英國(guó)《自然》周刊8月18日一期刊登題為《我們必須掌握森林科學(xué)——趁現(xiàn)在還來得及》的文章。全文摘編如下:
森林是我們?cè)谔紗栴}上的最大希望之一。
森林如何應(yīng)對(duì)氣候變化?人類對(duì)此的認(rèn)知極度匱乏。以“碳施肥”現(xiàn)象為例——如果二氧化碳在大氣中的濃度增加,植物會(huì)吸收更多二氧化碳。這是大自然迄今為止拯救我們免受氣候變化最糟糕影響的主要機(jī)制之一,但我們對(duì)其未來的軌跡知之甚少。事實(shí)上研究人員并不完全了解氣候變化與各種森林變化過程的相互作用。復(fù)雜而尚未解決的問題包括:氣候變暖如何影響森林健康,氣候變暖如何影響森林的
碳匯功能,以及氣候變暖是否會(huì)改變森林提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。森林是我們的生命維持系統(tǒng),我們應(yīng)該更認(rèn)真給森林把脈。
本周《自然》雜志上的六篇
論文對(duì)這些問題提供了重要見解。這些
論文還強(qiáng)調(diào)了一些必須克服的挑戰(zhàn),以便充分了解森林在應(yīng)對(duì)氣候變化方面的潛力。這些挑戰(zhàn)不僅存在于科學(xué)本身,還涉及森林科學(xué)家如何合作、如何獲得資助(特別是在數(shù)據(jù)收集方面)以及如何培訓(xùn)。
了解植被多樣性
森林科學(xué)是多種學(xué)科的混合體。生態(tài)學(xué)家和植物科學(xué)家測(cè)量世界各地?cái)?shù)以千計(jì)森林地塊的樹木生長(zhǎng)、土壤養(yǎng)分和其他參數(shù)。物理科學(xué)家利用無人機(jī)或衛(wèi)星的遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)森林高度和地上森林生物量等因素。實(shí)驗(yàn)科學(xué)家通過人為改變實(shí)驗(yàn)地塊的溫度或二氧化碳水平等因素,研究森林在變暖的世界中可能的反應(yīng)。由此產(chǎn)生的一些數(shù)據(jù)被另一個(gè)群體吸收:建模者,他們創(chuàng)建了動(dòng)態(tài)全球植被模型(DGVM)。這些模型模擬了碳循環(huán)和水循環(huán)如何隨著氣候變化而變化,為更廣泛的地球系統(tǒng)和氣候模型提供信息,從而為政策制定提供依據(jù)。
不同的DGVM對(duì)森林吸收人為產(chǎn)生的二氧化碳的持續(xù)時(shí)間做出了不同的預(yù)測(cè)。造成差異的一個(gè)原因是,模型對(duì)森林變化過程的假設(shè)很敏感。有許多影響因素——包括溫度、濕度、火情和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)——一般都是單獨(dú)研究的。然而它們之間是相互作用的。
例如,并非所有的DGVM都考慮了土壤磷缺乏對(duì)碳施肥的抑制效應(yīng)。亞馬孫河流域中東部大部分地區(qū)磷含量較低,研究表明,在DGVM中引入磷限制因素會(huì)降低碳施肥效應(yīng)。本周,巴西瑪瑙斯國(guó)家亞馬孫研究學(xué)院的海倫·費(fèi)爾南達(dá)·維亞納·庫(kù)尼亞和她的同事報(bào)告了一項(xiàng)實(shí)驗(yàn),證明了在古老的亞馬孫森林中,土壤乏磷是如何限制碳吸收的。
位于安克雷奇的阿拉斯加太平洋大學(xué)的羅曼·戴爾和他的同事說,模擬北方針葉林隨著氣溫上升向北擴(kuò)散的模型也缺少關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。他們報(bào)告說,一種白云杉出人意料地向北遷移至北極苔原。要解釋這一點(diǎn),就有必要考慮到冬季的風(fēng)(有助于長(zhǎng)距離的擴(kuò)散)以及深厚的積雪和土壤養(yǎng)分(促進(jìn)植物生長(zhǎng))。
提高模型復(fù)雜度
模型通?;谏倭康?ldquo;功能性樹木類型”——例如,“常綠闊葉”或“常綠針葉”。這些樹木被選為地球上6萬多種已知樹種的代表。然而,生態(tài)學(xué)家發(fā)現(xiàn),若要了解一棵樹對(duì)氣候變化的反應(yīng),單個(gè)樹種的生物學(xué)特性很重要。
今年5月,英國(guó)牛津大學(xué)環(huán)境變化研究所的大衛(wèi)·鮑曼和他的同事報(bào)告稱,在過去的35年里,澳大利亞北部24塊潮濕的熱帶土地上的樹木死亡率翻了一番(預(yù)期壽命減半),顯然是空氣越來越干燥造成的。但這是81種主要樹種的平均死亡率:樹種之間的死亡率差異很大,這種差異似乎與樹林的密度有關(guān)。
密歇根大學(xué)安娜堡分校全球變化生物學(xué)研究所的彼得·賴克和他的同事報(bào)告說,溫度和降雨的輕微變化會(huì)導(dǎo)致北方針葉林南部不同樹種的生長(zhǎng)和存活率不同。繁榮的樹種罕見。
