夏建阳教授研究团队在《Global Ecology and Biogeography》上发现非结构性碳水化合物驱动植被生产力

作者简介：

华东师范大学生态与环境科学学院在读博士研究生涂智琴为本文第一作者，导师夏建阳教授为通讯作者。华东师范大学平佳烨博士（现为德国马普生物地球化学研究所博士后）、边晨昱博士（现为美国康奈尔大学博士后）、崔二乾副教授为本文共同作者。该研究工作受到国家自然科学基金委、科技部国家重点研发计划等项目的经费支持。

原文链接：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/geb.70185

文章简介：

近日，国际生态与生物地理学期刊 Global Ecology and Biogeography 在线发表了华东师范大学生态与环境科学学院夏建阳团队题为"Non-structural carbohydrates drive vegetation productivity: global insights from a land surface model"的研究论文。该研究基于全球陆面模式模拟结果，结合可溯源性分析框架与收敛交叉映射（CCM, Convergent Cross-Mapping）因果推断方法，系统评估了植物非结构性碳水化合物（NSC, Non-structural carbohydrates）与总初级生产力（GPP, Gross primary productivity）之间的双向因果关系，揭示了NSC在全球尺度上对植被生产力变化的重要调控作用。研究结果挑战了传统以“光合作用主导”为核心的植被生产力建模视角，强调了植物内部碳储存与分配过程在调控光合作用中的关键作用。

陆地生态系统通过光合作用每年吸收约30%的人为二氧化碳排放，是减缓全球气候变化的重要碳汇。长期以来，生态系统模型普遍假设植被生产力主要受光合作用过程控制，而作为光合产物的非结构性碳水化合物（NSC, Non-structural carbohydrates）通常被视为被动的“碳储库”。然而，越来越多的观测与实验研究表明，NSC不仅在植物抵御干旱、低温等极端气候胁迫中发挥重要作用，还可能通过“汇限制效应”反向调控光合作用过程。受限于全球尺度NSC长期连续观测数据的匮乏，其在调控植被生产力方面的作用仍缺乏系统评估，如何在全球尺度上定量识别NSC与GPP之间的因果关系，成为当前陆地碳循环研究中的关键科学问题。

针对上述问题，本研究利用美国国家大气研究中心（NCAR）开发的陆面模式（Community Land Model version 5, CLM5），选取两种具有不同植被结构假设的植被模块（CLM5-BGC 和 CLM5-FATES），对全球陆地生态系统碳循环过程进行了模拟与评估。在此基础上，研究团队引入收敛交叉映射方法，在全球像元尺度上定量识别NSC与GPP之间因果作用的强度及其空间变异特征，并进一步基于提出的可溯源性分析框架，对驱动因子进行系统解析（图1）。

图1.研究整体技术路线与分析框架示意图

研究发现，两种模式结果一致表明，NSC与GPP之间的显著双向因果关系在全球范围内普遍存在，覆盖了超过88%的区域，显示出植物内部碳循环过程具有显著的反馈特征。在全球超过73%的区域内，NSC对GPP的因果作用（NSC→GPP）强于反向作用（GPP→NSC），且这种“NSC主导型调控”在干旱和半干旱生态系统中尤为突出（图2）。通过对两种植被模块的比较，研究进一步发现，相较于采用“大叶模型”结构的CLM5-BGC模型，引入植被种群结构与动态碳分配机制的CLM5-FATES模型模拟出更强、更稳定的NSC–GPP耦合关系，表明植被结构与碳分配机制对植被生产力调控具有重要影响。基于提出的可溯源性分析框架，研究还揭示了植物功能性状与气候因子如何共同驱动NSC与GPP之间因果关系的空间异质性（图3），其中比叶面积（SLA, specific leaf area）等植被功能性状是影响NSC调控GPP（NSC→GPP）能力的关键因素，而光照、土壤水分等气候条件则主要影响GPP向NSC的反馈过程（GPP→NSC）。此外，研究结合天童常绿阔叶林长期观测数据，对从陆面模式中识别得到的因果效应进行了验证，进一步支持了NSC对植被生产力具有更强因果控制力的结论（图4）。

图2. NSC与GPP因果作用强度差异的空间格局

该研究从全球尺度系统揭示了非结构性碳水化合物（NSC, Non-structural carbohydrates）在调控植被生产力中的关键作用，突出了陆地生态系统碳循环中植被“源–汇反馈”过程的重要性。研究结果表明，当前以光合作用为核心驱动的陆面模型在刻画植被生产力变化方面仍存在结构性不足，亟需更加真实地描述NSC的分配、储存及其对光合作用的反馈机制。本研究不仅为改进下一代陆地生态系统模型、提升全球碳循环预测能力提供了独特见解,也为深入理解植被对气候变化及极端气候事件的响应机制提供了新的视角。

图3. NSC–GPP因果关系的驱动因子的溯源性分析

图4. 模拟与实测非结构性碳水化合物（NSC）的对比及因果推断。

论文第一作者简介

涂智琴：2022级硕博连读研究生，指导老师为夏建阳教授，本科毕业于西南大学地理信息科学专业，研究方向聚焦于陆地生态系统对极端气候事件的响应。

左图：参加2025年欧洲地球科学联盟年会（EGU General Assembly 2025, EGU25），作墙报展示，受到研究生院国际学术会议资助。右图：野外工作掠影。

来源：华东师范大学生态与环境科学学院