Une étude américaine portant sur une période d'observation d'un siècle montrant qu'une politique de reforestation active peut limiter le réchauffement d'un région, outre le fait qu'elle permet de séquestrer d'énormes quantité de CO2.

Une étude américaine portant sur une période d'observation d'un siècle montrant qu'une politique de reforestation active peut limiter le réchauffement d'un région, outre le fait qu'elle permet de séquestrer d'énormes quantité de CO2.

Résumé en français courant

Un siècle de reboisement dans l’est des États-Unis a eu un effet de refroidissement qui contribue à expliquer l’absence de réchauffement régional au XXe siècle, ce qui contraste avec les tendances au réchauffement observées dans le reste de l’Amérique du Nord au cours de la même période. Notre étude montre que les forêts d’une grande partie de l’est des États-Unis présentent un avantage substantiel de refroidissement adaptatif à la température de surface et, pour la première fois, nous démontrons que cet avantage s’étend également à la température de l’air proche de la surface. Par conséquent, le reboisement dans les zones tempérées pourrait offrir un ensemble d’avantages complémentaires : atténuer le changement climatique en éliminant le dioxyde de carbone de l’atmosphère, tout en contribuant également à l’adaptation à la hausse des températures en refroidissant les températures de surface et de l’air sur de vastes zones.

Détail de l'étude

La restauration et la préservation des forêts du monde sont des voies naturelles prometteuses pour atténuer certains aspects du changement climatique. En plus de réguler les concentrations atmosphériques de dioxyde de carbone, les forêts modifient les températures de l’air à la surface et près de la surface par des processus biophysiques. Dans l’est des États-Unis (EUS), le reboisement généralisé au cours du XXe siècle coïncide avec un manque anormal de réchauffement, soulevant des questions sur la contribution du reboisement au refroidissement local et à l’atténuation du changement climatique. En utilisant de nouvelles approches multi-échelles et de multiples sources de données indépendantes, nous avons découvert des liens entre le reboisement et la réponse de la température de surface et de l'air dans l'UES. Des observations au sol et par satellite ont montré que les forêts EUS refroidissent la surface terrestre de 1 à 2 °C par an par rapport aux prairies et aux terres cultivées voisines, l'effet de refroidissement étant le plus fort à midi pendant la saison de croissance, lorsque le refroidissement est de 2 à 5 °C. Les jeunes forêts (20 à 40 ans) ont le plus fort effet de refroidissement sur la température de surface. Le refroidissement de surface s'étend à l'air proche de la surface, les forêts réduisant la température de l'air à midi jusqu'à 1 °C par rapport aux forêts non forestières voisines. Les analyses de l’évolution historique de la couverture terrestre et de la température de l’air ont montré que les effets rafraîchissants du reboisement s’étendent à l’ensemble du paysage. Les zones entourées de reboisement étaient jusqu'à 1°C plus fraîches que les zones voisines qui n'ont pas subi de changement de couverture terrestre, et les zones dominées par des forêts en repousse étaient associées à des tendances de température plus froides dans une grande partie de l'UES. Nos travaux indiquent que le reboisement a contribué au rythme historiquement lent du réchauffement dans l'UES, soulignant le potentiel du reboisement en tant que stratégie locale d'adaptation au climat dans les régions tempérées.

Points clés

La reforestation dans l’est des États-Unis (EUS) contribue à refroidir la surface terrestre et la température de l’air à proximité de la surface
Les impacts biophysiques du reboisement contribuent à expliquer l’absence anormale de réchauffement dans l’UES au XXe siècle .
La reforestation dans les régions tempérées peut offrir des avantages biophysiques en matière d'adaptation au climat en refroidissant les températures de la surface et de l'air.

Introduction

Des réductions drastiques des émissions anthropiques de gaz à effet de serre sont nécessaires pour lutter contre le changement climatique. Les solutions climatiques basées sur la nature (NbCS), telles que le reboisement, ont le potentiel de fournir une atténuation supplémentaire grâce à l'élimination du CO 2 atmosphérique (Nolan et al., 2021 ; Novick, Metzger, et al., 2022 ; Novick, Williams, et al. , 2022 ; Seddon et al., 2020 ), mais ne seront efficaces que s'ils s'accompagnent d'une décarbonation à l'échelle de l'économie. Les changements dans la couverture terrestre et la gestion, qui sont essentiels à la mise en œuvre des NbCS, peuvent modifier la température locale en modifiant le bilan énergétique de surface (Anderson et al., 2011 ). Si ces impacts biophysiques sont bénéfiques, certains NbCS pourraient alors servir d’outil d’adaptation locale en plus de l’atténuation du changement climatique à l’échelle mondiale.

Le reboisement – le NbCS ayant le potentiel d'atténuation du CO 2 le plus élevé (Griscom et al., 2017 ) – peut augmenter ou diminuer la température de surface locale ( T s ) en fonction de l'équilibre des mécanismes concurrents. Sous les tropiques, les forêts évaporent beaucoup plus d'eau que les prairies, ce qui favorise le refroidissement en utilisant de l'énergie qui autrement chaufferait la surface (Anderson et al., 2011 ; Williams et al., 2021 ). À l'inverse, le reboisement dans les climats boréaux a tendance à réchauffer la surface en raison à la fois de la réduction de l'albédo et de l'influence de la rugosité de la surface sur les températures nocturnes (Lee et al., 2011 ). Dans la zone tempérée, le refroidissement de surface dû à l'augmentation des flux de chaleur évaporatifs et sensibles l'emporte généralement sur le réchauffement dû à l'albédo, de sorte que les forêts tempérées ont des T s plus faibles que les écosystèmes non forestiers (Anderson et al., 2011 ; Bright et al., 2017 ; Burakowski et al., 2018 ; Windisch et al., 2021 ; Zhang et al., 2020 ).

Bien que T s soit pertinente pour de nombreux processus écologiques (Farella et al., 2022 ), la température de l'air près de la surface ( T a ) est un objectif tout aussi important pour l'adaptation climatique (Novick & Katul, 2020 ; Winckler et al., 2019 ) . Parce que les changements de T a peuvent avoir des effets de grande envergure, dans la mesure où les impacts biophysiques sur la température de l'air peuvent se propager à l'ensemble du paysage (Winckler et al., 2019 ). Alors que le changement de couverture terrestre affecte T s et T a différemment (Baldocchi & Ma, 2013 ; Helbig et al., 2021 ; Novick & Katul, 2020 ; Winckler et al., 2019 ), quantifier les impacts du changement de couverture terrestre sur T a a toujours été un défi. La température de l'air près de la surface ne peut pas être détectée à distance, et sa variation avec l'altitude rend difficile son interprétation selon différents types de couverture terrestre (Novick & Katul, 2020 ; Winckler et al., 2019 ). La plupart des études basées sur des données examinant les impacts biophysiques sur T s et T a comparent généralement des emplacements avec des macroclimats similaires mais une couverture terrestre différente, ce qui capture les effets directs et locaux du changement de couverture terrestre sur T s et T a (par exemple, Baldocchi & Ma , 2013 ; Bright et al., 2017 ; Juang et al., 2007 ; Winckler et al., 2019 ; Windisch et al., 2021 ; Zhang et al., 2020 ). Cependant, cette approche peut négliger les effets indirects et non locaux (Baldocchi & Ma, 2013 ) liés à l'advection ou aux changements de la couverture nuageuse en aval dus à l'augmentation de l'évapotranspiration en amont. Cette étude adopte une nouvelle combinaison d'approches pour évaluer les impacts du reboisement sur T s et T a , en explorant les effets locaux et à plus grande échelle à diverses échelles spatiales et temporelles.

L'Est des États-Unis (EUS) a subi un reboisement massif au cours du siècle dernier (Figures 1a et 1b ; Ramankutty et al., 2010 ), offrant une opportunité unique d'étudier les impacts biophysiques d'un changement de couverture terrestre à grande échelle. Par grandes échelles, nous entendons des échelles suffisamment grandes pour que la couche limite atmosphérique soit en équilibre local avec la surface terrestre. Cet équilibre peut être atteint à des échelles beaucoup plus grandes (c'est-à-dire un ordre de grandeur) que la hauteur de la couche limite diurne (de l'ordre de 1 km). De plus, l'absence de réchauffement sur une grande partie de l'UES au cours de cette période (Figure 1c ; Meehl et al., 2012 ) soulève la question de savoir si le reboisement a freiné le rythme historique du réchauffement dans la région. Pour répondre à cette question, nous utilisons plusieurs sources de données indépendantes pour évaluer les effets locaux et non locaux du reboisement sur T s et T a. Notre approche implique : (a) comparer des emplacements avec des climats similaires mais une couverture terrestre différente en utilisant à la fois des observations par satellite et in situ pour déterminer les effets locaux du reboisement sur T s et T a , (b) explorer les gradients de T s à travers les limites de l'écosystème pour découvrir l'étendue locale potentielle de ces effets, et (c) analyser les données historiques des stations météorologiques, de la température de l'air et de la couverture terrestre pour identifier les liens à long terme entre T a et les tendances de la couverture forestière à l'échelle du paysage et de la région. Grâce à cette approche globale, nous visons à mieux comprendre dans quelle mesure le reboisement de l’EUS a influencé les taux historiques de réchauffement régional et le potentiel du reboisement des zones tempérées pour l’adaptation au climat.

Figure 1

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Le « trou de réchauffement » du sud-est des États-Unis et l’état des forêts correspondant. (a) Estimations de l’âge des forêts (1 km) à partir de 2019, calculées à partir des données sur l’âge des forêts du Programme nord-américain de carbone. (b) Conversion des terres entre terres agricoles et forêts de 1938 à 1992, calculée à partir de grilles de rétrospection FORE-SCE de 1 km du projet américain Land Cover Trends. Le cadre de délimitation indique la zone d’étude et des détails sur les sources de données sont fournis dans les méthodes. (c) Tendance du changement de température de 1900 à 2010 (∆ T a , °C/50 ans) calculée à l'aide d'un modèle de tendance saisonnière appliqué à des grilles de 0,5° T a à partir des climatologies mensuelles de l'Université du Delaware fournies par la NOAA. (d) Photo historique d'une équipe de plantation de 15 personnes le 05/09/1932 dans le comté de Tucker, Virginie-Occidentale. Photo originale au bureau du service forestier à Elinks, WV. Obtenu à partir de https://www.loc.gov/pictures/resource/hhh.wv0307.photos.041150p/ .