模型未能同時(shí)考察多種因素,所以科學(xué)家正在作出挑戰(zhàn)模型假設(shè)的研究結(jié)論。對(duì)于溫帶森林來說,春天來得更早了,大多數(shù)模型認(rèn)為,生長(zhǎng)季節(jié)因此延長(zhǎng),所以木質(zhì)樹干的生物量會(huì)增加。然而,弗吉尼亞州皇家前線史密森保護(hù)生物研究所的克里斯汀娜·安德森-特謝拉和她的同事在溫帶落葉林并沒有發(fā)現(xiàn)這種情況發(fā)生的跡象。建模者都非常清楚,需要提高模型的復(fù)雜度。但他們需要更多數(shù)據(jù)。
保證資金連續(xù)性
要想模型獲得全面、有價(jià)值的數(shù)據(jù),需要進(jìn)行持續(xù)、長(zhǎng)期的觀察,而這取決于能否獲得長(zhǎng)期資金。保證連續(xù)性對(duì)遙感和地面作業(yè)都是一個(gè)問題。前者可能耗資數(shù)億美元,但其長(zhǎng)期數(shù)據(jù)集的價(jià)值是巨大的,意大利佛羅倫薩大學(xué)的喬瓦尼·福齊里領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)證明了這一點(diǎn)。該團(tuán)隊(duì)利用20年的衛(wèi)星數(shù)據(jù)表明,世界上近四分之一的原始森林已經(jīng)達(dá)到了急劇衰退的臨界點(diǎn)。相比之下,基于實(shí)地的數(shù)據(jù)收集作業(yè)成本很低,但在財(cái)務(wù)上也很艱難。
全球森林地球觀測(cè)站(ForestGEO)是從事地面作業(yè)的重要機(jī)構(gòu),它隸屬于總部位于華盛頓特區(qū)的史密森熱帶研究所。ForestGEO監(jiān)測(cè)世界各地750萬株樹木,其工作量是巨大的。例如,目前,F(xiàn)orestGEO正在對(duì)馬來西亞半島某地塊進(jìn)行第八次普查(五年一次),內(nèi)容包括確定35萬棵樹的種群(當(dāng)?shù)丶s有800種樹木),并測(cè)量每個(gè)樹干的周長(zhǎng)。每年需要16名技術(shù)人員來測(cè)量所有的樹木。由于ForestGEO的資金不到位,在巴布亞新幾內(nèi)亞、越南、文萊和厄瓜多爾等國(guó)的類似普查作業(yè)受到了阻礙。
澳大利亞為鮑曼提供了北昆士蘭地塊49年的連續(xù)數(shù)據(jù),這是罕見的,但今后能否保持,也是未知數(shù)。自20世紀(jì)70年代中期以來,澳大利亞公共研究資助機(jī)構(gòu)CSIRO一直在監(jiān)測(cè)——最初是每?jī)赡暌淮?,最近變成每五年一次?019年,由于CSIRO的資金短缺,對(duì)相關(guān)地塊的監(jiān)測(cè)改為每50年一次,科學(xué)家不得不尋找新的資金來源。
如果沒有資金的連續(xù)性,像ForestGEO這樣的機(jī)構(gòu)就無法保障研究人員掌握必要的技能,也無法在資助周期之外收集數(shù)據(jù)。ForestGEO負(fù)責(zé)人斯圖爾特·戴維斯說:“我們培訓(xùn)了一些人才,但因?yàn)楣ぷ鞑环€(wěn)定,人才就流失了。”
不同的森林研究小組正試圖解決這些問題。ForestGEO正在跟熱帶森林科學(xué)聯(lián)盟協(xié)調(diào),促進(jìn)數(shù)據(jù)共享,并鼓舞熟練技工和科學(xué)家的士氣,他們當(dāng)中許多人生活在低收入和中等收入國(guó)家,負(fù)責(zé)大部分的數(shù)據(jù)收集工作。
但我們還需要更有想象力的資助機(jī)制。例如,資助遙感衛(wèi)星的空間機(jī)構(gòu)可以與其他資助機(jī)構(gòu)合作,加強(qiáng)地面數(shù)據(jù)收集能力。期刊也可以采取措施,鼓勵(lì)長(zhǎng)期數(shù)據(jù)收集。
此外,還需要更多的跨學(xué)科合作。美國(guó)能源部正在資助一個(gè)名為NGEE-Tropics(下一代生態(tài)系統(tǒng)試驗(yàn)-熱帶地區(qū))的項(xiàng)目。該項(xiàng)目的建模者將與從事觀察和實(shí)驗(yàn)的研究人員合作,以建立一個(gè)完整的、包含豐富變化過程的熱帶森林模型。此舉令人鼓舞,可以進(jìn)一步推廣。
我們需要記住,森林科學(xué)的大廈依賴科學(xué)家?guī)资陙韽纳种蝎@取的長(zhǎng)期數(shù)據(jù)。我們克服氣候變化的機(jī)會(huì)很小,但如果我們忘了監(jiān)測(cè)地球的基本工作,我們克服氣候變化的機(jī)會(huì)就會(huì)越來越小。
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