植被覆盖度时空变化分析（全球旱地植被突然变化的普遍性及其驱动因素）

植被覆盖度时空变化分析（全球旱地植被突然变化的普遍性及其驱动因素）接着，研究对NDVI时间序列进行了归因分析，探究NDVI的潜在环境驱动因素（即NDVI时间序列与温度、水平衡和CO2时间序列之间的线性关系）。最后，研究用机器学习模型调查了突发性正负变化的发生与多个特定地点的环境因素之间的关系，包括历史气候条件（如干旱度、降水变化）、气候变化的描述符（如降水趋势、干旱年数）、环境特征（如土壤属性、地形）和人类影响（如人类足迹、反刍动物密度）。研究人员首先根据NDVI的总体趋势将其分为三类（中性、正向和负向）。中性动态代表NDVI随时间变化的平均缺乏变化。然后，研究量化了在正向和负向趋势中遵循线性、曲线或突变模式的生态系统的百分比，旨在对全世界旱地中最常见的生态系统动态类型进行分类。与以前关于转折点的研究中所应用的方法不同，识别NDVI的突然和持续变化可以进一步了解植被的时间趋势中普遍存在的突然性，这是一个与生态系统不稳定相关的关键特征。研究方法对此，研究人

研究背景

人类活动对全世界的陆地生态系统造成了空前的压力。旱地占陆地表面的一半以上，是面对荒漠化最脆弱的陆地生物群落之一；荒漠化是与气候变化和土地退化有关的生态系统生产力的永久性下降。时空替代研究表明，旱地生产力的下降是沿着干旱度梯度和随着土地利用变化突然发生的。然而，旱地生产力的时间变化是否也以突然的方式发生，以及为什么会发生还不清楚，在很大程度上限制了我们预测人类对旱地生态系统的环境压力是否会导致生态系统功能失调，以及在一个更加干旱和退化的世界中危及人类生计的应对能力。

生态系统生产力发生急剧和突然变化，表明生态系统的结构或功能特征发生了深刻而持久的变化。在干旱地区，主要从理论上或使用时空替代法来研究突然的变化，但在全球范围内，干旱地区植被随时间变化的经验证据更少。然而，记录突变发生的研究仍然很少；这里突变的定义是生产力截距的水平变化，一旦发生就会持续下去（即截距的突然阶梯式变化，而不是斜率。突然改变NDVI值，不会立即恢复）。因为这种突变的积累可以被认为是不稳定的生态系统可能在替代状态之间转移的迹象，研究突变发生的热点地区，并确定其驱动因素是了解生态系统在何种条件下最脆弱的重要步骤。

事实上，确定哪些环境因素决定了旱地突变的发生（如气候、土壤特征或人类活动），是了解制度转变出现的机制的关键，从而制定预防旱地突变荒漠化的努力。然而，目前尚未在全球范围内使用植被生产力的时间序列，来调查旱地突然转变的驱动因素。研究旱地突变（而不是渐变）动态模式的普遍性及其最重要的潜在驱动因素，可能有助于揭示旱地当前和未来动态不稳定的热点。

研究方法

对此，研究人员分析了全球4万多个自然旱地生态系统的生态系统NDVI的时间动态，以确定突变是否在旱地普遍存在，并确定哪些环境因素解释了植物生产力的突然时间动态的发生率。

具体而言，研究人员根据来自MODIS的NDVI数据，编制了一份20年的生态系统生产力的时间动态数据库。NDVI被用作绿度或植物覆盖度的替代指标，后者与生态系统生产力紧密相关，特别是在旱地，NDVI还与整个生态系统功能相关，是用于确定生态系统退化和荒漠化的常用替代指标。

研究人员首先根据NDVI的总体趋势将其分为三类（中性、正向和负向）。中性动态代表NDVI随时间变化的平均缺乏变化。然后，研究量化了在正向和负向趋势中遵循线性、曲线或突变模式的生态系统的百分比，旨在对全世界旱地中最常见的生态系统动态类型进行分类。与以前关于转折点的研究中所应用的方法不同，识别NDVI的突然和持续变化可以进一步了解植被的时间趋势中普遍存在的突然性，这是一个与生态系统不稳定相关的关键特征。

接着，研究对NDVI时间序列进行了归因分析，探究NDVI的潜在环境驱动因素（即NDVI时间序列与温度、水平衡和CO2时间序列之间的线性关系）。最后，研究用机器学习模型调查了突发性正负变化的发生与多个特定地点的环境因素之间的关系，包括历史气候条件（如干旱度、降水变化）、气候变化的描述符（如降水趋势、干旱年数）、环境特征（如土壤属性、地形）和人类影响（如人类足迹、反刍动物密度）。

