摘要
水—热—碳通量是反映湖泊生态系统水碳循环的重要指标，而干旱等极端环境条件如何影响水—热—碳过程有待进一步明晰。基于鄱阳湖湖泊湿地观测研究站的涡动相关仪观测数据，分析了2022年鄱阳湖水—热—碳通量的变化规律及其对当年流域特大干旱事件的响应特征。结果表明：(1)在全年尺度上，潜热通量在7—9月偏高，峰值出现在8月，年均值为49.5 W/m2；显热通量在9—11月偏高，峰值出现在10月，年均值为10.6 W/m2。CO2通量呈明显的季节性变化，且碳源与碳汇伴随水位和净辐射等水文气象因素而转变，年均值为15.0 μmol/(m2·s)。(2)在日尺度上，显热通量和潜热通量基本同步，为午间单峰，CO2通量为夜间单峰。(3)极端干旱事件通过改变能量分配格局，显著加剧了湿地生态系统的碳源效应。干旱期间，潜热通量、显热通量和CO2通量分别增至历史同期均值的1.23、1.78和5.44倍。(4)相关性分析表明，气温、风速、净辐射、降雨、相对湿度、归一化植被指数和水位是影响水—热—碳通量的主要因子。逐步回归分析进一步揭示了不同时期和下垫面条件下各因子对通量的影响机制。极端干旱期间，下垫面为水体时，潜热通量、显热通量、CO2通量的影响因子重要性排序为：风速、气温＞相对湿度＞净辐射、水位；下垫面为洲滩时，潜热通量、显热通量、CO2通量的影响因子重要性排序为：气温＞风速＞归一化植被指数＞饱和水汽压差＞降雨。极端干旱事件主要通过气温、风速、净辐射的增加促使能量分配倾向于显热通量，并显著激发了CO2释放。本研究揭示了湖泊水—热—碳通量对极端气候事件的响应机制，可为未来气候变化背景下湖泊生态系统的响应预测提供科学依据。
Abstract
Surface water, heat and carbon fluxes are critical indicators of the water and carbon cycles in lake ecosystems in a changing climate. However, the impact of extreme environmental conditions, such as drought, on these processes is not fully understood. Lake Poyang, the largest freshwater lake in China, is also an internationally important wetland. It is not only a key node for regulating water resources in the Yangtze River Basin, but also plays an important role in the global carbon and water cycles. In 2022, consecutive meteorological drought events occurred in the Lake Poyang Basin during the summer and autumn, and the lake area experienced its most severe drought since 1949. This study adopted multi-year monitoring data from the eddy covariance instrument at the Lake Poyang Wetland Observation and Research Station. Located on the beach of Lake Poyang (29°27′N, 116°03′E), the station has continuously monitored the variation processes of water, heat and carbon fluxes in the lake since 2015. This study analyzed the variation patterns of the water, heat and carbon fluxes, and how they responded to the extreme drought event in Lake Poyang in 2022. The results showed that: (1) On an annual scale, the latent heat flux was relatively high from July to September, peaking in August, with an annual average of 49.5 W/m2. The sensible heat flux was relatively high from September to November, peaking in October, with an annual average value of 10.6 W/m2. The CO2 flux exhibited obvious seasonal variations, with the carbon source and carbon sink shifting in response to hydrometeorological factors such as the water level and net radiation. The annual average value of the CO2 flux was 15.0 μmol/(m2·s). (2) On a daily scale, the sensible and latent heat fluxes were essentially synchronous, exhibiting a single peak at noon, whereas the CO2 flux exhibited a single peak at night. (3) The extreme drought event significantly intensified the carbon source effect of the wetland ecosystem by altering the pattern of energy allocation. During the drought period, the latent heat flux, sensible heat flux and CO2 flux increased to 1.23, 1.78 and 5.44 times the average values for the same historical period, respectively. (4) Correlation analysis revealed that air temperature, wind speed, net radiation, precipitation, relative humidity, normalized difference vegetation index (NDVI) and water level were the main factors influencing the water-heat-carbon fluxes. Stepwise regression analysis further revealed the mechanisms by which various factors influenced the fluxes under different periods and underlying surface conditions. During the extreme drought period when the underlying surface was a body of water, the ranking of importance of the influencing factors for latent heat flux, sensible heat flux and CO2 flux was as follows: wind speed ＞ air temperature ＞ relative humidity ＞ net radiation ＞ water level. When the underlying surface was a beach, the ranking of importance of the influencing factors for latent heat flux, sensible heat flux and CO2 flux was as follows: air temperature ＞ wind speed ＞ NDVI ＞ vapor pressure deficit ＞ precipitation. The extreme drought event primarily promoted energy allocation to sensible heat flux by increasing air temperature, wind speed and net radiation, and significantly stimulated CO2 release. This study revealed the response mechanisms of water-heat-carbon fluxes in lakes to extreme climate events, providing a scientific basis for predicting the responses of lake ecosystems to future climate change.
