江西省是全国首批生态文明示范省之一,探明气象条件对生态系统调节服务功能的影响,有利于因地制宜开展生态环境保护和修复工作.本研究基于2000-2022年MODIS数据、净初级生产力数据和逐月气象数据,采用水量平衡方程、土壤流失方程等模型,对江西省生态系统固碳、释氧、水源涵养、土壤保持4种调节服务功能进行测算,并利用趋势分析、偏相关分析方法分析4种调节服务功能的时空格局及其气象影响因素.结果表明:2000-2022年,江西省生态系统固碳量和释氧量年均值分别为178.8和130.0g·m-2,年均增加值分别为0.4和0.3 g·m-2,两者在空间分布上一致,全省有77.3％区域的固碳释氧年均值呈上升趋势.江西省水源涵养和土壤保持均值分别为591.8 mm和723.8 t·hm-2,两者在空间分布上较为一致,两者年均增加值分别为5.6 mm和3.7t·hm-2,全省分别有73.3％、69.3％区域的土壤保持和水源涵养功能稳步提升.植被的固碳释氧功能在月尺度、季节尺度与气温呈显著相关,两者的偏相关系数也高于其他因子,是影响生态系统固碳释氧功能的重要气象因子.无论在月尺度、季尺度还是年尺度上,降水量与水源涵养量和土壤保持量均呈显著正相关关系,是其最重要的气象影响因素.本研究揭示了 2000-2022年间气候变化对江西省生态系统调节服务功能的影响,可为切实保障江西省生态系统保护修复、提高生态文明建设的质量和效益提供科技支撑.

在全球气候变化影响下,中国西北部干旱半干旱荒漠区降水格局发生显著变化,表现为极端降水和干旱事件增多,对荒漠植物群落结构和功能的影响引发广泛关注.以毛乌素沙地典型荒漠灌草植被黑沙蒿群落为研究对象,利用人工遮雨装置进行小区降水控制,设置降水量(W-:减水30％,对照组W:自然降水,W+:增水30％)和降水间隔(对照组T:降水间隔5d,T++:降水间隔15d)的双因素完全随机控制实验,监测各降水处理下黑沙蒿群落物种组成和生产力.结果表明:(1)与降水间隔5d的对照组相比,降水间隔期的延长显著提高了灌木和杂草的重要值,而降低了禾草的重要值.(2)与对照组自然降水相比,降水量的增加提高了黑沙蒿植物群落的多样性.(3)降水量的增加或降水间隔的延长均可以提高黑沙蒿的地上初级生产力.延长降水间隔会增加深层土壤的含水量,这有助于黑沙蒿对土壤水分的利用进而促进其生产力积累并增强了其在群落中的优势度.

生态系统水分利用效率(WUE)是表征碳水耦合过程的关键指标,然而,有关气候变化和退耕还林还草工程背景下黄土高原WUE的时空变化特征及其主导因子仍未明晰.研究利用遥感驱动的生态系统过程模型BEPS模拟2001-2020年黄土高原总初级生产力(GPP)和蒸散(ET),并结合基于敏感性试验的多控制因子联立求解方法定量分析气候和植被因子对黄土高原WUE变化(WUE=GPP/ET)的贡献.结果表明:(1)2001-2020年黄土高原GPP和ET分别以12.9 gC m-2 a-1和3.7 mm/a速率显著升高,并使得WUE增长显著(0.021 gC mm-1 m-2 a-1).(2)2001-2020年间黄土高原80.12％的区域叶面积指数(LAI)显著升高(全区增速为0.014 m2 m-2 a-1)而气候因子变化均不显著.(3)植被因子和气候因子对WUE变化分别呈正贡献和负贡献,植被因子作为主要影响因子主导了黄土高原86.74％地区的WUE变化.研究结果有望为干旱区生态水文管理和相关政策制定提供一定科学参考.

森林生态系统强大的碳源/汇功能是实现"碳中和"和"碳达峰"战略目标最经济、有效的自然气候解决方案和固碳增汇手段.准确评估森林生态系统的碳汇能力,对于明确森林碳储量有重要意义.为明确亚热带-暖温带气候过渡带的常绿落叶阔叶混交林的碳通量特征及其驱动因素,2011-2020年利用涡度相关法开展了大别山常绿落叶阔叶混交林碳通量和环境要素的观测试验.结果表明:大别山常绿落叶阔叶混交林净生态系统CO2交换量、生态系统呼吸(Reco)、总初级生态生产力分别为-788.13 gC m-2 a-1、1074.14 gC m-2 a-1、1862.27 gC m-2 a-1,该森林生态系统整体表现为碳汇,其固碳能力与相近纬度的常绿落叶阔叶混交林基本持平,并高于针阔叶混交林、毛竹林等其他类型的森林生态系统.10年间,大别山常绿落叶阔叶混交林的固碳能力有所增强.影响大别山常绿落叶阔叶混交林碳通量的主要环境因子为温度与太阳辐射,气温(Ta)、净辐射(Rn)、光合有效辐射和总辐射与生态系统碳生产力和GPP呈显著正相关(P＜0.001),Reco与Ta和Rn呈显著正相关(P＜0.001).研究结果为气候变化响应敏感的南北气候过渡带森林生态系统的碳储量估算、碳循环过程模拟提供观测数据支持和科学依据.

