Assessment of response of Russian forest ecosystems on different climatic conditions from modeling data

Размещено на http://www.allbest.ru/

Assessment of response of Russian forest ecosystems on different climatic conditions from modeling data

Yu V Martynova1,2 and V N Krupchatnikov1,2,3

1 Institute of Monitoring of Climatic and Ecological Systems SB RAS, Tomsk, 634055, Russia

2 Siberian Regional Hydrometeorological Research Institute, Novosibirsk, 630099, Russia

3 Novosibirsk State University, Novosibirsk, 630090, Russia

Abstract. В статье представлены результаты исследования отклика лесных экосистем (extra-tropical evergreen and deciduous forests) России на возможные климатические изменения. Был рассмотрен широкий спектр фоновых атмосферных условий, что позволило оценить возможный диапазон отклика экосистемы на вносимые климатические возмущения. Исследование было выполнено с помощью land-surface model JSBACH. Было поставлено два численных эксперимента, отличающихся между собой задаваемыми фоновыми атмосферными условиями: более жаркими и влажными (модель PLASIM) и более умеренными (модель INMCM4). Возмущение климатической системы задавалось с помощью климатического сценария RCP 8.5. Исследование показало географическое перераспределение extra-tropical evergreen and deciduous forests по территории России, в целом, а также увеличение плотности биомассы в некоторых расположенных к северу регионах и увеличение значений gross и net CO2 assimilation этими типами лесной растительности, как отклик на вносимые климатические возмущения. Получено, что лесные экосистемы России в целом будут продолжать выступать в качестве стоков СО2 из атмосферы даже в условиях экстремально интенсивных климатических возмущений.

экосистема лесной климат россия

1. Introduction

В силу своего географического положения для территории России характерно широкое разнообразие характеристик поверхности: орография, типы растительности, потоки парниковых газов (углекислый газ, метан) и т. д. Оценка углеродного бюджета лесов и потоков углекислого газа для территории России особенно важно в контексте Парижского соглашения [1]. Леса, в целом, и леса России, в частности, выступают в качестве естественных стоков парниковых газов.

Климатические условия являются основным фактором развития различных видов растительности. В то же время растительность влияет на климатическое состояние путем контроля надземных вод, энергетического баланса, концентрации CO2 [2-6]. В условиях глобальных климатических изменений важно понимать, какие изменения возможны для данной территории: как могут измениться потоки энергии и парниковых газов и границы распространения различных видов растительности и типов поверхности. Знания такого рода обеспечат возможность оценки рисков, связанных с изменением климатических особенностей различных регионов, и позволят разработать наиболее эффективные способы адаптации населения, промышленности и сельского хозяйства к прогнозируемым изменениям.

В более ранней работе авторами проводилось исследование отклика растительных экосистем (внетропическая лесная, кустарниковая и травянистая растительность) на возможные климатические изменения для территории Сибири [7]. В настоящей работе внимание сфокусировано только на лесных экосистемах (extra-tropical evergreen and deciduous forests), но при этом была увеличена территория рассмотрения. Исследование проводилось для всей территории России. Кроме того, был рассмотрен более широкий спектр фоновых атмосферных условий, что позволило оценить возможный диапазон отклика экосистемы на вносимые климатические возмущения.

2. Data and method

В рамках представляемого исследования было проведено два численных эксперимента, отличающиеся фоновыми атмосферными условиями. Каждый из экспериментов состоял из двух частей: моделирование для исторического промежутка времени и для климатического сценария RCP 8.5 [8].

2.1 Experimental design

За основу численных экспериментов, поставленных в рамках данного исследования, была взята методика, опробированная в предыдущей работе [7]. Как и ранее для исследования была использована land surface model JSBACH [9-11], в частности позволяющая проводить моделирование почвенных процессов (гидрологии почв, перенос тепла в почвах и энергетический баланс на поверхности почв) [12], учитывающая динамику поглощения, хранения и выбросов углерода из растений и почв, фотосинтетические и фенологические процессы, поверхностную радиацию и динамическое фоновое альбедо [13,14], изменения растительного покрова (включая повреждения ветром и пожарами) [11, 15]. Задание же фоновых условий, необходимых для работы модели JSBACH осуществлялось с помощью двух наборов данных, предварительно полученных с помощью глобальной крупномасштабной модели промежуточной сложности PLASIM [16] и глобальной климатической модели INMCM4 [17].

