温度与径流对珠江流域碳滞留时间季节主导机制及碳循环动态失衡的作用

《Ecological Indicators》：The seasonal dominance mechanism of temperature and runoff on the carbon residence time and the dynamic imbalance of carbon cycle in the Pearl River Basin

　　

碳滞留时间（Carbon Residence Time, CRT）的季节动态及其在气候变化下的调控机制仍缺乏充分量化，特别是温度与径流对CRT的相互作用尚不清楚。研究人员系统量化了中国珠江流域春、夏、冬三季植被?凋落物?土壤连续体生态系统中CRT的季节动态，采用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）、阈值检测和情景预测分析相结合的综合方法，评估月均温（Monthly Average Temperature, AMT）、地表径流（Surface Runoff, SFR）、生态系统CRT、净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity, NEP）与生态系统碳利用效率（Ecosystem Carbon Use Efficiency, CUEe）之间的关联，以检验水文热变率与碳循环失衡之间的潜在联系。结果揭示了季节CRT变异如何与NEP和CUEe的变化相关联，表明珠江流域碳循环失衡是由季节特异性水文热条件组织的，而非简单的输入?输出不匹配。情景模拟显示未来水文热变化下CRT响应具有季节依赖性，冬季增幅最强。在RCP8.5情景下，冬季碳损失显著加剧，表现为NEP下降超过5.58%。CRT增加23%–29.7%与NEP由碳源向碳汇转变的概率提高4.13%–5.51%相关，而高CRT情景则与CUEe降低36.1%–58.7%相关。

该研究发表于《Ecological Indicators》。全球陆地生态系统每年约吸收30%的人为碳排放，其碳汇功能稳定性对《巴黎协定》温控目标实现至关重要。然而陆地碳循环模拟仍面临较大不确定性，核心在于对植被与土壤碳储量、分配格局、滞留时间及碳利用效率的量化不足。碳滞留时间（Carbon Residence Time, CRT）作为调节净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity, NEP）与生态系统碳利用效率（Ecosystem Carbon Use Efficiency, CUEe）的关键因子，其受气候极端事件影响导致碳输入（总初级生产力，Gross Primary Productivity, GPP）与输出（异养呼吸，Heterotrophic Respiration, Rh）失衡的机制尚未明确。传统基于年尺度的均衡碳循环模型忽视了季节水文热变率引起的碳输入、呼吸损失与分配异步性，即碳循环动态失衡，难以刻画中尺度流域土壤、水文与植被异质性对碳周转的影响。在珠江流域这类亚热带季风区，强烈的季节水热对比可能重组碳输入、呼吸输出、CRT、NEP与CUEe的关系，但这种失衡是否遵循可识别的季节水文热模式仍不清楚。此外，现有遥感驱动模型常忽略冷期径流对微生物活动的阈值触发效应，导致碳周转估算偏差并放大全球碳收支不确定性。因此，研究人员旨在量化珠江流域植被、凋落物与土壤碳库季节CRT格局，评估AMT与SFR的非线性阈值对CRT的关联，并检验当前及未来情景下水热条件下CRT变异与NEP、CUEe的联系，为IPCC碳循环评估提供季节动态数据支撑。

研究人员于2024年在珠江流域设置63个监测站，开展春、夏、冬三季野外采样，覆盖植被、凋落物与表层土壤碳库，结合土地利用、叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）、比叶面积（Specific Leaf Area, SLA）、土壤容重等空间连续数据集，通过数据?模型融合框架逐步升尺度估算网格至流域尺度碳储量与CRT。采用结构方程模型（SEM）分析AMT、月降雨量（Monthly Average Rainfall, MAR）、SFR、月均蒸散发（Monthly Average Evapotranspiration, MAET）及城市化指数（Urbanization Index, UZI）对CRT的直接与间接效应，利用分段回归与广义加性模型（Generalized Additive Models, GAMs）识别环境阈值，基于IPCC RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5情景利用XGBoost模型模拟未来AMT?SFR共变下CRT响应，并耦合CRT?NEP/CUEe响应曲线模拟碳循环失衡机制。

