中国陆地生态系统净生产力的季节性变化：在突发性变化背景下，抵消机制的特点及驱动力的转变

《Agricultural and Forest Meteorology》：Seasonal trends in China’s net ecosystem productivity: Offset characteristics and shifts in driving forces against the background of abrupt changes

　　

摘要

净生态系统生产力（NEP）是陆地碳预算的关键指标。随着全球变暖的加剧，它对生态系统碳循环过程的压力越来越大。然而，从突变变化的角度系统地比较NEP的时空动态及其驱动因素的分析仍然有限。我们应用了集成经验模态分解（EEMD）、Pettitt检验、变异系数、皮尔逊相关性、XGBoost和SHAP方法，研究了中国七个地理区域内1982年至2019年间NEP的时空演变及其驱动因素，同时考虑了年度和季节性尺度。结果表明，NEP表现出年度和季节性的非线性增长趋势，而冬季NEP则呈现倒U形模式，转折点大约在1990年。1999年被确定为一个突变点，西北地区（61.04%）和西南地区（57.81%）的突变比例最高，随后碳汇面积的增加也最大（分别为7.63%和3.56%）。中国的NEP稳定性呈下降趋势，尤其是在冬季，这突显了在气候和人类因素的共同影响下平衡“增加碳汇”与“稳定碳汇”的重要性。驱动因素分析揭示了一个温度阈值：NEP在温度低于约18°C时增加，但在温度高于25°C时减少。虽然年度NEP主要受降水和土壤湿度影响，但在不同季节之间存在显著差异：春季降水的重要性上升，夏季则受NDVI和土壤湿度影响较大，秋季太阳辐射变得更加重要，冬季NDVI的重要性增加。这些发现表明，年度尺度分析可能会掩盖关键的季节性过程。这项工作为特定地区的生态系统管理和实现碳中和提供了科学依据。

引言

随着大气中二氧化碳（CO₂）水平的不断上升，全球变暖已成为人类社会最紧迫的问题（Friedlingstein等人，2025年；Li等人，2025年）。作为全球碳循环中最活跃的碳库，陆地生态系统不可替代地调节着陆地-大气之间的碳平衡，并抵消了人为的碳排放（Wu等人，2024年；Xu等人，2025年）。中国提出了雄心勃勃的“双碳”目标：到2030年前达到碳排放峰值，并在2060年前实现碳中和（Han等人，2025年），这需要采取有效的减碳措施。净生态系统生产力（NEP），即植被光合作用所固定的碳总量减去自养和土壤异养呼吸作用所释放的碳总量，是衡量生态系统健康和气候适应能力的指标之一（Yang等人，2025年）。近年来，作为绿色行动的领先者，中国启动了一系列大规模的生态恢复项目（Chen等人，2019年；Ma等人，2024年；Yang等人，2025年）。然而，中国的七个地理区域在气候、生态系统、植被类型、地形和经济发展水平上存在显著的空间差异（Ma等人，2025b年）。西北、北部和东北地区是中国实施重大生态项目的主要区域，例如“三北”防护林工程。这些地区也受到气候条件的影响，包括干旱和低温（Xu等人，2025年）。以喀斯特地貌为特征的西南地区是生态项目的关键区域，例如防治岩漠化的努力（Guo等人，2023年）。南部、东部和中部中国是南方河流盆地生态恢复项目的重要区域。这些地区植被覆盖率高，人类活动频繁，因此对极端气候变化非常敏感（Shi等人，2025b年）。这些区域在生态项目类型和水热条件上存在显著差异，可能导致其对气候变化的响应存在空间异质性。因此，仅依靠国家层面的评估无法完全揭示不同地区的细微响应机制。有必要对中国不同子区域的NEP时空模式进行深入研究，这对于森林管理部门实施针对特定地区的管理策略具有重要意义。

陆地生态系统的NEP具有高度的季节性和非线性特征（Wang等人，2025年）。由于季节性升温不对称，高纬度地区的冬季温度上升速度比夏季快（Li等人，2024年；Piao等人，2010年）。生态代谢理论指出，在非生长季节快速升温会指数级增加土壤异养呼吸作用，从而增强碳释放（Chen等人，2023年；Guan等人，2025年），部分抵消了生长季节的碳积累。NEP在其气候响应上表现出显著的季节性变化（Deng等人，2023年），导致长期趋势往往是非平稳且复杂的。尽管许多研究使用线性回归方法评估了NEP的趋势（Lyu等人，2023年；Zhang等人，2024年），但线性假设可能掩盖了趋势中的重要突变点。相反，如集成经验模态分解（EEMD）这样的非线性方法能够更准确地分解多尺度变化，揭示生态系统的固有演变趋势（Li和Zhang，2024年；Zhang等人，2025年）。然而，很少有研究系统地比较了季节尺度上的线性和非线性趋势，这限制了我们确定NEP演变真实方向及其来源的能力。