Keywords
水—热—碳通量是反映生态系统水碳循环与气候变化的重要指标[1-4]。湖泊是全球气候系统和水循环的重要组成部分，对气候变化敏感，且对大尺度环流和降水的影响不容忽视[5]。湿地作为陆地生物圈碳库的最大组成部分，在全球碳循环中扮演重要角色[6]，研究其水—热—碳通量的变化规律具有重要意义。揭示湖泊水—热—碳通量的变化规律，尤其是在极端环境条件下的响应特征，是增强碳源—碳汇调节功能的重要前提，对实现“双碳”战略具有关键科学价值。
鄱阳湖作为我国最大的淡水湖和国际重要湿地，不仅是长江流域水资源调节的关键节点，还在全球碳循环和水循环中扮演着重要角色。鄱阳湖流域占长江流域9%的面积，向长江输送15.5%的水量[7]，影响长江中下游水资源、水环境、水生态和水安全。2022年鄱阳湖流域出现罕见夏秋季气象连旱事件[8]，湖区出现1949年以来最严重的干旱，星子水文站出现历史最低水位6.46 m（吴淞基面，下同）。鄱阳湖湿地生态系统遭受重创，沉水植被全军覆没，底栖动物损失惨重，鱼类和江豚处境堪忧，苔草等湿生植物生长期提前并快速衰老，越冬候鸟食物短缺[9]。
国内外对湖泊水热通量特征及影响因素已开展大量研究，如鄱阳湖[10-14]、太湖[15-16]、洱海[17-18]、青藏高原湖泊[19-23]、芬兰Valkea-Kotinen湖[24-25]、巴西Itaipu湖[26]等。然而，针对极端环境条件下湖泊水—热—碳通量响应机制的研究较少。本文基于鄱阳湖湖泊湿地观测研究站的涡动相关仪多年监测数据，分析2022年鄱阳湖特大干旱事件中湖泊水—热—碳通量的响应特征，为鄱阳湖水资源高效利用与生态环境保护、湖区碳源—碳汇调控、全球变暖与极端气候适应防控对策、碳达峰与碳中和等新时代国家重大战略需求提供研究案例与科学支撑。
1 研究方法
1.1 研究站点与观测仪器
鄱阳湖位于28°24′~29°46′N，115°49′~116°46′E（图1），处于亚热带湿润季风气候区。湖区多年平均气温为16.5~17.8℃，多年平均降水量为1542 mm，降水集中在4—9月，占全年降水的69.4%。主风向为北风和北偏西风。鄱阳湖年内水位变幅显著，呈现“高水是湖，低水似河”的特征。星子水文站是鄱阳湖的代表性测站，实测历史最高水位为22.63 m（2020年7月12日），历史最低水位为6.46 m（2022年11月17日），多年平均水位为13.29 m，历年年内水位变幅为7.67~15.05 m。当星子站水位＞17.00 m时为鄱阳湖丰水期，13.01~16.00 m为平水期，≤12.00 m为枯水期。16.01~17.00 m为平水期—丰水期的过渡期，12.01~13.00 m为枯水期—平水期的过渡期[27]。
图1鄱阳湖湖泊湿地观测研究站位置
Fig.1Location of Lake Poyang wetland observation and research station
根据湍流统计理论，利用涡动相关仪测量气象要素的脉动数据，计算相应脉动量的协方差，得到地表的水—热—碳通量。该方法原理严谨，可用于长期定位观测，目前被认为是进行湖泊、水库等内陆水体通量观测的最可靠手段，于20世纪90年代初在全球得到推广[28-31]。本研究采用鄱阳湖湖泊湿地观测研究站的涡动相关仪多年监测数据，该站位于邻近星子水文站的鄱阳湖洲滩上（29°27′N，116°03′E），自2015年起长期监测湖泊的水—热—碳通量变化过程。具体仪器包括：CO2/H2O红外气体分析仪、三维超声风速仪（EC150）和数据采集器（CR3000）等，安装在观测铁塔（地面高程14.5 m）的10 m高度平台上。观测系统数据为连续自动采集，采样频率为10 Hz，由数据采集器自动存储。净辐射仪（CNR4）用于观测辐射平衡的4个组分（向下、向上长波辐射，向下、向上短波辐射）以及地表净辐射。小气候系统仪器（HMP155A）用于观测气温、相对湿度和降水量。水热通量、辐射和小气候系统数据的输出步长为30 min。