1.1 Couverture terrestre historique et tendances climatiques dans la région

Avant la colonisation européenne, les forêts occupaient la majeure partie de la superficie de l'UES, avec une structure de peuplement inéquienne soutenue par une récolte sélective (Novick, Jo, et al., 2022 ; Ramankutty et al., 2010 ). Cependant, entre la fin du XVIIIe et le début du XXe siècle, la couverture forestière dans l'UES a considérablement diminué en raison de la récolte du bois et du défrichement pour l'agriculture, entraînant des pertes de forêt dépassant 90 % dans certaines zones (Carman, 2013 ; Hall et al., 2002 ; Houghton et Hackler, 2000 ). Vers 1930, le défrichement généralisé s’était en grande partie arrêté et la couverture forestière commençait à augmenter avec l’abandon des champs agricoles marginaux et les efforts actifs de reboisement (Carman, 2013 ; Hall et al., 2002 ; Houghton & Hackler, 2000 ; Ramankutty et al., 2010 , et voir Figure 1d ). Depuis 1900, des millions d'hectares de forêt ont été ajoutés dans le nord-est, le sud-est et le Midwest des États-Unis (Figure 1b , et Carman, 2013 ; Hall et al., 2002 ; Wear & Greis, 2012 ), principalement grâce à la conversion des cultures et des pâturages aux forêts de feuillus ou aux plantations de pins fournissant du bois de résineux dans certaines régions du sud-est des États-Unis (Wear & Greis, 2012 ). De nombreuses forêts de la région ont maintenant entre 50 et 100 ans (Figure 1a , Figure S1 dans Informations complémentaires S1 ), bien que la récolte fréquente des plantations de pins supprime l'âge des peuplements dans le sud-est.

Ce siècle de reforestation en EUS coïncide avec une absence anormale de réchauffement régional, parfois qualifiée de « trou de réchauffement » (Figure 1 ; Mascioli et al., 2017 ; Meehl et al., 2012 ; Z. Pan et al., 2004 ; Partridge et al., 2018 ; Tosca et al., 2017 ), notamment dans le Sud-Est. Alors que la plupart des terres émergées du monde se sont réchauffées au cours du XXe siècle, une grande partie de l’UES a connu un refroidissement mineur, de -0,2°C à -0,8°C tous les 50 ans (Figure 1c ). Les explications proposées pour ce refroidissement incluent la variabilité climatique interne (Mascioli et al., 2017 ; Meehl et al., 2012 ), les aérosols anthropiques (Tosca et al., 2017 ), l'intensification agricole (Mueller et al., 2016 ) et l'augmentation des précipitations. (Z. Pan et al., 2004 ). Cependant, l'attribution mécaniste reste insaisissable (Mascioli et al., 2017 ; Partridge et al., 2018 ). Le trou de réchauffement s’étend sur une vaste zone, affectant principalement l’est et le sud-est des États-Unis (Figure 1 ), plutôt que de se limiter uniquement au Midwest. Des études antérieures, telles que celles de Mueller et al. ( 2016 ), ont identifié des effets de refroidissement locaux sur les températures extrêmes dans le Midwest dus à l'intensification de l'agriculture. Cependant, ces effets localisés sur les températures extrêmes ne correspondent pas entièrement aux tendances persistantes et généralisées des températures moyennes observées dans la région plus large du trou de réchauffement. Malgré le potentiel établi du reboisement pour affecter la température locale, les impacts du reboisement régional au cours du siècle dernier n’ont pas été évalués de manière approfondie quant à leur contribution au « trou de réchauffement » dans l’UES.

Matériels et méthodes

Pour évaluer l'influence du reboisement EUS sur les taux de réchauffement historiques et évaluer le potentiel du reboisement des zones tempérées en tant que stratégie d'adaptation au climat, nous avons intégré plusieurs sources de données indépendantes, en adoptant des méthodes qui englobent une gamme d'échelles spatiales et temporelles. Nos approches (décrites dans la figure 2 ) sont organisées selon deux axes : biophysique versus historique et local versus régional. En termes généraux, notre enquête :

Analyse les observations par satellite et in situ des tours de flux pour quantifier l'impact potentiel local des forêts et, par extension, du reboisement sur T s . Nous effectuons cette analyse en comparant des écosystèmes colocalisés avec des climats similaires mais une couverture terrestre différente (c'est-à-dire des sites appariés), et). Nous utilisons également une méthode qui normalise la série temporelle locale T s pour tenir compte des changements de température de l'air à l'échelle macro, nous permettant ainsi d'isoler l'effet de la couverture terrestre.
Étudie dans quelle mesure les changements de T s'étendent aux températures de l'air près de la surface à l'échelle locale, y compris au-delà des limites de l'écosystème. Ces analyses exploitent les données de flux de covariance de Foucault collectées dans les tours météorologiques, ainsi que les gradients des T dérivés par satellite à travers les transitions forêt-prairie. Ces approches nous aident à estimer l’ampleur potentielle et l’étendue spatiale des effets biophysiques du reboisement.
Intègre des données de stations météorologiques historiques, de réanalyse climatique et de couverture terrestre pour retracer les liens à long terme entre T a et la couverture forestière aux échelles locale et régionale. Ce processus implique l'analyse des tendances à long terme des anomalies T a et la détermination des corrélations entre l'âge de la forêt et les tendances à long terme de T a .

Figure 2

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Représentation conceptuelle des approches méthodologiques utilisées dans cette étude. Le diagramme est divisé en quatre quadrants pour différencier les échelles locales et régionales ainsi que les contextes biophysiques et historiques. Chaque quadrant décrit les méthodes associées et leur objectif. Les méthodologies couvrent un large éventail d'échelles spatiales (locales à régionales) et temporelles (tendances historiques diurnes à long terme) et enrichissent les analyses biophysiques (bilan énergie-rayonnement combiné à des approches physiologiques et aérodynamiques) avec des approches empiriques ou basées sur des données.

2.1 Aperçu des mesures de température pertinentes

La température de la surface terrestre (ou de la peau) ( T s ) est couramment utilisée pour évaluer les impacts du changement de couverture terrestre et est observable à la fois à partir des tours de flux et des plates-formes de télédétection. Dans les écosystèmes terrestres, T s représente la température de la couche supérieure de végétation, reflétant le résultat des effets interactifs du transfert radiatif, du bilan énergétique des feuilles, des contrôles éco-physiologiques sur l'ouverture et la fermeture des stomates et de l'aérodynamique. Un résumé des mesures de température utilisées dans cette étude se trouve dans le tableau 1 .

Tableau 1. Résumé et brève description des mesures de température pertinentes utilisées dans cette étude

métrique de température

Description

Ts ; _ température superficielle

Température à la surface du sol

T une ; température de l'air

Température de l'air près de la surface

T extrap ; température de l'air extrapolée

Température de l'air extrapolée dans la couche superficielle.

Taéro _ _ température aérodynamique

Température de l’air dans les parties supérieures de la canopée

T a,Daymet ; Température de l'air diurne

Température de l'air de référence, non influencée par la variabilité de l'occupation du sol

T s est mécaniquement connecté à T a proche de la surface grâce à la théorie standard de la couche limite pour les écoulements turbulents stratifiés. Dans les systèmes végétalisés, une fine couche d'air appelée sous-couche de rugosité se trouve entre la végétation et la couche dite de surface (c'est-à-dire la couche où la loi logarithmique pour les profils de vitesse moyenne et de température moyenne de l'air se maintient dans des conditions presque neutres). . À des fins comparatives (et conventionnelles), T a près de la surface est généralement mesuré (et modélisé) à une hauteur de 2 m au-dessus de la surface, mais les profils de T a sont influencés par les effets structurels du couvert forestier au sein de la sous-couche de rugosité. Dans les écosystèmes de petite taille tels que les prairies et les terres cultivées, la sous-couche de rugosité a généralement une épaisseur de 1 à 2 m, de sorte que les mesures de T a par tour de flux sont généralement effectuées dans la couche de surface. Cependant, au-dessus des forêts d'une hauteur de 10 m ou plus, la sous-couche de rugosité est beaucoup plus épaisse (12 à 50 m), de sorte que la tour T a indique la température moyenne de l'air dans la sous-couche de rugosité, et non dans la couche de surface (Novick & Katul, 2020). ). Ainsi, comparer T aux observations dans des écosystèmes forestiers et non forestiers comporte de nombreux biais potentiels liés aux effets structurels du couvert forestier et à la hauteur de mesure malgré l’utilisation d’une hauteur « de référence » de 2 m. Pour surmonter cette limitation, nous nous concentrons sur deux proxys pour T a qui sont moins impactés par les effets structurels sur le profil T a proche de la surface et peuvent donc être déduits des données de tour de flux thermique sensibles à la covariance de Foucault, comme détaillé par Novick & Katul, 2020. . Le premier indicateur est la température aérodynamique ( T aero ), qui représente la température de l'air dans les parties supérieures de la canopée. Le deuxième proxy est la température de l'air extrapolée vers le haut dans la partie inférieure de la couche superficielle ( T extrap ).

