Globally,vegetation has been changing dramatically.The vegetation-water dynamic is key to understanding ecosystem structure and functioning in water-limited ecosystems.Continual satellite monitoring has detected global vegetation greening.However,a vegetation greenness increase does not mean that ecosystem functions increase.The intricate interplays resulting from the relationships between vegetation and precipitation must be more adequately comprehended.In this study,satellite data,for example,leaf area index(LAI),net primary production(NPP),and rainfall use efficiency(RUE),were used to quantify vegetation dynamics and their relationship with rainfall in different reaches of the Yellow River Basin(YRB).A sequential regression method was used to detect trends of NPP sensitivity to rainfall.The results showed that 34.53%of the YRB exhibited a significant greening trend since 2000.Among them,20.54%,53.37%,and 16.73%of upper,middle,and lower reach areas showed a significant positive trend,respectively.NPP showed a similar trend to LAI in the YRB upper,middle,and lower reaches.A notable difference was noted in the distributions and trends of RUE across the upper,middle,and lower reaches.Moreover,there were significant trends in vegetation-rainfall sensitivity in 16.86%of the YRB’s middle reaches—14.08%showed negative trends and 2.78%positive trends.A total of 8.41%of the YRB exhibited a marked increase in LAI,NPP,and RUE.Subsequently,strategic locations reliant on the correlation between vegetation and rainfall were identified and designated for restoration planning purposes to propose future ecological restoration efforts.Our analysis indicates that the middle reach of the YRB exhibited the most significant variation in vegetation greenness and productivity.The present study underscores the significance of examining the correlation between vegetation and rainfall within the context of the high-quality development strategy of the YRB.The outcomes of our analysis and the proposed ecological restoration framework c
Yang YuTing HuaLiding ChenZhiqiang ZhangPaulo Pereira
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。
降水利用效率(PUE)是评价干旱半干旱地区草地生产力与降水关系的有效指标。为进一步探究气候变化和人类活动对草地PUE的驱动机理,本研究采用改进的CASA模型估算了2001—2020年鄂托克旗草地净初级生产力(NPP),结合同期降水量的空间插值数据获取了研究区草地PUE,利用简单线性回归和分段线性回归分析了PUE的时空演变特征及其空间格局对6类气候因子的响应,并引入基于偏导数的量化分析方法定量评估了气候变化和人类活动对PUE动态的相对贡献。结果表明:鄂托克旗草地PUE多年均值为0.748 g C·m^(-2)·mm^(-1),年际波动呈显著下降趋势,下降速率为0.014 g C·m^(-2)·mm^(-1)·a^(-1);PUE在空间上西低东高,沿气温、降水、相对湿度、日照时数和ET0的增长梯度呈显著的单峰分段线性模式,而沿风速梯度表现为先快后慢的持续显著增长模式;研究区94.3%的草地表现为PUE衰减态势,且有43.6%为严重衰减,这一突出问题是气候变化和人类活动共同作用导致的,二者的贡献分别为-1.162×10^(-2)和-0.240×10^(-2)g C·m^(-2)·mm^(-1)·a^(-1),而气候变化是首要驱动力,其中降水是关键气候驱动因子。
植被降水利用效率(PUE)是量化陆地生态系统碳水耦合机制的一个关键指标,然而气候变暖如何影响青藏高原高寒草地生态系统的植被降水利用效率仍不清楚。2010年在藏北高原3个海拔(4313、4513和4693 m)上布设了增温试验平台,采用开顶式增温箱模拟气候变暖。利用农业多光谱相机获得了2014–2015年和2017–2018年植被的归一化植被指数(NDVI)和土壤调节植被指数(SAVI),并利用观测的NDVI计算了地上生物量(AGB)。利用微气候观测系统对土壤温度、土壤湿度、空气温度和相对湿度进行了观测,并计算了饱和水汽压差。结果表明:试验增温极显著(P<0.001)增加了空气温度(Ta)、土壤温度(Ts)和饱和水汽压差(VPD),而对AGB、NDVI和SAVI无显著影响(P>0.05)。试验增温显著(P<0.05)降低了海拔4313 m 4年平均的植被降水利用效率,即导致了相对干旱年份的植被降水利用效率的显著(P<0.05)减少,而对相对湿润年份的植被降水利用效率无显著影响(P>0.05)。试验增温没有显著改变海拔4513和4693 m的植被降水利用效率。总体而言,试验增温增加了3个海拔间的植被降水利用效率的差异。因此,藏北高寒草地生态系统的植被降水利用效率的温度敏感性随着海拔和观测年份的变化而变化;且气候变暖重构了藏北高原高寒草地生态系统的植被降水利用效率的海拔分布格局,即气候变暖增强了藏北不同海拔的高寒草地生态系统的植被降水利用效率的异质性。