1.2 通量数据处理方法
1.2.1 数据预处理与源区通量分布
首先对涡动相关仪获得的2015—2022年数据进行筛选和修正。采用EddyPro软件进行数据处理，包括：①数据筛选，用4倍标准差剔除野点，用信号强度和诊断值判断数据有效性；②应用平面坐标拟合方法进行倾斜修正；③频率损失修正；④显热通量的超声虚温修正；⑤用WPL方法进行密度效应修正。通过湍流谱分析、平稳性检验和总体湍流特征检验，进行数据质量控制，保留0（高质量）、1（中质量）评价等级的数据，输出步长为30 min的平均通量数据。
本研究采用通量足迹预测（FFP）的二维参数法[32]。该方法适用于长期监测，需要输入的参数包括：通量塔在地面以上的测量高度、奥布霍夫长度、横向速度波动的标准偏差、摩擦风速、边界层高度和粗糙度长度。有学者将广泛使用的Hsieh模型与Kljun模型进行对比，发现在迎风方向上，碳通量贡献峰值的位置有显著差异，而通量贡献区的形态、主风向与非主风向上的碳通量贡献区长度则无明显差异[33]。鉴于当通量贡献率为100%时通量源区接近无限，通常选择80%~90%的贡献率进行源区界定[32]。本研究足迹区域的空间范围在以水热通量塔为圆心，半径为1500 m的空间范围内，其下垫面范围在淹没期主要为水体，裸露期主要为洲滩植被。2022年主风向及通量源区分布如图2所示，全年风向及通量主要来自东北（NE）与西南（SW）方向。
图22022年鄱阳湖湖泊湿地观测研究站的主风向分布（a）及涡动相关仪的水—热—碳通量源区分布（b）
Fig.2Wind distribution (a) and flux source areas of eddy covariance system (b) at Lake Poyang wetland observation and research station in 2022
1.2.2 能量闭合分析
图3展示了通量源区（鄱阳湖洲滩湿地）2022年的能量闭合度分析结果。图中横轴为地表可用能量（即净辐射（Rn）与土壤热通量（G）之差，Rn-G），纵轴为涡动相关仪观测的显热通量（H）与潜热通量（LE）之和（LE+H）。散点图反映了30 min尺度上的能量分布关系，线性拟合回归斜率代表洲滩湿地能量平衡程度。结果显示，回归斜率为0.829，表明显热通量与潜热通量占地表可用能量的约82.9%，能量闭合度整体较好，该闭合度处于中等偏上的合理范围。此外，观测数据经过严格的数据质量控制与涡动协方差预处理，包括坐标旋转、WPL校正和数据筛选，有效降低了系统误差和通量低估风险。因此，该结果能够较为可靠地反映鄱阳湖洲滩湿地2022年地表能量平衡状况，为后续水热通量过程机制分析提供了坚实基础。
图3涡度相关仪观测的可利用能量（Rn-G）与潜热和显热通量之和（LE+H） 之间的能量闭合情况
Fig.3Enclosure of energy balance between available energy (Rn-G) and sum of latent and sensible heat fluxes (LE+H) obtained from the eddy covariance system
1.2.3 数理分析方法
首先，基于30 min数据获得水—热—碳通量和各环境变量的日均值。其次，以干旱期（7—11月）及全年为统计口径，统计各月及全年0—24时的日内变化情况。本研究区的水位（星子站的水位）在14.6 m以上时为湖面，其他时期露出洲滩湿地。根据2022年星子站水位，通量源区在4月30日—7月26日这88天为水体（淹水），其余时间为退水后的洲滩。因此，将2022年划分为4个时期（1月1日—4月29日、12月，非干旱期、洲滩；4月30日—6月30日，非干旱期、水体；7月1日—26日，干旱期、水体；7月27日—11月30日，干旱期、洲滩）进行深入分析。
