摘要
由于气候变化、森林砍伐以及火灾和伐木造成的退化，原始热带湿润森林的全球重要碳汇正在减少1，2，3.．正在恢复的热带次生林和退化林目前约占热带森林面积的10%4但它们能积累多少碳还不确定。在这里，我们量化了三个主要连续热带湿润地区(亚马逊、婆罗洲和中非)恢复森林的地上碳(AGC)汇5，6．基于卫星数据的产品4，7，我们的分析包括退化森林和次生林生长的异质性时空模式，受关键环境和人为驱动因素的影响。在复苏的头20年里，婆罗洲的再生率分别比中非和亚马逊高出45%和58%。这是由于温度、水分亏缺和扰动等变量造成的。结果表明，再生退化林和次生林的年均积累量为107 Tg C−190 - 130tg C年−1)，抵消了同期潮湿热带森林损失26%(21-34%)的碳排放。因此，保护原始森林是当务之急。此外，我们估计，保护恢复退化和次生林的未来碳汇潜力为53 Tg C年−1(44-62 Tg C年−1)研究的主要热带地区。
这是订阅内容的预览，通过你所在的机构访问
访问选项
访问《自然》和其他54种《自然》杂志
获取Nature+，我们最超值的在线订阅
每月29.99美元
随时取消
订阅这本杂志
收到51个印刷问题和在线访问
199.00美元一年
每期仅需3.90美元
租或购买这篇文章
只要这篇文章，只要你需要它
39.95美元
价格可能受当地税收的影响，在结账时计算
数据可用性
本研究中使用的所有原始数据集均可从其来源公开获得:JRC-TMF数据集4（https://forobs.jrc.ec.europa.eu/TMF/download/）;ESA-CCI AGB/AGC地图7（https://catalogue.ceda.ac.uk/uuid/84403d09cef3485883158f4df2989b0c）;Descal等人(2021)油棕图53（https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/BIOPAMA_GlobalOilPalm_v1#description）;TerraClimate最高温度59（https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/IDAHO_EPSCOR_TERRACLIMATE）;MCWD数据可以通过结合Funk等人的月降雨量数据集来生成。61（https://edcintl.cr.usgs.gov/downloads/sciweb1/shared/fews/web/global/monthly/chirps/final/downloads/monthly/)，代码来自Silva Junior和Campanharo (2019)60；手数据69（https://code.earthengine.google.com/ed75ecef7fcf94897b74ac56bfbb3f43）;Xu等。泥炭地数据集67（https://archive.researchdata.leeds.ac.uk/251/）;MapBiomas数据集70（https://amazonia.mapbiomas.org/)和提取次生林面积和年龄的代码58；伐木特许经营区71（https://data.globalforestwatch.org/documents/managed-forest-concessions-downloadable/explore)．在GEE中对Tmax和HAND指数进行预处理。以地图为基础的国家边界(http://thematicmapping.org/downloads/world_borders.php）72．本研究所产生的所有最终数据均可在公共资料库(https://zenodo.org/record/7515854#.Y8kVQEFxeUk）73．源数据提供了这篇论文。
代码的可用性
所有用于生成论文主要图形的代码均可在公共存储库(https://zenodo.org/record/7515854#.Y8kVQEFxeUk）73．源数据提供了这篇论文。
参考文献
切，L.等。作者更正:婆罗洲森林的长期碳汇因干旱而停止，容易受到边缘效应的影响。Commun Nat。9， 342(2018)。
Hubau, W.等。非洲和亚马逊热带森林的异步碳汇饱和。自然579， 80-87(2020)。
加蒂，L. V.等。亚马逊被认为是森林砍伐和气候变化的碳源。自然595， 388-393(2021)。
Vancutsem, C.等人。湿润热带地区森林覆盖变化长期监测(1990-2019年)。科学。睡觉。7， eabe1603(2021)。
查兹顿，R. L.等。拉丁美洲热带地区次生林再生的固碳潜力。科学。睡觉。2， e1501639(2016)。
普尔特，L.等人。新热带次生林的生物量恢复力。自然530， 211-214(2016)。
