Investigating the relationships between vegetation and climate across China and the regulatory role of terrain conditions

方法

多源遥感数据结合结构方程模型、地理探测器与广义相加模型。

发现

降水主导GPP增长，海拔梯度上限制因子由水分转为能量，中海拔为生态最敏感区。

机会点

可结合地形分区与非线性阈值，发展区域差异化碳管理及GPP预测模型。

陆地总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）对全球碳循环至关重要，其对气候变化的响应受地形条件通过复杂非线性机制的强烈调控，而这些机制在宏观尺度上仍缺乏定量刻画。本研究整合多源遥感数据与结构方程模型（SEM）、地理探测器及广义加性模型（GAM），探究了2001—2020年中国GPP的时空动态及其对气候—地形耦合梯度的非线性响应。结果表明，中国近80%区域的GPP呈显著上升趋势，降水被识别为主导驱动因子，其作用超过温度和辐射。地形通过重新分配水热资源显著调控了气候敏感性。沿海拔梯度可观察到主导限制因子的明显转变，由水分限制（<2000 m）转为能量限制（>3000 m）。值得注意的是，中海拔区域（1000—2000 m）对降水的敏感性最高，构成生态“甜点区”。此外，本研究量化了气候驱动因子的关键生态阈值，识别出温度（约17.4°C）和降水（约1974 mm）的饱和点以及太阳辐射的抑制阈值（>101 W/m²）。上述发现阐明了复杂地形下气候约束的转变机制与非线性阈值，为区域差异化的生态系统与碳管理提供了有力的科学依据。