基于最优多变量分层地理探测器模型的青藏高原净生态系统生产力长期时空格局与驱动机制

《Land》：Long-Term Spatiotemporal Patterns and Driving Mechanisms of Net Ecosystem Productivity on the Qinghai–Tibetan Plateau Based on the Optimal Multivariate-Stratification Geographical Detector Model

　　

摘要

作为全球气候敏感区和生态安全屏障，青藏高原净生态系统生产力（NEP）的时空动态对于理解高寒生态系统的碳循环具有重要意义。然而，由于模型中参数异质性表征不足以及复杂环境因素的非线性归因不明确，该地区 NEP 的时空格局和驱动机制仍存在较大不确定性。因此，本研究首先采用改进的卡内基 - 阿梅斯 - 斯坦福方法（CASA）模型评估了 2000 年至 2022 年青藏高原的 NEP 并表征其时空演变，随后应用最优多重分样地理探测器（OMGD）量化了水热条件、极端气候事件和人类活动对 NEP 变化的独立和协同驱动效应。结果表明：(1) 2000 年至 2022 年间，青藏高原植被 NEP 呈现出东南向西北递减的空间异质性格局，多年平均值为 219.61 g C·m^?2；(2) 研究期间，NEP 呈现整体上升趋势（速率为 1.596 g C·m^?2·yr^?1），52.5% 的区域经历显著增加，主要集中在中东部湿润地区和高寒草甸区；(3) 在单个因素中，除了温度和降水外，生长季长度是 NEP 的主要驱动因素，而人类活动的影响可忽略不计；在交互作用下，水热协同增强（0.79 < q < 0.89）表现出最高的解释力。这些结果表明，高寒生态系统的碳汇受到非线性水热交互作用的支配，并为评估全球变暖背景下“亚洲水塔”的碳汇韧性提供了科学依据。