从天气到增强风化：面向运营规模二氧化碳去除的天气基础模型

arXiv:2610.28973v1 发布类型：新 摘要：增强岩石风化（ERW）是一种具有每年去除数十亿吨 CO$_2$ 潜力的碳去除解决方案，但如今要量化其去除量，需要进行密集的土壤采样和实验室分析。我们依据留一田块法，在来自巴西和美国264个田块的5,192个年代序列上，对五种天气基础模型（FMs）进行了评估：将其作为冻结编码器，并连接轻量级解码器。据我们所知，这是首次对天气 FMs 在 ERW 中的表现进行全面评估，也是目前针对实际运行中的 ERW 数据规模最大的评估。我们发现，在各种天气 FMs 中，模型表征都可以迁移到 ERW：我们表现最佳的模型 TerraNova-ERW 基于 Aurora 1.5 构建，能够对从未见过的田块内测量值进行正向排序。对新田块的平均去除量进行零样本预测目前尚不可行，我们将其归因于数据规模：同一架构在约 $10^5$ 个自然风化序列上表现出色，这为我们预期 ERW 数据必须达到的规模提供了参照。小样本预测如今已得到支持，即将模型与每个田块的少量样本结合：每个田块使用两个样本时，TerraNova-ERW 能识别出超过60%的高去除量田块，使估计田块平均去除量所需的样本数量大致减半，并能将我们采样最密集田块的采样量降低28%至98%。