À l'échelle régionale, l'évaluation des impacts de la couverture terrestre sur T s nécessite une stratégie pour contrôler la variation de fond du macroclimat. Ici, la différence entre les T s télédétectés et les T a maillés a été évaluée, cette dernière étant fournie par le produit Daymet (Thornton et al., 2016 ) ( T a, Daymet ). La température de surface télédétectée est souvent appelée « LST » (Land Surface Temperature), mais nous utilisons ici T s par souci de cohérence avec les autres mesures de température. Daymet interpole les données des stations météorologiques, qui sont généralement situées sur des surfaces d'herbe courte ; Par conséquent, il est considéré ici comme un T a « de référence » qui n’est pas influencé par la variabilité de la couverture terrestre. Les estimations de T s et T a dérivées des tours ont également été normalisées par le produit DAYMET T a , ce qui nous a permis d'exploiter les informations de toutes les tours de flux de la région d'étude, et pas seulement celles des sites appariés colocalisés.

2.2 Analyse biophysique locale

2.2.1 Analyses des tours de flux de sites appariés

Pour comprendre mécaniquement les effets du reboisement sur T s au cours du cycle diurne (c'est-à-dire, figures 3c et 3d ), une approche par sites appariés (par exemple, Lee et al., 2011 ; Zhang et al., 2020 ) est utilisée, en s'appuyant sur les observations de six paires de sites forêt-prairie dans la région d’étude. Les paires de sites se trouvent en Arkansas, en Caroline du Nord (3 paires), en Indiana et au New Hampshire (tableau S1 dans les informations complémentaires S1 ), et chaque ensemble apparié est séparé d'environ 30 km ou moins. Les descriptions des sites et les détails sur le traitement des données de covariance de Foucault sont fournis ailleurs (Zhang et al., 2020 ). En bref, toutes les données ont été contrôlées en termes de qualité et ont comblé les lacunes à l'aide de normes acceptées par la communauté et intégrées dans l'outil de traitement REddyProc (Wutzler et al., 2018 ). Les données T s ont été déduites du rayonnement sortant à ondes longues en utilisant la loi de Stefan-Boltzmann, l'émissivité étant estimée comme une fonction empirique de l'albédo suivant une approche établie (Juang et al., 2007 ). L'attribution des changements de T s aux mécanismes pertinents (c'est-à-dire la variation du flux de chaleur sensible ou latent) a été réalisée grâce à une expansion en série de Taylor de l'équation du bilan énergétique au niveau du site, comme décrit ailleurs (Zhang et al., 2020 ) . . . Dans cette étude, ces résultats antérieurs sont regroupés sur les paires de sites.

figure 3

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Un effet de refroidissement de la surface de la forêt est évident dans les observations par satellite et par tour de flux (a) – (b) (c), (d). (a) Différence moyenne entre la température de surface quotidienne à ∼ 13h30 ( T s ) et la température maximale quotidienne de l'air ( T a, Daymet ) pour 2003-2018 pour les forêts (rangée du haut) et les prairies et terres cultivées combinées (« autres », deuxième rangée). Les valeurs négatives indiquent une surface plus froide que la température de l'air (refroidissement de la surface) et les valeurs positives indiquent une température de l'air de surface plus chaude. (b) Le cycle saisonnier de T s –T a, Daymet pour les forêts (bleu), les prairies (jaune) et les terres cultivées (orange) pour la région d'étude (lignes grasses), avec des plages de latitude indiquées par des lignes pointillées pâles. (c), (d) Série chronologique diurne de la différence entre les forêts et les prairies T s (bleu), T aero (noir), T extrap (gris) et T a mesuré par tour (jaune) pour six paires de sites de covariance turbulente (Tableau S1 dans Informations complémentaires S1 ) pour la saison de croissance (c) et la saison de dormance (d).

L'approche pour estimer T aero et T extrap est décrite ailleurs (Novick & Katul, 2020 ). En bref, T aero est déterminé en quantifiant d'abord le rapport moyen entre T s et T a mesuré dans la tour lorsque le flux de chaleur sensible mesuré est proche de zéro, ce qui implique que Ta et T aero doivent être en équilibre. La détermination de T a mesurée à la tour a été effectuée pour chaque heure de la journée sur chaque site séparément pour le pic de la saison de croissance (juin-septembre) et la saison de dormance (novembre-mars), puis a été utilisée pour estimer T aero à partir de les T observés pour chaque période d'observation horaire ou demi-horaire. L' extrap T a ensuite été calculé en supposant que les profils logarithmiques corrigés en termes de stabilité de la théorie de similarité de Monin-Obukhov (Monin et Obukhov, 1954 ) sont valables. Ces calculs sont forcés avec le T aéro estimé et une estimation de la longueur de rugosité pour la chaleur qui varie en fonction de la vitesse de frottement mesurée ainsi que de la longueur de rugosité de moment qui est présumée constante pour des conditions totalement difficiles (Novick & Katul, 2020 ). Ici, les résultats sont présentés pour la température extrapolée dans les 10 premiers m de la couche superficielle après avoir « aplati » conceptuellement les écosystèmes en les remplaçant par une surface rugueuse caractérisée par deux hauteurs de rugosité : une pour l'absorption de quantité de mouvement et une pour le transfert de chaleur (voir Novick & Katul, 2020 pour plus de détails et le code). Ce manuscrit étend les résultats présentés dans Novick et Katul ( 2020 ) à l'ensemble complet des sites appariés dans le tableau S1 des informations complémentaires S1 , notant que Novick et Katul n'évaluent que les résultats des sites de Duke Forest en Caroline du Nord.

Les données T a présentées sur la figure 3 sont des données de température moyenne de l'air mesurées à partir d'une sonde T a /RH (telle que la HMP35 ou HMP45C, Vaisala) au-dessus de la canopée, généralement à ou près de la hauteur des systèmes de covariance de Foucault (voir le tableau S1). dans Informations complémentaires S1 ).

2.2.2 Synthèse plus large des sites des tours de flux

Les 58 tours de flux utilisées dans la synthèse plus large (Figures 4a à 4d ) incluent les sites de tours appariées, ainsi que les ensembles de données acquis à partir du réseau AmeriFlux (Novick et al., 2018 ). Sont spécifiquement incluses les tours installées et exploitées par le National Ecological Observatory Network de la National Science Foundation des États-Unis (Metzger et al., 2019 ). Les données du réseau étaient limitées à celles qui avaient adopté une licence d'utilisation de données CC-BY-4.0. Nous avons d'abord téléchargé toutes les années-site disponibles sur le réseau, à l'exclusion des zones humides et des cultures irriguées au sein de la région d'étude. Certains sites et années-site ont été exclus en raison du manque d'informations sur les flux radiatifs nécessaires pour dériver ou calculer les mesures de température. Les tours retenues pour cette analyse sont décrites dans le tableau S2 dans les informations complémentaires S1 . Les approches utilisées pour déterminer T s , T aero et T extrap pour la synthèse de flux plus large sont les mêmes que celles décrites dans la section 2.2.1 , à l'exception du fait que les données AmeriFlux n'ont pas été comblées ; les données ont plutôt été filtrées pour exclure celles collectées dans des conditions très stables dans lesquelles la génération de turbulences est supprimée par les forces de flottabilité, et pour exclure les observations anormales excessivement importantes de flux de chaleur sensible (c.-à-d. > 1 000 W/m 2 ). Aux fins du présent document, les terres cultivées gérées selon des rotations maïs/soja ont été traitées comme des sites distincts pour les années maïs et soja. Des estimations de la hauteur du couvert forestier et de la hauteur de mesure sont nécessaires pour calculer T aero et T extrap . Pour la plupart des tours, elles sont disponibles dans la base de données AmeriFlux Biological, Ancillary Disturbance, and Metadata (BADM). Dans les cas où ils n’étaient pas disponibles auprès du BADM, ils ont été extraits d’études publiées. Dans de rares cas, une « meilleure » estimation a été faite sur la base d’informations connues sur le type de couvert forestier ou de photos du site.

Figure 4

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Extension du refroidissement de surface à l’air proche de la surface. (a – d) Différence entre les mesures de température mesurées ou dérivées de la tour et la référence T a,Daymet . Chaque boîte à moustaches montre les moyennes mensuelles au niveau du site pour la saison de croissance de midi, avec des écosystèmes forestiers divisés par hauteur de canopée (≤ 20 m ou > 20 m). Les lignes horizontales indiquent la médiane, les cases indiquent l'intervalle interquartile, les moustaches indiquent l'intervalle de données (= 1,5 fois l'intervalle interquartile) et les symboles « + » indiquent les valeurs aberrantes. Les lettres indiquent des différences significatives entre les groupes évalués à l'aide d'un test t à deux échantillons à un niveau de signification de p = 0,05. Notez que la plage de l’axe Y varie d’un panneau à l’autre. Chaque panneau est informé par les données de 13 tours d'herbe, 19 tours de terres cultivées, 10 tours dans des forêts de moins de 20 m de hauteur et 16 tours dans des forêts de plus de 20 m de hauteur. (E) Profils horizontaux (« transects ») de T à travers la forêt : limite des terres cultivées. Les valeurs de Δ T s (échantillonnées tous les 10 m) sont relatives à la température à la limite forêt/terre cultivée. Les valeurs négatives de Δ T s indiquent des températures plus basses qu'à la frontière, et les valeurs positives de Δ T s indiquent des températures plus élevées qu'à la frontière. Les points à gauche de la ligne de distance nulle indiquent la forêt (bleu) et les points à droite de la ligne de distance zéro indiquent les terres agricoles (orange). Les lignes bleues et orange indiquent une fonction tangente hyperbolique adaptée aux données de transect regroupées.