Численный эксперимент с каждым из наборов атмосферных данных состоял из двух частей: historical and climatic scenario RCP 8.5. Климатические условия для исторического пре-индустриального периода времени (до 2005 года) задавались в случае модели PLASIM с помощью фиксации глобальной концентрации атмосферного СО2 на уровне 360 ppm, а в случае модели INMCM4 в соответствии to the CMIP5 protocol “Historical simulation”. Далее в соответствии с климатическим сценарием RCP 8.5 устанавливался экспоненциальный рост глобальной концентрации атмосферного СО2 с текущего значения до уровня 936 ppm, что в почти 2.3 раза превышает ее пре-индустриальное значение.

2.2 Background atmospheric conditions

Климатический сценарий, использованный в работе, позволил задать для территории России условия очень сильного потепления климата (таблица 1). При заданном росте концентрации углекислого газа результаты моделирования глобальной крупномасштабной модели промежуточной сложности PLASIM демонстрируют рост средней за период минимальной (Tmin) и максимальной (Tmax) суточной температуры. По северу рассматриваемой территории разница достигает 8єС. Получено небольшое увеличение средней за период интенсивности выпадения осадков (Prsum) на большей части территории Сибири, и небольшое уменьшение - вдоль южной границы региона. Удельная влажность (Qair) на поверхности при увеличении антропогенной нагрузки увеличивается по всей территории. Скорость ветра (Wind) на севере Восточной Сибири и Дальнем Востоке увеличивается на 0.3-0.6 м/с и уменьшается и уменьшается на остальной части территории на 0.3-1.2 м/с. Радиационные параметры в результате роста глобальной концентрации углекислого газа в атмосфере изменились следующим образом: произошло увеличение нисходящей длинноволновой радиации (Rlw) на поверхности и уменьшение баланса солнечной радиации на поверхности при безоблачном небе всюду по рассматриваемой территории, а нисходящая коротковолновая радиация (Rsw) на поверхности увеличилась на юго-западе Сибири, и уменьшилась на остальной территории.

В контексте территории России климат, воспроизводимый моделью INMCM4 в тех же условиях роста глобальной концентрации атмосферного СО2, оказался существенно менее жарким, менее влажным и менее ветреным, чем климат модели PLASIM. При этом, модель INMCM4, в сравнении с моделью PLASIM, демонстрирует в задаваемых условиях более интенсивный рост минимальных и менее интенсивный рост максимальных суточных температур (таблица 1) и более сильный рост количества осадков, выпадающих в среднем по рассматриваемой территории. Интенсивности изменения остальных атмосферных параметров в среднем по территории схожи между собой для этих моделей. Характеры распределения изменений атмосферных параметров по территории России для моделей INMCM4 и PLASIM схожи.

Table 1. Background atmospheric parameters averaged over Russia and over 20-year periods.

3. Results

Было рассмотрено поведение лесной растительности России, а именно отклик на задаваемые климатические возмущения пространственного распределения extra-tropical evergreen and extra-tropical deciduous forests, а также их gross and net CO2 assimilation. Кроме того была проведена оценка общего с территории России потока СО2 в атмосферу, в формировании которого задействованы все заложенные в модель виды растительности (в том числе кустарниковая и травяная), а не только лесная.

3.1 Forest vegetation

Проведенные численные эксперименты для различных фоновых атмосферных условий демонстрируют схожий, но не идентичный характер пространственного распределения лесной растительности по территории России (рисунки 1 и 2).

Extra-tropical evergreen forests в конце 20 века в атмосферных условиях, задаваемых моделью INMCM4, получили большее распространение по территории, чем в условиях климата, задаваемого моделью PLASIM (Figure 1). Это хорошо видно на Дальнем Востоке и Камчатке, где для климата INMCM4 получена существенно большая фракция растительности этого типа.

К концу 21 века после внесения возмущений климата согласно сценарию RCP 8.5 получено, что для атмосферных условий, задаваемых моделью PLASIM, происходит явное смещение extra-tropical evergreen forests на север, а сокращение фракции этого типа растительности у южных границ и ее увеличение на севере России. Более мягкие, в целом, атмосферные условия, задаваемые моделью INMCM4 при аналогичной интенсивности вносимых климатических возмущений, провоцируют существенно менее драматические изменения пространственного распределения extra-tropical evergreen forests, вызывая лишь небольшое увеличение фракции на севере Европейской территории России и Западной Сибири, а также у восточных берегов России.

