王為磊在查閱文獻。 劉子墨攝

　　“海洋具有固碳潛力已成共識，但在實施任何形式的增匯之前，必須搞清海洋固碳能力。我們的研究，就是用新技術摸清海洋固碳‘家底’。”廈門大學海洋與地球學院教授王為磊3月27日在接受記者採訪時説。

　　不久前，王為磊聯合國內外研究人員利用逆模型，首次描繪出海洋生物碳泵分布格局圖，為海洋碳匯估算提供了新方法和新視角。

　　這一成果在《自然》雜志發表後引發關注。國際學術成果影響力評價數據顯示，論文發表後2個月內，受關注度排名位列全球所有同期發表論文的前1%，研究成果被全球30多家媒體報道。

　　用模型反推生物碳泵通量

　　浩瀚的海洋到底能夠儲存多少碳？

　　長久以來，科學界一直在努力回答這個問題。但因過程復雜且觀測數據稀缺，此前相關估算結果至少存在3倍誤差。王為磊團隊借助學科交叉方法，用電腦建模，大大降低了估算誤差，在這一領域實現突破。

　　這項研究的主角是海洋生物碳泵。

　　“它們就像陸地上豐富多樣的植被一樣，是海洋固碳的主力軍。”王為磊介紹，浮遊生物是海洋生物碳泵的主要組成部分。海洋中數量龐大、形態各異的浮遊生物通過光合作用把二氧化碳轉化為有機碳，並像泵一樣把有機碳源源不斷地向海底輸送，使其與空氣隔離。

　　雖然浮遊生物扮演著關鍵角色，但因生産的有機物數量龐大、大小不一、分布不均，直接觀測和量化它們成為氣候科學及地球科學研究的難點。

　　“我們的創新在于用電腦模擬方法估算出了海洋固碳能力。”王為磊介紹，在建模過程中，他和團隊採用逆向思維，並不直接建立海洋生物碳泵固碳的具體模型，而是從水文參數分布出發，通過整合海洋碳、磷和氧元素的迴圈數據，建立反演模型。

　　“無論有機碳以何種方式從海洋表層遷移，它都會影響水文參數分布。因此，如果我們能夠準確建立水文參數變化模型，就可以反推海洋生物碳泵的通量。”王為磊説，反演模型巧妙地規避了數據不足和計算過程中過度參數化問題，確保了模型預測的準確性。

　　引導學生跳出思維“盒子”

　　這並不是王為磊第一次在海洋研究中運用數字建模技術。早在2019年，還在從事博士後研究的他就嘗試利用逆向反演模型測算海洋不同區域的固氮速率及其調控因素。

　　擁有多學科背景的王為磊始終對科學研究保持著開放且包容的心態。求學期間，他逐步萌生搭建全要素耦合的生物地球化學逆模式的想法。當時，全球還沒有多少科學家開展過這類研究。

　　“幾十年、上百年的海洋觀測積累了豐富的科考數據，模型預測應該充分挖掘和整合這些數據，提升人類對海洋的認知水準，這樣才對得起前人的付出。”王為磊説。

　　2021年，王為磊加入廈門大學。此後多年，他和團隊成員不斷完善自主研發的逆向反演模型。

　　此外，王為磊經常鼓勵學生打破學科壁壘，提升係統性思維能力。在每周一次的組會上，不同學科背景的教授和學生共同探討學術問題，表達自己的看法。

　　“王老師常説，必須跳出思維‘盒子’，不要用固有思維看問題。有時，他還會故意跟我們‘唱反調’，引導我們發散思考。”王為磊科研小組的一位組員對記者説。

　　“海洋佔地球表面積的70.8%，但人類對海洋知之甚少。”王為磊説，利用好、保護好海洋資源是促進人與自然和諧共生的重要任務。在這個過程中，模型和數據處理技術是不可或缺的工具。接下來，他要培養更多交叉學科人才，不斷完善大尺度生物地球化學模型，加深人類對海洋認識。