Pour synthétiser les informations provenant de cet ensemble beaucoup plus large de tours de flux, il est nécessaire d'ajuster l'influence de la variation de fond du macroclimat, afin que les impacts de la couverture terrestre puissent être isolés. À cette fin, nous avons spécifiquement évalué la différence entre les mesures de température dérivées de la tour et les estimations maximales quotidiennes T a du produit Daymet quadrillé de 1 km (Thornton et al., 2016 ), appelé T s – T a . Pendant la saison de croissance, les surfaces végétalisées ont généralement une température de surface plus élevée que la température de l'air, et donc un T s – T a positif (Mildrexler et al., 2011 ; Novick & Barnes, 2023 ). Nous prévoyons une différence T s – T a réduite dans les forêts en raison de leurs taux de transpiration accrus dus aux non-forêts, en particulier à midi lorsque la transpiration culmine. Cette différence réduite reflète l'impact de la transpiration sur les flux thermiques sensibles et par conséquent sur T s . Dans la mesure où le refroidissement de surface s'étend à la température de l'air proche de la surface à l'échelle locale, nous nous attendons également à ce que la différence entre T s et T aero et T extrap soit plus faible pour les forêts que pour les prairies.

2.3 Analyse biophysique régionale

2.3.1 Différences entre T s et T a selon la couverture terrestre

Pour comparer le refroidissement relatif de surface entre différents types de couverture terrestre à l'échelle régionale, nous avons utilisé une approche de télédétection basée sur les récupérations de T s du spectroradiomètre à résolution d'imagerie modérée (MODIS ; Wan et al., 2015 ). Ces récupérations de T ont été ajustées en fonction de la variation du macroclimat à l'aide des estimations quotidiennes maximales de T de Daymet (Thornton et al., 2016 ). Le produit quotidien MODIS Land Surface Temperature/Emissivity (MYD11A1v6.1) a une résolution spatiale de 1 km. L'heure du passage supérieur Aqua MODIS ( ∼ 13 h 30, heure locale) correspond généralement à l'heure du maximum quotidien T s estimé à partir des mesures de la tour (Figure S2 dans Informations complémentaires S1 ). Ainsi, pour évaluer la variabilité spatiale de la différence entre les T s télédétectés , nous avons normalisé la variabilité climatique à grande échelle en soustrayant le maximum quotidien T a,Daymet de MODIS T s .

T s – T a,Daymet moyenne pour chaque pixel de 1 km dans la zone d'étude a été obtenue pour chaque mois de 2002 à 2018. Les données présentées dans les figures 3a et 3b sont les T s – T a,Daymet mensuelles moyennes pour l'ensemble de la zone d'étude. des séries chronologiques. Le type de couverture terrestre pour chaque pixel MODIS de 1 km a été déterminé à l'aide de l'ensemble de données de l'US Geological Survey North American Land-Cover Characteristics avec un espacement de grille de 1 km, créé par le National Center for Earth Resources Observation and Science (EROS) dans le cadre du Global Projet de caractérisation de la couverture terrestre (EROS, 2017 ). Cet ensemble de données, dérivé des données d'un radiomètre avancé à très haute résolution de 1 km collectées entre 1992 et 1993, suit les méthodologies décrites dans Loveland et al. ( 1999 ). Il y avait relativement peu de pixels classés comme prairies, nous avons donc combiné les terres cultivées et les prairies pour les cartes spatiales T s – T a, Daymet de la figure 3a (voir également les figures S3 à S5 dans les informations complémentaires S1 ).

2.3.2 Température de surface des terres à travers les limites forestières/agricoles

L’ensemble de données sur la couverture terrestre de la Base de données nationale sur la couverture terrestre (NLCD) pour 2016 (Dewitz, 2019 ) a été utilisé pour identifier les zones adjacentes à des frontières forêt-agriculture avec une étendue continue de couverture terrestre de chaque côté de la frontière. Des transects ont été créés au-delà des frontières dans la direction est/ouest selon un angle d'environ 90°. Les transects mesuraient environ 1 km de long (c'est-à-dire en fonction de la hauteur de la couche limite), avec des points tous les 10 m. Au total, 44 transects ont été créés dans la zone d'étude (Figure S6 dans Informations complémentaires S1 ). Nous avons ensuite extrait les valeurs T s des scènes de ciel clair du milieu de l'été, qui dataient toutes de l'été 2018, du produit de température de surface provisoire Landsat (Cook, 2014 ; Cook et al., 2014 ). Un seul profil spatial T a été extrait pour chaque transect, même si plusieurs images étaient disponibles. La résolution spatiale des images Landsat est de 30 m, les transects de 10 m incluent donc plusieurs points au sein du même pixel. Une transition douce suggère que les rétroactions biophysiques sur T s sont probablement liées à T a par advection et formation d'une couche limite interne (Hsieh & Katul, 2009 ), puisque la surface elle-même n'est pas mélangée. Pour les lignes de la figure 4e , nous avons utilisé une fonction tangente hyperbolique adaptée à chaque côté des transects (forêt et agriculture). Les distances ont été mises à l'échelle de - π à π pour l'ajustement, puis rétrotransformées pour le traçage.

2.4 Analyse historique locale

2.4.1 Impacts du reboisement sur les tendances de la température de l'air

Pour étudier l'impact du changement local de la couverture terrestre sur les tendances à long terme de la température de l'air, nous avons utilisé les données mensuelles sur la température de l'air provenant de 398 stations météorologiques du United States Historical Climate Network (USHCN). Les stations météorologiques, qui étaient relativement uniformément réparties dans la zone d'étude (Figure S7 dans Informations complémentaires S1 ), nous permettent d'associer des emplacements à leur type de couverture terrestre par rapport aux données de température maillées. Nous avons évalué les effets de la couverture terrestre sur les tendances annuelles des températures de 1900 à 2010 en nous concentrant à la fois sur les températures maximales pendant la saison de croissance (juin, juillet, août) et sur les températures moyennes annuelles. Nous n'avons effectué aucune interpolation des valeurs manquantes.

Nous avons classé les stations météorologiques en fonction de la couverture terrestre prédominante dans une zone tampon circulaire de 500 m entourant chaque station, en utilisant des grilles de rétrospection FORE-SCE (FOREcasting SCENarios of Land-use Change) de 250 m du projet américain Land Cover Trends (Sohl et al. , 2007 ). Cette taille de zone tampon a été choisie après une enquête préliminaire suggérant que la surface plus froide T s des forêts pourrait influencer T a des zones non forestières voisines jusqu'à cette plage. Cette première évaluation a ensuite été affinée et est présentée à la figure 4e . Une analyse de sensibilité de l'influence de différentes tailles de tampon sur les tendances de la température (de 100 à 1 200 m) a soutenu le choix d'un tampon de 500 m, qui équilibre de manière optimale la capture des impacts du reboisement sur la température de l'air avec la minimisation des effets de confusion de processus non liés (Figure S8). dans Informations complémentaires S1 ).

La classification était basée sur trois périodes dans la plage de données disponibles (annuelles de 1938 à 1992), 1938, 1965 et 1992. L'année intermédiaire, 1965, a permis d'exclure les sites qui avaient subi de multiples conversions tout au long du 20e siècle. Les pixels ont été classés comme zones de reboisement (passage de l'agriculture à la forêt) sous deux conditions : (a) s'ils étaient agricoles en 1938, convertis en couvert forestier en 1965 et sont restés boisés en 1992 ; ou (b) ils étaient agricoles en 1938 et 1965, puis sont devenus forestiers en 1992. Les zones principalement entourées de conversion de l'agriculture en forêt à moins de 500 m des stations météorologiques ont été définies comme des sites de « reforestation ». Ici, le changement « prédominant » de la couverture terrestre fait référence au type de couverture terrestre ayant la plus grande superficie cumulée, déterminé en additionnant les poids de chaque type de couverture terrestre dans la zone tampon de 500 m. Sur les 398 stations USHCN, 132 étaient principalement entourées de forêt, 196 d'agriculture et 22 de reboisement. Les 48 sites restants ont été exclus en raison de multiples transitions de couverture terrestre ou de la déforestation au XXe siècle.

Pour explorer les impacts du reboisement sur les tendances de la température de l'air, nous avons comparé les sites de l'USHCN principalement entourés de reboisement à des sites où la couverture terrestre est restée stable en tant qu'agriculture ou forêt (« non-reboisement ») dans un rayon de 50 km du site « reboisé ». . Pour chaque année, nous avons calculé la différence de température entre le site reboisé et le (ou les) site(s) non reboisé(s) dans la zone tampon de 50 km. Cette approche s'appuie sur les analyses de tours de flux sur sites appariés décrites dans la section 2.2.1 en étendant notre compréhension des effets du reboisement sur la température de surface à la température de l'air près de la surface, couvrant une période beaucoup plus longue (remontant au début du 20e siècle). et incluant de nombreuses autres « paires » de sites. Notre comparaison de paires de sites voisins reboisés et non reboisés comprenait une analyse des températures maximales de la saison de croissance et des températures annuelles moyennes. Nous avons exclu les sites qui avaient plus de 5 ans de données manquantes entre 1900 et 2010. Nous avions un total de 22 sites reboisés et 44 sites non reboisés dans un rayon de 50 km des sites reboisés, ce qui a donné lieu à 44 comparaisons pour les données moyennes annuelles et 42 comparaisons pour les données de saison de croissance. Le nombre inférieur de comparaisons de saisons de croissance est dû à des données manquantes pour deux sites. Les sites reboisés comportaient en médiane deux sites non reboisés dans un rayon de 50 km. Nous avons basé le rayon de 50 km sur une étude précédente qui montrait des changements dans la température maximale de l'air jusqu'à 50 km du site de changement de couverture terrestre (Cohn et al., 2019 ).