3.1. Spatiotemporal patterns of CRT in Pearl River Basin

PERMANOVA表明春、夏、冬在水文热多维空间中差异显著，PCoA进一步显示三季分离明显。植被与凋落物碳库季节间相对稳定，土壤碳库占比最大且季节变化最强，由春季2.65 kg/m²升至冬季3.92 kg/m²。生态系统水平平均CRT为3.63年，呈春到冬“由短变长”模式，春季1.95±1.58年、夏季1.91±1.09年、冬季7.06±4.82年。各碳库CRT由植被（CRT_veg）至凋落物（CRT_lit）至土壤（CRT_soil）逐渐延长，总和与生态系统CRT接近。空间上冬季CRT波动最大，区域值0–88.2年，春秋较稳定。碳周转时间（Carbon Turnover Time, CTT）季节变化类似CRT但数值始终更大，二者分别反映碳在库内滞留与库间转移过程。

3.2. Associations between environmental variables and CRT

SEM显示AMT与SFR对季节CRT变异关联最强。春季AMT对CRT路径系数0.77，夏季0.16，冬季0.49；SFR春季0.64、夏季0.28、冬季?0.05。GAMs与分段回归识别AMT阈值季节波动16.5–29.9 °C，SFR阈值219–345 mm；UZI阈值冬季显著高于春秋，表明人类活动冬季对CRT影响相对较弱。夏季CRT主要受“水文阈值”控制，春秋受“温度阈值”控制，传统固定连续响应函数无法捕捉此种季节“切换”调控模式。

3.3. Seasonal CRT predictions

CRT与CUEe呈强线性关系，与NEP呈显著曲线相关，研究区大部分点位于碳源区（春季94.02%，夏冬94.42%）。XGBoost模拟显示温度升高CRT增加，RCP8.5下增幅最大，春季平均2.47年、夏季2.38年、冬季16.08年。随温度升高，碳汇区向碳源区转变比例增加，冬季所有情景下均为碳源，NEP变化春季4.77%、夏季3.67%、冬季?5.58%。CUEe在冬季碳源区最稳定（均值?0.46），春秋为正值（春季0.23、夏季0.16）；RCP8.5冬季CUEe最高（0.46）。

讨论部分指出，珠江流域CRT受不同季节水热约束切换控制：夏受SFR主导，春秋受AMT主导；夏季高温促进植被固碳与异养呼吸，但降雨饱和致土壤缺氧抑制矿化使CRT缩短，冬季低温抑制生物活动致CRT延长。CRT变异与NEP、CUEe变化相关联，CRT延长使碳源转汇概率提高4.13%–5.51%，但伴随CUEe下降36.1%–58.7%，形成“高储存?低效率”悖论。AMT与SFR对CRT具非线性阈值关联，春季AMT>16.5 °C打破低温抑制、冬季短时增温径流激活微生物代谢触发脉冲释碳。CRT延长虽增强碳汇潜力，但CUEe下降表明系统付出代谢效率代价；RCP8.5下冬季CRT极端延长暂存碳，但融冻释碳可能超春季植被固碳，夏季高温干旱缩短CRT加速土壤碳损失，形成“夏亏冬余”脆弱平衡。冷区生态系统在当前气候轨迹下接近韧性边界，所有情景冬季NEP<0呈碳源状态。研究受SEM基于观测与模型数据限制因果推断，未来需结合野外操控、微气候监测与过程模型验证。

结论部分表明：第一，CRT季节波动主导碳库稳定性，未来情景下CRT响应具强季节依赖性，冬季对水热变化最敏感，低温与水相变化共同延长CRT，冬季或为生态系统潜在“碳储存安全期”。第二，环境变量调控呈季节转换，夏季SFR与CRT变异关联最强，春秋AMT为主要水热变量。第三，CRT对碳汇功能呈非线性调控，珠江流域中尺度范围内CRT每增加23%–29.7%，生态系统NEP由碳源向碳汇转变概率提高4.13%–5.51%。研究局限在于SEM应用于观测与模型衍生数据集限制因果推论，未测因子如土壤湿度、质地、微生物群落及植被反馈亦可能影响CRT，未来需结合野外操控、连续微气候监测与过程建模检验AMT/SFR?CRT关系因果方向，并进一步参数化CRT季节敏感性以制定季节特异性碳管理策略降低气候变化下碳库破坏风险。

要不要我帮你把这篇论文解读里提到的关键专业术语（如CRT、NEP、CUEe等）整理成一个带简明解释的术语表，方便你后续快速查阅？