亞洲熱帶森林減少的增溫效應及其影響機制?

薛 穎，徐希燕，胡正華**，賈根鎖，張瀟艷，馬 薇

（1．南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心/應用氣象學院，南京 210044；2．中國科學院大氣物理研究所東亞區域氣候-環境重點實驗室，北京 100029；3．南京信息工程大學大氣科學學院，南京 210044；4．北京市氣象局，北京100089）

21世紀以來，森林作為最大的陸地生態系統，由于人類活動和自然因素，經歷著劇烈的變化。在所有氣候區中（熱帶、亞熱帶、溫帶、寒帶），僅熱帶地區的森林減少呈現逐年上升的趨勢，熱帶地區特別是亞洲印尼地區和南美洲亞馬遜地區經歷了最劇烈的森林損失[1]。森林損失通過生物物理過程和生物化學過程影響氣候，熱帶森林的變化甚至影響全球的氣候變化和氣候調節過程[2]。生物化學過程指森林變化改變了大氣碳循環[3]，生物物理過程通常是指森林變化改變了本地反照率、蒸散發和地表粗糙度，從而影響氣候。生物物理過程更為復雜，會引起地表升溫或冷卻的不同結果[4]。最近研究表明，在局地尺度上，生物物理過程占主導作用[5]，且反照率引起的短波輻射吸收差和蒸散發引起的潛熱差在很大程度上決定著地表溫度對森林損失的響應方向和幅度[6]。亞洲熱帶森林是森林減少最嚴重的地區之一，研究亞洲熱帶森林減少對地表溫度的影響，從能量角度量化其減少造成的短波輻射差和潛熱差，從而了解熱帶森林減少對當地地表溫度的影響及其機制，具有重要意義。

氣候模型已經被廣泛應用在熱帶森林的生物物理效應研究中，模型研究顯示，當熱帶亞馬遜流域森林變為草地后，地表反射率上升，粗糙度和蒸散發下降，蒸散發和粗糙度減少的升溫大于反照率上升造成的降溫，使地表溫度顯著上升[7]。Gallo 等研究表明，森林損失對地表溫度的影響與對氣溫的影響的變化趨勢相似[8]。巴西亞馬遜盆地中的通量塔觀測也證實，森林與牧場相比反照率更低，凈輻射和蒸散發更大[9]；FACE 實驗、衛星觀測和模型模擬中也得到類似結論[10-13]。以往研究將熱帶作為一個完整的氣候區，然而熱帶氣候可分為兩種氣候區，即熱帶雨林氣候和熱帶季風氣候，熱帶氣候區的不同是否會影響森林減少對地表溫度及生物物理過程的作用，需要進一步研究。

雖然對于熱帶森林的生物物理效應的認識主要來自于氣候模型和局地觀測（如通量塔和FACE 實驗），但這兩種方法存在一定的局限性。由于全球氣候模型的空間分辨率較粗，且物理過程、參數化存在不確定性，不能可靠地再現局地氣候效應。通過觀測方法可以提供準確的實驗結果，但是目前的熱帶區域觀測站點還很稀疏[5-6]。遙感可以在全球尺度上提供具有高時空分辨率的數據，克服這些尺度和空間的局限性，從而更好地理解熱帶森林變化如何影響區域氣候及其背后生物物理機制。

本研究基于遙感方法，利用2000-2017年的亞洲熱帶森林變化產品[1]及2017年地表溫度、反照率、蒸散發、短波輻射等數據，通過比較亞洲熱帶雨林和熱帶季雨林減少對地表凈短波輻射和潛熱通量的影響，分析森林減少如何通過影響地表能量，進而影響地表溫度，以期為預測熱帶地區不同森林對人類活動和氣候變化的響應提供依據。

1 資料與方法

1.1 數據

1.1.1 森林覆蓋變化數據集

全球覆蓋森林變化（GFC，global forest change）數據集[1]基于Landsat 衛星圖像，提供了2000-2017年30m 高空間分辨率的森林覆蓋變化信息。該數據集包含了2000年的森林覆蓋率和2000-2017年的每年森林減少和增加分類，若格點森林損失則格點值為1，無森林損失則為0，森林增加同理，其中森林減少指由森林到非森林的狀態轉變，森林增加則相反。本研究利用該數據集的2000年森林覆蓋率和2000-2017年森林減少和增加分類數據，首先將空間分辨率30m的森林變化數據集采用聚合方法重采樣到0.05°空間分辨率，計算每個0.05°×0.05°格點內2000年的森林覆蓋率和2000-2017年的總森林損失百分比（格點內森林損失面積與格點總面積的比值）。

