若尔盖地区是全球气候变化的敏感地区,同时也是我国黄河长江上游生态屏障的关键区域,然而目前针对全球气候变化背景下该地区的土壤水分植被承载力情况还不清楚.本文基于Biome-BGC模型,模拟了2007-2021年不同气候变化情景下若尔盖地区4种沙地类型(固定沙地、半固定沙地、流动沙地和露沙地)上典型植被沙棘的水分利用效率(WUE),再根据土壤水分植被承载力公式估算出不同沙地类型上沙棘的土壤水分植被承载力.结果表明:不同气候情景下,沙棘的WUE年均值均表现为露沙地＞固定沙地＞半固定沙地＞流动沙地;与现行气候情景相比,未来气候变化情景下沙棘的WUE均有所下降,尤其在温度升高降水增加的情景下沙棘的WUE最低;不同气候情景下,沙棘的土壤水分植被承载力年均值均呈现固定沙地＞半固定沙地＞流动沙地＞露沙地;与现行气候情景相比,未来气候变化情景下各类型沙地上的土壤水分植被承载力均有所下降;降水和气温对土壤水分植被承载力的影响存在耦合效应,其中降水对土壤水分植被承载力的影响大于气温.本研究揭示了若尔盖地区不同沙地类型上土壤水分植被承载力对气候变化的响应特征,对高寒沙地的生态治理与恢复具有一定的指导意义.

内蒙古自治区作为中国北方重要的生态安全屏障,研究其植被变化对北方地区的生态安全意义重大.该研究基于1982-2017年内蒙古地区的涡流协方差-光利用效率模型反演的植被总初级生产力(EC-LUE GPP)等多源遥感数据,利用趋势分析和相关性分析法,分析了内蒙古地区植被GPP的时空变化特征及其与气温、降水和土壤湿度的相关性.在此基础上,采用多元线性回归和残差分析方法,分解并量化气候变化和人类活动影响下的GPP,分不同时间段开展了其对植被GPP影响的分析,探索不同植被类型GPP对驱动因素的响应.主要结果有:(1)三种气象要素与植被GPP表现出良好的相关性,其中降水和土壤湿度与GPP的相关性更高.(2)1982-1990年期间植被GPP呈现不显著波动上升,其余3个时间段(1991-2000、2001-2010、2011-2017年)呈不显著波动下降趋势.整体上呈下降趋势的区域占内蒙古植被总面积的55％,另外45％的区域呈显著上升趋势.(3)除2001-2010年期间外,其他3个时间段内(1982-1990、1991-2000、2011-2017年)气候变化对植被恢复起决定性作用,分别解释20％、16％、13％的植被恢复;人类活动在植被退化区占主导地位,分别解释13％、19％、20％的植被退化.研究结果可为内蒙古生态环境保护与管理政策的实施以及绿色可持续发展提供科学参考.

植被降水利用效率(PUE)是评价植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标.以年净初级生产力(NPP)数据、年降水量数据为基础,利用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,计算并研究了 2000-2020年青海湖流域植被降水利用效率时空分布格局及其地形效应,结合年均气温、年均地表温湿度、年生长季光合有效辐射吸收系数和年植被覆盖度等数据,探讨了PUE与各因子间的相关关系.结果表明:(1)青海湖流域单位像元(1 km2)PUE平均值在0.4-0.7 gC m-2 mm-1间变化,平均为0.54 gC m-2 mm-1,且在年际间无显著变化趋势(R2=0.05,P≥0.05).在空间上,青海湖流域多年PUE平均值环湖呈现不均匀分布,除青海湖东岸外,PUE值随湖面距离增大呈减小趋势;其高值区主要集中分布在青海湖西岸和南岸的半环区;年PUE变化趋势的斜率值为-0.05-0.04 gC m-2 mm-1 a-1,其中显著变化的区域占流域面积的29.63％.(2)青海湖流域多年PUE平均值在海拔效应和坡度坡向两种不同微地形效应下表现出明显的差异.海拔每升高50 m,PUE值将减少0.02 gC m-2 mm-1;随坡度增加,PUE值呈降低趋势,平坡至险坡(＞45°)的变化范围为0.3-0.61 gC m-2 mm-1;不同坡向PUE值表现为由东北坡向西南坡递减,范围为0.52-0.56 gC m-2 mm-1.(3)在空间上,青海湖流域PUE值与地表温度、光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数相关性较为明显.沿海拔梯度,空气温度和地表温度与PUE呈极显著正相关(R2=0.94,P＜0.01;R2=0.98,P＜0.01),光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数与PUE显著正相关(R2=0.89,P＜0.05;R2=0.90,P＜0.05;R2=0.86,P＜0.05),地表土壤湿度与PUE无显著相关性(R2=0.16,P≥0.05).评估了青海湖流域植被降水利用效率的特征及其与各因子间的相关关系,明确了植被对降水的利用能力及其耗水特性,可为青海湖流域植被保护和国家公园建设提供理论参考.

