DOI：https://doi.org/10.1111/gcb.17406
主要内容：
极端温度对陆地生态系统有重大影响，但这些极端事件引发植被生产力不利变化的确切水平仍然难以捉摸。在这项研究中，我们使用生长季温度和基于卫星的植被生产力的标准差 (SD) 作为关键指标得出了两个关键阈值。
主要结论：
我们的研究结果表明，平均而言，当温度异常超过 2001-2018 年平均温度 1.45 SD 时，植被生产力会迅速受到抑制。此外，当温度超过平均温度 2.98 SD 时，我们观察到最大程度的抑制，尤其是在最极端的高温事件中。当地球系统模型由未来中等排放情景驱动时，它们预测平均温度将分别在大约 2050 年和 2070 年超过这两个临界阈值。然而，值得注意的是，这些阈值跨越的时间表现出空间变化，在热带地区会更早出现。我们的研究结果强调，与允许全球变暖达到工业化前水平以上 2°C 相比，将全球变暖限制在 1.5°C 以内可以使植被生长的安全区域增加 13%。这种缓解策略有助于避免暴露于超过这些阈值的有害极端温度。我们的研究强调了气候缓解政策在促进全球变暖中陆地生态系统可持续发展的关键作用。
主要图表：
![]()
图1.2001-2018 年期间的极端温度和受抑制的植被响应。（a）极端高温发生的概率，定义为温度 ( T ) 异常 ≥1 SD。(b) 极端低温发生的概率，定义为温度 ( T ) 异常 ≤−1 SD。(c) 植被对极端高温响应的条件概率，定义为 NIRv 异常 ≤−1 SD，仅以T异常≥1 SD 为条件。(d) 植被对极端低温响应的条件概率，定义为 NIRv 异常 ≤−1 SD，仅以T异常 ≤−1 SD 为条件。所有异常都与生长季节相对应。![]()
图2.影响植被生产力的温度阈值。（a）基于生长季温度与平均值的标准差 (SD) 数，随着温度压力的增加，植被生产力受到抑制的概率概念图。该曲线是通过考虑生长季温度异常的绝对值 (| T ano |) 等于或大于x轴上χ thres的任何阈值的所有年份得出的，即高温极端值T ano ≥ χ thres和低温极端值T ano ≤ − χ thres 。对于x轴上的每种温度严重程度，在y轴上记录这些极端年份中植被生产力受到 1.0 SD 或更多抑制的概率。χ thres以当地平均值的标准差为单位，y轴以每个极端温度年的概率为单位。χ 1和χ 2是决定植被生产力对极端温度反应的关键温度阈值。阶段 A、B 和 C 是由χ 1和χ 2分隔的三个阶段，如标记所示（见第 2节）。（b）影响植被生产力的极端温度阈值χ 1的全球模式，除水分限制（SM > −1.0 SD）外，所有数据点均得出该模式。χ 1high，高温阈值；χ 1low，低温阈值。（c）影响植被生产力的极端温度阈值χ 2的全球模式（SM > −1.0 SD） 。χ 2high，高温阈值，χ 2low，低温阈值。![]()
图3.阈值推断的高温出现时间 EMt。（a）SSP2-4.5 下未来常态达到基于温度的阈值χ 1high 的时间的 ESM 平均时间的全球模式。插图显示了标准化网格单元达到 EMt 的累积分数（作为时间的函数）。计算针对所有具有已知阈值χ 1high值的网格单元。阴影表示来自不同 ESM 的 EMt 值的范围。（b）与（a）相同，但在 SSP5-8.5 情景下。（c） χ 2high推断温度和 SSP2-4.5 情景的未来常态时间。（d）与（c）相同，但在 SSP5-8.5 下。（e、f）与（a）和（b）相同，但对于χ 2high。![]()
图4.在 SSP2-4.5 ESM 模拟中，阈值推断高温未来标准的出现时间，以全球变暖低于 1.5、介于 1.5 和 2.0 之间或高于 2.0°C 为特征。我们测试 EM t ≤ t 1.5、t 1.5 < EM t ≤ t 2.0和 EM t > t 2.0。
