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2018年欧洲西北部干旱期间碳吸收的春季增强与夏季减少：多尺度观测与模型分析

作者及机构
本研究由Naomi E. Smith（瓦赫宁根大学气象与空气质量研究组）领衔，联合来自荷兰、德国、法国、意大利、美国等国的15位学者共同完成，包括Linda M. J. Kooijmans、Gerbrand Koren等。研究成果发表于《Philosophical Transactions of the Royal Society B》2020年主题专刊“2018年欧洲极端干旱与热浪的影响：从站点到大陆尺度”，论文标题为《Spring enhancement and summer reduction in carbon uptake during the 2018 drought in northwestern Europe》。

学术背景
研究领域：该研究属于环境科学（Environmental Science）与陆地碳循环交叉领域，聚焦极端气候事件对生态系统碳通量的影响。
研究动机：2018年夏季欧洲西北部遭遇了历史性干旱与热浪，其强度与2003年事件相当，但空间分布与生态响应差异尚不明确。此前研究（如Ciais et al., 2005）表明，干旱可通过降低总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）和生态系统呼吸（Total Ecosystem Respiration, TER）影响净生态系统交换（Net Ecosystem Exchange, NEE），但不同植被功能型（Plant Functional Types, PFTs）的响应机制仍需量化。
研究目标：通过整合地面观测、遥感数据与生物圈模型，量化2018年干旱对欧洲西北部碳通量的时空影响，揭示土壤水分（Soil Moisture）与气象因子的驱动作用，并评估模型对极端事件的模拟能力。

研究流程与方法
1. 数据采集与预处理
- 地面观测：使用欧洲碳观测网络（ICOS）的16个通量站点数据（涵盖落叶阔叶林、常绿针叶林、C3草地与作物四类PFTs），提取2018年及2013–2017年气候基准期的NEE、GPP、TER及土壤含水量（SWC）月度数据。
- 遥感数据：
- 太阳诱导荧光（Sun-Induced Fluorescence, SIF）：来自GOME-2B卫星（分辨率0.5°），经光合有效辐射（PAR）归一化处理。
- 植被近红外反射率（Near-Infrared Reflectance, NIRv）：基于MODIS地表反射率计算（分辨率0.05°），用于替代GPP指标。
- 大气CO₂浓度：通过ICOS大气站点及全球观测网络（GlobalView+）获取，用于碳同化模型验证。

1. 模型开发与模拟

   • 生物圈模型（SiB4）：改进第四代简单生物圈模型（Simple Biosphere Model v4），关键创新包括：
     
     • 动态植被物候模块替代卫星输入，提升对干旱响应的敏感性。
       
     • 调整常绿针叶林（ENF）与作物（CRO）的根系深度（从4m改为1.5m），以更真实反映土壤水分胁迫。
       
     • 耦合水文模型PCR-GLOBWB（0.1°分辨率）优化上层土壤水分模拟，但最终采用默认SiB4方案因后者更符合观测。
       
   • 碳同化系统（CarbonTracker Europe, CTE）：以SiB4模拟的NEE为先验通量，结合大气CO₂观测数据，通过集合卡尔曼平滑算法反演区域碳收支。
     

2. 数据分析与验证

   • 异常计算：以2013–2017年为基准，计算2018年各指标的月均异常值。
     
   • 遥感与通量数据关联：按PFT分类建立站点尺度SIF/NIRv与GPP的回归模型，并上推到干旱影响区（1.6×10⁶ km²）。
     
   • 模型评估：对比SiB4模拟的GPP、TER、NEE与ICOS站点观测值，分析土壤水分胁迫因子的日变化规律。
     

主要结果
1. 干旱对碳通量的时空影响
- 春季（4–6月）：异常高温与辐射促进光合作用，GPP增加导致NEE负异常（额外吸收52–55 Tg C）。
- 夏季（7–9月）：土壤水分匮乏成为主要胁迫因子，GPP下降130–340 Tg C（SIF与NIRv一致性验证），TER减少73 Tg C，最终NEE正异常（碳吸收减少57 Tg C）。
- 植被差异：草地响应最快（6月GPP下降），森林次之；作物因轮作制度模型未涵盖，模拟偏差较大。

1. 模型性能

   • SiB4成功复现了通量站点的NEE异常（R²=0.82），但低估了ENF的GPP下降（模拟-0.72 vs 观测-1.95 g C m⁻² day⁻¹）。
     
   • 土壤水分胁迫主导干旱响应（图3）：落叶林在2018年8月全天受土壤水分限制，而基准期仅夜间受限。
     

2. 大气约束验证

   • CTE反演的NEE异常（52–83 Tg C）与SiB4独立模拟结果（57 Tg C）高度一致，且大气CO₂观测证实了夏季碳吸收减弱。
     

结论与价值
1. 科学意义：
- 揭示了2018年干旱的“春季补偿效应”：早期有利条件抵消了夏季碳损失，全年欧洲尺度净碳汇反而增强（-51至-108 Tg C），与2003年事件形成对比。
- 证实土壤水分是干旱响应的核心驱动因子，纠正了传统温度主导观点的局限性。

1. 应用价值：
   
   • SiB4改进方案为预测未来干旱事件提供了更可靠的模型工具。
     
   • 高分辨率NIRv与SIF的应用示范了多源数据协同监测极端气候的潜力。
     

研究亮点
1. 方法创新：首次将NIRv与SIF联合用于欧洲干旱评估，并开发了PFT依赖的上标定方法。
2. 跨尺度验证：从站点通量到大陆尺度大气反演，形成了完整的证据链。
3. 模型改进：通过根系深度调整与动态物候模块，显著提升了SiB4对干旱的敏感性。

其他发现
- 火灾排放（如瑞典野火）对碳通量的贡献需单独评估（见补充材料）。
- 作物响应异质性高，未来需引入轮作参数化（如SiBCROP模块）以改进模拟。

此研究为理解极端气候-碳循环反馈机制提供了重要案例，并为相关政策的制定（如碳汇评估）奠定了科学基础。