研究结果与讨论

1. 旱地生态系统植被动态的变化模式

研究表明，在过去20年中，全球旱地的所有生态系统中几乎有一半受到NDVI的（正向 负向）变化（占所有研究的生态系统的44%，图1B）。在其余研究的生态系统中，NDVI的轨迹是中性的，这表明在过去20年中，旱地的许多生态系统保持了植物生产力的总体恒定供应。全球旱地缺乏持续的时间生产力变化，可能与通常报道的旱地植被对气候时间波动的反应缓慢有关。

中性、正向或负向动态的出现与研究期间观察到的每个生态系统的水供应趋势有关。正向变化的占比较高，可能也表明了积极的CO2施肥效应。与其他轨迹类型相比，CO2动态对NDVI的影响更高，确实表明了这一点。

▲图1 | 生态系统生产力动态的突然变化支配着全球旱地。根据2000-2019年期间监测的全球41 830个旱地站点（A）的趋势和形状估计的NDVI的分类年度轨迹图。B组显示了一个饼状图，展示了中性（黄色）、正（蓝色）和负（红色）NDVI轨迹趋势的百分比。饼状图周围的环表示每个轨迹趋势的线性、二次方（曲线）和突变轨迹形状的百分比。

进一步的分析表明，当NDVI发生显著时间变化时，这些动态大多遵循突变的轨迹（图1B），表明在过去20年中，全球许多旱地的植被发生了非线性的急剧变化，而且近年来它们越来越普遍，揭示了全球旱地发生突然变化的普遍性。然而，应该注意的是，由于这里发现的突然变化一般至少维持5年或更长时间，不排除它们可能在不久的将来被逆转的短暂变化的可能性。

在正向和负向的时间生态系统轨迹中都发现了突变。在负向动态的情况下，突然变化的普遍性更大（图1B）。旱地生产力的突然损失被归因于干旱度增加、过度放牧或土壤退化；在全球旱地发生负向变化时，这种行为的普遍性占主导地位。

另一方面，突发性的正向变化也很普遍（图1B）。预计植被或生产力的正向突变是土地利用变化的结果，如土地废弃。然而，不同因素的相互作用也可能是造成所发现的高比例的原因。例如，CO2施肥可能与 "丰"年头较高的水供应相互作用，导致生产力的突然而非逐渐增加。然而，这种相互作用在归因分析中并不明显，这表明与其他因素相比，水的可用性在正负突变中更重要，但也有更多的无法解释的差异。与其他类型相比，突变的未解释方差较高，这表明突变是内在的，它们可能更好地被特定地点的特征或特定事件的发生所解释，而不是环境驱动因素的整体动态变化。

通过绘制全球突发性负动态和正动态的分布图，研究确定了一些重要的热点地区显示NDVI的突发性变化。例如，在过去20年中，半干旱森林经历了重要的NDVI急剧下降。例如，在南美洲的卡廷加地区，2012-2015年期间的干旱使NDVI急剧下降。进一步的分析表明，突发性的负面类型与土地结构的几种变化有关，如荒漠化（将有植被的土地转变为沙漠）、森林损失（将森林转变为开放的生态系统或转变为草原）、草原退化为开放的生态系统。

相反，研究发现中亚地区在21世纪经历了突然的复绿（图1A）。这种复绿以前与土地遗弃有关，最近与中国中部的植树造林活动有关，但它们也可能与近年来戈壁沙漠的收缩有关。事实上，从沙漠系统进入植被地，从开放的生态系统进入热带草原，以及从热带草原进入森林，都与NDVI的正突变有关。

此外，突变的动态类型（特别是负突变）与不变的景观负相关，强烈表明不太可能经历NDVI的突变而仍然保持相同的生态系统结构。如果考虑到这些分析中使用的景观单元以前被认为是陆地生态系统的替代性稳定状态，这一结果就更加耐人寻味了。应在现场进行进一步的分析，以分解细小的植物群落变化，这些变化也可能引发NDVI的突然转变。

2. 旱地生态系统植被突变的驱动因素

评估与植物生产力突变相关的环境因素，对于最大限度地减少这些剧烈动态的负面影响和最大限度地发挥其对维护人类福祉和生态系统的积极影响至关重要。为了解是否有任何潜在的模式驱动NDVI突然转变的概率，研究使用机器学习随机森林（RF）算法来识别哪些特定地点的气候、土壤、人类和地形因素与突然的正负形状的热点（与同一趋势的曲线和线性类型）有关。

模型在分类正突变（62.7%）或负突变（70.4%）方面表现出中等至高的准确度。模型成功地确定了解释全球旱地NDVI正负突变的最重要环境因素（图2）。

其中一些环境因素对正负突变都很重要。例如，气候变异与植被动态的高度相关性（图3A）。较高的降雨量年际变率与旱地对突变(正向和负向变化)的脆弱性相关，表明气候变率的增加(如气候变化所预期的那样)可能会增强植被突变的频率和严重性。