1.1.2 地表溫度產品

地表溫度數據采用中分辨率成像光譜儀（MODIS，Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer）Aqua衛星地表溫度（LST）和發射率產品（MYD11C2）[14]。該產品的空間分辨率為0.05°，時間分辨率為8d。利用2017年晴空條件下的地表溫度數據，計算1-12月月平均地表溫度。

1.1.3 反照率產品

使用MODIS 短波反照率產品（MCD43C3）[15]。該產品空間分辨率為0.05°，時間分辨率為16d，包括白天空反照率和黑天空反照率。實際藍天空反照率是黑天空反照率和白天空反照率的組合，需要直射短波輻射與散射短波輻射的比率。藍天空反照率與黑、白天空反照率的平均值差異很小且高度相關[5]。因此，假設藍天空反照率即為黑天空反照率和白天空反照率的平均值。利用2017年黑天空反照率和白天空反照率數據，計算1-12月月平均藍天空反照率。

1.1.4 蒸散發產品

使用MODIS 蒸散發產品（MOD16A2）的平均潛熱通量數據。MODIS 蒸散發運用Penman-Monteith公式由MODIS 植被數據和地面氣象數據得到[16]。包含總蒸散發和平均潛熱通量數據，該蒸散發產品的空間分辨率為500m，時間分辨率為8d。利用2017年蒸散發和平均潛熱通量數據，通過MODIS 重投影工具箱MRT的雙線性內插法將500m 分辨率重采樣到0.05°，并計算1-12月月平均蒸散發和潛熱通量。

1.1.5 向下短波輻射

云和地球的輻射能量系統（CERES）能量平衡和填充（EBAF）表面產品提供月平均表面輻射通量[17]。表面輻射通量基于地球觀測系統中Terra和Aqua衛星上的窄帶成像儀的云屬性，以及地球靜止衛星和戈達德地球觀測系統（GEOS）版本4和5模型的氣象同化數據計算得到，以更全面地模擬云的晝夜循環，使用CERES 在晴空條件下2017年1-12月向下短波輻射數據，空間分辨率為1°，時間分辨率為1個月，用最鄰近法重采樣至0.5°。

1.1.6 降水產品

美國氣候預報中心降水合并分析資料（CPC Merged Analysis of Precipitation）提供月平均降水量[18]。通過合并地面雨量觀測資料、衛星觀測降水數據、NCEP-NCAR 再分析資料，建立全球逐月降水數據集。空間分辨率為2.5°，使用2017年1-12月降水量數據，用最鄰近法重采樣至0.5°。

1.2 數據處理

1.2.1 空間采樣

對30m 分辨率森林變化產品在0.05°×0.05°窗口進行聚合，計算每個0.05°×0.05°內2000年的森林覆蓋率以及研究期內每年森林減少的比例（0.05°×0.05°格點內森林減少的面積與格點總面積的比值）。選取2000年森林覆蓋率大于70%，并且2000-2017年歷年累計森林減少率小于5%的格點近似作為森林未改變的格點。而 2000年森林覆蓋大于 70%，且2000-2017年期間歷年累計森林損失超過65%的格點認為是森林顯著減少的格點。對 10×10的0.05°×0.05°像素在0.5°×0.5°窗口中進行搜索[5]，如果森林顯著減少格點和森林未改變的格點均存在于同一個0.5°×0.5°窗口內，則這個窗口是一個有效的比較樣本，隨后在窗口內比較森林顯著減少格點和森林未改變格點內溫度和能量的差別[19]。該方法假設0.5°×0.5°格點內森林損失地區和未改變地區距離相近且具有相似的背景氣候。

