第八届青年地学论坛

生态系统水分利用效率（WUE）对环境扰动的响应非线性地取决于水和碳循环的耦合程度。为了分离多个环境因子对生态系统水分利用效率的复合影响，本研究使用了两个高保真的可解释机器学习模型来评估WUE单独响应大气二氧化碳（Ca）、氮沉降（Ndep）、气温（Ta）、降水（PR）以及辐射（SR）的非线性关系。结果表明，从空间上看，多年平均PR在塑造WUE的空间格局中起着主导作用，并且WUE对PR和Ca呈正响应，但对Ta和SR呈负响应，而Ndep对WUE的影响很小。从时间上看，在过去三十年中，Ca的增长对中国WUE的增长趋势贡献最大。然而，值得注意的是，WUE增长率随着Ca、Ndep和SR增长率的增加而降低，这可能归因于Ca升高引起的养分有效性降低、陆地生态系统C:N:P化学计量平衡的变化以及辐射诱导的蒸散发增加。此外，以零增长率作为阈值点，Ta和PR的增长率从与WUE增长呈正相关关系转变为负相关关系。本研究有助于确定空间和时间上WUE环境控制的关键敏感性和阈值。

水分利用效率,敏感性,二氧化碳,气候变化,机器学习