干旱区生态系统中的蒸散发（ET）在调节区域水分与能量平衡以及全球变暖和干旱区持续扩张背景下的碳循环中发挥关键作用。然而，当前缺乏关于生态系统对气象变化与植被变化耦合响应的系统性评估，这限制了对ET调控过程的全面理解。研究人员通过分析中国干旱区森林、草地、湿地和荒漠生态系统于2020–2022年采集的30个站点年涡度协方差（eddy covariance，EC）数据，量化了ET响应阈值，并在气象—植被框架下识别了其调控路径。结果表明，年均ET从荒漠的147 mm到森林的541 mm不等，整体表现为森林 > 草地 > 湿地 > 荒漠，同时对环境因子呈现明显的非线性响应。气温（TA）与降水（P）是干旱区各生态系统ET的关键驱动因子。森林与草地中的ET在中等热力条件下即可被激活，而湿地与荒漠则需要更高的热量积累。尽管P阈值处于相似的相对位置，但荒漠对中小型脉冲降水作出响应，而草地则依赖于更大事件量的累积。结构方程模型（SEM）与方差分解分析进一步表明，植被对气象强迫的敏感性从森林和湿地向草地和荒漠递减。与这一梯度一致，不同生态系统呈现出差异化调控路径：森林遵循“气象诱导—植被放大”路径，湿地表现为生理主导型模式，草地遵循P驱动路径，荒漠则受气象主导。上述结果说明，植被敏感性的差异有助于解释干旱区不同生态系统中ET控制机制由植被介导调节向更直接的气象强迫调节转变的过程。本研究不仅增进了对不同干旱区生态系统ET调控机制的理解，也为生态水文学（eco-hydrology）建模与适应性水资源管理策略的制定提供了关键阈值参数和机制性认识。
本文发表于《Agricultural and Forest Meteorology》，围绕干旱区蒸散发（ET）的生态系统差异、响应阈值及其级联调控机制展开系统研究。研究背景在于，干旱区约占全球陆地面积的41%，承载超过38%的人口，是对环境变化最敏感、最脆弱的区域之一。在气候变化与人类活动的双重压力下，干旱区范围持续扩展，水文过程增强，水资源短缺问题加剧。作为连接土壤—植物—大气连续体的重要过程，ET不仅决定区域水分循环与能量交换，还深刻影响碳循环及生态系统稳定性。已有研究表明，不同生态系统中的ET在季节振幅和年际稳定性上存在显著差异，且受到气象因子与植被因子的共同控制。然而，既有认识多聚焦于单一站点、单一生态系统或单一驱动因子，尚缺乏在统一框架下对多生态系统ET非线性响应阈值及其调控路径的系统比较。尤其是，气象因子与植被因子并非独立作用，而是通过“气象强迫—植被调节—ET响应”的级联结构共同塑造蒸散发变化，但植被敏感性如何介导这种级联过程、并决定不同生态系统ET的主导控制路径，仍缺乏定量证据。
基于此，研究人员以植被敏感性为核心切入点，依托中国西北干旱区典型生态系统的多站点通量观测，系统揭示森林、草地、湿地与荒漠ET对气象与植被变化的响应阈值，并解析不同生态系统中ET的级联调控模式。研究提出两个目标：其一，识别不同干旱区生态系统中ET对多类驱动因子的响应阈值；其二，分析气象因子与植被因子如何共同调控ET，并检验植被敏感性是否决定不同生态系统ET的主导控制路径。围绕这一问题，研究建立了跨生态系统比较框架，强调ET调控并非简单的气候驱动结果，而是受植被结构、植被生理特征及水热条件共同约束的非线性综合过程。
方法上，研究区域位于中国典型干旱区，横跨青藏高原、内蒙古高原与黄土高原交汇带，具有显著地理过渡性与生态过渡性。研究基于10个典型生态系统通量站点2020–2022年的30个站点年样本，覆盖森林、草地、湿地和荒漠四类生态系统。主要技术方法包括：利用涡度协方差（EC）观测ET及气象因子；比较不同生态系统中ET及环境变量的季节动态与年均差异；识别ET对气温（TA）、降水（P）等驱动因子的非线性响应阈值；采用结构方程模型（SEM）与方差分解分析，量化气象因子和植被因子的直接、间接作用及植被敏感性的相对强度。
在环境条件方面，研究首先指出，不同生态系统中的气象因子在三年尺度上总体呈单峰型季节变化，并集中于6–8月达到高值，但峰值大小与出现时间存在生态系统差异。荒漠在7月具有最高TA，湿地与荒漠在6月具有接近的全球太阳辐射（RG）峰值，降水峰值则因生态系统而异，湿地在5月达到较高水平，而草地在8月达到最大值。土壤含水量（SWC）方面，湿地长期维持较高水平，森林和草地则随P波动而变化。这一结果表明，干旱区不同生态系统具有显著差异化的水热背景，为后续ET阈值与调控机制分化提供了环境基础。
