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通識導賞:透視熱帶雨林微氣候 中大聯校同芬蘭 實地監測林下溫度

明報
更新於 06月29日17:38 • 發布於 06月29日20:30
外界對熱帶雨林林下微氣候所知甚少,中大與芬蘭赫爾辛基大學就此展開研究,圖右為研究人員在亞馬遜雨林中安裝的感應器。(受訪者提供)
左圖展示了8月南美洲熱帶雨林的林下溫度;右圖則顯示了同月林下溫度與衛星量度的林上露天環境溫度之差異,顏色愈藍代表差距愈大。(受訪者提供)
赫爾辛基大學Eduardo Maeda教授(中)與研究團隊在肯尼亞熱帶雨林放置溫度傳感器。(受訪者提供)
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戴沛權(網上圖片)

【明報專訊】夏天處處恍如蒸爐,城市人尚可逃進冷氣商場;而遠在熱帶雨林的野生動物,面對氣溫上升,只能尋覓較涼快的安身之所。有「地球之肺」之稱的熱帶雨林,不但吸收全球二氧化碳,亦是眾多生物的棲息地,是審視氣候變化的重點研究對象。過往的研究由於熱帶雨林的環境障礙,無法準確估算其溫度,以及氣候變化對林下生物的實際影響。因此香港中文大學與芬蘭赫爾辛基大學團隊合作,展開全球首項針對熱帶雨林內部林下微氣候的研究。團隊利用機器學習(machine learning)模型,揭開雨林微氣候面貌,為應對氣候變化提供新見解。

熱帶雨林露天溫度≠林下溫度

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近年夏日氣溫屢創新高。在香港,天文台於各區設置逾80個自動氣象站,進行氣溫、風速等氣象要素的地面觀測。有別於城市,熱帶雨林廣闊且杳無人煙,地面環境危機處處,研究人員不可能大規模安放溫度計。因此以往生態學研究依靠衛星遙感數據,估算熱帶雨林氣溫。

中大理學院地球與環境科學課程戴沛權教授指出遙感數據的限制:「從一個衛星照去地面,你會看到一大片森林,其實探測的溫度只不過是樹頂以上的溫度而已。」衛星遙感一般可準確估算樹頂對上2米的露天環境溫度,然而大多數生物並非住在樹頂,而是林下環境。因此衛星測量與生物實際感受的溫度存在較大偏差,影響生態學及氣候變化研究的準確度。

收集地面15厘米高溫度數據

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在此背景下,戴沛權教授和博士後研究員Ali Ismaeel博士,聯同赫爾辛基大學Eduardo Maeda教授及其團隊展開突破性研究。他們與當地科學家合作,在非洲、南美洲和東南亞的熱帶雨林安裝了180個溫度傳感器,收集離雨林地面僅15厘米高的數據,從而測量低窪灌木和植物層的溫度。

乍聽之下,足足180個地點的數據不在少數,卻仍然不足以推算整個熱帶地區的林下溫度,更何况有些地方擁有豐富物種,但人類難以抵達。戴沛權拋出一個問題:「要想吓有什麼辦法,就算那裏放不到探測儀器,也能知道樹底的溫度?」

機器學習模型 收集熱帶地區數據

以往的生態學研究亦會在熱帶雨林個別地點監測溫度,了解該處微氣候。這次研究的創新之處在於應用機器學習模型,結合180個地點實際量度的微氣候數據,以及衛星衍生的宏觀氣候、林上露天環境數據等資料,製作林下溫度數據集。這數據集覆蓋全球所有熱帶地區,製作出整個地區每30米的高解析度林下溫度數據集,現已公開讓各地研究使用。

科學家只需要親自前往180個地點採集實地數據,機器學習模型便可結合其他資料,得出整個熱帶地區的林下溫度,其發揮的效果可否形容為「以小見大」?「這樣說未必最準確,因為本身機器學習一定要有夠多數據放進去, 但是放進去之後,它可以生成的數據是再倍增的。」戴沛權指研究人員挑選的180個地點,地形、物種分佈、植物形態和氣候等環境條件各異,「180個地點要夠唔同先得,如果差不多,機器學習(模型)不能學到好多」。

戴沛權還提到應用機器學習的另一突破。以往要研究兩個變量的關係,例如不同氣象條件怎樣影響污染濃度,研究人員必須按已知的機理發展數值模型,繼而把採集的數據放進模型,以得出結果。機器學習扭轉了這種固有模式,研究者毋須明確知道變量之間的關係,模型仍可憑藉數據之間千絲萬縷的關係,把它理清出來 。「機器學習從來沒有嘗試解釋變量之間為何有此關係,但是它就是能夠向你形容兩者關係」,因此很多人會把機器學習模型形容為「black box(黑箱)」,「其實你不知道模型內部在做什麼」。