Santoro, M. & Cartus, O. ESA生物量气候变化倡议(Biomass_cci): 2010年、2017年和2018年全球森林地上生物量数据集，v2。环境数据分析中心。https://doi.org/10.5285/84403d09cef3485883158f4df2989b0c(2021)。
COP26, 2021年英国联合国气候变化大会。格拉斯哥森林和土地利用领导人宣言。https://ukcop26.org/glasgow-leaders-declaration-on-forests-and-land-use/(2021)。
利用基于自然的解决方案缓解和适应气候变化的潜力。科学376， 1410-1416(2022)。
柯蒂斯，P. G.，斯雷，C. M.，哈里斯，N. L.， Tyukavina, A. &汉森，M. C.对全球森林损失的驱动因素进行分类。科学361， 1108-1111(2018)。
哈里斯，n.l.等人。21世纪全球森林碳通量图。Nat,爬。改变11， 234-240(2021)。
《联合国气候变化框架公约》。全球盘点。https://unfccc.int/topics/global-stocktake(2015)。
Requena Suarez, D.等人。估算热带和亚热带森林的地上净生物量变化:利用森林样地数据改进IPCC违约率。水珠。改变医学杂志。25， 3609-3624(2019)。
Cook-Patton, s.c.等。绘制全球天然林再生的碳积累潜力。自然585， 545-550(2020)。
海因里希，V. H. A.等。巴西亚马逊次生林在减缓气候变化方面的巨大碳汇潜力。Commun Nat。12， 1785(2021)。
菲利普逊，c.d.等人。积极的恢复加速了人类改造的热带森林的碳恢复。科学369， 838-841(2020)。
Rappaport, D. I.等人。量化亚马逊森林退化造成的碳储量和森林结构的长期变化。环绕。卷。13， 065013(2018)。
海沃德，r.m.等。婆罗洲自然再生和积极恢复的龙脑树林采伐后30年的树木群落恢复。对。生态。等内容。488， 119036(2021)。
普茨，f.e.等人。热带地区选择性采伐景观中的完整森林。前面。对。水珠。改变2， 30(2019)。
席尔瓦，c.v.j等。估算被烧毁的亚马逊森林几十年的碳赤字。环绕。卷。15， 114023(2020)。
普尔特，L.等人。湿热带森林和干热带森林在木材密度上表现出相反的演替路径，但随着时间的推移而收敛。Nat,生态。另一个星球。3.， 928-934(2019)。
Dubayah, R.等人。全球生态系统动态调查:地球森林和地形的高分辨率激光测距。科学。远程Sens。1， 100002(2020)。
沙利文，m.j.p.等人。地球热带森林的长期热敏感性。科学368， 869-874(2020)。
普尔特，L.等人。多维热带森林恢复。科学374， 1370-1376(2021)。
罗赞达尔，D.等人。地上森林生物量因大陆、生态区和演替阶段而异:IPCC热带和亚热带森林的细化默认值。环绕。卷。17， 014047(2022)。
Griscom, B.， Ellis, P. & Putz, F. E.印度尼西亚东加里曼丹商业伐木的碳排放表现。水珠。改变医学杂志。20.， 923-937(2014)。
普茨，f.e.等人。选择性砍伐热带森林的持续保护价值:已达到的和可达到的。Conserv。列托人。5， 296-303(2012)。
可行，V.等。使用多个参考数据集的综合泛热带生物量图。水珠。改变医学杂志。22， 1406-1420(2016)。
Lloyd, J. & Farquhar, g.d.温度上升和[CO2]对热带森林树木生理的影响。费罗斯。反式。r . Soc。B杂志。科学。363， 1811-1817(2008)。
班尼特，a.c.等。非洲热带森林对极端气候异常的抵抗力。国家科学院学报118， e2003169118(2021)。
罗斯，C. W.等。撒哈拉以南非洲森林生物量预测和变化驱动因素。Nat,爬。改变11， 449-455(2021)。
Esquivel-Muelbert等人。El Niño对热带森林碳循环影响的时空风险评估:理论框架、情景和影响。大气10， 588(2019)。
周，L.等。在过去的十年里，刚果雨林的绿化程度普遍下降。自然508， 86-90(2014)。
Saatchi, S.等。探测潮湿热带森林对多种压力源的脆弱性。一个地球4， 988-1003(2021)。
白兰度，pm等。干旱-火灾相互作用导致亚马逊树木死亡率突然增加。国家科学院学报美国111， 6347-6352(2014)。
Ferraz, A.等。印度尼西亚加里曼丹退化森林的碳储存潜力。环绕。卷。13， 095001(2018)。
朱克等人。地形决定了热带森林景观的结构、组成和功能。生态。列托人。21， 989-1000(2018)。
