草地生态系统作为全球陆地生态系统的主体类型之一,其固碳潜力较大,在全球碳循环和气候变化方面具有重要的调节作用。本文使用VOSviewer和CiteSpace两种可视化软件对Web of Science(WOS)核心合集和中国知网(CNKI)数据库中1999—2022年...草地生态系统作为全球陆地生态系统的主体类型之一,其固碳潜力较大,在全球碳循环和气候变化方面具有重要的调节作用。本文使用VOSviewer和CiteSpace两种可视化软件对Web of Science(WOS)核心合集和中国知网(CNKI)数据库中1999—2022年发表的4464篇论文进行计量学分析,以期揭示草地生态系统固碳功能领域的研究现状和发展态势。结果表明:草地生态系统固碳功能研究的发文数量总体呈现上升趋势。通过VOSviewer对WOS数据库中发文国家的分析显示,中国和美国是该研究领域的主要力量。利用CiteSpace对WOS和CNKI数据库中发文机构的分析显示,在WOS数据库中发文量位居前三的研究机构分别为中国科学院、美国农业部和中国科学院大学;在CNKI数据库中,西北农林科技大学、中国科学院大学和北京林业大学的研究最为活跃,但各研究团队的交流合作还需进一步加强。目前,该领域在两个数据库中的研究热点主要集中在气候变化、人类活动和土壤微生物群落对草地生态系统固碳功能变化的驱动作用,土壤碳储量的时空分异特征,以及草地生态系统固碳功能价值评估等方面。展开更多
净生态系统CO_(2)交换量(NEE)和蒸散(ET)是表征半干旱区生态系统碳水循环能力的重要指标。对碳水通量动态变化的准确模拟和驱动机制的深入分析,有助于明确黄土高原半干旱区草地生态系统的功能及其对气候变化的响应。基于黄土高原铁杆蒿...净生态系统CO_(2)交换量(NEE)和蒸散(ET)是表征半干旱区生态系统碳水循环能力的重要指标。对碳水通量动态变化的准确模拟和驱动机制的深入分析,有助于明确黄土高原半干旱区草地生态系统的功能及其对气候变化的响应。基于黄土高原铁杆蒿草地生态系统2018—2022年日尺度通量观测数据,使用多元线性回归模型、机器学习模型(随机森林、支持向量机和人工神经网络模型)和融合生态学知识与机器学习的生态知识-机器学习(EML)模型分别对NEE和ET进行拟合。其中,有6种基于不同生态假设的EML模型用于拟合NEE,7种基于不同生态假设的EML模型用于拟合ET。最后构建拟合效果最好和解释能力最优的EML模型并探究环境和植被因素对NEE和ET的影响。结果表明:(1)包含了气象因素、土壤水分因素和植被因素的EML模型对NEE和ET的拟合效果最好,R2和RMSE分别为0.81和0.70 g C m^(-2)d^(-1),0.83和0.48 mm/d,MRE和MAE分别为1.72和0.48 g C m^(-2)d^(-1),0.29和0.30 mm/d。该模型在NEE和ET上的拟合能力较多元线性回归模型提升了24.62%和12.16%,较机器学习模型平均提升了13.02%和6.87%。(2)空气温度是NEE和ET的主要影响因素,重要性占比分别为63.12%和60.38%。6℃和22℃是草地NEE日均空气温度的阈值,在6—22℃之间NEE处于下降趋势,在22℃后NEE变为平稳趋势。0℃和22℃是草地ET日均空气温度的阈值,当空气温度大于22℃后,ET由上升趋势转变为平稳趋势。(3)土壤水分因素在NEE和ET的重要影响因素中的占比分别为17.13%和5.66%,NEE对土壤水分的敏感性高于ET。研究结果有助于完善半干旱区草地生态系统碳水通量的模拟方法,并明确其对环境和植被因素的响应。展开更多
植被生物量是全球碳循环的重要组成部分,是陆地生态系统与大气之间碳交换的重要环节,是定量研究全球气候变化与草地、荒漠生态系统之间的反馈调节作用等的基础。中国干旱半干旱区的草地、荒漠生态系统是重要的碳库类型,本文选取中国生...植被生物量是全球碳循环的重要组成部分,是陆地生态系统与大气之间碳交换的重要环节,是定量研究全球气候变化与草地、荒漠生态系统之间的反馈调节作用等的基础。中国干旱半干旱区的草地、荒漠生态系统是重要的碳库类型,本文选取中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)中位于中国干旱半干旱区的2个草地生态系统观测研究站(海北站、内蒙古站)和5个荒漠生态系统类型观测研究站(鄂尔多斯站、阜康站、临泽站、奈曼站、沙坡头站)的典型生态系统,对其按照CERN生态系统长期观测规范开展长期观测获取的植被地上生物量的2005–2020年间生长季的月动态实测数据进行了收集整理与质量控制,并开展了样方原始调查数据到样地尺度观测数据的统计计算,生成了植被地上生物量数据集,可为中国干旱半干旱区草地和荒漠生态系统对全球气候变化响应及植被保育与可持续发展等研究提供地面观测数据支撑。展开更多
