基于CNN深度学习模型的北半球钙离子湿沉降估算及其生态效应研究

针对北半球Ca2+ 湿沉降数据匮乏的问题，研究人员开发了半监督残差CNN模型，首次实现了2000-2022年0.5°高分辨率网格化估算。模型验证显示年/月尺度R2 分别达0.84/0.67，发现东亚地区Ca2+ 中和因子（NF[Ca2+ ]）下降达47.2%，揭示了减排政策下酸雨缓冲能力减弱的新风险，为生态系统管理提供关键数据支撑。

　　

【研究背景】
钙离子（Ca²⁺
）作为大气湿沉降的关键组分，在维持土壤酸碱平衡和营养循环中扮演重要角色。然而，北半球长期缺乏高分辨率Ca²⁺
湿沉降数据集，传统监测站点稀疏（如东亚仅62个EANET站点），导致区域生态影响评估存在盲区。更严峻的是，随着SO₂
/NO_x
减排政策的实施，Ca²⁺
沉降量同步下降可能削弱其对抗酸雨的能力——这种"减排悖论"现象在东亚尤为突出。

【研究概览】
中国科学院团队在《Ecological Indicators》发表研究，首次利用半监督残差卷积神经网络（CNN）构建了2000-2022年北半球0.5°×0.5°网格的Ca²⁺
湿沉降数据集。通过整合EANET、EMEP等626个监测站点数据，结合MERRA-2气象场和GPM卫星降水资料，揭示了Ca²⁺
沉降的时空演变规律及其生态中和能力的区域性衰减。

【关键技术】
研究采用编码器-生成器架构的CNN模型，创新性引入交错迁移层（ITL）处理空间特征。输入数据包括：1）4大监测网络Ca²⁺
浓度实测值；2）MERRA-2再分析数据（DAOD气溶胶光学厚度、边界层高度等）；3）EDGARv8.1的PM_2.5
/PM₁₀
排放替代Ca²⁺
源数据；4）GPM_3IMERGM 0.1°降水产品。通过10折交叉验证和Bootstrap数据增强提升模型鲁棒性。

【研究结果】

1. 模型性能验证
   10折交叉验证显示，模型对年/月尺度Ca²⁺
   沉降的R²
   分别达0.84和0.67，优于传统化学传输模型。中国西南部（四川盆地）出现>12 kg ha^-1
   yr^-1
   的高值区，主要源于西北沙漠粉尘输送和水泥工业排放。

2. 区域沉降特征
   • 东亚热点：中国西南部年均沉降量达西欧的2-3倍，夏季受季风降水强化出现峰值
   • 地中海沿岸：春季撒哈拉沙尘输送贡献33%的Ca²⁺
   输入
   • 美国东西梯度：东部工业区沉降量（5-8 kg ha^-1
   yr^-1
   ）显著高于西海岸

3. 中和能力衰减
   2006-2014年间，东亚NF[Ca²⁺
   ]（计算公式：[Ca²⁺
   ]/(nss[SO₄
   ^2-
   ]+[NO₃
   ^-
   ])）呈现：
   • 国家差异：日本(-47.2%) > 中国(-39.6%) > 韩国(-32.2%)
   • 生态系统差异：湿地(-31.4%) > 草原(-24.6%) > 居民区(-12.6%)
   农业用地因石灰施用反而出现NF微升

【结论与意义】
该研究首次揭示北半球Ca²⁺
湿沉降2001-2022年间下降26%，其衰减速度超过SO₄
^2-
/NO₃
^-
的减排幅度，导致酸雨缓冲能力系统性减弱。这一发现为"双碳"背景下的环境政策提供重要补充：在控制酸性气体排放的同时，需关注碱基阳离子的协同调控。所开发的CNN框架突破了传统插值方法在稀疏监测区域的局限，为全球大气沉积研究提供了新范式。未来研究需整合NH₄
⁺
/Mg²⁺
等其他中和因子，并发展干湿沉降耦合评估模型。