起全球大气CO2浓度每年约2ppm的增量。然而地面观测调查发现虽然人为碳排放的年际变化平稳（特别是2010-2016年），全球大气CO2浓度的年际升高却呈波动性变化，这种波动性变化与极端气候引起的陆地生态的CO2吸收/排放异常有关。随着大气CO2浓度辐射强迫导致气候变暖，极端气候事件增加，而极端气候又会反馈引起大气CO2浓度的升高。充分认知这种自然变化引起的大气CO2浓度升高或降低，对控制大气CO2浓度升高，制定环境保护、改善和修复政策有着重要的参考价值。
对应目标：13.3 加强气候变化减缓、适应、减少影响和早期预警等方面的教育和宣传，加强人员和机构在此方面的能力
方法
利用2009年6月1日至2016年5月31日温室气体观测卫星（Greenhouse Gases Observing Satellite,GOSAT）观测反演的XCO2数据，基于时空地统计建模方法生成得到全球陆地区域时空连续格网数据（3天/1°x 1°格网）。应用季节性迭加趋向谐波函数获取残差异常值、异常值Z-score方法和泛洪填充算法提取XCO2异常发生的时期和区域。为进行卫星结果对比验证，分别利用卫星获取的GM-XCO2数据和模型模拟获取的CTXCO2数据集进行了异常检测。
所用数据
①利用了2009-2016年期间全球卫星遥感观测和模型数据；
②全球大气CO2柱浓度（XCO2）制图数据（GMXCO2），GOSAT-XCO2 数据（ACOS-GOSAT v7.3 produced by the ACOS/OCO-2）经地球科学大数据专项进行数据再处理分析；
③土地覆盖（MCD12C1：The land Cover Type Climate Modeling Grid （CMG）product from MODIS）；
④地表气温数据（Temp: land surface skin temperature）(AIRSX3STM v6.0, GES DISC）；
⑤干旱指数（scPDSI: self-calibrating Palmer drought severity index）来自climate Research Unit；
⑥火烧迹地（BA: burned area）（GFED v4.0）来自Global Fire Emissions Database；
⑦总初级生产力（GPP: Gross primary production）（MOD17A2 v5, MODIS）；
⑧大气输送模型（Carbon Tracker）模拟的XCO2数据（CarbonTracker 2016）。
结果与分析
极端气候事件的发生增加了相应区域的陆地生态系统CO2排放，并与全球大气CO2浓度的年际增量的波动升高相一致。CO2异常变化发生时期对应于极端气候变化的发生时期，且发生地理区域均不同程度显示了气温、干旱指数、生物质燃烧、GPP的异常，由此揭示出极端气候的发生导致了陆地生态碳排放的增强，进而引起大气CO2浓度的升高。由此人类在控制人为CO2排放的同时，也需要科学地修护管理敏感的陆地生态系统，以减小极端气候对生态系统的影响。
卫星观测和模型模拟结果均显示出全球XCO2异常升高发生在2010年、2013年和2016年，最长持续3个月（图1），主要分布在草原和森林区域（图2, 表3），区域异常变化在1.3-1.8ppm。发生的时期对应了厄尔尼诺引起的热浪、极端干旱等极端气候事件发生时期以及2013年异常的生物质燃烧。对应这些年，地面观测的全球大气CO2背景浓度的年际增量也呈现出高于前10年平均增量的趋势（2010年2.3ppm、2013年2.9ppm、2016年3.3ppm），而人为碳排放量在这些年变化平稳并没有明显的增长趋势。特别是2016年，地面观测年际增量达3.3ppm，卫星检测到多个区域发生XCO2异常升高，归因分析显示与极端气候导致的陆地生态碳排放的异常增强有关。
图3. 美国国家海洋和大气管理局（NOAA）发布的南方涛动指数（SOI）（上图）对应了大气CO2卫星（GOSAT）观测和模型（CarbonTracker）模拟检测的CO2异常全球网格数（中图），以及地面观测的CO2年际增量（下图），图中灰色虚线代表检测的异常发生的时间
图4 利用卫星观测检测到的CO2异常高的分布及其发生的时间，其中各区域特征参照表3
| 成果要点 |
| 极端气候事件的发生增加了相应区域的陆地生态系统CO2排放，并与全球大气CO2浓度的年际增量的波动升高相一致。 人类在控制人为CO2排放的同时，也需要科学地修护管理敏感的陆地生态系统，以减小极端气候对生态系统的影响 |
展望
后期我们将进一步处理GOSAT和OCO-2卫星数据，加大时间序列尺度，形成全球大气XCO2时空连续数据产品；利用更新的全球XCO2数据，结合全球碳相关遥感数据，应用异常检测方法，进一步检测XCO2的异常值，分析异常降低区域的陆地生态碳吸收特征，从XCO2异常升高和异常降低的综合分析，评估陆地生态碳源碳汇的变化及其对极端气候变化响应的敏感性。
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