近日，挪威大學(xué)教授研發(fā)田野機(jī)器人，配上基于平面的遙感傳感器，該機(jī)器人可以通過觀測(cè)地球和大氣層來監(jiān)測(cè)影響氣候變化的氣體。

深入土壤的監(jiān)測(cè)

這款擁有三個(gè)大輪子，不會(huì)陷入泥土里的FieldFlux機(jī)器人可以將用放置在它的大臂上的采樣器，監(jiān)測(cè)土壤中少量的一氧化二氮（N?O）含量，完成監(jiān)測(cè)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LarsBakken教授說：“對(duì)N?O排放的量化有一個(gè)巨大困難在于，其數(shù)值會(huì)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(cè)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(cè)量?！?/p>

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(cè)的土地只需要1小時(shí)就能完成測(cè)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(huì)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(huì)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MarieSk?odowska-CurieActions項(xiàng)目的合作者AsaFrostegard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。”

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(huì)導(dǎo)致N?O污染的撒石灰方法。

沖上云霄的觀測(cè)

監(jiān)測(cè)進(jìn)入大氣層的顆粒（名為氣溶膠）的工作也一樣艱巨。歐盟MarieSk?odowska-CurieActions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(cè)量技術(shù)來監(jiān)測(cè)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MariaBarrera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)?！?/p>

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(cè)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(cè)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(cè)結(jié)果?！?/p>

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(duì)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(duì)大氣層行為的理解，還可以幫助我們減少氣候預(yù)測(cè)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。