1.研究发现高树种多样性可显著降低春季展叶对气温的敏感性，即气温每升高1°C，展叶日期提前的天数减少。
2.通过全球森林生物多样性数据库和卫星叶展数据，研究构建了覆盖整个北半球中高纬度森林的数据库。
3.结果显示，在超过60%的样地中，生物多样性与春季展叶对气温的敏感性呈负相关。
4.结构方程模型揭示了生物多样性可能通过增加根系深度、改善土壤碳氮比和有机碳含量等途径间接降低ST。
5.由于当前主流地球系统模式无法模拟这一生物多样性缓冲效应，研究呼吁在模型中纳入生物多样性维度，以提高对未来气候-植被响应的预测准确性。
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概述
植物的展叶时间，是气候变化最敏感的指示器之一。在全球变暖的背景下，越来越多的研究关注“春季展叶对气温的敏感性”（Spring phenology temperature sensitivity, 简称ST），即气温每升高1°C，展叶日期提前多少天。这个指标不仅关系到植物生命周期调节，还与碳吸收、地表反照率等关键生态过程息息相关。
然而，过去的研究大多关注气候因子本身，忽视了生态系统内在结构——如生物多样性——可能发挥的调节作用。这篇研究首次在全球尺度上系统评估了森林生物多样性对ST的影响，发现高树种多样性可显著降低ST，即使在控制了气候、土壤、地形等多种因子之后，这一结论依然稳固，甚至超过了气温本身的影响力。
研究团队利用全球森林生物多样性数据库（GFBI）中393,139个森林样地的物种多样性信息，结合MODIS卫星2001–2022年的叶展数据，构建了一个覆盖整个北半球中高纬度森林的数据库。通过部分相关分析、空间自回归模型、结构方程模型（SEM）和机器学习（随机森林、XGBoost）等方法，量化了生物多样性对ST的影响强度及其潜在机制。
在超过60%的样地中，生物多样性与ST呈负相关；
在不同植物功能类型、气候带和生态区中，这种负相关趋势普遍存在；
结构方程模型揭示了生物多样性可能通过“增加根系深度”“改善土壤碳氮比和有机碳含量”等途径间接降低ST；
当前主流地球系统模式（如Trendy、CMIP6）普遍无法模拟这一“生物多样性缓冲效应”，提示我们亟需在模型中纳入生物多样性维度，以提升对未来气候–植被响应的预测准确性。
这项研究突破了传统气候–物候分析的范式，强调了生态系统结构在调节气候响应中的核心作用。高生物多样性不仅能提升生态系统的稳定性和抗扰性，还能在应对全球变暖中发挥“减震器”作用。对政策制定者而言，这无疑提供了生物多样性保护作为自然解决方案（Nature-based Solutions, NbS）的一项有力科学证据。
主要图示
图1丨生物多样性与ST之间的负相关关系。a,e–j显示了每个样点（a）、植物功能类型（e,f）、生态群系（g,h）和气候类型（i,j）的部分相关分析结果（f、h、j中的缩写全称见补充表4–6）；b显示了全球尺度下的部分相关系数和逐步回归系数；c显示了基于Gini系数和SHAP平均绝对值评估的各变量重要性；d为基于全球随机森林模型的SHAP值。P表示正向影响，N表示负向影响；在a中，括号中给出了正相关和负相关的整体比例以及显著相关的比例；f、h、j中虚线标出了P < 0.05时显著与非显著结果的分界；所有显著性检验均基于双尾t检验，并采用Benjamini–Hochberg方法控制假阳性率。
图2丨生物多样性与ST之间负相关关系的机制。展示了部分相关分析和结构方程模型（SEM）的结果；SEM路径上的系数已标准化，路径上的圆形图表示部分相关的空间分布；箭头的粗细代表路径系数的大小，颜色表示方向，红色为正相关，蓝色为负相关。
图3丨模型在生物多样性与ST关系模拟中的表现评估。a–d展示了15个Trendy模型（a）和13个CMIP6模型在不同共享社会经济路径（SSP1-2.6（b）、SSP2-4.5（c）和SSP5-8.5（d））下的模拟结果（具体模型信息见补充表2和3）；a中的“Observation”柱状为基于11组重采样数据的分析结果，表示平均值±标准差；a中(i)–(xv)为15个Trendy模型的空间分布图；图中数值表示所有显著相关关系中正相关所占的百分比。
引用
Shen, P., Wang, X., Zohner, C. M. et al. (2024). Biodiversity buffers the response of spring leaf unfolding to climate warming. Nature Climate Change, 14, 863–868. https://doi.org/10.1038/s41558-024-02035-w
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