1.2.4 影响因素分析方法
本文采用Pearson相关分析和逐步回归分析方法来分析影响因素。Pearson相关分析用于衡量两个变量之间的线性关系。逐步回归分析是一种逐步选择最优预测变量的回归分析方法，其基本思想是在回归模型中逐步添加或剔除解释变量，以确定对因变量有显著影响的独立变量。该方法的优点在于能够处理变量间的共线性问题，选出最具解释力的变量，提高模型的预测精度。
1.3 其他数据来源
采用江西省水文部门位于鄱阳湖流域的62个水文站2022年日降水量数据及江西省气象部门位于鄱阳湖流域的94个气象站2022年日平均气温数据，站点位置见图1。
2 结果与分析
2.1 2022年极端干旱事件演变过程及特征
江西省水文部门数据表明，2022年鄱阳湖流域总降水量为1617 mm，比多年（1960—2002年）平均值偏少11%。1—6月中旬总降水量为1232 mm，比多年同期平均降水量偏多15%；而6月下旬至10月干旱少雨，降水量为191 mm，比多年同期平均降水量偏少70%；8月5日—12月底，累积降水量距平为负值，表明降水量亏缺严重（图4a）。江西省气象部门数据表明，2022年鄱阳湖流域6月下旬至11月气温持续偏高，平均气温达25.4℃，比多年（1960—2002年）同期平均值偏高2.4℃（图4b）。应用本地化的综合气象干旱指数评估，2022年鄱阳湖流域7月下旬开始出现轻旱，8月发展为中到重旱，9—10月为特旱，至11月中旬后期才降为轻旱[8]。
图4鄱阳湖流域降水量（a）、气温（b）和星子站水位（c）的年内变化过程
Fig.4Annual course in precipitation (a) and air temperature (b) in the Lake Poyang Basin, and lake water level (c) at Xingzi Station
鄱阳湖星子站于6月23日达到年最高水位19.43 m，比多年（1960—2002年）同期平均水位高出2.92 m。其后，受长江来水顶托作用减弱和五河流域降水持续偏少的影响，鄱阳湖水位持续快速下降。8月6日，较多年平均时间提前98天进入枯水期（低于12 m），比多年同期平均水位低5.35 m；8月19日，水位低于10 m低枯水位；9月6日低于8 m极枯水位；10月4日达6.68 m，比多年同期平均水位低8.61 m。10月上旬，长江上游三峡水库给长江干流补水后，鄱阳湖水位一度回升到8.20 m，但仍于11月17日降低到6.46 m，为鄱阳湖有观测记录以来最低水位。此时，湖盆水体面积为225 km2，蓄水量仅为6.94亿m3（图4c）。
以上水文气候要素的变化特征表明，2022年鄱阳湖出现了1949年以来最严重的干旱事件，沉水植被、底栖动物、鱼类等生态系统受到严重破坏[9]。其中7—10月星子站平均水位为10.40 m，比多年同期平均值低6.00 m，干旱期集中在7—11月。
2.2 干旱事件演变过程中水—热—碳通量的变化过程及特征
潜热通量在7—9月偏高，峰值出现在8月（图5），全年平均值为49.5 W/m2。日尺度上，峰值出现在12:00—13:00，峰值为113.1 W/m2。7—9月的日间LE相近，均显著高于全年均值和10—11月（图6a）。7—11月的夜间LE普遍很小，量值为正。与多年平均值相比，7—9月的LE显著偏高（图6b）。
