Summary Leaf dark respiration ( R dark ) is an important yet poorly quantified component of the global carbon cycle. Given this, we analyzed a new global database of R dark and associated leaf traits. Data for 899 species were compiled from 100 sites (from the Arctic to the tropics). Several woody and nonwoody plant functional types (PFTs) were represented. Mixed‐effects models were used to disentangle sources of variation in R dark . Area‐based R dark at the prevailing average daily growth temperature ( T ) of each site increased only twofold from the Arctic to the tropics, despite a 20°C increase in growing T (8–28°C). By contrast, R dark at a standard T (25°C, R dark 25 ) was threefold higher in the Arctic than in the tropics, and twofold higher at arid than at mesic sites. Species and PFTs at cold sites exhibited higher R dark 25 at a given photosynthetic capacity ( V cmax 25 ) or leaf nitrogen concentration ([N]) than species at warmer sites. R dark 25 values at any given V cmax 25 or [N] were higher in herbs than in woody plants. The results highlight variation in R dark among species and across global gradients in T and aridity. In addition to their ecological significance, the results provide a framework for improving representation of R dark in terrestrial biosphere models (TBMs) and associated land‐surface components of Earth system models (ESMs).

Abstract Under global warming, advances in spring phenology due to the rising temperature have been widely reported. However, the physiological mechanisms underlying the warming-induced earlier spring phenology remain poorly understood. Here, using multiple long-term and large-scale phenological datasets between 1951 and 2018, we show that warmer temperatures during the previous growing season between May and September led to earlier spring phenology in the Northern Hemisphere. We also found that warming-induced increases in maximum photosynthetic rate in the previous year advanced spring phenology, with an average of 2.50 days °C -1 . Furthermore, we found a significant decline in the advancing effect of warming during the previous growing season on spring phenology from cold to warm periods over the past decades. Our results suggest that the observed warming-induced earlier spring phenology may be driven by increased photosynthetic carbon assimilation in the previous season, while the slowdown in the advanced spring phenology arise likely from decreased carbon assimilation when warming exceeding the optimal temperatures for photosynthesis. Our study highlights the vital role of photosynthetic carbon assimilation during growing season in spring phenology under global warming.

Summary Shifts in plant phenology under ongoing warming affect global vegetation dynamics and carbon assimilation of the biomes. The response of leaf senescence to climate is crucial for predicting changes in the physiological processes of trees at ecosystem scale. We used long-term ground observations, phenological metrics derived from PhenoCam, and satellite imagery of the Northern Hemisphere to show that the timings of leaf senescence can advance or delay in case of warming occurring at the beginning (before June) or during (after June) the main growing season, respectively. Flux data demonstrated that net photosynthetic carbon assimilation converted from positive to negative at the end of June. These findings suggest that leaf senescence is driven by carbon assimilation and nutrient resorption at different growth stages of leaves. Our results provide new insights into understanding and modelling autumn phenology and carbon cycling under warming scenarios.

Tree phenology, periodic biological events in trees, is highly sensitive to climate change. It has been reported that forest greening can influence the local climate by altering the seasonal surface energy budget. However, tree phenological responses to forest greening remains poorly understood at large spatial scales. Combining remote-sensing derived phenological and leaf area indices since 2001, herein we show that forest greening led to earlier spring and autumn phenology in temperate and boreal forests. Our results show that forest greening in winter and spring decreased surface albedo and thus resulted in biophysical warming that caused earlier spring leaf phenology. In contrast, forest greening in summer and autumn triggered biophysical cooling by enhancing evapotranspiration, which led to earlier autumn leaf phenology. These findings suggest that forest greening could significantly alter tree phenology through seasonal biophysical impacts. Therefore, it is essential to incorporate these complicated biophysical impacts of greening into tree phenology models to accurately predict future shifts in tree phenology under future climate change.

Abstract Stem respiration is a key driver of carbon flux from ecosystems to the atmosphere, yet its response to global warming remains poorly constrained. In particular it has been proposed that stem respiration acclimates to changing temperatures, which could have large implications for carbon cycling under climate change, but no theory exists to predict acclimated respiration rates. Here, we hypothesized that stem respiration is physiologically linked to transpiration in order to maintain hydraulic continuity. We then use that linkage, combined with Eco-evolutionary optimality theory, to develop a theoretical prediction of the temperature sensitivity of both acclimated and instantaneous stem respiration. Leveraging an extensive global dataset, we observe temperature sensitivities of stem respiration across geographical and seasonal variations that are consistent with this prediction. Our findings reveal that stem respiration contributes approximately a quarter of the global above-ground auto-trophic respiration, with an estimated annual emission of around 11.20 ± 5.88 Pg C—comparable to total anthropogenic emissions. Importantly, incorporating thermal acclimation of stem respiration into projections significantly reduces predicted land ecosystem carbon emissions by 4.41 and 9.56 Pg C under the SSP126 and SSP585 scenarios, respectively, for the 21st century.

Plants respond to elevated atmospheric CO2 concentrations by reducing leaf nitrogen content and photosynthetic capacity - patterns that correspond with increased net photosynthesis rates, total leaf area, and total biomass. Nitrogen supply has been hypothesized to be the primary factor controlling these responses, as nitrogen availability limits net primary productivity globally. Recent work using evo-evolutionary optimality theory suggests that leaf photosynthetic responses to elevated CO2 are independent of nitrogen supply and are instead driven by leaf nitrogen demand to build and maintain photosynthetic enzymes, which optimizes resource allocation to photosynthetic capacity and maximizes allocation to growth. Here, Glycine max L. (Merr) seedlings were grown under two CO2 concentrations, with and without inoculation with Bradyrhizobium japonicum, and across nine soil nitrogen fertilization treatments in a full-factorial growth chamber experiment to reconcile the role of nitrogen supply and demand on leaf and whole-plant responses to elevated CO2. After seven weeks, elevated CO2 increased net photosynthesis rates despite reduced leaf nitrogen content and maximum rates of Rubisco carboxylation and electron transport for RuBP regeneration. Effects of elevated CO2 on net photosynthesis and indices of photosynthetic capacity were independent of nitrogen fertilization and inoculation. However, positive effects of elevated CO2 on total biomass and total leaf area were enhanced with increasing nitrogen fertilization due to increased nitrogen uptake and reduced carbon costs to acquire nitrogen. Whole-plant responses to elevated CO2 were not modified by inoculation across the nitrogen fertilization gradient, as plant investment in nitrogen fixation was similar between CO2 treatments. These results indicate that leaf nitrogen demand to build and maintain photosynthetic enzymes drives leaf photosynthetic responses to elevated CO2, while nitrogen supply regulates whole-plant responses. Our findings build on previous work suggesting that terrestrial biosphere models may improve simulations of photosynthetic processes under future novel environments by adopting optimality principles.