气候变暖与陆地生态系统之间，可能正经历一场不可持续的“短期蜜月”。西北农林科技大学农学院教授秦晓梁课题组的最新研究揭示，升温对植物生长的促进作用会随着时间推移而动态衰减，直至走向反面。

这一发现意味着，全球碳中和战略所依赖的“自然碳汇”基石，可能远比想象中更为脆弱。该研究近日发表在《美国国家科学院院刊》上。

为何会出现“衰减效应”？

全球生物量，尤其是森林生物量，作为巨大的碳库，通过光合作用吸收二氧化碳，一直被视作减缓气候变暖的关键自然缓冲器。然而，随着人类活动排放大量温室气体，全球变暖持续加剧，显著影响陆地生态系统碳循环。

以往研究多集中在变暖的短期效应，但对其长期影响尤其是随时间推移的变化缺乏系统评估，使得人们对未来气候情景下生态系统生产力和碳汇功能的预测存在不确定性。

“植物生物量是陆地碳汇的核心环节，直接决定生态系统固碳和气候调节能力。”秦晓梁表示，“只有聚焦长期影响，才能揭示气候变暖与生物量之间最终、稳定且真实的净效应。”

研究团队系统分析了全球214个增温试验的2291对数据，覆盖农田、草地、林地等多种生态系统。结果显示，平均增温2°C使植物地上和地下生物量分别增加9.4%和2.6%，其中林地生物量响应最为明显。

秦晓梁解释说：“我们发现气候变暖对全球植物生物量的促进作用具有明显的‘时间依赖性’。在变暖初期，植物的地上和地下生物量会增加，但随着增温持续时间延长，这种正效应逐渐减弱，甚至在高温地区会转为负效应。”增温持续时间和年均气温升高会减弱地上生物量的正效应，而较大增温幅度、更多降水和低土壤pH则增强响应。变暖还导致土壤水分、有机碳和铵态氮下降，可溶性有机碳增加，但总氮含量未显著变化。

团队基于环境变量构建的线性混合效应模型预测结果显示，在未来2°C增温情景下，地上生物量在增温1年时平均增加21%，但至第5年降为-4.4%，第10年降为-16%。在4.8°C增温情景下，这一趋势虽有所减缓，但长期正效应同样减弱。总体上，随着增温持续时间延长，植物对变暖的正响应逐渐减弱，尤以半干旱气候带居多的北半球典型区域最为显著。

秦晓梁向《中国科学报》解释了这一“衰减效应”背后机制：长期增温加速土壤微生物的分解作用，促使它们以更快速率将土壤有机碳分解并以二氧化碳形式释放到大气中。同时，增温会加速有机氮的矿化作用，但更强地刺激硝化作用和植物吸收，导致铵态氮的净含量下降。

“水分和养分的下降会限制植物生长和光合作用，进而削弱生态系统的碳固定能力。”秦晓梁表示，“这意味着长期增温可能降低陆地生态系统的碳汇功能，从而影响全球碳循环和气候调节能力。”

特别值得关注的是，在土壤有机碳含量低或pH值较高的地区，长期增温更容易导致生物量下降。“这为区域差异化管理提供了重要科学依据。”秦晓梁解释道。

秦晓梁教授（右二）和团队在实验室。受访者供图

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挑战全球碳汇预测

这一发现对全球碳汇预测产生了根本性挑战。这意味着，目前被寄予厚望的陆地生态系统碳汇功能并非一成不变，而是会随着变暖幅度和时间的推移而衰退甚至逆转。

“研究结果彻底改变了我们对未来碳循环的认知，它表明陆地碳汇是有条件的、脆弱的、会随时间衰减的。我们不能将未来的气候安全建立在当前水平的碳汇能力上。”秦晓梁指出，全球碳汇评估必须从过于乐观的静态假设，转向更审慎的动态预测，并据此制定更紧迫的减排政策。

研究还采用了线性混合效应模型来处理大规模、多来源数据中的异质性，同时考察多个因子的主效应和交互效应。研究将温度、降水、土壤养分、pH等环境因子与增温持续时间一并纳入模型，设定实验地点作为随机效应，从而避免单一实验主导结果。

“线性混合效应模型的优势在于，它既能处理大规模、多来源数据中的异质性，又能同时考察多个因子的主效应和交互效应。”论文第一作者党朋飞解释道。

在数据整合过程中，团队面临不同试验在持续时间、增温幅度、气候背景及测量方法上存在显著差异的挑战。通过严格的数据筛选、统一的生物量和环境变量度量单位，以及与瑞士苏黎世大学教授Bernhard等国际专家的多次线上讨论，确保了研究结论的稳健性与普适性。

提出科学应对策略

基于研究结果，团队建议对现有碳中和政策中关于自然碳汇的部分进行审慎调整。“一方面，应基于区域环境异质性和气候情景，差异化评估森林、草地、农田等生态系统的实际固碳轨迹，降低过于乐观的估算偏差；另一方面，需将适应性管理措施纳入碳汇增强策略，以减缓增温带来的碳汇衰减风险。”党朋飞说。

针对农业和自然生态系统，研究则提出了一系列基于区域特点的适应性管理措施。在农业生态系统中，重点推行节水灌溉与土壤健康管理，缓解增温下的干旱胁迫；通过秸秆还田、种植绿肥、增施有机肥等措施提升土壤有机质含量。在自然生态系统中，还应强化生态修复与适应性经营，提高群落结构多样化，增强系统稳定性。

秦晓梁教授在宁夏红寺堡区调研长城沿线风沙灌区的土壤管理措施。受访者供图

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未来，团队将系统拓展研究维度与方法体系，重点关注目前数据相对匮乏的生态系统类型，并深度融合遥感、大数据与模型模拟等新技术手段。

“我们将依托多源遥感数据与长期地面观测，构建更高精度的生物量动态监测网络，实现对不同生态系统碳储量变化的持续追踪与反演。”秦晓梁表示，团队将进一步整合微生物群落结构、土壤水碳氮耦合过程等关键数据，发展机理清晰的生态系统模型。

“这些工作将有助于弥补现有碳汇评估中的不确定性与区域偏差，为提升气候预测可靠性、制定差异化生态管理策略提供更坚实的科学基础。”秦晓梁补充道。

相关论文信息：https://doi.org/10.1073/pnas.2420379122