破纪录复合干热极端事件的动态机制及其对生态系统碳循环的全球影响

《Earth's Future》：Understanding the Dynamics of Record-Shattering Compound Drought-Heatwave Events and Their Impacts on Ecosystems

本文系统评估了破纪录复合干旱热浪（CDHW）事件的时空演变规律、驱动机制及其对生态系统生产力的影响。研究基于多模型模拟和观测数据，揭示了在高温室气体排放情景（SSP5-8.5）下，此类事件的年发生概率预计到2040年将翻倍，并持续上升。研究强调了气温（T2m）、相对湿度（RH）和短波辐射（rsds）是CDHW严重程度（CDHWS）的关键驱动因子，并量化了其对全球总初级生产力（GPP）和净生态系统生产力（NEP）的显著负面影响。研究指出，传统的基于历史极值的风险评估框架难以捕捉这些“破纪录”事件的巨大生态风险，亟需制定适应性措施以保障生态系统可持续性。

　　

1 引言

干旱和热浪通常由相互关联的过程驱动，并经常同时发生。这些复合干旱和热浪（CDHW）事件对陆地生态系统功能产生重大影响，包括降低作物产量和植被生产力，增加野火频率和强度以及树木死亡率。近年来，破纪录的CDHW事件频发，对生态系统造成严重损害。传统的风险适应措施通常基于历史基准，旨在应对过去记录的最严重事件。然而，那些远超历史极值的所谓“破纪录”事件，未能被传统框架充分捕捉，从而在生态和社会经济系统中造成关键脆弱性。因此，评估这些前所未有的复合事件的可能性、驱动因素和生态后果，对于理解其广泛影响至关重要。

2 材料与方法

2.1 模拟情景与CMIP6多模型集合

研究使用了来自CMIP6的九个地球系统模型（ESMs）和四个模拟情景，包括一个历史情景（1950–2014）和三个未来情景实验（2015–2099）：SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5。选取了12个变量，包括日最高气温（T_max）、月平均气温（T_2m）、风速、地表下行短波辐射（rsds）、地表下行长波辐射（rlds）、气压（ps）、降水（pr）、比湿（q）、相对湿度（RH）以及月生态系统生产力数据，即总初级生产力（GPP）、自养呼吸和异养呼吸。所有模拟数据被重采样到0.5° × 0.5°的空间分辨率。

2.2 再分析和卫星植被生产力数据

使用了欧洲中期天气预报中心第五代再分析数据（ERA5）和ERA5-Land数据的多个变量，以及基于机器学习的晴空瞬时连续太阳诱导叶绿素荧光（SIF）产品和由MODIS及NCEP再分析II数据驱动的GPP产品。

2.3 FLUXNET2015数据

使用了来自FLUXNET2015的经过质量控制和缺失值填充的半小时温度、GPP、总生态系统呼吸（TER）和净生态系统生产力（NEP）数据。筛选了154个拥有不少于三年可用数据的站点。

2.4 近地面比湿和相对湿度的推导

由于ERA5-Land数据中缺乏q和RH数据，研究基于T_2m、露点温度（T_dew）和ps计算了q和RH。饱和水汽压（e_sat）基于克劳修斯-克拉佩龙关系计算。RH则根据T_2m和T_dew确定。

2.5 气候参考区域和土地覆盖数据

分析基于IPCC第六次评估报告中使用的气候参考区域在次大陆尺度上进行。使用了2020年的MCD12Q1土地覆盖数据。

2.6 CDHW定义

基于ERA5-Land数据集在网格单元尺度上定义了暖季。热浪定义为日最高温度超过1950-1990年暖季日最高温度第90百分位数且持续至少三天的时期。热浪严重程度（HW_S）基于日最高温度异常估算。使用标准化降水蒸散指数（SPEI）来表征干旱。CDHW事件定义为干旱月（SPEI < -1）期间发生的热浪。CDHW严重程度（CDHW_S）量化为SPEI绝对值与HW_S的乘积。

2.7 按特定幅度量化破纪录CDHW事件

破纪录气候极端事件定义为气候极端事件严重程度的极端异常。将气候极端的月严重程度按每年12个月的值求和，整合为年度时间序列。破纪录年份定义为气候极端严重程度打破历史记录（即之前年份的最大严重程度）且超出幅度为C的年份。幅度C用量化σ表示，取值为0σ、1σ、2σ和3σ。使用预期年概率（EAP）来描述特定时期内破纪录气候极端的平均发生情况。

2.8 通过机器学习揭示CDHW_S对气候变量的敏感性

使用随机森林算法揭示气候变化下CDHW_S对气象变量的敏感性。将网格化的月CDHW_S与九个气候变量联系起来。通过扰动一个气候变量一个标准差，然后通过构建的随机森林模型预测相应网格点的CDHW_S，来估算各变量的贡献。CDHW_S对气象变量的敏感性计算为扰动变量后估计的CDHW_S与未扰动变量时估计的CDHW_S之差，除以用于训练随机森林模型的原始CDHW_S时间序列的标准差。

2.9 统计分析

通过普通最小二乘线性回归算法得出破纪录概率在空间尺度上的变化率。使用25年滑动窗口计算EAP。对于CDHW事件及其对生态系统影响的预测，使用了27种CMIP6组合。通过双因素方差分析（ANOVA）方法将未来预测的不确定性分解为不同来源的贡献。

