Nature Climate Change｜旱地生态系统功能突变的可预测性

1.核心概念

雨用效率 （Rain-Use Efficiency, RUE）是指植被净初级生产力（NPP）与降雨量的比值，反映了生态系统将降雨转化为生物量的能力。在干旱区，由于降雨是限制植被生长的主要因素，RUE被广泛用于衡量生态系统功能的稳定性和对水资源的利用效率。当RUE出现突变时，通常意味着植被对降雨的响应发生了显著变化，这可能是生态系统功能急剧变化的早期预警信号（图1）。通过监测RUE时间序列的趋势变化，研究者可以识别生态系统是否正接近临界点，从而为干预和管理提供依据。

时滞自相关 （Autocorrelation at Lag-1, AC1）是量化时间序列中某一状态与其前一时刻状态之间相关性的指标，用于评估生态系统的恢复力。当生态系统遭受干扰后，通常会通过自然过程逐渐恢复到稳定状态。然而，当系统接近临界点时，其恢复速率会显著减慢，自相关值（AC1）随之增加，这种现象被称为临界减速（Critical Slowing Down）。因此，AC1的趋势变化可以作为生态系统功能急剧变化的早期预警信号，尤其是在遥感数据和气候数据中，AC1已被证明是预测生态系统失稳的有效指标。

（1）机器学习助力干旱区生态系统变化的早期预警

文章的主体部分围绕如何预测干旱区生态系统功能的急剧变化展开，特别探讨了机器学习方法在早期预警系统中的应用。研究聚焦于Sudano-Sahel干旱区，这一地区因水资源匮乏和人类活动压力而尤为脆弱。文章以增强回归树（Boosted Regression Trees, BRT）模型为核心方法，结合多个生态和环境变量，探索了生态系统功能急剧变化的关键驱动因素和风险分布（图2）。

研究中，作者将生态系统变化的预测框架分为三个主要方面：数据整合、模型构建和结果分析。在数据整合部分，研究利用了全球植被动态数据（如GIMMS NDVI）和降雨数据（如CHIRPS），通过时间序列分析提取关键指标，包括植被动态的标准差、降雨长期趋势以及雨用效率（RUE）等。特别地，时滞自相关系数（AC1）被用作衡量生态系统恢复力的核心指标，揭示系统接近临界点时的变化信号。此外，研究还整合了土壤特性（如氮含量）、人口密度等变量，以捕捉人类活动对生态系统的潜在影响。

模型构建部分，作者利用BRT模型分析了多个变量对生态系统变化的综合作用。与传统单指标预测方法不同，BRT模型通过整合多种数据源，能够捕捉变量之间的复杂相互作用，从而更准确地预测生态系统功能的变化风险。研究通过时间交叉验证验证了模型的可靠性，结果显示，模型能够以超过75%的准确率预测生态系统的急剧变化。研究发现，降雨长期减少和变率增加是驱动生态系统功能变化的主要因素，而土壤特性和人口密度则进一步加剧了区域生态系统的脆弱性。

在结果分析部分，作者利用模型预测结果绘制了区域生态风险地图，展示了未来几年内最有可能发生急剧变化的高风险区域。这些风险主要集中在Sudano-Sahel地区的南部地带，尤其是降雨趋势显著减少的区域。研究还发现，相邻区域发生变化的概率显著增加了生态系统失稳的风险，这表明生态系统的空间相互作用在变化过程中具有重要影响。

（2）预测Sudano-Sahel地区生态系统功能急剧变化

文章详细阐述了研究团队如何通过机器学习方法预测干旱区生态系统的功能变化。研究以Sudano-Sahel地区及其周边水资源有限的生态系统为研究范围，聚焦于干旱区生态系统在受到长期环境压力和气候变化驱动下可能发生的突变。

研究采用了增强回归树（Boosted Regression Trees, BRT）模型，通过整合多种--变量，包括植被动态（如NDVI趋势和变率）、降雨动态（如长期降雨趋势和降雨变率）、时滞自相关系数（AC1）的趋势强度、人口密度、土壤特性等，来构建预测框架。这种多变量方法的优势在于，能够捕捉生态系统功能急剧变化的复杂驱动因素，而不仅仅依赖于单一的恢复力或降雨指标。

模型的训练基于历史上已发生的生态系统急剧变化事件，通过时间交叉验证的方法，确保模型可以预测未来的突变风险。研究发现，当使用一至三年的时间跨度进行预测时，模型在准确性、召回率和精确率上表现稳定，能够正确预测超过72%的历史突变事件，且在多数情况下具备较高的精确率（76.6%）。研究还显示，随着预测时间跨度的延长（例如超过四年），模型的性能会有所下降，这表明短期预测对干旱区生态系统管理的实用性更强。

