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.

以三叶期药用大黄幼苗为材料,采用盆栽控水实验考察其在不同干旱时间(首次干旱10 d,复水后第2次干旱25 d,再复水后第3次干旱40 d)、干旱梯度(正常供水、轻度、中度、重度干旱)及复水时间(复水第1、3天)条件下的生长指标、光合气体交换参数、叶绿素荧光参数的响应特征,探讨植物在间歇性、季节性干旱带来的干湿交替土壤环境中的光合生理响应机制.结果显示,(1)干旱胁迫下,药用大黄幼苗地上部分生物量降低,根冠比显著增大,复水后生物量均有所回升.(2)叶片叶绿素含量在干旱胁迫下显著降低,复水后均有所回升,且在10 d、25 d干旱后复水产生较强的补偿效应.(3)叶片气体交换参数(Pn、Ci、Gs、Tr、CE)及光合系统性能指数(PIabs、PItotal)在干旱胁迫下显著降低;Ls在短期干旱胁迫下显著升高,而在干旱40 d先升高后下降;复水后,各指标产生与叶绿素含量相似的恢复趋势.(4)干旱胁迫下,叶片荧光参数(Fv/F.、Fv/Fm、qP)显著降低,Q(A)大量积累,OJIP曲线J相和I相显著升高;随着干旱时间延长,PSⅡ受到明显损害,重度干旱40 d后叶片NPQ几近于0;短期干旱后复水,大部分荧光参数能恢复至对照水平,干旱40 d后复水,大部分荧光参数、OJIP曲线J相和I相等无法恢复到对照水平.研究发现,药用大黄叶片在干旱胁迫下能通过热耗散等光保护机制来抵御胁迫带来的光伤害,但随着干旱胁迫加剧及干旱时长延长,光系统电子传递速率受到严重抑制,光保护机制失效,反应中心失活;大黄叶片光合和荧光参数在短期干旱后复水能迅速恢复,并表现出补偿效应;部分生理指标在二次干旱25 d时表现出比初次干旱10 d更强的抗旱性和复水后的恢复能力,而长期且重度干旱会严重破坏叶片的光合器官,产生极强的光抑制和生长抑制使植株在复水后也不能完全恢复正常的生理功能;适当的苗期干旱锻炼能够增强药用大黄叶片光合作用和PSⅡ功能,提高其抗旱性.

荒漠草原是陆地生态系统中最为脆弱且受人类干扰较为严重的生态类型之一,精准模拟其碳水通量及对人为干扰的响应,不仅能够揭示其复杂的生态学过程,而且还可为人为生态修复和保护提供决策依据.生态模型能够有效地模拟陆地生态系统的碳水循环过程,但模型众多的参数及其取值的合理性限制了其普遍应用,故探索参数优化是提升生态模型应用的有效途径.利用PEST参数优化方法和涡度相关观测数据对Biome-BGC模型的生理生态参数进行优化,在评估参数优化效果的基础上模拟了 1986-2018年宁夏盐池荒漠草原区人工灌丛生态系统的总初级生产力(Gross primary productivity,GPP)和蒸散(Evapotranspiration,ET).结果表明:(1)参数优化可以改善Biome-BGC模型对荒漠草原区人工灌丛生态系统GPP和ET的模拟效果,参数优化后模拟的GPP和ET均更接近于观测值,其中月尺度的模拟效果更佳;(2)基于PEST的Biome-BGC模型参数优化方法具有较强的普适性,优化后的参数可推广应用于荒漠草原区人工灌丛生态系统长时间序列的GPP和ET模拟;(3)宁夏盐池荒漠草原区人工灌丛生态系统的GPP在1986-2018年呈缓慢上升趋势,增幅为1.47 g C m-2 a-1,但ET的年际变化率较大,且无显著变化趋势.

叶片气孔不仅是植物平衡光合-蒸腾关系的重要门户,也是影响大气碳循环与水循环的关键结构.分析热岛效应下福州市乔木、灌木、草本3种生活型和常绿、落叶2种叶习性植物的气孔性状间的差异及其与其他叶功能性状间的权衡关系有助于探究不同类型植物在热环境下的适应策略.以福州市区的自然和半自然植被为研究对象,测定441个植物样本的气孔特征、化学计量特征和形态特征,结果表明:(1)3种生活型、2种叶习性植物的气孔长度(SL)、气孔密度(SD)差异显著(P＜0.05),潜在气孔导度指数(PCI)不存在显著差异(P＞0.05).草本的SL高于灌木和乔木,乔木的SD最高,灌木次之,草本最低;落叶植物的SL高于常绿植物,SD低于常绿植物.(2)SL与SD间的权衡关系稳定存在于3种生活型和2种叶习性植物中,且随着不同生活型和落叶习性植物的生态策略而呈现各异的权衡特征,即当SL一定时,乔木的SD最大,灌木的SD最小,常绿植物的SD大于落叶植物.(3)气孔性状和叶片形态、化学计量特征紧密联系,SL与比叶面积(SLA)正相关(P＜0.01),与叶面积(LA)负相关(P＜0.01);SD与叶氮含量(LNC)、叶磷含量(LPC)、SLA负相关(P＜0.01),与LA正相关(P＜0.01);PCI与LNC、SLA负相关(P＜0.01),与叶厚度(LT)正相关(P＜0.05).(4)复杂的环境是气孔性状变异的重要驱动因素,SL、PCI均与年均温(MAT)负相关(P＜0.05).

