本文摘要：科技日报天津9月6日电（记者孙玉松）记者从天津大学得知，日前，该校地科院晏智锋副教授与牵头西北太平洋国家实验室—马里兰大学牵头全球气候变化研究所合作，在土壤异养排便过程模型建构与应用于上获得新进展，首次创建了可精准监测土壤“碳排放”的过程模型系统，该系统可更为精准地预报土壤异养排便对大气环境的影响。

科技日报天津9月6日电（记者孙玉松）记者从天津大学得知，日前，该校地科院晏智锋副教授与牵头西北太平洋国家实验室—马里兰大学牵头全球气候变化研究所合作，在土壤异养排便过程模型建构与应用于上获得新进展，首次创建了可精准监测土壤“碳排放”的过程模型系统，该系统可更为精准地预报土壤异养排便对大气环境的影响。土壤中的微生物、作物根系和土壤动物等也和人一样不会排便，不会释放出来大量二氧化碳。

据介绍，土壤有机碳（SOC）作为陆地生态系统仅次于碳库，通过微生物降解（异养排便）每年产生的二氧化碳量是人类用于化石燃料年产生量的将近5倍，因此精确监测土壤异养呼吸速率对预测未来全球气候变化至关重要。目前，各国学界广泛使用经验模型模拟土壤异养排便，空间可扩展性差，给预测区域或全球范围土壤二氧化碳废气带给了相当大的不确定性。

因此，亟须创建新的土壤异养排便的机理或过程模型，提升预测土壤二氧化碳废气及气候变化的准确性。晏智锋团队根据土壤异养排便的主要掌控过程，建构出有了一种全新土壤呼吸速率号召土壤含水率变化的过程模型。据理解，该模型首次带入了土壤属性大数据，新的创建了模型参数和土壤属性之间的定量关系，可更为准确地说明了土壤异养排便的微观机理和宏观规律之间的内在联系。

与传统的经验模型比，这新模型普适性和可靠性都有了大幅度提高，可明显提高土壤异养排便碳排放预测精度。这新模型的投入使用，未来将会提升地球系统模式中预测全球气候变化中碳排放的准确性和前瞻性，也为提高气候环境预测准确性获取了新方法和研究思路。涉及研究成果在《大自然通讯》杂志在线公开发表。

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