Flux Insights：深入理解不断扩张的干旱地区及日益紧张的海岸线问题

《Journal of Geophysical Research: Biogeosciences》：Flux Insights: Forging New Understanding of Expanding Drylands and Squeezing Coastlines

生态系统功能与气候变化应对策略。通过移动涡度协方差塔和机器学习整合多源数据，研究干lands和蓝碳生态系统对极端事件的响应机制，揭示脉搏范式下的碳通量动态。

　　在当今全球气候变化日益加剧的背景下，理解生态系统如何在极端条件下运行并作出反应，已成为生态学和环境科学领域的重要课题。干热区域（Drylands）和蓝碳生态系统（Blue Carbon Ecosystems）作为地球生态系统中两个关键的组成部分，分别处于干旱与湿润的极端端点，它们在调节全球气候、碳循环以及维持生物多样性方面发挥着不可替代的作用。然而，随着气候变化的深入，这些生态系统正面临着前所未有的挑战。干热区域覆盖了全球超过40%的陆地面积，其对全球碳预算的贡献不容忽视，而蓝碳生态系统虽然面积较小，但因其独特的碳储存能力和高生产力，在全球碳循环中占据重要地位。因此，如何更全面地理解这些生态系统在极端事件下的响应机制，成为当前研究的核心目标。

在面对气候变化时，生态系统对脉冲事件（Pulses）的反应尤为复杂。脉冲事件通常指那些在短时间内对生态系统产生显著影响的环境变化，如极端降水、干旱、风暴潮、海平面上升以及人为干扰等。这些事件不仅改变了生态系统的结构和功能，还可能引发一系列非线性反应，使得生态系统在短时间内表现出高度的不稳定性。在干热区域，脉冲事件如降雨的周期性变化，不仅决定了植被的生长周期，还深刻影响着碳的吸收与释放过程。而在蓝碳生态系统中，潮汐的周期性变化则是维持其高生产力和多样性的重要因素。因此，研究这些脉冲事件如何塑造生态系统与大气之间的物质交换，是理解生态系统如何适应和响应极端环境变化的关键。

为了深入研究这些生态系统对脉冲事件的反应机制，研究团队提出了一种基于脉冲范式（Pulsing Paradigm）的全新研究框架。这一框架的核心在于通过优化观测手段，特别是利用移动的涡度协方差（Eddy-Covariance）塔站，来更好地捕捉生态系统在空间和时间上的异质性。传统的涡度协方差方法通常依赖于固定的观测站点，这在一定程度上限制了我们对生态系统复杂性与空间变化的理解。而移动涡度协方差塔站则能够灵活地部署在不同的生态区域，从而获取更全面的生态系统数据。此外，研究团队还计划结合多种环境测量技术，如土壤水分和温度监测、气体交换观测、植被状态评估以及微生物活动分析，以更全面地解析生态系统对脉冲事件的反应机制。

通过这种多维度的观测方式，研究团队希望揭示脉冲事件如何影响生态系统与大气之间的碳和水交换过程。例如，在干热区域，降水的周期性变化决定了植被是否能够进入生长阶段，从而影响碳的吸收能力。而在蓝碳生态系统中，潮汐的周期性变化则决定了植物是否能够获取足够的水分和养分，从而维持其高生产力。此外，极端脉冲事件，如高温热浪、干旱、风暴潮和人为干扰，可能对生态系统造成更大的冲击，甚至改变其长期的碳平衡。因此，研究团队不仅关注常规的周期性脉冲，还特别关注极端脉冲事件对生态系统功能的影响。

在研究过程中，团队发现，干热区域的植被对极端降水事件的反应具有高度的非线性特征。例如，在极端干旱条件下，植被可能会迅速进入休眠状态，从而减少碳的吸收能力。而在极端降水事件后，植被可能会经历短暂的恢复期，甚至在某些情况下表现出更强的碳吸收能力。这种非线性反应机制表明，生态系统在面对极端事件时，其响应模式并不总是单一的，而是受到多种因素的共同影响，包括土壤水分条件、植被结构、微生物活动以及环境温度等。因此，理解这些复杂机制需要整合多学科的数据和方法，才能更准确地预测生态系统在未来的气候变化下的表现。

