研究团队与发表信息
本研究由来自中国、美国、西班牙、英国等多国科研机构的科学家共同合作完成。第一作者和通讯作者为来自中国农业科学院草原研究所的李飞博士，共同通讯作者为美国新罕布什尔大学的肖劲风教授。其他主要作者包括密歇根州立大学的陈吉泉教授、蒙大拿大学的阿什利·巴兰坦教授、西班牙巴塞罗那自治大学的约瑟夫·佩努埃拉斯教授、亚利桑那大学的朱莉娅·格林博士、蒙大拿州立大学的本杰明·波尔特教授、埃克塞特大学的斯蒂芬·西奇教授等。该研究成果于2026年在线发表在顶级学术期刊《Nature Geoscience》上。
学术背景
本研究属于全球变化生态学和生物地球化学循环领域。自工业革命以来，大气二氧化碳浓度、温度和饱和水汽压差持续上升，深刻影响着陆地生态系统的光合作用与碳吸收。此前研究普遍认为，气候变暖和CO₂施肥效应共同促进了全球植被生产力。然而，近年来有证据表明，在湿润地区，CO₂施肥效应可能减弱，高温热浪事件增多，可能使其碳汇贡献存在不确定性。与此同时，干旱半干旱地区（简称干旱区）虽然生产力较低，但因其对气候变化响应剧烈，对全球陆地碳汇的年际变率具有巨大影响。关于不同气候区（干旱区 vs. 湿润区）如何差异化调控全球光合碳吸收的长期趋势、变率和幅度，科学界仍缺乏清晰认识。因此，深入理解CO₂浓度、温度和饱和水汽压差这三个关键环境因子如何相互作用，进而影响不同气候体制下的植被总初级生产力，对于准确预测陆地净碳吸收及碳-气候反馈至关重要。
本研究的核心目标是：1) 揭示1982-2022年间全球植被光合碳吸收在干旱区和湿润区之间的变化差异；2) 阐明驱动这种差异的关键环境因子及其作用机制；3) 评估现有主流地球系统模型和动态全球植被模型模拟这种差异的能力；4) 探讨未来气候变化背景下全球植被光合能力的潜在变化趋势。
详细研究流程
本研究采用了一套融合多源观测数据、机器学习算法和模型对比分析的综合性研究流程。
第一流程：数据准备与基础数据集构建。 研究收集和处理了1982年至2022年共41年的多种全球栅格数据。主要包括：1) 卫星植被指数：整合了AVHRR NDVI3g（1982-2000）和MODIS NDVI（2001-2022）数据集，通过随机森林机器学习模型进行校准，生成了时间连续、空间分辨率为0.1度的归一化植被指数序列。2) 气候再分析数据：使用欧洲中期天气预报中心的ERA5-Land月平均数据集，获取了气温、露点温度、降水、土壤水分、辐射、风速等关键气候变量，并计算了饱和水汽压差。3) 通量观测数据：重新汇编了覆盖全球292个站点的涡度协方差通量数据，时间延伸至2022年，共包含25,180个站-月GPP（总初级生产力）记录和27,097个站-月ET（蒸散发）记录。该数据集比仅更新至2014年的FluxNet2015数据集更全面、更现势，特别是包含了更多干旱区站点。4) 模型模拟数据：收集了来自TRENDY v12项目的20个动态全球植被模型在S3（考虑CO₂、气候和土地利用变化）情景下的GPP模拟结果（1982-2022），以及来自CMIP6第六次国际耦合模式比较计划的6个地球系统模型在SSP5-8.5高排放情景下的历史和未来（至2100年）气候与GPP模拟数据。
第二流程：机器学习模型构建与全球GPP/ET产品生成。 研究采用了24种不同的机器学习算法（包括线性回归、回归树、支持向量机、集成树、高斯过程回归和神经网络），以涡度协方差站点的实测GPP和ET为训练目标，构建了升尺度模型。GPP模型的构建遵循光能利用率理论框架，输入变量包括NDVI、光合有效辐射、气温、饱和水汽压差、土壤水分变化以及基于植物功能类型区分的最大光能利用率。ET模型的构建则基于Penman-Monteith方程的物理基础，输入变量包括NDVI、净辐射、气压、气温、饱和水汽压差、多种降水产品和风速。研究将每个站点70%的数据用于五折交叉验证训练，30%用于独立测试。最终，利用训练好的模型和全球栅格输入数据，生成了1982-2022年间空间分辨率为0.1度的月尺度全球GPP和ET数据集。验证结果表明，24个GPP模型与站点观测的R²在0.43-0.65之间，RMSE在56.91-73.74 gC m⁻² mo⁻¹之间，ET模型的R²在0.63-0.66之间，性能稳健。研究将24个模型的集合平均作为最优估计，以降低单一模型的不确定性。