2.5 Analyse historique régionale

2.5.1 Analyses de l’âge des forêts et des changements dans la couverture terrestre

Des séries temporelles mensuelles T avec une résolution spatiale de 0,5° ont été obtenues à partir de l'ensemble de données sur la température et les précipitations de l'air de l'Université du Delaware (Willmott et Matsuura, 2015 ) fourni par la Division des sciences physiques du Laboratoire de recherche sur les océans et l'atmosphère de la National Oceanic and Atmospheric Administration. (NOAA/OAR/ESRL PSD), à Boulder, Colorado, États-Unis, de https://psl.noaa.gov . Les données maillées sont des données interpolées de stations météorologiques (Willmott & Matsuura, 1995 ), provenant principalement des observations du GHCN2 (Global Historical Climatology Network) et des archives GSOD (Global Surface Summary of Day). La température moyenne mensuelle de l'air issue de la version V4.01 de l'ensemble de données sur la température et les précipitations de l'air de l'Université du Delaware a été utilisée pour évaluer les changements observés à long terme de T a sur la zone continentale des États-Unis. La variation de température par pixel de T a a été estimée à l'aide d'un modèle de tendance saisonnière (fonction « STM ») dans le package « vert-brun » (Forkel & Wutzler, 2015 ) pour R (R Core Team, 2020 ). Le modèle de tendance saisonnière en « vert-brun » est basé sur le modèle de décomposition additive décrit ailleurs (Verbesselt et al., 2010 , 2012 ). Les termes harmoniques et linéaires sont utilisés pour modéliser respectivement la variation saisonnière et la tendance, « éliminant ainsi efficacement la tendance » de la série chronologique en une seule étape (Verbesselt et al., 2012 ).

Pour évaluer l'âge des forêts, nous avons obtenu des cartes d'âge des forêts continentales du Programme nord-américain de carbone (NACP), produites pour l'année 2006 (Y. Pan et al., 2012 ). Les données ont été mises à jour pour fournir les âges des forêts pour 2019 en ajoutant 13 années à tous les âges des forêts. Cette approche suppose que toutes les forêts ont continué à croître et n'ont pas été coupées entre 2006 (date de fabrication du produit) et 2019. Bien qu'il existe certainement des endroits pour lesquels cette hypothèse ne tient pas, ils représentent généralement une petite fraction de la surface terrestre et sont principalement contenue dans le sud-est des États-Unis, où les plantations de pins sont régulièrement récoltées et replantées (Carman, 2013 ; Figure S1 dans Informations complémentaires S1 ). De plus, cette méthode ne tient pas compte des perturbations telles que les incendies ou les infestations d'insectes qui auraient pu affecter l'âge du peuplement. Néanmoins, les faibles écarts types des âges des forêts – correspondant à la carte des âges de 2006 et généralement autour de 10 ans (Figure S1C dans Informations complémentaires S1 ) – suggèrent un régime de perturbation avec une hétérogénéité spatiale limitée. Des études récentes corroborent que la perte de forêt dans cette région n'est principalement pas due aux incendies (Hansen et al., 2013 ; Tyukavina et al., 2022 ; van Wees et al., 2021 ). Au XXe siècle, la fréquence des incendies dans l'est des États-Unis a été considérablement réduite par rapport à la fréquence d'avant la colonisation européenne (Nowacki et Abrams, 2008 ).

Pour évaluer le changement dans l'état de la forêt (Figure 1b ), le changement de couverture terrestre entre 1938 et 1992 a été calculé à partir de grilles de rétrospection FORE-SCE de 250 m décrites dans la section 2.4.1 . Les pixels ont été codés en fonction de leur couverture terrestre (terres cultivées ou forêts) et la variation par pixel a été calculée entre 1938 et 1992. Pour exclure les sites ayant subi de multiples conversions au XXe siècle, une année intermédiaire, 1965, a également été utilisée. Les pixels ont été classés en trois catégories : reforestation (changement de terres cultivées en forêts), déforestation (forêt en terres cultivées) ou « aucun changement » (le type de couverture terrestre était cohérent en 1938, 1965 et 1992).

2.5.2 Explorer les liens entre l'âge des forêts et le changement de la température de l'air

Pour étudier plus en détail l'influence du reboisement en mettant l'accent sur le trou de réchauffement, nous avons examiné la relation entre l'âge de la forêt et les tendances récentes de la saison de croissance en T a à l'échelle régionale (Figure 5d ). Pour aligner le récent «instantané» de l'âge de la forêt avec T a , nous avons comparé les cartes d'âge forestier de 1 km dérivées du NACP avec les tendances récentes (1970-2017) de T a des climatologies de l'Université du Delaware (Willmott et Matsuura, 2015 ). Nous avons utilisé l'approche des tendances saisonnières décrite dans la section 2.5.1 pour estimer la pente des tendances de la série chronologique annuelle T a de 1970 à 2017 (Figure 5d ). La pente du changement de température de 1970 à 2017, ∆ T a , a été calculée pour chaque pixel, et les données sur l'âge de la forêt ont été agrégées à l'échelle plus grossière de 0,5 degré des données T a (Figure S1B dans Informations complémentaires S1 ) en utilisant un mode fonction, « modale », dans le package R « raster » (Hijmans, 2021 ), puis rééchantillonnée à l'aide de l'interpolation du voisin le plus proche. Ensuite, nous avons calculé les corrélations focales entre l'âge agrégé de la forêt (Figure S1B dans Informations complémentaires S1 ) et les tendances de température, en particulier une corrélation de fenêtre mobile entre ∆ T a de 1970 à aujourd'hui et l'âge de la forêt dans une fenêtre 5 × 5 en utilisant la « corrélation raster ». » dans le package « SpatialEco » R (Evans, 2021 ).

Impact de la couverture terrestre et de l’âge des forêts sur les tendances des températures à long terme. ( a ) Tendance moyenne des anomalies T a annuelles regroupées pour 398 sites USHCN dans l'UES. La ligne bleue représente la moyenne mobile sur 10 ans. (b) Différence de T a entre les sites USCHN reboisés et non reboisés dans un rayon de 50 km. Les lignes rouges et bleues représentent respectivement les températures estivales maximales et moyennes annuelles lissées. Les valeurs négatives indiquent des températures plus fraîches sur le site de reboisement que sur ses sites voisins non reboisés. (c) Différence de température en juillet ( T s – T a, Daymet ) par rapport à l'âge de la forêt, en utilisant les données de 30 000 pixels MODIS sélectionnés au hasard dans la zone d'étude. La ligne bleue représente la fonction lisse du modèle additif généralisé, tandis que la zone blanche environnante représente son intervalle de confiance à 99 %. (d) Corrélation de fenêtre mobile spatiale (fenêtre 5 × 5) entre l'âge de la forêt et les tendances récentes à long terme de T a (1970-2017). Une corrélation négative indique que les forêts plus anciennes sont associées à un refroidissement plus important, et une corrélation positive indique que les forêts plus jeunes sont associées à un refroidissement plus important (encadré).

Nous notons que bien que les produits T a quotidiens à micro-échelle (1 km) maillés tels que Daymet devraient être relativement insensibles aux impacts locaux de la couverture terrestre sur T a (Figure S9 dans Informations complémentaires S1 ), l'empreinte digitale du reboisement peut être détectable à partir d'une méso-échelle annuelle plus grossière. T a estime à une résolution de 0,5 degrés. Des études d'observation et de modélisation soutiennent les impacts à l'échelle régionale du changement de couverture terrestre sur la méso-échelle T a (Bonan, 2001 ; Mahmood et al., 2014 ), fournissant une justification supplémentaire à notre approche.

Résultats

3.1 Effets de la couverture terrestre sur les T : analyse biophysique locale et régionale

Dans la zone d'étude, la différence entre T s et T a,Daymet était la plupart du temps plus négative pour les forêts que pour les prairies et les terres cultivées (Figure 3 ). Puisque le T a, Daymet normalise la variabilité de la température à grande échelle, ce résultat implique que les surfaces forestières sont plus froides que les surfaces des prairies et des terres cultivées voisines, de la même quantité. L'effet était plus prononcé pendant la saison de croissance, lorsque les forêts étaient plus fraîches que les non-forêts de 0,6 à 2,5 °C (figures 3a et 3b ), avec des réductions plus faibles observées au printemps et à l'automne.

Ensuite, nous avons exploité de riches informations sur le bilan énergétique de surface provenant de tours de flux à covariance de Foucault, en commençant par six sites de forêts et de prairies colocalisés (« appariés ») dans la région d'étude (tableau S1 dans Informations complémentaires S1 ; Zhang et al., 2020 ). Sur ces sites appariés, la T s de la forêt était en moyenne de 4 à 5 ° C plus froide que celle des prairies voisines pendant les périodes de midi (Figures 3c et 3d ), principalement en raison d'une évapotranspiration accrue en été et d'un flux de chaleur sensible accru en hiver qui l'emportait sur l'albédo- effets de réchauffement induits dans les forêts les plus sombres (Zhang et al., 2020 ).

Bien que l'approche par paires de sites soit bien établie pour comprendre les impacts biophysiques du changement de couverture terrestre (Zhang et al., 2020 ), seule une poignée de paires de tours de flux forêt-prairies existent. Pour élargir la portée de l'inférence, nous avons synthétisé les observations de T s provenant de 58 sites de tours Ameriflux EC à travers l'UES, en corrigeant à nouveau la variabilité climatique à l'échelle macro avec T a, Daymet (tableau S2 dans Informations complémentaires S1 ). Les résultats ont révélé un refroidissement diurne généralisé de la surface dans les forêts par rapport aux non-forêts (Figure 4a ). Tout au long de la saison de croissance, la différence moyenne entre le T s dérivé de la tour et le T a de référence de Daymet était inférieur de 5,7 °C pour les forêts de grande hauteur (> 20 m) par rapport aux prairies, et de 4,6 °C inférieur pour les forêts courtes (< 20 m). ) les forêts par rapport aux prairies (Figure 4a ). Lorsque l’on compare les forêts aux terres cultivées, les différences étaient moins prononcées, même si les forêts de grande hauteur (>20 m) étaient encore relativement plus fraîches que les terres cultivées. Plus précisément, T s (Figure 4a ) était de 8,1 ± 3,4 pour les prairies, de 4,1 ± 2,2 pour les terres cultivées, de 3,5 ± 2,1 pour les forêts courtes et de 2,4 ± 1,3 pour les forêts de grande hauteur (toutes les valeurs sont moyennes ± SD).

