水分利用效率是深入理解生态系统水碳循环耦合关系的重要指标。西南高山地区是响应气候变化的重点区域,研究西南高山地区水分利用效率动态及其对气候变化的响应,对于评估区域碳水耦合关系及对全球气候变化的响应具有重要意义。应用生态...水分利用效率是深入理解生态系统水碳循环耦合关系的重要指标。西南高山地区是响应气候变化的重点区域,研究西南高山地区水分利用效率动态及其对气候变化的响应,对于评估区域碳水耦合关系及对全球气候变化的响应具有重要意义。应用生态系统模型CEVSA(Carbon Exchange between Vegetation,Soil,and the Atmosphere)估算了1954—2010年西南高山地区水分利用效率(Water use efficiency,WUE)的时空变化,分析了其对气候变化的响应。结果表明:(1)西南高山地区1954—2010年水分利用效率均值为1.13 g C mm-1m-2。3种主要植被类型草地、常绿针叶林和常绿阔叶林的WUE分别为1.35、1.14、0.99 g C mm-1m-2。在空间分布上,WUE与海拔显著正相关(r=0.156,P<0.05),而与温度则显著负相关(r=-0.386,P<0.01)。(2)在时间尺度上,1954—2010年西南高山地区整体WUE降低趋势显著(P<0.01),变动区间为0.83-1.46g C mm-1m-2,平均每年下降0.006g C mm-1m-2。整体WUE年际变化与温度呈显著负相关(r=-0.727,P<0.01),与降水量相关性不显著;整体WUE下降主要原因是温度上升引起的ET增加速率大于NPP增加速率。(3)1954—2010年西南高山地区3种主要植被类型草地、常绿针叶林及常绿阔叶林WUE均显著下降(P<0.01),下降速度分别为-1.03×10-2、-6.17×10-3、-1.37×10-3g C mm-1m-2a-1。西南高山地区76.3%格点WUE年际变化与温度显著负相关(P<0.05),34.1%格点WUE年际变化与降水量显著正相关(P<0.05)。草地和常绿针叶林WUE年际变化与温度显著负相关(r=-0.889,P<0.01;r=-0.863,P<0.01),与降水量相关性不显著。由于西南高山地区降水较为丰富,且过去57年降水变化不显著,因此该地区WUE的时空格局主要受温度变化的影响。1954—2010年期间温度升高造成的ET增加显著高于NPP的增加是该地区WUE下降的主要原因。未来需要获取更高空间分辨率的气候、土壤、植被数据,从而更加准确和精确地模拟展开更多
文摘水分利用效率是深入理解生态系统水碳循环耦合关系的重要指标。西南高山地区是响应气候变化的重点区域,研究西南高山地区水分利用效率动态及其对气候变化的响应,对于评估区域碳水耦合关系及对全球气候变化的响应具有重要意义。应用生态系统模型CEVSA(Carbon Exchange between Vegetation,Soil,and the Atmosphere)估算了1954—2010年西南高山地区水分利用效率(Water use efficiency,WUE)的时空变化,分析了其对气候变化的响应。结果表明:(1)西南高山地区1954—2010年水分利用效率均值为1.13 g C mm-1m-2。3种主要植被类型草地、常绿针叶林和常绿阔叶林的WUE分别为1.35、1.14、0.99 g C mm-1m-2。在空间分布上,WUE与海拔显著正相关(r=0.156,P<0.05),而与温度则显著负相关(r=-0.386,P<0.01)。(2)在时间尺度上,1954—2010年西南高山地区整体WUE降低趋势显著(P<0.01),变动区间为0.83-1.46g C mm-1m-2,平均每年下降0.006g C mm-1m-2。整体WUE年际变化与温度呈显著负相关(r=-0.727,P<0.01),与降水量相关性不显著;整体WUE下降主要原因是温度上升引起的ET增加速率大于NPP增加速率。(3)1954—2010年西南高山地区3种主要植被类型草地、常绿针叶林及常绿阔叶林WUE均显著下降(P<0.01),下降速度分别为-1.03×10-2、-6.17×10-3、-1.37×10-3g C mm-1m-2a-1。西南高山地区76.3%格点WUE年际变化与温度显著负相关(P<0.05),34.1%格点WUE年际变化与降水量显著正相关(P<0.05)。草地和常绿针叶林WUE年际变化与温度显著负相关(r=-0.889,P<0.01;r=-0.863,P<0.01),与降水量相关性不显著。由于西南高山地区降水较为丰富,且过去57年降水变化不显著,因此该地区WUE的时空格局主要受温度变化的影响。1954—2010年期间温度升高造成的ET增加显著高于NPP的增加是该地区WUE下降的主要原因。未来需要获取更高空间分辨率的气候、土壤、植被数据,从而更加准确和精确地模拟
