SSP-RCP情景下全球陆地水利用效率对土地利用变化、CO?浓度升高和气候变化的响应

《Agricultural and Forest Meteorology》：Global terrestrial water use efficiency responses to land-use change, rising CO 2, and climate change under SSP-RCP scenarios

　　

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  在多种SSP-RCP情景下对未来陆地WUE进行了预测。
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  上升的CO₂浓度主导了未来陆地WUE的变化。
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  气候变化和土地利用变化总体上降低了全球平均WUE。
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  土地利用变化对WUE动态产生显著的区域影响。
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  区域土地管理政策可能导致不同的土地利用效应。

引言

植被通过光合作用维持生物量积累，是陆地碳循环和水循环的重要调节因子，同时通过蒸腾作用将水汽释放到大气中（Lawson和Vialet-Chabrand，2019）。光合作用和蒸腾作用均受气孔导度（g_s）调节，并分别通过减少大气CO₂和通过热耗散降温来减缓全球变暖（Huang等，2022；Lawson和Blatt，2014）。随着气候变化持续改变环境条件，全面理解和量化生态系统碳通量与水通量之间的相互联系，已成为评估生态系统对全球变化响应和反馈的核心焦点（Cheng等，2017）。生态系统水平的水分利用效率（WUE），通常以总初级生产力（GPP）与蒸散发（ET）的比值来量化，是一个反映光合作用和植物蒸腾之间由气孔开闭调节的生理协调性的综合指标（Song等，2017）。作为生态系统功能和适应性的重要指标，WUE为理解陆地系统如何调节碳通量、水文过程以及影响地表能量交换提供了重要视角（Huang等，2015）。

在过去的一个世纪里，人为驱动因素——包括土地利用变化（LUC）和碳排放引起的气候变化——从叶片水平到整个生态系统等多个空间尺度上对WUE产生了显著影响（Donohue等，2017；Stocker等，2013；Tian等，2010）。水可用性、植被特性以及大气CO₂浓度的持续上升等变量的波动共同调节着WUE的时空变异性（Campos等，2013；Guerrieri等，2019；Hu等，2008；Yang等，2016）。具体而言，为应对环境变化引起的水胁迫增加，植物调节气孔导度以优化WUE并维持生理功能（Campos等，2013；Zhou等，2013）。此外，CO₂富集可通过施肥效应促进光合活性，同时通过诱导气孔部分关闭来限制蒸腾，最终导致更高的WUE（Chen等，2022；Guerrieri等，2019；Pan等，2015；Piao等，2013）。值得注意的是，不同植物功能类型对CO₂升高的响应不同。例如，C3作物通常表现出更强的CO₂施肥效应，而C4作物响应有限，其显著效益主要体现在干旱胁迫条件下（Ainsworth和Long，2021；Rezaei等，2023）。与这些生理响应相比，土地利用变化（如从自然植被转变为农田和城市用地）可能导致生态系统WUE的显著下降（Tang等，2014；Tian等，2011），进而削弱生态系统韧性——即抵抗干扰并维持结构和功能完整性的能力，如WUE所反映的（Campos等，2013；Jia等，2023）。

近年来，许多研究在理解WUE对气候变化（Chen等，2025；Jia等，2023；Wang等，2020a）、土壤供水（Liu等，2020）和LUC（Sun等，2022；Zeng等，2025；Zhao等，2019）的响应方面，以及提高农业WUE方面（Ullah等，2019）取得了重大进展。自20世纪中叶以来，受CO₂浓度升高和气候变化驱动，全球平均WUE增长率显著增加（Mathias和Thomas，2021）。从1982年到2011年，Liu等（2020）报告全球陆地WUE的平均增长率为5.7 mg C kg^?1 H₂O yr^?1，而Cheng等（2017）在同一时期得出的增长率为13.7 mg C kg^?1 H₂O yr^?1。这一显著差异可能是由于Liu使用了多模型平均而Cheng使用的是单模型预测所致。除CO₂富集和气候变率外，LUC是WUE变化的另一个关键驱动因素。利用卫星观测数据，Tang等（2014）发现从2000年到2013年，全球城市化和自然植被减少导致了WUE呈下降趋势。在中国青藏高原地区，与气候变率和CO₂富集相比，LUC对WUE变化的贡献高达21%（Jia等，2023）。在中国黄河流域，LUC（如草地转化为其他类型）甚至可能在WUE演化中起主导作用（Sun等，2022）。

