日本高山植被秋季叶色亮度在未来气候变化下预计下降：基于相机观测与气候模型的预测

日本国立环境研究所等机构的研究人员针对高山植被秋季叶色"危机"（autumn color crisis）现象，通过重复相机观测（repeated camera observations）和线性混合模型（Linear Mixed Model）分析，揭示了春季返青期（green-up day）提前与秋季叶色亮度（VARI指数）下降的关联。研究预测，在RCP8.5情景下，本世纪末高山叶色亮度可能降低15%，这对生态旅游和物质循环具有双重影响。

　　

每年秋季，北半球温带至亚寒带的山林都会上演一场视觉盛宴——树叶纷纷染上红、黄、橙的绚烂色彩。这种自然现象不仅是重要的文化生态系统服务（cultural ecosystem service），更支撑着价值数十亿美元的生态旅游产业。然而近年来，日本高山地区频繁出现"秋季叶色危机"（autumn color crisis），即树叶未显色就直接脱落的现象，这背后隐藏着怎样的生态机制？又会如何响应未来气候变化？

日本国立环境研究所（National Institute for Environmental Studies）联合信州大学等机构的研究团队，在《Scientific Reports》发表了一项开创性研究。研究人员通过在北海道大雪山（Asahidake）、本州中部室堂（Murodo）和极乐平（Gokurakudaira）三个高山站点设置自动相机，连续5-6年记录高山植被（以Sorbus matsumurana、Betula ermanii等为主）的叶色变化。他们创新性地采用可见光大气阻抗指数（Visible Atmospherically Resistant Index, VARI）量化叶色亮度，结合14种环境因子分析，最终构建了预测模型并推演未来变化。

研究主要运用三项关键技术：1）基于数字重复摄影（digital repeat photography）的长期观测系统，通过划定兴趣区域（AOIs）提取RGB通道值；2）采用线性混合模型（LMM）筛选关键环境驱动因子；3）整合CMIP5气候模型（MIROC5和MRI-CGCM3）与度日模型（degree-day model）预测雪融日（snowmelt day）变化。所有数据均来自高山原位观测和日本气象厅（JMA）的1公里网格气候数据集。

【Green-up day affected autumn leaf color brightness】

研究发现，春季返青日（green-up day）是影响秋季叶色亮度的最关键因素（标准化参数值0.069±0.012），其重要性远超7月均温等传统认知因子。模型显示，返青日每提前1天，秋季VARI峰值降低0.359个单位。这种关联源于早春返青导致叶片寿命延长，衰老叶片生理活性下降，进而影响花青素（anthocyanin）合成。

【Future VARI reduction through earlier snowmelt and green-up】

基于雪融日与返青日的显著相关性（R²=0.47），研究预测：在RCP8.5情景下，2081-2100年日本高山叶色亮度将普遍下降15%，局部降幅可达25%。MRI-CGCM3模型预测的降幅较小（约5%），凸显气候模型的不确定性。这种变化与升温幅度直接相关——年均温升高5°C的区域将面临最显著叶色衰退。

【Vulnerable areas】

空间分析揭示当前年均温>3.5°C的区域（如北海道驹岳、本州越后驹岳）是叶色退化的热点区。这些低海拔高山带本就面临分布区收缩风险，现在其景观美学价值也将受到双重打击。

讨论部分指出，这一发现颠覆了传统认知：与温带树木不同，高山植被叶色亮度主要受春季物候调控而非秋季温度。这种差异可能源于高山环境资源限制，使得叶片寿命成为关键制约因素。研究警示，叶色亮度下降可能造成三方面影响：1）旅游业经济损失（与中国学者预测的温带区旅游收益形成对比）；2）通过凋落物质量改变影响分解速率（decomposition rate）和碳氮平衡（C:N balance）；3）加剧高山物种的分布区收缩压力。

研究团队建议未来应结合无人机（drones）和公民科学（civil science）扩大观测网络，并探索通过人工积雪等生态工程措施保护景观热点区。该成果不仅为高山生态系统应对气候变化提供了新见解，更开创性地将文化服务（cultural service）与生态功能（ecosystem function）研究相结合，为跨学科研究树立了典范。