全球森林出现的广泛“绿化悖论”：虽然绿色程度增加，但气候变化风险也随之上升

《Journal of Environmental Management》：Widespread “greening paradox” of global forests: Increased greenness but higher climate change risks

　　摘要
过去二十年间，全球森林普遍表现出绿化趋势，这通常被视为生态系统恢复和碳封存能力提升的积极信号。然而，广泛绿化背景下气候脆弱性的演变情况尚未在全球森林中进行评估。为填补这一研究空白，本研究通过将植被敏感性指数（VSI）应用于三种卫星衍生的叶面积指数（LAI）产品和FLUXNET地面观测数据，分析了2003-2020年间全球森林沿绿化梯度的气候变化风险变化。这里所指的气候变化风险是通过结合VSI数值及其时间趋势的综合性指标来量化的生态脆弱性。研究结果表明，在2003-2020年间，超过70%的全球森林出现了绿化现象。虽然VSI数值总体上从热带森林向寒冷地区森林递减，但其时间趋势在寒冷地区森林为正，而在热带森林为负，温带森林的净变化较小。关键的是，我们发现气候变化风险沿绿化梯度逐渐增加，揭示了全球森林中普遍存在的“绿化悖论”，这一悖论在热带森林中最为明显。这一悖论的表现主要与热带森林的温度和降水量、温带森林的温度以及寒冷地区森林的温度和太阳辐射有关。我们的研究揭示了森林绿化与加剧的气候变化风险之间存在广泛关联，强调需要制定考虑到这种绿化悖论的森林管理和适应策略。

引言
作为全球陆地生态系统的重要组成部分，森林在缓解气候变化（Forzieri等人，2022年）和调节全球碳、能量和水循环（Liu等人，2025a年）方面发挥着至关重要的作用。由于大气CO2浓度上升、气候变暖和人类活动的影响，近几十年来全球范围内观察到了广泛的森林绿化现象（Song等人，2018年；Piao等人，2020年），这表明森林冠层结构发生了显著变化（Zeng等人，2023年）。然而，这种绿化现象对森林气候敏感性的影响仍存在争议，且沿绿化梯度的气候敏感性变化尚不清晰。因此，评估绿化背景下森林气候敏感性的时空变异性对于识别森林生态系统中的潜在气候变化风险以及为森林管理提供科学指导至关重要。自2000年以来的大量观测证据表明，全球森林普遍且显著地发生了绿化趋势。这些研究通常使用遥感数据（如叶面积指数（LAI）、Landsat地表反射率、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）和太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）来记录这种广泛的绿化现象（Zhu等人，2016年），而这在不同气候区之间具有高度一致性（Cortés等人，2021年）。地面研究通过通量塔测量（Yan等人，2025年）和生物量数据（Brandt等人，2015年）进一步证实了这一现象的存在，表明其发生在全球和局部尺度上。总体而言，这些研究表明，过去二十年中森林绿色程度的显著增加已成为全球森林生态系统变化的关键特征。

森林绿化被广泛解读为生态系统恢复、可持续管理、碳封存能力增强和生物多样性保护的积极信号。绿色程度的提高增强了CO2吸收，从而加强了陆地碳汇并有助于缓解气候变化（Kauppi等人，2020年）。绿化还与更密集的冠层结构、增加的生物量和扩展的根系相关，这些因素增强了栖息地复杂性并支持了更多的生物多样性。此外，更大的叶面积改善了森林的蒸散作用和水循环效率，有助于调节区域水文并减轻洪水和土壤侵蚀的风险（Zeng等人，2018年）。一些证据还表明，绿化可能提高森林对野火和干旱等干扰的抵抗力（Koontz等人，2020年），同时通过生态旅游和可持续的林产品产业支持当地经济（Sivadas，2022年）。总之，这些发现强调了绿化现象显著增强了森林生态系统服务（Buotte等人，2020年）。然而，新的证据对“植被绿色程度增加会均匀增强陆地生态系统功能”的假设提出了挑战。Yan等人（2024b）指出，全球大规模和长期绿化可能会掩盖树木死亡等生态退化现象。同样，在北美，气候驱动的树木死亡事件日益被广泛的长期绿化趋势所掩盖（Yang和Anderegg，2026年）。同样，在地中海森林中，广泛的夏季绿化掩盖了结构上的脆弱性（Dalmonech等人，2026年）。此外，在印度（Das等人，2023年）和黄土高原（Wang等人，2023年）的研究表明，生态系统功能并不总是随着绿化程度的增加而改善。最近，Zhong等人（2025年）记录了亚马逊保护区的“绿化悖论”，即森林绿化与增加的脆弱性和降低的稳定性同时发生。这一悖论背后有多种因素：在半干旱和干旱地区，增强的绿化加剧了蒸发蒸腾作用，导致土壤水分耗尽和抗旱能力下降（Liu等人，2025b）；在高纬度或水分有限的地区，增加的叶面积降低了森林的反照率，使森林更容易受到热浪等极端事件的影响（Lan等人，2025年）；此外，大规模油棕种植驱动的绿化往往导致东南亚森林生态系统结构简化，从而造成生物多样性丧失和林分退化（Wang等人，2025b）。总体而言，关于森林绿化的争论突显了在持续绿化趋势下评估全球森林如何响应气候变化的必要性，特别是为了理解潜在的脆弱性机制。