文摘草地生态系统作为全球陆地生态系统的主体类型之一,其固碳潜力较大,在全球碳循环和气候变化方面具有重要的调节作用。本文使用VOSviewer和CiteSpace两种可视化软件对Web of Science(WOS)核心合集和中国知网(CNKI)数据库中1999—2022年发表的4464篇论文进行计量学分析,以期揭示草地生态系统固碳功能领域的研究现状和发展态势。结果表明:草地生态系统固碳功能研究的发文数量总体呈现上升趋势。通过VOSviewer对WOS数据库中发文国家的分析显示,中国和美国是该研究领域的主要力量。利用CiteSpace对WOS和CNKI数据库中发文机构的分析显示,在WOS数据库中发文量位居前三的研究机构分别为中国科学院、美国农业部和中国科学院大学;在CNKI数据库中,西北农林科技大学、中国科学院大学和北京林业大学的研究最为活跃,但各研究团队的交流合作还需进一步加强。目前,该领域在两个数据库中的研究热点主要集中在气候变化、人类活动和土壤微生物群落对草地生态系统固碳功能变化的驱动作用,土壤碳储量的时空分异特征,以及草地生态系统固碳功能价值评估等方面。
文摘净生态系统CO_(2)交换量(NEE)和蒸散(ET)是表征半干旱区生态系统碳水循环能力的重要指标。对碳水通量动态变化的准确模拟和驱动机制的深入分析,有助于明确黄土高原半干旱区草地生态系统的功能及其对气候变化的响应。基于黄土高原铁杆蒿草地生态系统2018—2022年日尺度通量观测数据,使用多元线性回归模型、机器学习模型(随机森林、支持向量机和人工神经网络模型)和融合生态学知识与机器学习的生态知识-机器学习(EML)模型分别对NEE和ET进行拟合。其中,有6种基于不同生态假设的EML模型用于拟合NEE,7种基于不同生态假设的EML模型用于拟合ET。最后构建拟合效果最好和解释能力最优的EML模型并探究环境和植被因素对NEE和ET的影响。结果表明:(1)包含了气象因素、土壤水分因素和植被因素的EML模型对NEE和ET的拟合效果最好,R2和RMSE分别为0.81和0.70 g C m^(-2)d^(-1),0.83和0.48 mm/d,MRE和MAE分别为1.72和0.48 g C m^(-2)d^(-1),0.29和0.30 mm/d。该模型在NEE和ET上的拟合能力较多元线性回归模型提升了24.62%和12.16%,较机器学习模型平均提升了13.02%和6.87%。(2)空气温度是NEE和ET的主要影响因素,重要性占比分别为63.12%和60.38%。6℃和22℃是草地NEE日均空气温度的阈值,在6—22℃之间NEE处于下降趋势,在22℃后NEE变为平稳趋势。0℃和22℃是草地ET日均空气温度的阈值,当空气温度大于22℃后,ET由上升趋势转变为平稳趋势。(3)土壤水分因素在NEE和ET的重要影响因素中的占比分别为17.13%和5.66%,NEE对土壤水分的敏感性高于ET。研究结果有助于完善半干旱区草地生态系统碳水通量的模拟方法,并明确其对环境和植被因素的响应。
文摘植被生物量是全球碳循环的重要组成部分,是陆地生态系统与大气之间碳交换的重要环节,是定量研究全球气候变化与草地、荒漠生态系统之间的反馈调节作用等的基础。中国干旱半干旱区的草地、荒漠生态系统是重要的碳库类型,本文选取中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)中位于中国干旱半干旱区的2个草地生态系统观测研究站(海北站、内蒙古站)和5个荒漠生态系统类型观测研究站(鄂尔多斯站、阜康站、临泽站、奈曼站、沙坡头站)的典型生态系统,对其按照CERN生态系统长期观测规范开展长期观测获取的植被地上生物量的2005–2020年间生长季的月动态实测数据进行了收集整理与质量控制,并开展了样方原始调查数据到样地尺度观测数据的统计计算,生成了植被地上生物量数据集,可为中国干旱半干旱区草地和荒漠生态系统对全球气候变化响应及植被保育与可持续发展等研究提供地面观测数据支撑。
