DOI：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.132541![]()
由于植被生长对气象干旱的响应复杂，量化触发植被损失的气象干旱阈值十分必要，但变化环境下触发阈值的动态变化及其驱动机制尚不明确。因此，该研究基于Copula理论和条件概率，提出了不同植被（NDVI）损失条件下气象干旱触发阈值的研究框架，并基于CatBoost模型探究触发植被损失的气象干旱（SPEI）阈值时空变化的可能原因。研究结果表明：（1）5—9月蒙古高原植被对气象干旱的快速响应时间（1—6个月）的比例逐渐增加，9月达到峰值（77 %）；（2）5—9月蒙古高原整体触发阈值呈现降低趋势，各月触发阈值显著降低的格点与显著增加的格点的比例均大于1，7月的比例最小； (3) 触发阈值的空间格局主要由土壤湿度(SM)决定,4个植被损失等级的主导格点比例分别为20%、16%、19%和15%;6—9月触发阈值的时间变化主要由水分利用效率(WUE)决定,5月主要由潜在蒸散量(PET)和温度(TMP)决定。本研究将有助于深入认识陆地生态系统的脆弱性及其对气象干旱的响应,为制定及时有效的战略,维护生态系统健康、减轻干旱的不利影响提供有益参考。
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图2蒙古高原5—9月植被对气象干旱的响应时间(RT)、相关度(R)和显著度(P)空间分布(a)、各月响应时间格点比例(b)和各月响应时间格点比例变化曲线(c)，响应时间分为快速响应时间、中期响应时间(7—12个月)、极慢响应时间(13—24个月)。研究区内空白部分表示负相关区域，下同。![]()
图3. 5月至9月MP地区不同等级（轻度、中度、严重和极端）气象干旱引发植被损失（NDVI < NDVI 30th ）的概率。
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图4.蒙古高原5—9月触发四级植被损失的气象干旱阈值空间分布(a)和反映触发阈值分布与概率密度的小提琴图(b)，其中NDVI < 40th (NDVI <30th ， NDVI1 <20th，NDVI <10th )表示NDVI<NDVI< 40th (NDVI <30th，NDVI1 <20th，NDVI <10th )，下同。
图5.5 —9月蒙古高原地区四个层次植被损失触发阈值的动态MK检验Z值(a)及呈显著减少趋势的格点数量与呈显著增加趋势的格点数量比例的变化(b)。![]()
图6.降水（PRE）、潜热通量（LE）、潜在蒸散量（PET）、温度（TMP）、水汽压差（VPD）、土壤湿度（SM）、海拔（DEM）、土壤有机碳含量（OC）和水分利用效率（WUE）对植被损失触发阈值空间尺度演变的贡献率（a），以及各因子的PDP（b）。图7 蒙古高原5 —9月各格点一级影响因子（降水量（PRE）、潜热通量（LE）、潜在蒸散量（PET）、温度（TMP）、饱和水汽压差（VPD）、土壤湿度（SM）、水分利用效率（WUE））对植被损失触发阈值时间尺度演变的影响(a)及各月一级影响因子的格点占比(b)。![]()
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