通过对模型输入变量的重要性分析，研究揭示了降雨长期减少趋势和高降雨变率是主要的风险驱动因素。同时，人口密度、土壤氮含量以及植被变率等因素也显著影响了生态系统对未来变化的敏感性。通过结合这些变量，研究团队绘制了预测2025年Sudano-Sahel地区生态系统急剧变化可能性的风险地图。结果表明，该区域南部的某些地区（如科特迪瓦北部和加纳中部）显示出较高的突变可能性，这些地区长期受到降雨减少和高降雨变率的共同影响。

这一部分研究不仅证明了机器学习在生态系统功能预测中的潜力，还为制定区域性的保护与管理策略提供了数据支持。模型预测的高风险区域可以帮助政策制定者优先保护生态脆弱性较高的地区，从而优化干旱区生态系统的可持续利用。

（2）预测Sudano-Sahel地区生态系统功能急剧变化

文章探讨了增强回归树（Boosted Regression Trees, BRT）模型在预测干旱区生态系统功能急剧变化中的应用。研究以Sudano-Sahel区域为重点，利用多年的植被和降雨数据，结合关键环境与社会变量，构建了一个能够预测未来生态风险的模型。

研究中，BRT模型通过整合多种数据来源，包括归一化植被指数（NDVI）、降雨时间序列、土壤特性和人口密度等，提取出影响生态系统稳定性的关键变量。这些变量的选择旨在捕捉生态系统在遭受长期或短期压力后可能发生的变化模式。其中，降雨长期趋势的减少和变率的增加是主要的预测因子，因为它们显著影响植被的健康状态和雨用效率（RUE）。

为了确保预测的准确性，研究团队采用了时间交叉验证方法，对模型进行训练和测试。结果表明，BRT模型能够以超过75%的精度预测生态系统功能的急剧变化，并能在突变发生前三年提供准确的预警。与传统的基于单变量（如时滞自相关系数）的预测方法相比，BRT模型通过结合多种变量，提高了对复杂生态系统动态的捕捉能力。

在预测模式下，研究团队利用模型生成了一张2025年的生态风险地图（图3），标识了Sudano-Sahel区域内未来可能发生急剧变化的高风险区域。这些高风险区域的特点包括降雨减少趋势显著、高降雨变率以及较高的人类活动压力。研究指出，尽管这些区域表现出较高的风险水平，但具体是否发生突变还取决于未来几年中当地的降雨条件和人为干扰。

图 2 BRT 模型性能和预测变量的边际效应图

a ， BRT 和 logistic 回归 （ LOG ） 模型性能。 b ， BRT 模型对不同交货时间的敏感性。在 a 和 b 中，评估重复了十次 ; 数据以标准差±平均值表示。不同的字母表示根据 Kruskal-Wallis 和 Dunn 事后检验，组间显着（ P < 0.05 ）差异。 c – f ，降雨 SD （ c ）、降雨长期趋势 （ d ）、 NDVI SD （ e ）和 AC1 趋势强度（ f ）的边际效应图。 LOESS 方法用于推断趋势（蓝色）曲线。

通过这种机器学习方法，研究不仅实现了对生态系统变化的精准预测，还为全球干旱区的早期预警系统建设提供了强有力的科学支持。这一模型及其预测结果可用于帮助政策制定者识别脆弱区域，优先分配资源以实施保护措施，从而推动生态系统的可持续利用和气候变化适应策略。

图 3 2025 年发生突变风险增加的地区。

该地图表示 2025 年的突然转变概率，由 BRT 模型以三年的提前期训练并使用截至 2022 年的 NDVI 和降雨数据（方法）估计。

2.1数据解析

2.2 方法解析

（1）增强回归树（Boosted Regression Trees, BRT）

增强回归树是一种基于机器学习的模型，通过组合多个决策树提高预测精度，在生态系统功能变化研究中表现出强大的适用性。BRT模型的核心思想是采用迭代的方式，逐步优化预测结果，每次迭代都会关注之前模型未能准确预测的数据点，从而增强整体模型的性能。在这篇文章中，研究者利用BRT模型预测干旱区生态系统功能的急剧变化，通过引入多种变量（如植被动态、降雨趋势与变率、土壤特性和人口密度等），探索影响生态系统稳定性的关键因素。

为了处理数据的不平衡性和复杂性，BRT模型在每次迭代中使用权重调整机制，赋予之前预测错误样本更高的权重，从而保证模型能够更关注难以预测的情况。此外，模型还采用了数据采样和变量随机选择的策略，通过限制每次迭代中使用的样本和变量比例，降低了模型过拟合的风险，同时提高了对不同数据分布的鲁棒性。

