中国陆地生态系统的水分利用效率及其针对干旱的响应外文翻译资料

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中国陆地生态系统的水分利用效率及其针对干旱的响应

水分利用效率表征了陆地生态系统的碳积累与水分散失之间的平衡关系，而且更好地了解水分利用效率的动态变化和控制因素对于预测生态系统对气候变化的响应也是至关重要的。我们利用一种基于过程的生态系统模型评估了中国陆地生态系统水分利用效率的大小、空间分布模式和变化趋势以及其对干旱的响应。在2000-2011年期间中国国内平均水分利用效率（植物净初级生产力（NPP）/蒸发散（ET））是0.79 g C kg^-1H₂O。南方地区的水分利用效率的年际变化呈下降趋势，原因是NPP的减少和ET的增加，然而大多数北方地区的水分利用效率年际变化成增加趋势，原因在于NPP的增加。干旱常常导致中国东北和内蒙古中部地区的年际水分利用效率的增加和中国中部地区年际水分利用效率的减少，在中国南部地区中等程度的极端干旱会使年际水分利用效率减少，而严重的干旱会使年际水分利用效率稍微增加，由此可以识别出“转折点”。而且干旱对月季水分利用效率累计的滞后影响随着区域的变化而变化。我们的发现对生态系统的管理和气候变化应对策略制定有着重要意义。在未来气候变化，尤其是干旱的频率和严重性将会增加的背景下，水分利用效率将会持续变化。

气候变化对生态系统的作用和过程造成了重要的影响^1，2，其中包括耦合作用很紧密的碳循环和水循环。被定义为每一单元蒸腾的水分所固定的碳的数量的水分利用效率³能够衡量碳固定量和陆地生态系统水分流失之间交换的平衡关系。量化水分利用效率的时空变化和环境控制因子对理解陆地生态系统对气候变化的反应有着重要的意义^4-6。

生物和非生物的两类因素影响着生态系统水分利用效率，两类因素包括叶面积指数、植被类型、辐射、温度和降水⁷等。降水是一种影响水分利用效率时空变化的重要因素^4、8。降水的变化通过直接影响生态系统的蒸发和散发还有通过土壤容水规律的作用来间接影响植物碳的吸收⁹。

现场方法和模型方法都已被广泛地应用到检验水分利用效率的工作中。涡度相关法为生态系统层面的碳水交换提供了连续的测量方法而且已经被用于评价不同时间维度（例如日、月、年）的水分利用效率变化及其与环境因素的关系^2、11、12中。尽管涡度相关站点的数量在增加，而塔则限制了涡度的踪迹。而且最终结果的发现主要是对水分利用效率站点水平的理解。现在还存在这一个挑战，那就是如何将水分利用效率从站点尺度放大到区域尺度¹³。近来，基于过程的生态系统模式和遥感方法已被应用到在将环境规模从区域扩展至大陆的情况下提高对复杂碳水交互作用和水分利用效率作用的理解的工作之中^13-15。

图1 2000-2011年中国区域年际WUE（g C kgminus;1 H₂O）均值空间分布图。此图由ArcGIS10.0版本所作。

据预测，21世纪的北半球中高纬干旱将会出现地更加频繁且会更加严重。因此了解干旱是如何影响生态系统水分利用效率就有着重要的意义。现有假说：面对干旱，气孔导率会减小来适应水分胁迫，结果导致水分利用效率增加⁹。这个假说在现场实验测量方法^17、18和模式方法^19、20中得到了支持。然而有几个研究的结果表明这个假说可能在极度干旱的条件下不能成立，水分利用效率会明显减少^9、21尤其是在更加严重的干旱条件下⁹。有研究发现在相连接的美国州之间存在着水分利用效率和降水之间的两个阶段的关系²²。尽管已有这些研究，然而区域水分利用效率如何对干旱进行响应的机制还没有被揭示出来。

在本研究中，我们利用基于过程的生态系统模型BEPS来整合遥感数据进而评估中国陆地生态系统2000-2011年之间的年际WUE时空分布模式。我们研究的目标为：（1）描述中国陆地生态系统的WUE的大小和空间分布模式的特征。（2）分析不同生态气候系统区域的WUE变化和（3）评估WUE对干旱的响应。