全球变暖影响物种多样性和生产力及其关系.关于全球和区域的物种多样性与生产力关系已有许多研究,但气候变暖背景下西藏高寒草地物种多样性与生产力的关系及其环境驱动机制研究仍然很少.基于西藏高寒草地实测的35个样点调查数据,利用回归分析、Pearson相关性分析、方差分解和结构方程模型等方法,探究了物种多样性和生产力的关系及其影响机制.研究发现:(1)高寒草地的物种丰富度指数和香农-威纳指数与地上植被净初级生产力(ANPP)呈显著正相关关系,且ANPP对物种丰富度指数的变化更为敏感;(2)物种丰富度指数与经度、土壤有效氮、土壤有效磷、年降水量呈显著正相关;Shannon-Wiener指数与海拔和纬度呈显著负相关,与年均温度呈显著正相关;ANPP与经度、土壤有效氮、年降水量和年均温度呈显著正相关,与海拔、纬度和土壤有效钾呈显著负相关;(3)地理因子、土壤养分和气候因子的交互作用对物种丰富度指数和ANPP的贡献率最大,分别为10.99％和32.91％,地理因子和气候因子的交互作用对Shannon-Wiener指数的贡献率最大,为13.61％;(4)地理因子通过调控土壤养分和气候因子间接影响物种多样性和ANPP,土壤养分和气候因子均直接影响物种多样性和ANPP.研究结果揭示了环境因子对物种多样性和生产力的综合调控机制,为西藏高寒草地生态系统科学应对气候变化提供了依据.

基于2000-2020年中国西南喀斯特地区的增强型植被指数(EVI)和植被净初级生产力(NPP)数据,将人口压力、农村经济和非农经济等社会经济因素进行细分,利用线性混合模型定量评估各社会经济因素对4和NPP的相对贡献率,探讨社会经济发展与植被恢复之间的关系.结果表明:(1)2000-2020年中国西南喀斯特区植被呈上升趋势.(2)整体社会经济因素对植被恢复的贡献大于自然因素,社会经济因素对EVI的贡献率为26.6％,对NPP的贡献率为41％.(3)在社会经济因素中,非农经济因素对植被恢复的相对贡献率最高,对EVI的贡献率为19.1％,对NPP的贡献率为14.7％.(4)在各细分社会经济因素中,第三产业对植被恢复的相对贡献率最高,其中对EVI和NPP的相对贡献率分别为11.8％和14.7％.综上所述,除了生态工程之外,其余社会经济因素对植被恢复的影响虽然具有间接性或者滞后性,但同样重要不可忽略.

草甸生态系统具有强大的碳汇功能,在全球碳循环过程中发挥着重要作用.区域尺度草甸生态系统碳通量的精准模拟,可以为揭示草地碳循环对全球变化的反馈机制提供理论依据.生态过程模型则是分析和预测区域碳平衡的重要途径.以甘南州高寒草甸生态系统为研究对象,利用参数优化后的Biome-BGC模型,模拟1979-2018年高寒草甸总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)和净生态系统生产力(Net Ecosystem Productivity,NEP),以表征该区域碳收支的时空分布特征.以上述40年实测气象数据为基准,并结合第六次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project phase 6,CMIP6)中的3种共享社会经济路径(Shared Socio-economic Pathways,SSPs)情景,对甘南州2019-2100年高寒草甸碳收支进行情景模拟.结果表明:(1)参数优化后的Biome-BGC模型能较好的模拟甘南州高寒草甸GPP和NEP,且GPP模拟对比NEP的模拟效果更好;(2)甘南州高寒草甸在整个研究阶段表现为碳汇,过去40年GPP、NEP波动范围为600-1100 g C m-2 a-1、150-300 g C m-2 a-1,GPP显著上升,NEP呈波动性上升趋势.未来暖湿化情景下,高寒草甸碳收支年际波动较大,NEP呈先上升再下降趋势,2060年前后出现极小值,年均增幅约为2.02 g C m-2 a-1,气温、降水和大气CO2浓度升高共同影响该地碳收支格局;(3)季节尺度上表现为冬春季节为碳源、夏秋季节为碳汇,植被生长季固碳作用增强.年内GPP、NEP呈倒"U"型变化趋势,峰值均出现在7、8月,低温以及持续增温对碳汇具有抑制作用,生长季降水量与植被生产力呈正相关;(4)碳汇/碳源的空间分布随时间而变化,具有明显的地域差异性,总体上碳汇增长率由西南向东北递减.

