O deserto do saara (SD)
Durante 1950-2015, observado índice do clima mostra que SDOBS-Clim cobre cerca de 9,5 × 106 km2 no Norte de África (Fig. 1a e Tabela 1), dentro do intervalo relatado por Tucker et al.6. SDOBS-Clim tem uma expansão geral durante 1950-2015, cerca de 11.000 km2/ano e aumenta 8% durante 1950-2015, o que geralmente é consistente com os estudos anteriores2. O limite sul de SDOBS-Clim avança para o sul cerca de 100 km de 1950 a 2015 (Fig. 1b). No entanto, essa expansão geral não é constante no tempo. As áreas do Sahel experimentaram uma mudança dramática das condições úmidas na década de 1950 para condições muito mais secas na década de 1980, depois parcialmente recuperadas após a década de 1980. uma mudança no regime climático foi identificada durante a década de 198015,28. Diferente de estudos anteriores de DP, que identificam apenas uma tendência para todo o período de estudo, o ano de 1984, é identificada neste estudo como pontos de virada de acordo com Eq. (9) para indicar os períodos de expansão-encolhimento do SD. Consistente com a mudança climática, o SD tem uma expansão de 35.000 km2/ano (p < 0.01, teste de Mann-Kendall teste) durante 1950-1984, e um encolhimento de 12.000 km2/ano (p < 0.01) em 1984-2015 (Fig. 1f). A maior expansão para o sul ocorre durante 1950-1984, com a fronteira sul do SD se expandindo em 170 km e uma expansão total de 1.200.000 km2 (cerca de duas vezes da área da França).
a extensão do Deserto do Saara (SD) e a mudança de fronteira com base nos índices de clima e vegetação. (a) as zonas climáticas do Norte da África tiveram uma média de 1950-2015. SD southern boundary changes based on climate index from (B) observation and (c) CFS/SSiB4 simulation during 1950-2015, and (d) CFS/SSiB4 simulation during 2015-2050. Séries temporais (e) observadas e simuladas e (f) tendência de extensão de SD definida pelos índices de clima e vegetação. As barras de erro em (f) indicam um desvio padrão devido à faixa de critério de não vegetação baseada em LAI de 0,08-0,12 m2/m2. * Em (f) indica o valor com nível significativo em P < 0,01 (teste de Mann-Kendall). Figura incluindo mapas em (A-d) são criados por NCL (versão 6.6.2, https://www.ncl.ucar.edu).
os índices climáticos simulados reproduzem adequadamente a extensão do SD e suas mudanças durante 1950-2015 (Tabela 1). As séries temporais de SDCFS / SSiB2-Clim e SDCFS / SSiB4-Clim estão bem correlacionadas com SDOBS-Clim (Fig. 1E), com as correlações temporais sendo maiores que 0.71 (p < 0,01, média de cinco anos consecutivos). Os modelos CFS geram cerca de 7600 km2/ano (CFS/SSiB2, p = 0,02) e 8000 km2/ano (CFS/SSiB4, p < 0,01) expansão de 1950 a 2015, acompanhada pela expansão dos limites do Sul em 70 km (CFS/SSiB4, Fig. 1c). Enquanto isso, os modelos reproduzem adequadamente a taxa de encolhimento SD durante 1984-2015. No entanto, tanto o CFS/SSiB2 quanto o CFS/SSiB4 subestimam a taxa de expansão antes de 1984 em cerca de 30%. No Sahel, as terras agrícolas e pastagens aumentaram 30% na década de 1980 em comparação com a década de 195012 devido ao sobrepastoreio, desmatamento e má gestão da terra8, 10. Um experimento multi-modelo demonstrou a contribuição do uso da terra e da mudança da cobertura da terra (LULCC) para a seca durante a década de 1980, o que deve causar degradação da terra12. Esse efeito antropogênico está faltando nesta simulação de CFS, o que pode levar à subestimação da taxa de expansão do SD durante 1950-1984. Além disso, consistentemente menos mudanças na simulação CFS/SSiB2 em comparação com a CFS/SSiB4 no SD e após o ArcTG demonstram a importância da vegetação bidirecional-feedback climático na mudança do relevo. Os modelos CFS reproduzem até 70% da tendência de expansão observada durante 1950-1984 sem considerar o LULCC nos modelos. Enquanto isso, durante o período de encolhimento do SD, enquanto nenhum lulcc notável ocorreu, os modelos CFS são capazes de reproduzir a tendência de encolhimento observada. Portanto, os fatores climáticos dominam as mudanças de DP em comparação com outros efeitos, como o LULCC.