显热通量在9—11月偏高，峰值出现在10月（图5），全年平均值为10.6 W/m2。日尺度上，峰值出现在12:00—13:00，峰值出现的时间比潜热通量早1 h，峰值为77.9 W/m2。9—11月日间显热通量普遍较高，显著高于全年均值和其他月份；10月份最高，日峰值达140.7 W/m2（图6c）。夜间显热通量约为-10~-40 W/m2。与多年平均值相比，8—11月的显热通量普遍偏高（图6d）。
CO2通量在1、4、5、6、9月份总体为负值，2、3、7、8月份突出表现为正值，10—12月份呈现正负波动（图5），全年平均值为15.0 μmol/（m2·s），日累积通量在-172.2~265.0 μmol/（m2·s）之间波动。通量来源区域在7月（7月1—26日）主要为水体。7月CO2通量的昼夜差异不明显，而8—11月下垫面为洲滩，有植被生长，因植物日间光合作用吸收CO2、夜间主要为呼吸作用释放CO2，均呈现日间为碳汇、夜间为碳源的特征。日尺度上，7—12月正峰值出现在夜间，约为8 μmol/（m2·s）；负峰值出现在日间，约为-4 μmol/（m2·s）（图6e）。夜间通量正峰值出现在8月，日间通量负峰值出现在9月，7月份日间通量也为正值。8月前半夜NEE高出全年均值1倍，但后半夜NEE高出全年均值1~2倍。7—11月的多年均值与2022年全年均值及变化过程相似（图6f）。
图5日均潜热通量（LE）、日均显热通量（H）、日累积CO2通量（NEE）的2022年变化过程 （浅黄色块表示干旱期间）
Fig.5Annual course of daily-mean latent (LE) and sensible heat fluxes (H) , and daily-cumulative CO2 flux (NEE) (light-yellow block indicates drought period)
2.3 水—热—碳通量对极端干旱事件的响应
极端气象事件，尤其是连续的降水亏缺和持续高温，近年来已成为全球气候变化中一个突出的表现。此类气象事件不仅会直接影响生态系统的水—热—碳交换过程，还可能在不同尺度上引发一系列复杂的反馈机制，进而影响碳源和碳汇的动态。为分析连续的降水亏缺和持续高温对水—热—碳通量变化过程的影响，在SPSS中将潜热通量、显热通量和CO2通量与水文气象要素进行Pearson相关性分析（附表Ⅰ）。
结果表明，潜热通量与气温、净辐射、饱和水汽压差、归一化植被指数、水位、风速呈显著正相关，与相对湿度呈显著负相关；显热通量与饱和水汽压差、归一化植被指数、风速、气温呈显著正相关，与相对湿度、降雨、净辐射、水位呈显著负相关；CO2通量与净辐射、降雨、气温、归一化植被指数呈显著正相关，与相对湿度呈显著负相关。
水—热—碳通量是多种因素综合作用的结果。根据干旱及通量源区下垫面情况，在SPSS中对各时期水—热—碳通量与水文气象要素进行逐步回归分析（附表Ⅱ）。
对于潜热通量，全年而言，气温、风速、饱和水汽压差、净辐射、相对湿度、归一化植被指数通过检验进入回归方程，能解释潜热通量变化的73.5%。其中，下垫面为洲滩时，在干旱期，气温、风速能解释潜热通量变化的36.9%；非干旱期则是饱和水汽压差、相对湿度、净辐射、降雨能解释潜热通量变化的66.2%；干旱期的首要影响变量是气温，而非干旱期则是饱和水汽压差。下垫面为水体时，在干旱期，风速能解释潜热通量变化的33.4%；非干旱期则是相对湿度、风速、水位能解释潜热通量变化的50.0%；干旱期的首要影响变量是风速，而非干旱期则是相对湿度。可见，气温升高、净辐射增加、饱和水汽压差加大、风速加大均会加速水体蒸发和植物蒸腾过程；归一化植被指数增加意味着植被覆盖度增加，从而加速蒸腾；水位升高会增加地表水的可用性，使得潜热通量增大；相对湿度增加则会抑制蒸发过程，使潜热通量减小。