1.2.2 熱帶森林分類

K?ppen-Geiger 氣候分類是以氣溫和降水為基礎，參照植被分布，建立的氣候分類法[20]。利用K?ppen-Geiger 氣候分類，熱帶森林覆蓋地區可分為熱帶雨林氣候（tropical rainforest climate）和熱帶季風氣候（tropical monsoon climate）。將篩選出的0.5°×0.5°窗口按照這兩種氣候類型進行分類，熱帶雨林氣候對應的窗口森林類型為熱帶雨林，熱帶季風氣候對應的窗口森林類型為熱帶季雨林。熱帶雨林全年高溫，降水充足，無明顯的季節差異。熱帶季雨林受季風影響，雨季與旱季分明。據此篩選出亞洲熱帶雨林共244個窗口，熱帶季雨林共50個窗口（圖1）。由圖1可見，篩選出的有效窗口中，熱帶雨林主要集中在印度尼西亞和馬來西亞地區，熱帶季雨林主要分布在越南和柬埔寨地區。

圖1 亞洲熱帶雨林和熱帶季雨林地區同時具有森林顯著減少格點和森林未改變格點的0.5°×0.5°窗口的空間分布Fig.1 Spatial distribution of selected 0.5°×0.5° windows with significant forest loss and unchanged forest for Asian tropical rainforest and monsoon forest

1.3 森林減少區域溫度能量改變

假定在同一個0.5°×0.5°窗口內氣候背景相似，因此，可以認為窗口內氣候的顯著差別是由于森林覆蓋的變化導致。通過計算2017年1-12月0.5°×0.5°窗口內的森林減少格點地表溫度的均值（LSTL）與未改變森林格點的地表溫度均值（LSTU）的差值，量化2000-2017年熱帶森林累積減少對地表溫度的實際影響。

森林減少格點和未改變森林格點之間的蒸散發差（△ET）和反照率差（△Albedo）的計算與△LST類似，即

式（2）中，ETL為2017年1-12月森林減少格點的蒸散發量（mm），ETU為2017年1-12月未改變森林格點的蒸散發量（mm）。式（3）中，AlbedoL為2017年1-12月森林減少格點的反照率，AlbedoU為2017年1-12月未改變森林格點的反照率。

森林減少地區和未改變森林地區凈短波輻射差（△SW）可表示為

式（4）中，Sin為2017年1-12月向下的短波輻射（W?m-2），來自CERES EBAF Surface 數據集，假設同一個0.5°×0.5°窗口內森林損失格點和未改變森林格點的短波輻射近似相同。△Albedo可由式（3），根據MODIS 反照率產品計算得到。

森林減少地區和相鄰未改變地區之間潛熱通量差（△LE）可表示為

式（5）中，LEL、LEU分別為2017年1-12月森林減少地區和未改變森林地區的潛熱通量（W?m-2），來自MODIS 蒸散發產品（MOD16A2）中的潛熱通量數據。

2 結果與分析

2.1 森林減少導致的年增溫效應及其能量影響分析

2.1.1 日均地表溫度

由圖2可見，亞洲熱帶森林減少對地表有顯著的增溫效應。森林減少總體使日均地表溫度上升1.7±0.9℃。由于森林覆蓋的減少，2017年森林損失地區與未改變森林地區的白天地表溫度差值為2.3±1.1℃（P＜0.05，圖2a）。而在2000年森林覆蓋未改變的情況下，相同區域白天地表溫度的差值僅為-0.3±2.6℃。說明其地表溫度變化主要是由森林覆蓋變化導致的。大部分熱帶森林減少使得夜間地表增溫，地表溫度總體平均上升1.1±1.0℃（表1）。在靠近赤道的部分區域，森林損失表現出輕微的夜間降溫效應（圖2b）。夜間森林損失的冷卻和增溫效應均明顯小于白天的增溫效應。因此，森林減少對日均地表溫度影響的空間分布很大程度上由白天的增溫決定。總體上，熱帶季雨林減少對地表溫度的增溫效應（3.1±0.9℃）大于熱帶雨林減少對地表溫度的增溫效應（2.3±0.8℃），主要是由于二者白天增溫效應的差異（表1），而森林損失對熱帶雨林區和季雨林區夜間溫度影響的差別較小。

2.1.2 能量影響

圖2 2017年研究區亞洲熱帶森林減少格點與未改變格點的年平均地表溫度差異（△LST）的日間（a），夜間（b）和全天平均（c）的空間分布Fig.2 Spatial distribution of annual mean surface temperature differences（△LST）for daytime (a), nighttime (b) and daily mean (c) between Asian tropical forest loss grids and unchanged forest grids in 2017