植被碳水利用效率是表征生态系统碳水循环的重要指标.采用MODIS数据,利用Google Earth Engine平台计算植被碳利用效率(Carbon Use Efficiency,CUE)与水利用效率(Water Use Efficiency,WUE).采用趋势分析、变异系数、R/S分析及偏相关分析等方法,对2000-2020年黄河流域植被CUE与WUE的时空动态进行分析,并探究水热条件对碳水利用效率的影响.结果表明:(1)2000-2020年黄河流域植被碳水利用效率年均值分别为0.61和0.68 gC m-2 mm-1;研究时限内,植被CUE呈波动下降趋势,而WUE呈波动上升趋势.(2)空间上,植被CUE呈西高东低分布,WUE相反.不同土地覆被类型的CUE表现为草地＞农田＞灌丛＞森林;WUE表现为:农田＞森林＞草地＞灌丛.(3)总体上,黄河流域植被CUE与温度呈负相关,与降水呈正相关;黄河流域北部植被WUE与温度和降水均呈正相关关系,黄河流域西南部植被WUE与降水负相关;(4)不同土地利用类型中,草地、森林、农田CUE与温度主要呈负相关响应,灌丛CUE主要呈正相关响应;黄土高原西北部地区草地CUE与降水呈正相关关系,而在黄河源区草地CUE与降水呈负相关关系,农田CUE对降水呈现正向反馈.(5)植被WUE与温度和降水的关系存在较强的空间异质性.降水是影响干旱,半干旱地区的草地WUE的主导因素,而高海拔地区草地WUE与温度、降水均呈负相关关系;灌丛WUE与温度成负相关关系,与降水呈正相关关系;受人类活动影响,农田WUE与温度有正相关关系.研究结果对于深入理解黄河流域植被恢复与气候变化双重背景下区域的植被碳水耦合机理有重要意义.

植被的降水利用效率(Precipitation use efficiency,PUE)是表征植被生产力对降水量时空动态变化响应特征的重要指示器,对了解干旱环境下植被生产力的变化尤为关键.基于中国干旱半干旱区2000-2020年的植被净初级生产力、降水量、气温、土地利用类型和地形等数据,分析了中国干旱半干旱区植被降水利用效率的时空特征及其变化趋势,探究了植被PUE与气候因子的关联以及气候变化下土地利用和地形对植被PUE的影响.研究结果表明:(1)2000-2020年中国干旱半干旱区植被平均PUE为0.41 g C m-2 mm-1,不同土地利用类型下植被PUE的大小顺序为:草地＜湿地＜灌木＜耕地＜林地.(2)植被PUE年际变化整体呈现波动上升趋势,上升速率为0.004 g C m-2 mm-1,其中呈现显著改善趋势的面积占总面积的12.24％.(3)气温升高在不同程度上对大多数植被PUE起到促进作用,而降水增多则会抑制绝大多数区域的植被PUE.植被较少的区域,植被降水利用效率与气温、降水两气候因子基本无关.(4)随着海拔的升高,植被PUE呈现出先减后增再减的趋势.随着海拔的变化,气温依然与植被PUE呈正相关,降水依然与植被PUE呈负相关.研究结果可为中国干旱半干旱区生态系统保护、恢复以及可持续利用提供科学参考.