第三流程：干旱区与湿润区的划分与趋势分析。 研究采用联合国环境规划署定义的干燥度指数来划分气候区。AI = 年平均降水 / 年平均潜在蒸散发。将AI ≤ 0.65的区域定义为干旱区（包括极干旱、干旱、半干旱和干燥半湿润区），AI > 0.65的区域定义为湿润区。基于2001-2022年的平均AI确定了全球干旱区范围（占全球植被面积的约30%）。随后，计算了1982-2000年和2001-2022年两个时段内，干旱区和湿润区的GPP总量、单位面积GPP趋势以及各自的贡献比例。同时，使用贝叶斯线性混合效应模型分析了来自通量观测网络的283个站点在2001-2022年间的GPP年际趋势，该模型能有效处理站点空间异质性和观测时间不均衡的问题。
第四流程：环境因子交互作用与机制探究。 1) 基于气孔理论的综合效应分析：根据菲克定律和植物气孔导度原理，推导出光合作用可近似表示为综合环境因子（气温 × CO₂浓度 / 饱和水汽压差，即Ta×Ca/VPD）的函数。研究分析了该综合因子以及Ca/VPD与GPP异常值的相关关系在两个时期的变化。 2) 路径分析：采用偏最小二乘结构方程模型，量化了CO₂浓度、气温、饱和水汽压差、光合有效辐射和降水对GPP的直接和间接影响路径，分别在全球、干旱区和湿润区尺度上进行。 3) 水热耦合框架分析：引入Budyko水热耦合框架，将蒸发比（ET/P）与干燥度指数（PET/P）的关系作为生态系统能量限制与水分限制的判据。分析GPP趋势在该框架中的分布变化，探讨从能量限制向水分限制转变的普遍性。 4) 蒸散发与潜在蒸散发关系：对比分析了干旱区和湿润区在两个时期内，实际蒸散发和潜在蒸散发对气温升高的响应差异，以验证水分可用性的约束作用。
第五流程：模型评估与未来预测。 将本研究基于机器学习生成的GPP趋势与TRENDY动态全球植被模型、CMIP6地球系统模型的模拟结果进行对比。评估了这些模型在历史时期（特别是2001年后）模拟干旱区与湿润区GPP趋势分化的能力。进一步，利用CMIP6模型在SSP5-8.5情景下的未来预测数据，分析了21世纪全球干旱区范围的扩张趋势，以及未来GPP变化的空间格局。此外，还使用了独立的卫星日光诱导叶绿素荧光数据对机器学习GPP产品进行了验证，证实了其可靠性。
主要结果
第一，全球GPP在干旱区与湿润区呈现不对称变化趋势。 1982-2022年全球年平均GPP为132.3 ± 4.39 PgC yr⁻¹。干旱区贡献了其中15.49%（20.48 ± 0.91 PgC yr⁻¹），湿润区贡献了84.51%（111.82 ± 4.29 PgC yr⁻¹）。关键发现是：1982-2000年间，干旱区和湿润区的单位面积GPP年际增长率相近（分别为2.74 ± 0.37 和 2.89 ± 0.38 gC m⁻² yr⁻²）。然而，自2001年以来，干旱区的GPP增长趋势急剧放缓，变得统计上不显著（0.77 ± 0.39 gC m⁻² yr⁻²），而湿润区则保持了显著的增长趋势（2.49 ± 0.43 gC m⁻² yr⁻²）。通量站点观测分析也印证了这一分化：湿润区站点GPP呈现稳健上升趋势（后验平均斜率7.1 gC m⁻² yr⁻²），而干旱区站点趋势微弱且不确定性很大（后验平均斜率3.74 gC m⁻² yr⁻²）。这表明干旱区对全球光合碳吸收长期增长趋势的贡献正在减弱。