植被气候敏感性衡量了生态系统对气候扰动的响应，但在全球森林广泛绿化背景下其时空模式仍不清晰。传统上，植被气候敏感性是通过一阶统计量（如偏相关系数）或线性回归分析来量化（Gao等人，2020年；Zeng等人，2022年）。Seddon等人（2016年）提出了一个综合的植被敏感性指数（VSI），该指数同时考虑了一阶和二阶统计量。VSI已被广泛应用于不同地区和生态系统的的气候-植被相互作用研究，例如亚洲（Yuan等人，2021年）、非洲（Zhao等人，2019年）、美洲（Adolf等人，2020年）和中国（Zhu等人，2019年）。为了捕捉时间动态，VSI框架通过滑动时间窗口方法进行了扩展，使得可以在全球（Chen等人，2024年）和地区尺度（如中国（Jiang等人，2022年）及青藏高原（Wu等人，2024年）进行时变敏感性分析。然而，关于绿化背景下全球森林气候敏感性的时空动态的研究仍然很少。一项针对热带森林的最新研究揭示了沿绿化梯度的气候敏感性增加现象，即“绿化悖论”（Zhong等人，2026年）。然而，现有对此悖论的评估仅限于热带森林，尚未探讨它是否也发生在温带和寒冷地区森林中。基于这些考虑，我们扩展了Zhong等人（2026年）的框架，结合三种卫星衍生的LAI产品和地面涡度协方差通量数据，全面评估了绿化趋势下VSI的时空变异性。本研究旨在：(i) 探究全球森林的绿化趋势（第3.1节）和VSI的时空模式（第3.2节），(ii) 揭示沿绿化梯度的气候变化风险，从而评估全球森林中“绿化悖论”的发生情况（第3.3节），以及 (iii) 确定导致“绿化悖论”的气候因素（第3.4节）。在本研究中，“气候变化风险”一词是指植被对气候变异性敏感性的数值和时间趋势，而不是指所有与气候相关的社会或极端灾害的全面评估。我们的发现为理解森林绿化的生态影响提供了重要见解，并为制定科学的森林管理策略奠定了理论基础。

数据来源
本研究使用的气候数据来自欧洲中期天气预报中心（ECMWF）开发的ERA5-Land再分析数据集。该数据集提供了自1950年以来的全球月度气候数据，采用0.1°×0.1°的空间分辨率，可从Copernicus气候数据存储库免费获取。本文选择了三个ERA5-Land气候变量，包括2米高度处的空气温度（°C）和向下表面太阳辐射（W/m2）。

2003-2020年全球森林的生长趋势
所有三个LAI数据集均显示过去二十年全球森林普遍存在绿化趋势（图1 a–c）。超过70%的森林区域出现了绿化现象，其中仅有约30%的绿化趋势具有统计显著性（p < 0.05）。显著的退绿趋势主要发生在亚马逊北部、刚果盆地东南部、北美东部和东南亚热带森林的南部地区。图1中的箱形图显示，绿化程度的变化相当大。

讨论
三个基于卫星的LAI产品证实，在2003-2020年间，超过70%的全球森林发生了绿化现象（图1），这与之前的广泛绿化报告一致（Zhu等人，2016年；Chen等人，2019b；Piao等人，2020年）。温带森林的绿化程度最高，其次是寒冷地区和热带森林。不同气候区域的绿化主要驱动因素各不相同。在寒冷地区森林中，明显的气候变暖延长了生长季节并促进了融雪。

结论
本研究通过将VSI指标应用于三种LAI数据和FLUXNET地面观测数据，分析了全球森林沿绿化梯度的气候变化风险变化。根据研究结果，可以得出以下结论：
(1) 2003-2020年间，超过70%的全球森林出现了绿化现象，其中温带森林的绿化程度最高，其次是寒冷地区和热带森林。
(2) 热带森林的VSI值最高（约60），其次是……

作者贡献声明
Jin Tingyuan：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、软件应用、方法论。
Zhong Chaohui：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、方法论、研究设计。
Chen Jiahao：撰写——审稿与编辑、正式分析。
Yang Han：可视化。
Zhang Zijia：数据整理。
Hu Zhongmin：数据整理。
Wu Kai：撰写——审稿与编辑、监督、资金争取。

利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢
本研究得到了中国国家自然科学基金（32560278）和海南省自然科学基金（425QN249、423MS117）的支持。

我们使用了FLUXNET2015数据集。本研究使用了FLUXNET社区获取和共享的涡度协方差数据，包括AmeriFlux、AfriFlux、AsiaFlux、CarboAfrica、CarboEuropeIP、CarboItaly、CarboMont、ChinaFlux、Fluxnet-Canada、GreenGrass、ICOS、KoFlux、LBA、NECC、OzFlux-TERN、TCOS-Siberia等网络的数据。

作者信息
Jin Tingyuan | Zhong Chaohui | Chen Jiahao | Yang Han | Zhang Zijia | Hu Zhongmin | Wu Kai
海南大学生态学院，海口，570000，中国