旱区降水稀少、生态系统对气候变化高度敏感，是调节全球陆地碳汇年际变率的关键区域。我国拥有世界上面积最大的旱区，其植被总初级生产力（GPP）变化对区域乃至全球碳循环影响显著。现有研究多利用过程模型或统计方法分析GPP长期变化及其气候驱动机制，但对GPP在季节和区域尺度上对气温、降水和太阳辐射等气候因子的时空异质性响应仍缺乏系统性的认识，进而增加气候变化背景下碳源汇评估的不确定性和区域适应策略的制定难度。
近日，我系博士生宫海星（第一作者）在王晓妍副教授（通讯作者）和成天涛教授（通讯作者）的联合指导下，构建了机器学习集成的GPP反演与情景归因框架，解耦近二十年来气温、降水和太阳辐射变化对中国旱区植被GPP趋势的独立贡献及其区域差异，量化GPP对各气象因子响应的区域敏感性，并揭示了气象因子在GPP年际变化趋势中“季节间抵消效应”和空间分异规律。研究结果显示，在整个中国旱区，单一的气温、降水和太阳辐射变化分别导致年均GPP以-0.02, 0.11和-0.13 gC·m-2·yr-1的速度变化。气温对年均GPP的影响最弱，主要是因为春秋季升温普遍有利于碳增益，而夏季高温显著超过植被最适温度并加剧水分胁迫，进而抑制碳增益，季节间的相互抵消使得气温对GPP的年均影响不显著。在空间格局上，GPP变化主导因子呈现显著的区域差异：青藏高原旱区气温增加和太阳辐射降低趋势都较为显著，但由于高原地区辐射均值较高，植被处于光饱和状态，对辐射降低不敏感，反而因为平均气温较低，夏季增温并未超过植被最适温度，使得气温增加在各季节均促进GPP增长，而主导GPP长期趋势；东北旱区显著的太阳辐射降低叠加植被复杂冠层对光照的高敏感性，使得辐射主导了该区GPP的整体下降；华北旱区GPP变化主要受降水主导，显著变湿确立了水分条件在GPP变化中的核心控制地位。这种清晰的“分区主导因子”格局，为不同旱区实施差异化生态恢复措施和水—碳协同管理提供了定量依据。
这项研究强调了在区域年均GPP微弱响应气候变化的背后，实际上是多种气象因子在季节与空间上复杂叠加与抵消的结果。如果仅在年际尺度上进行简单归因，不仅极易掩盖植被对气候变化的真实动态响应，还可能忽略在极端气候事件频发背景下的潜在生态风险。未来的气候—植被相互作用的研究中应更加从单一“年均视角”转向兼顾季节性响应与累积效应的多时间尺度研究，并且在模式评估中引入区域化、分机制的约束指标，提升对干旱区碳汇变化模拟的可靠性。
上述研究成果对于精准评估中国旱区未来碳汇潜力，优化生态恢复和水资源调度策略，以及提升我国在全球气候变化风险管理中的科学支撑能力具有重要的科学指导意义。相关成果已于2025年11月发表于《Journal of Geophysical Research: Atmospheres》。研究工作得到了国家自然科学基金（42522504、42288101、41975075、42175179、42075058）和上海市自然科学基金（22ZR1404000）的资助。
论文信息：Gong, H., Wang, G., Zhang, R., Chen, G., Wang, X., & Cheng, T. (2025). Spatiotemporal variability of vegetation productivity responses to meteorological factors in China's drylands over two decades. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 130, e2025JD043614. https://doi.org/10.1029/2025JD043614
图1. 2001-2020年不同情景下中国旱区GPP的年际变化和线性趋势。（a-d）Meteo、MeteoTmp、MeteoPre和MeteoRad情景下GPP年际线性趋势的空间分布，（e-h）以及不同区域中不同情景下GPP的年际变化。打点区域表示超过95%置信水平的显著趋势。罗马数字Ⅰ至Ⅳ分别代表中国旱区、东北旱区、华北旱区以及青藏高原旱区。
图2. GPP对（a）温度、（b）降水和（c）太阳辐射变化的区域平均敏感性的年循环特征。实心圆表示该区域超过70%的网格中相应变量的敏感性通过了95%置信水平的显著性检验，空心圆则表示通过显著性检验的网格比例未达到70%。
图3. 2001-2020年中国旱区GPP趋势主导气象因子空间分布。（a）-（c）分别为温度、降水和太阳辐射变化对GPP趋势的相对贡献。右侧柱状图显示各气候区（Ⅰ-Ⅳ）正、负贡献区域面积占比。（d）为主导气候因子的空间分布，各格点的主导因子由其最大绝对贡献值确定，右侧图显示各气候区不同主导因子的面积占比。
图4. 2001-2020年中国主要旱区气象因子变化对GPP趋势独立影响的概念图。
