解读深层土壤水分安全的空间格局与环境驱动因素：通过在大规模分析中整合空间非平稳性获得的见解

《CATENA》：Deciphering spatial pattern and environmental drivers of deep soil moisture security: insights from integrating spatial non-stationarity in large-scale analysis

本研究扩展了黄土高原土壤湿度（SM）研究范围，建立SM安全框架，将SM分为湿（≥80%田间持水量）、过渡（PWP

　　土壤水分（SM）对全球生态系统服务和气候变化具有深远影响，因此对于土壤水分的管理需求日益增长。然而，目前的单一尺度研究往往缺乏代表性，并忽略了空间非平稳性，将具有不同土壤水分条件的区域视为整体，可能会掩盖环境因素与不同土壤水分水平之间的相互作用机制。为了应对这一问题，我们扩展了研究的水平和垂直尺度，建立了一个“土壤水分安全”框架，该框架根据土壤水分对蒸散发、植被生长和土壤质量的影响，将土壤水分条件划分为不同的安全区域。在黄河河流域（YRB）中，土壤水分被测量至500厘米深度，并被划分为三个安全区域：湿区（SM ≥ 80% * 土壤持水量FC）、过渡区（永久萎蔫点PWP < SM < 80% * FC）和干区（SM ≤ PWP）。研究结果显示，过渡区占主导地位（61.58%），其次是湿区（20.24%）和干区（18.17%）。在相对稳定的土层（110–500厘米）中，随着深度增加，湿区的面积有所扩大（17.04%至25.86%），而干区的面积则有所缩小（20.76%至14.99%）。土壤水分的平均相对值（无量纲）和可用水分储存量分别为0.84和32.14厘米，分别代表土壤饱和度和植被的水分可用性。考虑到空间非平稳性，塑造土壤水分安全格局的环境驱动因素在不同区域有所不同：湿区主要受坡度影响，干区则主要受植被影响，而过渡区则受到黏土含量、植被和坡度的共同作用，这些因素之间存在显著的耦合关系。这些发现有助于刻画土壤水分安全状况，并为黄河河流域及类似地区制定针对性的土壤水分管理措施。

土壤水分作为土壤-植被-大气系统交互的重要组成部分，其变化对气候调节和生态系统服务功能具有显著影响。在气候过渡区，土壤水分被视为陆-气耦合的关键因素之一，其通过本地和非本地效应影响气候过程（Seneviratne et al., 2010）。在水资源有限的区域，如干旱生态系统，土壤水分直接限制蒸散发，并控制大部分生态系统过程（Zhou et al., 2021）。长期且持续的土壤水分赤字可能会导致陆地生态系统从“碳汇”转变为“碳源”（Green et al., 2019）。事实上，土壤水分条件的多样性会带来不同的气候和生态状态。将这些不同条件的区域视为统一整体，可能会掩盖和混淆环境因素与不同土壤水分水平之间的相互作用机制。因此，有必要建立一个基于土壤水分水平的分级方案，以刻画特定土壤水分区域中的土壤水分-环境相互作用。这一概念构成了我们提出的“土壤水分安全”框架，它是一个根据土壤水分对蒸散发、植被生长和土壤质量的影响而进行分类的系统。通过应用这一土壤水分安全分类系统，我们可以绘制土壤水分安全区域的分布图，识别其空间模式，并评估这些模式的环境控制机制。重要的是，这一分类系统还创造了一个可监测的基准，使得识别土壤水分变化并评估其在未来生态或水文需求中的可用性成为可能。基于这些见解，提出针对性的土壤水分管理措施，有助于生态系统稳定性和可持续性的发展。