布莱克汉姆，G. V.，韦布，E. L. &科莱特，R. T.退化热带泥炭地的自然再生，印度尼西亚加里曼丹中部:森林恢复的意义。对。生态。等内容。324， 8-15(2014)。
Nikonovas, T.， Spessa, A.， Doerr, S. H.， Clay, G. D. & Mezbahuddin, S.苏门答腊岛和加里曼丹的主要热带森林几乎完全丧失防火覆盖。Commun。地球环境。1， 65(2020)。
Riutta, T.等人。热带森林采伐后地下碳动态和土壤呼吸的重大和持续变化。水珠。改变医学杂志。27， 2225-2240(2021)。
中午，M. L.等。绘制地球生态系统中不可恢复的碳。Nat。维持。5， 37-46(2022)。
Rosan, t.m.等人。在亚马逊和塞拉多的烧毁地区，碎片化驱动了不同的趋势。前面。对。水珠。改变5， 801408(2022)。
波尔森，J. R.等。古老的非洲热带森林对维持森林碳至关重要。水珠。生态。Biogeogr。291785-1798(2020)。
Haenssgen, m.j.等人。落实COP26关于停止森林损失的宣言必须保护土著人民，并将土著人民包括在内。Nat,生态。另一个星球。6， 235-236(2022)。
麦克斯韦，s.l.等。退化和放弃砍伐使完整森林损失的碳影响增加了626%。科学。睡觉。5， eaax2546(2019)。
Reynolds, G.， Payne, J.， Sinun, W.， Mosigil, G. & Walsh, R. P. D. 1990-2010年马来西亚婆罗洲沙巴州森林土地利用和管理的变化，重点是Danum山谷地区。费罗斯。反式。r . Soc。B杂志。科学。366， 3168-3176(2011)。
波尔·勒弗伏尔，N.等人。砍伐热带森林的价值:沙巴，婆罗洲生态系统服务的研究。环绕。科学。政策128， 56-67(2022)。
伦诺克斯，g.d.等人。二流还是第二次机会?评估亚马逊森林再生中的生物量和生物多样性恢复。水珠。改变医学杂志。24， 5680-5694(2018)。
维埃拉，i.c.g，加德纳，T.，费雷拉，J.，李斯，a.c.和巴洛，J.治理次生林的挑战:来自巴西亚马逊州Pará的案例研究。森林5， 1737-1752 (2014)
Roe, S.等。减缓气候变化的陆上措施:各国的潜力和可行性。水珠。改变医学杂志。27， 6025-6058(2021)。
马丁，a.r.，多莱萨米，M.和托马斯，S. C.世界树木和森林中木材碳浓度的全球模式。Geosci Nat。11， 915-920(2018)。
ESRI。ArcGIS Pro Desktop(2.6.0)(2020)。
Descals, A.等。小农和工业封闭树冠油棕种植园的高分辨率全球地图。地球系统。科学。数据13， 1211-1231(2021)。
R核心团队。R:统计计算的语言和环境．http://www.R-project.org/(R统计计算基础，2008)。
经验应用的弹性生长函数。J. Exp. Bot。10， 290-301(1959)。
史密斯，C. C.等。在巴西亚马逊地区，次生林只能抵消不到10%的毁林导致的碳排放。水珠。改变医学杂志。26， 7006-7020(2020)。
Nunes, S.， Oliveira, L.Jr, Siqueira, J.， Morton, d.c. & Souza, c.m.揭示巴西亚马逊地区次生植被动态。环绕。卷。15， 034057(2020)。
小席尔瓦，c.h.l.等。巴西33年次生林年龄的基准图。科学。数据7， 269(2020)。
Abatzoglou, J. T.， Dobrowski, S. Z.， Parks, S. a . & Hegewisch, K. C. TerraClimate, 1958-2015年每月气候和气候水平衡的高分辨率全球数据集。科学。数据5， 170191(2018)。
Silva Junior, C. H. L， & Campanharo, W. a .最大累积水分亏缺- MCWD: R语言脚本(v1.1.0)。https://doi.org/10.5281/zenodo.2652629(2019)。
Funk, C.等人。气象站红外降水是气候灾害监测的新记录。科学。数据2， 150066(2015)。
菲利普斯，o.l.等。亚马逊雨林的干旱敏感性。科学323， 1344-1347(2009)。
Nobre, a.d.等人。高度高于最近的排水-水文相关的新地形模型。j .二聚水分子。404， 13-29(2011)。
阿尔梅达，C. A.等。利用Landsat-5/TM和MODIS数据绘制2008年巴西合法亚马逊地区的高空间分辨率土地利用和土地覆盖图。《亚马逊46， 291-302(2016)。