3.2 Effets de la couverture terrestre sur T a proche de la surface : analyse biophysique locale et régionale

Pour que le refroidissement de surface s'étende au-delà de l'échelle du peuplement et contribue ainsi au trou de réchauffement, les changements de T s doivent se traduire par des changements de T a près de la surface .

Nous avons adopté plusieurs approches nouvelles ou émergentes pour quantifier la mesure dans laquelle les effets du refroidissement de la forêt sur T s s'étendent à T a . Tout d'abord, nous avons exploité les données des tours de flux pour estimer des métriques de T a qui sont moins sensibles aux effets de la canopée (Novick & Katul, 2020 ) : T aero et T extrap (Tableau 1 ). Dans les sites appariés et dans le réseau régional de tours de flux, la saison de croissance de midi T aero et T extrap étaient plus fraîches pour les forêts que pour les prairies (Figures 3d, 3e et 4a à 4d ).

Conformément aux attentes, les forêts ont eu l'effet de refroidissement le plus important sur les températures de surface (Figure 4a ) et des effets plus faibles sur les températures de l'air (Figures 4b à 4d ). Lors de l'analyse des mesures de la température de l'air, T aero et T extrap étaient similaires entre les forêts et les terres cultivées, bien que T aero soit nettement inférieur pour les peuplements forestiers de grande hauteur (Figure 4b ). T aero (Figure 4b ) a été observé à 3,9 ± 2,1 pour les prairies, à 1,5 ± 1,6 pour les terres cultivées, à 1 ± 1,6 pour les forêts courtes et notamment à -0,2 ± 0,9 pour les forêts de haute hauteur. De même, T extrap (Figure 4c ) était de 1,3 ± 0,8 pour les prairies, de 0,6 ± 0,84 pour les terres cultivées, de 0,6 ± 1 pour les forêts courtes et de -0,1 ± 1,8 pour les forêts de grande hauteur. Les résultats de T extrap ont montré que les forêts de grande hauteur étaient 1,4°C plus froides que les prairies, et que les forêts de petite taille étaient 0,7°C plus fraîches.

Malgré l'influence confondante des effets de la canopée sur les profils T a près de la surface, T a mesurée par la tour suggère également un effet de refroidissement des forêts, bien que les différences entre les biomes soient plus faibles (Figure 4d ). La moyenne de la différence entre T s et Ta mesurée par la tour était de −0,5 ± 0,7 pour les prairies, de −0,8 ± 0,4 pour les terres cultivées, de −0,9 ± 0,6 pour les forêts courtes et de −1,5 ± 0,6 pour les forêts de grande hauteur. Tout au long de la saison de croissance, la différence moyenne entre le T s dérivé de la tour et le T a mesuré par la tour était de 1 ° C plus frais pour les forêts de haute hauteur que pour les prairies, et de 0, 7 ° C plus frais pour les forêts de haute hauteur par rapport aux terres cultivées (Figure 4d ).

T s à haute résolution (30 m) pour évaluer dans quelle mesure les transitions de T s aux limites forêt-terres cultivées étaient douces ou abruptes (Figure 4e ; Figure S6 dans Informations complémentaires S1 ). Une transition de température relativement douce entre les forêts plus froides et les terres cultivées plus chaudes a été observée (Figure 4e ) qui s'étend sur des échelles de longueur de plusieurs centaines de mètres.

3.3 Observations météorologiques à long terme et signatures du changement de la couverture terrestre : analyse historique locale et régionale

Pour évaluer les signatures du changement de couverture terrestre dans les observations météorologiques à long terme, nous avons comparé les enregistrements à long terme de la température de l'air provenant des sites de stations météorologiques, les estimations de l'âge des forêts et les données maillées sur la température de l'air (voir méthodes, section 2.4.1 ). Premièrement, les tendances des températures à long terme sur 398 sites USHCN dans la région d’étude ont été examinées. L'examen a montré que les températures sont restées relativement stables tout au long du 20e siècle, avec une baisse des températures moyennes à la fin des années 1950 (Figure 5a ). Ensuite, nous avons étudié l'effet de refroidissement des forêts en repousse en analysant la différence entre T s et la référence T a, Daymet en fonction de l'âge de la forêt. Les résultats ont indiqué que l'effet de refroidissement était le plus fort pour les forêts âgées d'environ 20 à 40 ans, la différence atteignant son point le plus bas à cet âge (Figure 5c ).

Pour explorer plus en détail l'effet de refroidissement du reboisement, nous avons comparé les moyennes mobiles sur 10 ans de T a à partir de stations historiques de l'USHCN dans des sites principalement entourés de reboisement (« reboisement ») et de sites voisins qui n'ont pas subi de conversion de la couverture terrestre (« non-reboisement » ) dans un rayon de 50 km. En termes de températures annuelles moyennes, les sites reboisés étaient constamment plus frais que leurs homologues non reboisés tout au long du 20e siècle (Figure 5b , ligne bleue). Les résultats étaient plus nuancés pour les températures maximales de la saison de croissance. Les sites proches du reboisement avaient tendance à être plus chauds au début du 20e siècle et plus frais dans la seconde moitié, et l’ampleur de cet effet de refroidissement s’est accrue tout au long de la période d’étude. À la fin du 20e siècle, les sites de reboisement étaient jusqu'à 1 °C plus frais que leurs voisins non reboisés en termes de températures de l'air maximales pendant la saison de croissance (Figure 5b , ligne rouge).

les tendances de la saison de croissance à l'échelle décennale ( d'après les climatologies mensuelles de 0,5 ° de l'Université du Delaware) et l'âge de la forêt sur la zone continentale des États-Unis (Figure 5d ). . . Un coefficient de corrélation positif indique que les pixels dominés par des forêts plus jeunes (c'est-à-dire <100 ans en 2019) ont connu moins de réchauffement au cours de cette période que les pixels dominés par des peuplements plus matures (voir l'encadré de la figure 5d ). Ce coefficient de corrélation était positif dans une grande partie de la région étudiée sur l'échelle de temps annuelle (63 % des pixels ; figure 5d ) et en considérant uniquement les tendances de température de la saison de croissance (figure S10B dans les informations complémentaires S1 ), ce qui est cohérent avec les attentes que les zones de reboisement connaissent. moins de réchauffement. Cependant, il existe une variabilité substantielle à travers la région d'étude, avec des relations négatives entre l'âge de la forêt et ∆ T a observées, y compris dans les Appalaches centrales et dans les Ozarks.

Discussion

L’étude fournit des preuves irréfutables des avantages biophysiques du reboisement dans l’UES pour le climat, tout en établissant une relation claire entre les changements de couverture terrestre et les changements de température observés tout au long du 20e siècle. Pris ensemble, ces résultats indiquent que le reboisement a un effet de refroidissement sur la température de l’air à la surface et près de la surface dans l’UES, et a probablement contribué au ralentissement du réchauffement dans la région. Les observations au sol et par satellite indiquent que les forêts EUS refroidissent la surface terrestre de 1 à 2 °C par an (Figure 3 ) par rapport aux surfaces voisines avec une végétation de petite taille. À midi pendant la saison de croissance, le refroidissement en surface est de 2 à 5 °C (Figures 3c et 4a ), et les forêts âgées de 25 à 50 ans présentent l'effet de refroidissement le plus fort (Figure 5c ). Le refroidissement de surface s'étend à l'air proche de la surface, les forêts réduisant la température de l'air à midi pendant la saison de croissance jusqu'à 1 °C (figures 4d et 5b ). Les données historiques des stations météorologiques et les analyses de données maillées à long terme sur la température de l'air à l'échelle régionale établissent un lien entre le reboisement et l'absence de réchauffement observée dans l'UES (Figure 5 ). Les stations météorologiques situées à proximité des zones de reboisement ont enregistré des températures plus froides de 0,5 à 1,0 °C que les stations situées près de terres dont le couvert forestier a connu peu de changements. Dans l’ensemble, ces résultats mettent en évidence le potentiel d’adaptation substantiel du reboisement en tant que solution climatique fondée sur la nature.

Cependant, ces résultats ne sont peut-être pas applicables à toutes les régions tempérées ou à toutes les stratégies, telles que le boisement. La mise en œuvre des NbCS doit être entreprise en veillant à éviter des conséquences imprévues qui pourraient conduire à un réchauffement net (Novick, Metzger, et al., 2022 ; Peng et al., 2014 ). Par exemple, même si le reboisement dans les régions boréales peut sembler bénéfique, des changements dans la dynamique de l'albédo et de l'évaporation pourraient entraîner un réchauffement à long terme (Liu et al., 2019 ; Randerson et al., 2006 ). En outre, les perturbations potentielles, telles que les facteurs de stress climatiques, les incendies de forêt et les insectes, ont des implications substantielles sur le succès des NbCS. Ces perturbations pourraient compromettre le stockage du carbone forestier (Anderegg et al., 2022 , en particulier dans les régions plus sensibles à ces risques comme l'ouest des États-Unis), même dans des régions comme l'est des États-Unis où ceux-ci sont historiquement moins répandus. Bien que les forêts de l'UES soient généralement moins sujettes à de telles perturbations que celles de l'Ouest (Barbero et al., 2015 ; Bentz et al., 2010 ), il est toujours important de reconnaître ces risques lors de l'évaluation du potentiel NbCS spécifique à une région.

4.1 Évaluation des impacts de la couverture terrestre sur la température de l’air en surface et près de la surface

L'évaluation de la conséquence directe du changement d'occupation du sol sur la température de surface est moins ambiguë, compte tenu de l'abondance d'observations satellitaires de T s et de mesures complémentaires des flux d'énergie de surface provenant de tours au sol. Nous savons depuis un certain temps que le reboisement a tendance à augmenter T s dans la zone boréale (Bright et al., 2017 ; Lee et al., 2011 ; Swann et al., 2010 ) et à diminuer T s sous les tropiques (Bonan, 2008). ). Dans cette étude des écosystèmes tempérés, nous avons démontré que les forêts des latitudes moyennes de l'est des États-Unis peuvent contribuer à une réduction de T s de 2 à 5 °C à midi pendant la saison de croissance (Figures 3 et 4a ). De plus, ces réductions de Ts peuvent être obtenues dans un délai d'environ 20 ans après la régénération forestière (Figure 5c ) et restent stables dans toutes les classes de forêts matures (Figure 4a ). Nos résultats, combinés à d'autres travaux récents sur le sujet, contribuent à un consensus croissant selon lequel la présence de forêts tend à avoir un effet direct de refroidissement sur T dans une grande partie de la zone tempérée.

