融合3D辐射传输与土壤光谱模型揭示干旱草原土壤-植被协同机制

《Landscape Ecology》：Integrating 3D radiative transfer and soil spectral models reveals soil–vegetation synergy in arid steppes

本研究针对干旱半干旱区灌丛化草原(SEG)生态系统中植被群落结构与土壤背景相互作用机制不清的问题，通过整合三维辐射传输模型(LESS)与高光谱土壤反射模型(GSV)，构建了植物-土壤融合模拟框架。研究系统量化了群落结构特征与土壤背景对植被群落二向性反射因子(BRF)和归一化植被指数(NDVI)的协同调控作用，发现间隙(Gap)分布模式稳定性最强，而斑块(Spot)模式能有效缓冲不良土壤条件干扰。该模型为干旱区生态监测和荒漠化防治提供了可操作解决方案。

　　

在广袤的干旱半干旱区，灌丛化草原(SEG)的扩张正深刻改变着生态系统格局和荒漠化进程。蒙古高原(MP)作为典型干旱区，其显著的土壤-植被-气候梯度为研究土壤-植被相互作用提供了天然实验室。然而，强烈的土壤反射和复杂的植被结构给遥感光谱表征带来巨大挑战，传统研究多局限于单一要素的简化模拟，缺乏对土壤-植被协同调控机制的系统量化。特别是在空间格局方面，虽然自组织形成的间隙(Gap)、条纹(Stripe)和斑块(Spot)等分布模式被广泛认为是植物群落适应环境胁迫的重要策略，但其在缓冲高反射土壤干扰、增强群落稳定性方面的物理机制尚不明确。

为解决这一科学难题，研究团队创新性地将三维辐射传输模型(LESS)与土壤光谱模型(GSV)耦合，构建了全参数化的三维植物-土壤融合模拟框架。该框架通过设置4种植被结构特征（冠层密度、垂直分层、物种组成、空间分布模式）与4种典型土壤背景（草原、半干旱草原、沙漠、戈壁沙漠）的36种组合场景，系统模拟了450-900 nm光谱范围内的群落二向性反射因子(BRF)。研究首次利用LESS模型输出的四分量图像进行像元级土壤-植被分离，通过剔除土壤比例大于20%的像元，实现了对土壤背景干扰的定量隔离。同时，结合Sentinel-2 NDVI时间序列数据，从观测角度验证了模拟结果的生态学意义。

主要技术方法包括：1）基于OnyxTree软件构建锦鸡儿(Caragana)和针茅(Stipa)的三维单株模型；2）利用GSV模型模拟典型土壤光谱反射特性；3）通过LESS模型实现三维场景的辐射传输模拟；4）采用四分量图像分析法分离土壤-植被混合信号；5）基于Google Earth Engine平台处理Sentinel-2 NDVI时间序列验证数据。

模拟验证结构-土壤相互作用

通过对比不同结构特征与土壤背景组合的BRF曲线，发现近红外(NIR)波段对土壤反射变化最为敏感，BRF随土壤反射率增加而显著升高。高密度冠层(LAI=2.964)和灌木优势群落(灌木:草本=8:2)能有效缓冲土壤背景干扰，而垂直分层变化的影响相对较小。

土壤与结构效应的定量分离

剔除高土壤比例像元后，可见光波段BRF变异降低达25.2%-39.4%，NIR波段差异收敛至11-19%。NDVI分析表明，土壤背景主导混合像元变异（差异达0.05），而控制土壤干扰后，结构特征差异（0.02-0.03）凸显，证明四分量影像法可有效分离主效与互作效应。

群落空间格局的缓冲作用

空间分布模式比较显示，Gap格局的NIR波段变异率最低（29.3%），Stripe和Spot格局分别达46.0%和36.1%。Spot格局在恶劣环境中通过自组织维持了与Stripe相当的NDVI水平，体现其强大的环境适应力。Sentinel-2 NDVI时间序列进一步验证了Gap格局的季节稳定性最强。

研究结论强调，LESS-GSV融合框架首次实现了群落尺度的土壤-植被协同效应量化，揭示空间自组织是干旱生态系统缓冲土壤干扰的重要机制。该模型为灌丛化草原监测提供了可扩展的模拟工具，其四分量分离方法为遥感光谱解混提供了新思路。未来通过融入多时空地面验证数据，可进一步强化模型在动态生态过程模拟中的预测能力。