导 读
湖泊等内陆水体碳源汇认知不足，使得陆地碳汇估算存在较大不确定性，这已是公认的科学难题。一方面因为稀疏的采样点数量与有限的观测次数，导致样本数据随机性较强；另一方面因为不同湖泊类型数据集存在较大偏差。卫星遥感积累了大量时空连续观测数据，既能观测现状，又能重构过去，还能结合生态模型模拟未来，因此在湖泊碳源汇评估中发挥重要作用。
图1 考虑不同类型湖泊主要碳循环过程的二氧化碳卫星遥感框架
湖泊是地球表层的重要生态系统，受水、土、气、生等各圈层相互作用影响，是陆源碳发生生物地球化学过程的重要“反应器”，在区域乃至全球碳循环中均发挥重要作用。湖泊约占地球陆地总面积的2.2%，但却向大气排放了相当于全球20%化石燃料释放的温室气体。然而，由于目前在区域和全球尺度对湖泊等内陆水体碳源汇认知和估算不足，导致陆地碳汇评估具有很大不确定性，这已是公认的科学难题。
湖泊CO2排放定量估算存在较大不确定性，主要是因为缺少对高度动态变化的湖泊生态系统及其CO2收支的精准刻画。首先，不同区域、时期及类型的湖泊CO2收支情况差异大，观测数据代表性有限、随机性强，这些是导致湖泊CO2收支估算不确定性的核心问题。其次，湖泊分布及面积的有效获取是准确估算其CO2排放的关键，比如最新研究表明湖泊总面积高估会导致全球湖泊CO2排放量被高估近60%。此外，当前所使用的全球湖泊数据集分布不均和代表性不足，其中热带湖泊、富营养化等高生产力湖泊、以及大型湖泊等相关数据明显缺乏。显然，缺乏广泛的湖泊类型和区域分布代表性，势必为全球湖泊CO2准确评估带来困难。
卫星既能观测现状，又能重构过去，还能模拟未来，为全球湖泊碳源汇评估带来了机遇，但也存在挑战（图1）。首先，卫星遥感模型的开发在很大程度上依赖于不同类型湖泊同步观测数据集的积累。长期以来水体CO2观测未被重视，至今仍不是湖泊水体的常规观测参数。令人鼓舞的是，浮标和自动水面飞行器等新技术的应用可提高现场测量的时空分辨率，有助于实现更充分的卫星与现场观测的匹配性。其次，与主要依赖系统初级生产力的海洋CO2循环机制不同，湖泊的CO2循环同时受到内外源的双重影响。具体而言，不同流域背景下有机碳和无机碳输入可影响湖泊CO2生产和消耗的各种生化过程，如何区分内部代谢活动和外部负荷输入对湖泊CO2循环的影响，已成为遥感模型开发的基础问题。因此，需要对不同类型湖泊进行广泛观测，厘清关键参数（如水温、藻类生物量、溶解有机质等）对CO2循环的直接和间接影响。最后，由于湖泊等内陆水体光学特性复杂，高精度反演大区域湖泊水色参数面临着巨大挑战，目前还没有标准化的全球湖泊水色遥感产品来开发CO2模型。然而，随着新一代高光谱传感器、机器学习算法和大数据平台的快速发展，全球湖泊水色标准卫星产品和CO2浓度遥感算法将会逐渐成熟。
总结与展望
卫星遥感作为一种先进的观测方法，可以在不同时空尺度精准刻画湖泊CO2排放量“有多少”的问题。本研究的核心工作是阐明不同湖泊CO2生消过程的影响因素，分析不同驱动过程的CO2遥感模型机制，开发适用于不同区域、大尺度的湖泊群CO2模型范式和遥感策略，准确计算区域、国家和全球尺度湖泊与大气CO2的交换量，评估湖泊CO2的源汇变化。本文围绕“内陆水体碳循环”的国际科学前沿，丰富和发展了湖泊水环境遥感理论、方法和内涵，具有较大创新性和科学价值。
责任编辑
郑棉海 中国科学院华南植物园
梁小龙 中国科学院沈阳应用生态研究所
本文内容来自The Innovation姊妹刊The Innovation Geoscience第1卷第2期以Perspective发表的“Measuring lake carbon dioxide from space: Opportunities and challenges” (投稿: 2023-04-20；接收: 2023-09-07；在线刊出: 2023-09-08)。
DOI: https://doi.org/10.59717/j.xinn-geo.2023.100025
引用格式：Duan H., Xiao Q., and Qi T. (2023). Measuring lake carbon dioxide from space: Opportunities and challenges. The Innovation Geoscience 1(2), 100025.
作者简介
段洪涛，中国科学院南京地理与湖泊研究所研究员，遥感与地理信息科学研究室主任，国家级青年人才计划入选者；兼任青年地学论坛副理事长和西北大学特聘教授等职务。主要从事湖泊水环境遥感研究，连续4年入选“全球前2%科学家榜单”，曾获中国科学院青促会优秀会员、中国科学院院长特别奖、全国青年地理科技奖等荣誉，荣获省部级一等奖等奖励4项。
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