在“The variation patterns of ET across different ecosystems”部分，研究人员基于10个典型生态系统通量站点的原位观测发现，不同生态系统的年均ET存在显著差异，范围为147–541 mm，呈现森林 > 草地 > 湿地 > 荒漠的递减格局。该梯度表明，从森林到荒漠，随着水分亏缺加剧和P受限增强，群落结构逐步简化、植被覆盖下降，ET总体水平同步降低。该结果不仅刻画了不同干旱区生态系统的水分通量特征，也说明生态系统类型本身是ET空间差异的重要决定因素。
在ET响应阈值方面，研究的核心发现是：干旱区ET普遍受生态系统特异性响应阈值控制，并且这种阈值在不同生态系统之间显著不同。TA与P是跨生态系统最关键的驱动因子。森林和草地中的ET在中等热力条件下即可明显增强，说明这两类生态系统对热量积累的启动需求相对较低；相对而言，湿地和荒漠中的ET需要更高的热量积累才能被激活，反映出其水热耦合条件和植被生理过程对热量输入具有更高门槛。关于P，虽然不同生态系统中的阈值在相对位置上相似，但生态系统的事件响应方式并不一致：荒漠主要响应中小型脉冲降水，体现出脉冲驱动型水分利用特征；草地则更依赖较大降水事件的累积，说明其ET增强更需要持续或较强的水分补给。该结果显示，干旱区生态系统不仅存在共同的非线性阈值规律，而且不同生态系统在热量门槛与水分脉冲响应方式上具有明确分化。
在气象—植被级联调控方面，研究通过SEM和方差分解分析进一步揭示了不同生态系统间植被敏感性的梯度变化及其对应的调控路径。总体而言，植被对气象强迫的敏感性由森林和湿地向草地和荒漠逐渐减弱。这说明，在植被结构更复杂、植被功能更活跃的生态系统中，气象变化往往先作用于植被生理和结构过程，再由植被放大或调节后影响ET；而在植被稀疏、水分极端受限的生态系统中，植被的调节能力减弱，ET更直接地响应外界气象波动。
在具体路径上，森林表现为“气象诱导—植被放大”路径，即气象条件首先触发植被响应，再经由植被生理与结构效应进一步增强ET变化，体现出较强的植被介导调节特征。湿地则表现为生理主导型模式，说明植被生理活动在其ET调控中占据核心地位。草地遵循P驱动路径，表明在该类生态系统中，降水事件及其累积效应是ET变化的首要控制因子。荒漠则呈现气象主导路径，意味着其ET变化更多直接受气象因子控制，植被在其中的中介与放大作用相对有限。通过这一比较，研究人员证明了植被敏感性是解释不同生态系统ET主导控制机制差异的重要纽带，也是从“植被调控型”向“气象主导型”转变的关键机制。
讨论部分的核心在于，干旱区ET调控不能被简单归结为单一因子的线性作用，而应理解为气象条件、植被敏感性和生态系统结构共同作用下的非线性级联过程。研究强调，不同生态系统中植被敏感性的强弱决定了气象信号在传递至ET之前是否会经过显著的生物调节环节。当植被敏感性较高时，植被能够有效介导并放大气象变化对ET的影响；当植被敏感性较低时，ET则更趋向于直接受气象强迫控制。该框架不仅统一了解释不同干旱区生态系统ET差异的思路，也为未来生态水文学模型中纳入生态系统特异性阈值和植被敏感性参数提供了理论基础。研究意义在于，它为理解气候变化背景下干旱区水分循环的脆弱性及其生态系统反馈机制提供了机制性支撑，并可为适应性水资源管理提供具有可操作性的关键参数依据。
结论部分可译述为：本研究基于中国西北干旱区森林、草地、湿地和荒漠生态系统30个站点年的涡度协方差观测，系统探讨了ET对气象变化和植被变化的响应阈值及其级联调控机制。首先，尽管ET总量从森林到草地、湿地和荒漠呈现清晰递减梯度，但研究结果表明，干旱区ET受生态系统特异性响应阈值支配。进一步分析显示，TA和P是主要驱动因子，而植被对气象强迫的敏感性梯度决定了不同生态系统中ET的主导控制路径。森林和湿地表现出较强的植被调节特征，草地主要受降水驱动，荒漠则更多受直接气象强迫控制。总体而言，植被敏感性的生态系统差异有助于解释干旱区ET控制机制由植被介导向气象主导的转变。本研究加深了对不同干旱区生态系统ET调控过程的理解，并为生态水文模型优化及适应性水资源管理提供了重要依据。
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