Tropenwälder nähern sich kritischen Temperaturschwellen

Mar 25, 2024

Natur (2023)Diesen Artikel zitieren

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Die kritische Temperatur, ab der die Photosynthesemaschinerie in tropischen Bäumen zu versagen beginnt, liegt im Durchschnitt bei etwa 46,7 °C (Tkrit)1. Es bleibt jedoch unklar, ob sich die Blatttemperaturen der tropischen Vegetation diesem Schwellenwert nähern oder dies aufgrund des Klimawandels bald tun werden. Hier haben wir herausgefunden, dass die Temperaturen der pantropischen Baumkronen, die unabhängig von einzelnen Blattthermoelementen, Pyrgeometern und Fernerkundung (ECOSTRESS) trianguliert wurden, in Trockenperioden Mittagsspitzentemperaturen von etwa 34 °C aufweisen, mit einem langen Hochtemperaturschwanz, der 40 °C übersteigen kann. Blatt-Thermoelementdaten von mehreren Standorten in den Tropen deuten darauf hin, dass selbst innerhalb von Pixeln mit gemäßigten Temperaturen die oberen Blätter des Blätterdachs Tcrit in 0,01 % der Fälle überschreiten. Darüber hinaus führten Experimente zur Erwärmung der Blätter des oberen Blätterdachs (+2, 3 bzw. 4 °C in Brasilien, Puerto Rico und Australien) zu einem nichtlinearen Anstieg der Blatttemperaturen, wobei die Spitzentemperaturen der Blätter Tcrit in 1,3 % der Fälle überstiegen (11 % für mehr als 1,3 %). 43,5 °C und 0,3 % bei mehr als 49,9 °C). Unter Verwendung eines empirischen Modells, das diese Dynamik einbezieht (validiert mit Daten aus Erwärmungsexperimenten), haben wir herausgefunden, dass tropische Wälder einem Anstieg der Lufttemperatur um bis zu 3,9 ± 0,5 °C standhalten können, bevor ein potenzieller Wendepunkt in der Stoffwechselfunktion erreicht wird, wobei jedoch weiterhin Unsicherheiten hinsichtlich der Plastizität und des Klimawandels bestehen Der Tcrit-Bereich tropischer Bäume und die Auswirkung des Blattsterbens auf das Baumsterben könnten diese Vorhersage drastisch ändern. Die 4,0 °C-Schätzung liegt innerhalb des „Worst-Case-Szenarios“ (repräsentativer Konzentrationspfad (RCP) 8,5) der Klimawandelvorhersagen2 für tropische Wälder und daher liegt es immer noch in unserer Entscheidungsgewalt (z. B. indem wir nicht den RCP 6,0 verwenden). oder 8,5 Route) das Schicksal dieser kritischen Bereiche von Kohlenstoff, Wasser und Biodiversität3,4.

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Fakultät für Informatik, Informatik und Cybersysteme, Northern Arizona University, Flagstaff, AZ, USA

Christopher E. Doughty, Jenna M. Keany und Benjamin C. Wiebe

Abteilung für Meeres-, Erd- und Atmosphärenwissenschaften, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA

Camilo Rey-Sanchez

College of Forest Resources and Environmental Sciences, Michigan Technological University, Houghton, MI, USA

Kelsey R. Carter

Abteilung für Erd- und Umweltwissenschaften, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, USA

Kelsey R. Carter

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Kali B. Middleby und Alexander W. Cheesman

Abteilung für Erdsystemwissenschaften, University of California, Irvine, CA, USA

Michael L. Goulden

Abteilung für Atmosphärenwissenschaften, Universität São Paulo, São Paulo, Brasilien

Humberto R. da Rocha

Forschungszentrum für Atmosphärenwissenschaften, State University of New York in Albany, Albany, NY, USA

Scott D. Miller

Environmental Change Institute, School of Geography and the Environment, Universität Oxford, Oxford, Großbritannien

Yadvinder Malhi und Imma Oliveras Menor

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Universität Leeds, Leeds, Großbritannien

