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撤回文章:由于CO的增加，全球光合作用的历史增长受到限制2

自然体积600，页面253 - 258 (2021）引用本文

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本文是收回了2022年5月30日

本文已被更新

摘要

全球陆地碳汇正在增加1，2，3.，抵消了大约三分之一的人为二氧化碳2每十年释放到大气中1，从而起到减缓的作用4大气CO的增长2．有人建议CO2导致全球光合作用的长期增加，这一过程被称为CO2目前陆地碳汇的很大一部分来自施肥4，5，6，7．由于大气CO的增加而导致的光合作用历史性增加的估计幅度2然而，长期指标和陆地生物圈模型之间的浓度存在数量级上的差异7，8，9，10，11，12，13．这里我们量化了CO的历史效应2通过识别一个出现的约束来研究全球光合作用14，15，16它将陆地生物圈模型与全球碳预算估算相结合。我们的分析表明CO21981 - 2020年间，施肥使全球年光合作用增加了11.85±1.4%，即13.98±1.63碳(平均±95%置信区间)。我们的结果有助于解决全球光合作用对CO的历史敏感性的相互矛盾的估计2，并强调了人为排放对全球生态系统的巨大影响。

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图1:全球光合作用对CO敏感性的约束2．
图2:来自tbm和多个卫星观测的全球年光合作用的长期变化。
图3:LUE理论、tbm和结合理论的卫星观测估算的全球光合作用长期变化的空间差异。

数据可用性

所有用于支持本研究结果的数据都是公开的。新潮模型模拟可从新潮协调员S. Sitch (s.a.sitch@exeter.ac.uk;https://blogs.exeter.ac.uk/trendy/)．多元ENSO指数可从https://psl.noaa.gov/enso/mei/．GIMMS fAPAR数据可从R. Myneni (rmyneni@bu.edu)获得。所用的气候强迫可从东安格利亚大学气候研究小组(https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/)．GPP数据可从马克斯普朗克生物地球化学研究所(https://www.bgc-jena.mpg.de/geodb/projects/Home.php)．FLUXNET塔台的位置可在www.fluxnet.org．

代码的可用性

用于支持这项研究结果的代码可在www.github.com/trevorkeenan/gpp-co2．

改变历史

  • 2022年3月16日

    编者注:请读者注意，本文中报告的不确定性目前存在问题。一旦这个问题得到解决，我们将采取适当的编辑措施。

  • 5月30日

    这篇文章已被撤回。详情请参阅撤稿通知:https://doi.org/10.1038/s41586-022-04869-w

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t.f.k.， X.L.和Y.Z.感谢NASA IDS奖NNH17AE86I的主要支持。T.F.K.感谢NASA奖励80NSSC21K1705和美国能源部(DOE)科学办公室主任，生物和环境研究办公室根据合同DE-AC02-05CH11231作为RUBISCO SFA的一部分，以及DOE ECRP奖励DE-SC0021023的额外支持。M.G.D.K.感谢澳大利亚研究委员会(ARC)极端气候卓越中心(CE170100023)、ARC发现基金(DP190101823)和新南威尔士州研究吸引和加速计划的支持。国际科学院承认帝国理工学院生态系统和环境的重大挑战倡议，以及欧盟地平线2020研究和创新计划下的欧洲研究委员会(ERC)(资助协议编号:no。787203领域)。N.G.S.感谢NSF DEB-2045968和德克萨斯理工大学的支持。bds由瑞士国家科学基金会资助。PCEFP2_181115。ct由劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)的劳伦斯研究员奖、能源部LLNL合同DE-AC52-07NA27344和LLNL- ldrd计划项目20-ERD-055支持。我们感谢R. Myneni和Z. Zhu提供的fAPAR数据集，感谢马克斯·普朗克生物地球化学研究所生物地球化学整合部提供的升级版GPP数据。 We thank the TRENDY team for the provision of the DGVM simulations, and the researchers of the Global Carbon Project for making their data publicly available. We thank A. Walker for useful discussions on interpreting the deuterium isotopomer results, and acknowledge the stimulating discussions during the Integrating CO2施肥证据流和理论(ICOFEST) 2018年9月会议，是由美国能源部、科学办公室、生物和环境研究办公室资助的FACE模型数据合成项目的一部分。

