Impacts of daily-scale hydrothermal factor variations on productivity of Hulun Buir meadow steppe

doi:10.11686/cyxb2025159

Abstract

Abstract:

This study investigated the response mechanism of grassland ecosystem productivity to hydrothermal factors in the Hulun Buir meadow steppe. Using daily-scale air temperature and precipitation data and grassland productivity observation data from 1990 to 2023， the characteristics of water and heat fluctuations across different time scales were quantified through the application of a time-window approach. We utilized a partial least squares regression （PLSR） model and analyzed the response mechanisms of grassland aboveground net primary productivity （ANPP） to water and heat factors using stepwise regression. The results indicate that： 1） Although the average annual air temperature and precipitation in the study area increased at rates of 0.03 ℃·yr^-1 and 1.05 mm·yr^-1， respectively， ANPP showed a significant decline （2.17 g·m^-2·yr^-1） during 1990-2023. Compared to air temperature， precipitation within the same temporal window has a stronger explanatory relationship with ANPP， indicating that the water-heat imbalance induced by warming and drying is the principal factor contributing to the decline in productivity. 2） Critical periods were identified for both precipitation （July 10-29， R²=0.308； September 12-21， R²=0.206） and temperature （September 10-October 7， R²=0.273； June 30-July 19， R²=0.280； April 23-May 4， R²=0.202）. The interaction between these hydrothermal factors accounted for 79.5% of the interannual variability in ANPP （P<0.001）. 3） Although winter warming has a weak effect on ANPP （standardized regression coefficients， β=0.0039-0.0057）， summer precipitation plays a more decisive role in driving productivity dynamics. 4） Short-term variations in water availability have a stronger influence on the study area than temperature fluctuations. While a synergistic response to hydrothermal factors is present during the overlapping period （such as July 10-19）， no significant interaction between them was detected （variance inflation factor， VIF>10）. This study quantitatively analyzes the dynamic responses of hydrothermal factors on a daily scale， providing a high-resolution management framework to support grassland restoration in semi-arid regions.

Key words: daily-scale hydrothermal factors, meadow steppe, aboveground net primary productivity, partial least squares regression, critical temporal windows

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Figures/Tables 9

Fig.1 Aerial image of the field observation site and observation zone division

Fig.2 Interannual variability of mean annual temperature， annual precipitation， and aboveground net primary productivity （ANPP） in the study area， 1990-2023

Fig.3 Partial least squares regression （PLSR） between aboveground net primary productivity （ANPP） and multi-temporal daily air temperature averages in the study area， 1990-2023

Table 1 Overall explanatory power of partial least squares regression （PLSR） between aboveground net primary productivity （ANPP） and temperature across daily temporal scales

气温窗口Temperature windows	R2	均方根误差Root mean square error （RMSE）	平均绝对误差Mean absolute error （MAE）	样本量 Sample size （n）
T-0	0.821	23.113	19.196	34
T-5	0.697	30.044	24.517
T-10	0.588	35.046	28.209
T-20	0.475	39.556	31.754
T-30	0.460	40.098	31.976
T-45	0.426	41.338	32.956

Fig.4 Partial least squares regression （PLSR） between aboveground net primary productivity （ANPP） and multi-temporal daily precipitation in the study area， 1990-2023

Table 2 Overall explanatory power of partial least squares regression （PLSR） between aboveground net primary productivity （ANPP） and precipitation across daily temporal scales

降水窗口Precipitation windows	R2	均方根误差Root mean square error （RMSE）	平均绝对误差Mean absolute error （MAE）	样本量Sample size （n）
P-0	0.891	18.044	14.815	34
P-5	0.742	27.715	22.172
P-10	0.690	30.369	24.039
P-20	0.597	34.627	27.532
P-30	0.507	38.300	31.136
P-45	0.407	42.012	34.520

Fig.5 Linear regression analysis between aboveground net primary productivity （ANPP） and critical periods of multi-temporal daily air temperature averages and precipitation

Fig.6 Responses of aboveground net primary productivity （ANPP） to critical periods of mean air temperature and precipitation

Fig.7 Accuracy validation of stepwise regression for modeled aboveground net primary productivity （ANPP） using critical period air temperature and precipitation

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