图6鄱阳湖湿地潜热通量（LE）、显热通量（H）和CO2通量（NEE）的逐月平均日变化过程 （左侧图为2022年干旱期变化过程，右侧图为对应多年（2015—2021年）平均过程）
Fig.6Monthly averaged daily variation of latent heat (LE) , sensible heat (H) , and CO2 fluxes (NEE) in Lake Poyang Wetland (Left plots are variations during drought period in 2022, and right ones are the multi-year (2015-2021) averaged variations)
对于显热通量，全年而言，饱和水汽压差、净辐射、风速通过检验进入回归方程，能解释显热通量变化的11.7%。其中，下垫面为洲滩时，在干旱期，风速、归一化植被指数能解释显热通量变化的28.8%；非干旱期则是相对湿度能解释显热通量变化的29.3%。在干旱期、下垫面为水体时，气温、相对湿度、净辐射能解释显热通量变化的80.8%。
对于CO2通量，全年而言，气温、饱和水汽压差、相对湿度、净辐射、降雨、水位通过检验进入回归方程，能解释CO2通量变化的31.1%。其中，下垫面为洲滩时，在干旱期，气温、饱和水汽压差、降雨能解释CO2通量变化的75.9%；非干旱期则是风速能解释CO2通量变化的15.8%；干旱期的首要影响变量是气温，而非干旱期则是风速。在干旱期、下垫面为水体时，水位能解释CO2通量变化的36.8%。
总体而言，在此次极端干旱事件中，气温、风速、净辐射、降雨、相对湿度、归一化植被指数、水位等是水—热—碳通量的主要影响因素。相关性分析揭示了气象水文因子对水—热—碳通量的影响机制，尤其是在极端干旱和持续高温的条件下，生态系统的碳源碳汇转变更加显著，表明在应对气候变化时需要重视水—热—碳循环的动态变化。
3 讨论
3.1 极端干旱事件对水—热通量的影响
2022年鄱阳湖极端干旱事件显著改变了区域水热通量格局。湿地站涡动相关仪观测表明，全年潜热通量（表征蒸散量）达2015—2021年均值的1.25倍，其中干旱期（7—11月）增幅为同期历史均值的1.23倍。这一变化与星子水文站蒸发皿数据高度一致，星子水文站2022年蒸发量为1104.8 mm，是多年平均值（2008—2021年）的1.23倍，干旱期（7—11月）增幅为同期历史均值的1.40倍。多元回归分析结果表明，主要是极端干旱期气温和风速的增加导致湖泊蒸散增加。
值得注意的是，与各自同期历史均值相比，蒸发皿蒸发量比涡动相关仪下垫面蒸散量，在2022年干旱期（7—11月）的增幅比全年增幅大，原因是极端干旱期时，涡动相关仪下垫面变化对潜热通量产生了抑制作用。通量源区为水体的时段从历史均值（1960—2002年）的166天（5月9日—10月21日）缩短至2022年的88天（4月30日—7月26日），减少78天。由于8—10月上中旬湖床大面积由水体转为洲滩，下垫面变化使得蒸发的水分供给条件不充分，在一定程度上减缓了极端干旱对通量源区蒸发的加大效应。
显热通量变化呈现更强烈的干旱响应特征。2022年全年显热通量为2015—2021年均值的1.48倍，而干旱期（7—11月）增至同期历史均值的1.78倍。气温、风速和净辐射的异常变化显著影响了湖泊的水—热—碳循环，其中显热通量增幅显著高于潜热通量，反映能量分配向显热的显著倾斜。这一发现揭示了极端干旱条件下气象要素异常对水—热—碳通量的影响机制，为未来气候变化背景下湖泊生态系统的响应预测提供了关键证据。
3.2 极端干旱事件对碳源碳汇的影响
