青藏高原青海湖流域高寒生态系统蒸散发分异的季节动态与关键调控机制

为解决高寒生态系统水热耦合机制不清的问题，研究人员采用土壤-植物-大气连续体(SPAC)模型，结合同位素法和uWUE方法，揭示了青海湖流域三种典型生态系统(温带草原、亚高山灌丛、高寒草甸)蒸散发组分(T/ET)的时空分异规律。研究发现T/ET呈现单峰季节动态(7-8月峰值)，亚高山灌丛T/ET最高(年均0.51±0.27)，LAI和冠层气孔导度(1/rc )是主要调控因子。该研究为高寒区水资源优化管理提供了理论依据。

　　

在全球气候变化背景下，高寒生态系统作为"亚洲水塔"的重要组成部分，其水热交换过程对区域水文循环具有决定性影响。然而，这些生态系统面临极端环境挑战：年均温低、辐射强烈、生长季短、冻融循环频繁，导致蒸散发(ET)组分中植被蒸腾(T)与土壤蒸发(E)的分配机制长期存在认知空白。传统研究多聚焦于ET总量，却忽视了T/ET比值的生态指示意义——植被蒸腾促进碳同化，而土壤蒸发则造成无效水分散失。青海湖流域作为青藏高原东北部关键生态屏障，其半干旱高寒气候下的ET分异规律，直接关系到区域水资源可持续利用与生态安全。

针对这一科学问题，中国科学院相关团队开展了为期三年的系统研究。通过整合自动气象站、涡度相关系统和遥感数据，采用土壤-植物-大气连续体(SPAC)模型，首次量化了青海湖流域三种典型生态系统(温带草原JJC、亚高山灌丛JLM、高寒草甸HH)的T/ET时空动态。研究创新性地结合稳定同位素示踪、底层水分利用效率(uWUE)方法和PML-V2遥感产品进行多方法验证，并运用梯度提升机(GBM)模型解析关键驱动因子。相关成果发表在《Ecological Indicators》上，为高寒区生态水文过程研究提供了新范式。

关键技术方法包括：(1)SPAC模型构建：基于牛顿-拉夫森迭代算法求解冠层与地表能量平衡方程，同步模拟T_L
(叶温)和T_G
(地表温度)；(2)多源数据融合：整合2019-2021年青海湖综合观测网气象数据、MODIS LAI产品(500m分辨率)和PML-V2蒸散发数据集；(3)验证体系：通过同位素端元法(δ¹⁸
O/¹⁶
O)、uWUE法和遥感产品交叉验证模型精度；(4)冻融期划分：依据5cm土层温度将年周期划分为完全解冻期、初冻期、完全冻结期和初融期；(5)统计分析：采用Spearman秩相关和GBM模型解析T/ET驱动机制。

3.1 模型验证分析
SPAC模型对地表温度(T_G
)和潜热通量(lET)的模拟最优(R²
≥0.89)，与同位素法测得T/ET平均偏差仅0.07-0.23。模型对亚高山灌丛的能量平衡重建最准确(I指数0.95)，验证了其在复杂下垫面的适用性。

3.2 T/ET时空变异特征
研究发现T/ET呈显著单峰季节动态：全年最小值出现在1月(0.07±0.05)，7-8月达峰值(最高0.90)。亚高山灌丛年均T/ET(0.51±0.27)显著高于温带草原(0.34±0.24)和高寒草甸(0.29±0.28)，这与灌丛较高LAI(最大5)和冠层气孔导度(1/r_c
达800 W/m²
)密切相关。

3.3 控制因子解析
LAI与T/ET呈显著对数关系(R²
=0.86-0.97)，GBM分析显示其对T/ET的解释度达59.29%(灌丛)至78.41%(草甸)。冻融过程通过调控液态土壤水(Q_ss
)有效性间接影响T/ET——完全解冻期T/ET较冻结期高3-7倍，初融期出现跃升现象。

4.1 模型适用性讨论
与全球均值(0.57±0.06)相比，高寒生态系统T/ET普遍偏低，反映其稀疏植被(LAI<3)和保守水分利用策略的适应特征。SPAC模型对输入参数误差的低敏感性(LAI误差5%导致T/ET偏差<4.15%)，证实其在极端环境的稳健性。

4.2 冻融过程调控机制
冻融循环通过"冰透镜效应"破坏根-土水力联系：完全冻结期土壤导水率下降导致T/ET降至0.07±0.05，而解冻期融水释放使T/ET回升至0.55±0.22。这种相变调控是高山生态系统区别于其他地区的核心特征。

4.3 生态管理启示
研究建议：(1)亚高山灌丛区建立分布式水库网络，匹配其高蒸腾需求(LAI>4时T/ET>0.75)；(2)高寒草甸实施冬季禁牧，保护隐花植物结皮；(3)基于土壤水分阈值(Q_ss
≥60%田间持水量)制定灌溉方案。这些措施可提升水分利用效率达30%。

该研究首次系统揭示了高寒生态系统ET分异的生物物理调控机制，建立了LAI-气孔导度-冻融过程的定量关系模型。成果不仅深化了对"第三极"水循环的认识，更为《巴黎协定》框架下的高寒区适应战略提供了科学依据。未来需延长观测序列，耦合冰川-植被相互作用模型，以应对气候变暖导致的冻土退化挑战。