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中国科学院西北生态环境资源研究院联合多单位在《PNAS》发文:气候变暖对多年冻土区地上与地下生物量分布的影响

2024/10/25 17:29:27 来源:https://blog.csdn.net/qq_46689623/article/details/139889566  浏览:    关键词:中国科学院西北生态环境资源研究院联合多单位在《PNAS》发文:气候变暖对多年冻土区地上与地下生物量分布的影响

文章简介

论文名称Changes in above-versus belowground biomass distribution in permafrost regions in response to climate warming(气候变暖对多年冻土区地上与地下生物量分布的影响)

第一作者及单位:贠汉伯(研究员|中国科学院西北生态环境资源研究院)

通讯作者及单位:Constantin M. Zohner(教授|瑞士联邦理工学院)&吴青柏(研究员|中国科学院西北生态环境资源研究院)Bo Elberling(教授|丹麦哥本哈根大学)

文章发表期刊:PNAS》(中科院1区Top期刊|最新影响因子:9.4)

期刊平均审稿速度:2.8个月(参考)

1.研究内容

        多年冻土区储存了地球陆地生态系统中约一半的碳。青藏高原是全球中低纬地区面积最大、范围最广的多年冻土区,占中国冻土面积的70%,在水源涵养、土壤保持、碳固定和生物多样性保护等方面发挥着重要作用,是我国乃至亚洲重要的生态安全屏障区和全球生物多样性保护的关键区域。

        现有研究表明,在青藏高原多年冻土区,当外界水热条件发生改变时,植物群落会迅速通过调节物种结构,如多样性、丰度,以及个体器官如花朵数量、叶片大小、根的深度等,来适应外界环境的变化,相关过程必然会导致整个群落地上生物量和地下生物量之比(η)的显著变化,进而对整个生态系统的碳、氮循环和平衡产生重大影响。然而,我们目前对于η的变化幅度以及控制因素知之甚少。

        中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程重点实验室科研团队,联合丹麦哥本哈根大学、法国原子能与替代能源委员会气候与环境科学实验室、瑞士苏黎世联邦理工大学和美国劳伦斯伯克利国家实验室等多家单位对过去30年青藏高原多年冻土区三种典型高寒生态系统中3013个样地和26337个植物个体水平的η值应用广义加性混合模型(GAMMs)进行了时空变化分析。

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图1|研究地点,地上生物量与地下生物量之比(η)的平均值;平均值±SD)及其随高寒湿地(蓝色)、高寒草甸(橙色)和高寒草原(红色)植被类型的变化趋势。

        结果表明,在较湿润高寒湿地中,植物更倾向于将生物量分配到地上部分,η增加了17%,而在土壤水分较低的高寒草甸和干旱的高寒草原中,植物更愿意将生物量分配到地下,η分别降低了26%和48%。

        进一步的收敛交叉映射和多元回归分析表明,上述变化趋势主要是由气候变暖引起的植物生长偏好所驱动的,而不是由植物群落种类组成的变化引起的,特别是在干旱条件下,这种气候变暖对植物生物量的分配控制能力随着气候变暖增温速率的增加而变得更强。

        然而,目前在冻土生态系统中应用的主流模型(TEM, LPJ─GUESS, Coup Model和ORCHIDEE)对于上述变化信息无法进行有效的捕捉,这对于全球多年冻土区冻土生态系统碳储量估算以及未来碳轨迹的变化预测都带来很大的不确定性和挑战。

        上述研究成果在线发表于2024年6月10日的美国科学院院刊(Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, PNAS)。该研究得到冻土工程国家重点实验室自主项目、中国国家自然基金重点基金、丹麦国家研究基金和丹麦-欧盟Villum青年基金等项目资助。

2.文章引用

文章信息:Yun H, Ciais P, Zhu Q, Chen D, Zohner CM, Tang J, Qu Y, Zhou H, Schimel J, Zhu P, Shao M, Christensen JH, Wu Q, Chen A, Elberling B. Changes in above- versus belowground biomass distribution in permafrost regions in response to climate warming. Proc Natl Acad Sci U S A. 2024 Jun 18;121(25):e2314036121.

doi: 10.1073/pnas.2314036121. Epub 2024 Jun 10. PMID: 38857391.

信息来源:中国科学院西北生态环境资源研究院

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