全球变暖加剧了干旱的影响。南亚地区频繁遭受复杂水文气候因素驱动的干旱，这不仅会短期抑制植物生长，甚至可能影响整个生长季。持续的干旱胁迫还会对植被造成不可逆的损害，因此，探究植被对季节性干旱的敏感性差异至关重要。NUIST陆气相互作用团队张杰教授指导的2023级博士留学生Rafi Riaz，基于观测和多源卫星、融合、再分析等资料，通过综合多种植被指标和水文气候因子，研究了季节性植被-干旱敏感性特征。相关成果发表在国际期刊《Environmental Research Letters》上，主要结论如下：

1.南亚干旱和植被-干旱关系的空间分布

南亚地区植被生长对干旱强度的响应表现出显著的时空异质性，这种敏感性变化受区域生态系统多样性、植被物候特征及水分平衡动态的共同调控。具体表现为：（1）季节尺度上，春季植被萌发期，巴基斯坦20%（印度40%）的区域呈现植被生长与干旱显著正相关，表明印度南部、巴基斯坦及阿富汗北部植被具有春季耐旱特性；（2）夏季生长旺季，植被干旱响应范围从25%扩展至65%，反映季风降水对该时段水分胁迫的缓解作用减弱；（3）秋季成熟期，超过20%的陆地面积表现出显著干旱脆弱性，可能与水分储备耗竭有关。

不同植被指标对干旱的响应存在显著差异：生产力指标（GPP）在春季萌发期和夏季生长峰期的干旱响应最弱；而NIRv、PPI和SIF在所有生长季均表现出更高的敏感性。值得注意的是，植被-干旱敏感性呈现明显的季节递增特征（图1a），春季和秋季的影响范围分别达70%-80%，夏季约为60%，这种格局可能与植被生理需水期与水分供给的匹配程度有关。

图1. 干旱季节分布与植被对干旱的敏感性。(a)-(c)春季、夏季和秋季干旱指数（wscPDSI）的空间平均分布；(d)-(f)七种植被指标（NDVI、NIRv、PPI、FPAR、LAI、SIF和GPP）集合与干旱指数在三个物候阶段的Spearman相关性；(g)三个植被生长季植被对干旱易感区域比例（柱状图）。(d)-(f)图中的点表示通过95%置信度检验，插图展示三个季节时间尺度分布的频率（以总面积百分比表示）。

2. 植被对干旱及水文气候因子的敏感性分析

基于南亚生物群落七种植被指标的集合平均敏感性，系统评估了植被对干旱及四项关键水文气候因子的季节性响应（图2-3）。对干旱响应特征来看，春季萌发期，植被对干旱的敏感性显著高于夏季生长峰期和秋季，表现为大范围显著正敏感性，表明干旱强度减弱会促进植被生长。其中，印度东北部与巴基斯坦中部春季平均敏感性高达0.6，表明该时段植被-干旱耦合最强。

水文气候因子影响：春季至秋季，巴基斯坦至孟加拉国区域持续存在降水效应Pi增加抑制植被生长的显著正相关；春夏季节印度半岛及喜马拉雅南麓植被对Rn响应更显著，秋季响应减弱；植被对水汽压差（VPD）整体敏感性最低（-0.4~0.2），但印度中部与巴基斯坦北部存在区域热点；植被对VPD在春秋季呈现显著正敏感；对CO2在春季巴基斯坦北部表现出高敏感性。从季节异质性来看，水文气候变量对植被的影响存在显著季节差异：春季敏感性普遍高于夏秋季。研究揭示了南亚植被-干旱敏感性的季节性演变规律，并确定了wscPDSI、Pi、VPD、Rn和aCO2等关键影响因子的敏感热点区。

图2. 植被对干旱及四种气候因子的季节性敏感性。植被对(a)-(c) wscPDSI的干旱、(d)-(f)土壤湿度-温度耦合（Pi）、(g)-(i)饱和水汽压差（VPD）、(j)-(l)净辐射（Rn）、(m)-(o)大气CO2浓度的敏感性。正值表示植被生长随气候因子而增强，负值则表示植被生长受抑制。散点表示通过95%置信水平显著性检验。

