基于可解释机器学习的藏东南草地植被返青期变化特征及多因素影响研究OA

物候-气候间具有复杂的响应机制,对草地植被返青期(SOS)的研究不仅是对草地植被本身生理特性的探索,更是对所在区域内生态系统发展与气候变化研究的基石。本研究基于归一化植被指数(NDVI)数据以动态阈值法提取的藏东南2001-2020年草地SOS数据,对其在该时段内时空变化特征进行分析并利用可解释机器学习方法(SHAP)揭示SOS变化的主导因素、量化分析多因素对的交互影响。结果表明:1)藏东南草地植被SOS 2001-2020年均值为135 d且空间分布差异明显。其年峰值出现为140 d。研究区中47.22%的草地植被SOS呈提前趋势,提前速率为0.54 d·a^(-1)。2)研究区内各草地类型SOS差异较大,刺芒(Arundinella setosa)草丛、蒿草(Carex myosuroides)高寒草甸、风毛菊(Saussurea japonica)稀疏植被灌丛与香青(Anaphalis sinica)高寒草甸为代表的草地SOS在变化态势中都将呈现出推迟趋势。3)2001-2020年间各因子存在不同程度的变化趋向,其中5月平均气温近年来升温明显,大多数区域生长季前降水量明显减少。4)各因素对物候返青期的影响存在明显的阈值效应,降水量、土壤水含量等水分条件对SOS影响最为显著(P<0.01)。5)影响区域物候返青期的各项因素间存在交互效应,降水量、土壤含水量与气温因素交互效应最为显著(P<0.01)。综上,水分条件是藏东南草地SOS变化的主导因素,各因素间的交互效应不可忽视。本研究结果可为揭示藏东南草地植被物候对气候变化的响应机制提供科学依据,并为区域草地生态系统的保护与管理提供参考。