Para o futuro projeção até 2050 com o Representante de Concentração Caminho (RCP) 4.5 cenário do Painel Intergovernamental sobre Mudança do Clima 5º Relatório de Avaliação (AR5), que só CFS é capaz de realizar o simulado do clima índices mostram que, sem LULCC SD irá expandir ainda mais por cerca de 6000 km2/ano (p = 0,18 para a SFC/SSiB2 e p = 0,15 para a SFC/SSiB4). Uma mudança de fronteira assimétrica é projetada, com cerca de 40 km de deslocamento para o norte no Sahel ocidental e 60 km de deslocamento para o sul no Sahel Oriental (Fig. 1d). Na projeção futura, a temperatura do Sahel é projetada para ser cerca de 1,8 °C mais quente do que a média de 1986-2015. Apesar do aumento projetado na precipitação em meados do século 21, a alta evaporação induzida pelo aquecimento domina e torna a área mais seca e produz uma expansão SD. O estresse térmico no ecossistema do Sahel está bem representado no KTC e tem implicações importantes para a projeção futura. Enquanto isso, as distribuições de anomalias de precipitação heterogêneas projetadas resultam em diferentes riscos de desertificação para vários países do Sahel.
diferente de estudos semelhantes anteriores, neste estudo, também usamos índices de vegetação derivados da observação e um modelo de clima-ecossistema acoplado para avaliar o SD extend e sua mudança, o que fornece uma definição geográfica mais clara e pode ser usado para validar os resultados do Índice climático. Este modelo de ecossistema foi amplamente avaliado por seu desempenho na variabilidade e tendência dos ecossistemas norte-americanos e globais 15,30. Empregamos um intervalo de 0,08-0.12 m2/m2 como critério de não vegetação para calcular a extensão do SD e seu desvio com a faixa de LAI atribuída. As extensões geográficas médias de SD observadas e simuladas (SDOBS-Veg e SDSSiB4-Veg) com base nessa faixa são 9,5 × 106 km2 e 9,6 × 106 km2, respectivamente, com limites quase coincidentes com aqueles baseados em seus índices climáticos correspondentes(Fig. 1a).
o Sdobs-Veg começa na década de 1980, quando os dados do satélite estão disponíveis e registra o período de recuperação do SD. Durante 1984-2015, o Sdobs-Veg mostra uma redução de 10.000 ± 2000 km2 / ano (p < 0.01), perto da mudança com base em SDOBS-Clim (12.000 km2/ano, Fig. 1e, f). O Sdcfs/SSiB4-Veg simulado é aproximadamente o mesmo que o índice climático com expansão de 8000 ± 800 km2/ano (P < 0,01) durante 1950-2015. Durante 2015-2050, o Sdcfs / SSiB4-Veg projetou uma expansão de 6900 ± 600 km2/ano (p = 0,14), próxima à derivada do Índice climático. Além disso, a série temporal de SDCFS / SSiB4-Veg também é consistente com SDCFS / SSiB4-Clim com um coeficiente de correlação de 0,73 (P < 0,01) (Fig. 1e, f) para todo o período de 1950-2050.
