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从1982年到1999年由气候因素驱动的全球陆地净初级生产力的增加

Ramakrishna R. Nemani,¹*dagger; Charles D. Keeling,²Hirofumi Hashimoto,^1,3 William M. Jolly,¹ Stephen C. Piper,²Compton J. Tucker,⁴ Ranga B. Myneni,⁵ Steven W. Running¹

近年来的气候变化促进了北半球中纬度和高纬度地区的植物生长，然而，在之前对植物生长限制因子的研究中并没有体现全球气候变化对植物生产力影响的综合分析。我们通过分析18年（1982-1999）的气候数据和植被活动的卫星观测结果，就植被对全球气候变化的响应进行介绍。我们的研究结果表明，全球的气候变化缓解了若干个制约植物生长的关键气候因子，使全球净初级生产力增加了6%（18年来吸收了34亿吨碳），热带生态系统增幅最大，亚马逊雨林占42%。全球净初级生产力的增加主要是由于云量的下降和太阳辐射的增加。

在1980到2000年间，地球环境经历了剧烈的变化（1），有记录以来两个最温暖的十年（二十世纪八十年代和二十世纪九十年代），三次强烈持久的厄尔尼诺事件（1982年至1983年，1987年至1988年和1997年至1998年），而且热带云量（2）和季风动态（3）也出现明显的变化。同时，大气中的CO₂水平增加了9%（337ppm至369ppm），人口增加了37%（从4.45times;10⁹到6.08times;10⁹）。陆地净初级生产力（NPP）的变化将这些以及其他气候，生态，地球化学和人类对生物圈的影响综合起来。 一些地区性研究报告称，NPP有所增加（4-10），但缺乏全球范围内气候变化对NPP影响的全面分析。在北半球中纬度和高纬度地区，研究表明，多种机制（如氮沉降，CO₂施肥，森林再生和气候变化）促进了NPP的增加，而热带地区的增加主要归因于到CO₂施肥，在这里，我们分析了近二十年来的全球气候资料和卫星观测的植物活动，结果显示气候变化缓解了植物生长的多种气候限制，地球大片区域的NPP有所增加。

温度，辐射和水的相互作用对世界不同地区的植被活动有着复杂且多变的影响（11）。 为了全面解释气候变化对植物生长的影响，我们首先构建了气候对植被影响的全球地图。 我们通过以月为步长的气​​候统计数据来建立简单的生物气候指数（12）。根据这些指标，我们估计受水份影响最强的植物占地球表面植物的40%以上，而受温度影响的占33%以上，受辐射影响的占27%以上（图1A）。这些因素往往是相互制约的。 例如，寒冷的冬季气温和多云的夏季限制了高纬度的欧亚植被，而寒冷的冬季和干燥的夏季限制了北美西部的植被。 热带地区永远不会受到低温的限制，但可能有持续的旱季或几乎永久性的云层覆盖，限制太阳辐射（13）。

图1.（A）长期气候统计数据得出的植物生长潜在气候限制的地理分布。（B到D）最近的气候变化，根据1982到1999年的分析数据预计，在生长季节的平均温度（B），水汽压（VPD）（C）和太阳辐射（D）减少表明水份利用率增加（C），生长季节定义为1982到1999年平均温度高于0°C的月份。

我们使用美国国家环境预测中心（NCEP）的日再分析资料（14）估算了1982年至1999年这些限制增长的气候因素的趋势。观测到的趋势通过独立的地面和卫星观测数据集得到证实（图S1至S3）（12）。在北美和欧洲西北部，调节生长季节的气温在这些地区有所增加（图1B）。促进早期植物生长（7）和额外的碳累积（15）。在澳大利亚，非洲和印度次大陆水分缺少的生态系统中，季风动态的变化产生了更加潮湿的降雨状况和饱和水汽压差（VPD）的下降（图1C）（3）。更重要的是，在西欧低辐射地区和赤道热带地区，太阳辐射增加的现象是非常显著的（2,16）（图1D）。

大部分观测到的气候变化一直在减少植物生长的气候限制。为了量化这种影响，我们使用了特定生物群落的生产效率模型（PEM）（12,17），该模型结合了月尺度卫星反演的植被属性数据和NCEP日尺度气候数据来估计月和年NPP，分辨率为0.5°times;0.5°。使用的卫星反演植被属性数据是遥感归一化植被指数（NDVI）和生物群系图（18，19）得到植被吸收光合有效辐射部分的比例（FPAR）和叶面积指数（LAI）。我们使用的PEM在逻辑上和其他PEM相似（8,13,20）但是具有由野外研究和全球系统过程模型提供的参数(17.21)。为解释卫星数据的处理误差，我们使用了两类相互独立的数据集，即全球监测与模拟研究组（GIMMS）和探路者高分辨率NDVI数据集。

从1982年到1999年，模拟的NPP在水分和辐射受限地区增加最多（6.5%），其次是温度和辐射受限地区（5.7%）和水分和温度受限区（5.4%），NPP在全球植被覆盖区域的25%以上的地区显著增加（Plt;0.01），平均增长率为6.3gCm^-2year^-1，而且仅有7%的地区显著降低，速率为4.2 gCm^-2year^-1（图2）。

为了将气候与其他可能增强碳累积量的因素，例如CO2施肥，氮沉降和森林再生长区分开，并且为了消除由于传感器校准导致的卫星数据中的虚假趋势，我们通过假定植被不变（用1982年至1999年月平均FPAR和LAI ）来估计NPP随气候的变化，或者气候不变（从1982年到1999年的平均每日气候）估计NPP随植物变化。从1982年到1996年，气候变化（植被不变）直接贡献了近40%的NPP的增长（表S2），植被变化（气候不变）导致了同期NPP增长了60%以上，这可能是气候-植被反馈、土地利用变化、以及其它机制促使的植被生长造成的。在北美，西欧，亚马逊，南非和中非，澳大利亚和印度次大陆的部分地区，仅仅是气候的变化就造成了NPP的持续增长（图S8）。

