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土壤水分对长期陆地碳吸收影响较大

自然体积565，页面476 - 479 (2019）引用本文

主题

摘要

尽管陆地生物圈吸收了约25%的人为二氧化碳(CO2)的排放量，土地碳吸收率仍然高度不确定，导致气候预测的不确定性1，2．因此，了解限制或推动土地碳储存的因素对于改善气候预测非常重要。土地碳吸收的一个潜在限制因素是土壤湿度，它可以通过生态系统水胁迫降低初级生产总值3.，4，造成植被死亡5并由于陆地-大气的反馈而进一步加剧极端气候6．以前的工作已经探讨了土壤水分有效性对过去碳通量可变性的影响3.，7，8．然而，土壤水分变化和趋势对长期碳汇的影响以及导致相关碳损失的机制仍不确定。这里我们使用来自四个地球系统模型的数据输出9通过一系列实验分析了陆地生物群落净生产力对土壤水分变化的响应，发现土壤水分的变化和趋势引起了较大的CO2通量(每年约20 - 30亿吨碳;与陆地碳汇本身相当1)在整个二十一世纪。土壤水分的季节性和年际变化产生CO2由于光合作用和净生态系统交换对土壤水分有效性的非线性响应，以及陆地-大气相互作用引起的温度和蒸汽压赤字的增加。土壤水分的可变性减少了目前的陆地碳汇，若干区域的土壤水分的增加和干燥趋势预计将进一步减少陆地碳汇。我们的研究结果强调，大陆作为未来碳汇的能力在很大程度上取决于碳通量对土壤湿度的非线性响应和陆地-大气相互作用。这表明，碳吸收率的增加趋势可能不会持续到本世纪中叶以后，并可能导致大气CO的加速2增长。

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图1:21世纪全球净净血压。
图2:生物圈光合活性响应曲线。
图3:自养呼吸比率的相关性(R一个)到GPP。
图4:区域NBP变化。

数据可用性

lace - cmip5模拟可根据合理要求从S.I.S. (sonia.seneviratne@ethz.ch)和气候模拟小组获得。支持本研究结果的所有其他数据可从以下地点免费获得:CMIP5模式数据，https://pcmdi.llnl.gov/；GOME-2 SIF数据，ftp://ftp.gfz-potsdam.de/home/mefe/GlobFluo/GOME-2/gridded/；GRACE TWS数据，https://grace.jpl.nasa.gov/data/get-data/；大气红外传感器温度和相对湿度数据，https://airs.jpl.nasa.gov/data/get_data．

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    文章广告谷歌学者

下载参考

确认

这项研究得到了美国宇航局地球和空间科学奖学金的支持。我们感谢负责CMIP的世界气候研究计划(WCRP)耦合建模工作组，并感谢气候建模小组(列于扩展数据表1和扩展数据图9、10)制作并提供其模型输出。对于CMIP，美国能源部的气候模型诊断和相互比较项目与全球地球系统科学门户组织合作，提供了协调支持，并领导了软件基础设施的开发。GLACE-CMIP5项目由WCRP的全球能源和水交换项目(GEWEX)陆地-大气系统研究(GLASS)和国际地圈-生物圈计划(IGBP)陆地-生态-大气综合过程研究(ILEAPS)共同发起。S.I.S.承认由欧洲委员会第七框架计划(资助协议fp7 - idea -ERC-617518)资助的欧洲研究理事会(ERC)干旱-热项目。

审核人信息

自然感谢C. Schwalm, A. Verhoef和其他匿名审稿人对本工作的同行评审所作的贡献。

作者信息

作者及隶属关系

  1. 哥伦比亚大学地球与环境工程系，美国纽约

    茱莉亚·k·格林和皮埃尔·真丁

  2. 苏黎世联邦理工学院环境系统科学系，苏黎世，瑞士

    索尼娅·i·塞内维拉特纳

  3. 普林斯顿大学土木与环境工程系，美国新泽西州普林斯顿

    亚历克西斯·m·伯格

  4. 地球物理流体动力学实验室，普林斯顿，美国新泽西州

    柯尔斯顿·l·芬德尔

  5. 沿海研究所，Helmholtz-Zentrum Geesthacht, Geesthacht，德国

    哈格曼Stefan

  6. 气候与全球动力学实验室，陆地科学，国家大气研究中心，博尔德，美国

    大卫·m·劳伦斯

  7. 哥伦比亚大学地球研究所，纽约，纽约，美国

    皮埃尔Gentine

作者
  1. 茱莉亚·k·格林
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  2. 索尼娅·i·塞内维拉特纳
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  3. 亚历克西斯·m·伯格
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  4. 柯尔斯顿·l·芬德尔
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  5. 哈格曼Stefan
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  6. 大卫·m·劳伦斯
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  7. 皮埃尔Gentine
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贡献