水分利用效率(Water Use Efficiency,WUE)是深入理解生态系统碳、水循环及两者耦合关系的重要指标,然而我国重要森林类型之一的竹林的WUE时空格局及其驱动机制研究不足.通过MODIS净初级生产力(NPP)和蒸散(ET)数据得到竹林区WUE,采用线性趋势法计算WUE年际变化率表征变化趋势,并应用地理加权回归(GWR)模型分析了 WUE与气候和地形等10个驱动因子的关系,探究了中国南方竹林区近20年间(2000-2019)WUE驱动机制.结果表明:(1)2000-2019年中国南方竹林区WUE多年均值为0.89 gC m-2mm-1,呈显著下降趋势,下降速率为0.0028 gC m-2 mm-1 a-1,ET上升速度大于NPP上升速度是造成WUE下降的主要原因;WUE呈南高北低的空间分布格局,83.5％区域的WUE呈下降趋势.(2)基于GWR模型的WUE驱动力分析发现,WUE变化最强的驱动因子是CO2浓度和年降水量,而海拔、坡度等地形因子的驱动作用较弱,人类活动因子在大部分区域对WUE存在较小的正向驱动作用.明晰了我国竹林区近20年间对气候与环境变化的响应规律,为制定竹林适应性管理措施,并更好地发挥竹林在缓解气候变化方面的作用提供科学依据.

生态过程模型是当前研究陆地生态系统水循环、碳循环有力的工具,但此类模型参数众多,参数的合理取值对模型模拟结果有重要影响.以往研究对模型参数的敏感性以及参数的优化取值有诸多的分析和讨论,但有关参数最优取值的时空异质性关注较少.本文以BIOME-BGC模型为例,在常绿阔叶林、落叶阔叶林、C3草地3种植被类型下,通过构建敏感性判别指数,筛选出模型的敏感参数,并在每种植被类型下选取两个试验站点,使用模拟退火算法结合实测通量数据构建目标函数,获取各站点敏感参数逐月的最优取值,然后构建时间异质性判别指数、空间异质性判别指数和时空异质性判别指数对模型敏感参数最优取值的时空异质性进行定量分析.结果表明:BIOME-BGC模型在3种植被类型下遴选出的敏感参数大部分一致,少数有差异,但参数的敏感性强弱在不同植被类型下的表现不尽相同;BIOME-BGC模型敏感参数的最优取值,大都具有不同程度的时空异质性,但不同植被类型下,敏感参数最优取值的时空异质性表现各异;敏感参数中与植被生理、生态相关的参数,其时空异质性相对较小,而与环境、物候相关的参数,其时空异质性普遍较大;在3种植被类型下,模型敏感参数最优取值的时间异质性与空间异质性表现出显著的线性相关性;依据其最优取值的时空异质性,可对BIOME-BGC模型敏感参数进行类型划分,以便在实践应用中采取不同的参数率定策略.本研究结论有助于加深对生态过程模型参数特性及最优取值的理解,可为实践应用中模型参数的合理取值提供一种思路和参考.

生态系统水分利用效率(Water Use Efficiency,WUE)是衡量碳水循环耦合程度的重要指标,估算安徽省农田生态系统的WUE并分析其时空变异规律,探究其影响因素,对该区域农田水资源的科学配置和合理利用有着重要的意义.基于MODIS遥感数据和气象数据,分析安徽省近15年农田WUE的年际、年内时空变化特征以及与气候因子的关系,研究表明:(1)2000-2014年间安徽省农田WUE的变化范围为1.38-1.66 gC mm-1m-2,多年均值为1.54 gC mm-1 m-2,整体上农田WUE年际呈现增长变化趋势,变化率为0.011 gC mm-1 m-2;具有较强的空间分异性规律,整体上呈现北高南低趋势,淮河以北各市的农田WUE较高,高于全省多年均值,淮河以南地区的农田WUE则低于全省水平.(2)安徽省农田WUE的年内变化呈现双峰型变化格局,具有明显的季节性差异,表现为春季＞秋季＞夏季＞冬季;以淮河为界,南北各市变化趋势略有不同,淮河以南地区的最大值在4月份,淮河以北则以3月份为最高.(3)安徽省农田WUE动态变化受到气候因子降雨影响的区域占比17.14％;气温影响的区域占比0.73％;降雨和气温综合影响所占0.71％,而农田WUE与气温和降雨影响均不显著的区域占比为81.42％;因此,气候因素中降雨在安徽省农田WUE的变化中起主导作用,由于人为因素的干预,非气候因素对农田WUE变化的影响更大.