▲图2 | 根据分析的NDVI趋势，突变的驱动因素具有截然不同的重要性。负面（A）和正面（B）突变的重要性排序。重要性用增益（gain）来衡量，代表当一个因素被包括在内时，RF模型的准确性的提高。拟合的模型是一个RF算法，面对突变（如果突变为1，否则为0）和21个不相关的环境因素，概括了气候、土壤、地形和人类相关的驱动因素。用于训练/验证该模型的实例总数为：负突变1955/839，正突变9135/3915。

降雨季节性和温度季节性也是预测NDVI正向和负向突变的重要因素，但它们在负向和正向变化中的影响是相反的（图3 B和C）。降水季节性较强的生态系统与负的突变有关，而正的突变则相反（图3B）。相反，气候更恒定的生态系统（降雨和温度的季节性较小）支持NDVI的突然正增长（图3 B和C），表明这些生态系统在利用降雨量增加方面更有效率。这可能对了解气候季节性对生态系统生产力的影响有重要意义，例如印度的季风气候。

▲图3 | 环境驱动因素对旱地植被生产力突变的影响。七个因素（A-G：降水变率、降水季节性、温度季节性、干旱度、人类足迹、反刍动物密度和土壤有机碳）对负向（红色）和正向（蓝色）突变的影响。

与水分平衡的气候变化有关的因素，如研究期间的降水趋势和干旱年份的数量是负突变的重要驱动因素，清楚地表明干旱是NDVI负突变的重要触发因素（图2）。虽然对正负突变的统计重要性较低（图2），但土壤有机碳含量高的地点表现出较少的负突变，而从一定量的土壤有机碳开始，正突变的发生率急剧增加（图3G）。这可能是由于土壤碳在干旱地区调节土壤水分供应反馈的作用。

干旱度（Aaridity）和正向和负向突变之间有非常鲜明的关系。遇到负面突变的概率在干旱度0.8时下降，即从半干旱到干旱生态系统的过渡，并在该值之前达到峰值。相反，在同一数值以上（0.8），发生正向突变的概率增加（图3）。这意味着0.8的干旱度阈值正在分离出截然不同的动态区域。

在干旱度为0.8左右的地点，遭受干旱或水收入持续损失的生态系统（即表现为NDVI的负值趋势）极易经历NDVI的突然负值损失，而在干旱度值高于0.8的地点，经历湿润趋势的生态系统（即NDVI的正值趋势）容易表现出突然的绿化。

这一结果还表明，干旱度在0.8左右的地点将是高度可变的；能够显示NDVI的快速减少或增加，这取决于年际气候的变化。支持这些干旱程度的生态系统在管理上将特别具有挑战性。

另外值得一提的是，与人类有关的因素（人类足迹和反刍动物密度）在正向突变中的重要性高于负向突变（图2），当这两个因素高于一定水平时，正向突变的概率较低（图3 E和F）。这一结果具有重要的意义，因为它证实了人类压力可能会阻碍旱地植被的快速恢复，它可以作为人类压力的限度的管理指南，在这种情况下，植被的恢复将最为成功。此外，在受人类影响较大的地区，高的人类足迹和反刍动物密度也表明NDVI突然损失的概率较大。

结论

总的来说，研究确定的突变驱动因素表明，需要同时考虑多种气候条件（如温度和降雨量）来解释生态系统生产力突变发生的时间和原因。研究结果也符合对干旱阈值的预期，并强调已知的旱地生态（如土壤有机碳）和社会经济（如人类足迹和放牧）的反馈是突变的驱动因素。评估突变驱动因素的一个局限性是，所使用的空间尺度（约1公里）没有考虑到细尺度的过程，如生态水文反馈或特定的人类干扰，这些在更高的分辨率下可能更重要，即使所确定的关系表明在这个方向上有希望的结果。另一个限制是，不能从描述的驱动因素和突然转变的概率之间的关系中推断出机理知识。未来的研究应该在现场进行，以便在适当的尺度上展望这些驱动因素的更多机械知识。本研究提供了一个可能有兴趣进行这种现场观察的潜在地点的地图集。

在过去的20年里，全球一半的旱地的生态系统生产力相对稳定。然而，研究结果表明，在另一半的旱地生态系统中，植物生产力主要是以突然而非渐进的方式变化。研究为突然的负面变化与关键的干旱阈值、土壤肥力和放牧之间的假设联系提供证据。气候多变性和季节性是解释NDVI突然变化的最一致的环境因素。相反，在低季节性旱地发现的突发性正向变化的高发生率表明，当气候变异性较弱时，恢复工作可能对提高植物生产力特别有效。在管理旱地植被时，这种背景依赖性对于预测对退化过程的反应和促进恢复工作至关重要。这项研究创建了一个中短期NDVI动态突变的全球图谱，这有助于确定全球不稳定动态的热点，这些热点指向突发性退化，但也是全球旱地生产力恢复的机会。这些知识对于提供工具以改善全球旱地的管理，维持或恢复植被生产力及其在地球上最大生物群落的相关生态系统服务是不可或缺的。