《Global Change Biology》：Detected Shifts Towards Drought-Adaptive Strategies in the Amazon Forest Over the Last Four Decades
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本研究通过整合高分辨率遥感影像与地面性状数据，首次发现亚马逊森林冠层反射率稳定性（特别是蓝光波段变异系数CV）与比叶面积（SLA）呈显著负相关，揭示了植被向保守干旱适应策略（如叶片硬化sclerophylly）的功能性转变。基于40年（1984-2022） Landsat时序分析，发现旱季反射率变异性下降约34%，表明生物群落尺度的抗旱性增强，该趋势与气候胁迫（温度、蒸散需求增加）紧密关联，预示南部和东部亚马逊可能在未来30-40年内达到类似塞拉多（Cerrado）稀树草原的反射稳定性水平，对森林碳汇、生物多样性和火灾风险具有重要预警意义。
2 Materials and Methods
2.1 Study Area and Vegetation Plot Data
研究采用双尺度方法：在亚马逊-塞拉多过渡带Nova Xavantina地区，利用134个永久森林样地（包括4个强化研究样地）的10×10米亚样方进行高分辨率分析；同时在亚马逊盆地9个国家的44个区域布设130个样地进行生物群落尺度分析。所有样地均位于海拔400米以下，以最小化人为干扰。Nova Xavantina样地涵盖岩石塞拉多、典型塞拉多、木本塞拉多和半落叶林等多种植被类型，对3300余株胸径≥10厘米的木本植物进行功能性状测定，仅保留向阳叶片性状以匹配卫星探测的冠层光谱信号。通过差分GPS精确定位，将亚样方与Sentinel-2像元直接匹配，计算以冠层面积加权的群落加权平均比叶面积（CWM SLA）。亚马逊尺度分析采用Aguirre-Gutiérrez等人已发表的100×100米分辨率CWM SLA数据。
2.2 Satellite Reflectance Data
遥感数据包括Sentinel-2（2019年，10米分辨率）和Landsat系列（1984-2022年，30米分辨率）。对Sentinel-2影像提取蓝、绿、红、近红外（NIR）、红边1-4、短波红外（SWIR1/2）等波段及NDVI、EVI、MSAVI、NDRE指数，计算月内变异系数（CV%）作为光谱稳定性指标。Landsat数据经严格云掩蔽后，聚焦蓝光波段计算季节性CV。所有影像均经过大气校正和传感器协同化处理。
2.3 Hydrological and Climatic Variables
气候数据来源于TerraClimate（1984-2022），包括温度、蒸气压亏缺（VPD）、降水、气候水分亏缺（DEF）、土壤湿度等变量。通过ECOSTRESS卫星获取蒸散（Evap）、水分利用效率（WUE）和蒸发胁迫指数（ESI）等水文指标。干湿季根据长期降水数据动态定义。
2.4 Statistical Analysis
采用R语言进行线性混合效应模型分析，检验SLA、季节及水文变量对蓝光CV的影响。通过AIC模型选择、空间自相关校正（Moran's I检验）和主成分分析（PCA）揭示多变量关系。长期趋势分析通过比较1984-1993与2013-2022两个十年期的蓝光CV变化百分比（%Δ CV）实现，并结合气候变量PCA载荷进行空间插值制图。
3 Results
3.1 Does Reflectance Stability Increase With Sclerophylly?
在Nova Xavantina尺度，旱季蓝光CV与SLA呈显著正相关（r=0.342，p<0.001），即低SLA（高硬化度）对应更高反射稳定性；湿季相关性微弱。混合模型显示SLA与季节交互作用显著（p<0.001），旱季每增加1 cm2/g的SLA，蓝光CV立方根增加0.016单位。绿光、近红外和红边4波段亦呈现类似但较弱的相关性。亚马逊尺度分析进一步验证SLA对蓝光CV的正效应（斜率=0.243），而蒸散量呈负效应（斜率=-0.016），表明植物水分利用效率与反射稳定性协同变化。
3.2 Has Leaf Sclerophylly Increased in the Amazon Over the Last Decades?
Landsat时序分析显示，1984-2022年间亚马逊旱季蓝光CV以每年0.026单位速率下降（p<0.001），累计降低约10个百分点（相对降幅34%）；湿季降幅较小（每年0.011单位）。区域异质性显著，玻利维亚Sacta、巴西BDFFP等项目区旱季下降速率最快。1984-1993与2013-2022对比表明，南部和东部亚马逊区域旱季蓝光CV下降达24%-82%，部分西部区域反而上升。
3.3 How Are Climatic Variables Correlated With the Observed Changes in Reflectance?
气候PCA显示，PC1（方差解释度38.6%）代表气候胁迫梯度（温度、蒸散需求、水分亏缺增加，降水、径流减少），与旱季蓝光CV变化显著负相关（斜率=-5.02，p=0.006），湿季无显著关联。空间插值表明气候胁迫自西北向东南加剧，与反射稳定性增强区域高度重叠。
4 Discussion
研究证实蓝光波段反射稳定性是亚马逊森林功能转变的敏感指标。低SLA植被在旱季表现出更高的光谱稳定性，源于保守策略相关的低叶片周转率、同步物候等性状协同作用。近40年反射稳定性提升（蓝光CV下降34%）暗示生物群落尺度向抗旱策略转型，相当于SLA降低约41.66 cm2/g，可能使东南部亚马逊在30-40年内趋近塞拉多过渡带功能状态。这种转变虽增强抗旱性，但可能降低光合能力与碳汇功能，增加火灾风险。区域异质性与气候胁迫、人为干扰（如毁林）的空间格局一致，强调需针对性保护脆弱区域。本研究提出的反射稳定性框架为大尺度监测森林功能适应提供了新工具，对预警生态系统转型、指导气候适应策略具有重要意义。
