“TOP大学来了”小编按，12月11日，全球顶级科研期刊《Science》（科学）杂志在线发表篇题为《Recent global decline of CO2 fertilization effects on vegetation photosynthesis》的文章，南京大学张永光教授团队组织全球科学家使用多个长期的基于卫星和地面的数据集，发现从1982年到2015年，全球大多数陆地区域的全球CFE下降了，这与养分浓度变化和土壤水的可用性密切相关，这意味着全球变暖或进一步加速。张永光教授为本文通讯作者，本文的第一单位为南京大学。
根据“TOP大学来了”统计来看，这是2020年度南京大学发表的第五篇正刊（第一单位，非合作类），也是南京大学2019~2020年第十篇正刊（第一单位，非合作类）。
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Abstract
二氧化碳（CO2）浓度升高（即CO2施肥效应（CFE））推动植被生产力提高，这对气候变暖保持了重要的负反馈作用，但CFE的时间动态尚不清楚。
南京大学张永光团队使用多个长期的基于卫星和地面的数据集，发现从1982年到2015年，全球大多数陆地区域的全球CFE下降了，这与养分浓度变化和土壤水的可用性密切相关。
当前的碳循环模型也显示出CFE趋势的下降，尽管这比全球观测的结果要弱得多。 通过增加大气中二氧化碳的量来强迫陆地碳汇的趋势不断下降，这意味着对气候系统的负面反馈减弱，社会对未来减缓气候变暖战略的依赖性增强。
02
科研图片
图1整体β的下降趋势
（A）1982年至2015年期间三个具有15年移动窗口的GPP卫星代理的β的时间动态。灰色区域表示平均值的每一侧都有1 SD（n = 12,850）。 使用Mann-Kendall检验估计β时间序列的趋势和统计显着性（p值）。 （B）（左）在两个15年周期内所有像素上的β的直方图分布。 β是这三个卫星GPP代理的平均值。 （右）框表示β值的四分位数范围（实线表示中位数），并且晶须延伸到四分位数范围的一倍。 这两个时段的中值β值及其SD会显示在图表上方。 星号表示两个周期之间的β显着不同，这是基于p <0.01的两次样本Kolmogorov-Smirnov检验得出的。
图2β的整体下降趋势
来自使用15年移动窗口的三个数据集的β趋势的空间模式，报告为每年每100 ppm的百分比。 （A）来自三个卫星GPP代理的平均值。 （B）修订后的EC-LUE GPP。 （C）由TRENDY v6整体确定的多模型均值GPP。 所有数据集均来自1982年至2015年。使用Mann-Kendall检验逐像素估计β像素的趋势，带有黑点的区域表示明显的趋势（p <0.05）。 像素大小为1°。 （D）来自不同数据集的β的平均下降趋势。 误差线代表SE。
图3β残留趋势与叶面养分浓度的关系
根据空间混合效应模型计算的3846个样本的站点平均年气温和年平均降水量后的叶N（A）和叶P（B）浓度结果。 表S5中显示了模型性能和结果。 根据叶中的N或P浓度，将数据分类到50个箱中，以便清晰显示。 红点代表每个仓位的均值，蓝线代表均值的SD。 灰色点代表原始的单个样本，黑色线代表这些灰色点的线性回归。 相关系数（r）和p值是根据原始数据（n = 3846）计算得出的。
图4 GPP对TWS的敏感性。
使用15年的移动窗口估算了干旱（A），温带（B）和干旱热带（C）气候区的卫星GPP代理或TWS每单位变化的TRENDY GPP的变化。 灵敏度时间序列已标准化。 左侧面板中的实线表示线性回归。 阴影区域代表SE。 右侧面板中的条和误差条分别表示斜率和SE。
个人简介
张永光博士，现任南京大学地理与海洋教授、博导/海外高层次人才计划学者。江苏省杰出青年基金和首届“李小文遥感科学奖”获得者，中美碳联盟PI之一。
主要研究兴趣：陆地生态系统生产力模拟及碳循环研究和气候变化(极端气候事件)对陆地植被生态系统的影响。
2015入选“海外高层次人才计划”计划项目，江苏省杰出青年基金和首届“李小文遥感科学奖”获得者，中美碳联盟PI之一。在植被叶绿素荧光遥感及其应用取得了具有国际影响的研究成果，建立了基于植被荧光遥感的生态系统GPP和最大羧化率遥感反演新方法。发表论文SCI论文40余篇，论文发表在Nature, Nature Ecology&Evolution, PNAS, Global Change Biology, Remote Sensing of Environment, Journal of Geophysical Research-Biogeosciences和Journal of Geophysical Research-Atmopshere等期刊上，承担和参与重要科研项目10余项。
论文链接
https://science.sciencemag.org/content/370/6522/1295
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