蓝碳生态系统同样面临着类似的挑战。随着海平面上升和风暴潮的加剧，这些生态系统正在经历严重的压缩效应（Coastal Squeezing），导致其面积迅速减少。这种压缩效应不仅影响了生态系统的碳储存能力，还可能改变其与大气之间的物质交换模式。例如，在某些盐沼生态系统中，高盐度可能会抑制植物的生长，从而降低其碳吸收能力。然而，某些情况下，适度的盐水入侵反而可能带来额外的养分，促进植物的生长和碳的积累。这种复杂的相互作用表明，蓝碳生态系统的碳循环机制需要更细致的研究，以揭示其在不同环境条件下的响应规律。

为了更好地理解和预测这些生态系统对极端事件的反应，研究团队正在探索如何利用物理驱动的机器学习技术（Physics-Informed Machine Learning, PIML）来分析和提取数据中的深层信息。传统的机器学习方法往往依赖于大量数据，但这些数据可能缺乏对生态系统物理过程的深入理解。而PIML则能够在不依赖复杂的数学模型的情况下，通过结合生态系统的物理特性，更有效地解析其与大气之间的相互作用。这种方法不仅可以提高我们对生态系统功能的理解，还能够为未来的环境管理提供更精准的预测工具。

在蓝碳生态系统的研究中，团队还特别关注潮汐变化对碳循环的影响。潮汐的周期性变化决定了水体与陆地之间的物质交换，而这种交换对生态系统中的碳储存和释放具有深远的影响。例如，在某些盐沼生态系统中，潮汐的周期性变化可能会促进微生物的活动，从而加速有机物的分解过程，减少碳的储存能力。而在其他情况下，潮汐的变化可能会带来额外的水分和养分，促进植物的生长，提高碳的吸收能力。因此，研究团队希望通过整合多源数据，揭示潮汐变化与生态系统碳循环之间的复杂关系，从而为蓝碳生态系统的保护和管理提供科学依据。

此外，团队还计划通过长期的观测和实验，探索极端事件对生态系统功能的潜在影响。例如，研究团队正在关注野火烟雾和降水模式变化对生态系统与大气之间物质交换的影响。野火烟雾不仅会改变大气中的气体成分，还可能对植物的光合作用和呼吸作用产生显著影响。而降水模式的变化，如极端干旱或极端降水，也会影响植被的生长周期和碳的吸收能力。通过这些研究，团队希望能够揭示极端事件如何塑造生态系统的长期碳平衡，并为未来的环境管理提供可行的解决方案。

在技术层面，研究团队正在利用先进的统计方法和机器学习技术，以提高对生态系统碳循环过程的理解。例如，团队正在尝试使用交替条件期望（Alternating Conditional Expectations, ACE）方法，这是一种能够捕捉多尺度驱动因素对碳交换过程影响的统计工具。通过这种方法，研究团队希望能够更准确地识别不同环境因素对生态系统碳吸收和释放的贡献，从而为制定科学的环境管理策略提供支持。

同时，研究团队还计划开发一种混合模型（Hybrid Model），该模型将结合过程驱动模型（Process-Based Models）与机器学习技术，以更全面地解析生态系统与大气之间的相互作用。这种混合模型的优势在于，它不仅可以模拟生态系统内部的物理和生物过程，还能够利用机器学习技术处理复杂的数据关系，从而提高模型的预测能力。例如，在蓝碳生态系统中，团队正在尝试将过程驱动模型与机器学习技术相结合，以更好地模拟潮汐变化对碳循环的影响。而在干热区域，团队则希望通过这种方式更准确地预测植被对极端降水事件的反应。

总的来说，研究团队的目标是通过多维度的观测手段和先进的分析技术，更全面地理解干热区域和蓝碳生态系统在极端条件下的运行机制。这些研究不仅有助于填补科学知识的空白，还能够为未来的环境管理提供科学依据。通过揭示这些生态系统如何响应极端事件，研究团队希望能够为全球气候变化下的生态系统保护和恢复提供新的思路和方法。同时，这些研究也强调了跨学科合作的重要性，只有通过整合不同领域的知识和技术，才能更深入地理解生态系统与大气之间的复杂关系，并为应对未来的环境挑战提供切实可行的解决方案。