Les données de télédétection favorisent intrinsèquement les conditions de ciel clair, introduisant un biais potentiel dans les résultats présentés dans les figures 3a et 3b . Ce biais est cependant considérablement atténué en effectuant des comparaisons similaires avec les données de flux (Figure 4a ), qui ne sont pas soumises à ces limitations par ciel clair. Une autre source potentielle de biais est associée au moment choisi pour le passage supérieur MODIS. Les récupérations satellitaires sont obtenues vers 13h30, heure locale, ce qui pourrait être plus tôt que l'heure à laquelle Daymet enregistrerait la température maximale quotidienne de l'air, en particulier en été. Cette disparité pourrait avoir pour conséquence que la différence entre T s et le Daymet T a soit inférieure à ce qu'elle serait en l'absence d'un écart temporel. Cependant, notre étude s'est principalement concentrée sur la comparaison de la différence T s – T a pour les zones forestières et non forestières. Par conséquent, même si le moment du passage supérieur MODIS ne correspond pas aux températures quotidiennes maximales estimées par Daymet, tout petit écart serait largement éliminé lors de l’analyse de leurs différences. À l'appui de ce point, nous avons trouvé des différences de T s – T a entre les sites de flux forestiers et non forestiers (Figure 4a ) d'ampleurs similaires à celles dérivées des données de télédétection. Ces résultats complémentaires confèrent davantage de crédibilité à notre analyse comparative entre les zones forestières et non forestières, renforçant ainsi notre confiance dans les résultats globaux, malgré les sources potentielles de biais.

L’évaluation de l’impact du changement de couverture terrestre sur la température de l’air à proximité de la surface est plus difficile en raison de limitations techniques et méthodologiques. Pourtant, pour comprendre le potentiel du reboisement et d’autres solutions climatiques naturelles à conférer des avantages en matière d’adaptation au climat, il faut quantifier les impacts de la couverture terrestre sur la température de l’air à proximité de la surface. De plus, pour que le refroidissement de surface s'étende au-delà de l'échelle du peuplement et contribue ainsi au trou de réchauffement, les changements de T s doivent se traduire par des changements de T a. À son tour, l’évaluation des impacts de la couverture terrestre sur les températures de l’air à proximité de la surface nécessite de surmonter des défis techniques et méthodologiques, notamment la rareté des données et les effets structurels du couvert forestier qui empêchent des comparaisons simples de la température de l’air mesurée au-dessus de différents écosystèmes. Nous avons adopté plusieurs approches nouvelles ou émergentes pour surmonter les défis techniques et méthodologiques associés à l'évaluation de T a .

Premièrement, nous avons exploité les données des tours de flux pour estimer des mesures de T a qui sont moins sensibles aux effets du couvert forestier. En nous appuyant sur des indicateurs de température de l'air proche de la surface qui sont relativement insensibles aux effets structurels du couvert forestier (par exemple, T aero et T extrap ), nous démontrons que, dans une grande partie de la région étudiée, l'effet de refroidissement des forêts sur T s s'étend au température de l'air proche de la surface au-dessus de la canopée (Figures 3c et 3d ; Figure 4 ). Les impacts du couvert forestier sur T a sont inférieurs aux impacts sur T s ( ∼ 1°C pour les périodes de végétation de midi, figures 3d et 4 ) mais toujours conséquents, en particulier par rapport à l'ampleur des changements historiques et prévus de T dus au changement climatique.

Ensuite, pour fournir une perspective indépendante sur le couplage de la température de surface et de l'air, nous avons utilisé des récupérations Landsat T s à haute résolution (30 m) pour évaluer dans quelle mesure les transitions de T s aux limites forêt-terres cultivées étaient douces ou abruptes. Une transition plus douce suggère que les rétroactions biophysiques sur T s sont liées à T a par la formation d'une couche limite interne, en supposant que l'inertie thermique des feuilles est faible. Une transition de température relativement douce entre les forêts plus froides et les terres cultivées plus chaudes a été observée (Figure 4e ) qui s'étend sur des échelles de longueur typiques des distances d'ajustement nécessaires à l'équilibre de la couche limite interne de la température de l'air. De plus, la transition en douceur de T s à travers les limites forêt-prairie implique un couplage entre T s et T a qui s'étend au moins plusieurs centaines de mètres au-delà de la limite de l'écosystème. Ce résultat contribue à confirmer les modélisations théoriques précédentes (Hsieh & Katul, 2009 ; Li & Wang, 2019 ) et complète un exercice similaire sous les tropiques (Cohn et al., 2019 ) en documentant ces processus à grande échelle spatiale sur une grande partie de la planète. UE. Il est important de noter que c'est sur cette distance que les impacts biophysiques sur T a sont suffisamment importants pour avoir un retour sur T s . Il est probable que les impacts du reboisement sur T a s'étendent plus loin, mais au-delà de quelques centaines de mètres, ils ne sont pas suffisamment importants pour entraîner des changements significatifs dans les prairies T s .

Nos analyses ont montré que les forêts de l’UES exercent un effet de refroidissement sur les températures de surface et de l’air, et que cet effet peut s’étendre au-delà des frontières des écosystèmes. Il est important de noter que cet avantage de refroidissement est plus prononcé pendant les périodes estivales de midi (Figures 3c et 3d ; Figure 5b ), qui sont généralement associées à un stress thermique élevé et à des événements extrêmes. Ces résultats suggèrent que, dans les zones tempérées, le reboisement pourrait apporter le plus grand bénéfice en matière d’adaptation au climat, précisément au moment où il est le plus nécessaire.

4.2 Lier le reboisement au manque de réchauffement observé dans l’est des États-Unis

Pour établir un lien entre le reboisement et l'absence de réchauffement observée dans l'UES, nous avons analysé les données historiques des stations météorologiques afin d'associer les enregistrements de température de l'air près de la surface aux changements de couverture terrestre au cours du 20e siècle. De plus, nous avons mené une analyse à l'échelle régionale pour étudier la relation entre les modèles spatiaux de reboisement et les modèles de température dans l'UES.

T a à long terme de 398 stations météorologiques de l'USHCN est cohérente avec la compréhension générale des tendances des températures au 20e siècle dans l'UES, car elle ne révèle aucune tendance globale au réchauffement (Figures 1c et 5a ). Nous avons observé une forte diminution des températures moyennes dans les années 1950, ce qui correspond à des études antérieures qui avaient révélé un brusque changement de régime climatique en 1957-1958 dans l'UES (Partridge et al., 2018 ; Rogers, 2013 ). Les causes de ce refroidissement brutal et uniforme sont probablement multiples. Le refroidissement brutal pourrait être lié à des changements dans la position du jet stream, en particulier à de fortes diminutions de l'indice de circulation méridionale (MCI ; Tosca et al., 2017 ). Cependant, l'impact des diminutions du MCI est plus important sur les températures hivernales, qui ont diminué plus uniformément au cours du XXe siècle que les températures estivales (Figure S11 dans Informations complémentaires S1 ). Par conséquent, se concentrer sur les séries chronologiques de températures estivales en plus des séries chronologiques de températures annuelles peut aider à distinguer l’influence du MCI d’autres mécanismes, notamment le reboisement.

Nous avons étudié les signatures du reboisement dans les données climatiques à long terme en analysant la différence des enregistrements T a à long terme entre les stations météorologiques principalement entourées de reboisement et les stations météorologiques à proximité (dans un rayon de 50 km) qui n'ont pas subi de changement de couverture terrestre (restées agricoles ou forêt) tout au long du XXe siècle. Au début du 20e siècle, nous avons constaté que les sites avec reboisement à proximité avaient tendance à être plus chauds que les sites sans reboisement en termes de températures quotidiennes maximales pendant la saison de croissance (Figure 5b ). Cette tendance est conforme aux attentes si ces zones étaient à la végétation clairsemée à l'époque (Figure 1 ), étant probablement des terres agricoles abandonnées ou marginales avec une végétation limitée. En conséquence, ces zones auraient connu des taux de transpiration inférieurs avant le reboisement, par rapport à leurs niveaux après le reboisement. Cependant, à mesure que le XXe siècle avançait, les sites principalement entourés de reboisement sont devenus de plus en plus froids par rapport à leurs voisins non reboisés dans un rayon de 50 km. À la fin du 20e siècle, les sites de reboisement étaient jusqu'à 1 °C plus frais que leurs voisins non reboisés en termes de températures de l'air maximales pendant la saison de croissance (Figure 5b ). L'ampleur de l'effet de refroidissement est cohérente avec les résultats des comparaisons de température de l'air des tours (Figures 3c, 3d et 4 ), fournissant des preuves indépendantes de l'impact du reboisement sur la température de l'air près de la surface.

L'analyse du refroidissement des forêts selon l'âge a indiqué que l'effet de refroidissement des forêts en repousse prend environ 20 ans pour se développer pleinement, les forêts âgées d'environ 20 à 40 ans présentant l'effet de refroidissement le plus fort (Figure 5c ). Ce délai est cohérent avec le temps nécessaire à la régénération des forêts de la région pour atteindre des niveaux de fonction hydrologique comparables à ceux des forêts matures (Ford et al., 2011 ). Pour offrir un contexte historique, pendant la saison de croissance, lorsque l'impact de refroidissement de la forêt en repousse est à son apogée, les sites de reboisement étaient systématiquement plus frais que les sites voisins non reboisés à la fin des années 1950 (Figure 5b ). Cette période correspond à peu près aux forêts âgées de 20 à 30 ans, en prenant comme point de départ les années 1930 en raison de l’abandon agricole généralisé et des efforts fédéraux de reboisement au cours de cette décennie. L'écart entre les températures maximales de saison de croissance dans les zones boisées et celles non boisées à proximité s'est élargi tout au long du 20e siècle, confortant l'idée selon laquelle à mesure que les forêts se développaient, l'effet de refroidissement estival augmentait (Figure 5b ).

