GEOS-Chem模型更新：采用GRPI全球水稻田甲烷排放清单提升模拟精度
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/geos-chem 哈佛大学研究团队近期完成了对GEOS-Chem大气化学模型的重要更新，将全球水稻田甲烷排放清单升级为最新开发的GRPI（Global Rice Paddy Inventory）数据集。这项改进已正式并入14.5.2开发版本。
技术背景 传统水稻田甲烷排放估算存在两个主要局限：一是依赖过时的水稻种植分布数据，二是采用IPCC推荐的排放因子存在系统性低估。新开发的GRPI清单通过Landsat卫星 inundation（淹水）观测数据，实现了10公里空间分辨率和月时间分辨率的精确排放估算。2022年全球排放总量达39.3±4.7 Tg/年，较既往研究显著提高。
科学意义
- 空间精度跃升：0.1×0.1度网格数据更准确反映区域排放差异
- 时间动态优化：月分辨率数据能捕捉水稻生长季的排放波动
- 观测约束增强：卫星直接观测减少了对参数化方案的依赖
实现细节 更新涉及排放源模块的重构，重点调整了：
- 水稻田空间分布数据
- 季节变化参数化方案
- 排放因子标定方法
应用展望 该改进将显著提升模型在亚洲季风区等水稻主产区的甲烷模拟能力，为碳循环研究和气候政策制定提供更可靠的科学支撑。研究团队建议用户在涉及农业源甲烷模拟的研究中优先采用包含GRPI的14.5.2及以上版本。
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