作者信息

作者及隶属关系

  1. 美国加州大学伯克利分校环境科学、政策与管理系

    基南，罗晓霞，张玉林，周顺生

  2. 美国加州伯克利劳伦斯伯克利国家实验室气候与生态系统科学部

    基南，罗晓霞，张玉林，周顺生

  3. 新加坡国立大学地理学系，新加坡

    x罗

  4. ARC极端气候卓越中心，悉尼，新南威尔士，澳大利亚

    m·g·德·考威

  5. 新南威尔士大学气候变化研究中心，悉尼，新南威尔士，澳大利亚

    m·g·德·考威

  6. 英国布里斯托尔大学生物科学学院

    m·g·德·考威

  7. 澳大利亚新南威尔士州彭里斯，西悉尼大学霍克斯伯里环境研究所

    梅德林

  8. 伦敦帝国理工学院生命科学系，英国阿斯科特

    普伦蒂斯

  9. 澳大利亚新南威尔士州北莱德麦考瑞大学生物科学系

    普伦蒂斯

  10. 清华大学地球系统科学系，北京海淀

    普伦提斯，王宏

  11. 瑞士苏黎世联邦理工学院环境系统科学系

    B. D.贮料机

  12. 瑞士联邦森林、雪和景观研究所，瑞士伯门斯多夫

    B. D.贮料机

  13. 德克萨斯理工大学生物科学系，美国德克萨斯州卢伯克

    n·g·史密斯

  14. 物理和生命科学理事会，劳伦斯利弗莫尔国家实验室，利弗莫尔，加州，美国

    c .报考

  15. 麻省理工学院土木与环境工程系，波士顿，美国

    c .报考

  16. 北京大学城市与环境科学学院中法地球系统科学研究所，中国北京

    y张

  17. 哥伦比亚大学的Lamont-Doherty地球天文台，美国纽约州帕利塞德斯

    美国周

  18. 哥伦比亚大学地球研究所，美国纽约

    美国周

  19. 哥伦比亚大学地球与环境工程系，美国纽约

    美国周

  20. 北京师范大学地理科学学院地表过程与资源生态国家重点实验室，北京

    美国周

作者
  1. t·f·基南
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  2. x罗
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  3. m·g·德·考威
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  4. 梅德林
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  5. 普伦蒂斯
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  6. B. D.贮料机
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  7. n·g·史密斯
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  8. c .报考
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  9. h .王
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  10. y张
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  11. 美国周
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贡献

T.F.K.设计了这项研究，进行了分析，并撰写了手稿。X.L.协助对新潮模型数据进行重划。m.g.d.k.、b.d.s.、i.c.p.、h.w.、n.g.s.、b.e.m.、X.L.和S.Z.就遥感实施提供了反馈。S.Z.和Y.Z.提供了紧急约束实现的反馈。B.S.提供了关于新潮模型数据解释的反馈。所有作者都对结果和手稿进行了讨论和评论。

相应的作者

对应到t·f·基南．

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有利益竞争。

额外的信息

同行评审信息自然感谢Peter Cox, Alexander Winkler和其他匿名审稿人对这项工作的同行评审所做的贡献。同行评审报告是可用的。

出版商的注意施普林格自然对出版的地图和机构从属关系中的管辖权主张保持中立。

这篇文章已被撤回。详情请参阅撤稿通知:https://doi.org/10.1038/s41586-022-04869-w

扩展的数据图形和表格

图1全球初级光合作用(GPP)对CO敏感性的关系2\ (({{\ boldsymbol{\β}}}_ {{\ bf {R}}} ^ {{\ bf {GPP}}}) \)而陆地碳汇(年代土地， PgC y−1)．

的紧急约束\({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm {GPP}}} \)是否可以与用标准化方法得到的结果相比较年代土地，尽管相关的不确定性相当高，由于无法解释的方差\({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm {GPP}}} \)～年代土地的关系。红线和阴影区域显示了模型之间的最佳线性拟合，以及相关的95%预测区间。

扩展数据图2陆地生物圈模型预测全球碳汇的多元线性模型。

一个陆地生物圈模型(TBM)对全球碳汇的预测是光合作用对CO的模拟敏感性的函数2\(({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm {GPP}}}) \)，模拟呼吸对CO的敏感性2\(({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm{侦察}}})\)模拟的非呼吸碳通量的大小(\ (rm{\伽马}}{\ \)(扩展数据表2)．红线和阴影区域显示了模型之间的最佳线性拟合，以及相关的95%预测区间。b，模型中包括的每个术语的效应大小(平均，95% CI)，它估计了改变每个预测值对响应的主要影响，平均掉其他预测因素的影响。TBM的名称和详细信息在扩展数据表中提供1．所使用的线性模型的详细信息见扩展数据表2．

