揭示城市群生态系统碳汇在极端干热事件中的梯度差异与非线性特征

《Journal of Cleaner Production》：Revealing gradient differences and nonlinear characteristics of extreme dry-hot events on ecosystem carbon sinks in urban agglomerations

　　•揭示了城乡梯度下生态系统碳汇的分布规律。•极端干热事件对农村生态系统碳汇的影响最为显著。•极端干热事件与生态系统碳汇之间存在非线性关系。•极端干热事件的临界阈值在城乡梯度上存在差异。

引言
陆地生态系统约吸收了全球25%至30%的人为碳排放，是实现碳中和目标的重要自然基础（Yuan等人，2025）。自人类世开始以来，地球系统逐渐演变为以人类活动为主导的复杂系统。全球生态系统同时面临着气候变化和高强度人类活动带来的双重压力（Spake等人，2022）。与缓慢变化的长期气候趋势相比，极端天气事件具有突发性、高强度和明显的非线性特征，能够在短时间内对生态系统的结构和功能造成严重破坏（Reichstein等人，2013）。尤其是极端干热事件的频率和强度显著增加（Guo等人，2025），成为影响陆地生态系统碳汇稳定性的关键干扰因素。作为人类活动与生态系统相互作用最频繁的区域（Li等人，2023），大都市已成为碳循环研究中不可忽视的关键空间单元（Piao等人，2019）。因此，研究极端干热事件对生态系统碳汇的影响，尤其是在人类与土地关系极为复杂的都市圈层面，对于理解并应对碳循环中的不确定性、确保实现区域碳中和目标具有重要意义。

生态系统碳汇是维持全球碳平衡、实现碳中和目标的关键自然途径（Piao等人，2022）。在城乡双向发展模式驱动下的土地利用变化中，城市群形成了从城市延伸至城乡过渡带再到农村地区的明显环境梯度，从而系统性地改变了区域的生态过程和环境承载力（Li等人，2024）。具体而言，城市地区受到热力和水文条件的限制，再加上城市热岛效应和密集人类活动的共同影响（Kroll等人，2012；Cui等人，2025）。此外，森林砍伐和城市扩张会直接导致碳库减少和生态系统碳汇功能退化（Chen等人，2021；Yu等人，2022）。而农村地区则因造林、农田管理以及防火措施的不同，其对碳循环过程的影响也各不相同（Zhang等人，2023；Hu等人，2025）。更关键的是，城乡边界并非随意划分，而是基于城乡梯度上生态系统特征的差异而进行的针对性分类。不同区域在土壤环境、植被类型、景观结构以及人类干扰强度方面存在系统性差异（Huang等人，2025）。尤其是极端干热事件对生态系统碳汇的影响取决于其背后的生态条件。这种分明的城乡分类能够准确反映这些梯度差异，避免掩盖各功能单元的独特响应特征。此外，长期以来，城乡过渡带在概念上往往被忽视。作为纯自然系统与完全人工系统之间的过渡区，它既是气候影响和土地利用变化的前沿地带，也是生态响应的敏感区域（Fang等人，2024）。若简单将区域划分为城市或农村，就会导致对生态影响的误判。因此，这种分类方法既保留了梯度特征，又能准确体现不同区域的异质性，避免因过度强调连续性而掩盖核心差异，更有助于精准识别极端干热事件影响生态系统碳汇的临界点。

事实上，极端天气事件已被广泛认为是威胁生态系统稳定性和全球可持续发展的重大风险因素（Codjoe和Atiglo，2020）。极端干热事件作为一种复合型气候胁迫，通常由高温与大气或土壤干旱共同作用引发，具有高强度、突发性和非线性等特征（Sun等人，2025）。研究表明，极端气候事件会导致植被生产力下降、水资源短缺加剧以及生态系统服务功能减弱（Gu等人，2025；Huang等人，2025）。与单独的热浪或干旱事件相比，二者的叠加效应会进一步放大对生态系统的复杂影响（Gu等人，2025）。在植物生理层面，高温胁迫会抑制植物的气孔导度和光合酶活性，同时增加呼吸作用消耗（Sun等人，2025）。水分不足还会限制碳同化过程，进一步降低水分利用效率（WUE）（Chen等人，2025）。这两种因素的叠加可能会暂时使生态系统碳汇转变为碳源（Lian等人，2025）。在土壤和微生物层面，土壤水分减少会限制微生物活动和酶的扩散，进而抑制异养呼吸的基线速率（Liu等人，2025）。然而，极端干热事件与生态系统碳汇之间的关系并非简单的线性关系。适度的温度升高可以促进土壤有机质的解吸，暂时提升微生物的代谢活性，增加溶解碳的可用性，从而有利于增强生态系统碳汇功能（Hu等人，2025）。此外，城乡不同功能区的植被覆盖度、土壤性质以及人类管理方式的差异，也会进一步调节极端干热事件对生态系统碳汇的影响路径和强度。因此，有必要在多过程耦合和多尺度交互的框架下，揭示极端干热事件与生态系统碳汇功能之间的非线性关系及临界阈值，为制定针对性的区域气候适应策略提供依据。