气候变化背景下,干旱频发导致的土壤水分变化将影响气孔导度模型的适用性,进而影响生态系统碳-氮-水循环模拟的准确性.基于春玉米持续干旱田间模拟试验资料,比较了常用气孔导度模型在干旱条件下的模拟效果,评价了土壤水分响应函数对气孔导度模型效果的影响,并探讨了气孔导度模型的适用土壤水分范围.结果表明,在持续干旱过程中,模型模拟效果表现为BBL模型最优,其次是USO模型和BWB模型,Jarvis模型最差;引入土壤水分响应函数,提高了BWB模型和USO模型的模拟效果,而降低了Jarvis模型和BBL模型模拟效果,模型模拟效果表现为USO修正模型最优,其次是BBL修正模型和BWB修正模型,Jarvis修正模型最差.在持续干旱过程中,Jarvis模型和BWB模型的剩余气孔导度较大,而BBL模型和USO模型的剩余气孔导度相对较小,表明BBL模型和USO模型在干旱条件下具有一定的稳定性.基于95％置信区间判断表明:Jarvis模型、BBL模型和USO模型在土壤相对湿度范围为33％-83％条件下适用,而BWB模型的适用土壤相对湿度范围为33％-76％,引入水分响应函数后可在试验条件下适用.研究结果可为干旱条件下选取合适的气孔导度模型以准确模拟陆地生态系统碳循环和水循环提供依据,并为改善农业水资源的有效使用和评估提供支撑.

生态水分利用效率(water use efficiency,WUE)是碳-水循环的重要参数之一,明晰其时空演变特征对水资源短缺地区生态系统的健康发展具有重要的意义.海河流域水资源短缺是区域农业发展的重要制约因素,基于遥感、气象数据,利用趋势分析、相关分析等方法分析了海河流域2000-2014年总初级生产力(gross primary productivity,GPP)、蒸散量(evapotranspiration,ET)及WUE的时空分布特征,并识别WUE对降水、气温及干旱的响应.研究结果表明:(1)时间上,GPP和ET的变化趋势不显著,WUE呈现显著的增加趋势,增速为0.0185 gC/kg H2O a-1(R2=0.6299,P＜0.01);(2)空间上,WUE和GPP均呈现从东南向西北减小的趋势,高值区主要分布在华北平原农业生态区和京津唐城镇与城郊农业生态区.从变化趋势来看,黄土高原农业与草原生态区的GPP和WUE上升趋势最大;(3)植被类型中,农田的WUE值最高,草地的WUE最低,农田、有林草原和草地均呈现显著的增加趋势(P＜0.05);(4)影响因素上,降水对WUE的影响最大,WUE由降水、干旱和气温控制的区域分别占整个流域植被面积的44.44％、39.23％和16.01％.

准确量化区域蒸散时空格局及其影响因素对理解陆地生态系统碳水循环具有十分重要的意义.近年来中国经历了严重的空气污染及气候波动,亟须探讨蒸散的时空变化及其影响因素.基于PT-JPL(Priestly-Taylor Jet Propulsion Laboratory)模型,集成遥感数据和气象数据模拟了中国陆地生态系统2000-2015年蒸散,并分析其时空变化及影响因素.结果 表明:1)参数优化后PT-JPL模型可解释蒸散年际变化的68％,优于原始模型及MODIS蒸散产品;2)中国地区多年平均蒸散为440.16 mm/a,呈东南沿海到西北内陆逐渐递减的空间格局;3)2000-2015年蒸散整体呈轻微下降趋势(slope=6.48 Gt/a,P=0.17),但具有年代际差异,2000-2010年中国地区蒸散呈显著下降趋势(slope=21.05,P＜0.01),占全国蒸散总量45.05％的内蒙古地区、甘新地区、黄土高原地区及青藏地区解释了61.88％的年际变化;2010-2015年呈轻微上升趋势(slope=10.48,P=0.71),各地区均无显著变化趋势;4)辐射主导了蒸散的年代际差异,分别解释了2010年前后蒸散下降及上升趋势的51.45％、85.26％.蒸散呈显著变化趋势的内蒙古地区、黄土高原地区及青藏地区主要受辐射控制,甘新地区主要受降水和温度的影响.