東北地理所在作物變綠對區(qū)域水循環(huán)影響研究方面取得重要進展
區(qū)域可用水資源與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間的矛盾一直是制約農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的主要因素。東北地區(qū)作為我國最大的農(nóng)業(yè)區(qū)，在維護國家糧食安全方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。自21世紀以來，東北地區(qū)呈現(xiàn)出前所未有的作物變綠趨勢，然而，作物變綠通過改變水文循環(huán)對區(qū)域水資源的影響尚不明確。本研究以東北地區(qū)為研究區(qū)，在前期研究“作物變綠對地表溫度的不對稱影響及其生物地球物理機制 (Yu et al., AFM, 2022)”的基礎(chǔ)上，進一步探討了作物變綠對區(qū)域水循環(huán)的影響及機制。首先利用時間序列衛(wèi)星觀測記錄分析了水循環(huán)關(guān)鍵要素包括蒸散、降水和土壤水分的時空變化特征；進而應(yīng)用機器學習方法探究了土壤水分對葉面積指數(shù)的敏感性，并應(yīng)用可解釋深度學習方法進行土壤濕度變化的貢獻歸因；最后采用區(qū)域氣候模式WRF情景模擬研究作物變化對東北地區(qū)區(qū)域水分平衡的影響及物理機制。
研究結(jié)果表明，2001-2020年，東北地區(qū)生長季水循環(huán)增強，主要表現(xiàn)為作物蒸散、降水和土壤水分呈顯著增加趨勢。土壤水分對葉面積指數(shù)的敏感性具有顯著的區(qū)域差異性，西南半干旱地區(qū)敏感性為正，典型黑土區(qū)敏感性為負，即西南半干旱地區(qū)作物變綠會增加土壤濕度，而在典型黑土區(qū)則相反。區(qū)域氣候模式情景模擬發(fā)現(xiàn)，松嫩平原北部作物變綠使蒸散增強，水汽輻合使得下風向降水增加。該研究結(jié)果表明在東北地區(qū)區(qū)域尺度上，氣候變化背景下的“DDWW范式（干的地方越干，濕的地方越濕）”并不適用，景觀格局與配置在影響作物變綠對區(qū)域水循環(huán)的反饋時發(fā)揮著更為重要的作用。此外，降水的增加是導致東北地區(qū)作物生長季土壤水分增加的主要因素，有效抵消了作物變綠造成的區(qū)域整體水分虧缺。同時，基于CMIP6預(yù)測的未來降水持續(xù)增加趨勢可以進一步緩解農(nóng)業(yè)發(fā)展和水資源之間的沖突。
綜上，本研究為深入理解作物生長對東北地區(qū)區(qū)域水分平衡的影響提供了科學依據(jù)，并強調(diào)景觀格局和背景降水變化對厘清作物生長對水循環(huán)反饋的重要性。
圖1. 2001-2020年東北地區(qū)農(nóng)田生長季蒸散 (mm·d？1/a, a),、降水 (mm·d？1/a, b)與土壤水分 (m3·m？3/a, c)變化趨勢.
圖2. 2001-2020年東北地區(qū)農(nóng)田生長季蒸散、降水和土壤水分變化趨勢核密度圖（農(nóng)田變綠：橙色，控制實驗：藍色）
研究成果于近期以“Increased background precipitation masks the moisture deficit caused by crop greening in Northeast China”為題在Journal of Hydrology上發(fā)表，由中科院東北地理所于靈雪副研究員等共同完成。該研究得到了中國科學院戰(zhàn)略先導專項（XDA28080503）、國家自然科學基金、中國科學院青年創(chuàng)新促進會、中國科學院“十四五”網(wǎng)絡(luò)安全和信息化發(fā)展規(guī)劃項目的資助。
論文信息如下：
Lingxue Yu, Xuan Li, Kun Bu, Fengqin Yan, Shuwen Zhang, Tingxiang Liu.Increased background precipitation masks the moisture deficit caused by crop greening in Northeast China. Journal of Hydrology, 2023. https://doi. org/10.1016/j.jhydrol.2023.129857.
Lingxue Yu, Ye Liu, Jiuchun Yang, Tingxian Liu*, Kun Bu, Guangshuai Li, Yue Jiao and Shuwen Zhang. Asymmetric daytime and nighttime surface temperature feedback induced by crop greening across Northeast China, Agricultural and Forest Meteorology, 2022: 325. 109136. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.109136
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