Emanuel Gloor

Smithsonian Tropical Research Institute, Balboa, Ancon, Republik Panama

Martijn-Slot

AMAP (Botanik und Modellierung der Pflanzen- und Vegetationsarchitektur), CIRAD, CNRS, INRA, IRD, Universität Montpellier, Montpellier, Frankreich

Imma Oliveras Minor

Western Sydney University, Hawkesbury Institute for the Environment, Penrith, New South Wales, Australien

Kristine Y. Crous

Schmid College of Science and Technology, Chapman University, Orange, CA, USA

Gregory R. Goldsmith und Joshua B. Fisher

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CED, GRG, IOM, YM und JBF haben die Studie entworfen. CED und JMK analysierten die Fernerkundungsdaten. CED, MLG, HRdR, SDM, SF, EG, CR-S., MS, KRC, KYC, KBM und AWC sammelten und analysierten die empirischen Daten. CED hat das Modell erstellt. CED und BCW haben die öffentlichen Daten und den Code vorbereitet. CED hat das Papier mit Beiträgen von GRG, KYC, JBF und IOM verfasst

Korrespondenz mit Christopher E. Doughty.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Nature dankt Ben Bond-Lamberty, David Schimel und den anderen, anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit. Peer-Reviewer-Berichte sind verfügbar.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Tropische Waldregionen in A) Amazonas, B) Zentralafrika und C) Südostasien, die für den Abruf von ECOSTRESS LST- und SMAP-Daten verwendet werden. Der rote Bereich wurde zur Ermittlung der ECOSTRESS LST mit dem Pyrgeometer verwendet.

(A) Lineare Regression der Überdachungstemperatur gegenüber der Bodenfeuchtigkeit (40 cm Tiefe) am km 83 Eddy-Kovarianz-Turm (r2 = 0,46, P = 7e-10, N = 62). (B) Lineare Regression der Baumkronentemperatur als Funktion der Lufttemperatur während sonniger Perioden während der Regenzeit (grüne Kreise) und der Trockenzeit (rote Kreise) am Eddy-Kovarianz-Turm bei km 83 in der Region Tapajos in Brasilien. Die rote Linie zeigt eine lineare Anpassung für die Trockenzeit (r2 = 0,96, P = 3e-21, N = 29) und die untere Linie ist eine Eins-zu-Eins-Linie. (C) Lineare Regressionen der Überdachungstemperatur als Funktion des latenten Wärmeflusses für warme (>30 °C) Perioden (r2 = 0,50, P = 0,009, N = 11) am km 83 Eddy-Kovarianz-Turm in der Region Tapajos in Brasilien . (D) Lineare Regression (r2 = 0,75, P = 2e-5, N = 16) unter Verwendung der Daten aus Abb. 1a, Vergleich der ECOSTRESS-Trockenzeit mit den Pyrgeometer-Trockenzeitdaten der Tapajos (Km 83).

Histogramme der Baumkronentemperaturen als (oben) 30-minütige Durchschnittsperioden und (unten) zweisekündige Momentanbeobachtungen, wobei die gesamte Kurzwellenenergiebelastung >1000 W m−2 beträgt, gemessen mit einem nach unten gerichteten Pyrgeometer in der Region Tapajos in Brasilien.

Thermoelementmessungen an der Oberseite tropischer Blätter für normale (blau) und erwärmte Blätter (rot) für Brasilien (+2 °C), Puerto Rico (+3 °C) und Australien (+4 °C). Die Einschübe zeigen die Long-Tail-Verteilung der Temperaturen und der Text zeichnet die höchste Blatttemperatur auf.

Thermoelementmessungen an der Krone tropischer Blätter für (oben) Brasilien km 67, (Mitte) Panama und (unten) den Atlantischen Regenwald in Brasilien. Die Einschübe zeigen die Long-Tail-Verteilung der Temperaturen und der Text zeichnet die höchste Blatttemperatur auf. Die Neubeprobung geht von einer ähnlichen Anzahl von Proben (~N = 400) bei 38 °C für beide Standorte aus und passt eine Kurve an, um den langen Schwanz zu extrapolieren. Der Atlantische Wald ist ein kühlerer Wald (auf ~1000 m) und die Durchschnittstemperatur des Amazonas ist ~4 °C höher als die des Atlantischen Waldes.

