中国西南地区作为我国乃至全球重要的碳汇热点区域，在气候变化背景下正经历着愈发频繁和剧烈的干旱侵袭。然而，在植被生产力下降的过程中，土壤干旱（低SM）与大气干旱（高VPD）究竟谁扮演了主导角色？其触发植被响应的临界点是多少？背后的影响路径又是怎样的？依然未知。针对上述问题，NUIST陆气相互作用团队孙善磊教授与其指导的博士研究生李小院以及合作者，基于长序列日光诱导叶绿素荧光（SIF）数据和ERA5-Land土壤水分以及相关气候变量，引入二维Copula函数与结构方程模型（SEM），系统量化了2001-2024年中国西南地区土壤与大气干燥度对植被生产力的影响。研究成果发表于ECOSYSTEMS。主要结论如下：
1.SWC地区SM和VPD主导区域的空间分布特征
通过计算SM（VPD）与SIF之间的Kendall相关系数发现：研究期内中国西南地区SM与SIF显著正（负）相关的区域占比高达80.4%（19.6%），而VPD与SIF显著正（负）相关的区域也占80.2%（19.8%），表明植被生产力对这两种胁迫均高度敏感。
利用二维Copula函数，分别构建了SM-SIF和VPD-SIF的联合概率分布，并基于条件概率最大化原则，判定了每个像元上SIF下降的主导因素是SM还是VPD：SM主导区，面积占比为90.8%，广泛分布于四川、广西、贵州南部、重庆西北部及云南大部分地区。VPD主导区，面积占比仅为9.2%，呈零星分布，主要集中在贵州北部和重庆东南部的农田密集区。
2.SM和VPD触发SIF降低的临界阈值
在SM和VPD各自主导的区域内，研究进一步提取了导致SIF显著下降（低于40%分位数）的SM和VPD阈值。SM绝对阈值和相对阈值的空间分布均呈现出明显的南北梯度，南部阈值较高，北部阈值较低。相比之下，VPD阈值则表现为由西南向东北逐渐增大，其绝对（相对）阈值通常在0.01至0.25 kPa（2–18%）之间。
研究还揭示了不同生物群落对干旱的独特响应：森林拥有最高的SM绝对阈值（均值0.42 m³/m³）和相对阈值（均值70%），意味着它们对土壤水分减少最敏感，即使在相对湿润条件下，SM轻微下降也可能导致生产力下降；同时其VPD绝对阈值最低（0.12 kPa）。草地的SM绝对和相对阈值最小（0.31 m³/m³和53%），表明其对土壤干旱具有较强的耐受性。农田呈现出最小的VPD相对阈值（35%），说明农田对大气干旱的敏感性极高。
3.SM和VPD导致SIF减少的影响机制
在SM和VPD主导区内，分别构建了结构方程模型（SEM），解析了气候变量通过影响SM和VPD，进而作用于SIF的直接与间接路径。结果表明：无论在哪种主导区，SM均能对SIF产生显著正向的直接影响，且在SM主导区这种效应尤为明显。VPD对SIF的影响则因地而异：在SM主导区，适度的VPD增加甚至可能微弱促进SIF；但在VPD主导区，高VPD则表现出强烈的负效应，直接抑制光合作用。短波辐射（Rs）在生长季对SIF普遍表现为抑制作用，意味着强光与干旱叠加可能加剧光合作用抑制。不同生物群落中，影响路径的强度差异显著，体现了植被生理生态策略的多样性。
综上所述，本研究系统量化了2001-2024年间，土壤和大气干旱（分别由SM和VPD表示）对中国西南植被生产力（由SIF表示）的差异化影响，并识别了其主导模式、临界阈值及潜在作用机制。本研究深化了对中国西南地区SIF下降主要驱动因素的理解，并提供了针对不同植被类型SM和VPD的阈值，这些阈值可为生态系统韧性评估提供依据，并指导制定减轻干旱对陆地碳吸收影响的策略，还有助于预判生产力下降趋势，并在干旱压力加剧的情况下支持制定有针对性的管理策略。
论文信息：Li, X., Ma, Q., Zhang, H., Sun, S.*, Ren, Y., Bi, Z., Liu, Y., Liu, Y., & Chen, H. (2026). Impacts of Soil and Atmospheric Dryness on Terrestrial Vegetation Productivity in Southwest China: Dominant Roles, Critical Thresholds, and Pathways. Ecosystems, 29, 52. https://doi.org/10.1007/s10021-026-01234-5
