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Jun 08, 2024

たらい

Nature volume 617、pages 111–117 (2023)この記事を引用

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メトリクスの詳細

熱帯林は増大する気候リスクに直面しています 1,2 が、水ストレスに対する森林の耐性についての理解が不十分であるため、気候変動に対する森林の反応を予測する能力は限られています。 木部塞栓症抵抗閾値 (\(\varPsi \)50 など) と水圧安全マージン (HSM50 など) は、干ばつによる死亡リスクの重要な予測因子です 3,4,5 が、これらが地球全体でどのように変化するかについてはほとんどわかっていません。最大の熱帯林。 ここでは、アマゾン全域の完全に標準化された水理形質データセットを提示し、それを使用して干ばつ感受性と水理形質の地域変動を評価し、種の分布と長期的な森林バイオマス蓄積を予測します。 パラメータ \(\varPsi \)50 と HSM50 はアマゾン全体で著しく異なり、平均的な長期降雨特性に関連しています。 \(\varPsi \)50 と HSM50 は両方とも、アマゾンの樹種の生物地理的分布に影響を与えます。 しかし、HSM50 は、観察された森林バイオマスの 10 年規模の変化を予測する唯一の重要な指標でした。 HSM50 が広い原生林は、HSM50 が低い森林よりも多くのバイオマスを獲得しています。 私たちは、これは成長と死亡率のトレードオフに関連している可能性があると提案します。つまり、成長の速い種からなる森林の木はより大きな水圧リスクを負い、より大きな死亡リスクに直面することになります。 さらに、より顕著な気候変動が起きている地域では、森林がバイオマスを失いつつあるという証拠が見つかり、これらの地域の種が水力限界を超えて活動している可能性があることを示唆しています。 気候変動が続くと、アマゾンの HSM50 はさらに減少する可能性が高く 6,7、アマゾンの炭素吸収源に大きな影響を及ぼします。

気温の上昇と干ばつは地球の森林の機能に重大な課題をもたらしており、すでに世界中で森林の動態を変化させている可能性があります8,9。 気候ストレスの激化の影響は、約 16,000 種の樹木 10 が生息し、バイオマス中に 100 μg 以上の炭素を貯蔵し 11、大気との炭素、水、エネルギーの実質的な交換を通じて気候を調節しているアマゾンの熱帯雨林で特に顕著である可能性があります 12。 最近アマゾン全域で繰り返される干ばつにより樹木の枯死率が増加しており、これがアマゾンの炭素吸収源の長期的な減少に部分的に関与している可能性がある15、16。 アマゾンの森林における水ストレスは、気温の上昇、降水量の変化、極端な現象の発生の増加により、将来の気候の下で激化する可能性があります1、2。 したがって、これらの森林の干ばつストレスに対する脆弱性を理解することは非常に重要です。

実質的な証拠は、木部血管の塞栓症による植物全体の水輸送能力の中断として定義される水圧不全17が、干ばつによる死亡率を支える重要なメカニズムであることを示しています3,4,18。 水圧破壊に対する樹木の脆弱性は、木部塞栓症に抵抗する能力と、樹木が塞栓の臨界閾値、つまり水圧安全マージン(HSM)にどれだけ近いかに密接に関係しています4,5。 塞栓抵抗性の一般的に使用される指標には、幹の水圧コンダクタンスの 50% (\(\varPsi \)50) および 88% (\(\varPsi \)88) が失われる木部水ポテンシャルが含まれますが、HSM はこれらの塞栓抵抗性閾値を統合します。いくつかの生理学的特性および気候特性 19,20 を介して、現場の大気蒸気圧と土壌水分の状態を分析し、現場の乾季 (\(\varPsi \)dry) のピーク時に測定された正午水ポテンシャルが \(\ にどの程度近いかを示します) varPsi \)50 (HSM50) または \(\varPsi \)88 (HSM88)4、18、21。 したがって、HSM は、木部の脆弱性と水分不足への曝露を組み合わせた尺度を提供します。 これらの特性は、干ばつ時の死亡率の重要な予測因子であることが示されており 22、植生機能に対する気候変動の影響を理解し、機械的にモデル化する取り組みの中心となっています 8,23,24,25

10 cm DBH, new recruits > 10 cm DBH and the unobserved components (see methods), within a plot in a given census interval, divided by the census interval length95; D) Annual aboveground biomass net change (ΔAGB); E) Annual aboveground biomass mortality (AGBMORT); F) Annual aboveground wood productivity (AGWP), G) Annual instantaneous stem mortality rate (See methods Equation 4)67; H) Residence time of woody biomass calculated as the ratio of mean standing biomass to mean biomass mortality rate52. All these parameters were calculated for each census interval and we calculated time-weighted mean to have one value per plot. Each point indicates one forest plot. Significant linear relations are shown by regression lines (Standard major axis models). The shade area represents the 95% bootstrapped confidence interval. Information about each plot and the observation period is available on Supplementary Table 5. Supplementary Table 4 shows the results of the SMA models./p>10 cm DBH, new recruits > 10 cm DBH and the unobserved components (see methods), within a plot in a given census interval, divided by the census interval length95; D) Annual aboveground biomass net change (ΔAGB); E) Annual aboveground biomass mortality (AGBMORT); F) Annual aboveground wood productivity (AGWP), G) Annual instantaneous stem mortality rate (see methods)67; H) Residence time of woody biomass calculated as the ratio of mean standing biomass to mean biomass mortality rate52. All these parameters were calculated for each census interval and we calculated time-weighted mean to have one value per plot. Each point indicates the mean value across clusters of forest plots, which in total encompass 31.37 ha of forest spread across 34 plots. Information about each cluster and the observation period used for each cluster is provided in Supplementary Table 5. The solid line is the best fit line of the standard major axis (SMA) model and the shaded area represents the 95% bootstrapped confidence interval. Supplementary Table 4 shows the results of the SMA models./p>10 cm DBH, new recruits > 10 cm DBH and the unobserved components (see methods), within a plot in a given census interval, divided by the census interval length95; D) Annual aboveground biomass net change (ΔAGB); E) Annual aboveground biomass mortality (AGBMORT); F) Annual aboveground wood productivity (AGWP), G) Annual instantaneous stem mortality rate (see methods Equation 4)67; H) Residence time of woody biomass calculated as the ratio of mean standing biomass to mean biomass mortality rate52. All these parameters were calculated for each census interval and we calculated time-weighted mean to have one value per plot. Each point indicates one forest plot. Significant linear relations are shown by regression lines (Standard major axis models). The shade area represents the 95% bootstrapped confidence interval. Information about each plot and the observation period is available on Supplementary Table 5. Supplementary Table 4 shows the results of the SMA models./p>

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