作者简介｜PROFILE
第一作者：唐静，哥本哈根大学助理教授，研究方向为生物源性挥发性有机化合物（BVOC）和CO2的生态系统通量调节过程，量化BVOC和CO2通量对大气的生化反馈；探讨陆地生态系统内植被-水-碳的相互作用和陆地与水生生态系统间的过程相互作用与土壤淋溶物的联系。
联系方式：Jing.Tang@ bio.ku.dk
PROFILE
共同一作：陈首志，北京师范大学水科学研究院2022级博士研究生，研究方向为植被动态对气候变化的响应和反馈，以及其对生态水文过程的影响。主要研究内容为春秋季植被物候模拟和气候变化下植被动态对跨尺度生态水文过程的影响。目前参与发表SCI学术论文20篇（JH、GMD、GRL等）。
联系方式：cws_chensz@mail.bnu.edu.cn
引文链接｜CITATION
Tang J, Chen S, Martín Belda D, et al. (2024). Air and surface temperatures differently drive terrestrial carbon and water cycles in the high latitudes. Geophysical Research Letters, 51(19): e2024GL110652.
https://doi.org/10.1029/2024GL110652
关键词｜KEYWORDS
空气温度；地表温度；LPJ-GUESS，碳水循环
摘要｜ABSTRACT
北半球高纬度地区植被经历的温度与周围空气温度存在差异（图1）。然而，由于缺乏区域性的植物温度数据产品，我们采用动态全球植被模型 LPJ-GUESS，并分别使用应用广泛的 ERA5 地表温度（Tsurf，处于辐射平衡状态下的地表温度）和空气温度（Tair）驱动模型，通过模型情景实验，以探讨生态系统过程对这两种温度的响应机制。
图1. 1979 年至 2015 年非夏季（a，除 6、7、8 月以外的一年中的时期）和夏季（b，6、7、8 月）地表与气温差异的空间分布。地表和空气温度的月平均值(c)和三个地区的地表和空气温度的差异(d)。Tundra & Boreal：包括冻原和北方生物群落
研究表明，使用空气或地表温度驱动生态系统模型会导致对陆地水和碳通量、物候期和植被组成的估计存在差异。总体而言，地表温度对北极冻土带生态系统生产力的影响高于气温，主要是因为北极冻土带的生长季节较长，个体生产力较高，叶面覆盖度较高（图2）。
图2. 不同植物功能类型 (PFT) 的空气和地表温度驱动LPJ-GUESS模型模拟的月总初级生产力 (GPP) 和物候期差异。
在非夏季月份，由于反射率的影响，地表温度低于大气温度，这限制了北方森林地区夏季植物生产力，因为叶覆盖率和酶活性较低（图3）。
图3. 植物功能类型以北方针叶常绿为主的示例网格（经度/纬度：-145.25 /62.25）；左y轴为月叶面积指数（LAI），右y轴为光合作用中的温度响应值（tscal，单位）
本研究还通过改变植被组成和个体生产力阐明了温度对苔原和北方生态系统的不同影响。尽管地表温度提升了植物个体的生产力，但在针叶林中，它却导致了个体生产力下降，同时针叶林通过植被结构的代偿性变化（约 68%）部分弥补了这一影响（图4）。
图4. 总初级生产力（GPP）的变化归因于个体层面的GPP变化和群落结构变化
我们还发现，在常绿和草地植被类型覆盖地区，温度差异对蒸散发的影响更强烈（图5）。
图5. 植物功能类型以北方针叶常绿为主的示例网格（经度/纬度：-145.25 /62.25）；左y轴为月叶面积指数（LAI），右y轴为光合作用中的温度响应值（tscal，单位）
虽然地表温度并不总是植物温度的有效表征，因为冠层深度和地表属性（如土壤和积雪覆盖）对其有强烈影响，但本文强调了在气候变化的情况下，选择尽可能准确的温度数据来评估高纬度生态系统过程的重要性。
总结：使用动态植被模型LPJ-GUESS，探究了空气和地表温度差异驱动模型将对碳水循环带来的影响，强调了利用植物经历的实际温度来驱动模型的重要性。
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[1] Körner, C. (2021). The climate plants experience, In Alpine plant life: Functional plant ecology of high mountain ecosystems (pp. 65–88). Springer International Publishing.
[2] Piao, S., Liu, Q., Chen, A., Janssens, I. A., Fu, Y., Dai, J., et al. (2019). Plant phenology and global climate change: Current progresses and challenges. Global Change Biology, 25(6), 1922–1940. https://doi.org/10.1111/gcb.14619
[3] Martín Belda D, Anthoni P, Wårlind D, et al. (2022). LPJ-GUESS/LSMv1. 0: a next-generation land surface model with high ecological realism. Geoscientific Model Development, 15(17): 6709-6745. https://doi.org/10.5194/gmd-15-6709-2022
撰稿: 陈首志 | 编辑: 纪文政 | 校稿: Hydro90编委团