J.K.G.与p.g.j.k.g.合作撰写了主要手稿，进行了数据分析并准备了数据。j.k.g.、P.G.和S.I.S.设计了这项研究。A.M.B, K.L.F, s.h.， D.M.L, S.I.S.和P.G.审阅并编辑了手稿。

相应的作者

对应到茱莉亚·k·格林．

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有利益竞争。

额外的信息

出版商的注意:施普林格自然对出版的地图和机构从属关系中的管辖权主张保持中立。

扩展的数据图形和表格

扩展数据图1区域GPP变化。

一个- - - - - -d，基准期间GPP因土壤湿度变化和趋势而变化的百分比(1971-2000年;一个，b)和未来时期(2056-2085;c，d)．点画突出了三个模型在变化标志上一致的区域。右边的纬向GPP子图显示了这些变化如何转化为跨纬度的总体GPP幅度。每个子图中的粗线表示模型平均值，阴影区域表示模型散布。

扩展数据图2区域温度变化。

一个- - - - - -d，基准期间(1971-2000年)土壤水分变化和趋势导致的温度变化(开尔文);一个，b)和未来模拟期(2056-2085;c，d)．点画表示四个模型中至少有三个对变化的标志一致的区域。右边的纬度温度子图显示了这些区域变化如何转化为跨纬度的温度变化。每个子图中的粗线表示模型平均值，阴影区域表示模型散布。

图3土壤水分有效性与VPD的相关性。

一个，b，基准期(1971-2000年)土壤湿度与VPD的平均相关性;一个)和未来(2056-2085;b)的多模型lace - cmip5模拟CTL运行。c， 2007-2016年TWS GRACE月数据与大气红外传感器VPD数据的相关性。使用每月生长季节数据，从SIF观测或GPP模拟中获得，其值大于每像素最大气候学值的一半，并在确定相关性之前去除季节周期。

图4区域自养呼吸变化。

一个- - - - - -d，基线期间土壤湿度变化和趋势导致的自养呼吸变化百分比(1971-2000年;一个，b)和未来模拟期(2056-2085;c，d)．点画表示三个模型在变化标志上一致的区域。右边的纬向呼吸子图显示了这些变化如何转化为跨纬度的总体呼吸强度。每个子图中的粗线表示模型平均值，阴影区域表示模型散布。

图5自养呼吸响应曲线。

一个- - - - - -h，标准化生长季自养呼吸与标准土壤湿度基线(1971-2000;模拟)和未来时期(2056-2085;超高频)在lace - cmip5参考情景中。规范化和标准化的细节可以在方法中找到。土壤水分数据的概率密度函数绘制在顶部。

图6 lace - cmip5土壤水分数据。

一个来自墨西哥中部一个像素的GLACE-CMIP5实验的每月土壤湿度数据，使用IPSL模型获得了21世纪。CTL表示RCP8.5土壤湿度，而ExpA使用1971-2000年土壤湿度的平均气候学数据，ExpB假设土壤湿度为21世纪30年的平均运行数据。b， CTL中未来期和基线期平均土壤湿度变化百分比，这是四个GLACE-CMIP5模型的平均值。c， CTL中未来期和基线期土壤水分变化率的百分比变化，这是四个GLACE-CMIP5模型的平均值。

扩展数据图7水利用效率变化。

一个- - - - - -d，在CTL运行的未来(2056-2085年)和基线(1971-2000年)期间的水利用效率(WUE)变化百分比，使用CESM (一个)、GFDL (b)， echam6 (c)和IPSL (d)模型。水分利用效率由GPP和蒸散发数据计算得出。IPSL GPP数据是使用RCP8.5场景获取的，CTL运行基于此场景。

扩展数据图8土地覆盖类型的变化。

一个，b，草地未来(2056-2085年)与基线(1971-2000年)期间的多模式平均百分比变化(一个)及林地(b)．在本分析中，CESM模型没有可用的数据。

扩展数据图9 CO2施肥对NBP的影响。

一个- - - - - -c，基线期间NBP的区域和纬度变化(1971-2000年;一个)和未来时期(2056-2085;b)由于CO的影响2受精。这些地图是基于七个CMIP5模式对ESMFixClim1情景的结果(c)．

扩展数据图10 lace - cmip5对CTL NBP的预测。

一个正如扩展数据表中列出的GLACE-CMIP5模型所预测的那样，整个21世纪对CTL运行的NBP1．lace -CMIP5的多模式平均值，以及RCP8.5中17个CMIP5模式的多模式平均值。b，用于计算RCP8.5平均值的17个CMIP5模式的建模中心、研究所和模型的详细资料。

表1 lace - cmip5模型信息
全尺寸表

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格林，j.k.，塞内维拉特纳，s.i.，伯格，A.M.et al。土壤水分对长期陆地碳吸收影响较大。自然565， 476-479(2019)。https://doi.org/10.1038/s41586-018-0848-x

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