极端气候变化对中国陆地生态系统碳储量的影响

《Science of The Total Environment》：Impacts of extreme climate change on terrestrial ecosystem carbon storage in China

中国近三十年极端气候事件对生态系统碳汇的影响研究。基于1990-2019年气象数据，分析26项极端气候指标趋势及突变，发现暖湿事件加剧而冷事件减少，1998-2005年存在显著转变期。构建随机森林模型预测地上生物碳（AGBC），结合XGBoost与SHAP解释发现：R95pTOT（极端降水）、DTR（昼夜温差）、TNx（极端低温）和PRCPTOT（湿日降水）是主要驱动因子，其非线性响应在湿润东部促进碳汇，西部抑制。研究为碳汇管理和气候适应提供依据。

　　随着全球气候变化的加剧，极端气候事件的发生频率和强度不断提升，这对陆地生态系统中的碳储存能力构成了严峻的挑战。本文通过分析中国自1990年至2019年的每日气象观测数据，系统研究了26项极端气候指数的变化趋势和突变点。研究采用Theil–Sen估计器和Mann–Kendall检验方法，识别出温度和降水等极端气候事件的显著变化。此外，本文构建了一个随机森林回归模型，整合高分辨率遥感、气象和地形数据，预测地上生物量碳（AGBC）的空间分布。为了进一步量化极端气候指数对AGBC及其空间异质性的影响，研究还引入了XGBoost算法，并结合Shapley加法解释（SHAP）方法进行模型解释。

研究结果表明，在过去三十年中，温暖和极端降水事件显著增强，而寒冷事件则明显减少。1998年至2005年间，中国经历了显著的气候转变，这一时期AGBC持续增长，森林、草地和湿地等生态系统表现出明显的碳储存能力提升。SHAP分析进一步揭示了非常湿润的天数（R95pTOT）、昼夜温差（DTR）、年最低气温最大值（TNx）以及年降水总量（PRCPTOT）等气候因素对AGBC变化的主导作用。这些因素在不同地理区域表现出不同的生态影响，其响应具有非线性和空间异质性的特点。

在湿润的东部地区，这些因素通常促进碳固存能力的提升，而在干旱和高海拔的西部地区，它们可能对碳固存产生抑制作用。这种区域性的差异性为理解极端气候事件与生态系统碳动态之间的复杂相互作用提供了有力的实证支持。研究还指出，随着极端气候事件的增多，植被生长和土壤碳稳定性的变化趋势也更加显著。例如，极端高温事件可能导致植物水分胁迫加剧，从而显著降低净初级生产力，削弱植被的碳固存能力。长期干旱则可能减少植物生物量，增加土壤呼吸，进而导致土壤有机碳的流失。

另一方面，极端降水事件可能在短期内提升土壤水分和光合作用，从而促进碳吸收，但随之而来的地表径流和土壤侵蚀可能抵消这些增益，抑制土壤碳积累。研究还提到，极端降水和干旱交替出现的模式，可能推动区域碳动态的周期性变化。例如，在中国东北的温带森林和长江中下游的湿地，AGBC呈现出“碳源—碳汇—再碳化”的循环特征。在2009年至2011年长江中游发生极端洪水后，湿地土壤碳储量减少了约12 TgC，但随后在更湿润的年份中又出现了部分恢复。

总体来看，极端气候事件通过多种空间和时间路径扰动陆地碳循环，对生态系统结构、功能和碳平衡产生深远影响。然而，尽管已有研究初步探讨了极端气候事件对陆地碳循环的干扰效应，仍存在一些关键的研究空白。首先，大多数现有研究集中于极端事件对生态系统净初级生产力和土壤呼吸的即时影响，而忽视了连续或复合极端事件对生态系统碳储存的长期累积效应，以及这些事件在时间与空间上的相互作用。其次，先前的研究主要依赖于局部地面观测数据（如涡度协方差塔）和基于回归的统计方法，缺乏一个整合长期田间实验、遥感时空数据和高分辨率过程模型的综合框架。这种方法上的局限性阻碍了跨尺度的推断以及对未来气候情景下碳储存模型的预测能力。

为了解决这些问题，本文采用26项标准化的极端气候指数，基于1990年至2019年的每日气象数据，对极端气候事件的变化趋势和突变点进行了长期和空间显式的分析。这些指数随后与遥感数据和多源环境变量相结合，在随机森林框架下生成了AGBC的高分辨率预测，建立了国家尺度的碳储存评估系统。在此基础上，研究将气候指数与AGBC预测整合到XGBoost模型中，并应用SHAP方法解释模型结果。与传统的特征重要性指标（如随机森林中的Gini重要性或线性模型中的回归系数）相比，SHAP提供了一种基于博弈论的归因方法，能够将模型预测分解为每个特征在单个样本中的加性贡献。这种方法使得研究能够量化每项极端气候指数对AGBC的相对影响，捕捉非线性和阈值依赖的响应，并通过绘制中国各地的SHAP值揭示地理异质性。

