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昼夜增温速率不对称对北半球植被的影响

Shushi Peng, Shilong Piao, Philippe Ciais, Ranga B. Myneni, Anping Chen, Fre′de′ric Chevallier, Albertus J. Dolman, Ivan A. Janssens, Josep Pentilde;uelas, Gengxin Zhang, Sara Vicca,ShiqiangWan, Shiping Wang amp; Hui Zeng.

近五十年收集的温度数据显示，全球陆地夜间温度的上升速率比白天更快^[1]。这种昼夜温度的不同变化有望影响植物的碳同化和碳消耗，因为大多数植物的光合作用发生在白天，并且对每日最高温度T_max更为敏感，而植物的呼吸作用全天都在进行^[2]，因此不仅受T_max的影响，还受每日最低温度T_min的影响。然而，大多数关于陆地生态系统对气候变暖反应的研究却忽略了这种对植被生长和二氧化碳通量不对称的强制影响^[3-6]。这里，我们分析了由卫星导出的关于北半球T_max和T_min的标准化植被指数的年际变化（NDVI，植被绿度的一种指标）。排除T_max和T_min的相关性后，我们发现，在大多数潮湿和凉爽的北方生态系统T_max和NDVI之间的偏相关性呈正相关，而在一些干燥的温带地区则呈负相关。相反，在北方地区T_min和NDVI的偏相关性呈负相关，而在干燥的温带地区具有更为复杂的表现。我们在经全球大气反演模型模拟得到的陆地净二氧化碳交换图中寻到了类似的模式。对阿拉斯加的巴罗站记录的长期大气二氧化碳浓度的附加分析表明，CO₂峰值和峰值之间的幅度增加了23plusmn;11%，从五月到九月北纬51°以北T_max异常上升1℃，但是对于T_min异常升高1℃T_min峰值之间幅度下降了28plusmn;14%。这些证据表明，这种昼夜增温速率的不对称作为许多全球碳循环模型中没有考虑的一个过程，导致了北半球植被生长和碳汇对温度上升的不同反应。

模型模拟和观测研究表明，气候变暖可能会增强北部陆地生态系统的植被生长，增加碳储存^[3-6]。然而，大多数研究没有考虑日间和夜间增温速率不对称可能引起的潜在影响。过去五十年来，全球地表每日最低温度（T_min）的增长率是每日最高温度（T_max）的1.4倍^[1]。这种昼夜不对称的增温会影响植物的碳同化和碳消耗，由于大多数植物的光合作用发生在白天，因此对T_max更为敏感，而植物的呼吸作用全天进行，因此受T_max和T_min两个因素影响。

已经进行了几个领域的实验以研究昼夜非对称增温对生态系统的影响^[7,8]。这些实验和其它直接的野外观测^[9-11]发现对植被生长和CO₂通量白天和夜晚温度的不同影响。然而，由于资源的稀缺性和现场实验时间短，很难去评估植被对T_max和T_min变化的大范围的反应情况，这可能在地区和生态系统之间存在差异。在这个研究中，我们使用了28年的卫星NDVI数据、由大气反演模型得出的陆地净CO₂通量随时间变化的图、现场大气CO₂测量方法和T_max 、T_min数据，以研究T_max和T_min年际变化与北方生态系统NDVI 和NCE的变化之间的协同作用的空间格局。

我们首先检测T_max或T_min与生长季NDVI（四月到十月）之间的联系。 T_max和T_min明显呈正相关(图1），我们用偏相关分析研究NDVI对T_max和 T_min的显著反应，以去除T_max和T_min之间的协变量的影响（见方法）。当排除生长季T_min、降水和太阳辐射在相关部分的影响，生长季T_max年际变化对年际NDVI的独立影响出现显著的空间格局（图1 a,c）。在大多数北方地区（＞50°N）、寒冷山区（如青藏高原）和湿润的温带地区（日本和中国华南地区），生长季NDVI与生长季T_max呈正相关，在北纬25°以北的约15%面积的地区其统计学意义在0.05 的水平（补充表1）。植被生产力和气候变量之间的非线性关系可以解释表示出显著相关的相对较小的面积百分比^[12]，非生长季因素如霜冻频率和雪深度的影响^[12,13]，和不同因素对不同地区植被生长的影响，限制了占优势的环境因素的主要作用，例如T_max对植被生长的影响在整个研究领域只占较小的一部分。举一个例子，假设北方地区植被生长受温度限制^[6,15,16]，我们发现生长季NDVI和T_max呈显著的正偏相关性，约占面积的22%（补充表1）。这种在生长季T_max 和NDVI之间的呈正相关的部分协变在北美西北和西伯利亚尤其明显（图 1a）。相反，在干燥的温带地区（例如中国西部，欧亚大陆中部，北美中部和西南部），年际T_max异常与NDVI的偏相关关系为负。

然而，当排除生长季T_max、降水和太阳辐射的影响，我们发现生长季T_min和NDVI之间的偏相关关系在大多数北方和潮湿的温带地区呈负相关（图1b,d）。在干旱和半干旱地区，特别是北美中部和中国温带地区的草原，生长季NDVI和T_min明显呈正相关（图1b和补充表2）。一些以前的研究证明了在北半球干燥和湿润地区NDVI与T_min之间这些相对的反应。例如，研究发现T_min每升高1℃，在菲律宾水稻产量会下降10%^【10】，但是在中国温带干草原可以增强植物生长^【8】。