o limite sul de SDCFS / SSiB4-Veg expande 90 km para o sul durante 1950-2015 e avançará 40 km mais para o sul no Sahel Oriental durante 2015-2050. No Sahel Ocidental, nenhuma mudança significativa é projetada durante 2015-2050, diferente da projeção baseada no índice climático. O CFS/SSiB2 usa lai especificado. Como tal, nenhuma avaliação pode ser feita com base no índice de vegetação. Com duas definições, avaliamos a incerteza na avaliação / expansão do SD do projeto devido a duas definições diferentes e mostramos que elas são geralmente consistentes. Algumas discrepâncias são prováveis devido a erros no LAI derivado de satélite e variáveis simuladas de clima e vegetação sobre a área de vegetação esparsa 31.
o Ártico
a taxa de aquecimento acelerado nas regiões polares e interações intensivas entre clima e vegetação, neve e geleira levaram a mudanças notáveis nas condições da terra na área de ArcTG nas últimas décadas (Lloyd et al., 2003; Swann et al., 2010; Schaefer et al., 2011; Pearson et al., 2013; Frost e Epstein, 2014), mas faltam relatórios sobre a mudança do relevo em escala continental. O índice climático observado mostra que o ArcTGOBS-Clim médio cobre 5,7 × 106 km2 em 1950-2015 (Fig. 2a e Tabela 1) e é diminuído à taxa de 14.000 km2 / ano (p < 0,01, 16% no total durante este período, Sobre a área da Colúmbia Britânica, Canadá) monotonicamente de 1950 a 2015 em resposta ao aquecimento global (Fig. 3c, d). A taxa de encolhimento acelera após a década de 1980. o encolhimento é acompanhado por recuo de fronteira em todo o Círculo Polar Ártico (Fig. 2B): 60 km poleward na América do Norte e 40 km poleward na Eurásia durante 1950-2015.
o Ártico Tundra-Glaciar (ArcTG) extensão e mudança de fronteira com base no índice climático. (a) as zonas climáticas do Ártico tiveram uma média de 1950-2015. Mudanças de limite ArcTG com base no índice climático de (B) observação e (c) simulação CFS/SSiB4 durante 1950-2015, e (d) simulação CFS/SSiB4 durante 2015-2050. Figuras incluindo mapas em (A–d) são criados por NCL (versão 6.6.2, https://www.ncl.ucar.edu).
A Tundra do Ártico-Glacier (ArcTG) extensão e alteração de limite com base no índice de vegetação e de comparação. Mudanças de ArcTG com base no índice de vegetação simulada CFS/SSiB4 durante (a) 1950-2015 e (b) 2015-2050. Extensão arctg observada e simulada (c) séries temporais e (d) tendências baseadas em índices de clima e vegetação. * Em (d) indica o valor com nível significativo em P < 0,01 (teste de Mann-Kendall). Figuras incluindo mapas em (A) E (d) são geradas por NCL (versão 6.6.2, https://www.ncl.ucar.edu).
os modelos geralmente reproduzem a cobertura do ArcTG e suas mudanças com base no índice climático durante 1950-2015 (Tabela 1). ArcTGCFS / SSiB4-Clim diminui em 10.000 km2 / ano (p < 0,01) durante 1950-2015, com retiros de fronteira em 50 km na América do Norte e 30 km na Eurásia (Fig. 2C), consistente com mas inferior ao ArcTGOBS-Clim. O CFS / SSiB2 com condições de vegetação especificadas, no entanto, reproduz apenas um terço da taxa de redução simulada observada e CFS/SSiB4 (Fig. 3d). A falta de deposição de carbono negro e emissão de gases de efeito estufa no CFS pode contribuir para as discrepâncias. No Ártico, o carbono negro induzido pelo homem na neve é relatado para acelerar o efeito de aquecimento, aumentando a força radiativa da superficie32. A falta de emissão de gases de efeito estufa devido ao aumento da respiração de carbono do solo também pode contribuir para uma subestimação do aquecimento atmosférico3,33. A respiração aprimorada do carbono do solo vem do permafrost descongelado, onde a decomposição microbiana está aumentando a respiração CO2 e os fluxos de metano para a atmosfera. Isso, por sua vez, amplifica a taxa de aquecimento atmosférico e acelera ainda mais a degradação do permafrost, resultando em um feedback positivo do carbono do permafrost. Enquanto isso, a temperatura de aquecimento e a elevada concentração atmosférica de CO2 causam um enriquecimento de arbustos e árvores na floresta ártica-tundra ecotone e produzem feedbacks positivos. Na projeção futura para 2015-2050, os índices climáticos simulados projetam cerca de 17.000 km2/ano (p < 0,01) diminuição da extensão do ArcTG, com recuo de 60 km na América do Norte e recuo de 40 km na Eurásia até 2050 (Fig. 2d).
