Spatiotemporal characteristics of vegetation responses to compound drought and heatwave events in Central Asia
Manfeng Ding · Renping Zhang · Jing Guo 等 7 人
量化中亚1982-2023年复合干旱热浪对植被的时空影响及驱动因素。
用KNDVI与SIF代理构建响应指标，结合XGBoost和SHAP分析。
复合事件致植被损失大于单一事件，事件时长最关键，降水异常驱动快速衰退。
可拓展至不同干旱区作物类型，构建复合极端事件植被风险预警模型。
基于1982—2023年遥感与气象数据量化中亚复合干旱热浪对植被的影响，方法新颖、结论可靠，对干旱区生态风险评估有参考价值。
随着气候变暖加剧，中亚干旱区复合干旱与热浪（CDHW）事件日趋频繁和强烈，严重影响了植被生长。然而，针对此类复合极端事件下植被响应及其驱动因素的系统性定量评估仍较为有限。本研究利用气象和遥感数据，识别了1982—2023年中亚生长季CDHW事件。通过整合核归一化植被指数（KNDVI）和长期连续SIF光合代理指标（LCSPP），构建了包含总损失（LOSStot）、最大下降幅度（DECmax）和下降时间（TIMEdec）的植被响应指标体系，以表征植被受损程度。进一步应用XGBoost模型和SHAP分析，量化了环境驱动效应及其交互作用。结果表明，1982—2023年间CDHW事件显著增加，热浪频率以0.38天/年的速率上升，并在1996年前后发生突变。高频CDHW事件主要集中在哈萨克斯坦中北部和中国新疆北部，其频率和持续时间总体随纬度增加而增大，呈现出明显的向北增强格局。CDHW造成的植被损失大于单一干旱或热浪事件。事件持续时间是LOSStot最重要的环境变量，其平均SHAP值最高（0.140），而事件期间的降水异常与植被快速下降密切相关，其对DECmax的直接路径系数为0.333。本研究阐明了中亚复合极端事件下植被损失特征及关键影响因素，为干旱区生态风险评估和气候适应提供了科学依据。