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陆地植被生产力对干旱事件的响应研究

文献类型:学位论文

作者汤继旺
答辩日期2025-06
文献子类学术型学位
授予单位中国科学院大学
授予地点中国科学院地理科学与资源研究所
导师张宪洲
关键词植被生产力 干旱事件 植被异常事件 植被响应 旱区
学位名称博士
学位专业生态学
英文摘要干旱是对陆地生态系统影响最大的极端气候事件之一,也是陆地碳汇年际变异的主要原因。在全球变暖背景下,温度和降水格局改变导致干旱事件更为 频发,进一步加大了陆地碳汇响应未来气候变化的不确定性。因此,准确量化 干旱事件对陆地植被的影响是当前全球变化以及碳循环研究中的重中之重。 但是,目前有关于陆地植被生产力对干旱响应的研究存在以下不足之处:(1)主要采用线性分析方法(如相关和回归等)来探究植被与水分条件的相互 关系,忽略了干旱时植物对极端水分条件的非线性响应;(2)时间尺度集中在 年尺度上,忽视了季节性和亚季节性干旱的影响;(3)侧重于土壤干旱和大气 干旱对植被生产力单独的影响,而两者同时发生的复合干旱效应仍然缺乏研究; (4)由于缺乏长时序数据以及研究方法不一致,植被生产力响应干旱的长期变 化规律仍不明确;(5)主要关注气候干旱化(例如饱和水汽压差升高和土壤水 分下降)对植被绿度的影响,而干旱事件对植被绿度趋势的影响有待进一步研 究。随着卫星遥感以及模型再分析方法的应用和发展,在周尺度(8天)上量化 全球土壤和大气水分条件以及植被生长状态已经成为可能。基于以上更精细的 时间尺度,可以评估季节性和亚季节性干旱对植被生产力的影响,探究植被在 不同季节上以及应对不同干旱类型时的响应规律。同时,融合了 AVHRR、 Landsat和MODIS多源遥感数据的植被指数产品提供了覆盖时间更长(近40年)、 时空一致性更高的植被观测数据,将有助于厘清植被响应干旱的动态变化和干 旱事件对植被生产力的长期影响。 基于多源的卫星遥感数据、气象数据和模型模拟数据,使用共现性分析、偏相关分析和随机森林模型等方法,本研究系统地剖析了全球陆地植被生产力 对极端干旱的响应过程及其驱动机制。具体而言,首先,利用高时间分辨率的 遥感和气象数据,量化评估近20年来(2001-2021年)植被响应土壤干旱脆弱 性的时空变化,揭示植被干旱脆弱性在不同季节上的变化规律,比较植被应对 土壤干旱、大气干旱和复合干旱之间的脆弱性差异。然后,采用长时序的植被 遥感和气象资料,阐明近40年来(1982-2020年)植被响应土壤干旱敏感性的 趋势变化,探究干旱事件对旱区植被变绿趋势的影响。主要结果如下: (1)空间上,树木更少(如草地和农田)和气候更加干燥(如干旱和半干旱区)的地区植被-土壤干旱脆弱性更高、响应时间更短。近20年来(2001- 2021年),干旱脆弱区植被的干旱脆弱性显著增加、响应时间缩短。其中,干旱脆弱性的变化主要归因于大气二氧化碳浓度的持续升髙。 (2)在非热带地区(>23.5°),夏季的植被-土壤干旱脆弱性髙于春季和秋季。时间上,仅秋季植被的干旱脆弱性显著升高,而春季、夏季和生长季都没有显著变化。在热带地区(23.5°S〜23.5°N),干季植被的干旱脆弱性高于湿季。近20年来(2001-2021年),干季和湿季的干旱脆弱性都表现出增加趋势,进一步主导了干旱脆弱区干旱脆弱性的增加趋势。 (3)相较于大气干旱和土壤干旱而言,全球大部分(63.8%)植被覆盖区域对复合干旱更加脆弱。树木更少和气候更加干燥的地区其植被-复合干旱脆弱性越高,与单一类型干旱的脆弱性差距也越大。近20年来(2001-2021年),全球干旱脆弱区植被-复合干旱脆弱性显著升高。 (4)过去40年间(1982-2020年),全球植被-土壤干旱敏感性从升高转换为下降趋势。空间上,这种趋势转换类型主要分布于湿润地区(约占全球植被覆盖面积的55%)。气候变化驱动了干旱敏感性的趋势转换,其中在北欧地区主 要和饱和水汽压差相关,在非洲中部和温度相关,在美国西部和印度北部与降水相关。 (5)植被异常事件增加导致全球旱区植被在1982-2015年期间变绿速度减缓。总体上,旱区植被异常事件主要(82%左右)是由极端气候事件引起,其中土壤干旱是最重要的类型。一方面,气温变暖增加土壤干旱频率。另一方面,二氧化碳浓度升高提高植被对土壤干旱的脆弱性。以上两个途径共同导致了植 被异常事件的增加。 综上,气候变化背景下,全球旱区生态系统将会对干旱更加敏感,进而对陆地碳汇的年际波动和长期趋势产生更加深远的影响。
学科主题生态学
语种中文
页码145
源URL[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217243]  
专题地理科学与资源研究所_研究生部
推荐引用方式
GB/T 7714
汤继旺. 陆地植被生产力对干旱事件的响应研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025.

入库方式: OAI收割

来源:地理科学与资源研究所

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