在全球變暖背景下，極端氣候事件的發(fā)生頻率、強度及持續(xù)時間不斷增加，已對陸地生態(tài)系統(tǒng)功能構成嚴峻威脅。盡管大量研究將生態(tài)系統(tǒng)的響應歸因于同期的極端氣象異常，但日益累積的證據(jù)表明，生態(tài)系統(tǒng)響應同樣受到前期氣象條件的調(diào)控。這些滯后的影響可能源于土壤水記憶，植物的生理適應、損傷累積、延續(xù)效應與結構過沖效應等多重機制，統(tǒng)稱為生態(tài)系統(tǒng)的記憶效應。然而，由于相關機制的多樣性與復雜性，記憶效應的作用方向、影響強度及持續(xù)時間仍存在較大不確定性，從而顯著制約了在氣候變化背景下對未來生態(tài)系統(tǒng)功能變化的準確評估與預測。

針對這一科學問題，北京大學張堯研究員團隊基于全球通量站點的觀測數(shù)據(jù)，構建了時間感知的可解釋機器學習框架，系統(tǒng)解析并量化了極端事件中氣象異常對生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的同期效應與滯后效應。研究發(fā)現(xiàn)，極端事件期間，前期氣象異常對生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力異常的貢獻高達38.2%，其中降水的滯后影響最為顯著，其次為氣溫和蒸汽壓虧缺。進一步分析表明，極端事件的影響強度與記憶效應的持續(xù)時間密切相關，由長期氣象異常調(diào)控的極端事件造成的生產(chǎn)力損失顯著大于短期氣象異常驅(qū)動的事件（圖1），其中半干旱生態(tài)系統(tǒng)表現(xiàn)出最大的生產(chǎn)力損失以及顯著的記憶效應。

該成果首次在全球尺度上定量評估了極端事件期間前期氣象異常對生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的滯后效應，為理解氣候變化背景下生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性、碳匯功能及植被–土壤–大氣之間的復雜反饋機制提供了重要科學依據(jù)。近期該成果以“Large contribution of antecedent climate to ecosystem productivity anomalies during extreme events”為題發(fā)表在Nature Geoscience。這是張堯課題組繼結構性過沖（2021，Nat Eco Evo）,干旱滯后影響（2025，Nat Clim Chang）等研究之后，對生態(tài)系統(tǒng)記憶效應的進一步探索。北京大學城市與環(huán)境學院博士研究生邱靖皓為論文第一作者，張堯研究員為論文通訊作者。合作者包括加州大學伯克利分校Trevor F. Keenan教授，哥倫比亞大學Pierre Gentine教授、Mitra Cattry博士，新加坡國立大學羅翔中助理教授，北京師范大學周沙研究員，以及北京大學樸世龍院士等。該研究成果得到國家自然科學基金（42371096, 42141005）和國家重點研發(fā)計劃（2023YFF0805702）的資助。

圖1 不同滯后模式下生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力異常分布

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https://doi.org/10.1038/s41561-025-01856-4

https://doi.org/10.1038/s41559-021-01551-8

https://doi.org/10.1038/s41558-025-02273-6