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探讨了中国半干旱地区降水对陆地生态系统碳通量的时间累积和滞后效应(含详细代码及解释)
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2025-08-24
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内容概要:本文探讨了中国半干旱地区降水对陆地生态系统碳通量的时间累积和滞后效应。研究利用兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)的观测数据,结合遥感数据和碳通量模拟数据,定量评估了碳通量对降水的滞后响应。研究发现,净生态系统交换量(NEE)和总初级生产力(GPP)对累积降水(APRE)的平均滞后响应约为42天。考虑时间累积和滞后效应时,APRE对NEE和GPP的直接和间接效应分别增加了0.37和0.58。前期APRE主要通过直接影响当前碳通量,而0.1米深度的土壤含水量(SWC)的影响则主要通过前期APRE的记忆效应间接作用于碳通量。研究还通过多种方法验证了这些发现,如区域尺度验证、特征重要性分析、多变量动态分析和非线性关系分析,并提出了未来的研究方向和优化建议。 适用人群:从事生态学、气候变化研究的科研人员,以及对半干旱地区碳通量感兴趣的学者和学生。 使用场景及目标:①理解半干旱地区碳通量对降水的时间累积和滞后效应;②评估不同时间尺度下降水对碳通量的影响;③改进陆地生态系统模型,提高碳通量预测的准确性;④为生态管理和气候变化研究提供科学依据。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和实证研究,还通过Python代码实现了数据模拟、滞后效应分析、路径分析等,便于读者复现实验结果并进行进一步研究。此外,文中还讨论了研究的局限性和未来可能的研究方向,强调了多源数据融合、过程模型开发和气候变化情景预测的重要性。
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复现论文或解答问题,以下是详细可运行代码及其解释
# 论文复现与分析
## 1. 论文标题
**Temporal accumulation and lag effects of precipitation on carbon fluxes in
terrestrial ecosystems across semi-arid regions in China**
中文翻译:中国半干旱地区降水对陆地生态系统碳通量的时间累积和滞后效应
## 2. 内容概要(不超过 200 字)
该研究探讨了中国半干旱地区降水(PRE)对碳通量的时间累积和滞后效应。研究利用兰州大学
半干旱气候与环境观测站(SACOL)的观测数据,结合遥感数据和碳通量模拟数据,定量评估了
碳通量对降水的滞后响应。研究发现,净生态系统交换量(NEE)和总初级生产力(GPP)对累积
降水(APRE)的平均滞后响应约为 42 天。考虑时间累积和滞后效应时,APRE 对 NEE 和 GPP
的直接和间接效应分别增加了 0.37 和 0.58。研究还发现,前期 APRE 主要通过直接影响当前
碳通量,而 0.1 米深度的土壤含水量(SWC)的影响则主要通过前期 APRE 的记忆效应间接作用
于碳通量。
## 3. 论文复现代码及解释
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

import statsmodels.api as sm
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from scipy import stats
# 1. 数据准备与预处理
# 假设我们已经从 SACOL 观测站获取了降水、土壤含水量和碳通量数据
# 这里我们模拟生成一些数据用于演示
# 设置随机种子保证可重复性
np.random.seed(42)
# 生成模拟数据:5 年的日数据 (365*5=1825 天)
days = 1825
time = pd.date_range(start='2015-01-01', periods=days, freq='D')
# 模拟降水数据 - 遵循泊松分布(降水事件是离散的)
precipitation = np.random.poisson(0.2, days)
# 添加季节性模式
seasonal_pattern = np.sin(2 * np.pi * np.arange(days) / 365) * 0.5 + 1
precipitation = precipitation * seasonal_pattern
# 添加一些极端降水事件

extreme_indices = np.random.choice(days, size=30, replace=False)
precipitation[extreme_indices] += np.random.randint(5, 20, size=30)
# 模拟土壤含水量(SWC) - 受降水影响但有滞后效应
swc = np.zeros(days)
for i in range(1, days):
swc[i] = 0.7 * swc[i-1] + 0.1 * precipitation[i] # 滞后和衰减效应
# 模拟碳通量(GPP 和 NEE) - 受降水和 SWC 影响
gpp = np.zeros(days)
nee = np.zeros(days)
for i in range(30, days): # 前 30 天作为预热期
# GPP 受当前和前期降水影响(滞后效应)
gpp[i] = (0.3 * precipitation[i] +
0.2 * precipitation[i-7] + # 1 周前降水
0.1 * precipitation[i-14] + # 2 周前降水
0.05 * precipitation[i-30]) # 1 月前降水
gpp[i] += 0.5 * swc[i] # 受当前土壤含水量影响
# NEE 计算(假设为 GPP 和呼吸作用的平衡)

nee[i] = -gpp[i] + 0.2 * swc[i] + np.random.normal(0, 0.1)
# 添加随机噪声
gpp += np.random.normal(0, 0.2, days)
nee += np.random.normal(0, 0.2, days)
# 创建 DataFrame
data = pd.DataFrame({
'Date': time,
'Precipitation': precipitation,
'SWC_0.1m': swc,
'GPP': gpp,
'NEE': nee
})
data.set_index('Date', inplace=True)
# 2. 计算累积降水(APRE)
# 使用不同时间窗口计算累积降水
windows = [7, 14, 30, 60, 90] # 1 周、2 周、1 月、2 月、3 月
for w in windows:

data[f'APRE_{w}d'] = data['Precipitation'].rolling(window=w, min_periods=1).sum()
# 3. 滞后效应分析
def calculate_lag_correlation(data, target, predictor, max_lag=60):
"""计算目标变量与预测变量在不同滞后时间下的相关系数"""
lags = range(0, max_lag+1)
correlations = []
p_values = []
for lag in lags:
# 将预测变量滞后
shifted = data[predictor].shift(lag)
# 计算相关性
corr, p = stats.pearsonr(shifted.dropna(), data[target][lag:])
correlations.append(corr)
p_values.append(p)
return lags, correlations, p_values
# 计算 GPP 与 APRE_30d 的滞后相关性
lags, gpp_corrs, gpp_p = calculate_lag_correlation(data, 'GPP', 'APRE_30d',
max_lag=90)
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