Według nowych światowych szacunków absorpcja CO2 przez rośliny wzrasta o prawie jedną trzecią

Według nowych światowych szacunków absorpcja CO2 przez rośliny wzrasta o prawie jedną trzecią

Według nowej oceny opracowanej przez naukowców rośliny na całym świecie pochłaniają około 31% więcej dwutlenku węgla niż wcześniej sądzono. Oczekuje się, że badania, szczegółowo opisane w czasopiśmie Nature, udoskonalą symulacje systemów ziemskich, które naukowcy wykorzystują do przewidywania przyszłego klimatu, a także zwrócą uwagę na znaczenie naturalnej sekwestracji węgla dla łagodzenia emisji gazów cieplarnianych.

Ilość CO2 usuwanego z atmosfery w procesie fotosyntezy przez rośliny lądowe nazywana jest lądową produkcją pierwotną brutto, w skrócie GPP. Reprezentuje największą wymianę węgla między lądem a atmosferą na planecie. GPP jest zazwyczaj podawane w petagramach węgla rocznie. Jeden petagram równa się 1 miliardowi ton metrycznych, co odpowiada w przybliżeniu ilości CO2 emitowanej każdego roku przez 238 milionów pojazdów pasażerskich napędzanych gazem.

Zespół naukowców pod kierunkiem Uniwersytetu Cornell, przy wsparciu Laboratorium Krajowego Oak Ridge Departamentu Energii, wykorzystał nowe modele i pomiary, aby ocenić GPP z ziemi na poziomie 157 petagramów węgla rocznie, w porównaniu z szacunkami wynoszącymi 120 petagramów ustalonymi na 40 lat temu i obecnie wykorzystuje się je w większości szacunków dotyczących obiegu węgla na Ziemi. Wyniki opisano w artykule „Terrestrial Photosynthesis Inferred from Plant Carbonyl Sulfide Uptake”.

Naukowcy opracowali zintegrowany model, który śledzi ruch związku chemicznego siarczku karbonylu (OCS) z powietrza do chloroplastów liści – fabryk znajdujących się wewnątrz komórek roślinnych przeprowadzających fotosyntezę. Zespół badawczy określił ilościowo aktywność fotosyntezy, śledząc OCS. Związek ten w dużej mierze podąża przez liść tą samą drogą co CO2, jest ściśle powiązany z fotosyntezą i jest łatwiejszy do śledzenia i pomiaru niż dyfuzja CO2. Z tych powodów OCS zastosowano jako zastępczą metodę fotosyntezy na poziomie rośliny i liści. Badanie to wykazało, że OCS dobrze nadaje się do szacowania fotosyntezy na dużą skalę i w długich okresach czasu, co czyni go wiarygodnym wskaźnikiem światowych zielonych zamówień publicznych.

Zespół wykorzystał dane dotyczące roślin z różnych źródeł do opracowania modelu. Jednym ze źródeł była baza danych LeafWeb utworzona w ORNL w celu wsparcia obszaru naukowego DOE Terrestrial Ecosystem Science (TES-SFA). LeafWeb gromadzi dane na temat cech fotosyntezy od naukowców z całego świata w celu wsparcia modelowania obiegu węgla. Naukowcy zweryfikowali wyniki modelu, porównując je z danymi o wysokiej rozdzielczości z wież monitorowania środowiska, a nie z obserwacjami satelitarnymi, które mogą utrudniać chmury, szczególnie w tropikach.

Kluczem do nowych szacunków jest lepsze odwzorowanie procesu zwanego dyfuzją mezofilu – sposobu, w jaki OCS i CO2 przemieszczają się z liści do chloroplastów, gdzie następuje wiązanie węgla. Zrozumienie dyfuzji mezofilu jest niezbędne do ustalenia, jak skutecznie rośliny przeprowadzają fotosyntezę, a nawet w jaki sposób mogą przystosować się do zmieniającego się środowiska.

Lianhong Gu, współautor, ekspert w dziedzinie fotosyntezy i wybitny naukowiec z Wydziału Nauk o Środowisku ORNL, pomógł opracować opracowany w ramach projektu model przewodnictwa mezofilu, który liczbowo przedstawia dyfuzję OCS w liściach, a także powiązanie między dyfuzją OCS a fotosyntezą.

„Ustalenie, ile CO2 rośliny pochłaniają każdego roku, jest zagadką, nad którą naukowcy pracują od jakiegoś czasu” – powiedział Gu. „Pierwotne szacunki na poziomie 120 petagramów rocznie ustalono w latach 80. XX wieku i niezmienione, gdy próbowaliśmy znaleźć nowe podejście. Ważne jest, abyśmy dobrze opanowali globalne GPP, ponieważ początkowe wchłanianie dwutlenku węgla przez ląd wpływa na resztę naszego reprezentacje obiegu węgla na Ziemi.”

„Musimy upewnić się, że podstawowe procesy obiegu węgla są odpowiednio odzwierciedlone w naszych modelach na większą skalę” – dodał Gu. „Aby symulacje w skali Ziemi dobrze działały, muszą odzwierciedlać najlepsze zrozumienie zachodzących procesów. Ta praca stanowi duży krok naprzód w zakresie dostarczenia ostatecznych liczb”.

Największą różnicę między poprzednimi szacunkami a nowymi danymi wykazały pantropikalne lasy deszczowe, co potwierdziły pomiary naziemne – stwierdził Gu. Odkrycie sugeruje, że lasy deszczowe są ważniejszym naturalnym pochłaniaczem dwutlenku węgla, niż wcześniej szacowano na podstawie danych satelitarnych.

Zrozumienie, ile węgla może być magazynowane w ekosystemach lądowych, zwłaszcza w lasach, w których występują duże akumulacje biomasy zawartej w drewnie, jest niezbędne do przewidywania przyszłych zmian klimatycznych.

„Potwierdzenie naszych szacunków GPP wiarygodnymi obserwacjami w skali globalnej to kluczowy krok w ulepszaniu naszych przewidywań dotyczących przyszłego poziomu CO2 w atmosferze oraz konsekwencji dla globalnego klimatu” – powiedział Peter Thornton, pracownik korporacyjny i kierownik działu Earth Systems Science w firmie ORNL.

Wyniki tego badania wskazują na znaczenie uwzględnienia kluczowych procesów, takich jak przewodnictwo mezofilu, w modelowych reprezentacjach fotosyntezy. Celem eksperymentów ekosystemów nowej generacji DOE w tropikach jest udoskonalenie przewidywań modelowych dotyczących reakcji cyklu węglowego lasów tropikalnych na zmiany klimatyczne. Wyniki te mogą pomóc w opracowaniu nowego modelu, który zmniejszy niepewność w przewidywaniach dotyczących zielonych zamówień publicznych w lasach tropikalnych.

Oprócz Szkoły Integratywnych Nauk o Roślinach przy Uniwersytecie Cornella w projekcie współpracowali także holenderski Uniwersytet i Instytut Badań w Wageningen, Carnegie Institution for Sciences, Colorado State University, University of California w Santa Cruz i NASA Jet Propulsion Laboratory.

Wsparcie pochodziło od firmy Cornell, National Science Foundation i ORNL TES-SFA, sponsorowanej przez program badań biologicznych i środowiskowych Biura Naukowego DOE.

Click to rate this post!
[Total: 0 Average: 0]
science