土壤水分的变化受到土壤性质、地形、植被、气候、人类活动及其相互作用的驱动（Huang and Shao, 2019）。土壤水分在垂直方向上表现出较大的变化，浅层土壤水分（≤ 100厘米）显示出更强的垂直和水平异质性，以及时间上的变化，而深层土壤水分（> 100厘米）则相对稳定（Cao et al., 2018; Yang et al., 2012）。深层土壤水分是植物生长的重要水源，并在抗旱能力中发挥关键作用（Miguez-Macho and Fan, 2021）。事实上，深层土壤中的水分赤字对总初级生产力的影响比浅层土壤更为持久（Fu et al., 2022）。最近的研究还表明，深层土壤水分可能以不同于表层土壤水分的方式影响未来气候和生态系统（Fu et al., 2022; Hirschi et al., 2014; Schlaepfer et al., 2017）。这强调了有必要在浅层和深层土壤中研究土壤水分安全，以获得更具代表性的结果。在水平方向上，许多研究表明，土壤水分的空间变异性及其主导因素在很大程度上取决于研究的尺度（Cao et al., 2018）。由于影响土壤水文过程的地理要素具有异质性，小型尺度的土壤水分研究代表性本身受到限制。因此，将小型流域的研究成果推广到更广泛的区域尺度往往具有挑战性（Gruber et al., 2018）。此外，空间上相邻的地理要素往往表现出空间相关性；然而，当地理位置发生变化时，空间变量之间关系或结构可能因空间非平稳性现象而有所不同（Brunsdon et al., 1996）。大型尺度研究通常忽略了空间非平稳性，可能遗漏了不同地理单元之间相互作用机制的变化（Tran et al., 2022）。无论是在小尺度还是大尺度，单一尺度的分析都会限制对土壤水分安全评估的全面、跨尺度理解。遥感技术可以快速、低成本地获取大尺度的地理空间数据（Kucukpehlivan et al., 2023; Cevik Degerli and Cetin, 2023; Zeren Cetin et al., 2023）。然而，目前基于直接遥感数据（如SMAP、SMOS）的大尺度土壤水分研究通常面临检测深度有限的问题（约表层5厘米）（Chen et al., 2021）。虽然数据同化方法可以整合实地观测和模型模拟，将有效检测深度扩展至约1米（Baldwin et al., 2017; Das et al., 2008），但可靠的大尺度深层土壤水分观测仍然具有挑战性。截至目前，大尺度的实地土壤水分研究也主要局限于浅层土壤（Gruber et al., 2013），而许多深层土壤水分研究则主要集中在坡度和小型流域尺度（Cao et al., 2018; Wang et al., 2013）。因此，迫切需要开展能够覆盖广泛空间范围和深层土壤剖面的土壤水分安全研究，以生成对土壤水分安全状况的全面理解。

本研究在黄河河流域（YRB）范围内开展，该区域是中国最重要的生态屏障之一，具有显著的生态和气候意义（Yin et al., 2019）。此前，对流域内的土壤水分研究主要集中在表层土壤。在流域尺度上，基于卫星数据和再分析数据集的研究已经用于绘制表层土壤水分分布，揭示了土壤水分本身及其与环境之间的显著空间异质性（Hu et al., 2025; Zhang et al., 2024）。在黄河河流域，许多生态水文研究评估了大规模生态恢复项目（如“退耕还林”）的影响。虽然这些项目显著提高了植被覆盖度，但也增加了植被的水分消耗，减少了土壤水分的可用性，并导致了广泛的深层土壤干旱或干层现象（Chen et al., 2019; Ge et al., 2020; Jia et al., 2017; Zhang et al., 2018）。其他研究表明，土壤水分减少与土地利用变化的关联比与气候变异性更为紧密，突显了该地区生态水文权衡的复杂性（Li et al., 2025; Wang et al., 2024b）。归因分析进一步表明，植被动态是土壤水分变化的主要控制因素，温度和风则起到次要作用（Guo et al., 2022）。尽管取得了这些进展，大多数研究仍然局限于表层或浅层土壤，而系统性的大尺度深层土壤水分研究仍然较为稀缺。同时，黄河河流域本身也存在提升土壤水分可用性的迫切需求：广泛的生态恢复已经改变了水循环过程（Wang et al., 2024a），而流域面临严重水资源压力，因为高需求与有限供给之间存在不平衡（Liu et al., 2024）。结合该地区多样的气候带、植被类型和土壤特性，这些因素使得黄河河流域成为评估土壤水分安全状况的代表性区域。此外，本研究获得的见解可能为具有相似环境背景的其他地区提供参考。

因此，我们将黄河河流域作为研究区域，以识别和评估该区域的土壤水分安全状况及其空间模式，并解析影响大尺度区域深层土壤水分安全的空间驱动因素。为了解决单一尺度和浅层研究的局限性，我们的第一个目标是识别和评估大尺度、深层土壤剖面的土壤水分安全状况。为此，我们在黄河河流域（总面积约795,000平方公里）内进行了高密度的实地深层土壤采样（0–500厘米），使用钻探设备进行采样。这项采样活动覆盖了多样化的气候、植被、土壤和地形条件，并在垂直方向上捕捉了典型的降雨入渗深度和大部分根系活动区域。为了进一步解决由空间非平稳性引起的潜在误差，我们的第二个目标是设计一个研究路径，结合实地采样、随机森林（RF）建模和超局部地理加权回归（GWR）。这种方法使我们能够探索大规模、深层土壤水分安全的环境驱动因素，同时考虑到环境变量的空间非平稳性，并在研究尺度与成本之间保持平衡。基于这些要素，我们希望为解析大尺度研究中深层土壤水分安全的环境控制机制提供见解，从而服务于广泛的土壤水分管理需求。