3 结果

3.1 破纪录湿度与温度极端事件概率的时空格局

自1991年以来，全球超过一半的陆地区域暴露于破纪录CDHW事件，热点主要集中在南北美、北南美、北非和西亚。破纪录热浪和干旱的全球空间分布与CDHW事件相似。在近期未来，所有情景下CDHW的EAP空间格局基本一致。在SSP2-4.5情景下，破纪录（C = 2σ）CDHW事件的热点主要在南非和北非、西亚、中亚和北南美。在长期未来，SSP5-8.5情景下，预计全球大部分陆地区域将经历连续的破纪录CDHW事件，全球平均EAP达到9.75%。所有情景下的全球平均EAP在2040年前呈现增长趋势，之后在SSP5-8.5情景下持续增加，而在SS1-2.6和SSP2-4.5情景下开始持续下降。

3.2 揭示破纪录CDHW事件的驱动机制

分析了CDHW事件期间各湿度/温度变量的异常。SPEI和T_2m呈全球负相关。北半球特别是高纬度地区，对流有效位能（CAPE）略有增加，同时潜热通量、柱积分水汽（CIWV）和q增加。然而，对流抑制（CIN）的增加往往抑制了对流降雨。大多数陆地区域的水汽输送显著减弱（CIN和感热通量增加，垂直积分水汽辐合（VIMC）和RH降低）。与未破纪录的CDHW事件相比，破纪录CDHW事件通常表现为对流活动可能性更低、水汽输送更弱、感热通量异常更高。在除北半球高纬度以外的其他大多数区域，破纪录CDHW事件常伴有更高的CAPE和CIN异常。全球范围内更高的感热通量异常和更低的潜热通量异常反映了极端干旱条件下的热量输送特征。CIWV和q异常在北半球高纬度相对较高，在其他区域相对较低。此外，破纪录CDHW事件与全球较低的VIMC和RH相关。通过机器学习分析表明，T_2m、RH和rsds是影响CDHW_S的主要因子。CDHW_S对T_2m的全球平均敏感性高达64.15%。RH和rsds分别呈现全球负敏感性和正敏感性。

3.3 生态系统生产力对破纪录CDHW事件的响应

全球观测显示，CDHW事件倾向于在北半球高纬度和部分中纬度地区引发SIF和GPP的正异常，而在南半球中纬度和热带地区引发广泛的负异常。复合极端事件在大的空间尺度上限制了碳汇功能。这些事件导致所有站点的平均GPP、TER和NEP异常分别为-0.71、0.1和-0.77 g C m^?2day^?1。与未破纪录CDHW事件相比，破纪录CDHW事件导致的GPP和SIF差异在全球尺度上为负值。当C为2σ时，GPP和SIF的全球平均差异分别达到-3.84 g C m^?2month^?1和-0.009 mW m^?2nm^?1sr^?1。在长期未来，当C为2σ时，SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的全球平均GPP异常分别为-10.51、-11.92和-7.56 g C m^?2month^?1，相当于暖季全球月平均碳汇的109.48%、97.23%和48.68%。SSP2-4.5情景下，破纪录CDHW事件对生态系统生产力的影响最为严重。不确定性分析表明，在CDHW_S的多模型预测不确定性中，SSP的平均贡献大于ESM。而在生态系统生产力的多模型预测不确定性中，平均87.90%–94.34%的全球不确定性归因于ESM。

4 讨论与结论

4.1 关键见解与启示

研究结果强调，除了防止高排放情景下破纪录CDHW事件的持续增加外，迫切需要采取适应措施来应对近中期未来因破纪录CDHW事件概率增加及其相应时期对生态系统生产力的巨大损害（尤其是SSP2-4.5情景）所带来的高生态风险。研究发现，在长期未来，由破纪录CDHW事件引起的最大负GPP异常发生在SSP2-4.5情景下，而不是在更极端的SSP5-8.5情景下，尽管后者的CDHW事件严重程度和频率最高。这种GPP异常对排放情景响应的非线性凸显了CO₂施肥效应及其与气候极端事件和生态系统限制的相互作用的重要性。

4.2 因果归因的局限性

需要谨慎解释异常模式，需要进一步基于过程或机制的研究来更好地揭示潜在的驱动因素和反馈。虽然异常分析表明破纪录CDHW事件通常与比未破纪录事件更强的生态系统生产力损失相关，但这并未建立直接的因果关系。区分破纪录与未破纪录CDHW事件的分类框架可能会带来不确定性。此外，构建的机器学习模型存在准确性限制，随机森林模型在历史情景和低排放情景下的整体性能较低。

4.3 结果对CDHW指标的敏感性和不确定性

CDHW的定义涉及时间尺度和阈值值的决策。热浪基于日数据识别，而干旱使用SPEI按月表征，这引入了时间不匹配。使用固定1950-1990基线计算日最高温度的第90百分位阈值可能高估未来热浪频率。仅考虑了同时发生的CDHW事件。使用土壤湿度和径流作为干旱指标的替代实验显示，生态系统生产力异常的空间模式与基于SPEI的估计存在显著差异。ERA5-Land降水数据在月度尺度上与CRU-TS高度相关，但在某些区域趋势一致性较差。模型在表示复合极端事件方面存在显著不确定性，特别是在植被过程和区域变率方面。动态植被模型和静态植被模型在模拟生态系统生产力异常方面存在差异。ESMs的结构和参数化偏差也是其模拟差异的原因。不确定性分解框架未能直接分离内部气候变率的影响。