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11月27日《科学》杂志精选

作者:      来源:      发布时间:2015-12-08      录入:2012065
11月27日《科学》杂志精选
 

 

 

某些藻类的增加可影响碳循环

两项新的研究报告了浮游植物丰度和性质发生的急剧变化,它们对储存过量的碳具有重要的含义。总的来说,这些研究提出,一些类型的碳密集型藻类正在繁盛地生长,它们将充当日益重要的碳泵的角色。应用深水软珊瑚骨骼中埋置的浮游植物氨基酸的同位素特征,Kelton McMahon和同事确定了在过去一千年里北太平洋浮游生物主导性变化的历史。他们的分析揭示,被太平洋存在着一个从非固氮蓝藻细菌至真核微藻主导的过渡,而在工业时代开始前后,发生了又一次向更强的固氮蓝藻细菌群的过渡。研究人员发现这两个过渡期具有显著的差异,第一次过渡花了600多年,而第二次较为近来的过渡是在不到200年中发生的。由于这些细菌中有某些充当着非常高效的碳泵,它能从大气中清除二氧化碳,因此作者们提出,一个正在发生过程当中的、朝着更能固氮的蓝藻细菌过渡的趋势或能创造一个更高效的碳泵,它们能从大气中清除日益增加的二氧化碳。

由Sara Rivero-Calle等人所做的第二项研究发现,北大西洋中的碳酸钙包覆的(颗石藻)藻类急剧增加:从1965年时的2%增加至2010年时的20%以上;他们的分析提示,这一增加大体上是由二氧化碳浓度和大西洋数十年一遇的震荡所驱使的。研究人员将浮游生物调查数据与一个模型相结合,该模型涵盖了20多种生物学和物理学因素。他们发现在颗石藻和二氧化碳增加之间有一个清晰的关联,并在大西洋十年震荡(AMO)模式与藻类增加之间存在着第二种关联。与McMahon等人的研究类似,这组研究人员在一个对碳循环重要的浮游植物群中也发现了这一急剧的增加,因为它能将碳吸收到其鳞片状的外部。

国际上测量产能来源工作中存在的差异

随着世界各国转向使用非化石燃料,用于设立目标并衡量成果的方法之多,使它们出现了高度的差异,而有需要对这些方法进行标准化。联合国气候变化框架公约(UNFCCC)的第21届成员国会议(COP21)在11月30日召开,世界各国领袖齐聚巴黎并再次讨论他们国家的长期能源目标,而与此同时标准化一题也日益变得尤为重要。决定能源统计的常用方法有三种,它们包括使用电力生产(直接等效)、利用电力生产效率、或利用所测得的物理能量含量;然而在这些测量形式内的不同方法会引起差异。

管控气候变化的一种“自下而上”的方法

在巴黎举行的联合国气候会议开幕之前,科学家证明,在该会议上讨论的国家自定预期贡献(INDCs)如何会为大幅减少气候将变暖4℃的可能性,以及大大提高我们将温度升高控制在2℃以内的机会做好准备。最近一段时期,对INDCs影响的类似估计已经出台,但这篇文章是从整体风险管理的角度关注气候变化系统中的不确定性。在过去的国际气候谈判中,通用的方法一直是提出限制温室气体(GHG)排放的全球性、包罗万象的规则,并接着责成所有国家来履行这些规则。但是,这样的“自上而下”的方法存在着不足之处。INDCs更像是一种“自下而上”的方法,在这种方法中,每个国家决定自己将做出何种类型的承诺以此在2025年或2030年来到之前限制温室气体(GHG)的排放。到目前为止,150多个国家(它们所代表的是超过90%的全球温室气体的排放量)已经呈交了各自的INDCs。科学家用一个全球综合评估模型(GCAM)所产生的场景来模拟INDCs并预测未来温室气体排放的轨迹。他们发现,INDCs是实现到2100年时使最严重的气温变化可能性得以降低,并使全球气温上升控制在2℃之内的可能性增加的这一目标的一个跳板。然而,最后的结果还将取决于2030年后各国所付出的实践的水平。

手机数据可“预测”卢旺达贫富分布

据一项新的研究提示,一个人对其手机的使用情况可被用来推断其社会经济状态的各个方面,比如获得电力的能力。这项研究所关注的是卢旺达国内的情况,它揭示了在资源有限的地区,手机权值如何被可被用作“大数据”的来源。在发展中国家,收集基本经济量值的数据(如财富和收入)是具有挑战性的,而可靠的量化数据很稀有;例如,先前的研究提出,在非洲的大部分地区,有关经济生产的全国统计数字可能会有多达50%的偏差。然而,对决策者和其他人来说,对贫富地理分布的了解是至关重要的。Joshua Blumenstock和同事因此试图研发一种新的方法来检测发展中国家的贫困和财富分布情况。研究人员利用了手机在卢旺达的普及性。通过将个人手机通话数据与来自某电话调查的信息相结合,Blumenstock等人研发出了一个模型,它能以非常高的分辨率(高于卫星所得到的分辨率)来绘制个体手机用户的贫困与富有状态。他们用该模型来预测整个卢旺达的财富,并最终证明,他们的基于模型的预测与对卢旺达人口的详细的、人力实地考察的结果相吻合。他们说,尽管Blumenstock和同事在此研究中所关注的是预测贫困,但他们利用机器获得研究结果的方法也可被用来预测其它的、从人口统计到民意等方面的特征。与传统方法相比,他们收集数据的新方法为收集局部和及时的信息创建了一种成本低得多的选项。

(本栏目文章由美国科学促进会独家提供)

《中国科学报》 (2015-12-08 第2版 国际)