地表反照率和蒸散發變化是森林變化影響氣候系統的主要生物物理機制。大部分地區的熱帶森林減少，使地表反照率增加，地表凈短波輻射低于未改變的森林地區，使得地表凈短波輻射減少，從而地表溫度降低。由圖3a可見，森林減少地區和森林 未改變地區的年平均反照率差為2.3±0.8個百分點，地表凈短波輻射差為7.2±1.8W?m-2。熱帶雨林減少對地表凈短波輻射的影響略高于熱帶季雨林減少對地表凈短波輻射的影響，說明熱帶雨林減少導致的反照率增加的降溫效應更強。

熱帶森林減少對潛熱通量的影響存在明顯的區域差異，主要表現為大部分熱帶雨林減少使潛熱通量增加，而大部分熱帶季雨林減少使潛熱通量減少（圖3b）。熱帶雨林減少使蒸散發增加了0.32±0.15mm?d-1，從而潛熱通量增加8.9±4.4W?m-2，對地表具有降溫效應；而熱帶季雨林減少使蒸散發平均減少了0.14±0.32mm?d-1，從而使潛熱通量平均減少了3.9±9.2W?m-2（圖3b），對地表具有增溫效應。由于潛熱通量變化的顯著差別，熱帶雨林減少的凈能量變化（△SW-△LE）在大部分地區為負值，平均值為-16.3±4.5W?m-2，而熱帶季雨林減少的凈能量變化值則有正有負，平均為-2.9±8.8W?m-2（圖3c）。

2.2 森林減少導致增溫效應的季節差異及其能量影響分析

2.2.1 增溫效應的月變化特征

由圖4可見，熱帶雨林和季雨林的減少對地表溫度的影響表現出不同的月份分布特征。熱帶雨林白天、夜晚和全天的增溫效應在全年較均勻，略有起伏，但無明顯的月份變化（圖4a1、b1、c1）。全年白天的地表溫度影響極顯著大于夜間（P＜0.01）。而熱帶季雨林減少導致的增溫效應有明顯的月份差異（圖4a2、b2、c2），1-4月的白天增溫效應明顯強于其它月份的白天增溫效應，而5-7月夜間增溫效應強于其它月份的夜間增溫。白天增溫在3月達到最大值，為4.5±1.7℃，最小值在7月，為2.1±0.9℃；全天△LST 在4月分別達到最大值2.1±1.1℃，最小值在10月，為1.6±0.8℃。2-4月季雨林減少的全天增溫效應相對于其它月份更強烈。

表1 亞洲不同熱帶森林減少格點與未改變格點的白天、夜間、全天年均地表溫度（△LST）、地表凈短波輻射（△SW）和潛熱通量（△LE）的差異Table1 Daytime, nighttime and daily annual mean surface temperature differences(△LST), net shortwave radiation differences(△SW) and latent heat flux differences (△LE) between Asian tropical forest loss grids and unchanged forest grids

圖3 2017年亞洲熱帶森林減少格點與未改變格點的凈輻射能量之差（△SW，a）、潛熱通量之差（△LE，b），以及前兩者之差（△SW-△LE，c）的空間分布Fig.3 Spatial distribution of differences in net shortwave radiation (△SW, a), net latent heat flux (△LE, b) and their difference (△SW-△LE, c) between Asian tropical forest loss grids and unchanged forest grids in 2017

圖4 2017年亞洲熱帶雨林（a1-c1）和熱帶季雨林（a2-c2）森林減少格點與未改變格點地表溫度差（△LST）的日間（a），夜間（b）和全天平均（c）的月均值Fig.4 Monthly mean surface temperature differences(△LST) for daytime (a), nighttime (b) and daily mean (c) between forest loss grids and unchanged forest grids of Asian tropical rainforest (a1-c1) and monsoon forest (a2-c2)in 2017

2.2.2 能量影響的季節特征

熱帶雨林和熱帶季雨林減少對地表凈短波輻射和潛熱通量的影響也表現出不同的季節特征。熱帶雨林的地表凈短波輻射差△SW和潛熱通量差△LE全年略有波動，無明顯季節變化，△SW 全年為負值，△LE 全年為正值，表明森林減少地區地表凈短波輻射全年少于未改變的森林地區，而潛熱通量全年高于未改變的森林地區，△SW-△LE 全年為負值（圖5a1、b1、c1）。

