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AAS封面故事:探索陆地生态系统碳通量

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简介 2019-06-21|【】《大气科学进展》2019年第7期封面 南京信息工程大学陈书涛博士、南京农业大学邹建文教授、南京信息工程大学胡正华教授和安徽省气象局卢燕宇的合作研究成果“基于温度、降

AAS封面故事:探索陆地生态系统碳通量

2019-06-21|【】《大气科学进展》2019年第7期封面  南京信息工程大学陈书涛博士、南京农业大学邹建文教授、南京信息工程大学胡正华教授和安徽省气象局卢燕宇的合作研究成果“基于温度、降水、叶面积指数模拟的陆地生态系统碳通量”被选为大气所主办的英文期刊《大气科学进展(英)》(AdvancesinAtmosphericSciences)2019年第7期的封面论文。 该封面展示了具有碳吸收作用的热带生态系统的图片。 生态系统具有吸收大气中CO2的作用。 该研究建立了一个包含全球1194组不同观测地点或年份的陆地生态系统碳通量和相关环境因子的数据集,用于研究陆地生态系统碳通量的变异性及其与气候和植被因子的关系。

  温室气体排放导致的全球变暖引起了人们的广泛关注,《纽约时报》曾报道全球变暖会造成环境负效应。

CO2是最主要的温室气体,夏威夷MAUNALOA观测站的观测结果表明近60年来大气中CO2浓度升高了近100ppm大气中CO2浓度升高与陆地生态系统碳循环有关。 陆地生态系统碳循环在全球气候变化中起着关键作用,但其植被和环境驱动力尚未研究清楚,研究陆地生态系统碳循环的时空变异及其气候和植被驱动因子对于预测未来大气CO2浓度变化和陆地生态系统与全球变暖的关系具有重要意义。

  以往的研究者进行了陆地生态系统碳通量的大量观测,这些观测数据涵盖了主要的陆地生态系统。 基于实地观测数据的大样本分析为研究陆地生态系统碳通量时空变异的关键驱动因子提供了可能,通过收集文献中报道的不同观测地点的陆地生态系统总光合作用、生态系统呼吸、净生态系统交换数据及相关的气候、植被等潜在的环境驱动因子数据,可以对陆地生态系统碳通量的时空变异进行模拟和预测。   陈书涛团队收集了327篇文献中报道的全球296个观测地点的1194组生态系统总光合作用、生态系统呼吸、净生态系统交换数据及年平均温度、年降水量、植被最大叶面积指数等潜在的气候和植被驱动因子数据,按照3个温度梯度和4个降水梯度把陆地生态系统划分为12个不同的气候区,分析了陆地生态系统碳通量的时空变异规律及其与年平均温度、年降水量、叶面积指数的关系。

  大部分生态系统都具有净碳吸收能力,常绿阔叶林的碳吸收能力最大。

同时,常绿阔叶林的总光合作用和生态系统呼吸作用也最大。

年平均温度和年降水量是影响净生态系统交换量在不同气候区分布的重要因素,在~的年降水量气候区,净生态系统交换量随温度升高而增大,在年平均温度高于20℃和年降水量大于并小于气候区内,出现最大的净生态系统交换量。   对于所有生物区系来说,GPP和ER均随年平均温度的增加而增加,非湿地生物区系的GPP和ER与年降水量存在极大的相关性,在所有生物区系中一年中的最大叶面积指数也是影响碳通量时空变异的关键因子。 建立的基于所有生物区系的包含年平均温度、年降水量和叶面积指数的模型解释了53%、48%的GPP和ER的时空变异,基于年平均温度和叶面积指数的模型可模拟湿地中91%的GPP变异和93%的ER变异。

    论文详情:Chen,,,,,2019:Climateandvegetationdriversofterrestrialcarbonfluxes:,36(7),679–696,.    。