每年生态系统净生产率的空间变化及其与中国陆地生态系统相比的趋势基于空间缩小规模

科学领域:

• 陆地生态系统的碳循环.
• 气候变化对生态系统的影响
• 环境监测和环境建模

背景情况:

• 每年的生态系统净生产率 (NEP) 量化了每年的碳捕集量,对于理解陆地碳汇来说至关重要.
• 在评估生态系统对环境变化的反应和为碳中和碳管理策略提供信息方面,NEP的空间变化和趋势至关重要.
• 需要准确,高分辨率的NEP数据来了解其在中国的空间分布和时间趋势.

研究的目的:

• 开发一个空间缩放方法,用于生成中国的高分辨率净生态系统生产率 (NEP) 数据.
• 检查2000年至2017年中国NEP的空间变化,趋势和驱动因素.
• 为了比较基于过程和数据驱动的模型在模拟NEP空间变化的性能.

主要方法:

• 利用来自多个站点的旋共变度测量来验证NEP模拟.
• 采用数据驱动模型 (随机森林回归) 结合气候,土壤和生物数据进行NEP模拟.
• 开发了一种使用随机森林回归和简单缩放的空间缩放方法,以生成中国的高分辨率NEP数据.

主要成果:

• 基于数据的模型比基于过程的模型更好地代表了NEP的空间变化.
• 在2000-2017年期间,中国的NEP总量平均为 (1.30±0.03) Pg C·a−1,呈现着一个下降-上升的模式,在2009年出现了拐点.
• NEP显示了东南至西北的减少和度分布的下降,受气候和生物因素的影响. 由于光合作用活性辐射和土壤有机碳含量,NEP趋势从东向西下降.

结论:

• 新生态环境的空间模式及其趋势有很大的不同,突出了生态系统对环境变化的独特反应和适应.
• 通过空间缩小规模生成的高分辨率NEP数据为区域碳管理提供了宝贵的见解.
• 了解NEP空间变化和趋势的驱动因素对于预测环境变化下的未来碳捕获能力至关重要.