田野機(jī)器人和配上基于平面的遙感傳感器可以通過觀測地球和大氣層來監(jiān)測影響氣候變化的氣體。
深入土壤的監(jiān)測
這款擁有三個(gè)大輪子,不會陷入泥土里的 Field Flux 機(jī)器人可以將用放置在它的大臂上的采樣器,監(jiān)測土壤中少量的一氧化二氮(N?O)含量,完成監(jiān)測環(huán)境污染的工作。
盡管人們更熟悉二氧化碳在氣候變化中的影響,但其實(shí) N?O 使全球變暖的潛力比二氧化碳高 300 倍。換句話說,一分子 N?O 的破壞能力與 300 分子的 CO?相當(dāng)。
來自挪威大學(xué)生命科學(xué)院的微生物生態(tài)學(xué)家 Lars Bakken 教授說:“對 N?O 排放的量化有一個(gè)巨大困難在于,其數(shù)值會因?yàn)闀r(shí)間和地點(diǎn)的不同而產(chǎn)生巨大變化?!蹦壳?,Bakken 教授正在與挪威一家名叫 Adigo 的公司合作,為 NORA 項(xiàng)目嘗試找到一個(gè)監(jiān)測土壤中 N?O 排放量的方法,并降低其排放。
教授表示:“這也是我們?yōu)槭裁匆鎏镆皺C(jī)器人的原因。如果你想要在一片試驗(yàn)田中量化 N?O 的排放量,你必須在一塊地上反復(fù)不斷地測量?!?/p>
(圖為 Field Flux 機(jī)器人樣機(jī),圖片來源:NORA)
使用田野機(jī)器人可以大大提升工作效率,一個(gè)本來需要 27 個(gè)小時(shí)手工檢測的土地只需要 1 小時(shí)就能完成測試。這種方法在控制 N?O 方面非常重要,因?yàn)樗沟棉r(nóng)民可以在必要時(shí)進(jìn)行翻土工作。在土壤沒有較好地暴露在空氣中時(shí)(比如下大雨或者土壤非常緊實(shí)時(shí)),一些土壤中的微生物(多數(shù)是細(xì)菌)就會使用氮氧化物而不是氧化物來進(jìn)行呼吸,從而產(chǎn)生 N?O。但是還有少量細(xì)菌可以進(jìn)行 N?O 的呼吸作用來吸收掉,因?yàn)樗鼈冇幸环N特殊的酶——N?O 還原酶。NORA 項(xiàng)目的研究員們發(fā)現(xiàn),這種酶會因土壤的酸性過大或土壤中銅離子的不足而消失。
挪威大學(xué)生命學(xué)院的另一位教授,同時(shí)也是 Marie Sk?odowska -Curie Actions項(xiàng)目的合作者 Asa Frostegard 說道:“我們探究了這些微生物的生物活動(dòng),研究它們產(chǎn)生 N?O 的生化過程。結(jié)果表明,不同微生物之間的作用方式有著很大差別。”
(圖片來源:ADIGO)
這些研究結(jié)果或許可以幫助農(nóng)民通過改變土壤酸性或土壤銅離子的含量來減少 N?O 污染。這就意味著,我們可以在耕作中使用富含鐵鎂的巖石或礦物質(zhì)來中和土壤酸性,而不是使用傳統(tǒng)的會導(dǎo)致 N?O 污染的撒石灰方法。
沖上云霄的觀測
監(jiān)測進(jìn)入大氣層的顆粒(名為氣溶膠)的工作也一樣艱巨。歐盟 Marie Sk?odowska-Curie Actions 創(chuàng)建、德國科隆大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的 ITaRS 項(xiàng)目,正在使用飛行器搭載的遠(yuǎn)程傳感器結(jié)合地面測量技術(shù)來監(jiān)測云層何時(shí)可能形成降水。ITaRS 項(xiàng)目中負(fù)責(zé)激光雷達(dá)和微波輻射計(jì)方面的專家 Maria Barrera 說:“大氣層模型中一個(gè)主要的不確定性在于大氣層中云層和氣溶膠質(zhì)的相互作用方式。我們甚至不知道云層形成的細(xì)節(jié)。”
云的形成需要顆粒,比如灰塵或水汽作為凝結(jié)核。地面和空中監(jiān)測技術(shù)精確度的提升為研究者提供了更新的數(shù)據(jù),使得他們更好地理解大氣環(huán)境。比如,風(fēng)暴的形成需要怎樣的條件?是如何形成的? Barrera 說到:“我的測量方法可以應(yīng)用在天氣預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)同化過程中。你得到大氣狀態(tài)的反饋,通過模型計(jì)算,就可以得到預(yù)測結(jié)果。”
有了 ITaRS 項(xiàng)目發(fā)明的這項(xiàng)技術(shù),研究者們就可以回答一些關(guān)于大氣層事件的科學(xué)問題了。比如說,在什么濕度、壓力、凝結(jié)核的條件下,云層可以形成降雨?在被動(dòng)微波傳感器和雷達(dá)技術(shù)的幫助下,對這個(gè)問題的回答變得更加科學(xué)了。
ITaRS 項(xiàng)目提供的數(shù)據(jù)不僅能夠擴(kuò)增強(qiáng)我們對大氣層行為的理解,還可以幫助我們減少氣候預(yù)測模型中的不確定性,這使得我們能夠更好的理解氣候變化的過程。
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