南海海表pCO2低频变动特征研究

在人类活动导致大气CO2浓度持续升高、全球温暖化的背景下，海洋作为一个巨大的CO2吸纳库，引人瞩目。那么用于度量CO2从海水到上覆大气逃逸倾向的基础变量-海表二氧化碳分压(pCO2)，发生着怎样的变化，显然是一个重要的基础问题。唯有回答了这个问题，未来方有预测变化的可能，而使人类及时采取策应变化的措施。本项目为此选择中国南海，基于遥感海表温度和叶绿素估算获得海表pCO2时序列，统计分析其年际变动规律和长期变化趋势，结合其它遥感和模型数据研究导致变化的控制机理。拟解决的关键科学问题包括：（1）南海海表pCO2最大变率在何处？其年际变动及与多变量ENSO指数( MEI)的关系如何？其长期变化趋势如何？（2）风驱动的垂直混合的强弱变动，是不是导致海表pCO2显著变动的一个主要控制项?作为对中国海海表pCO2低频变动的第一例研究，预期取得的成果能够加深、丰富我们对全球变化区域响应的认识。

在全球气候变化的背景下，CO2收支和海洋在调节CO2收支中的作用已经成为全球一个主要关注点。pCO2w（水下CO2分压）是如何随大气二氧化碳分压（pCO2a）变化的？尽管pCO2a从工业革命开始就不断上升，但pCO2w的变化依然不清楚，特别是在边缘海区。本课题应用遥感方法研究中国南海pCO2w年际变动。中国南海是世界最大的边缘海之一，同时其海岸是中国南部最活跃的经济区。空间上，我们考虑了海盆尺度和冷涡/上升流区域；时间上，关注突发状况和周期性事件，比如水华和ENSO事件。本研究主要尝试用经验模型来估算pCO2w。研究发现海洋表面温度（SST）主导模型主要适用于海盆尺度和冷涡/上升流区域；并在珠江口流域建立了一个包含叶绿素（Chl）、SST和海表盐度（SSS）的相对复杂的模型。SSS通过有色溶解有机物（CDOM）进行反演， CDOM则通过本研究发展的新算法反演获得。基于所建立的模型输入卫星遥感参数后，我们进一步得到以下结果：（1）在中国南海海盆中的时间序列观测站位SEATS，pCO2w年际变化很弱，而季节性变化比较大；在2002-2012（MODIS运行期）年间没有发现pCO2w对于ENSO的特别响应；（2）在珠江口流域，空间分布特征与现场实测接近并显示出很强的年际变化，但极近岸水域pCO2w可能有严重的低估，模型有待完善。除此之外，基于半分析算法QAA（该算法可以从总水体信息中计算出浮游植物信号）得到的浮游植物吸收系数，我们首次发现（1）台湾海峡南部近岸区域发生的水华年际变动与ENSO事件相关；（2）吕宋海峡独特的冬季水华主要由黑潮侵入导致的中尺度过程以及河流羽流引发。这些结果对今后估算因水华导致的pCO2w变化可能有所帮助。迄今为止，本研究已经在主流地球科学期刊上发表了五篇论文，投稿两篇论文；培养研究生7名，组织了两次专题研讨会，课题负责人四度加入国际会议组织委员会、指导委员会。