阿拉斯加Utqia??vik地区长期排除棕旅鼠对植物群落养分水平及土壤生物地球化学响应的六十年研究

这篇综述介绍了MDV ClimEx——一个开源交互式网络应用程序，用于探索南极麦克默多干谷（MDVs）长期气象数据。该工具通过动态可视化与标准化分析框架（σ偏离历史均值），帮助识别气候异常（如2002年“洪水年”和2022年热浪），支持极地生态系统（如冰川融水、土壤无脊椎动物）对极端气候事件响应的研究。其开源特性（GitHub GPL-3.0）和FAIR原则数据（EDI存档）为极地生态与气候研究提供了创新工具。

　　

ABSTRACT

南极生态系统对气候变化高度敏感，麦克默多干谷（MDVs）三十年的气象监测为识别极端气候事件提供了独特数据。MDV ClimEx作为开源交互式工具，整合动态可视化与σ偏离分析，成功定位了泰勒谷的已知（如2002年洪水事件）和未报告（1997年）气温异常，为极地生态水文响应研究奠定基础。

Introduction

极地生态系统受气候变暖影响显著，MDVs作为南极最大无冰区（4,500 km²），其季节性气象（如夏季短暂融水）对生态过程至关重要。LAWN气象站网络（14个站点）自1987年持续记录数据，但缺乏有效工具识别异常。MDV ClimEx通过标准化σ分析（如日/月/季节尺度），填补了这一空白。

Methods

Network Overview

MCM LTER的LAWN网络覆盖MDVs谷底（8站）、冰川（4站）和高海拔（2站），使用CR10X数据记录仪（后升级为CR1000X），通过卫星传输数据至EDI仓库（符合FAIR原则）。

Data Processing

数据经QA/QC后，聚合为日/月/季节均值（缺失>10%剔除）。风向采用矢量平均法（Grange 2014），季节定义遵循Obryk（2020）：夏（11–2月）、冬（4–9月）、春秋过渡月（4/10月）。

Interactive Web Application

基于Shiny框架的MDV ClimEx提供三类交互图：

1. 标准图：显示变量时序（如湖Bonney气温），支持缩放悬停查看数值。

2. 历史对比图：叠加±1–3σ区间（如2002年湖Hoare气温3.33σ异常）。

3. 风玫瑰图：静态展示风向/速分布（如湖Bonney主导东风）。

Results

Use Cases

1. 2002年洪水事件：湖Hoare站1月12日气温+3.33σ（5.96°C vs ?1.67°C均值），引发冰川融水与生态连锁反应。

2. 2022年热浪：3月18日湖Hoare站气温+2.96σ（?2.85°C vs ?20°C），NDVI显示微生物垫活性增强。

3. 1997年未报告异常：湖Fryxell站11月20日气温+3.57σ（3.33°C vs ?6.58°C），空间分布广但生态影响待研究。

Discussion

MDV ClimEx通过σ量化异常（如1997年事件强度超2002年），区分了统计异常与极端事件（需生态响应证据）。未来可扩展多变量分析，链接MCM LTER生态数据集（如土壤无脊椎动物丰度），深化极地生态系统对气候反馈的理解。开源设计支持全球类似监测系统的适配，助力应对气候变化的生态管理挑战。

（注：全文严格依据原文缩写作答，未添加非文献内容，专业术语如NDVI、FAIR等保留英文缩写及符号规范。）