Для распределения extra-tropical deciduous forests в конце 20 века получена картина противоположная относительно extra-tropical evergreen forests. Растительность этого типа получила более обширное распространение в условиях более мягкого климата, задаваемого моделью INMCM4. В этих условиях фракция extra-tropical evergreen forests в большей или меньшей степени присутствует по всей территории России. В отличие от условий, задаваемых INMCM4, в условиях, задаваемых PLASIM, растительность этого типа почти полностью отсутствует на Дальнем Востоке России.

Как и в случае extra-tropical evergreen forests отклик extra-tropical deciduous forests на вносимые климатические возмущения отличается для атмосферных условий задаваемых моделями INMCM4 и PLASIM. В условиях, задаваемых моделью PLASIM, к концу 21 века происходит увеличение фракции этого типа растительности на севере центральной части России, а именно на территории Северо-Сибирской низменности, вдоль русла реки Лена и в Забайкалье. Наряду с этим получено очаговое сокращение extra-tropical deciduous forests в районе реки Вилюй и у южных границ России. В условиях, задаваемых моделью INMCM4, изменения распределения фракции растительности этого типа носят менее интенсивный характер. Эти условия провоцируют небольшое увеличение фракции растительности в районе полуострова Таймыр и на севере Колымы и Чукотки.

3.2 Canopy CO2 assimilation

При изменении географического распределения и плотности (фракции) растительного покрова вполне закономерно ожидать изменения количества поглощаемого им из атмосферы углекислого газа.

В целом по территории, было получено увеличение суммарного gross and net CO2 assimilation к концу 21 века по сравнению с концом 20-го для обоих рассмотренных типов лесной растительности (таблица 2). В рамках каждого численного эксперимента для evergreen и deciduous forest vegetation получены сопоставимые между собой величины gross and net CO2 assimilation как для конца 20, так и для конца 21-го века. В более жарких и влажных атмосферных условиях, задаваемых моделью PLASIM, для обоих рассматриваемых типов лесной растительности происходит более интенсивное, чем в задаваемых INMCM4 условиях, поглощение СО2 из атмосферы, накопление СО2 в биомассе, и вместе с тем более интенсивное дыхание (разница между gross and net CO2 assimilation). Однако, реакция на климатические возмущения для evergreen и deciduous forest vegetation в разных фоновых атмосферных условиях отличается. Gross CO2 assimilation of evergreen forest vegetation демонстрирует больший в процентном выражении отклик на вносимые возмущения в фоновых условиях, задаваемых моделью INMCM4, чем задаваемых PLASIM. Для deciduous forest vegetation ситуация противоположна: больший отклик gross CO2 assimilation получен для атмосферных условий, задаваемых моделью PLASIM. Аналогичный отклик демонстрирует respiration of these vegetation types. Отличный отклик на вносимые возмущения демонстрирует net CO2 assimilation. Для обоих рассматриваемых типов лесной растительности к концу 21 века по сравнению с концом 20-го происходит более интенсивный рост накопления СО2 в растительности в условиях, задаваемых моделью INMCM4, чем в условиях, задаваемых PLASIM.

Table 2. Accumulated over Russia mean annual gross and net CO2 assimilation by canopy and its respiration, [Gt C yr?1].

Разные климатические условия, задаваемые параметрами численного эксперимента, по-разному также отразились на пространственном распределении изменений gross and net CO2 assimilation рассматриваемыми типами лесной растительности (рисунок 3).

В атмосферных условиях, задаваемых моделью PLASIM, характер пространственного распределения отклика gross CO2 assimilation by extra-tropical evergreen forests на вносимые возмущения повторяет характер изменений пространственного распределения самого этого типа. А именно, получено уменьшение величины gross CO2 assimilation в тех областях, где произошло сокращение фракции лесной растительности этого типа, и ее увеличение в областях, где фракция extra-tropical evergreen forests увеличилась (рисунки 1 с и 3 а). Несколько иная картина получена для отклика gross CO2 assimilation by extra-tropical deciduous forests. Получено увеличение значения этой характеристики не только в областях, где произошло увеличение фракции лесов этого типа, но и в уже облесенных областях, где увеличение фракции, как ответ на вносимые климатические возмущения, не происходило (рисунки 2 с и 3 с).

