众多研究已经指出随着CO2浓度的不断升高，植被阻抗将不同程度的增大，进而影响陆面水文过程和干旱过程。然而，在以往关于中国历史和未来干湿变化研究中，表面阻抗对CO2浓度升高的响应并未受到足够的重视，这可能造成对干湿变化机理的理解出现偏差。因此，考虑表面阻抗对CO2浓度的响应，重新认识和理解中国历史和未来干湿变化是十分有必要的。NUIST陆气相互作用团队孙善磊教授、陈海山教授及合作者利用改进的FAO56 Penman-Monteith潜在蒸散发模型（引入了表面阻抗对CO2浓度的响应）和scPDSI干旱指数，并基于敏感性试验的多因子联立求解法，归因分析了中国历史(1965–2011)和未来(2019–2098)干湿度变化。相关成果发表于Global and PlanetaryChange。主要结论如下：
1 历史和未来中国干湿变化特征
区域尺度上，除少数流域不显著变干外，历史时期中国及其他流域均变湿，其中中国、西北诸河流域和淮河流域趋势显著（图1a）。尽管如此，历史时期的干湿变化表现出明显的区域性差异。中国西部和东部（除东北部分地区）均变湿，约占全国面积的71%，其中西部和淮河流域变湿显著且最为明显（> 0.04/yr；图1b）。相应地，其他地区均变干，但仅有4.6%的地区显著变干。
图1历史时期年scPDSICO2趋势。a. 中国及十大流域区域平均年scPDSICO2趋势（“*”表示趋势显著）。b. 年scPDSICO2趋势的空间分布（打点区域表示趋势显著）。
就未来不同气候情景而言，中国和大部分流域均显著变湿，且随CO2浓度排放的增加而趋势增大（图2a、2c、2e和2g）。总体而言，各情景均显示约80%（20%）的地区变湿（变干），其中有59%以上（16%以下）地区的趋势显著。不同情景间干湿变化的空间分布存在或多或少的差异（图2b、2d、2f和2h）。SSP1-2.6（SSP2-4.6）情景下，变干区域主要出现在西北诸河流域的西北部、中国东部的中部（东部，除东北地区）；SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下，变干区域主要发生在东南部。总体而言，变湿明显的地区主要出现在青藏高原地区。
图2未来不同气候情景下年scPDSICO2趋势。a、c、e、g分别为SSP1–2.6、SSP2–4.5、SSP3–7.0、SSP5–8.5情景下中国及十大流域区域平均年scPDSICO2趋势（“*”表示趋势显著）；b、d、f、h分别为SSP1–2.6、SSP2–4.5、SSP3–7.0、SSP5–8.5情景下年scPDSICO2趋势的空间分布（打点区域表示趋势显著）。
2 历史和中国干湿变化归因分析
为了理解干湿变化机理，量化了降水（PR）、CO2、相对湿度（RH）、净辐射（RN）、温度（T）、风速（WND）对历史和未来中国年scPDSICO2趋势的贡献，通过对比各因子贡献甄别出了主控因子（即对年scPDSICO2趋势贡献最大的因子）。历史时期时，中国的变湿可以归咎于PR的增加；区域尺度上，除黄河流域外，其他流域的主控因子均为PR或WND（图3）。空间上，PR主导了62.2%的地区的干湿变化，主要位于西部、中南部以及东部沿海地区、辽河流域北部；WND主导了23%地区的干湿变化，主要出现在中北部、松花江流域以及东部流域的部分地区；其他地区均显示主控因子为T或RN，仅占全国面积的12.3%（图4）。
图3PR、CO2、RH、RN、T、WND对历史时期中国和十大流域区域平均年scPDSICO2趋势的贡献及主控因子。星号表示主控因子。
图4历史时期年scPDSICO2趋势的主控因子。
不同未来气候情景下，中国的变湿均由降水变化所致；除部分流域外，干湿变化均归咎于PR（图5）。各个情景下，绝大部分（>79%）地区的干湿变化受PR主导；而其他地区则由T或RN主导，面积占比在20%左右，其中在SSP1-2.6（SSP2-4.5）情景下T或RN主要位于西北诸河流域的西北部和东部的中部地区（东部除东北地区），SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下主要出现在东南部（图6）。
图5PR、CO2、RH、RN、T、WND对未来中国和十大流域区域平均年scPDSICO2趋势的贡献及主控因子。星号表示主控因子。
图6未来年scPDSICO2趋势的主控因子。
3 CO2效应对归因结果的影响
为进一步分析CO2效应对干湿变化归因结果的影响，研究还归因分析了不考虑CO2效应时scPDSI（scPDSInoCO2）的趋势（图7）。尽管历史时期主控因子的空间分布差异不大（图4和图7a），但各主控因子的面积占比却不同，总体而言，4.8%的地区发生了主控因子转变。就未来，scPDSICO2和scPDSInoCO2趋势的主控因子无论在空间分布上还是面积占比上都发生了或多或少的变化。较scPDSICO2趋势的主控因子，SSP1-2.6下更多（少）的地区显示scPDSInoCO2趋势可归因于RN（T和PR），共有9.8%的地区发生了主控因子转变；SSP2-4.6下更多（少）地区显示主控因子为RN和T（PR），总计34.6%的地区发生了主控因子转变；SSP3-7.0和SSP5-8.5下更多（少）地区显示主控因子为T（PR），总计42%的地区发生了主控因子转变。以上结果说明考虑表面阻抗对CO2浓度的响应，对于归因历史和未来干湿变化是十分必要和重要的。
图7历史和未来年scPDSInoCO2趋势的主控因子。
相关文章：
Shanlei Sun, Rongfan Chai, Yifang Zhang, Jia Wang, Zaoying Bi, Jinjian Li, Botao Zhou,Haishan Chen. 2024. On the attribution of historical and future dryness/wetness changes in China incorporating surface resistance response to elevated CO2.Global and Planetary Change, 234: 104380. doi:10.1016/j.gloplacha.2024.104380.
