土壤水分的减少加剧了中国干旱地区的生态系统脆弱性

《Agricultural and Forest Meteorology》：Soil water depletion intensifies ecosystem vulnerability in China’s drylands

　　

摘要

中国干旱地区居住着数亿人，同时也是全球和区域碳循环与水循环的重要调节者。然而，这些地区日益受到气候变化和人类活动的威胁，其长期的脆弱性变化趋势以及潜在的非线性反应仍不明确。本研究构建了一个多维度动态框架，将生态系统所面临的压力、敏感度与恢复力相结合，同时运用机器学习技术以及来自“临界减缓理论”的早期预警指标。通过分析1982年至2020年的观测数据与再分析结果，我们发现：（i）中国干旱地区的整体生态系统脆弱性有所上升，且在黄土高原和温带草原地区存在显著的空间和时间异质性；（ii）在各种脆弱性因素中，生态系统所承受的压力是导致脆弱性变化的主要因素，而土壤水分的减少则是这一现象的核心驱动因素；（iii）在整体脆弱性及其各构成要素中，土壤水分的临界阈值介于23.73至37.19毫米之间，一旦土壤水分低于这一阈值，微小的水量下降就会引发生态系统脆弱性的显著非线性变化。这些研究结果有助于我们更深入地理解干旱地区退化的机制，也为早期预警和适应性管理提供了依据，尤其是通过监测土壤水分来预测高风险干旱地区的生态系统状态变化。

引言

干旱地区遍布全球，而在中国尤其重要，我国超过一半的陆地面积属于干旱地区，这里有超过4亿人依靠干旱地区的资源维持生计（Feng and Fu, 2013; Zhang et al., 2021a）。这些地区包含多种生态系统，如草原、沙漠和高山地带，对于维护国家生态安全以及支撑区域经济发展起着关键作用（Wang et al., 2022a）。此外，中国干旱地区还是东亚地区碳循环与水循环稳定的重要组成部分，对区域乃至全球的生物地球化学过程有着重要影响（Lian et al., 2021; Zhang et al., 2021a）。然而，日益加剧的气候变化和人类活动正在进一步加重中国干旱地区的土地退化、水资源短缺以及生物多样性丧失问题（Feng et al., 2016）。尽管已有不少研究致力于监测生态系统对这些压力的响应情况（Huang et al., 2017），但进一步了解中国干旱地区生态系统的动态变化仍然十分重要，尤其是需要明确它们对极端温度、降水变化以及土壤水分不足等关键气候因素的响应机制（An et al., 2021）。

生态系统脆弱性指的是在气候变化带来的压力作用下，生态系统的结构、功能以及物质循环发生改变或被削弱的程度，这一过程体现了生态系统在适应环境变化时的状况（Li et al., 2018）。先前的研究表明，仅依靠植被绿色度指数是无法全面反映生态系统脆弱性的复杂性与动态变化的（Chen et al., 2024; He et al., 2024; Lyu et al., 2022）。为了解决这一问题，有必要建立一个多维度的评估框架，以便系统地分析脆弱性的主要特征及其背后的驱动因素。基于广为认可的“压力-敏感度-恢复力”框架，生态系统脆弱性可以被分解为三个相互关联的要素：压力、敏感度与恢复力（Beer et al., 2010）。其中，生态系统压力指的是由气候变异和极端气候事件所带来的外部压力强度；生态系统敏感度则描述了生态系统对这类压力所产生的响应程度与特征（Seddon et al., 2016）；而生态系统恢复力则体现了生态系统在经历气候干扰后恢复并维持原有生态功能的能力（Chen et al., 2022b）。这一多维度框架表明，生态系统脆弱性的空间和时间差异是由这三个要素之间的相互作用所决定的，较高的压力和敏感度再加上较低的恢复力，会共同提升整体的脆弱性水平。虽然“压力-敏感度-恢复力”框架为理解生态系统脆弱性提供了坚实的基础，但在捕捉那些复杂且水资源匮乏的干旱地区的空间时间异质性方面，尤其是在中国广阔的干旱地区，该框架的应用仍然存在局限（Li et al., 2018; Xu et al., 2023）。

气候条件主要通过影响生态系统的敏感度与恢复力来决定其脆弱性水平。在某些地区，生态系统对气候变暖（Gao et al., 2020; Wang et al., 2024）以及干旱程度（Liu et al., 2025; Wang et al., 2024; Zhang et al., 2022b）的敏感度较低，这有助于缓解生态系统对气候压力的响应，从而降低其脆弱性。相反，当大气中的水分亏缺加剧（即蒸气压亏缺）以及夏季气温持续升高时，生态系统的恢复能力会下降，进而提高其脆弱性（Smith and Boers, 2023; Yao et al., 2024b）（Zhang et al., 2024）。这些不同的作用机制凸显出阐明生态系统脆弱性的空间时间分布规律及其背后驱动因素的重要性（Li et al., 2022）。此外，目前对于决定生态系统脆弱性的关键因素研究还不够充分（Yao et al., 2024a; Zhang et al., 2025），这也表明我们需要建立能够清晰体现压力、敏感度与恢复力之间相互作用的、具有空间和时间维度考虑的评估框架。