Схожая картина изменений получена для фоновых атмосферных условий, задаваемых моделью INMCM4, однако, в этом случае типы будто поменялись местами. А именно, для extra-tropical deciduous forests получен рост величины gross CO2 assimilation только в регионах с увеличившейся к концу 21го века фракцией этого типа лесной растительности (рисунки 2 d и 3 d), а для extra-tropical evergreen forests -- дополнительно еще и рост в уже облесенных регионах с не менявшейся к концу 21го века фракцией лесов этого типа (рисунки 1 d и 3 b).

Характер пространственного распределения отклика net CO2 assimilation рассматриваемыми типами лесной растительности в задаваемых фоновых атмосферных условиях аналогичен отклику gross CO2 assimilation (на рисунках не представлено).

3.3 CO2 flux to atmosphere

Леса занимают существенную часть территории России. Их перераспределение по территории, а также изменение их поглощающих свойств СО2, очевидно, будет вносить заметный вклад в распределение по рассматриваемой территории потоков СО2 в атмосферу.

В результате проведенных численных экспериментов в целом по территории получено уменьшение к концу 21го века по сравнению с концом 20го общего (всеми типами растительности, а не только лесной) поглощения СО2 из атмосферы, а для некоторых регионов получена даже смена знака потока, (рисунок 4). Характер пространственного распределения полученных изменений схож с характером изменений, полученных для gross CO2 assimilation by extra-tropical evergreen and deciduous forests (рисунок 3). В частности, для атмосферных условий, задаваемых моделью PLASIM, сокращение annual CO2 flux to the atmosphere получено в тех же регионах, где было показано уменьшение gross CO2 assimilation (рисунки 4 е и 3 а, с). Для условий, задаваемых моделью INMCM4, характер соответствий получен аналогичный, но менее выраженный по величине значений.

Величина интегрального для территории России потока СО2 в атмосферу как для конца 20го, так и для конца 21го века отличается для разных задаваемых фоновых атмосферных условий (таблица 3). Для более жарких и влажных условий, задаваемых моделью PLASIM, получены меньшие величины CO2 flux to the atmosphere, чем для более мягких условий, задаваемых моделью INMCM4. Отклик интегрального по рассматриваемой территории CO2 flux to the atmosphere на вносимые климатические возмущения согласно сценарию RCP 8.5 также неодинаков для разных фоновых атмосферных условий. В условиях, задаваемых моделью PLASIM, к концу 21го века получен более интенсивный в процентном выражении отклик на вносимые возмущения, чем в более мягких атмосферных условиях, задаваемых моделью INMCM4. Однако, не смотря на высокую интенсивность вносимых возмущений, знак of accumulated over Russia annual CO2 flux to the atmosphere не меняется и остается отрицательным.

Table 3. Accumulated over Russia annual CO2 flux to the atmosphere, [Gt C yr?1].

Conclusion

Проведенные численные эксперименты позволили оценить чувствительность лесных экосистем России к вносимым климатическим изменениям. Получено, что extra-tropical evergreen forests проявляют большую, чем extra-tropical deciduous forests, чувствительность к глобальным климатическим изменениям вплоть до сокращения плотности и ареалов произрастания у южных границ и их увеличения в северных регионах рассматриваемой территории. Таким образом, при формировании более теплого и влажного климата на территории России стоит ожидать существенного географического перераспределения произрастающих типов растительности. Логичным следствием этого для каждого рассмотренного растительного типа является перераспределение по территории областей gross и net CO2 assimilation. Увеличение плотности растительности способствует также росту уровня поглощения СО2, что в свою очередь способствует увеличению количества биомассы рассматриваемой растительности. Разумеется, этот взаимо-усиливающий процесс не может быть бесконечным. Его естественным ограничителем являются сформировавшиеся на рассматриваемой территории климатические условия (температурно-влажностный режим, в частности).

Необходимо отметить, что в отдельных областях России из-за резких внесенных климатических изменений и сокращения растительности произошла смена поглощения СО2 на его эмиссию. Однако, интегральный для территории России поток СО2 в атмосферу даже при внесении экстремально сильных возмущений согласно климатическому сценарию RCP 8.5 к концу 21го века продолжает сохранять отрицательный знак. Это указывает на то, что в целом растительный покров России даже в таких агрессивных условиях обеспечивает поглощение СО2 из атмосферы.