突破以往微氣候特徵估算

回到這次熱帶雨林的微氣候研究,到底揭示了什麼?研究人員發現,林下溫度平均比林上露天環境的溫度低1.6℃,而雨林近地的晝夜溫差(即同日的最高和最低溫度之差異)平均比林上露天環境低1.7℃。溫差不足2℃,影響有多大?戴沛權提醒上述溫差只是平均值,實際同一地點林上林下的溫差可能更大,是次研究發現,部分地方的溫差高達4℃。

動植物對於溫差反應敏感,例如過往有研究發現,溫度上升少許已經大大影響農作物收成。戴沛權指,這次發現的重大貢獻在於協助未來預測研究,估算氣候變化對熱帶雨林林下生物的影響。「假設將來估算林上溫度升大約3℃,但原來林下溫度的升幅可能不同。那麼我們對生物影響的估算是否錯了?」這種差異源於樹林冠層遮擋陽光,而且土壤的蒸發作用使水氣從地面移動到大氣,令林下溫度較低。

除了林上林下的氣溫差異,研究還揭示同一熱帶雨林之內的微溫度或會迥然不同。科學家向來知悉熱帶雨林的微氣候多變,但一直未有測量方法全面估算。他們希望了解每隔多遠,才會出現不同的棲息地微氣候條件。過往亞馬遜中部以林上露天環境的估算結果為400公里,但中大與赫爾辛基大學團隊這次利用林下溫度推算,發現只是平均170公里的距離內,微氣候特徵已經出現顯著差異。這可能源於天氣狀况、植物和地形特徵等差異。

助尋「氣候避難點」

換言之,林下微氣候的溫度比林上溫度更加多變。這次研究提出定量的估算,引證微氣候的複雜,同時意味全球暖化對於同一雨林內的不同區域,或造成不同程度的影響。戴沛權由此延伸,提及研究有助找出熱帶雨林中的「氣候避難點」(climate refugia),即生物受氣候變化影響時為它們提供繁衍條件的小區域。「可能某些位置特別涼快,對於氣候變化來說更具韌性,那些地點便更需要極力保護。」研究成果有助制訂保育策略和減緩氣候變化的影響。

研究或助了解香港生物多樣性

熱帶雨林有助延緩氣候變化帶來的影響,而溫度對其生物多樣性空間模式,以及雨林生態系統功能尤其關鍵。記者以為在氣候變化課題上,熱帶雨林的研究應該為數不少。戴沛權連聲說不,相對溫帶森林,熱帶雨林的研究其實仍然很少。這源於熱帶雨林所在的國家如巴西、印尼和一些非洲國家,均缺乏進行研究的資源,外國其他研究人員難以經常採集實地數據,只能依靠衛星遙感的協助。研究需要大量實地觀測的數據,然而在溫帶森林類似數據的收集工作,可能已領先幾十年。「我們也知道熱帶雨林是更加重要的,所以到現在還是一個難題。」

研究並未完結,戴沛權指由當地科學家放置的180個溫度傳感器,仍然身處熱帶雨林,團隊未來首要工作是收集林下溫度的長期數據,並在更多地方安裝傳感器改進數據集。

那麼這次研究對香港有何啟示?機器學習可在生態學與氣候變化研究中發揮作用,未來或許在本地也能派上用場。戴沛權提醒,香港也有不少樹林,且生物多樣性高。「我們都很關心究竟香港的生物多樣性,會否因氣候變化受到影響。」若未來能夠應用機器學習,可望讓我們了解香港郊野公園的微氣候,哪些樹林區域特別有利生物多樣性,從而聚焦加強保育。

■熱浪浪接浪

戴沛權解釋研究發現時提到,平均溫差的變化不容輕視。同樣道理亦可應用於理解全球暖化的數據,「很多時候說氣候變化,我們提到全球平均溫度,其實1℃、2℃的變化已非常嚴峻,等於極端溫度可能升了幾度,或者熱浪的襲擊率更大,熱夜等極端溫度的頻率又會更增加。」

2015年獲全球197個國家通過的《巴黎協定》,目標正正是把全球平均氣溫升幅控制在工業化(1850年至1900年)前水平以上低於2℃之內,並努力限制在1.5℃之內。不過,達成目標的機會愈趨渺茫,世界氣象組織(WMO)本月初預警,指未來5年內至少有一年的全球平均氣溫,有八成機會比工業化前高出1.5℃,逼近《巴黎協定》的警戒目標。

2023年是全球有紀錄以來最熱的一年,WMO估計未來5年內至少一年再創高溫的機會,高達86%。熱浪的熱不是最熱,若今天的熱已難以忍受,未來恐怕只會更難捱。

文˙ 朱令筠

{ 圖 } 網上圖片、受訪者提供

{ 美術 } 朱勁培

{ 編輯 } 王翠麗

fb﹕http://www.facebook.com/SundayMingpao

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