天山树线西伯利亚落叶松与雪岭云杉对极端气候事件的生长分异及未来预测

针对全球变暖下极端气候事件对高山树线树种生长的影响机制不明问题，研究人员以天山树线西伯利亚落叶松(Larix sibirica)和雪岭云杉(Picea schrenkiana)为对象，结合树轮气候学与LASSO回归模型，发现二者对极端高温响应存在昼夜分异(L.sibirica偏好白天高温TX90P，P.schrenkiana敏感于夜间高温TN90P)，CMIP6预测显示SSP5-8.5情景下两树种生长将加速但分异加剧，为高山森林动态预测提供关键依据。

　　

在全球气候变暖的背景下，极端气候事件如热浪、干旱等发生的频率和强度持续增加，这对高山生态系统尤其是树线这一敏感生态过渡带构成了严峻挑战。天山山脉作为中亚重要的生态屏障，其树线树种对气候变化的响应机制直接关系到区域生态安全。然而，当前研究多聚焦常规气候因子，对极端事件如何影响不同树种的生长分异仍缺乏系统认知，更缺乏对未来气候情景下生长趋势的定量预测。

中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所的研究团队以天山树线优势种西伯利亚落叶松(Larix sibirica)和雪岭云杉(Picea schrenkiana)为研究对象，通过树轮宽度分析结合CMIP6气候预测数据，首次揭示了两种树种对极端气候事件的差异化响应机制及其未来生长轨迹。该成果发表于《Forest Ecology and Management》，为理解高山森林对气候变化的适应策略提供了新视角。

研究团队采用树轮气候学(Dendroclimatology)方法建立年表，结合1961-2009年极端气候指数(如TX90P极端暖昼、TN90P极端暖夜)，运用LASSO回归解决传统逐步回归的多重共线性问题，并基于SSP2-4.5和SSP5-8.5情景预测未来生长趋势。巴里坤森林的样本采集确保了数据的区域代表性。

【气候变异】
1961-2009年数据显示研究区极端暖夜事件(TN90P)增幅显著(0.64?d/10a)，这与伊朗高压(ITP)和西太平洋副高(WPTP)的协同作用密切相关。树轮分析表明，L.sibirica生长与极端暖昼显著相关(r=0.495)，而P.schrenkiana主要响应TN90P(r=0.640)，揭示出树种对昼夜升温的差异化适应策略。

【未来预测】
LASSO模型预测显示，SSP5-8.5情景下两树种生长速率均提升，但L.sibirica增速(0.019/a)是P.schrenkiana(0.009/a)的2倍，这种分异可能改变未来树线群落结构。值得注意的是，SSP2-4.5情景下生长趋势减弱，表明减缓排放可降低生态失衡风险。

【讨论与意义】
该研究首次量化了天山树线树种对昼夜极端高温的响应阈值，证实物种特异性是预测高山森林动态的关键参数。P.schrenkiana对夜间升温的敏感性可能与其气孔调节策略有关，而L.sibirica的光合最适温度较高使其更适应昼间极端高温。研究提出的"气候极端性-树种功能性状-生长分异"框架，为全球变暖背景下高山生态系统的适应性管理提供了理论依据，尤其强调在CMIP6模型中纳入树种特异性参数的重要性。成果对制定中亚干旱区生态保护政策具有指导价值，也为理解北半球高山树线迁移机制提供了新案例。