结果

年际水分利用效率的大小和空间分布。由于气候、土壤和植被类型所表现出的全国范围内的大梯度变化（图一）的影响，中国2000-2011年之间的陆地生态系统WUE表现出较大的空间差异。中国东北地区的落叶森林的WUE是最高的（gt;1.4 g C kg^-1H₂O）。作物生长区域例如淮北平原、华北平原和长江上游的WUE也比较高（大约1.0 g C kg^-1H₂O）。中国东南部、中部、南部地区以及西南部的东侧有着较为适中的WUE，变化范围为0.5至0.8 g C kg^-1 H₂O。这些区域具有适当的温度和充足的降水，因此有较高的植物净初级生产力（NPP）和蒸发散（ET）。大部分青藏高原地区、中国西北部和内蒙古的草地有着最低的年际WUE（lt;0.4 g C kg^-1 H₂O），原因在于这些地区的生产力较低以及由于植被稀疏、温度较低，蒸发和蒸发散的比例较高。

经BEPS模型模拟的国内平均化的年际WUE为0.79 g C kg^-1 H₂O。平均年际WUE随区域的变化而变（图S1）。其中中国东北WUE值最高（1.25 g C kg^-1 H₂O），紧接着是以作物为主要植被类型的中国北部（0.97 g C kg^-1 H₂O）。尽管中国西北部的年际平NPP几乎等同于中国东北的NPP，然而西北地区较高的蒸发散导致其年际WUE比东北地区较低（0.93 g C kg^-1 H₂O）。中国东北、中部地区的年际WUE几乎是完全相同的（分别为0.85和0.84 g C kg^-1 H₂O）。由于有着较高的蒸发散，生产力较高的南方地区年际WUE较东北、北部和西北地区较低（0.81 g C kg^-1 H₂O）。内蒙古的年际WUE（0.60 g C kg^-1 H₂O）比中国西北部、青藏高原（lt;0.40 g C kg^-1 H₂O）。中国西北部有着所有九个区域中最低的年际NPP、ET和WUE（0.34 g C kg^-1 H₂O）。

图2 2000-2011年中国陆地生态系统年际WUE(g C kgminus;1 H₂O yrminus;1)变化趋势。此图由ArcGIS10.0所作。

不同植被类型在碳吸收和水分消耗不同，导致不同的平均年际WUE（图S2）。平均来说，落叶阔叶林有着最高的平均年际WUE（1.24 g C kg^-1 H₂O），紧接着是作物植被类型（1.17 g C kg^-1 H₂O）和落叶针叶林（1.11 g C kg^-1 H₂O）；常绿林（0.90 g C kg^-1 H₂O）和混合森林（0.79 g C kg^-1 H₂O）有着较为适中的WUE；灌木丛有着相对较低的WUE（0.69 g C kg^-1 H₂O）；草地有着最小的WUE（0.39 g C kg^-1 H₂O）。

年际WUE变化趋势。相比于中国南部地区年际WUE表现出下降趋势，北部地区则表现出增长的趋势。中国北部地区的东部年际WUE以每年0.005 g C kg^-1 H₂O的速率增加，而中国东北地区的东部地区则是以每年0.01 g C kg^-1 H₂O的速率增加。在中国东北的南部地区、中国北部地区以及西北地区、北部地区的相邻地区，年际WUE以较高的比率增加（每年0.03 g C kg^-1 H₂O）。中国南部的南部地区的WUE也表现出了gt;0.02 g C kg^-1 H₂O每年的增长趋势。比较看来，在内蒙古东北部、中国东北的北部地区、青藏高原、中国西南、中国东南和中国中部地区的年际WUE表现出下降的趋势。青藏高原的东南部地区中国东部的中部和南部的WUE表现出了下降的趋势（每年0.02 g C kg^-1 H₂O）。

