凋落叶碳释放是连接陆地和大气碳循环的关键生态过程，是大气CO2浓度的重要调控因子，但凋落叶碳释放速率的全球分布格局及调控机制仍无法通过已有的经验模型得到准确量化，也不能有效地预测如何响应未来气候变化。因此，本研究收集已发表的350篇文献中凋落叶自然分解实验数据，共计8973个时间序列观测值，建立了目前为止关于凋落叶碳释放最全面的数据集。采用单指数模型计算碳释放速率，通过机器学习对气候、植被、土壤、生物等20个因子建立稳健的模型，得到了凋落叶碳释放的全球分布格局，评估了其调控机制，并预测其在未来不同气候情景下的响应。
研究发现，全球凋落叶碳释放速率平均为0.69 year-1（范围为0.09-5.6 year-1）；总体而言，其纬度变化表现出北半球和南半球之间明显的纬度不对称性，主要是植被类型和气候（温度、降水）共同调控的结果。未来气候情景下，预计2071-2100年期间全球凋落叶碳平均停留时间下降2.7%（低碳排放路径：SSP 1-2.6）和5.9%（高碳排放路径：SCP 5-8.5）。值得注意的是，SSP 5-8.5情景下，热带雨林凋落叶碳停留时间增加了4.6%，可能是降水增加限制了凋落物分解。植被类型是解释凋落叶碳释放率全球模式以及对气候变化的响应最有效的指标，未来气温上升可能会加速凋落叶碳流失，特别是在高寒地区，可能引发凋落叶分解与气候变化间的正反馈。本研究首次在全球尺度上提供了关于凋落叶碳释放速率的定量信息，基于样地观察并建模的结果可提升地球系统模型中碳循环参数精度，改善碳循环—气候反馈的预测结果。
研究结果以“Climate warming accelerates carbon release from foliar litter—A global synthesis”为题发表在Global Change Biology。第一作者为福建师范大学地理科学学院博士生陈子豪，通讯作者为吴福忠教授，合作单位包括德国生物多样性综合研究中心、尤里希研究中心、加拿大魁北克大学、美国克莱姆森大学等。本研究得到国家重点研发计划青年科学家项目（2023YFF1305500）和国家自然科学基金（32022056和32171641）资助。
原文链接：https://doi.org/10.1111/gcb.17350
