彻底改变海洋碳通量，机器学习如何改变气候预测

海洋通过吸收大量大气中的二氧化碳 (CO2) 在调节地球气候方面发挥着关键作用，了解海洋和大气之间二氧化碳的复杂变化比以往任何时候都更加重要。最近发表的一项研究，通过利用机器学习的力量，研究人员对未来海洋二氧化碳通量的变化如何展开有了新的见解。

这项研究集中研究了全球海洋空气-海洋二氧化碳通量的年际变化(IAV) ，这一现象对于理解海洋在缓解气候变化中的作用至关重要。当前的地球系统模型( ESM)虽然很先进，但由于其固有的复杂性和模拟海洋过程的计算需求，往往难以准确地表示这种变化。

研究人员发现，溶解无机碳( DIC)的表面浓度和碱度是驱动CO2通量变化的关键。通过应用核岭回归（一种复杂的机器学习技术），该团队重建了五种不同ESM中CO2通量的当前和未来IAV 。研究结果表明，虽然DIC现在发挥着重要作用，但由于垂直梯度的减小，其影响预计在未来会减弱。

这种方法上的转变不仅提高了气候预测的准确性，还凸显了机器学习在处理和解释ESM产生的大量数据集方面的潜力。通过高效分析这些复杂的数据集，这项研究为我们提供了一个新的视角，让我们可以观察未来的气候情景及其影响。

参考文献：Damien Couespel, Jerry Tjiputra, Klaus Johannsen, Pradeebane Vaittinada Ayar & Bjørnar Jensen ， Machine learning reveals regime shifts in future ocean carbon dioxide fluxes inter-annual variability.  Communications Earth & Environment volume 5, Article number: 99 (2024) ，doi.s43247-024-01257-2

一、为什么溶解无机碳( DIC)的表面浓度和碱度是驱动CO2通量变化的关键？

溶解无机碳( DIC )的表面浓度和碱度是推动二氧化碳通量变化的关键，因为它们直接影响海洋吸收和释放二氧化碳的能力。

DIC是海洋中所有二氧化碳种类的总和，包括CO2 ( aq)、碳酸氢盐(HCO3-)和碳酸盐(CO32- )，海洋表面的DIC浓度决定了海洋可以从大气中吸收多少二氧化碳，DIC水平越高，海洋吸收的二氧化碳就越多，而DIC水平越低，吸收的二氧化碳就越少。

碱度是指海洋中和酸的能力，主要取决于碳酸氢盐和碳酸盐的浓度​​碱度越高，海洋缓冲pH值变化和吸收更多二氧化碳的能力就越强这是因为碱度有助于维持碳酸盐和碳酸氢盐离子的平衡，这对于二氧化碳的吸收和释放至关重要。

DIC和碱度在海洋碳循环中发挥着关键作用，影响着海洋吸收或释放的二氧化碳量。这些参数的变化会显著影响海洋在调节大气二氧化碳水平方面的作用，进而影响全球气候变化。

二、思考

导致海洋二氧化碳通量发生明显变化的潜在生物地球化学过程是什么海洋分层和环流的变化如何与生物过程相互作用来影响碳吸收？我们能否量化物理和生物因素对观察到的海洋碳吸收变化的相对贡献？

海洋条件的区域差异如何影响政权更迭的幅度和时间？不同海洋盆地之间或海洋与大气之间是否存在遥相关可以解释观测到的模式？我们能否开发高分辨率模型来捕捉海洋碳动态的空间和时间异质性？

当前的机器学习方法在预测未来海洋碳通量方面有哪些局限性？我们能否开发出将机器学习与基于过程的理解相结合的混合模型来提高预测能力？我们如何将模型预测中的不确定性纳入未来气候变化影响的评估中？

这些有趣的问题旨在激发你的思考，助你更深入地理解，希望能为你带来新的启示和帮助~~~

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