【数据分析】CO2 空气传播分数趋势的分析MATLAB论文复现

CO2空气传播分数分析与MATLAB复现

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🔥 内容介绍

一、CO₂空气传播分数的基本概念

CO₂空气传播分数,即空气中二氧化碳的占比情况,是衡量空气质量以及生态环境状况的重要指标。在正常空气成分中,按体积分数计算,二氧化碳的占比约为 0.04% 。这一数值看似微小,却在地球的生态系统、气候调节等方面扮演着举足轻重的角色。它参与了全球碳循环,是植物进行光合作用的关键原料,同时其含量的变化对地球的能量平衡和气候模式有着深远影响。

二、历史趋势回顾

(一)长期历史变化

从较长的时间尺度来看,在过去的 200 万年里,大气中二氧化碳浓度随着人类活动的影响显著上升,达到了历史最高水平。工业革命以来,大量化石燃料的燃烧、森林砍伐等人类活动,打破了原本相对稳定的碳循环平衡,使得二氧化碳源源不断地被排放到大气中。尽管陆地和海洋生态系统作为重要的碳汇,能够吸收部分二氧化碳,但它们的吸收能力和未来动态仍存在诸多不确定性,这也导致了人为化石燃料排放中留在大气中的比例,即空气传播分数,难以精确确定。通过对一些气候模型的研究,如使用 Hector v 3.0 这一耦合简单气候和碳循环的模型,对 1750 年至 2300 年进行 15,000 次模型运行的蒙特卡洛分析,并结合历史观测数据和 CMIP6 投影数据进行筛选,模拟出的空气传播分数大致为 52% ,这在一定程度上反映了长期以来二氧化碳在大气中的留存情况。

(二)近现代趋势

自 1959 年以来,二氧化碳空气传播分数出现了令人意外的变化趋势。长期以来,人们普遍认为随着化石燃料排放量的增加,空气传播分数也应随之上升。因为在过去的 60 年里,化石燃料的二氧化碳排放量从约 2.5 PgC / 年激增至约 9.5 PgC / 年,同时热带地区大规模的森林砍伐、海洋变暖以及永久冻土融化导致的气体释放等因素,都表明自然的陆地 - 海洋碳汇不应与排放量的增加成比例扩大,甚至可能会减少。然而,实际情况却并非如此。研究显示,自 1959 年起,二氧化碳空气传播分数不仅没有上升,反而以每十年 - 0.014 的速率下降 。这一与模型预期相悖的现象,早在 9 年前就被气候活动家詹姆斯・汉森(James Hansen)等人所强调,他们指出考虑到 2000 年后化石燃料排放速率的大幅增加,2000 年后空气传播分数的下降显得格外 “惊人”。这表明我们对人类活动对地球碳循环过程的影响可能远没有想象中那么了解。

三、影响 CO₂空气传播分数趋势的因素

(一)人为因素

  1. 化石燃料燃烧:化石燃料(如煤炭、石油和天然气)的燃烧是二氧化碳排放的主要人为来源。随着全球工业化进程的加速,能源消耗持续增长,大量的化石燃料被燃烧用于发电、交通、工业生产等领域,向大气中释放了巨量的二氧化碳。例如,在一些高度工业化的国家和地区,发电厂、工厂的烟囱以及汽车尾气排放口,成为了二氧化碳的主要排放源。据统计,全球每年因化石燃料燃烧产生的二氧化碳排放量高达数十亿吨。
  1. 土地利用变化:森林砍伐、城市化进程中的土地开发等土地利用变化活动,对二氧化碳的空气传播分数有着重要影响。森林作为重要的碳汇,能够通过光合作用吸收大量的二氧化碳。然而,大规模的森林砍伐使得森林面积急剧减少,降低了碳汇的能力,导致更多的二氧化碳留在大气中。同时,城市化过程中,大量的自然土地被转化为城市建设用地,植被覆盖减少,进一步影响了碳的固定和循环。

(二)自然因素

  1. 陆地生态系统的碳吸收:陆地生态系统中的植被和土壤是重要的碳汇。植物通过光合作用将二氧化碳转化为有机物质,固定在体内,同时土壤也能够储存大量的碳。在一些森林资源丰富的地区,如亚马逊雨林、西伯利亚针叶林等,它们对全球碳循环的调节起着关键作用。随着气候和环境条件的变化,陆地生态系统的碳吸收能力也会发生改变。例如,适宜的气候条件、充足的降水和阳光有利于植物的生长,从而增强其碳吸收能力;而干旱、火灾、病虫害等灾害则可能破坏植被,降低碳汇功能。
  1. 海洋碳汇的作用:海洋覆盖了地球表面的约 70%,是巨大的碳汇。海洋通过物理、化学和生物过程吸收大气中的二氧化碳。例如,二氧化碳可以溶解在海水中,形成碳酸,进而参与海洋的碳循环。海洋中的浮游植物,如硅藻、绿藻等,通过光合作用吸收二氧化碳,并将其转化为有机物质,部分有机物质会沉降到海底,实现长期的碳储存。海洋的温度、盐度、环流等因素会影响其对二氧化碳的吸收能力。全球气候变暖导致海洋温度升高,可能会降低海洋对二氧化碳的溶解度,从而减弱海洋碳汇的作用。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

s,'MaxFunEvals',10000,'Display','off');

p0 = [0;0]; % Starting values for parameters in ML estimation.

yes_diffuse = 1; % =1: Diffuse initial of Kalman filter.

yes_refine = 1; % =1 Use MATLAB's built-in function to find good starting values for parameters.

%% Load data

dat = xlsread(filenam,6);

%% Make data

t = dat(:,1);

AF = dat(:,2);

AF_corr = dat(:,4);

AF2 = dat(:,2+4); % HN

AF2_corr = dat(:,4+4);

AF3 = dat(:,2+8); % GCP

AF3_corr = dat(:,4+8);

%% Do analysis

Table_S1 = nan(6,6);

Table_S2 = nan(3,6);

for i = 1:6

🔗 参考文献

Hillebrand, and Koopman (2022): "Is there evidence of a trend in the CO2 airborne fraction?".

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