本文的方法创新不仅提升了模型的可解释性，还建立了一个空间解析的诊断框架，用于理解气候与碳之间的相互作用，从而为实现中国双碳目标（碳达峰和碳中和）提供新的科学见解和应对策略。此外，研究还强调了土地利用和土地覆盖变化在碳储存动态中的主导作用。例如，从2000年至2018年，耕地减少和森林、草地面积的扩展共同增强了全国碳汇能力。这表明，人类活动对碳储存的影响同样不可忽视，特别是在生态恢复和土地管理方面。

研究还指出，中国陆地生态系统中的碳储存能力呈现出“倒S型”变化趋势，自1980年代以来，最初经历了碳储存能力的下降，随后逐渐恢复。这种趋势在不同生态系统类型和地理区域中表现出显著差异。例如，基于InVEST模型和土地利用/土地覆盖数据的综合分析表明，1980年至2000年间，由于人类活动的加剧，中国陆地碳储存能力出现了显著下降。然而，从2000年至2020年，大规模的生态恢复项目，如“退耕还林”工程、草地恢复和湿地保护，有效扭转了这一趋势，推动了碳储量的稳定增长。其中，森林生态系统对全国碳汇的贡献最大，特别是在实施大规模植树造林和森林保护计划后，AGBC每年平均增加约0.15 PgC。这种增长在东北地区、长江中下游地区以及南岭山脉尤为显著。

草地生态系统中的碳储存能力也表现出持续上升的趋势，从1961年至2013年，中国草地碳储量每年平均增加约19.4 TgC。青藏高原占全国草地碳储量的63.2%，显示出显著的碳固存能力。相比之下，内蒙古和新疆的草地碳储量增长较为缓慢。此外，作为“蓝碳”重要组成部分的沿海湿地土壤，在1990年至2020年间表现出有机碳储量的净增加，这一趋势是在高强度的围垦和生态恢复双重压力下形成的。这表明，尽管人类活动对生态系统造成了影响，但通过合理的生态管理措施，仍然可以实现碳储量的提升。

从空间分布来看，中国陆地生态系统中的碳储存能力由东南湿润地区向西北干旱地区逐渐递减。高碳密度区域主要集中在东北地区、长江中上游地区和西南山地。相比之下，北京—天津—河北和珠江三角洲等城市聚集区则表现出显著的碳排放热点，这主要是由于土地开发和城市扩张带来的影响。因此，土地利用和土地覆盖变化仍然是碳储存动态的主要驱动因素。在2000年至2018年间，耕地减少和森林、草地面积的扩展共同增强了全国碳汇能力。

本文的研究结果不仅揭示了极端气候事件与生态系统碳动态之间的复杂关系，还提供了科学依据，支持区域碳汇管理与气候适应策略的制定。通过对极端气候事件的系统分析，研究能够识别出哪些气候因素对AGBC变化具有主导作用，并揭示这些因素在不同区域的生态影响。例如，非常湿润的天数（R95pTOT）在东部地区表现出显著的增加趋势，这与季风活动的变化密切相关。而在东北和华北地区，夏季降水的减少趋势则显示出一定的生态影响。这些发现为理解极端气候事件对碳循环的扰动提供了新的视角，并有助于制定更具针对性的生态管理措施。

此外，研究还强调了极端气候事件对生态系统结构和功能的深远影响。例如，长时间的热浪可能导致植被生长受限，从而削弱其碳固存能力。长期干旱则可能减少植物生物量，增加土壤呼吸，导致土壤有机碳的流失。这些现象表明，极端气候事件不仅影响碳的吸收和释放，还可能改变生态系统的整体结构和功能。因此，理解这些事件的长期累积效应及其与生态系统碳动态的相互作用，对于制定有效的碳减排和碳汇增强策略至关重要。

在方法上，本文采用了一种创新的综合分析框架，结合遥感数据、气象观测和高分辨率过程模型，提高了模型的准确性和可解释性。通过对SHAP值的绘制，研究能够识别出不同区域对气候因素的响应差异，从而揭示地理异质性。这种方法不仅有助于量化极端气候事件对AGBC的影响，还能够为未来气候情景下的碳储存预测提供支持。此外，研究还指出了不同生态系统类型对极端气候事件的响应差异，例如，混合森林对干旱的恢复能力较弱，可能成为长期的碳源，而湿润地区的极端降水则可能在短期内促进碳固存能力的提升。

综上所述，本文的研究为理解极端气候事件与生态系统碳动态之间的复杂关系提供了重要的科学依据。通过对极端气候事件的系统分析和模型预测，研究揭示了这些事件对碳储存能力的影响机制，并为制定有效的碳减排和碳汇增强策略提供了参考。这些成果不仅有助于应对全球气候变化带来的挑战，还为实现中国双碳目标提供了科学支持。