近日，中国科学院广州地球化学研究所研究员王新明团队与合作者开发出GEE-MEGAN模型，凭借高时空分辨率的生物源挥发性有机物（BVOCs）建模能力，揭示了关键区域与以往传统BVOCs模型估算结果间的巨大差异，其中全球主要城市差异最高达约25倍，在亚马逊毁林弧区域相差约80%。相关研究成果8月28日发表于《自然-通讯》。

GEE-MEGAN模型与传统BVOCs估算模型MEGAN的异同。研究团队供图

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陆地植被排放的BVOCs约占全球挥发性有机物总排放量的90%，且大气反应活性强，在调控臭氧、二次有机气溶胶以及大气氧化能力方面起着关键作用，深刻地影响着区域空气质量及全球气候变化。然而，BVOCs排放受多种因素影响，情况复杂。特别是在受人为活动干扰强烈的城市和森林边缘地区，植被覆盖类型等因素动态变化显著，如何精确、快速地在多尺度上估算其排放量，一直是困扰科学界的难题之一。

为此，王新明团队成员、中国科学院广州地球化学研究所研究员张艳利及其博士生冉浩汎，携手清华大学教授张强团队和美国加州大学尔湾分校教授Alex Guenther等研究人员开发出GEE-MEGAN模型，对广泛应用的MEGAN2.1模型（由Alex Guenther于2012年开发）进行了重大改进，充分利用Google Earth Engine强大的遥感云计算能力，融合了多源遥感卫星数据以及机器学习算法，改进了静态的标准排放因子地图和叶面积指数估计，实现了10-30米的空间分辨率和近实时的BVOCs排放模拟，为研究BVOCs排放带来的空气质量与气候效应提供了有力工具。

与传统MEGAN模型相比，GEE-MEGAN模型显著优化了城市和森林边缘等受人为活动扰动较大地区的BVOCs排放估算。与已有站点通量观测数据对比，该模型将均方根误差降低了21.6%-48.6%，同时观测值与估算值之间的相关性也得到提升。更为重要的是，GEE-MEGAN模型展现出了出色的空间分辨率能力，对城市区域BVOCs排放热点的捕捉与真实世界的绿地分布高度一致。

在北京、伦敦、巴黎和洛杉矶等大型城市，GEE-MEGAN模型估算的夏季BVOCs排放量与传统MEGAN2.1模型差异巨大，最高可达25倍。这主要是因为GEE-MEGAN模型能够识别城市中植被的破碎空间分布，精准捕捉城市微小植被斑块，从而发现传统粗分辨率模型未能分辨的BVOCs排放热点。因此，GEE-MEGAN模型有助于更好地定量研究评估BVOCs在城区排放占比、温度依赖性及其与人为源污染物的相互影响等重要问题。

在全球最大的BVOCs排放源区——亚马逊热带雨林，GEE-MEGAN模型同样表现出色。该区域森林边缘受人为影响强烈，存在著名的“毁林弧”。在此地区，传统MEGAN2.1模型相较于GEE-MEGAN模型，BVOCs排放量被显著高估，局部区域甚至相差达77%，整体平均高估幅度为31%。GEE-MEGAN模型通过高分辨率数据精准反映了扰动区域的真实BVOCs排放水平，整个亚马逊区域总排放量较MEGAN2.1降低了13%左右，这对于准确评估人类活动对全球森林扰动产生的其对空气质量和气候变化的影响极为重要。

GEE-MEGAN模型还具备高效便捷的应用特点。在500米分辨率下对南美洲（南纬60°–北纬13°，西经35–90°）进行BVOCs排放模拟BVOCs变化及时，在本地Intel Xeon Gold 6230R CPU（2.1 GHz）上运行，传统MEGAN2.1模型每个物种需要约737秒才能完成模拟，而GEE-MEGAN模型每个物种仅需7-9秒即可获得相当结果，处理速度提升了约100倍，数据传输量减少了97%-99%。即使面对更大规模或更高分辨率的应用需求，该模型也能高效处理。

在城市区域，GEE-MEGAN模型能够更精准地评估BVOCs对空气污染的影响，并将排放估算细化至街区和社区尺度，为差异化管控与绿化规划、优化城市树种配置、制定协同减排策略提供关键技术支持提供支持。以美国洛杉矶为例，在其251个社区中，GEE-MEGAN模型估算的BVOCs排放量比传统MEGAN模型估算值平均约高23倍，相应的大气反应性和二次产物生成潜势也会有很大不同。

随着全球变暖加剧，准确评估BVOCs这些短寿命活性气体排放的重要性日益凸显。GEE-MEGAN模型通过近实时、高精度的排放模拟，极大地提高了我们对植被与大气相互作用的理解，在BVOCs排放及气候反馈、人为活动对自然系统扰动、生物-大气圈相互作用研究中具有广阔的应用潜力。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41467-025-63437-8