熱帶季雨林月平均△SW 全年均為負值，月變化波動明顯，5-8月△SW 值大于其它月份，即在5-8月森林減少對反照率的影響小于其它月份。月平均△SW 在8月最大，為-6.2±1.2W?m-2，在2月最小，為-7.7±1.5W?m-2（圖5a1）。月平均△LE 在降水偏多的5-10月為正值，最大值在7月，為10.4±7.7W?m-2。森林減少的區域比未改變森林地區釋放更多的潛熱。在降水偏少的其它月△LE 為負值，最小值在2月，為-22.7±13.4W?m-2，即森林減少會降低潛熱的釋放。△LE 在2-7月呈現上升趨勢，7-12月呈現下降趨勢（圖5b2、d2）。△SW-△LE 在1-4月為正值，最大值在2月，為14.9±13.0W?m-2，在其它月為負值，最小值在7月，為-16.5±5.7W?m-2，變化趨勢與△LE 相反，在2-7月呈現下降趨勢，1-2月和7-12月呈現上升趨勢。

由圖4c2和圖5c2可見，熱帶季雨林白天和全天△LST年變化趨勢與△SW-△LE年變化具有很高的相似性，在1-4月，△LST和△SW-△LE的值都偏大，其它月份△LST和△SW-△LE的值都偏小，且熱帶季雨林△SW-△LE 與△LST 相關系數r 達到0.72（P＜0.01），表明熱帶季雨林減少導致地表反照率下降，蒸散發改變，反照率下降引起的凈短波輻射變化和蒸散發改變引起的潛熱通量變化通過地表輻射收支，影響地表溫度，從而在一定程度上決定了熱帶季雨林地表增溫效應的季節變化模式。熱帶雨林區的△SW-△LE 為負值，△LST 為正值，相關系數為r=0.44，表明凈短波輻射和潛熱通量的變化雖然在一定程度上影響了熱帶雨林減少的增溫效應，但非主要因素。

圖5 2017年亞洲熱帶雨林（a1-d1）和熱帶季雨林（a2-d2）森林減少格點與未改變格點地表凈短波輻射之差月均值（△SW，a）、潛熱通量之差月均值（△LE，b）、兩者之差的月均值（△SW-△LE，c）及窗口內月均降水量(d)Fig.5 Monthly mean net shortwave radiation differences (△SW,a), latent heat flux differences (△LE,b),their difference (△SW-△LE, c) between forest loss grids and unchanged forest grids and monthly mean precipitation (d) of tropical rainforest (a1-d1) and monsoon forest(a2-d2) in 2017

降水作為熱帶地區重要的背景氣候因素，對蒸散發和潛熱通量差有一定的影響。圖6 中，亞洲熱帶地區的△ET 與月平均日降水量呈線性正相關關系（r = 0.87，P＜ 0.01），降水量增大，蒸散發和潛熱通量差異將會縮小，當月平均降水量超過6.5mm·d-1時，△ET 將由負值變為正值。在熱帶季雨林區，旱季降雨量較小時，潛熱和潛熱通量差異較大，為負值，雨季降水量較大時，土壤水分充足，蒸散和潛熱通量差異較小，為正值。熱帶雨林地區全年雨水充沛，月降水量較平均，降水極顯著高于熱帶季風區（P＜ 0.01）。

圖6 月平均降水量與月均△ET的關系Fig.6 The relationship between the monthly mean precipitation and the monthly mean △ET

3 結論與討論

3.1 討論

本研究表明亞洲熱帶森林減少具有一定的增溫效應，使地表變暖，Li 等[19]就森林砍伐對地表溫度的潛在和實際影響的研究中也有相似的結果，其研究顯示熱帶地區森林減少使地表溫度在10a 內顯著上升0.28℃。這表明熱帶森林若持續減少將會進一步加劇熱帶變暖的趨勢，使熱帶生態系統更加脆弱。過去的研究通常將熱帶森林作為一個整體進行研究，有關熱帶雨林和熱帶季雨林減少增溫效應區別的相關研究較少。本研究顯示，雖然熱帶雨林和熱帶季雨林減少均具有增溫效應，但是熱帶雨林減少的增溫效應不存在明顯的季節變化，而熱帶季雨林減少的增溫效應則存在明顯的季節變化，這主要是受地表凈短波輻射和潛熱通量改變的季節變化的影響，溫度變化與輻射變化顯示出相同的季節變化特征。而熱帶雨林區吸收短波輻射和潛熱通量變化不是影響其增溫效應的唯一因素，以往的模型研究解釋了這一現象，研究顯示，在赤道附近的熱帶地區，粗糙度是影響熱帶地表溫度的重要因素，甚至占據著主導作用[21]，粗糙度下降會抑制陸地和大氣之間的湍流能量交換，森林損失使地表粗糙度降低從而使地表升溫，補償了反照率和蒸散發的影響。