普罗顿，P.等人。空间验证表明，大尺度生态制图模型的预测性能较差。Commun Nat。11， 4540(2020)。
海宁，r.p.国际社会与行为科学百科全书(eds。斯梅泽，n.j.和巴尔特斯，p.b.) 14822-14827(佩加蒙，2001)。
徐俊，Morris, P. J.，刘俊，& Holden, J.泥炭地:基于元分析的全球泥炭地分布的精炼估计。系列160， 134-140(2018)。
徐俊，Morris, P. J.，刘俊，& Holden, J.泥炭地:基于元分析的全球泥炭地分布的精炼估计。利兹研究数据库https://archive.researchdata.leeds.ac.uk/251/(2017)。
Donchyts, G.， Winsemius, H.， Schellekens, J.， Erickson, T. & Gao, H.，全球距离最近的排水系统30米高。地球物理学。Abstr >,18， egu2016-17445-3(2016)。
索萨，C. M.Jr等人。利用陆地卫星档案和地球引擎重建巴西生物群落三十年的土地利用和土地覆盖变化。远程Sens。12， 2735(2020)。
全球森林观察。森林特许经营。https://www.globalforestwatch.org/(2020)。
ThematicMapping。http://thematicmapping.org/downloads/world_borders.php(2009)。
海因里希，V. H. A.等。论文数据和代码:次生和退化的潮湿热带森林的碳汇。https://zenodo.org/record/7515854#.Y8kVQEFxeUk(2022)。
确认
我们感谢A. Esquivel-Muelbert和E. Mitchard在准备本手稿期间提供的宝贵意见。我们感谢M. Brasika、A. Jumail、H. R. Yen、C. Cheng、L. Mercado、J. Echeverría和M. Heinrich翻译摘要段(译文见补充资料)。V.H.A.H.得到了自然环境研究委员会NERC GW4+博士培训合作伙伴奖学金(NE/L002434/1)的支持。R.D.由São保罗研究基金会(FAPESP)资助2019/21662-8。T.J.获得了英国NERC独立研究奖学金(NE/S01537X/1)的支持。vh.a.h.， t.m.r.， D.F.和S.S.得到了RECCAP2项目的支持，该项目是ESA气候变化倡议的一部分(合同编号:。4000123002/18/I-NB)和H2020欧洲创新与技术研究所(4C;批准号821003)。H.L.G.C.得到São保罗研究基金会(FAPESP)资助号2018/ 14424 -和2020/02656-4。 C.V. was supported by the Directorate General for Climate Action of the European Commission through the ForMonPol (Forest Monitoring for Policies) Administrative Arrangement. C.H.L.S.-J. was supported by The University of Manchester through the ‘Forest fragmentation mapping of Amazon and its vulnerable margin Aamzon-Cerrado transition forests' project. This work was carried out at the Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, under a contract with the National Aeronautics and Space Administration (NASA). We thank the School of Geographical Sciences, University of Bristol for their extra support. This research was financed in part by the Natural Environment Research Council (NE/L002434/1). For the purpose of open access, the author has applied a Creative Commons Attribution (CC BY) public copyright license to any Author Accepted Manuscript (AAM) version arising from this submission.