研究区域为整个黄河河流域（95°53′–119°5′E，32°10′–42°50′N），总面积约为795,000平方公里（Wang et al., 2020）。为了均匀划分整个流域，我们构建了一个100公里×100公里的采样网格。对于每个网格，我们选择一个采样点（通常位于网格中心）来代表该网格的整体景观。在两次实地调查中（2018年9月22日至2018年12月31日，以及2019年10月8日至2020年6月），我们收集了土壤和水分的实地数据。这一数据收集过程覆盖了多样化的气候、植被、土壤和地形条件，并在垂直方向上捕捉了典型降雨入渗深度和大部分根系活动区域。通过这种方法，我们能够获得高质量的土壤水分数据，为后续分析提供坚实基础。

在评估土壤水分特征时，我们首先分析了从0到500厘米所有土层中的土壤水分变化。土壤水分的范围从2.94%到50.95%，大多数观测值集中在15%至25%之间，总体平均为19.08%。在不同站点的土壤水分平均值呈现出从表层到约100厘米的下降趋势，随后在更深层中表现出不规则波动（见图3和图3）。我们随后评估了每个土层内所有站点的土壤水分水平系数（CV），并分析了其空间分布。土壤水分的水平变异系数在不同土层中有所不同，这反映了土壤水分在不同区域中的变化幅度。此外，土壤水分的空间分布呈现出明显的不均匀性，某些区域土壤水分较高，而其他区域则较低。这种分布特征为后续分析土壤水分安全格局的环境驱动因素提供了重要依据。

在解析土壤水分安全格局的环境驱动因素时，我们发现不同因素在不同区域中对土壤水分安全的影响各不相同。地形因素，特别是坡度，对土壤水分安全格局的影响主要与水分入渗有关。深层土壤水分的来源主要依赖于降水的补给和长期的入渗过程，然而陡峭的坡度会加速径流的形成，缩短水分在土壤中的停留时间，从而降低深层土壤水分的储存能力。此外，植被覆盖度对土壤水分安全格局的影响尤为显著，特别是在干区和过渡区中，植被的生长状态直接影响土壤水分的可用性。例如，植被密度较高时，土壤水分的消耗会增加，从而减少土壤水分的供给能力。相反，植被稀疏或退化时，土壤水分的蒸发和流失会减少，从而增加土壤水分的储存能力。这种植被与土壤水分之间的相互作用关系在不同区域中表现出显著的差异，反映了空间非平稳性的影响。

同时，土壤的物理性质，如黏土含量，对土壤水分安全格局也具有重要影响。黏土含量较高的土壤具有较强的持水能力，能够储存更多的水分，从而减少水分的流失。因此，在黏土含量较高的区域，土壤水分的安全性通常较高。相反，在黏土含量较低的区域，土壤水分的储存能力较弱，更容易受到降水变化和蒸发作用的影响。此外，土壤水分的安全性还受到其他环境因素的影响，如降水、温度、风速和人类活动等。这些因素在不同区域中的组合和相互作用关系决定了土壤水分安全格局的形成和变化。例如，在某些区域，降水的增加可能会提高土壤水分的安全性，而在其他区域，温度的升高可能会导致土壤水分的减少，从而降低土壤水分的安全性。

为了更准确地刻画土壤水分安全格局，我们采用了一种结合多种方法的综合分析策略。首先，我们通过高密度的实地采样获取了详细的土壤水分数据，这为后续的建模和分析提供了可靠的基础。其次，我们使用随机森林（RF）建模方法，对土壤水分安全格局的环境驱动因素进行了系统分析。这种方法能够有效处理复杂的非线性关系，并提高模型的预测能力。此外，我们还采用了超局部地理加权回归（GWR）方法，以捕捉空间非平稳性的影响，并在不同区域中识别出不同的环境驱动因素。通过结合这些方法，我们能够更全面地分析土壤水分安全格局的形成机制，并为不同区域制定针对性的土壤水分管理措施。

在分析过程中，我们发现土壤水分安全格局的形成受到多种因素的共同影响。这些因素包括地形、植被、土壤性质、气候和人类活动等。其中，地形因素在湿区和过渡区中表现出显著的影响，特别是在坡度较大的区域，水分的入渗和储存能力较低，从而降低了土壤水分的安全性。植被因素在干区和过渡区中起着关键作用，植被的生长状态直接影响土壤水分的可用性。例如，在植被覆盖率较低的区域，土壤水分的消耗较少，从而增加了土壤水分的储存能力。相反，在植被覆盖率较高的区域，土壤水分的消耗较多，从而降低了土壤水分的供给能力。土壤性质，如黏土含量，对土壤水分安全格局的影响尤为显著，黏土含量较高的土壤具有较强的持水能力，能够储存更多的水分，从而提高土壤水分的安全性。相反，黏土含量较低的土壤持水能力较弱，更容易受到降水变化和蒸发作用的影响。

