深研院城市规划与设计学院朱再春课题组在Science发表技术评论文章

【字体: 时间:2021年09月30日 来源:北京大学新闻网

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  研究指出,除了要充分考虑遥感时间序列数据的不确定性和统计分析模型的内在缺陷外,还有必要结合站点观测资料和生态系统模型模拟等方法,更加审慎地探讨二氧化碳施肥效应的时空变化问题。

  

自工业革命以来,大气二氧化碳浓度不断增加。持续上升的大气二氧化碳浓度对植被光合作用具有促进作用(二氧化碳施肥效应),是近几十年陆地生态系统碳吸收持续增加的重要驱动机制。厘清全球植被二氧化碳施肥效应的时空变化及驱动机制是理解和预测陆地生态系统碳吸收潜力的重要科学基础,也一直是困扰学术界的难题。近期发表在Science的一篇文章(DOI: 10.1126/science.abb7772)基于统计回归方法,认为二氧化碳对全球植被光合作用的施肥效应在1982—2015年间显著下降,且现有的陆地生态系统模型明显低估了二氧化碳施肥效应下降的幅度。在全球气候变化的背景下,该研究结果暗示我们可能需要采取更有力的气候应对措施以弥补陆地生态系统碳吸收能力的减弱。

然而,该研究展示的二氧化碳施肥效应降低的现象在全球绝大多数植被地区出现,甚至包括氮、磷沉降显著增加的中国和印度。在具有高度异质性的全球陆地上,植被光合作用的环境调控机制差异巨大,该研究报道的全球范围内相对一致的二氧化碳施肥效应下降现象显得极不寻常。

针对这一问题,深圳研究生院城市规划与设计学院朱再春助理教授课题组对该论文中的主要数据和模型进行了深入探讨。研究发现,该论文所采用的统计分析模型对植被光合作用代用数据高度敏感,利用该方法和多套遥感植被指数时间序列数据得到的二氧化碳施肥效应变化量差异明显,甚至出现了全球植被二氧化碳施肥效应显著增加的结果。此外,利用该统计回归方法提取的陆地生态系统模型的二氧化碳施肥效应变化量与模型自身模拟的二氧化碳施肥效应变化量没有任何关系。这些结果表明,该论文所采用的统计分析模型不具备分离二氧化碳施肥效应的能力,基于该统计分析模型的相关结论并不可信,没有可靠的证据表明二氧化碳施肥效应在过去三十年间显著降低。该研究还指出,除了要充分考虑遥感时间序列数据的不确定性和统计分析模型的内在缺陷外,还有必要结合站点观测资料和生态系统模型模拟等方法,更加审慎地探讨二氧化碳施肥效应的时空变化问题。

本研究于2021年9月24日以“Comment on ‘Recent global decline of CO2 fertilization effects on vegetation photosynthesis’”为题发表在Science(DOI: 10.1126/science.abg5673)。朱再春为第一作者和通讯作者,曾辉教授、Ian MacLachlan教授、博士生赵茜、硕士生查珺珺和詹思敏为论文合作作者,美国波士顿大学的RangaB. Myneni教授和加州大学伯克利分校劳伦斯伯克利国家实验室的陈驰博士也参与了此项研究工作。

 

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