扩展数据图3全球光合作用对CO敏感性的紧急约束2．

一个全球初级光合作用(GPP)对CO敏感性的关系2模拟的陆地碳汇(PgC y－1)，相对而言(∆GPP(%))。垂直的灰色阴影显示了全球碳项目估计的1982年至2012年期间观测到的陆地剩余碳汇的范围。红线和阴影区域表示各模型之间的最佳线性拟合，以及相关的95%预测区间，水平虚线表示GPP对CO敏感性的隐含紧急约束2．该图再现了图。1，但包括模型名称，这些名称对应于扩展数据表中给出的标签1．参见扩展数据图。1GPP对CO的敏感性之间的潜在关系2以及陆地碳汇。b，不确定性有助于全球光合作用对CO的约束敏感性2．的无约束概率密度函数(PDF)分布\({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm {GPP}}} \)跨模型(黑线，灰条)，它假设所有的新潮模型都是等可能的条件是正确的，并且它们来自高斯分布。橙色区域表示通过应用(约束)得到的概率分布。一个)为跨模型关系，橙色区域的虚线和虚线表示不同不确定性来源的相对贡献(见方法)．

图4周期选择对全球初级光合作用(GPP)对CO敏感性影响的评估2\ (({{\ boldsymbol{\β}}}_ {{\ bf {R}}} ^ {{\ bf {GPP}}}) \)．

地球剩余碳汇的估计(年代土地)的数据被分为两个15年的时间段(1982-1997年(一个，b)及1998至2012年(c，d))和紧急约束方法(见方法)独立地应用于每个时期，使用这些时期的土地汇的GCP估计值来估计的约束值\({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm {GPP}}} \)从全球动态植被模型(扩展数据表1)．估计年代土地在面板一个而且c是年代土地~ 1 +\({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm {GPP}}} \)+\({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm{侦察}}}\)+\({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm{侦察}}}\)：\(伽马}{\ \)．垂直虚线一个而且c表示该时期平均剩余汇的GCP估计值。红线和阴影区域一个而且c显示模型之间的最佳线性拟合，以及相关的95%预测区间。

图5全球热带森林年初级生产总值(GPP)的长期变化

在新潮模型集合中，陆地生物圈模型(tbm)估算的GPP考虑了时间动态CO2和固定气候和土地利用(橙色，实验S1)，时间动态CO2和气候，固定土地利用(红色，实验S2)，或时间动态CO2、气候和土地利用(紫色，实验S3)。阴影区域表示在整个新潮集合的年度估计的平均值和标准误差。遥感(RS) GPP考虑了时间动态气候和土地利用，以及固定(蓝色)或变化(红色)CO2．热带森林代表热带纬度(23.5°N: 23.5°S)的常绿阔叶林分类。

扩展数据图6 CO效果评估2对FLUXNET 2015数据集所包括地点的全球初级光合作用(GPP)进行了研究。

（一个) FLUXNET 2015开放获取数据库中206个站点中每个站点观测记录长度的分布。垂直的红线表示站点记录长度的中位数(5年)。（bCO的预期效果2通过比较FLUXNET 2015数据库中所有站点月观测的原始(x轴)和更新(y轴)基于遥感的方法预测的GPP来证明96．各站点的平均预期差异为2.39%。

图7全球和高纬度陆地碳循环变化。

全局变量(一个，b，c)和北部地区(北纬> 45°)(d，e，f)产地来源证的贡献2(橙色阴影区域，来自TRENDYv6 CO .2-仅模拟(S1))和气候(红色阴影区域，来自TRENDYv6 CO之间的差异2-仅模拟和CO2+气候模拟(S2-S1))，到年净生态系统生产力(NEP)、总初级生产(GPP)和生态系统呼吸(RECO)的长期(1900-2016)变化。阴影区域代表了年平均值和标准误差在新潮模型集合。气候变化对高纬度生态系统的影响很大，增加了GPP (e)及RECO (f)．然而，这并未转化为对全球碳循环的重大影响(一个- - - - - -c)．

扩展数据表1所使用的陆地生物圈模型(tbm)
全尺寸表
扩展数据表2根据陆地生物圈模型估算的陆地汇线性模型
全尺寸表
扩展数据表3\({\β}_ {{\ rm {R}}} ^ {{\ rm {GPP}}} \)从现有代理
全尺寸表

补充信息

关于本文

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引用本文

基南，t.f.，罗，X.，德考韦，M.G.et al。撤回文章:由于CO的增加，全球光合作用的历史增长受到限制2．自然600， 253-258(2021)。https://doi.org/10.1038/s41586-021-04096-9

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