在气候风险日益常态化、城市群扩张加剧城乡环境差异的背景下，建立以气候适应为导向的精细化生态系统碳汇管理系统已成为一项迫切的实际需求。现有研究已证实极端干热事件会对生态系统碳汇能力产生负面影响，但在理解其空间异质性方面仍存在较大差距。首先，目前的分析往往将城市视为同质化实体，忽视了城市内部、城乡过渡带以及农村地区之间存在的环境梯度。这种简化导致了对生态系统服务空间分布和动态响应的误解，因为不同区域在土壤性质、植被类型、景观结构以及人类干扰强度方面存在系统性差异。例如，城市地区可能由于城市热岛效应和密集的人类活动而出现生态系统碳汇功能下降，而城乡过渡带的生态系统碳汇则同时受到自然条件和当地土地利用变化的制约，其响应更为复杂。忽略这一梯度差异可能会导致高估城市地区的生态系统碳汇能力，或低估周边农村地区及城乡过渡带的潜力。其次，多尺度响应模式决定了极端干热事件在城乡梯度上对生态系统碳汇的不同影响程度。但目前尚缺乏系统性的研究来揭示城市群尺度上的累积效应和关键阈值，这不利于准确识别生态系统碳汇功能下降或逆转的临界点，进而限制了为不同功能区制定精细化碳汇管理策略的能力。因此，采用考虑城乡梯度的分析视角，对于准确评估生态系统碳汇的空间分布特征、应对极端干热事件的差异化影响具有重要的科学价值。为此，亟需明确以下问题：在长时间序列中，生态系统碳汇在城乡梯度上如何呈现时空差异？极端干热事件的多元特征如何在不同功能区对生态系统碳汇产生不同影响？是否存在非线性关系，其临界阈值是多少？在整体区域、城市群以及单个城市等多个尺度上，这种影响效应呈现出何种规律？

基于此，本研究的内容如下（图1）：首先揭示2001年至2023年期间城乡梯度下极端干热事件与生态系统碳汇的时空演变特征；其次，基于二者观测数据，运用双重机器学习模型和可解释机器学习模型，研究城乡梯度上二者之间不同的非线性影响机制及临界阈值；进一步揭示城市群和城市尺度上二者之间的多尺度动态响应模式；再根据分析结果，探讨城乡梯度内生态系统碳汇的分布特征及响应差异的成因；最后，基于非线性响应机制以及分区分类和动态管理的原则，提出气候适应和环境影响管理的对策建议。本研究在三个方面取得了系统性突破：在研究尺度上，构建了“宏观影响效应与微观异质机制”的多尺度研究范式，并提出了“区域集群-城市群-城市”的递进式分析框架，解决了单一尺度分析在区域适应性方面的局限性。在研究对象上，将生态系统碳汇分解为“城市、城乡过渡带、农村”这一完整的功能梯度，从而揭示社会生态系统对极端干热事件的时空异质性响应，为制定气候适应策略提供依据。为解决复合型气候胁迫影响阈值的识别问题，本研究引入XGBoost-SHAP模型，精准刻画极端干热事件的平均持续时间、平均强度和总天数等因素对生态系统碳汇的非线性影响特征。该方法识别出了关键驱动因素和影响阈值，为生态风险预警提供了定量依据。

研究区域
中国自然-社会复合生态系统中的典型矛盾集合体——城市群（Li等人，2023），反映了在极端干热事件作用下高强度人类活动与复杂自然生态过程之间的协同响应（Piao等人，2019）。因此，本研究选取了110个城市作为研究对象，包括京津冀城市群、成渝城市群、长江中游城市群等。

生态系统碳汇的时空演变
生态系统碳汇在不同功能区之间存在显著差异，其发育规律呈现沿城乡梯度逐级减弱的趋势（图3a）。其中，农村地区始终保持着较高的正数值，是生态系统碳汇的核心区域。其年平均净生态系统生产量从2001年的178.92克碳/平方米上升到2023年的275.66克碳/平方米。城乡过渡带的生态系统碳汇位居第二，但也始终为正值，其年平均净生态系统生产量为146.27克碳/平方米，峰值出现在……

城市地区生态系统碳汇的退化趋势及成因
目前普遍认为，气候变化及其引发的极端事件会对生态系统碳汇造成不利影响（Chen等人，2021；Yuan等人，2025），尤其是复合型热旱事件，对未来社会生态系统的生产力构成威胁（Yin等人，2023）。目前，中国的生态系统碳汇总体呈波动上升趋势（Xie等人，2025），且生态系统服务的供需在城乡之间存在显著的梯度差异（Kroll等人，2012）。

结论
以中国五大城市群为例，通过城乡梯度分区和多尺度分析，本研究揭示了极端干热事件对农村生态系统碳汇的非线性影响及其动态响应的差异，从而为区域差异化的气候适应提供依据。首先，生态系统碳汇的演变趋势表现为“农村地区增强、城乡过渡带趋于稳定、城市地区下降”。在像素尺度上，其空间分布格局并未发生……

CRediT作者贡献声明
赵乔：概念设计、数据整理、定量分析、初稿撰写。李硕硕：概念设计、数据整理、资金获取、方法论设计、论文审阅与编辑。刘耀斌：概念设计、资金获取、研究指导、论文审阅与编辑。李通宁：定量分析、方法论设计、软件应用、论文审阅与编辑。吕天贵：定量分析、方法论设计、资源协调、论文审阅与编辑。袁梦涵：定量分析、软件应用。

利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢
本研究得到了国家自然科学基金项目（编号：U25A20771；42261049）、江西省自然科学基金项目（编号：20262BAC200079）以及江西财经大学2025年度校级科研项目（编号：20251212202231384）的支持。

赵乔|李硕硕|刘耀斌|李通宁|吕天贵|袁梦涵