Лесная растительность в силу своих биологических свойств довольно инертная составляющая климатической системы. Проведенные исследования показали, что какими бы ни были сильными климатические изменения, лесные экосистемы России будут выступать в качестве стоков СО2 из атмосферы. Это будет возможно до тех пор, пока климатические условия будут подходящими для нарастания биомассы, и при этом уровень выбросов СО2 в атмосферу не будет превышать уровень поглощающей способности лесных экосистем.

Acknowledgments

The study was carried out in the framework of the state budget topics No АААА-А17-117013050037-0 and No № АААА-А17-117022250098-1.

References

[1] Кокорин А., Луговая Д. Поглощение СО2 лесами России в контексте Парижского соглашения // Устойчивое лесопользование -- 2018. Том 54, №2, C. 13-18.

[2] Bonan G.B., Pollard, D., Thompson, S.L. Effects of boreal forest vegetation on global climate // Nature - 1992. - Vol. 359, No. 6397. P. 716.

[3] Claussen M. On multiple solutions of the atmosphere-vegetation system in present-day climate // Global Change Biology - 1998. -Vol. 4, No. 5. P. 549-559.

[4] Ganopolski A., Kubatzki C., Claussen M., Brovkin V., Petoukhov V. The influence of vegetation-atmosphere-ocean interaction on climate during the mid-Holocene // Science - 1998. - Vol. 280, No. 5371. P.1916-1919.

[5] Bounoua L. et al. Interactions between vegetation and climate: radiative and physiological effects of doubled atmospheric CO2 // Journal of Climate - 1999. - Vol. 12, No. 2. P. 309- 324.

[6] Foley J.A., Costa M.H., Delire C., Ramankutty N., Snyder P. Green surprise? How terrestrial ecosystems could affect earth's climate // Frontiers in Ecology and the Environment - 2003. - Vol. 1, No. 1. P. 38-44.

[7] Martynova Yu.V., Krupchatnikov V.N. Siberian vegetation cover response to projected future climate change // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, V. 211 (2018) 012013 doi:10.1088/1755-1315/211/1/012013

[8] Moss R. et al. The next generation of scenarios for climate change research and assessment. // Nature , 2010, V. 463(7282), P. 747-756. doi: 10.1038/nature08823.

[9] Raddatz T. J. et al.: Will the tropical land biosphere dominate the climate - carbon cycle feedback during the twenty-first century? // Climate Dynamics, 2007, V. 29, P. 565-574. doi: 10.1007/s00382-007-0247-8.

[10] Reick C.H. et al. JSBACH - the new land component of ECHAM / Max Planck Institute for Meteorology D-20146 Hamburg. 2011.

[11] Reick, C., Raddatz, T., Brovkin, V. & Gayler, V. Representation of natural and anthropogenic land cover change in MPI-ESM. // Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2013, V. 5, P. 459-482 , doi:10.1002/jame.20022.

[12] Roeckner E. et al., The atmospheric general circulation model ECHAM 5. PART I: Model description / MPI Report - 2003. - P. 349.

[13] Knorr, W. Satellite Remote Sensing and Modelling of the global CO2 exchange of land vegetation / A synnthesis study, Examensarbeiten - 1998. - No. 49, MPI for Meteorology

[14] Vamborg, F. S. E., V. Brovkin, and M. Claussen: The effect of a dynamic background albedo scheme on Sahel/Sahara precipitation during the mid-Holocene. - Climate of the Past, 2011, vol. 7, pp. 117-131. doi:10.5194/cp-7-117-2011.

[15] Brovkin V. et al. Evaluation of vegetation cover and land-surface albedo in MPI-ESMCMIP5 simulations. - Journal of advances in modeling earth systems, 2013, vol. 5, pp. 1-10.

[16] Fraedrich K., Jansen H., Kirk E., Luksch U., and Lunkeit F. The Planet Simulator: Towards a user friendly model // Meteorol. Zeitschrift, 2005, V. 14, P. 299-304.

[17] Володин E.M., Дианский Н.А., Гусев A.В. 2010. Воспроизведение современного климата с помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана INMCM 4.0. Известия РАН. Физика атмосферы и океана, т. 46. №4, с. 448-466.

Размещено на Allbest.ru