本研究中熱帶森林地表凈短波輻射之差△SW與夜間地表溫度變化△LST 呈現正相關關系（r=0.71，P＜0.01），且表現出相同的季節變化趨勢，這是因為夜間森林的地面長波輻射更大，白天地面存儲的能量在夜間將以長波輻射形式從地面向上輸送。由于森林地表反照率低，能夠在白天吸收更多的短波輻射使夜晚向上的長波輻射增大，使夜間森林變暖，與森林減少區的差距縮小[22-23]，從而使夜間森林損失的增溫效應弱于白天，冬季地表增溫效應弱于夏季。這一結論與Ma 等[6]對溫帶森林減少的地表溫度效應的研究結果一致。

本研究中熱帶雨林森林損失使潛熱通量增加，意味著森林損失地區的蒸散發大于未改變森林地區的蒸散發。降水對熱帶雨林的潛熱通量之差△LE 有著重要的作用，隨著降水量的增大，蒸散發和潛熱通量之差縮小。熱帶雨林損失地區的蒸散發大于未改變森林地區，是因為，一方面，熱帶雨林區水資源豐富，常年降水充沛，月降水量顯著大于熱帶季雨林區，且2017年的降水量顯著大于其它年份，研究發現，森林蒸散比在降水量過大時會達到飽和，不同于草地蒸散發隨著降水量增加而增加[21]。森林減少區由于降水充沛使土壤水分充足，且風速增加[24]，溫度升高，進一步加大了其蒸散發[25]；另一方面，熱帶雨林常年保持非常接近飽和的空氣濕度，如印度尼西亞地區的相對濕度一般維持在70%以上，飽和的空氣濕度會抑制熱帶雨林蒸散發的進行，減少與大氣的水分交換，從而使熱帶雨林損失區的蒸散發大于未改變森林區。程根偉等[26]對森林水文效應的研究認為，在濕潤的南方地區造林反而可能會減少蒸散發。熱帶季雨林區的降水存在明顯的季節差異，如本研究中的亞洲季雨林區5-10月通常高溫高濕，與熱帶雨林類似，森林損失區域的蒸散發大于未改變森林地區的蒸散發。而在11月-翌年4月，通常為亞洲季雨林的干季。季雨林區干季的蒸散發主要是由森林冠層的蒸散供應，森林的減少會大幅削減干季的蒸散，從而減少潛熱通量[27]。

森林砍伐對區域降雨的影響相較于地表溫度更為復雜，地表粗糙度的改變以復雜的方式影響降水，并可能增加霧和云的凝結[28]。熱帶森林損失的重要原因森林火災，產生的煙霧和霾通過大氣遙相關更將影響熱帶以外的地區降水[29]。

熱帶森林因為人為砍伐和自然災害未來也面臨嚴重的損失，這種損失將使地表溫度進一步變暖，同時森林砍伐釋放的CO2，將加劇全球溫室效應，使變暖更加劇烈[30-31]。熱帶森林損失導致的溫度和降水的變化，會加劇熱帶區域的極端災害事件的頻率和強度，如暴雨、干旱、火災事件，使得熱帶森林面臨更加嚴峻的考驗[32]。森林損失造成的熱帶氣候變暖可能進一步加劇高溫下的樹木死亡率，增加熱帶森林火災的發生，使森林覆蓋率進一步減少[33-34]。

3.2 結論

（1）熱帶森林減少使地表溫度升高，白天的變暖效應強于夜間。

（2）森林減少區比未改變森林區吸收更少的短波輻射，熱帶季雨林減少在降水偏少月份森林損失使潛熱通量變小，在降水偏多月份使潛熱通量變大，而熱帶雨林減少使潛熱通量變大，降水量與潛熱通量呈現正相關關系。

（3）熱帶雨林的地表溫度變化，地表凈短波輻射變化和潛熱通量變化無明顯季節改變，熱帶季雨林則具有明顯的季節變化，凈能量變化在一定程度上決定了熱帶季雨林地表溫度變化，但不是影響熱帶雨林地表溫度變化的主要因素。