就全球来看，NPP增加了6.17%（图3），从1982年到1999年的18年间增加超过3.42PgC（plt;0.001）。所有热带地区和北半球高纬度地区的生态系统占增加量的80％。 尽管陆地NPP仅占生物圈-大气碳交换的一部分，NPP的年际变化与全球大气CO₂增长率（r = 0.70，P lt;0.001）呈负相关。NPP的异常仅与气候有关（由植被保持不变计算得到）这解释了NPP-CO2关系的变化几乎相同（r = 0.71，P lt;0.001），表明气候变化对陆地的影响能够很好地控制大气中CO₂的变化（图S9）。

NPP对厄尔尼诺和火山喷发等主要气候事件的反应由于纬度的不同差异很大（图4）。 从全球来看，在全球三个主要的厄尔尼诺事件中，NPP均下降，全球CO₂增长率相应增加（24）。有厄尔尼诺主导的热带NPP变率，与全球CO₂增长率相关性最高（r=0.75,plt;0.001），这种反应可能是因为和其他纬度的生态系统相比，NPP和土壤呼吸在热带气候中更紧密的结合在一起。在炎热潮湿的热带地区土壤碳的停留时间不到4年，在寒冷的或者干燥的沙漠条件下超过1000年（25），在皮纳图博火山爆发后出现了只会在北半球高纬度地区才能发生的NPP的剧烈下降（1991）。这次火山爆发造成的低温降低了该地区生长季节长度，但是随着有利的光合作用辐射，低温通过减少蒸发和呼吸作用来促进低纬度生态系统中的植物的生长。

图2.1982年至1999年NPP估算线性趋势的空间分布，通过GIMMS和PAL数据集的平均FPAR和LAI计算

每增加1ppmCO₂，NPP只增加0.2%，这样可以解释18年来全球NPP6.17%的增长量，并且这是在实验验证的范围内。在亚马逊河流域内NPP每年都会增加1%以上，占1982年到1999年全球NPP增幅的42%。这一结果不能只用CO₂施肥来解释，我们认为主要是受云层的影响导致太阳辐射受到限制，这是热带NPP增加最可能的解释。因为没有证据证明在这个区域降水或流量随着云量的减少而下降，这有可能是降水格局发生了变化。

正如我们所做的那样，量化NPP的变化趋势对于理解地表净生态系统CO₂交换是必要的，但还不够。 导致NPP年代际增长的气候变化也会改变地上和地下碳分配和分解速率，干扰陆地生态系统以及陆地生态系统大气之间碳循环的其他过程。 大气CO₂反演模式表明，北半球中纬度生态系统最近一直是大型碳汇，热带地区是中性或者是小型的碳汇，虽然这一点很不确定（1）。 相比之下，我们基于卫星的NPP估计显示，热带地区和北部高纬度生态系统NPP都有显著增长。 假设碳排放量，包括来自生物质燃烧和土地利用变化的碳排放量，可以正确的解释大气层反演结果，这种空间差异意味着呼吸作用和NPP一样是陆地碳汇的主要驱动力。 全球气候模式项目为了应对温室气体的增加，加强了水文循环，改变了温度，湿度，云量和降雨的格局（1）。 我们预测陆地生态系统未来的能力取决于我们如何解释在多种生物地球化学循环限制因素下的这种改变。

图3.1982至1999全球NPP与大气CO₂增长率相关的年际变化。GIMMS（蓝色实线），PAL(蓝色虚线)和NPP平均值（绿色线）显示全球NPP异常趋势。CO₂生长速率（倒置）显示为红色线。以ppm为单位的增长率转换为Pg，转换系数为2.12Pg/ppm(24)。平均NPP为54.5PgCyear^-1。平均CO₂增长率为3.2PgCyear^-1。多变量ENSO指数（El Nino–Southern Oscillation）指数（MEI）（31）用灰度表示，其中较深的阴影表示较高的MEI值。

NPP的年际变化纬向带分布。GIMMS（蓝色实线），PAL（蓝色虚线）和平均（绿色线）显示了每个区域的纬向NPP异常。

参考文献和注释

1. J. T. Houghton et al., Eds., Climate Change 2001: TheScientific Basis (Cambridge University Press, Cambridge,2001).

2. B. A. Wielicki et al., Science 295, 841 (2002).

3. K. K. Kumar, B. Rajagopalan, M. A. Cane, Science 284,2156 (1999).

4. A. R. Townsend, B. H. Braswell, E. A. Holland, J. E.Penner, Ecol. Appl. 6, 806 (1996).

5. P. Friedlingstein et al., Global Biogeochem. Cycles 9,541 (1995).

6. R. A. Houghton, J. L. Hackler, K. T. Lawrence, Science285, 574 (1999).

7. R. B. Myneni, C. D. Keeling, C. J. Tucker, G. Asrar, R. R.Nemani, Nature 386, 698 (1997).

8. J. A. Hicke et al., Geophys. Res. Lett. 29, 10.1029/2001GL13578 (2002).

9. R. R. Nemani et al., Geophys. Res. Lett. 29, 10.1029/2002GL14867 (2002).

10. O. L. Phillips et al., Science 282, 439 (1998).

11. G. Churkina, S. W. Running, Ecosystems 1, 206 (1998).

12. Materials and methods are available as supporting material on Science Online.

13. C. Potter et al., J. Geophys. Res. 106, 10423 (2001).

14. R. Kistler et al., Bull. Am. Meteorol. Soc. 82 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

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