亚马逊雨林接近超热带气候转变

导语：塔架、传感器与远古气候的回归

2025年12月10日，一支庞大的国际团队发布证据，表明亚马逊中部正滑向科学家称之为“超热带”（hypertropical）的气候状态——这是一种更热、更干燥、极端干旱更频繁的状态，在现代没有类似案例，上一次出现还是在数千万年前。这一结论基于三大支柱：马瑙斯（Manaus）附近实验样地超过30年的森林人口统计记录，2015年和2023年厄尔尼诺（El Niño）干旱期间树木的生理测量，以及当代气候模型的预测。这些证据共同表明，高温加干旱事件已经产生了显著提高树木死亡率的条件，并且在高排放路径下，此类条件可能在2100年前广泛存在。

研究人员测量了什么

该团队将长期森林样地数据与来自马瑙斯（Manaus）北部配备仪器的塔架的液流、土壤水分和微气象测量相结合。在2015年和2023年的厄尔尼诺（El Niño）干旱中，传感器记录到，一旦土壤体积含水量降至土壤容量的大约三分之一，蒸腾作用就会突然崩溃。当树木关闭叶片气孔以避免水分流失时，它们也会减少碳吸收，产生一段时期的碳饥饿。长期暴露在这种状态和极端高温下，会随着木质部导管中气泡的形成而增加水力失效的风险——这一过程类似于阻碍水分运输的栓塞（embolisms）。这些生理机制解释了短暂但严重的干热旱灾如何迅速转化为树木死亡率的上升。

死亡率与物种更迭

超热带——远古状态的新名称

模型预测与时间线

为了将局部测量结果转化为全流域范围的风险，该团队使用了第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）模拟的输出结果。在高排放情景下，模型显示包括亚马逊在内的大片热带森林将在2100年前陷入超热带气候状态。该研究还分离出一个中期时间尺度：目前罕见的干热条件可能在大约20到40年内成为旱季的常态，到本世纪末，在某些情景下，极端干热天数可能在一年中的大部分时间里出现。在项被广泛引用的预测中，作者估计，如果变暖持续下去，亚马逊中部流域的样点到2100年每年可能经历约150天的干热条件。这些额外的压力天数是将偶发性枯死转化为持续性衰退的机制。

碳循环的后果

亚马逊目前是地球上最大的陆地碳汇之一，但这一角色取决于充满活力、高生产力的森林冠层。当树木大规模死亡时，不仅碳封存会减少，而且腐烂的木材和伴随的火灾可能使森林在多年内转变为净二氧化碳来源。过去的极端干旱年已经产生了与亚马逊干旱和土地利用变化相关的可测量的全球大气碳脉冲。这项新研究确定的生理机制——气孔关闭、碳饥饿和水力失效——直接减少了光合吸收，从而削弱了该流域缓冲全球排放的能力。因此，除非削减排放，否则预计增加的干热天数将对全球变暖产生正反馈。

驱动因素、相互作用与不确定性

这项研究具有刻意的综合性：它将现场生理学、长期人口统计监测和全球气候模型输出缝合在一起。这种广度是其优势，但也意味着仍存在若干不确定性来源。不同模型在区域降水预测以及植被如何应对长期压力方面存在差异；亚马逊的空间异质性——从湿润的西部源头到季节性干旱的东部边缘——意味着超热带条件不会均匀降临。砍伐森林、破碎化和火灾等人为压力与气候压力相互作用，放大了脆弱性，特别是在次生林或退化林中。最后，生态恢复取决于种源、扩散和物种更迭的速度——这些过程在全模式中极具挑战。作者强调了这些局限性，并强调结果的时间和严重程度取决于未来的排放路径。

政策与现实意义

核心信息令人警醒但具有可操作性：亚马逊森林未来面临的大部分风险取决于人类减少温室气体排放的速度。研究中使用的模型显示，在低排放路径下，处于超热带地区的面积明显较小。在地方层面，保护完整森林、减少破碎化和遏制火灾将使残存的森林斑块更能抵抗极端干旱。同时，研究确定的生理阈值——特别是土壤体积含水量约三分之一处的临界点——为监测和早期预警系统提供了经验目标，可指导适应性管理。

下一步值得关注的方向

后续工作将很快开展，因为该研究指出了几个易于着手的优先事项：在不同森林类型中扩大液流和土壤水分监测；将物种级的水力特性整合到地球系统和植被模型中；以及针对可能最脆弱的次生林和破碎林的专项研究。政策制定者和环保人士也将密切关注全球谈判和区域土地利用政策，因为减排和森林保护措施是直接改变该研究最坏情况时间线的杠杆。目前的干热旱灾就像一个紧迫的实验室——它们现在虽然罕见，但展示了如果变暖持续下去，将会更频繁发挥作用的生理路径。

来源

• Nature (研究论文: "Hot droughts in the Amazon provide a window to a future hypertropical climate", 2025年12月10日发表)
• 加州大学伯克利分校 (University of California, Berkeley) (总结该研究的科研及新闻材料)
• 亚马逊国立研究院 (INPA) (Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia) (实地合作伙伴和长期监测点)
• NGEE-Tropics 数据归档和 CMIP6 模型集成 (研究中使用的数据集和气候模型预测)