1999年是中国生态系统演变的一个关键转折点（Chen等人，2019年）。1998年强厄尔尼诺现象引发的气候扰动，加上大规模生态恢复项目（如退耕还林计划）的全面实施，很可能导致NEP的突变。这种非平稳的突变表明，用单一趋势拟合整个时间序列已不足以描述真实的演变轨迹，因此分阶段比较分析尤为重要。更重要的是，虽然种植植被后的“绿化”效应已被广泛证实（Ascenzi，2025年；S. Wei等人，2025年），但生态系统稳定性理论表明，虽然快速恢复的植被可以迅速增加总碳固定量，但由于群落结构的简化，其对气候扰动的抵抗力往往较低（Liu等人，2024年）。在生态脆弱的地区，突变性结构变化对碳汇增长和生态系统稳定性的影响程度仍然尚未得到充分评估。

此外，尺度依赖性和非线性响应给NEP驱动机制的分析带来了挑战。一方面，尺度依赖性意味着NEP对环境因素的响应在不同空间和时间尺度上存在显著异质性（W. Wang等人，2025年）。另一方面，生物对环境条件的响应往往表现出特定的非线性阈值效应，这可以通过耐受性和限制因素定律来解释（Ming等人，2025年；Sun等人，2025年）。例如，在超过最佳光合作用范围的温度下，气孔关闭，呼吸作用增强，因此之前对NEP有促进作用的气候因素变得抑制作用，这是一种难以用传统线性模型建模的复杂非线性现象。更重要的是，人类活动，尤其是在1999年实施的大规模生态工程项目，深刻改变了土地利用和土地覆盖状况。这些环境因素的变化可能导致NEP的演变轨迹及其气候响应机制发生根本性转变。尽管许多学者使用机器学习方法来研究非线性动态（Du等人，2025年；Lu等人，2026年；Qu等人，2025年），但很少有研究系统地分析了引入这些生态项目前后不同季节间的响应机制差异。这一空白限制了我们理解NEP演变及其季节性变化的潜在过程的能力。

我们将中国划分为七个地理区域，并采用结合线性和非线性方法的方法，分析了1982年至2019年间NEP的时空动态和驱动因素，同时考虑了年度和季节性尺度。本研究探讨了以下科学问题：（1）中国七个区域的NEP在多个时间尺度上的时空趋势是什么？（2）NEP在这些尺度上是否发生了结构性变化？如果存在这样的转折点，变化前后的空间模式和NEP的稳定性如何？（3）鉴于NEP对驱动因素的尺度依赖性响应，这些跨尺度变化在检测到的不连续性之前和之后是如何演变的？

章节片段

研究区域

中国辽阔的领土具有从西到东的高度梯度和陆海温度梯度，因此气候类型和生态系统模式具有极大的多样性。生态系统NEP的空间异质性是由不同区域的自然条件和人类活动差异所驱动的。为了研究NEP的时空动态和区域差异，我们根据气候特征、植被覆盖和行政划分，将中国划分为七个地理子区域

NEP的时间变化特征

（1）线性趋势和速率

1982年至2019年间，中国的NEP范围在50至80克碳每平方米每年（gC m^?2 yr^{?1?2 yr?2}

NEP趋势的季节性变化

本研究表明，NEP的变化方向和速率因地区和尺度而异。在年度尺度上，中国东北部和北部的NEP相对稳定；然而，在季节性尺度上观察到了更显著的变化（图1）。这种现象可能是由于季节性NEP变化相互抵消，导致年度趋势较弱。我们进一步发现，EEMD衍生的残差趋势与NDVI之间存在强烈的非线性关系（图SA2，SA4），表明

结论

我们分析了1982年至2019年间中国NEP的时空动态和驱动因素，包括年度和季节性层面。我们发现，年度和季节性NEP（冬季除外）呈现出非线性增长趋势，但冬季NEP遵循一个在1990年左右转折的倒U形轨迹。年度NEP的演变是季节性线性趋势相互平衡的结果。1999年是NEP结构变化的一个关键点，其西部-东部梯度特征为

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