hide
Free keywords:
-
Abstract:
The Amazon forests are one of the largest ecosystem carbon pools on Earth. Although more frequent and prolonged droughts have been predicted under future climate change there, the vulnerability of Amazon forests to drought has yet remained largely uncertain, as most land surface models failed to capture the vegetation responses to drought. In this study, the ability of the state-of-the-art land surface model JSBACH to simulate the drought responses of Leaf Area Index (LAI) and litter production in the Amazon forests is evaluated and several weaknesses are found. Based on the evaluation, an improved version of JSBACH is presented, which is modified based on intensive field measurement from the artificial drought experiments. In the modified JSBACH, a dependency of leaf growth on carbon allocation to leaves is added, and leaf shedding rate is separated into two parts representing aging and water stress. The modified JSBACH is shown to capture the drought responses at different sites in the Amazon. We then couple the modified JSBACH with the atmospheric model ECHAM to simulate the impacts of drought under RCP8.5 scenario. As the vegetation drought response was poorly simulated, we separate the complex drought effects of the Amazon forests to give more insights, which has not been done before. The drought effects are separated into (1) the direct effect resulting from declining soil moisture and stomatal responses, and (2) the LAI effect due to leaf shedding from drier soil. It is shown that the LAI effect accounts for 35% of reduced natural carbon uptake and 12% of surface warming by the end of the 21st century. A comparison with results simulated by the standard JSBACH shows that the model uncertainty associated with LAI and litter production is large for biogeochemical effects, and smaller for biogeophysical effects. In addition, the drought-induced tree mortality is implemented to the model to estimate the impacts. Compared with model version without a drought mortality, the carbon storage is reduced for more than 60%. The results highlight the importance for land surface models to incorporate drought deciduousness and drought mortality for tropical rainforests, in order to have better future climate projections.
Abstract:
Die Amazonas-Regenwälder sind einer der größten Ökosystemkohlen- stoffspeicher auf der Erde. Obwohl aufgrund des zukünftigen Klima- wandels häufigere und längere Dürreperioden für die Region vorher- gesagt wurden, ist die Vulnerabilität der Amazonaswälder für Dürren bisher weitgehend ungewiss, da die meisten Landoberflächenmodelle die Reaktion der Vegetation auf Dürren nicht erfassen konnten. In dieser Studie wird die Fähigkeit des hochmodernen Landoberflächenmodells JSBACH bewertet, die Reaktionen des Blattoberflächenindex (LAI) und der Streuproduktion in den Amazonaswäldern auf Dürre zu simulieren, und mehrere Schwachstellen werden festgestellt. Basie- rend auf der Evaluation wird eine verbesserte Version von JSBACH vorgestellt. Diese wurde auf der Grundlage von intensiven Feldmessungen künstlicher Dürreexperimente modifiziert. Im modifizierten JSBACH ist eine Abhängigkeit des Blattwachstums von der Kohlen- stoffzuteilung auf die Blätter integriert und die Blattabwurfrate wird in zwei Teile aufgeteilt, die Alterung und Wasserstress repräsentieren. Es wird gezeigt, dass das modifizierte JSBACH die Reaktion auf Dürre an verschiedenen Standorten im Amazonasgebiet erfasst. Das modifizierte JSBACH wird darüber hinaus mit dem atmosphä- rischen Modell ECHAM gekoppelt, um die Auswirkungen von Dürre unter dem RCP8.5-Szenario zu simulieren. Da die Reaktion der Vegetation auf Dürre schlecht simuliert wurde, separieren wir die komplexen Dürreauswirkungen der Amazonaswälder, um bessere Einblicke zu erhalten, was bisher noch nicht gemacht wurde. Die Dürreeffekte werden unterteilt in (1) den direkten Effekt, der sich aus der abneh- menden Bodenfeuchtigkeit und den stomatären Reaktionen ergibt, und (2) den LAI-Effekt aufgrund des Blattabwurfs durch trockenere Böden. Es wird gezeigt, dass der LAI-Effekt zum Ende des 21. Jahrhunderts für 35% der verringerten natürlichen Kohlenstoffaufnahme und 12% der Oberflächenerwärmung verantwortlich ist. Ein Vergleich mit Ergebnissen, die mit der JSBACH-Standardversion simuliert wurden, zeigt, dass die Modellunsicherheit im Zusammenhang mit dem LAI und der Streuproduktion für biogeochemische Effekte groß und für biogeophysikalische Effekte kleiner ist. Darüber hinaus wird die dürreinduzierte Baumsterblichkeit in das Modell implementiert, um die Auswirkungen abzuschätzen. Verglichen mit der Modellversion ohne Trockenheitsmortalität ist die Kohlenstoffspeicherung um mehr als 60% reduziert. Die Ergebnisse zeigen, wie wichtig es für Landoberflächenmodelle ist, Blattabwurf und Mortalität durch Dürre bei tropischen Regenwäldern einzubeziehen, um bessere Zukunftsklimaprojektionen zu erhalten.
