基于叶面积指数的秦岭山地碳汇时空异质性及影响机制研究

推荐：本研究针对气候敏感区生态系统碳汇驱动机制不清的科学问题，通过整合2001-2020年多源遥感数据，采用结构方程模型(SEM)解析了秦岭山脉净生态系统生产力(NEP)与叶面积指数(LAI)的耦合关系。研究发现LAI是NEP最直接的正向驱动因子(β=0.650)，地形通过调控LAI间接影响碳汇，模型可解释77.1%的NEP变异。该研究为山地生态系统碳汇功能提升提供了"环境因子→植被冠层(LAI)→碳汇(NEP)"的调控框架。

　　

在全球气候变暖背景下，准确理解生态系统碳汇驱动机制对实现碳中和目标至关重要。作为中国南北气候分界线的秦岭山脉，其复杂山地生态系统既是重要碳汇区，又面临气候变化与人类活动的双重压力。然而，现有研究对植被冠层结构在碳汇形成中的中介作用认识不足，且缺乏对多因子交互作用的系统解析。这项发表在《Trees, Forests and People》的研究，首次构建了"环境驱动→叶面积指数(LAI)→碳汇"的完整路径框架。

研究团队采用多学科交叉方法，整合GLASS LAI、MODIS NPP等遥感产品，结合地形和气候数据，运用Theil-Sen趋势分析、空间自相关分析和结构方程模型(SEM)等关键技术。特别值得注意的是，研究通过Google Earth Engine(GEE)平台处理了2001-2020年500米分辨率的多源数据，并采用Hampel滤波消除时序异常值，确保了数据可靠性。

研究结果部分，3.1章节显示秦岭LAI和NEP均值分别为1.75±0.69 m²/m²和507.85±148.82 gC/m²，森林生态系统表现出最高值(LAI=2.42 m²/m²，NEP=596.43 gC/m²)。3.2章节的时序分析发现90.6%像元LAI显著增加，但南部高LAI区未对应NEP同步增长，揭示成熟森林可能存在光合效率饱和现象。3.3章节的空间自相关分析显示LAI和NEP的Moran's I指数分别达0.9587和0.8944，证实生态功能的空间耦合性。

3.4章节的SEM模型(χ²/df=1.48)最具突破性，揭示LAI是NEP最强直接驱动因子(β=0.650)，而海拔通过负向影响LAI(β=-0.732)间接降低碳汇。坡度则展现"双路径"效应：既直接促进NEP(β=0.436)，又通过增加LAI(β=0.523)间接增强碳汇。人为干扰距离(DBU)的复杂效应表明，远离建成区的森林虽LAI较高，但可能因生态系统成熟度导致NEP增长受限。

讨论部分深入阐释了这些发现的科学意义：研究建立的"环境因子→LAI→NEP"框架，为山地碳汇管理提供了明确靶点。特别值得注意的是，尽管全球变绿背景下LAI普遍增加，但研究强调需考虑年龄相关生理限制(如营养竞争、水分胁迫)对碳汇效率的影响。在实践层面，结果表明通过科学造林和植被恢复提升LAI，是增强山地碳汇最直接的策略，这为秦岭生态屏障建设提供了量化依据。研究也指出未来需结合地面通量观测，进一步解析微生物过程对碳循环的调控作用。这项研究不仅深化了对山地生态系统碳汇机制的理解，也为区域碳中和路径的优化提供了重要科学支撑。