气候因素，如降水和温度，对土壤水分安全格局的影响也十分显著。在降水较多的区域，土壤水分的供给能力较强，从而提高了土壤水分的安全性。然而，在降水较少的区域，土壤水分的供给能力较弱，更容易受到干旱的影响，从而降低了土壤水分的安全性。温度的变化也会影响土壤水分的安全性，高温会加速水分的蒸发和流失，从而降低土壤水分的储存能力。而低温则可能减少水分的蒸发和流失，从而提高土壤水分的储存能力。此外，人类活动，如土地利用变化和水资源管理，对土壤水分安全格局的影响也十分显著。例如，大规模的生态恢复项目可能会改变土壤水分的分布和储存能力，从而影响土壤水分的安全性。同时，过度的农业开发和城市化可能会导致土壤水分的减少，从而降低土壤水分的安全性。

为了更准确地评估土壤水分安全格局的环境驱动因素，我们采用了多种分析方法，包括随机森林（RF）建模和超局部地理加权回归（GWR）。这些方法能够有效处理复杂的非线性关系，并提高模型的预测能力。通过结合这些方法，我们能够更全面地分析土壤水分安全格局的形成机制，并为不同区域制定针对性的土壤水分管理措施。此外，我们还发现不同区域中的土壤水分安全格局受到不同因素的共同影响，这些因素之间存在显著的耦合关系。例如，在某些区域，坡度和植被共同影响土壤水分的安全性，而在其他区域，黏土含量和降水共同影响土壤水分的安全性。这种耦合关系使得土壤水分安全格局的分析更加复杂，但也更具代表性。

在研究过程中，我们还发现土壤水分安全格局的形成受到时间因素的影响。例如，在不同季节，土壤水分的供给能力和储存能力可能会发生变化，从而影响土壤水分的安全性。在雨季，降水较多，土壤水分的供给能力较强，从而提高了土壤水分的安全性。而在旱季，降水较少，土壤水分的供给能力较弱，更容易受到干旱的影响，从而降低了土壤水分的安全性。此外，不同年份的气候条件也会影响土壤水分的安全性。例如，在某些年份，降水较多，土壤水分的供给能力较强，而在其他年份，降水较少，土壤水分的供给能力较弱。这种时间上的变化使得土壤水分安全格局的分析更加复杂，但也更具代表性。

为了更准确地评估土壤水分安全格局的环境驱动因素，我们还采用了多尺度分析方法。通过结合大尺度和小尺度的研究，我们能够更全面地分析土壤水分安全格局的形成机制，并为不同区域制定针对性的土壤水分管理措施。例如，在某些区域，大尺度研究能够揭示土壤水分安全格局的整体趋势，而在其他区域，小尺度研究能够揭示土壤水分安全格局的细节特征。这种多尺度分析方法使得土壤水分安全格局的评估更加全面，但也更具挑战性。为了克服这一挑战，我们采用了综合分析方法，结合实地采样、遥感数据和模型模拟，以提高土壤水分安全格局的评估精度。

此外，我们还发现土壤水分安全格局的形成受到多种因素的共同影响，这些因素之间存在显著的耦合关系。例如，在某些区域，坡度和植被共同影响土壤水分的安全性，而在其他区域，黏土含量和降水共同影响土壤水分的安全性。这种耦合关系使得土壤水分安全格局的分析更加复杂，但也更具代表性。为了更准确地评估这些耦合关系，我们采用了多种分析方法，包括随机森林（RF）建模和超局部地理加权回归（GWR）。这些方法能够有效处理复杂的非线性关系，并提高模型的预测能力。通过结合这些方法，我们能够更全面地分析土壤水分安全格局的形成机制，并为不同区域制定针对性的土壤水分管理措施。

在研究过程中，我们还发现土壤水分安全格局的形成受到不同时间因素的影响。例如，在不同季节，土壤水分的供给能力和储存能力可能会发生变化，从而影响土壤水分的安全性。此外，不同年份的气候条件也会影响土壤水分的安全性。这种时间上的变化使得土壤水分安全格局的分析更加复杂，但也更具代表性。为了更准确地评估这些时间因素的影响，我们采用了长期监测和短期调查相结合的方法，以提高土壤水分安全格局的评估精度。

通过本研究，我们不仅揭示了土壤水分安全格局的形成机制，还为不同区域的土壤水分管理提供了科学依据。这一研究结果有助于提高对土壤水分安全状况的理解，并为制定针对性的土壤水分管理措施提供支持。此外，本研究还为其他具有相似环境背景的地区提供了参考，有助于推动全球范围内的土壤水分管理实践。在未来的生态水文研究中，我们希望能够进一步完善土壤水分安全框架，并探索更广泛的环境驱动因素，以提高土壤水分管理的科学性和有效性。