综合生态系统服务与四种复合气候极端事件之间的非线性关联：2000年至2020年中国各地的比较分析

《Landscape Ecology》：Nonlinear associations between comprehensive ecosystem services and four compound climate extremes: a comparative analysis across China from 2000 to 2020

　　

摘要

背景

持续的气候变化加剧了复合气候极端事件的发生，使得生态系统长期暴露在复杂的气候压力下，从而通过复杂的、空间上异质性的关联对生态系统服务（ESs）构成日益增长的风险。理解这些关联以及复合气候极端事件之间的关系是否具有非线性特征，对于在日益增加的气候压力下制定有效的景观管理和适应策略至关重要。

目标

本研究旨在（1）描述2000年至2020年间四种类型的复合气候极端事件、六项关键生态系统服务（ESs）和综合生态系统服务（CESs）的时空动态；（2）比较不同复合气候极端事件对CESs的非线性关联及其空间解释效应。

方法

使用每日数据来识别复合极端事件发生日，同时使用五年聚合指标来表征与CESs观测年份相对应的近期累积暴露情况。我们将长期的高分辨率数据集与随机森林（RF）和最优参数地理检测器（OPGD）相结合。RF用于评估复合气候极端事件对CESs预测的相对国家尺度贡献，并识别CESs层面的非线性关联模式；而OPGD用于量化与CESs异质性相关的空间解释能力和交互效应。

结果

2000年至2020年间，这六项ESs和CESs的空间分布模式相对稳定，但CESs的总数量呈现先增加后下降的趋势。相比之下，复合气候极端事件在地区间表现出明显的分化。基于RF的分析表明，在等权重CES层面存在明显的非线性关联模式。在四种极端事件中，干旱相关（WD）事件在累积暴露量达到一定水平时（本研究使用的聚合框架下约为10天），非线性关联最为显著，表现为从低暴露水平下的弱正相关转变为高暴露水平下的强负相关。无论是在国家尺度贡献分析还是空间分析中，与降雨相关（CW）和降水异常（WW）相比，干旱相关的复合气候极端事件与CESs之间的关联更强。

结论

这些发现表明，近期累积的复合气候极端事件暴露与中国不同区域的气候-景观背景下CESs的非线性和空间异质性模式有关。本研究为在日益严峻的气候风险下进行生态系统管理和区域特异性适应提供了实证基础。