Le réchauffement rapide récent a eu des impacts inégaux sur la composition, la structure et le fonctionnement des écosystèmes nordiques. On ne sait toujours pas comment les facteurs climatiques contrôlent les tendances linéaires et non linéaires de la productivité des écosystèmes. Sur la base d'un produit d'indice de phénologie végétale (IPP) à une résolution spatiale de 0,05° sur 2000-2018, nous avons utilisé un schéma d'ajustement polynomial automatisé pour détecter et caractériser les types de tendances (c.-à-d. tendances polynomiales et non tendances) dans l'IPP annuel intégré (PPIINT) pour les écosystèmes nordiques (> 30°N) et leur dépendance aux facteurs climatiques et aux types d'écosystèmes. La pente moyenne pour les tendances linéaires (p < 0,05) de PPIINT était positive dans tous les écosystèmes, parmi lesquels les forêts de feuillus à feuilles larges et les forêts de feuillus à aiguilles (ENF) ont montré les pentes moyennes les plus élevées et les plus basses, respectivement. Plus de 50% des pixels dans les ENF, les arbustes arctiques et boréaux et les zones humides permanentes (PW) avaient des tendances linéaires. Une grande fraction de PW a également montré des tendances quadratiques et cubiques. Ces tendances concordent bien avec les estimations de la productivité globale de la végétation basées sur la fluorescence de la chlorophylle induite par le soleil. Dans tous les biomes, PPIINT dans les pixels avec des tendances linéaires a montré des valeurs moyennes plus faibles et des coefficients de corrélation partielle plus élevés avec la température ou les précipitations que dans les pixels sans tendances linéaires. Dans l'ensemble, notre étude a révélé l'émergence d'une convergence latitudinale et d'une divergence dans les contrôles climatiques sur les tendances linéaires et non linéaires de PPIINT, ce qui implique que les déplacements nordiques de la végétation et le changement climatique peuvent potentiellement augmenter la nature non linéaire des contrôles climatiques sur la productivité des écosystèmes. Ces résultats peuvent améliorer notre compréhension et notre prévision des changements induits par le climat dans la phénologie et la productivité des plantes et faciliter la gestion durable des écosystèmes en tenant compte de leur résilience et de leur vulnérabilité au changement climatique futur.

El rápido calentamiento reciente ha causado impactos desiguales en la composición, estructura y funcionamiento de los ecosistemas del norte. Se desconoce cómo los impulsores climáticos controlan las tendencias lineales y no lineales en la productividad de los ecosistemas. Con base en un producto de índice de fenología vegetal (PPI) a una resolución espacial de 0.05° durante 2000-2018, utilizamos un esquema de ajuste polinómico automatizado para detectar y caracterizar los tipos de tendencias (es decir, tendencias polinómicas y no tendencias) en el PPI integrado anual (PPIINT) para los ecosistemas del norte (> 30°N) y su dependencia de los impulsores climáticos y los tipos de ecosistemas. La pendiente promedio para las tendencias lineales (p < 0.05) de PPIINT fue positiva en todos los ecosistemas, entre los cuales los bosques caducifolios de hoja ancha y los bosques perennifolios de hoja de aguja (ENF) mostraron las pendientes medias más altas y más bajas, respectivamente. Más del 50% de los píxeles en ENF, matorrales árticos y boreales y humedales permanentes (PW) tuvieron tendencias lineales. Una gran fracción de PW también mostró tendencias cuadráticas y cúbicas. Estos patrones de tendencia coincidieron bien con las estimaciones de la productividad global de la vegetación basadas en la fluorescencia de la clorofila inducida por el sol. En todos los biomas, PPIINT en píxeles con tendencias lineales mostró valores medios más bajos y coeficientes de correlación parcial más altos con la temperatura o la precipitación que en píxeles sin tendencias lineales. En general, nuestro estudio reveló la aparición de convergencia latitudinal y divergencia en los controles climáticos sobre las tendencias lineales y no lineales de PPIINT, lo que implica que los cambios septentrionales de la vegetación y el cambio climático pueden aumentar potencialmente la naturaleza no lineal de los controles climáticos sobre la productividad de los ecosistemas. Estos resultados pueden mejorar nuestra comprensión y predicción de los cambios inducidos por el clima en la fenología y la productividad de las plantas y facilitar la gestión sostenible de los ecosistemas al tener en cuenta su resiliencia y vulnerabilidad al cambio climático futuro.

