气候约束与热适应塑造了生态系统光合最适温度对生长温度的表观响应

《Journal of Geophysical Research: Biogeosciences》：Climatic Constraints and Thermal Adjustment Shape the Apparent Response of Ecosystem Photosynthetic Optimum Temperature to Growth Temperature

　　

摘要

生态系统总初级生产力（GPP）达到峰值时所对应的表观最优气温（$T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$）在全球范围内表现出与本地生长温度（以生长季日均最高温度 $T_{\text{gs}\hspace*{.5em}\max }^{\text{air}}$ 表征）的正相关关系。尽管这一空间协变关系已被认知，但驱动 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$ 变异的内在机制仍不明确。结合原位与卫星反演的GPP测量数据，我们发现生长温度比植物功能型（PFT）身份更强烈地大尺度相关于 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$，而 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$ 对 $T_{\text{gs}\hspace*{.5em}\max }^{\text{air}}$ 的敏感性在不同PFT之间存在差异。这种对生长温度的强依赖性被一个简单的机理型光合作用模型及动态全球植被模型集合所重现。随后，我们进行因子实验模拟，检验两种可能潜在驱动 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$–$T_{\text{gs}\,\max }^{\text{air}}$ 涌现关系的主导机制：光合能力的生化热调节（驯化与适应）以及次优气象条件。结果表明，所观测到的关系不能单独归因于任何一种机制。生化热调节对北方针叶林及部分温带地区表观 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$ 的降低贡献显著，而次优环境条件——包括伴生的高蒸气压亏缺、光照受限以及生理适宜温度出现频率偏低——同样制约了诊断的最优值，其相对贡献在不同地区间差异显著。这些发现提醒我们，不应将表观 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$–生长温度关系直接解读为固有效应生理驯化或生态系统对长期变暖的内在韧性。

通俗语言摘要

生态系统总初级生产力（GPP）对气温表现出非线性响应。GPP达到峰值时的最优气温（$T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$）已被观测到与生长季温度呈正相关。利用原位与卫星数据，我们发现生长季温度（$T_{\text{gs}\hspace*{.5em}\max }^{\text{air}}$）比植被大类更能解释 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$ 的空间变异，尽管 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$–$T_{\text{gs}\hspace*{.5em}\max }^{\text{air}}$ 关系的强度在不同植被类型间存在差异。为揭示其成因，我们构建了一个简单的机理型光合作用模型，并通过逐一移除假设因素进行模拟。我们发现 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$ 的变异部分归因于光合作用的生理热调节——植物通过调整酶活性以适应盛行温度以更为高效地运作。同时，$T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$ 的时空变异也受到次优环境条件的影响。具体而言，水分亏缺、光照受限以及适宜温度罕见出现均倾向于降低 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$，但其相对贡献在不同地区间差异显著。因此，不应单独依据观测到的 $T_{\text{opt}}^{\text{eco}}$–生长温度关系来推断生理驯化能力或生态系统生产力对未来变暖的长期韧性。

利益冲突

作者声明与本研究相关的无利益冲突。

数据可用性声明

光合作用模型、模拟配置及数据分析代码可在Zenodo（He, 2026）上获取。涡度相关数据于2023年3月4日从FLUXNET（https://fluxnet.org/）和AmeriFlux（https://ameriflux.lbl.gov/）数据系统获取。数据处理遵循Pastorello等人（2020）的方法。详细站点信息见附表S1。MODIS产品从NASA EOSDIS陆地过程分发主动数据中心获取，包括植被指数（Didan, 2015）和土地覆盖类型（Friedl & Sulla-Menashe, 2015）。TRENDY v6 GPP数据从sftp [e-mail]获取（Le Quéré等人, 2018）。GOSIF GPP数据可在全球生态学数据仓库获取（Li & Xiao, 2019）。

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