Notizia

Jul 15, 2023

Un ampiamente

Scientific Reports volume 13,

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 1720 (2023) Citare questo articolo

5206 accessi

129 Altmetrico

Dettagli sulle metriche

Questo articolo è stato aggiornato

La mitigazione del cambiamento climatico richiede, oltre alla riduzione delle emissioni di gas serra, azioni per aumentare i pozzi di assorbimento del carbonio negli ecosistemi terrestri. Un metodo di misurazione chiave per quantificare tali pozzi e calibrare i modelli è la tecnica della covarianza vorticosa, ma richiede l’imputazione, o il riempimento delle lacune, dei dati mancanti per la determinazione dei bilanci annuali del carbonio degli ecosistemi. Precedenti confronti tra metodi di riempimento delle lacune hanno concluso che i metodi comunemente utilizzati, come il campionamento della distribuzione marginale (MDS), non hanno un impatto significativo sulla stima del bilancio del carbonio. Analizzando un ampio set di dati globali, mostriamo che MDS provoca errori significativi nel bilancio del carbonio per i siti settentrionali (latitudine \(>60^\circ\)). MDS sovrastima sistematicamente le emissioni di biossido di carbonio (CO\(_2\)) delle fonti di carbonio e sottostima il sequestro di CO\(_2\) dei pozzi di carbonio. Riveliamo anche le ragioni di questi pregiudizi e mostriamo come un metodo di apprendimento automatico chiamato potenziamento del gradiente estremo o un'implementazione modificata di MDS può essere utilizzato per ridurre sostanzialmente il pregiudizio del sito settentrionale.

Il cambiamento climatico è una delle sfide più gravi che l’umanità deve affrontare. Oltre a limitare le emissioni di gas serra derivanti dai combustibili fossili e dall’uso del suolo, è necessario trovare modi efficaci per sequestrare il carbonio (C), in particolare l’anidride carbonica (CO\(_2\)), già presente nell’atmosfera. Le soluzioni climatiche naturali, come l’agricoltura climaticamente intelligente, l’imboschimento, il rimboschimento e il ripristino delle torbiere, sono considerate gli strumenti più fattibili a tal fine1,2. Per rendere queste soluzioni credibili per la politica climatica e i mercati del carbonio, è necessaria una verifica affidabile del sequestro del carbonio3. La verifica coinvolge anche la tecnica micrometeorological eddy covariance (EC), un metodo fondamentale per misurare direttamente i flussi di CO\(_2\) tra ecosistemi e atmosfera4. La popolarità di questo metodo è evidente nella rete FLUXNET, che nel corso degli anni ha registrato oltre 900 siti EC in tutto il mondo5. In linea di principio, la CE fornisce dati continui sullo scambio netto dell’ecosistema (NEE) a breve termine di CO\(_2\) con l’atmosfera, che possono essere integrati temporaneamente per determinare il relativo bilancio di carbonio di un ecosistema. Anche se le misurazioni EC possono essere eseguite in continuo, in pratica ci sono lacune nei dati raccolti, ad esempio a causa di guasti tecnici e, soprattutto, a causa della necessità di filtrare i dati raccolti in condizioni atmosferiche che compromettono la validità della tecnica EC . Ad esempio, nel set di dati globale FLUXNET2015, con 1532 anni-sito di dati6, in media manca il 68% dei flussi di CO\(_2\) ogni mezz'ora7. Anche escludendo gli anni-sito che presentano intervalli superiori a due mesi, la copertura media dei dati è del 40%. Solo 50 siti-anno hanno una copertura superiore al 60% e solo 5 sito-anno hanno una copertura superiore al 70%.

Sono stati utilizzati vari metodi per imputare, o colmare le lacune, i dati mancanti, con metodi che vanno dalla semplice interpolazione lineare e variazione diurna media a metodi più complessi come le reti neurali artificiali (ANN). Confrontando 15 metodi di riempimento dei gap con il flusso di CO\(_2\), si è concluso che l’effetto del gap-filling è modesto sul bilancio annuale del C e che l’accuratezza dei metodi con le migliori prestazioni, che si sono rivelati non lineari regressione, tabella di ricerca, campionamento della distribuzione marginale (MDS), un modello semiparametrico e ANN, stanno già raggiungendo il limite di rumore delle misurazioni8. Tuttavia, questo confronto includeva solo siti forestali situati in un intervallo di latitudine \(20^\circ\). Altri confronti non hanno sfruttato i metodi di colmatura più comunemente utilizzati oggigiorno9, vale a dire gli approcci basati su MDS e machine learning, o si sono concentrati su lunghi gap7,10,11. Nonostante queste carenze, diversi metodi di apprendimento automatico e in particolare MDS sono diventati i metodi standard per colmare le lacune dei dati CE. In particolare, MDS viene utilizzato per colmare le lacune dei dati NEE standardizzati ad accesso aperto forniti da FLUXNET6 e dall'infrastruttura di ricerca europea Integrated Carbon Observation System (ICOS). MDS è implementato anche all'interno dello strumento gratuito per colmare le lacune REddyProc12 e come parte di Tovi\(^{TM}\), un software commerciale per la post-elaborazione dei dati EC13. Tuttavia, mancano conoscenze sulle prestazioni dei diversi metodi di riempimento delle lacune, in particolare MDS, per i dati provenienti da siti ad alta latitudine settentrionale (latitudine \(>60^\circ\)). Negli ecosistemi settentrionali, le stagioni di crescita sono brevi e la quantità di radiazione solare, un fattore ambientale chiave nello scambio di CO\(_2\), è distribuita in modo molto disomogeneo durante tutto l’anno. Pertanto, la quantità di dati notturni potenzialmente disponibili durante la breve stagione di crescita settentrionale è bassa anche prima del filtraggio per la qualità dei dati.