Recent rapid warming has caused uneven impacts on the composition, structure, and functioning of northern ecosystems. It remains unknown how climatic drivers control linear and non-linear trends in ecosystem productivity. Based on a plant phenology index (PPI) product at a spatial resolution of 0.05° over 2000-2018, we used an automated polynomial fitting scheme to detect and characterize trend types (i.e., polynomial trends and no-trends) in the yearly-integrated PPI (PPIINT) for northern (> 30°N) ecosystems and their dependence on climatic drivers and ecosystem types. The averaged slope for the linear trends (p < 0.05) of PPIINT was positive across all the ecosystems, among which deciduous broadleaved forests and evergreen needle-leaved forests (ENF) showed the highest and lowest mean slopes, respectively. More than 50% of the pixels in ENF, arctic and boreal shrublands, and permanent wetlands (PW) had linear trends. A large fraction of PW also showed quadratic and cubic trends. These trend patterns agreed well with estimates of global vegetation productivity based on solar-induced chlorophyll fluorescence. Across all the biomes, PPIINT in pixels with linear trends showed lower mean values and higher partial correlation coefficients with temperature or precipitation than in pixels without linear trends. Overall, our study revealed the emergence of latitudinal convergence and divergence in climatic controls on the linear and non-linear trends of PPIINT, implying that northern shifts of vegetation and climate change may potentially increase the non-linear nature of climatic controls on ecosystem productivity. These results can improve our understanding and prediction of climate-induced changes in plant phenology and productivity and facilitate sustainable management of ecosystems by accounting for their resilience and vulnerability to future climate change.

تسبب الاحترار السريع الأخير في تأثيرات غير متكافئة على تكوين وبنية وأداء النظم الإيكولوجية الشمالية. لا يزال من غير المعروف كيف تتحكم المحركات المناخية في الاتجاهات الخطية وغير الخطية في إنتاجية النظام البيئي. استنادًا إلى منتج مؤشر الفينولوجيا النباتية (PPI) بدقة مكانية تبلغ 0.05درجة خلال الفترة 2000-2018، استخدمنا مخططًا آليًا للتركيب متعدد الحدود لاكتشاف وتمييز أنواع الاتجاهات (أي الاتجاهات متعددة الحدود وعدم وجود اتجاهات) في مؤشر أسعار المنتجين السنوي المتكامل (PPIINT) للنظم الإيكولوجية الشمالية (> 30درجةشمالًا) واعتمادها على الدوافع المناخية وأنواع النظم الإيكولوجية. كان المنحدر المتوسط للاتجاهات الخطية (p < 0.05) لـ PPIINT إيجابيًا في جميع النظم الإيكولوجية، من بينها الغابات المتساقطة ذات الأوراق العريضة والغابات دائمة الخضرة ذات الأوراق الإبرية (ENF) التي أظهرت أعلى وأدنى المنحدرات المتوسطة، على التوالي. كان لأكثر من 50 ٪ من وحدات البكسل في ENF، والشجيرات القطبية والشمالية، والأراضي الرطبة الدائمة (PW) اتجاهات خطية. أظهر جزء كبير من المياه الصالحة للشرب أيضًا اتجاهات تربيعية ومكعبة. اتفقت أنماط الاتجاه هذه بشكل جيد مع تقديرات إنتاجية الغطاء النباتي العالمي بناءً على فلورة الكلوروفيل المستحثة بالطاقة الشمسية. في جميع المناطق الحيوية، أظهر PPIINT بالبكسل مع الاتجاهات الخطية قيمًا متوسطة أقل ومعاملات ارتباط جزئية أعلى مع درجة الحرارة أو هطول الأمطار مقارنة بالبكسل بدون اتجاهات خطية. بشكل عام، كشفت دراستنا عن ظهور تقارب وتباعد خطوط العرض في الضوابط المناخية على الاتجاهات الخطية وغير الخطية لـ PPIINT، مما يعني أن التحولات الشمالية للغطاء النباتي وتغير المناخ قد تزيد من الطبيعة غير الخطية للضوابط المناخية على إنتاجية النظام الإيكولوجي. يمكن أن تحسن هذه النتائج فهمنا وتنبؤنا بالتغيرات الناجمة عن المناخ في علم الظواهر النباتية والإنتاجية وتسهيل الإدارة المستدامة للنظم الإيكولوجية من خلال مراعاة مرونتها وقابليتها للتأثر بتغير المناخ في المستقبل.