2022年鄱阳湖极端干旱事件通过重构能量分配格局，显著加剧了湿地生态系统的碳源效应。基于湿地站涡动相关仪的连续观测显示，2022年CO2通量年均值达15.0 μmol/（m2·s），较2015—2021年平均值增加140%。这种碳通量异常主要集中于7—11月极端干旱期，其日均通量达历史同期的5.44倍，其中7—8月峰值时段释放强度尤为显著，揭示出极端干旱对湿地碳循环的时序性影响。逐步回归分析结果表明，主要是极端干旱期净辐射的增加加剧了湖泊CO2释放。
干旱期显热通量激增至同期多年均值的1.78倍，直接导致地表温度升高，加速沉积物有机碳矿化分解。7—8月高温期显热通量增幅达78%，与CO2释放强度（为历史同期的5.44倍）高度同步，表明高温通过刺激微生物呼吸主导碳释放。潜热通量在干旱期增至多年均值的1.23倍，反映蒸发蒸腾加剧导致水分加速流失，湖床裸露面积扩大使沉积物氧化界面延伸，进一步促进有机碳分解。尽管9月日间CO2通量出现短暂负峰值，显示光合作用局部恢复，但夜间释放持续，表明植被受水分胁迫后固碳能力严重受限。相关研究表明，环境炎热时，温度进一步升高会抑制植物光合作用和碳吸收，净生态系统碳交换对最高温度呈负响应[34]。土壤湿度影响植被光合作用，随着干旱程度加剧，初级生产力降低，即更高的水分胁迫降低了陆地碳汇[35]。2003年欧洲的干旱和热浪使植物生产力降低了约30%，抵消了欧洲4年的CO2净吸收量[36]。
热通量的时空分异进一步导致碳循环动态失稳。7—8月显热通量与潜热通量同步激增形成“高温—蒸发”协同效应，驱动CO2通量持续正值（昼夜均释放），碳源特征占据主导；而10—12月显热通量维持高位，但潜热通量下降，能量分配失衡导致CO2通量正负波动，反映碳循环脱离稳态。下垫面为水体的时段从历史均值166天锐减至88天，湖床裸露导致反射率降低，吸收更多太阳辐射。昼夜尺度上，显热通量日间提前达到峰值加剧了呼吸作用，而夜间残留显热与无光合抵消共同维持微生物活性，8月夜间CO2通量高出全年均值1~2倍。研究表明，极端干旱通过能量分配失衡直接激发碳释放，同时打破水热平衡，间接削弱碳汇功能，凸显湿地碳循环对气候突变的极端脆弱性。
4 结论
湖泊湿地是气候系统、水循环和碳循环的重要枢纽。本研究通过分析2022年鄱阳湖极端干旱事件对水—热—碳通量的影响，揭示了湖泊生态系统在极端气候条件下的响应机制。研究表明：
1）鄱阳湖水—热—碳通量日内呈现单峰分布，显热和潜热通量基本同步，为午间单峰。全年呈季节分布，潜热通量在7—9月偏高，显热通量在9—11月偏高。碳通量为夜间单峰，碳源—碳汇随水文气象因素而转变。
2）伏秋极端干旱期间气温升高、风速加大、净辐射增加显著加剧了湖泊的蒸散和碳释放过程。全年潜热通量和显热通量分别增至历史同期均值的1.23和1.78倍，CO2通量达历史同期均值的5.44倍，表明极端干旱事件显著增强了湿地生态系统的碳源效应。
3）相关分析和逐步回归分析揭示了不同时期和下垫面条件下气象水文要素对水—热—碳通量的影响机制，气温、风速、净辐射、降雨、相对湿度、归一化植被指数和水位是主要影响因素。
4）极端干旱通过改变能量分配格局，直接激发了碳释放，同时打破了水热平衡，间接削弱了碳汇功能，凸显了湿地碳循环对气候突变的极端脆弱性。
本研究可为鄱阳湖流域的水资源管理和碳汇调控提供科学依据，对应对未来气候变化具有重要意义。在当前国家实施双碳战略的时代背景下，可为湖区抗旱等水资源管理和碳源—碳汇调控等气候变化应对等提供科学支撑。随着气候变化的加剧，极端干旱事件和高温可能将更为频繁，生态系统的水—热—碳通量过程可能会呈现出更为复杂的变化趋势。因此，对水—热—碳通量的长期监测将为评估气候变化对碳循环的影响提供重要依据。
致谢：感谢陈章江在图件制作中给予的支持与帮助。
5 附录
附表Ⅰ~Ⅱ见电子版（DOI： 10.18307/2026.0154）。
