奥地利格拉茨大学于2026年1月5日发布的一项研究表明，植物吸收过量二氧化碳（CO2）的能力可能远低于气候模型先前的估计。这项发表在《科学新闻》上的研究发现，主要气候模型中植物可利用的氮含量（CO2吸收和生长的关键元素）被高估了约50%。

该研究强调，虽然二氧化碳水平升高可以刺激植物生长，但这种效应取决于充足的氮供应。气候模型中对自然固氮作用的高估表明，在高二氧化碳条件下，植物生长带来的气候降温益处不如预期。这种差异给未来的气候预测带来了更大的不确定性，并削弱了应对气候变化的预期缓冲。

“我们的发现揭示了气候模型在表示植物与大气之间相互作用方面的一个关键缺陷，”该研究的主要作者、格拉茨大学环境科学教授埃琳娜·施密特博士说。“这些模型假设了更高的自然固氮率，导致对植物二氧化碳吸收的高估。这对我们理解碳循环和气候预测的准确性具有重大影响。”

气候模型是复杂的计算工具，可以模拟地球的气候系统，包括温室气体排放、太阳辐射和土地利用等各种因素。这些模型依靠算法和数据来预测未来的气候情景。人工智能（AI）在改进这些模型方面发挥着越来越重要的作用，尤其是在数据分析、模式识别和预测建模等领域。然而，这些人工智能驱动的模型的准确性在很大程度上取决于它们所训练的数据的质量和完整性。在本例中，对固氮作用的高估扭曲了模型的预测。

这项研究的影响扩展到包括政策制定、农业和保护在内的各个领域。准确的气候模型对于为旨在减缓气候变化和适应其影响的政策提供信息至关重要。对植物二氧化碳吸收能力的新认识可能需要调整减排目标和策略。

“这项研究强调了不断利用最新的科学数据来改进我们的气候模型的重要性，”美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的气候科学家詹姆斯·卡特博士说，他没有参与这项研究。“它还强调需要更全面地了解地球生态系统内复杂的相互作用。”

研究人员现在正专注于开发更准确的模型，其中包含修订后的固氮率。未来的研究还将调查其他限制因素（如水的可利用性和土壤养分）对植物二氧化碳吸收的潜在影响。最终目标是提高气候预测的可靠性，并为决策者提供解决气候变化挑战的最佳可用信息。