印度生态系统CO2-水汽-能量通量综合解析：涡度协方差揭示碳汇动态与气候响应

为解决印度生态系统与大气间CO2、水蒸气和能量交换数据匮乏、影响全球碳预算评估的问题，研究人员基于涡度协方差（EC）技术，对12个站点进行综合测量。研究发现：不同生态系统（如森林、农田、红树林）的CO2吸收峰值季节差异显著，水分利用效率（WUE）受灌溉和气候驱动；揭示了印度碳汇特征（如草地碳保留最高）及生理与环境控制的动态平衡。该成果为印度气候政策（INDC、BUR报告）和地球系统模型优化提供了关键科学支撑。

　　

在全球气候变化日益严峻的背景下，准确量化陆地生态系统与大气间的碳、水和能量交换，已成为气候模型和碳预算评估的核心挑战。印度作为全球生物多样性热点，拥有广阔的农田、森林和红树林，但其生态系统通量数据长期匮乏——缺乏协调的涡度协方差（Eddy Covariance, EC）网络，导致区域碳汇不确定性高（如影响巴黎协定INDC报告），全球模型无法准确表征印度植被动态。这种数据真空不仅阻碍了气候政策制定，还使印度在洪涝、干旱频发的背景下，难以优化水资源和碳管理策略。

为了填补这一空白，印度热带气象研究所（IITM Pune）的研究人员主导了一项开创性研究，整合了印度12个代表性站点的EC观测数据（覆盖森林、农田、草地和红树林，总计27站点年），首次系统分析了CO₂、水蒸气和能量（感热与潜热）通量的时空格局。研究发现：不同生态系统的CO₂吸收高峰期各异（如森林在季风前，农田在季风期），水分利用效率（WUE）在灌溉农田最低而在干旱区最高；碳保留能力以草地最强，红树林最弱。该成果揭示了气候驱动（如季风）与生理控制的交互作用，为印度生态系统管理和气候适应提供了实证基础。论文发表在《Agricultural and Forest Meteorology》，标志着印度碳循环研究迈入新阶段。

研究人员采用涡度协方差（EC）技术作为核心方法，该技术通过高频测量三维风速和标量浓度（如CO₂）直接量化地表-大气通量。在印度12个站点（包括Kaziranga国家公园、Pichavaram红树林等）部署EC系统，覆盖主要土地利用类型；数据整合后，计算了净生态系统CO₂交换（NEE）、蒸发散（ET）、感热（H）和潜热（LE）通量，并分析水利用效率（WUE = 碳吸收/水损失）。结合站点气象数据（温度、降水）和土壤湿度观测，评估了气候变异对通量的影响。所有数据均来自开放数据库（如Zenodo、Mendeley），确保可重复性。

研究结果通过多维度呈现：

• Site locations：12个EC站点空间分布覆盖印度主要生态区（图1），包括7个森