内蒙古干旱区是我国高原生态屏障的重要组成部分,其生态环境直接关系我国北方生态安全.为了解研究区生态系统蒸散发分割对于干旱的响应,本研究利用涡度相关数据构建SiB2模型,对植被蒸腾(T)、地表蒸散发(ET)等变量进行模拟,同时分别基于通量站涡度相关数据和SiB2模型模拟计算蒸腾与蒸散发比值(蒸腾比,T/ET).结合标准化降水蒸散发指数(SPEI),分析研究区不同干湿条件下蒸散发及蒸腾比的变化.结果表明:研究区蒸散发受干旱影响显著,蒸散发量与干旱程度呈负相关,在严重干旱或极端干旱时,干旱对蒸散发的影响滞后时间增长;根据SiB2模型计算的研究区2003-2012年蒸腾比与干旱程度相关性较强,在较为湿润的年份(2003),T/ET达到最高值0.64,表明此时植被蒸腾在陆地蒸散发中占据主导地位;在较为干旱的年份(2005),T/ET值为0.39,表明在干旱胁迫下植被蒸腾减少,土壤蒸发占蒸散发量的主导地位;在持续干旱情况下,T/ET和ET的波动范围均较小,表明植被在干旱情况下能根据外界环境进行自我调节,对维持生态系统稳定有一定的作用.研究结果对于推动区域水资源合理配置、提高干旱区水分利用效率具有一定意义.

为评价生态模型在农田蒸散及土壤水分运动模拟中的适用性,利用2013-2015年南京农业气象测站观测数据,评估了BEPS (Boreal Ecosystem Productivity Simulator)模拟冬小麦农田生态系统逐日蒸散及与土壤水分动态的可靠性,并进一步开展了植被冠层蒸腾和农田土壤蒸发分离.模拟结果表明:BEPS适用于研究冬小麦农田蒸散量及土壤水分运动规律;由于考虑了叶片聚集指数和冬小麦根系垂直分布递减系数随生育期变动的参数化改进,BEPS分别可以解释2013-2014年和2014-2015年两个生长季农田生态系统蒸渗仪实测蒸散量变化的83％和74％,参数化改进前后模型效率ME相当(前:0.8,后0.74),标准差RMSE(前:1.50,后1.05),平均偏差MBE(前:0.5,后0.35),误差减小;两个生长季中,土壤蒸发占冠层上方总蒸散的比例随生育进程而变化,全生育期发散比平均值分别为34％和29％;BEPS模拟的0～40 cm土层深度土壤水分随时间变化趋势与实测值基本一致,可以解释78％以上的土壤水分实测值变化,并能快速地响应降水变化.本研究表明,生态模型可以用于模拟冬小麦农田蒸散和土壤水分变化,并有助于厘定农田冠层中难以区分的植被蒸腾和土壤蒸发的比例关系,可为进一步开展气候变化背景下的区域蒸散发评估及与之相联系的农田节水管理奠定基础.

降水总量、分配方式及其发生时间共同决定了青藏高原植被生长的水分条件,而降水利用效率(PUE,地上生产力与降水量的比值)是评估降水与植被生产力关系的有效指标.本研究以藏北当雄高寒草原化草甸为研究对象,利用多年生物量采样数据与同期遥感EVI植被指数建立线性模型,反演了2000-2016年地上净初级生产力(ANPP),结合同时期气象数据,以生长季降水量(GSP)表征降水总体状况,改进的降水集度指标(PCI)表征生长季降水分配,降水重心(PC)表征降水集中时间,并结合生长季均温(GST),利用结构方程分析了气候因子对当雄草地降水利用效率和地上生产力的影响.结果表明:当雄草地ANPP主要受生长季降水影响,GSP与ANPP呈显著正相关,而GST与PUE、ANPP无显著相关关系;PCI与PUE呈显著正相关,表明降水集中分布有利于PUE增加;PCI与ANPP相关的间接系数大于直接系数,表明PCI通过PUE影响ANPP;降水集中时间(PC)变化则对PUE和ANPP没有显著影响.在青藏高原显著的气候变暖背景下,降水量和降水集度的变化都将会对藏北高寒草地的地上生产力产生重要影响.

