工業(yè)革命以來，人類活動（化石燃料排放和土地利用等）向大氣中排放大量的溫室氣體已經(jīng)顯著地改變了地球的氣候與生態(tài)系統(tǒng)。探究地球環(huán)境變化（特別是CO2濃度變化）如何影響生態(tài)系統(tǒng)并塑造生物多樣性的分布格局，已成為全球變化研究的核心議題之一。

預(yù)測未來氣候的一個不確定性是我們無法了解大氣中不斷增加的CO2濃度會導(dǎo)致多大程度的環(huán)境變化與生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)，漫長的地質(zhì)歷史時期記錄了時間尺度更長的氣候變化過程，生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化的幅度和速度也表現(xiàn)出一定的適應(yīng)閾值和恢復(fù)力，為我們研究未來氣候變化提供了重要參考。

始新世-漸新世氣候轉(zhuǎn)折期（Eocene Oligocene transition，EOT，~33.9 Ma）是新生代氣候轉(zhuǎn)型和大氣CO2濃度變化最為劇烈的時期之一，標(biāo)志著地球氣候系統(tǒng)由兩極無冰蓋的“溫室氣候”向南極發(fā)育冰蓋的“冷室氣候”的根本性轉(zhuǎn)變。陸地植被生態(tài)系統(tǒng)為應(yīng)對這一激烈的氣候變化也經(jīng)歷了復(fù)雜的響應(yīng)過程。

近期，中國科學(xué)院西雙版納熱帶植物園古生態(tài)研究組系統(tǒng)梳理并綜述了EOT在古氣候、古植被重建和數(shù)值模擬等領(lǐng)域的研究進展、探討了該時期氣候與植被變化的潛在驅(qū)動機制，評估了當(dāng)前EOT古氣候、古植被研究面臨的具體問題與挑戰(zhàn)。

在此基礎(chǔ)上，利用哈德萊中心海氣耦合模式（Hadley Centre Coupled Model 3, HadCM3）和Sheffield動態(tài)全球植被模型（Sheffield Dynamic Global Vegetation Model, SDGVM）對EOT目前面臨的具體問題進行初步解析。并對EOT未來的研究方向進行展望，旨在從古生態(tài)學(xué)視角為理解和預(yù)測陸地生態(tài)系統(tǒng)對未來氣候變化的長期響應(yīng)提供理論參考。

盡管學(xué)界就 EOT全球海洋普遍降溫已達(dá)成共識，但陸地氣候的空間響應(yīng)模式，尤其是空間異質(zhì)性及緯度梯度差異，仍存在顯著爭議；關(guān)于 EOT 觸發(fā)機制，軌道強迫、CO2濃度下降及熱隔離假說均得到數(shù)值模擬驗證，主導(dǎo)因素仍待明確；植被響應(yīng)模式表現(xiàn)為森林開闊化、喜暖植物衰退及旱生植被擴張，但區(qū)域差異顯著。目前，EOT氣候變化如何驅(qū)動陸地生態(tài)系統(tǒng)演變的全球系統(tǒng)性研究仍相對匱乏。

研究基于HadCM3氣候模型和 SDGVM植被模型的初步模擬結(jié)果顯示，EOT陸地降溫具有全球一致性，且高緯度地區(qū)降溫幅度更大。植被模擬揭示了EOT森林生態(tài)系統(tǒng)開闊化及C4草本植物擴張趨勢。

最后，建議未來研究應(yīng)重點推動大數(shù)據(jù)與數(shù)值模擬的深度融合，構(gòu)建高精度時空框架，并發(fā)展更可靠的氣候與植被模型，以提升對EOT氣候-植被協(xié)同演變機制的理解。該研究為預(yù)測未來氣候變化下陸地生態(tài)系統(tǒng)的響應(yīng)提供了深時類比。通過整合多源數(shù)據(jù)與模型，有望揭示氣候-生物圈相互作用的復(fù)雜性，為全球變化研究提供理論支撐。

中國科學(xué)院西雙版納熱帶植物園博士研究生王楠為論文第一作者，李樹峰研究員為論文通訊作者。該研究得到了國家重點研發(fā)計劃（2022YFF0800800）、國家自然科學(xué)基金（42372033）和云南省中青年學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人后備人才項目（202305AC160051）的共同資助。

文章信息

王楠, 吳夢曉, 唐赫, Valdes Paul J., Farnsworth Alex, 蘇濤, 周浙昆, 李樹峰. 始新世-漸新世氣候轉(zhuǎn)折期(EOT)全球氣候與植被變化研究進展. 科學(xué)通報, 2026, 71(3): 637–650

Wang N, Wu M, Tang H, Valdes P J, Farnsworth A, Su TM Zhou Z, Li S. Global climate and vegetation changes during the Eocene-Oligocene Transition: a review of recent progress (in Chinese). Chin Sci Bull, 2026, 71(3): 637–650, doi: 10.1360/CSB-2025-0232

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