青藏高原是陆地碳循环研究中的热点地区.在全球气候变化背景下,其总初级生产力(gross prima-ry production,GPP)在区域碳循环过程中发挥着重要作用.结合遥感数据使用模型模拟有助于了解青藏高原区域尺度上生态系统生产力的变化过程,以及预测其未来的变化趋势.本研究使用6种常见的遥感GPP产品(GLASS、MODIS MOD17A2、FLUXCOM、VODCA2、改进的EC-LUE数据及VPM数据),结合涡度协方差通量观测数据(海北灌丛、海北湿地和当雄)进行验证后,对青藏高原2001-2015年生态系统GPP空间分布格局及时间变化趋势进行分析.结果表明:不同生态遥感产品得到的青藏高原年平均GPP、区域年均GPP时空分布格局与变化趋势存在较大差异,6套产品得到的2001-2015年变化趋势分别-0.77 g C·m-2·a-1(GLASS)、3.63 g C·m-2·a-1(MOD17A2)、-1.21 g C·m-2·a-1(FLUXCOM)、1.53 g C·m-2·a-1(VODCA2)、4.73 g C·m-2·a-1(VPM)和-0.81 g C·m-2·a-1(改进的 EC-LUE);在空间分布上多年平均GPP总体呈现"东南高、西北低"的特点,区域差异较大;在青藏高原生态系统中,GLASS产品区域平均年GPP 最高(827.78 Tg C·a-1),MOD17A2 产品最低(484.04 Tg C·a-1),2001-2015 年青藏高原生态系统GPP变化程度分布区域基本相同,东南部最剧烈,而西部最为稳定;经过站点数据验证,MOD17A2在8天尺度上结果相对更好,而FLUXCOM数据集在月尺度上结果相对更好,结合在区域尺度上的表现,MOD17A2数据集更加适用于青藏高原地区.

玉龙雪山及周边地区是典型的季风海洋性冰川区,是研究冰川变化、地-气能量交换、植被群落演替以及生态系统碳水耦合的最重要的区域.水分利用效率(water use efficiency,WUE)是联系生态系统水-碳循环及其与气候因子之间响应关系的重要参数.本研究利用MODIS卫星遥感总初级生产力(gross primary productivity,GPP)、蒸散发(evapotranspiration,ET)产品和 自适应帕尔默干旱指数(self-calibrating Palmer drought severity index,scPDSI)分析了2000-2020年玉龙雪山及周边地区植被WUE空间变化特征,研究了该区GPP、ET、WUE与scPDSI的相关性,探讨了该区不同地貌植被对水分利用及胁迫的适应策略.结果表明:2000-2020 年,研究区植被 WUE 平均值为 2.44 g C·m-2·mm-1,GPP 平均值为 1365.0 g C·m-2,ET 平均值为559.6 mm;WUE平均值最高区域分布在大起伏中山,为2.88 g C·m-2·mm-1;最低区域为大起伏极高山,为1.23 g C·m-2·mm-1.玉龙雪山地势起伏大,植被空间分布具有显著垂直地带性特征,植被WUE在3500 m以下区域随海拔上升而增加,3500 m以上则随海拔上升而减少.2000-2020年,研究区逐月WUE呈现增加—减少—增加趋势,不同地貌类型造就了植被WUE变化速率具有显著的差异性特征.玉龙雪山以及周边大起伏高山的植被WUE呈增长趋势,而中海拔平原呈减少趋势.研究区内植被WUE对干旱胁迫响应具有明显的季节性特征,WUE与scPDSI的多年逐月相关性呈现负相关—正相关—负相关—正相关的变化趋势.7月玉龙雪山WUE与scPDSI呈显著正相关,而5月则表现为显著负相关;玉龙雪山周边地区植被WUE与scPDSI在12月—次年6月呈负相关,在7-8月呈正相关.

地形是影响森林生产力和碳收支空间分布格局的主要环境因素.青藏高原地形复杂,森林类型丰富,是研究地形对森林碳收支格局影响的理想场所.然而,由于青藏高原森林区域的野外调查存在难度,目前对于地形因子对青藏高原森林碳收支动态的影响缺乏全面认识.因此,本研究旨在模拟青藏高原森林碳收支变化的时空格局并分析不同地形条件下森林生产力及碳收支动态的差异.本研究利用生态系统过程模型(FORMIND)模拟了青藏高原中高海拔森林总初级生产力(GPP)、地上生物量(AGB)及净生态系统交换量(NEE)在不同地形条件下的时空动态,并对模型在研究区的适用性及模拟结果的精确性进行验证,分析当前(2000-2014年)及未来(2015-2040年)生产力、碳收支状况,并利用XGBoost机器学习算法分析地形因子对GPP、AGB和NEE影响的相对重要性.结果表明,FORMIND模型模拟的青藏高原森林GPP(6.73±0.53 t C·hm-2·a-1)、AGB(167.23±17.45 t·hm-2)和 NEE(0.32±0.12 t C·hm-2·a-1)与样地调查数据和遥感观测数据基本一致,模拟结果可信.未来青藏高原森林AGB呈明显增加的趋势,GPP增加趋势不明显,NEE呈减少的趋势,但总体上仍表现为碳汇.森林AGB和GPP与海拔呈负相关,AGB和NEE与坡度呈微弱正相关,阳坡森林GPP、AGB和NEE均高于阴坡.相较于坡度和坡向,海拔对青藏高原森林生产力和碳收支动态的影响更大.本研究结果有利于深入了解青藏高原森林生产力和碳收支空间分布格局.