顶尖高校同一学院，连发Nature、Science！

近日，北京大学城市与环境学院两项研究成果相继在NATURE和SCIENCE上发表。

2022年3 月18日，北京大学城市与环境学院生态研究中心华方圆研究员带领的保护生态学课题组牵头7国研究人员组成的跨学科团队，在《科学》（SCIENCE）以长文形式在线发表题为“THE BIODIVERSITY AND ECOSYSTEM SERVICE CONTRIBUTIONS AND TRADE-OFFS OF FOREST RESTORATION APPROACHES”的研究论文。研究汇总分析了来自全球53个国家地区、264个野外研究的近2.6万条数据，发现与结构简单的人工林相比，天然林可以更好地支持生物多样性保护和实现地表碳存储、土壤保持、水源涵养的生态系统服务，但是人工林在木材生产方面具有优势。

华方圆为论文的第一作者和共同通讯作者，保护生态学课题组成员王玮亦和苗新然为论文的共同作者。研究得到北京大学生态研究中心学科建设人才启动经费、中国科学院战略性先导科技项目、英国皇家学会牛顿基金、巴西圣保罗基金的资助；合作团队来自以下11个研究机构：北京大学、英国剑桥大学、英国伦敦大学国王学院、云南大学、巴西圣保罗大学、智利拉弗龙特拉大学、荷兰应用科学研究组织、澳大利亚新南威尔士大学、澳大利亚联邦科学与工业研究组织、英国阿伯丁大学和英国谢菲尔德大学。

该篇文章首次从“多种红利”的视角，构建和分析了现有最完备的人工林与天然林配对数据集。结果表明，天然林在保护生物多样性与地表碳存储、土壤保持、水源涵养这三种面向环境的生态系统服务方面都比人工林成效更好。人工林相比天然林成效的差距在土壤保持方面尤其突出，并且在水源涵养方面随气候的干旱程度增加而越发严重。这些发现提示，如果森林恢复的主要目标是生态益处，那么即使不从生物多样性的考虑出发，我们也应该优先恢复天然林。恢复的方式需要因地制宜，基于土地退化程度、水热条件、距离动植物种源地距离等因素，灵活采用自然恢复、人工种植多种本地乔灌草植物、人工辅助促进自然恢复等一系列方法。

该研究对森林恢复的政策制订具有重要参考意义。联合国已将2021―2030年定为“生态系统恢复的十年”。与应对气候变化的其他努力一起，“十年”将推动全球在数百万公顷土地上开展森林恢复，有望带来巨大的生态和社会红利。但兑现这些红利的前提，是选择合适的森林恢复方式，并确保被恢复的森林生态系统能充分实现预期的生态和社会目标。

北京大学城市与环境学院中法中心于2022年3月16日以“THE SIZE OF THE LAND CARBON SINK IN CHINA”为题发表在《自然》杂志。汪宜龙副研究员为第一作者，王旭辉研究员和朱丹研究员为通讯作者。该研究得到了第二次青藏高原综合科学考察研究和国家自然科学基金等项目的资助。

这一研究重新评估了我国陆地碳汇大小，修正了2020年发表于《自然》杂志的大气反演研究对我国陆地碳汇的过高估计，为我国大气反演陆地碳汇研究提供了新的思路，为评估陆地碳汇在实现我国碳中和目标中的作用提供了科学依据。

陆地生态系统可通过其碳汇功能有效吸收大气二氧化碳（CO2），减缓气候变暖。陆地生态系统固碳，既是基于自然的气候变化解决方案的重要组成部分，也是实现碳中和目标的最有效途径之一。我国幅员辽阔、生态系统多样，这使得基于“自下而上”的清查方法准确估算我国陆地碳汇面临诸多挑战。同时，《IPCC 2006年国家温室气体清单指南2019修订版》明确提出基于大气CO2浓度观测数据，利用大气反演系统来估算、验证区域碳收支的必须性。然而，目前我国高标准的地面CO2浓度观测站点仍然较为稀疏，这导致基于“自上而下”的反演方法估算陆地碳汇也具有很大的不确定性。

针对这些问题，北京大学城市与环境学院中法地球系统模拟联合研究中心和中国科学院地理科学与资源研究所合作领导的研究团队重新核算了我国的陆地碳汇大小。该研究采用全球二氧化碳反演模型(CAMS)对中国陆地碳汇进行估算，发现修正横向碳通量后，中国2010―2016年平均陆地碳汇的合理反演估计约为9.2亿吨CO2/年；如果在反演过程中包含香格里拉朱张站的CO2浓度观测，则可能得到25.7亿吨碳CO2/年的反演结果。为阐明这一差别的原因，研究团队利用高分辨率大气传输模型对香格里拉朱张站的观测足迹进行了分析模拟。结果表明，先前研究使用香格里拉朱张站观测的CO2浓度作为其所在的粗分辨率大气传输模型网格的平均CO2浓度，使得该区域春季和夏季CO2浓度被显著低估，最终导致粗分辨率的反演模型高估了中国西南地区的碳汇。

与此同时，研究团队根据近10年我国森林清查数据和其它清查资料，更新了“自下而上”的同期中国陆地碳汇估计。结果表明，陆地生态系统碳储量的增加速率约为每年2.8亿吨碳（折合吸收10.3亿吨CO2），与“自上而下”的碳汇反演估算结果较为吻合。