Zeiträume, in denen die Blätter während des Tapajos-Erwärmungsexperiments um >8 Minuten erwärmt wurden, für einzelne Blätter (dünne Linien) und gemittelt (dicke rote Linie). Der Text in der Abbildung gibt den Prozentsatz der Zeit an, in der die Blätter Tkrit für mehr als 6 und 8 Minuten überschreiten.

Verfahren zur Ermittlung der Spitzentemperaturen im Blätterdach mithilfe von ECOSTRESS-Daten für Zentralafrika. (A) Log10-Histogramm der Temperaturen für (B) eine Region Zentralafrikas. Eine Tageskurve, die alle ECOSTRESS LST-Daten für Zentralafrika im Vergleich zur Tageszeit (C) und der Jahreszeit (D) zeigt. (E) SMAP-Bodenfeuchtigkeitsdaten (m3 m−3), die Perioden mit trockenem Wetter zeigen.

Verfahren zur Ermittlung der Spitzentemperaturen im Blätterdach mithilfe von ECOSTRESS-Daten für Südostasien. (A) Log10-Histogramm der Temperaturen für (B) eine Region Zentralafrikas. Eine Tageskurve, die alle ECOSTRESS LST-Daten für Südostasien im Vergleich zur Tageszeit (C) und der Jahreszeit (D) zeigt. (E) SMAP-Bodenfeuchtigkeitsdaten (m3 m−3) zeigen Perioden mit trockenem Wetter.

Wir zeigen die räumliche Verteilung der LST-Daten für drei Sensoren (VIIRS, MODIS und ECOSTRESS) für ähnliche Zeiträume (18.–28. September 2019) für ähnliche Gebiete im Amazonasbecken. Der Unterschied zwischen links, Mitte und rechts besteht in unterschiedlichen Datenqualitätsflags für kein Flag (links), QF g1 aus Ergänzungstabelle 1 (Mitte) und QF g2 (rechts). Wir haben drei Stufen von Qualitätsflags verwendet (ECOSTRESS – G1 – 3522 und 3520, G2 = 3520, VIIRS – G1 – 12001, 15841, 11745, 32225 und G2 = 32225 und MODIS – G1 – 0 und 65 und G2 – 0). die in Extended Data Abb. 1a dargestellte Region im gleichen Zeitraum (18. September bis 28. September 2019). Die Qualitätskennzeichen waren komplex mit 136 für ECOSTRESS und 229 für VIIRS (aber nur 8 für MODIS).

(oben) Wir zeigen log10-Histogramme von LST-Daten für drei Sensoren (VIIRS, MODIS und ECOSTRESS) für ähnliche Zeiträume (18.–28. September 2019) für ähnliche Gebiete im Amazonasbecken. Der Unterschied zwischen links, Mitte und rechts besteht in unterschiedlichen Datenqualitätsflags für kein Flag (links), QF g1 aus Ergänzungstabelle 1 (Mitte) und QF g2 (rechts). Wir haben drei Stufen von Qualitätsflags verwendet (ECOSTRESS – G1 – 3522 und 3520, G2 = 3520, VIIRS – G1 – 12001, 15841, 11745, 32225 und G2 = 32225 und MODIS – G1 – 0 und 65 und G2 – 0). die in Extended Data Abb. 1a dargestellte Region im gleichen Zeitraum (18. September bis 28. September 2019). (unten) – Ein skalierter Vergleich für denselben Datensatz, der die viel höhere Auflösung von ECOSTRESS im Vergleich zu VIIRS und MODIS LST zeigt.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Doughty, CE, Keany, JM, Wiebe, BC et al. Tropenwälder nähern sich kritischen Temperaturschwellen. Natur (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06391-z

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Eingegangen: 31. August 2021

Angenommen: 30. Juni 2023

Veröffentlicht: 23. August 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06391-z

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