Environ. Res. Lett.|中国缺水地区生态系统对突发性干旱的响应评估

文摘   2024-12-07 11:53   荷兰  
DOI:10.1088/1748-9326/ad8f4a

强烈而频繁的突发性干旱对陆地生态系统的稳定性构成威胁,并影响陆地碳汇,特别是在脆弱的缺水地区。本文评估了 2001 年至 2022 年中国缺水地区突发性干旱事件的变化,并基于太阳诱导的叶绿素荧光和总初级生产力量化了植被对突发性干旱的抵抗力(维持干旱前水平的能力)和恢复力(从干旱中恢复的能力)。

突发性干旱的平均频率约为每十年 3.5 次,持续时间在 2001-2022 年期间显著增加了 3 天。我们发现植被对突发性干旱的抵抗力没有表现出明显的时间变化,而恢复力则显著下降。在空间上,随着干旱程度的增加,植被的抵抗力逐渐下降,而恢复力则上升。抵抗力和恢复力之间的强烈负相关性表明在各个气候区域存在权衡,不同植被类型之间存在差异。在八种植被类型中,常绿针叶林、常绿阔叶林和混交林表现出高抗性和低恢复性,而落叶针叶林则表现出高抗性和高恢复性。此外,我们发现干旱指数、水汽压差和温度是植被抗性和恢复性最相关的环境变量,但其影响相反且幅度不同。我们的研究结果强调,陆地生态系统的脆弱性和稳定性正在降低,并受到水资源可用性的影响。

图 2. 突发性干旱频率或面积、持续时间、开始时间和加剧率 (RI) 的空间模式和时间变化。(a)–(d) 分别为突发性干旱频率 (a)、持续时间 (b)、开始时间 (c) 和 RI (d) 的空间模式。(e)–(h) 分别显示突发性干旱面积 (e)、持续时间 (f)、开始时间 (g) 和 RI (h) 的时间变化。虚线表示通过最小二乘回归拟合的线,而灰色区域表示 95% 置信区间。P表示统计显著水平。DOY:一年中的某一天。

图 3.  2001–2022 年植被抗旱和恢复力随时间变化。(a):2001–2022 年中国缺水地区基于 SIF 和 GPP 的植被抗旱时间动态。(b):与(a)相同,但针对的是植被恢复力。(c):2001–2022 年不同气候区基于 SIF 和 GPP 的植被抗旱时间趋势。(d):与(c)相同,但针对的是植被恢复力。统计显著性水平P < 0.05 用(*)标记,P < 0.01 用(**)标记。(e):不同气候条件下植被的平均抗旱和恢复力。抗旱SIF和恢复力SIF表示由 SIF 产生的结果。抗旱GPP和恢复力GPP表示由 GPP 得出的结果。

图 4.  2001-2022 年各植被类型抗旱性和突发性干旱恢复力随时间变化。 (a):基于不同植被类型的 SIF 和 GPP 的植被抗旱性随时间趋势。 (b):与 (a) 相同,但针对的是植被恢复力。统计显著性水平P < 0.05 分别用 (*) 标记,P < 0.01 用 (**) 标记,P < 0.001 用 (***) 标记。
图5. 不同植被类型的植被抵抗力和恢复力。 (a)是基于SIF的植被抵抗力和恢复力。 (b)与(a)相同,但基于GPP。
图 6. 从线性混合效应模型得出的外部因素对抗性和恢复力的影响。气候条件(AI、平均降水量、平均 SM、平均温度和突发干旱期间的平均 VPD)和突发干旱特征(持续时间、开始时间、RI 和严重程度)被视为固定因素,而植被类型和像素指数被视为随机因素。(a)、(b):基于 SIF 的外部环境因素对抗性(a)和恢复力(b)的影响。(c)、(d):与(a)、(b)相同,但基于 GPP。点显示从线性混合效应模型获得的标准化系数,误差线是固定效应的标准差。标准化系数中的绝对值越高,该成分对植被抗性和恢复力的影响就越大。统计显着性水平P < 0.01 分别用 (**) 标记,P < 0.001 用 (***) 标记。

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