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植被生产力对降水的敏感性（Sppt）关乎生态系统功能的预测，但全球评估受限。研究人员利用卫星观测和机器学习方法，发现Sppt时空变化规律，其转折点在 2011 - 2015 年。该研究有助于理解降水变化下植被生产力的驱动机制。
在大自然的舞台上，植被就像一群 “绿色演员”，它们的生长活力，也就是植被生产力，时刻受到气候这位 “幕后导演” 的操控，而降水则是其中极为关键的 “剧情线索”。了解植被生产力对降水的敏感性（Sppt），就如同掌握了 “剧本走向”，能帮助我们预测生态系统在降水变化时会如何 “演出”。
以往，受技术和数据的限制，科学家们就像在黑暗中摸索的行者。早期研究大多聚焦于草原，通过简单的拟合和建模来探究降水对植被生产力的影响，可这种方式就像用一把小尺子去丈量整个世界，根本无法精准、全面地描绘出植被生产力对降水变化的反应。如今，全球变暖加剧，极端降水和干旱事件越来越频繁，这对全球植被生产产生了巨大的冲击。在这样的背景下，深入研究Sppt变得刻不容缓。
为了揭开Sppt的神秘面纱，研究人员踏上了探索之旅。他们利用了太阳能诱导荧光（SIF）、归一化植被指数（NDVI）和增强植被指数（EVI）这三种全球卫星衍生产品，这些产品就像是给地球植被拍的 “高清照片”，能反映植被的光合作用活性和绿色程度，是可靠的总初级生产力（GPP）指标。研究人员采用基于相对变化的方法计算Sppt，还借助极端梯度提升（XGBoost）这一强大的机器学习工具，研究了多达 31 种气候、地理、土壤和植被变量对Sppt的调控关系。
研究人员通过获取全球高分辨率数据集，涵盖气候、地形、土壤和植被等多方面变量，展开了全面的研究。研究结果令人眼前一亮：在空间分布上，Sppt在全球多数地区呈现正值，尤其是干旱地区，那里的植被对降水变化极为敏感，降水的点滴变化都能让它们的生长活力产生明显波动；而在像亚马逊和东南亚热带雨林这样的湿润地区，Sppt值较低。不过，在北欧和北亚等部分地区，Sppt呈现负值，意味着这些地方降水和植被生产力之间有着别样的关系。
从时间变化来看，过去二十年里，多数地区的Sppt像是坐了过山车，经历了从下降到上升的趋势转变，而这个转折点大多出现在 2011 年到 2015 年之间。这一变化背后的 “推手” 可能是二氧化碳浓度升高带来的施肥效应、水汽压亏缺增加引发的干旱加剧，以及大气氮沉降等因素。进一步探究发现，在森林生态系统中，辐射、温度和土壤养分是调控Sppt的关键因素；在草原和灌丛中，叶片功能性状的影响力更大。此外，研究还揭示了土地坡度和森林年龄与Sppt之间存在负向调控关系。
这项研究发表在《Agricultural and Forest Meteorology》上，有着重大意义。它让我们对降水变化下植被生产力的驱动机制有了更深入的理解，为预测生态系统功能变化提供了关键依据。就像为生态系统的未来发展绘制了一张精准的地图，帮助我们更好地应对气候变化带来的挑战。
在研究方法上，研究人员主要运用了卫星观测技术，获取全球范围内的植被数据；采用基于相对变化的计算方法，精准算出Sppt；借助极端梯度提升（XGBoost）和 SHapley Additive Explanations（SHAP）等机器学习算法，分析各因素对Sppt的调控作用。
研究结论表明，Sppt在全球陆地生态系统中的空间分布和时间变化规律清晰呈现，且受多种因素共同调控。讨论部分则进一步强调了这些发现对理解生态系统响应气候变化的重要性。它为后续研究指明了方向，推动我们在气候变化背景下更好地保护和管理生态系统，让地球上的 “绿色演员” 能在合适的 “剧情” 中茁壮成长，维持生态平衡。