气候变化可能会使干旱地区的生态系统接近某些临界阈值，一旦超过这些阈值，生态系统的结构与功能就可能会发生突然变化（Hillebrand et al., 2020）。跨越这些阈值会导致生态系统中的关键过程出现非线性变化，比如碳吸收量减少（Li et al., 2023a）、土壤呼吸的变异性增加（Johnston et al., 2021），以及生物量产量下降的同时时间变异性也会增大。然而，要确定与生态系统脆弱性相关的临界阈值并非易事，因为脆弱性涉及多个维度，包括暴露程度、敏感度以及恢复力，而这些维度在不同地区可能会以非线性和同步的方式发生变化。这种复杂性限制了我们对脆弱性阈值形成机制的理解，也使得针对干旱地区生态系统退化建立有效的早期预警框架变得困难。

为了解决这些关键问题，我们为中国干旱地区构建了一个综合的脆弱性评估框架，该框架充分考虑了空间异质性、长期变化趋势以及气候变化背景下的潜在临界阈值动态。具体而言，本研究旨在：（i）量化生态系统脆弱性的空间时间分布模式与变化趋势；（ii）识别调控脆弱性变化的主要气候驱动因素；（iii）判断生态系统脆弱性是否会对气候变化产生非线性响应。我们假设，中国干旱地区的生态系统脆弱性存在明显的空间异质性，而且脆弱性及其各个构成要素都会对气候变化产生非线性响应。通过识别出主要的驱动因素和临界阈值，我们的评估框架可以为识别脆弱性高发区域、提升早期预警能力以及为干旱地区生态系统的适应性管理提供依据。

章节节选

研究区域

中国干旱地区的界定标准是干旱指数低于0.65，这一标准与联合国环境规划署的全球干旱地区分类标准一致（见图1）。该干旱指数数据来源于全球干旱指数与潜在蒸发量数据库的第3版（Zomer et al., 2022），该数据库能够量化从极度干旱地区（干旱指数＜0.05）到湿润地区（干旱指数≥0.65）之间的水分梯度。为了聚焦于水资源匮乏的生态系统，本研究未将森林区域、耕地等纳入研究范围。

中国干旱地区环境条件的时间演变

中国干旱地区，尤其是西南部地区，在1982年至2020年间呈现出典型的“变暖与湿润”趋势，年降水量以0.48毫米/（10年）的速度上升（见图3a）。土壤湿度也呈现类似的空间分布特征（见图3b），不过，土壤湿度显著下降的像素比例比显著上升的像素比例高出19.05%（见图3b），这说明该地区土壤湿度下降的范围更为广泛。与此同时，该地区的平均气温持续上升，其中某些地区的升温趋势尤为明显。

讨论

在本研究中，我们构建了一个多维度、多时间尺度的框架，用于评估中国干旱地区的生态系统脆弱性。通过对1982年至2020年数据的分析，我们发现该地区生态系统所面临的压力不断加大，敏感度也在上升，恢复力则逐渐下降，整体生态系统脆弱性也在不断提升（见图4、图5）。尽管有多种气候因素共同影响着生态系统的动态变化，但土壤水分被确定为影响生态系统脆弱性的最重要因素，其相对重要性会随着不同时间和地区的变化而有所差异。

结论

从1982年到2020年，中国干旱地区虽然经历了气温上升和降水量增加的趋势，但土壤水分总体上呈下降态势，且空间分布差异十分明显。通过多维度框架评估得出的生态系统脆弱性同样存在空间时间上的异质性，其中西藏高原和黄土高原的脆弱性最高，且整个地区的生态系统脆弱性总体呈上升趋势。此外，生态系统脆弱性及其各个构成要素也表现出一定的变化规律。

CRediT作者贡献说明

王洪洲：数据整理、方法设计、结果可视化、初稿撰写。张芳悦：研究概念构思、数据整理、资金筹集、项目管理、资源协调、研究指导、结果可视化、论文修改与润色。吴兆飞：数据整理、论文修改与润色。刘尊奇：数据整理、论文修改与润色。齐贵增：数据整理、论文修改与润色。张静：数据整理、论文修改与润色。唐荣琪：数据整理，

Hongzhou Wang|Fangyue Zhang|Zhaofei Wu|Zunchi Liu|Guizeng Qi|Jing Zhang|Rongqi Tang|Yongshuo H. Fu

北京师范大学水科学学院，中国北京，100875