为未来勾勒全球森林碳滞留时间
作者者：薛宝林、石岳
公众号：中科院之声
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前些时候，美国总统特朗普宣布美国将退出《巴黎气候协定》，不再承担碳减排义务。消息一出，舆论哗然，许多国家纷纷谴责美国这种不负责任的做法。这一事件再次吸引公众关注气候变化的相关议题：气候变化是确实存在的吗？关于它的科学结论是可靠无误的吗？
气候变化当然是确实存在的，近百年来的气候数据已经充分显示了这一点。但是关于气候变化的科学基础之一——碳循环的研究却存在相当的不确定性。如何精确地评估碳循环及其可能的变化，已经成为生态学研究中的一个重要问题，也成为科学地判断气候变化及确定其应对策略的关键内容。
2009年，中国科学家领衔的一项关于全球碳收支的研究发表在美国《科学》杂志上，
表格中的数字显示碳循环研究中存在着巨大的不确定性
作为地球上分布最广的生态系统，森林生态系统的碳循环理所当然地受到生态学家们的重视。然而，准确地评估森林生态系统碳循环却并不容易。比方说，森林储藏的碳是变多还是变少？总不可能把全球森林的碳元素都提取出来，放到秤上看指针变化吧，也没地儿搁那么大的秤呀。可是，要是连森林中碳储量的变化都缺乏相对可靠的回答，那其他问题岂不是更没谱啊？
全球森林生态系统分布
（图片来源于网络）
那有什么办法评价森林碳储量的变化量，或者说森林碳库的变化呢？一个可行的思路是，从森林碳库的输入和输出来确定。碳元素随着植物的生长——亦即初级生产过程进入森林，随着植物的死亡过程离开。因此，只要能够综合这两条途径的情况，就可以比较准确地评价森林碳库的变化。
随着树木死亡，碳元素就从森林碳库中移出
（图片来源于网络）
森林碳滞留时间就是表征森林生态系统生长率与死亡率平衡的一个生物物理量。在数学上，森林碳滞留时间等于森林的地上生物量与地上净初级生产力的比值，代表了森林把自身的碳全部换一遍的时间，亦即森林吸收的碳返回环境之前以有机体的形式在植物体内的存留时间。因此，森林碳滞留时间可以直接决定森林生物量的大小。另外，它也是很多生态模型的必要参数，对模型模拟的生物量精度具有重要影响。
然而受制于数据缺乏，关于全球尺度上森林碳滞留时间的研究一直比较少。最近，中科院植物所郭庆华研究组从已发表的文献中，收集了全球不同森林植被功能型1319个样点的森林碳滞留时间数据，对全球尺度上森林碳滞留时间进行了分析。
研究人员发现，全球上不同森林类型的碳滞留时间差别很大：相比于温带地区，热带与寒带的森林有着较短的碳滞留时间。这也就是说，相比于热带和寒带的森林，温带森林所固定的碳返回环境的速度更慢。而在暖温带与温带地区中，常绿针叶林比落叶阔叶林有着较短的碳滞留时间。
进一步的分析显示，全球尺度上，气温和降水对不同植被功能型的影响不同，碳滞留时间与气温存在正相关关系，而与降水存在负相关关系——天气越热、雨下得越少、碳滞留时间越长。而气温和降水结合林龄，就可以成为碳滞留时间很好的预测因子。
全球碳滞留时间（τ，年）与林龄、气温和降水的关系
结合其他光学遥感数据，研究人员绘制了全球森林碳滞留时间的分布图。正如前面所说，碳滞留时间表现出非常大的空间异质性。
全球碳滞留时间（年）的空间分布（a）和不确定性（b）
研究人员还利用动态植被模型（Integrated Biosphere Simulator，IBIS），探讨了如何在模型中提高碳滞留时间对生物量的模拟精度。研究人员假设了对森林碳滞留时间三种不同的参数化方案：（1）参数采取模型的默认值；（2）参数仅在空间上发生变化；（3）参数在空间和时间上均发生变化。研究人员模拟了IPCC所设定的RCP4.5情景模式下未来一百年森林地上生物量的变化，发现采取第一种方案时得到的生物量最小，而采取第三种方案时得到的生物量最大，说明植被模型非常依赖于碳滞留时间的精度。
三种不同参数化方案下IBIS模型模拟的2001-2100年平均森林地上生物。
a：默认的碳滞留时间；b：空间变化的碳滞留时间；c：空间与时间上都变化的碳滞留时间
这一研究成果揭示了全球森林碳滞留时间的变化机制，对改进动植被模型、降低碳循环预测的不确定性有着重要的科学意义，也为气候变化相关研究提供了新的资料。希望在未来，能有更多这样的研究结果出现，进一步完善人类对碳循环和气候变化的认识。毕竟，只有更精确的参数和模型，才会有对未来更可靠的气候变化分析，是吧～
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