在实际应用中，研究团队利用时间序列数据对模型进行训练，结合时间交叉验证方法，评估模型在不同时间段内的预测表现。结果表明，BRT模型不仅能够精准预测生态系统的急剧变化，还能提供未来数年的生态风险评估。这种多变量分析的优势在于，当单一变量无法识别风险时，其他相关变量可以提供补充信息，从而提高预测的可靠性。

在本研究中，BRT模型最终生成了未来高风险区域的概率地图，显示出Sudano-Sahel地区内哪些区域更容易在气候变化和人类压力的共同作用下发生急剧变化。相比传统的统计方法，BRT模型的显著优势在于其非线性建模能力和对变量交互效应的敏感性，为研究复杂生态系统提供了更高的精准度和解释力。

（2）关键指标分析

关键指标分析是本文用于预测生态系统功能急剧变化的重要方法之一，主要通过识别生态系统恢复力和稳定性变化的早期信号，为区域生态风险评估提供科学依据。在这项研究中，两个核心指标——雨用效率（Rain-Use Efficiency, RUE）和时滞自相关系数（Autocorrelation at Lag-1, AC1）成为关键的分析工具。

雨用效率是指植被净初级生产力与降雨量的比值，用于衡量生态系统对水资源的利用效率和生产力变化。当生态系统功能发生变化时，RUE的时间序列会表现出显著的趋势变化或突变，揭示生态系统的功能状态是否正在接近临界点。这一指标尤其适用于干旱区，因为降雨是限制植被生长的主要因素，因此RUE变化可直接反映降雨与植被之间关系的变化，从而作为生态系统功能失稳的代理信号。

时滞自相关系数则用于捕捉生态系统恢复力的变化。当生态系统受到扰动时，其自我恢复的能力会受到削弱，从而导致系统对小幅度干扰的反应变得更为迟钝。这种现象被称为临界减速（Critical Slowing Down）。通过分析AC1的时间序列趋势，可以识别生态系统是否正在逐渐接近临界点。当AC1的值呈上升趋势时，通常表明系统的恢复速度在减慢，失稳风险增大。

此外，研究还结合了降雨长期趋势和变率的分析，这些因素与植被动态（如NDVI标准差）一起被用作补充指标，以更全面地评估生态系统的稳定性和敏感性。通过将RUE和AC1与其他关键变量结合，研究能够更加准确地捕捉生态系统功能的潜在变化路径，从而提高了对干旱区生态系统急剧变化的预测能力。这种多变量的关键指标分析方法不仅拓展了生态风险评估的维度，也为未来区域生态保护策略的制定提供了重要的科学支持。

2.3 研究结论

（1）研究表明，干旱区生态系统的急剧变化主要受到降雨长期减少趋势和高降雨变率的驱动。这些变化会削弱植被的稳定性，并显著提高系统失稳的风险，尤其是在Sudano-Sahel区域内。这一发现强调了水资源在维持干旱区生态系统功能中的核心作用。

（2）增强回归树（BRT）模型在预测生态系统功能急剧变化方面表现出色，能够以超过75%的精度在变化发生前三年提供早期预警。相比传统的单变量方法（如基于时滞自相关系数的预测），BRT模型通过整合多变量（包括植被动态、降雨趋势、土壤特性和人口密度等），显著提高了预测的可靠性和适用性。这种多变量分析的方法能够捕捉生态系统中复杂的交互作用，为精准识别高风险区域提供了强有力的工具。

（3）研究还生成了一张2025年的生态风险地图，标识出Sudano-Sahel区域内的高风险区域，例如科特迪瓦北部和加纳中部。这些区域具有降雨减少和高降雨变率的特点，是未来生态系统变化的潜在热点。然而，研究也指出，高风险并不等同于一定会发生变化，这些预测是基于现有条件的风险评估，具体结果还将取决于未来的降雨动态和人为干扰强度。

（4）研究强调了机器学习方法在生态系统管理中的重要性，这种方法不仅为科学家提供了一个评估生态系统健康状态的强大工具，还为政策制定者优先保护脆弱区域、制定适应气候变化的策略提供了科学支持。这项研究为全球干旱区的生态保护和可持续发展提供了宝贵的参考，助力实现联合国可持续发展目标，尤其是减少贫困、消除饥饿和保护陆地生态系统等目标。

1.Easterling, D. R. et al. Climate extremes: observations, modeling, and impacts. Science 289, 2068–2074 (2000).

2. Fan, L. et al. Satellite-observed pantropical carbon dynamics. Nat. Plants 5, 944–951 (2019).

3. Berdugo, M., Kéfi, S., Soliveres, S. & Maestre, F. T. Plant spatial patterns identify alternative ecosystem multifunctionality states in global drylands. Nat. Ecol. Evol. 1, 0003 (2017).

END

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