L'analyse à l'échelle régionale des données maillées sur la température de l'air à long terme a fourni une approche indépendante mais complémentaire aux analyses des stations météorologiques. L'analyse a montré que les forêts plus jeunes étaient associées à des taux de réchauffement historiques plus faibles dans la majeure partie de la région étudiée (Figure 5d ). Cette découverte, combinée aux analyses des stations météorologiques, suggère que le reboisement a eu un effet de refroidissement sur la température de l'air proche de la surface sur une large partie de l'UES. L'analyse des tendances à long terme d' une série chronologique en fonction de la couverture terrestre et des changements historiques de la couverture terrestre (par exemple, les résultats de la figure 5 ) capture à la fois l'influence des effets non locaux à l'échelle régionale et les effets directs à plus petite échelle. effets. Cependant, nous notons que des études axées sur le couvert forestier du 21e siècle (par exemple, Hansen et al., 2013 ) ont révélé un renouvellement considérable des forêts dans l'UES depuis 2000. Si ces résultats reflètent fidèlement la dynamique forestière, ils pourraient introduire des complexités dans les relations présentées dans les figures. 5d et 5c , qui explorent spécifiquement l’impact de l’âge des forêts. Notre méthodologie, utilisant des données agrégées et une analyse de fenêtre mobile spatiale, est conçue pour atténuer l'impact de ces variations localisées potentielles. Néanmoins, nous reconnaissons le potentiel de biais dans nos résultats liés à l'âge de la forêt, en particulier si l'âge moyen réel du peuplement est systématiquement sous-estimé. Nous estimons que l'impact potentiel d'un tel écart sur les conclusions tirées de nos résultats relatifs à l'âge des forêts est probablement minime. Même une réduction considérable de l'âge du peuplement (10 ans) sur une partie substantielle (20 %) de la zone d'étude ne modifierait pas les conclusions tirées des figures 5c et 5d (figure S12 dans les informations complémentaires S1 ).

Bien que des incertitudes demeurent concernant la caractérisation de l'âge de la forêt et de la couverture terrestre historique, nos résultats confortent l'hypothèse selon laquelle le reboisement EUS au 20e siècle a eu un effet de refroidissement net qui s'est étendu bien au-delà de la surface et de l'échelle locale du peuplement. Pour les stations météorologiques situées à proximité mais en dehors des zones reboisées, l'effet équivaut à une suppression de T a de l'ordre de 0,5 à 1°C pour la seconde moitié du 20e siècle.

4.3 Effets non locaux du changement d'affectation des terres

Une perspective plus holistique sur l'efficacité des solutions climatiques fondées sur la nature tient compte de la possibilité que des changements locaux (par exemple, à l'échelle de l'écosystème) dans la couverture terrestre puissent déclencher des impacts non locaux à des échelles beaucoup plus larges (Swann et al., 2012 ; Williams et al. al., 2021 ). Par exemple, le reboisement peut entraîner une augmentation de l'évapotranspiration, entraînant une augmentation de la couverture nuageuse et des précipitations (Cerasoli et al., 2021 ; Manoli et al., 2016 ) qui s'étendent à travers le paysage. Ces effets auraient tendance à amplifier le refroidissement local, notamment en journée. Les changements localisés de la couverture terrestre peuvent également provoquer des changements dans la circulation atmosphérique, ce qui peut avoir des conséquences à l'échelle continentale, voire mondiale, sur la température, les précipitations, la nébulosité et d'autres facteurs météorologiques (Pongratz et al., 2010 ; Swann et al., 2012 ; Winckler et coll., 2019 ). Les modèles du système terrestre ont été le principal outil pour explorer ces téléconnexions, de nombreuses études suggérant le rôle dramatique des processus non locaux pour amplifier ou contrecarrer les impacts locaux du changement de couverture terrestre sur la température de surface et près de la surface. Cependant, les résultats de ces études de modélisation sont parfois contradictoires, et la différence entre les prédictions et les observations des modèles peut être importante (Bonan, 2008 ; De Hertog et al., 2022 ). Ces écarts peuvent notamment inclure des sous-estimations des impacts climatiques biophysiques associés à l’expansion de la couverture végétale (Li et al., 2020 ).

Cette étude utilise des approches observationnelles pour évaluer indirectement les effets non locaux du changement de couverture terrestre. Nous étudions comment les effets de la température de surface peuvent s'étendre à l'air et être transportés à travers le paysage, fournissant ainsi une méthode généralisable pour étudier ces connexions. Notre approche comprend l'exploration des gradients de température de surface ( T s ) à travers les limites de l'écosystème, comme le montre la figure 4 , pour découvrir l'étendue locale potentielle de ces effets. Cette connexion est cruciale car les enregistrements à long terme de la température de l’air, utilisés pour délimiter le trou de réchauffement, sont réalisés dans des clairières ouvertes. En découvrant comment les effets de la température de surface s’étendent à l’air, nous pouvons mieux comprendre comment les changements locaux dans la couverture terrestre peuvent déclencher des impacts non locaux à des échelles beaucoup plus larges. Il est important de noter que ces approches observationnelles présentent de nombreuses limites, car elles ne peuvent pas pleinement prendre en compte la possibilité que les effets non locaux du changement d’affectation des terres à l’intérieur et à l’extérieur de la région étudiée influencent les tendances à long terme des températures dans l’UES.

Par exemple, les changements dans la gestion agricole, tels que l'intensification agricole et l'utilisation accrue de l'irrigation, sont connus pour avoir un effet de refroidissement local (Mueller et al., 2016 ), et de nombreuses régions de l'UES ont connu ces changements de gestion (Spangler et al. , 2020 ). Les changements dans la gestion agricole qui favorisent le refroidissement pourraient masquer l'influence du reboisement dans la comparaison des tendances à long terme des écosystèmes forestiers et des terres cultivées (par exemple, Figure 5 ). Ainsi, les résultats présentés ici peuvent être considérés comme conservateurs. Il est également possible que les changements d'affectation des terres survenant bien en dehors de la région étudiée puissent entraîner des tendances généralisées dans les tendances à long terme des températures dans l'UES via les téléconnexions (Swann et al., 2018 ), ou que certains effets non locaux de la température de le reboisement ou la déforestation peuvent être de signe opposé aux effets locaux (De Hertog et al., 2022 ; Pongratz et al., 2021 ). Ces téléconnexions non locales ne peuvent actuellement être explorées qu’avec des études de modélisation qui tendent à s’appuyer sur des expériences idéalisées qui imposent des changements instantanés et extrêmes de la couverture terrestre dans de vastes régions. Évaluer tous les modes de changement historique d’utilisation des terres qui pourraient avoir affecté le climat dans l’UES serait coûteux en termes de calcul (voire impossible) et il serait encore peu probable qu’il résolve, avec précision, les changements relativement faibles de T s et T a qui sont révélés. par l’approche basée sur l’observation adoptée ici.

Conclusions

Diverses hypothèses ont été proposées pour expliquer l'absence de réchauffement observée au XXe siècle dans l'est des États-Unis (par exemple, Meehl et al., 2012 ; Z. Pan et al., 2004 ; Partridge et al., 2018 ; Tosca et al. , 2017 ). Les travaux présentés ici n’identifient pas le reboisement généralisé comme le seul facteur à l’origine du trou de réchauffement de l’UES ou de sa tendance, mais plusieurs sources de données indépendantes suggèrent qu’il peut être un contributeur important à cette absence de réchauffement régional historique. Au-delà de cela, l’étude fournit des preuves solides des avantages climatiques biophysiques locaux du reboisement dans l’UES. L’augmentation forte et persistante du couvert forestier dans toute la région au XXe siècle a contribué au refroidissement, ce qui concorde avec les changements de température observés. En outre, les résultats démontrent que le reboisement a un effet de refroidissement constant sur les températures de surface et de l'air, en particulier au milieu de l'été, lorsque les températures élevées peuvent être les plus nocives. Ces résultats soulignent le potentiel du reboisement pour apporter des avantages locaux en matière d'adaptation au climat dans les régions tempérées telles que l'UES, soulignant l'importance des co-bénéfices biophysiques des solutions climatiques basées sur la nature.

Remerciements

Les auteurs remercient Mike Voyles, Michael Benson, Steve Scott, Koong Yi, Matt Wenzel et Chris Sobek pour leur aide dans l'installation et la maintenance des sites de tours à flux jumelés. Les résultats et conclusions de cette publication sont ceux des auteurs et ne doivent pas être construits pour représenter une détermination ou une politique officielle de l’USDA ou du gouvernement américain. Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent. Le financement a été fourni par la subvention de la National Science Foundation (NSF) des États-Unis par le biais des subventions NSF-DEB-1552747, NSF-DEB-1637522, NSF-IOS-1754893 et NSF-AGS-2028633. KAN et ACO reconnaissent également le soutien du USDA Forest Service—Southern Research Station. GK reconnaît le soutien du Bureau scientifique du Département américain de l’énergie (DOE) (DE-SC0022072). QZ reconnaît le soutien de la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (U2243214). Le financement du portail de données AmeriFlux a été fourni par le Bureau scientifique du DOE. Ce matériel est basé en partie sur des travaux soutenus par la NSF à travers le programme National Ecological Observatory Network (NEON). Les auteurs remercient les IP de la tour AmeriFlux pour avoir généreusement partagé leurs données.