第二，水汽压差上升导致的水分限制是驱动干旱区GPP增速放缓的主因。 路径分析和综合因子分析表明，在全球尺度上，2001-2022年间，虽然气温升高和CO₂施肥效应对GPP有正效应（路径系数分别为1.10和1.11），但饱和水汽压差上升产生了更强的负效应（路径系数-1.35）。在干旱区，CO₂施肥效应相对较弱（0.79），而VPD的负约束作用非常强烈（-1.25），气温的效应则不显著。综合环境因子（Ta×Ca/VPD）与GPP的相关性在2001年后增强，尤其在干旱区，代表气孔下调的因子（Ca/VPD）与GPP的相关性从1982-2000年的0.52*大幅提升至2001-2022年的0.79*，说明VPD升高通过限制CO₂向羧化部位的供应，越来越严重地抑制了干旱区的光合作用。
第三，水分可用性是光合作用的广泛约束，其影响范围超出传统干旱区边界。 Budyko框架分析显示，在两个时期之间，GPP增长趋势的下降不仅发生在AI≤0.65的干旱区，还延伸到了AI > 1.0的湿润区域。这意味着受水分条件制约的区域面积超过了全球植被面积的46%，远大于传统定义的干旱区面积（~30%）。同时，土壤水分与GPP趋势之间的正相关性在2001-2022年显著增强，且年平均降水量与GPP趋势之间的线性响应阈值从~840 mm yr⁻¹（1982-2000）扩大到~1200 mm yr⁻¹（2001-2022），进一步证实水分可用性正成为更广泛地区光合能力的现实约束。
第四，主流模型未能捕捉到干旱区GPP增速的减缓，并可能高估未来碳汇。 TRENDY动态全球植被模型模拟的全球和干旱区GPP增长率显著高于机器学习估计值，且所有模型均未模拟出自2001年以来干旱区GPP增长趋势不显著的现象，而是持续呈现显著上升趋势。CMIP6地球系统模型的历史模拟和未来预测同样显示，干旱区GPP将持续快速增长（例如，2041-2060年预计增长4.51 ± 3.91 gC m⁻² yr⁻²）。模型普遍高估了气温上升对干旱区光合作用的正效应，而低估了伴随而来的水分约束。这种偏差可能导致对未来陆地生态系统固碳潜力和气候减缓能力的高估。
第五，未来干旱区扩张将进一步加剧水分的全局性约束。 基于CMIP6模型SSP5-8.5情景的预测，由于VPD持续上升，全球干旱区范围将持续扩张。相对于1982-2022年的面积（25.87-28.54%），到2041-2060年，受强烈水分约束（AI ≤ 0.65）的植被面积比例将增至34.57 ± 2.94%，到2081-2100年将增至37.85 ± 3.63%。若以Budyko框架中的水分限制阈值（干燥度指数 ≥ 1.0）计，受影响面积比例将超过54%和57%。这预示着在未来更暖、更干的气候下，陆地生态系统的光合能力将面临广泛且显著的下行压力。
结论与意义
本研究得出核心结论：全球植被光合碳吸收的增长正在发生由干旱区主导的减缓。这种减缓主要由与饱和水汽压差上升相关的水分约束驱动，这种约束在干旱区尤为严重，且其影响范围正超出传统干旱区边界，向更湿润的地区扩展。而当前主流的动态全球植被模型和地球系统模型均未能准确捕捉这一关键变化。
本研究的科学价值在于：1) 提供了观测证据，首次系统地揭示了全球尺度上干旱区与湿润区植被光合作用对气候变化响应的不对称性及其转折点（约2001年）。2) 阐明了关键机制，明确了VPD上升导致的水分限制是抵消CO₂施肥和变暖正效应的主导因素，尤其是在水分受限的生态系统。3) 提出了理论拓展，将Budyko水热耦合框架与光合趋势变化相结合，指出水分限制的普遍性可能比基于干燥度指数的传统认知更为广泛。4) 指出了模型偏差，对当前用于IPCC评估报告的主流模型的可靠性提出了重要质疑，强调了改进模型中对水分胁迫过程表征的紧迫性。
本研究的应用价值与社会意义显著：1) 对气候预测的警示：研究意味着未来陆地碳汇可能被高估，实现碳中和目标面临的挑战可能比模型预测的更大，需重新评估土地利用和生态系统管理在气候减缓中的作用。2) 为适应策略提供方向：研究建议，在全球气候行动中，应优先在干旱区制定适应性管理策略以应对日益加剧的水分胁迫风险，同时在湿润区推进基于自然的解决方案以保护和增强其持续的碳汇功能。3) 关注社会经济影响：干旱区扩张和生产力抑制可能威胁农业和牧业系统的可持续性，加剧区域贫困，提示需关注由此引发的生态与社会经济系统的连锁变化。
研究亮点