作者信息
作者及隶属关系
贡献
v.h.a.h.， j.h.， s.s.， T.C.H.和L.E.O.C.A.设计了研究的概念和方法过程。V.H.A.H.在r.d.， d.f.， t.m.r.， C.H.L.S.-J的支持下进行了主要的数据分析。，H.L.G.C. and T.J. C.V. provided the code for analysis and the data of the TMF dataset before the publication of the study, with guidance from F.A. C.A.S. processed the raw GEDI data for further analysis. V.H.A.H. wrote the initial draft of the manuscript. All authors (V.H.A.H., C.V., R.D., T.M.R., D.F., C.H.L.S.-J., H.L.G.C., F.A., T.J., C.A.S., J.H., S.S., T.C.H. and L.E.O.C.A) discussed results, provided comments during the preparation of the manuscript and gave their approval for publication.
相应的作者
道德声明
相互竞争的利益
作者声明没有利益竞争。
同行评审
同行评审信息
自然感谢Valerio Avitabile, John Poulsen, Pieter Zuidema和其他匿名审稿人对这项工作的同行评审所做的贡献。同行评审报告是可用的。
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与本研究相比，不同研究中恢复森林20年后相对于原生林价值的AGC。
数值表示为三个研究区域(亚马逊、婆罗洲和中非)恢复退化和次生林时AGC恢复相对于原生林值的百分比。对于先前的研究，捕获的区域与本研究中使用的区域不同，具体的区域已在括号中与研究名称一起注明。例如，在Poorter et al.和N’guessan et al.中，W. Africa指的是West Africa。这个区域不在中非，但代表了可以找到的包含这些信息的最近的区域。不确定类型是95%置信区间或研究为各自区域提供的最小值和最大值。关于以前的研究和相关数值的更多信息在本图的源数据和补充材料中给出。
图2不同变量驱动热带AGC的相关系数(单位:Mg C ha−1)．
所示的值是基于分层随机样本(考虑变量的空间自相关性)采样的空间数据的几个一般线性模型运行的平均标准化(范围为−1至1)系数。用于确定平均值的模型运行次数基于每次运行的样本数量，总样本量为100,000。柱状表示平均标准差。每个彩色圆圈/三角形代表三个区域退化/次生林各自的标准化系数(颜色)。大的彩色图形中的小的图形表示结果是否具有统计意义，其中黑色表示P< 0.05，白色表示P< 0.1，无颜色表示P≥0.1。这些变量是次生林的YSLD(相当于林龄)、平均年最高温度和与最近的未受干扰(原生林)TMF的距离。MCWD的影响是正的，因为MCWD值是负的，因此具有相反的效果:越负的值表示越少的水分亏缺，这通常与较高的AGC相关，因此是正的系数。
扩展数据图3不同热带地区MCWD模拟的AGC累积。