我们也评估了每个地区的空间平均WUE的变化趋势（图S1）。尽管整个国家的年际WUE变化趋势在数据层面并不是那么有意义，然而北方地区的年际WUE表现出了下降趋势：中国中部（每年0.010 g C kg^-1 H₂O）、青藏高原（每年0.003 g C kg^-1 H₂O）、中国东南（每年0.007 g C kg^-1 H₂O）以及中国西南（每年0.006 g C kg^-1 H₂O），中国西北地区也有着有意义的增长趋势（每年0.005 g C kg^-1 H₂O）（图S1）。从植被类型角度，灌木植被WUE表现出增长趋势（plt;0.05），落叶阔叶林则是增长趋势（plt;0.05），其他植被类型没有明显的增长或下降的趋势。（图S2）。

植被对WUE的影响。作为一个最重要的生物因素，叶面积指数影响植被的生长以及将蒸发散区分为蒸腾和蒸发，而且还对NPP和ET起着重要的控制作用，因此也会影响WUE。我们利用WUE-LAI空间来调查不同植被类型空间的LAI与WUE之间的关系（图S3）。对大多数植被类型，随着LAI增加，平均年际WUE先增加然后稍微下降。当LAI较低时，LAI增加会导致蒸腾、整个生态系统蒸发散比率以及光合作用的增加，因此最终会导致WUE增加：当 LAI超过特定范围后，蒸腾与蒸发散的比率的变化会被限制，因此WUE对LAI的变化不敏感。

相似的WUE随着LAI的变化模式在先前的基于涡度相关法和模型模拟的研究中已经能够得到证实¹⁵。一个生态系统水平的WUE（也就是净初级生产力（GPP）/ET）研究表明在青海-青藏高原还有中国南部的地区LAI对是个草地生态系统的WUE起着积极的影响²⁵。Tong等(2009)²⁶研究中国北部平原灌溉条件下的冬小麦和夏季玉米循环生态系统的WUE，发现随着LAI的增加，且在LAI值较低的情况下，WUE（也就是净生态系统生产力(NEP)/ET）迅速增加，但是在LAI高于1.0的情况下，增长缓慢。Kato等(2004)²⁷研究得出对一个稀疏种植高粱的生态系统来说，当LAI低于1.6时，WUE（也就是干物质/ET）随着LAI增加。

LAI和年际间的WUE变化有部分关系。图三显示了在2000-2011年间的年际LAI和平均WUE之间的相关性。在大多数区域年际LAI和WUE呈现正相关的关系。在植被稀疏的区域，随着LAI的增加，蒸腾与蒸发的比率也在增加，而且水分用来吸收碳的效率也在增加，这导致了WUE的增加。在这12年期间中国南部地区东北部LAI值在增加²⁴，而且年际WUE也有着相当意义的增加（图2）；青海-青藏高原和中国西南地区的东部LAI呈现下降趋势，年际WUE也相当地减少了（图2）。

图3 2000-2011年中国陆地生态系统LAI年际均值与年际WUE之间的相关系数。相关系数为0.497、0.576和0.798表明各自的显著性水平分别为0.10、0.05和0.01。此图由ArcGIS10.0所作。

干旱对WUE的作用。相关研究证明WUE和降水之间有着密切的关系^4、14。沿着降水梯度不同植被类型模拟的WUE的变化（图S4）表明常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、混合森林和草地的年际WUE随着年降水的变化先增加后减少，其中变化的转折点在不同的植被类型之间稍有变化（大约500mm左右）。对于落叶阔叶林和灌木林来讲降水对年际WUE的这种作用并不是很明显。在干旱和半干旱区域，降水的增加常常导致NPP的较大的增加而不是ET的增加，继而引起年际WUE的增加。在湿润和半湿润的区域，降水对植被生长来说并不是主要的限制因素，然而降水量增加常常和入射短波辐射的减少相一致，后者则是影响区域碳吸收的主要限制因子。同时降水增加会导致天空遮盖以及土壤蒸发，这些也会导致年际WUE的减少。

在从2000至2011的12年间，2001、2006、2009、2011年是中国干旱的年份²⁸。 而WUE对干旱有着不同的响应（图4、S5）。其中在2001年，中国北方的大多数地方都发生了干旱，例如内蒙古、中国东北和中国北部、中国中部²⁸。中国东北部秋季较为温和的干旱导

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