图1 生长季NDVI随北半球生长季（4-10月）最高气温(T_max)和最低温度(T_min)变化的反应。a，限制T_min、降水和太阳辐射的影响后偏相关系数R的空间分布。b，限制T_max、降水和太阳辐射的影响生长季NDVI和T_min之间 的空间分布。图a和图b颜色栏上的标签，R=plusmn;0.51、R=plusmn;0.40、R=plusmn;0.34、R=plusmn;0.27分别对应1%、5%、10%、20%的显著性水平。b图中五个夜间增温试验点，其中丹麦的摩尔（五角星）、英国的克洛凯诺格（正方形）、西班牙的加拉夫（圆形）和中国的多伦（交叉形）这四个试验点的结果与NDVI和 T_min的偏相关分析的结果一致（补充表2；荷兰的奥尔德布鲁克由钻石形状标记）。 c，NDVI和T_max（图a）占主导的（正值＞50%或负值＞50%）偏相关分析像素百分比以年平均温度的每5℃的区间间隔和年均降水的每100毫米区间。与c相同，但NDVI和T_min的偏相关关系由图b显示。图c和图d中右边的颜色栏显示像素值在生长季NDVI和T_max/T_min之间优势的偏相关关系（例如，如果像素的百分比的偏相关系数超过50%，颜色即为蓝色，并且数值是显著的正偏相关的百分比值，但是如果正的偏相关系数的百分比值少于50%，颜色为棕色，并且数值是明显呈负的偏相关的百分比值）。

为了验证我们分析的牢固性，我们还应用了一个称为岭回归法的独立的统计检验方法^[17]。结果表明，NDVI随T_max和T_min的变化的空间格局与那些由多元线性方法得到的空间格局相似。然而，NDVI随T_max和T_min的变化的敏感度的绝对值在岭回归法中更小。NDVI和T_min或T_max之间的相关性模式与图1所显示的内容相似，这结果是使用生长季相关的定义所得到的（5月-10月和5月到9月，补充图3和4），利用太阳辐射、降水（或蒸汽压亏缺替代水分）的其它删格数据集，而不是利用来自英国冬英吉利大学气候研究中心（CRU）的气候数据集（补充图5-10）。最后，由于CRU的气象站数据收集的栅格数据集的空间插值，可能出现假的空间相关模式，为了将其检验出来，过去三十年（方法），我们观察了来自1736个可利用的独立气象站的记录，进行了相同的相关性分析，我们发现了与图1相同的模式（补充图11，图12）。

气候变量之间的协变量，回归到NDVI，特别是T_max和T_min之间（补充图1），能够影响我们偏相关分析的理解。因此，我们分别用T_max、降水和太阳辐射或T_min、降水和太阳辐射进行了简化的偏相关分析。结果表明，NDVI和T_min之间（统计控制降水和太阳辐射，而不是T_max）简化的偏相关系数与NDVI和T_max之间（统计控制降水和太阳辐射，而不是T_min）有相同的特点，但大部分地区有不同的优势（补充图13）。在北方生态系统，NDVI–T_max 相关性比NDVI–T_min相关性更高，而在干燥的温带生态系统其相关性更低。这一结果再次印证了对气候变暖的响应的差异；例如，北方生态系统T_max的增加比T_min更明显一些。

此外，为了尽量减少在一个多元线性回归统计模型中T_max和T_min共线性的影响，我们用它们的平均值（T_mean =(T_max T_min)/2）和差值（DTR =T_max - T_min）代替，并进行了相同的偏相关分析。结果表明，北方的NDVI和T_mean、DTR呈正相关；而干燥的温带地区NDVI与T_mean、DTR呈现负相关（补充图14）。这与T_max、T_min、降水和太阳辐射的偏相关分析的结果一致（图1）。统计盲测也表明，我们研究中使用的回归和偏相关分析方法正确地得出NDVI与T_max或T_min之间的关系（见补充资料）。将温度信号转为T_max和T_min两个概念以帮助解释这些得出结果的过程。

第二，我们利用阿拉斯加巴罗站（71°N）和夏威夷的莫纳罗亚山气象站（19°N）的大气CO₂记录，分析了T_max和T_min的变化如何影响北方生态系统净CO₂通量的季节性周期的年际差异。我们发现巴罗的去除线性分量CO₂季节周期（AMP）振幅的年变化与5月到9月大面积的北方纬度带（51°-90°N）（R=20.03，P=0.897）的平均值T_mean没有显著的相关性；所有变量经过去除线性分量，降水和太阳辐射的影响在偏相关分析中去除。然而，这种AMP和T_mean的弱相关性掩盖了T_max和T_min显著却相反的相关性。确实，多元线性会分析利用巴罗站的AMP作为因变量，利用去除线性分量降水、太阳辐射、T_max或T_min作为自变量，结果表明AMP对T_max每1摄氏度3.8plusmn;1.9p.p.m的异常的反应明显（T_max的每1℃AMP峰值之间变化23plusmn;11%）（R=0.38，P=0.048），但与T_min每1℃24.8plusmn;2.4的异常变化明显负相关（T_min的每1℃AMP峰值之间变化-28plusmn;14%（R=-0.38，P=0.047）；图2和补充表3）。在莫纳罗亚山，年际AMP变化和相应的T_max（R=-0.02，P=0.866）或者相应的T_min （R=0.02，P=0.893）变化之间没有明显的偏相关性，这可能是由于不同温带地区不同温度的影响。最后，我们调查了NCE的年际差异（正值表示生态系统吸收的净CO₂值）和利用过去三十年全球大气反演NCE网格化估算T_max和T_min之间的协方差。对

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