AGC作为YSLD的函数显示在Amazon (一个，b)、婆罗洲(c，d)及中非(e，f)，分别代表退化森林(左栏)和次生林(右栏)。点表示为每个YSLD计算的AGC中值，拟合的线是基于非线性模型(见方法)．图例中的值表示MCWD范围的绝对下25%(黄色)、中50%(浅绿色)和上25%(深绿色)，其单位为−mm年−1．阴影表示非线性模型的95%置信区间。交叉表示在变量的各自范围内的各自区域的原生林AGC的中位数。每个子图都包含一个非比例的区域地图，显示在地理上可以找到MCWD箱的范围。
扩展数据图4不同热带地区用HAND模拟的AGC积累。
AGC作为YSLD的函数显示在Amazon (一个，b)、婆罗洲(c，d)及中非(e，f)，分别代表退化森林(左栏)和次生林(右栏)。点表示为每个YSLD计算的AGC中值，拟合的线是基于非线性模型(见方法)．图例中的值表示HAND范围的绝对下25%(绿色)，中间50%(黄色)和上25%(灰色)，其单位为米(m)。阴影表示非线性模型的95%置信区间。交叉表示在变量的各自范围内的各自区域的原生林AGC的中位数。每个子图都包含一个非比例的区域地图，显示在地理上可以找到HAND箱子的范围。
图5不同热带地区与最近原生林距离的AGC累积模型。
AGC作为YSLD的函数显示在Amazon (一个，b)、婆罗洲(c，d)及中非(e，f)，分别代表退化森林(左栏)和次生林(右栏)。点表示为每个YSLD计算的AGC中值，拟合的线是基于非线性模型(见方法)．图例中的值表示距离<120米(石灰绿色)、120 - 1000米(绿色)和> 1000米(深绿色)，表示距离最近的原始森林的距离。阴影表示非线性模型的95%置信区间。交叉表示在变量的各自范围内的各自区域的原生林AGC的中位数。在本例中，只显示了原生林AGC的单个值。每个子图都包含一个非比例的区域地图，显示在地理上可以找到距离箱的范围。
图6 2018年三个主要热带林区退化森林碳储量模拟图。
碳储量显示了自上次扰动事件以来，利用本研究中为亚马逊地区开发的区域再生模型所积累的总碳(一个)、婆罗洲(b)及中非(c)．碳储量(Tg C)的值被聚合到0.1°网格方格，并显示退化森林的总和。泥炭地的区域被突出显示(见方法)，以“孵化”表示。注释值表示AGC存量和相关的95%置信区间，在本研究中使用每个国家的蒙特卡罗模拟估计，使用每个国家的ISO3代码表示。使用ESRI的ArcGIS Pro(2.6.0)创建的地图。
扩展数据图7 2018年三个主要热带林区次生林碳储量模型。
碳储量显示了自上次扰动事件以来，利用本研究中为亚马逊地区开发的区域再生模型所积累的总碳(一个)、婆罗洲(b)及中非(c)．碳储量(Tg C)的值聚合到0.1°网格方格，显示次生林的总和。泥炭地的区域被突出显示(见方法)，以“孵化”表示。注释值表示AGC存量和相关的95%置信区间，在本研究中使用每个国家的蒙特卡罗模拟估计，使用每个国家的ISO3代码表示。使用ESRI的ArcGIS Pro(2.6.0)创建的地图。
权利和权限
根据与作者或其他权利持有人签订的出版协议，自然或其许可方(例如，社会或其他合作伙伴)对本文拥有排他性权利;作者对这篇文章接受的手稿版本的自我存档仅受此类出版协议的条款和适用法律的约束。
关于本文
引用本文
海因里希，V.H.A, Vancutsem, C, Dalagnol, R。et al。次生和退化的潮湿热带森林的碳汇。自然615， 436-442(2023)。https://doi.org/10.1038/s41586-022-05679-w
收到了：
接受：
发表：
发行日期：
DOI：https://doi.org/10.1038/s41586-022-05679-w
