近日，南京大学国际地球系统科学研究所张永光教授团队联合国内外合作者，基于近20年的卫星日光诱导叶绿素荧光观测、树种多样性数据和地球系统模型模拟，结合机器学习等方法，首次在全球尺度揭示：树种多样性不仅能够提高森林当前的光合作用水平，还可增强森林光合作用对大气CO?浓度升高的响应，从而促进森林碳吸收能力长期增长。

森林通过光合作用吸收大气中的CO?，是陆地生态系统碳汇的主体。过去几十年，全球森林光合作用总体呈上升趋势，这一现象被称为“全球变绿”。但不同地区的增长幅度存在显著差异。哪些森林能够在持续变暖、水分短缺和养分限制加剧的背景下保持更强的碳吸收增长？树种多样性是否会影响森林对全球变化的长期响应？这些问题一直缺乏全球尺度、长期连续的观测证据。

张永光教授团队长期专注于植被光合作用遥感与陆地生态系统碳循环研究，致力于服务国家“双碳”战略，提升陆地碳汇的监测与预测能力。团队前期利用卫星日光诱导叶绿素荧光这一新兴的遥感观测指标，揭示了树种多样性是森林生态系统光合作用空间格局的最主要影响因子之一[Nature Plants 11, 1249-1440 (2025)]。在此基础上，团队联合国内外合作者，综合利用长时间序列卫星遥感观测和地球系统模型模拟等多源数据集，将研究视角由森林光合作用的空间格局拓展至未来长期变化，探究树种多样性对森林碳吸收长期增长及其全球变化响应的影响。

研究发现，2001-2020 年间，全球森林光合作用增加趋势与树种多样性显著正相关。树种越丰富的森林，在过去二十年的光合作用增长速度越快。研究团队进一步揭示了树种多样性促进光合作用长期增长的关键机制：树种丰富的森林对大气CO?浓度升高表现出更强响应，即具有更强的CO?施肥效应。随着大气CO?浓度不断上升，树种多样性将是维持未来陆地碳汇能力的关键因素。

图1 森林光合作用增加区域受到物种多样性调控

研究进一步揭示了树种多样性增强森林光合作用的两条主要途径。一方面，在树种丰富的森林中，不同树种在根系分布、水分利用深度、物候节律和抗旱能力等方面具有互补性，可提高森林对水分资源的利用效率，降低光合作用对水分短缺的敏感性。另一方面，树种丰富的森林往往具有较高的叶片氮、磷含量。氮和磷是制约植物光合作用及CO?施肥效应的重要营养元素，较高的养分水平有助于森林在CO?浓度升高的条件下维持更强的光合能力。

图2 森林物种多样性与CO2施肥效应及其变化趋势之间的显著正相关关系

当前，全球森林正在经历显著的物种多样性丧失。然而，目前广泛使用的地球系统碳循环模型普遍忽视了生物多样性这一关键生态因素。研究团队通过将未来树种丰富度变化情景与CMIP6地球系统模型输出相结合，进一步评估了未来生物多样性丧失可能造成的森林光合作用损失。结果显示，到2050年，树种多样性丧失可能使2015—2050年森林光合作用增长趋势降低3%—17%，对应全球累计森林光合作用损失4.4—35.7 PgC。热带地区由于树种多样性高且未来生物多样性损失风险较大，预计将成为光合作用损失最显著的区域。

图3 不同未来情境下物种多样性损失对森林光合作用的影响

该研究表明，保护树种丰富度不仅是生物多样性保护的重要目标，也是维持森林碳汇、减缓气候变化的重要途径。研究团队建议，未来碳循环模型和气候变化评估应进一步纳入生物多样性的生物地球化学效应。同时，应持续发展日光诱导叶绿素荧光等生态遥感技术，推动卫星观测、地面生物多样性调查与模型模拟深度融合，以提升对陆地碳汇变化的监测和预测能力。

相关研究成果以“Tree species richness relates to long-term forest photosynthesis increase”为题，正式发表于国际权威期刊《Nature Climate Change》。南京大学国际地球系统科学研究所为论文第一单位。南京大学2021级博士研究生曹若臣为论文第一作者，南京大学国际地球系统科学研究所张永光教授为唯一通讯作者。该工作受到国家自然科学基金青年科学基金项目（A）的支持。