图3. 南亚三大气候带（a）干旱-半干旱区、（b）热带-亚热带区及（c）湿润-半湿润区的植被-干旱敏感性年际分布。七种植被指标（NDVI、PPI、NIRv、FPAR、LAI、SIF、GPP及集合平均值）与气候因子及wscPDSI的关系。横轴表示春季、夏季和秋季的平均月份，纵轴量化敏感性程度。各曲线反映植被响应强度，阴影颜色越深表明干旱影响越显著。

3. 水文气候因子对植被-干旱敏感性的影响机制

结合Spearman相关系数分析,发现影响植被-干旱敏感性的主导因子为饱和水汽压差，其与植被-干旱敏感性呈最强，尤其在春夏季节；降水次之。净辐射和大气CO2浓度相关性较弱，空间变异对植被-干旱敏感性影响有限，为次要因子。春夏季节饱和水汽压差、净辐射与CO2共同解释89%-94%的敏感性变异。

不同土地覆盖类型的敏感性差异显著：高敏感类型包括非灌溉农田（NIC）与草原（GRL），其夏秋季敏感性显著增强；稀树草原（SAV）和常绿林（EGF）在生长季末期脆弱性突出。低敏感类型为灌木地（OSL）、水体（WAB）及湿地（WET），全季节保持较强韧性。面积占比显示，NIC（57.4%）和SAV（43.5%）为主导类型。研究建议重点针对非灌溉农田和草原制定季节性抗旱策略，尤其需缓解生长季末期水分胁迫（图4-5）。干湿条件的时空分异表明，区域适应性管理应结合气候-水分平衡特征进行优化。

图4. 八种土地覆盖类型下不同季节植被-干旱响应统计特征。(a) 面积占比（%），(b)春季、夏季、秋季植被-干旱敏感性差异。土地覆盖类型包括：NIC（非灌溉农田）、SAV（稀树草原）、ICL（灌溉农田）、EGF（常绿林）、GRL（草地）、OSL（开阔灌丛）、WAB（水体）和WET（湿地）。

图5. 研究区域（a）不同植被土地覆盖类型及（b）春、夏、秋三季气候干旱条件的空间分布。柱状图展示了八大类植被土地覆盖的面积占比情况，气候干旱条件通过1979-2023年季节性水平衡均值（降水-潜在蒸散发，P-PET）来表征干旱、半湿润和湿润分区，其中插图展示了各季节的经验概率分布。

4. 植被-干旱敏感性的季节性特征与机制解析

春季低敏感性的主要成因包括：温和的温度条件和充足的土壤水分支持植被早期生长，以及植物萌芽期对水分胁迫的天然适应能力。秋季高敏感性则源于降水减少和蒸散发增加共同导致的水分亏缺，表现为干旱生态系统生产力显著下降，其中土壤水分-大气需求失衡是关键胁迫因子。

水文气候动态分析表明：夏季是干旱热点期，印度北部与巴基斯坦地区出现负水平衡（降水减少+水汽压差升高），主要由于高蒸发需求加剧水分胁迫；同时存在春季干旱的延迟效应，使得夏季干旱强化最为显著。

水文气候驱动机制显示：饱和水汽压差是全年主导因子，春夏季节解释度达65%；降水成为夏季关键限制因子；高CO2浓度区域秋季敏感性增强（与气候胁迫产生拮抗效应）。多指标监测发现，GPP指标会低估短期干旱胁迫（较NDVI敏感性降低30%），建议结合结构型（NDVI）与功能型（SIF）指标构建综合评估体系。

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Rafi Riaz, Jie Zhang , Irfan Ullah, Akintomide Afolayan Akinsanola, Sidra Syed, Chemeda Tizazu Geremew, Kaleem Ullah and Muhammad Qasim.Seasonal contrast in dryland vegetation response to meteorological drought across South Asia. Environ. Res. Lett. 2025,20 084065.