o índice de vegetação observado com base nos produtos da linha da árvore CAVM no ano de 2003 delineia as latitudes mais setentrionais onde as espécies arbóreas sobrevivem, que é definida como a tundra geográfica do Ártico e a fronteira sul da geleira. O ArcTGOBS-Veg (para o ano de 2003, linhas verdes na Fig. 2A) cobre 7,1 × 106 km2, com uma área significativamente maior do que ArcTGOBS-Clim (para o ano de 2003, linhas azuis na Fig. No oeste do Alasca, Escudo Canadense, Península de Taymyr e Península de Yamal, onde o índice climático parece sugerir que as árvores ainda são capazes de sobreviver. Isso ocorre porque a dinâmica da linha das árvores não é afetada apenas pelo clima, mas também mediada por características específicas das espécies e condições ambientais, como o descongelamento do permafrost34, que deteriora o regime hidrológico local (como a profundidade da camada ativa) e danifica o sistema radicular que proibiria o estabelecimento de árvores. Esses fatores não são considerados no ArcTGOBS-Clim e no ArcTGCFS / SSiB4-Clim e produzem menor estimativa da extensão da área com esses dois índices em comparação aos índices de vegetação. Não podemos avaliar a média de longo prazo da extensão ArcTGOBS-Veg ou a taxa de avanço usando o produto CAVM treeline, pois é apenas para 2003. O avanço da linha da árvore para o século 20,com várias datas de início,foi relatado em várias medições do local na floresta circunártica-tundra ecotone1, 35, 36, indicando um encolhimento do Ártico nas últimas décadas. O ArcTGCFS / SSiB4-Veg simulado cobre 6,8 × 106 km2 para o período de 1950-2015 e cobre 6,5 × 106 km2 para o ano de 2003. O encolhimento ArcTGCFS/SSiB4-Veg simulado tem consistência com as medidas de campo acima mencionadas e mostra um ArcTG encolhendo durante 1950-2015. O recuo da fronteira ArcTGCFS / SSiB4-Veg, no entanto, mostra uma assimetria diferente nos continentes norte-americano e eurasiano em comparação com o indicado pelo índice climático. Embora a linha da árvore da Eurásia mude 50 km poleward, consistente com a de ArcTGCFS/SSiB4-Clim, mas nenhuma mudança significativa na linha de árvores da América do Norte é encontrada para ArcTGCFS/SSiB4-Veg (ver Fig. 3a). As discrepâncias entre o índice climático e o índice de vegetação na América do Norte sugerem que o encolhimento do ArcTGCFS/SSiB4-clim não causa um avanço significativo na linha das árvores. As características específicas da espécie e as condições ambientais locais também podem contribuir para o avanço da linha das árvores. De fato, as observações do local no Escudo Canadense não encontraram o avanço da linha das árvores no século XX1. Por outro lado, dois locais na Península de Taymyr, na Sibéria, tiveram um avanço significativo na treelina1. Essas medições do local parecem ser consistentes com nossa simulação. Outras avaliações com mais dados são necessárias para reduzir a incerteza. Na projeção futura, o avanço da linha das árvores é previsto em ambos os continentes, com 60 km na América do Norte e 30 km na Eurásia (Fig. 3B), resultando em um encolhimento da extensão em 17.000 km2 / ano (P < 0,01, Tabela 1).