水分利用效率(WUE)既是衡量植被生长适应性的重要指标,也是连接生态系统水碳循环的纽带.认识不同类型植被WUE的时间变化特征及驱动机制有助于增进对生态系统水碳循环过程的理解.已有研究表明,在不同时间尺度下,WUE呈现不同的时间变化特征,但现有研究多是集中在单一的时间尺度下开展的,对不同植被类型在不同时间尺度下的动态变化及影响因子分析开展得较少.该研究选用中国北方地区9个定位观测台站的通量与气象数据,分析了WUE的曰内变化和季节变化特征,并在0.5h、ld、8d以及月尺度下,分别分析了气温(Ta)、相对湿度(RH)、饱和水汽压差(VPD)以及光合有效辐射(PAR)等非生物因子对WUE的影响.同时,该研究也分析了植被叶面积指数(LAI)和降水(P)对WUE的影响.研究发现:(1)WUE的日变化呈现不对称的“U”型特征,日出时的WUE普遍高于日落时.荒漠地区WUE的季节变化呈“U”型,而其他站点呈现单峰型.不同站点WUE的季节变化可以分为总初级生产力(GPP)主导型和蒸发散(ET)主导型,并随着时间尺度的扩大,GPP或ET的主导作用逐渐增强.(2)在较短的时间尺度(0.5 h、1d)上,Ta、RH、VPD和PAR是影响WUE变化的主要因子,但随着时间尺度的扩大,Ta和RH成为影响WUE变化的主要因子,并且与WUE的相关关系受GPP或ET对WUE主导作用的影响,随着时间尺度增大,Ta和RH与WUE的线性关系更加显著.(3) WUE大体上随LAI的增加而增加,但当LAI超过一定值时,在长白山、海北和张掖站,WUE对LAI的敏感性降低.降水与WUE的关系在研究区域内并不显著.(4)不同植被类型的WUE由大到小依次为森林、农田、草地、湿地和荒漠.

高寒灌丛草甸和草甸均是青藏高原广泛分布的植被类型,在生态系统碳通量和区域碳循环中具有极其重要的作用.然而迄今为止,对其碳通量动态的时空变异还缺乏比较分析,对碳通量的季节和年际变异的主导影响因子认识还不够清晰,不利于深入理解生态系统碳通量格局及其形成机制.该研究选取位于青藏高原东部海北站高寒灌丛草甸和高原腹地当雄站高寒草原化草甸年降水量相近的5年(2004-2008年)的涡度相关CO2通量连续观测数据,对生态系统净初级生产力(NEP)及其组分,包括总初级生产力(GPP)和生态系统呼吸的季节、年际动态及其影响因子进行了对比分析.结果表明:灌丛草甸的CO2通量无论是季节还是年际累积量均高于草原化草甸,并且连续5年表现为“碳汇”,平均每年NEP为70gC·m-2·a-1,高寒草原化草甸平均每年NEP为-5 gC·m-2·a-1,几乎处于碳平衡状态,但其源/汇动态极不稳定,在2006年-88 g C·m-2·a-1的“碳源”至2008年54 g C·m-2.a-1的“碳汇”之间转换,具有较大的变异性.这两种高寒生态系统源/汇动态的差异主要源于归一化植被指数(NDVI)的差异,因为NDVI无论在年际水平还是季节水平都是NEP最直接的影响因子;其次,灌丛草甸还具有较高的碳利用效率(CUE,CUE=NEP/GPP),而年降水量和NDVI是决定两生态系统CUE大小的关键因子.两地区除了CO2通量大小的差异外,其环境影响因子也有所不同.采用结构方程模型进行的通径分析表明,灌丛草甸生长季节CO2通量的主要限制因子是温度,NEP和GPP主要受气温控制,随着气温升高而增加;而草原化草甸的CO2通量多以季节性干旱导致的水分限制为主,其次才是气温的影响,受二者的共同限制.此外,两生态系统生长季节生态系统呼吸主要受GPP和5 cm土壤温度的直接影响,其中GPP起主导作用,非生长季节生态系统呼吸主要受5 cm土壤温度影响.该研究还表明,水热因子的协调度是决定青藏高原高寒草地GPP和NEP的关键要素.