LUC对WUE的影响在不同空间和时间尺度上表现出显著差异，并受到政策干预的深刻塑造（Fu等，2024；Yang等，2022）。在进行生态恢复的地区，大规模植树造林可以强烈影响碳-水耦合过程并显著改善WUE（Li等，2018）。相比之下，在城市化严重、沙漠化或森林砍伐的地区，LUC往往对WUE产生显著的负面影响（Ji等，2024；Zhou等，2017a）。此外，WUE的主导驱动因子在不同地区有所不同，然而许多现有研究对土地利用动态的考虑有限，阻碍了对生态系统碳-水交互作用的全面理解（Yang等，2022）。因此，准确评估LUC对陆地WUE的区域影响，并将其与气候和CO₂变率的影响进行区分，仍是关键的科学挑战。

以往的研究主要集中在考察WUE的历史时空变化以及在区域尺度上解构不同驱动因素的各自影响（Jia等，2023；Zeng等，2025）。然而，全球社会经济发展的未来轨迹仍存在高度不确定性，气候变化和人类扰动对生态系统碳-水关联的联合影响表现出日益增加的复杂性和异质性（Sun等，2023；Zhou等，2022）。在此背景下，在多种交互驱动因素——包括气候变率、CO₂水平升高和LUC——下考察未来碳-水耦合关系，对于更好地应对新兴的气候和水资源挑战至关重要（Chen等，2024；Cheng等，2023）。

本研究利用共同陆地模型（CoLM）2014版本，在共享社会经济路径-代表性浓度路径（SSP-RCP）假设下，考察了LUC、气候变率和CO₂富集的综合和单独影响下的历史和未来全球WUE动态。首先，我们分析了历史WUE的时空动态，并考察了其对气候波动和CO₂富集的响应。随后，我们研究了在未来土地利用、气候和CO₂水平变化的预测下，WUE的时空格局将如何演变。最后，我们量化了这三个主要驱动因子在不同尺度上对WUE动态的相对贡献。本研究为理解陆地WUE对交互环境压力和人为压力的多尺度响应提供了新的见解。

各节摘要

数据

用于驱动CoLM的数据集可自由获取，并总结在表S1中。驱动输入包括：(1)来自MODIS MCD12Q1 v006的2005–2020年历史LUC数据；(2)Hou等（2022）在八种SSP-RCP情景下产生的2020–2100年每5年间隔的预测LUC数据；(3)在RCP假设（RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）下从美国国家大气研究中心获取的2005–2100年气候强迫数据，空间和时间分辨率为1.25° × 0.9375°。

CoLM模型评估

图1a展示了MODIS、PML、BESS和CoLM的GPP和ET产品导出的WUE与2001–2014年涡度相关观测计算的WUE之间的散点图比较。CoLM导出的WUE与基于观测的WUE之间的皮尔逊相关系数（R）为0.71，均方根误差为1.04 g C kg^?1 H₂O。在不同植被类型中，模型在草地站点的表现最强（0.90），在稀树草原（0.84）、灌木地（0.80）等站点的吻合度依次降低，以及……

碳-水耦合及WUE的多驱动因子控制

生态系统水平的碳过程和水过程通过植被生理活动紧密相互联系，其交互作用关键影响着水可用性、农业产量、碳封存以及其他关键生态系统功能（Leakey等，2019；Yuan等，2024）。WUE为理解陆地生态系统中碳吸收和水消耗通过植被功能耦合的程度提供了关键度量。可靠的WUE估计是……

结论

本研究预测了陆地WUE并考察了SSP-RCP情景下其时空变化，同时分离了未来LUC、气候变化和CO₂水平升高对WUE变化的单独影响。LUC引起的WUE变化表现出显著的空间异质性，全球平均WUE呈下降趋势。在八种LUC情景下，WUE在大多数地区普遍下降。尽管如此，某些地区，如亚马逊雨林的过渡区……

CRediT作者贡献声明

侯海燕：写作—审阅与编辑，写作—初稿，可视化，验证，方法论，形式分析。唐智光：资源。姚元智：概念化。裴丰颂：写作—审阅与编辑。胡国华：方法论，数据整理。王城：写作—审阅与编辑。楚南：写作—审阅与编辑。李霞：项目管理，资金获取。

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