三维Budyko框架：将陆地水储量变化纳入生态水文诊断的新范式

《Ecological Indicators》：Temporal comparison of coral reefs in the Galápagos using differential alignment of 3D models and Machine-Learning

本研究针对经典二维Budyko框架忽略陆地水储量变化(TWSC)、难以表征非稳态水文过程的局限，创新性地提出了包含水储量变化指数(WSCI=TWSC/P)作为第三维度的三维Budyko方程。全球流域评估表明，该框架显著优于经典和扩展二维模型，在热带流域精度提升55-250%。研究证实WSCI是量化人为干扰和监测生态水胁迫的有效诊断指标，为可持续水资源管理提供了新工具。

　　

水是生命之源，更是生态系统健康运转的基石。长期以来，水文学中经典的Budyko框架为我们理解降水在蒸发、径流间的分配提供了简洁而强大的理论工具。该框架通过蒸发指数(EI=ET/P)与干燥指数(DI=PET/P)的二维关系，描绘了长期、流域尺度的水热平衡。然而，这个经典的理论基石建立在一个关键假设之上——流域处于稳态，即陆地水储量变化(TWSC)可以忽略不计。在气候变化加剧和人类活动日益频繁的今天，这一假设在众多流域已然失效。地下水超采、冰川融化、水库调节等过程使得TWSC成为不可忽视的关键变量，导致经典Budyko框架在预测短期水动态、评估生态水胁迫时面临严峻挑战，限制了其在生态水文管理和早期预警中的应用。

为解决这一难题，发表在《Ecological Indicators》上的研究论文《推进三维Budyko框架：结合GRACE和GLDAS量化水储量变化对生态水文动态的影响》进行了一项开创性的工作。研究团队构建了一个基于物理机制的三维Budyko框架，将TWSC作为独立的第三维度引入，从而更真实地刻画非稳态条件下的水文过程。

为了完成这项研究，作者们综合利用了多源卫星观测和再分析数据。关键数据包括：ERA5再分析资料提供的降水、实际蒸散发(ET)和潜在蒸散发(PET)；MODIS卫星产品提供的ET、PET和归一化植被指数(NDVI)；GRACE（重力反演和气候实验）卫星数据及其JPL Mascon产品，以及GLDAS（全球陆地数据同化系统）模型数据，用于获取TWSC。所有数据经过严格的预处理（重采样至0.25度分辨率，统一为月度数据）和基于HydroBASINS的流域边界提取，确保了时空一致性。研究方法的核心是推导区分TWSC消耗型(TWSC≤0)和TWSC补给型(TWSC>0)两种水文情形的三维Budyko方程，并利用Pearson相关系数(PCC)、均方根误差(RMSE)和Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)评估模型性能。此外，研究采用局部空间关联指标(LISA)方法分析了WSCI与NDVI之间的空间关联模式。

研究结果

4.1. 经典和扩展二维Budyko框架的局限性

全球前十大流域的评估表明，经典二维Budyko框架在高纬度流域表现尚可，但在中低纬度流域，尤其是在植被茂密的热带流域（如刚果河、亚马逊河），性能显著下降（PCC: 0.2–0.3, RMSE: 3–4, NSE < 0）。其根本原因在于这些地区的生态系统用水常常超出当期降水，依赖于地下水等存储水的消耗，而经典框架无法表征这部分“蓝水”的贡献。特别是在人类活动强烈的黄河流域，经典框架完全失效。扩展二维Budyko方程（使用有效降水P-TWSC）在全球尺度上表现甚至不如经典框架，表明简单地修正降水输入不足以解决非稳态问题。

4.2. 三维Budyko框架的优越性能与机理洞察

新提出的三维Budyko框架在中低纬度流域表现出巨大优势，性能指标显著提升（如亚马逊流域：PCC从0.26提升至0.98，NSE从-0.06提升至0.96）。框架通过区分TWSC消耗和补给两种情形，物理上分离了降水产生的“绿水”蒸散发(ET_green)和依赖于储水量的“蓝水”蒸散发(ET_blue)，从而更真实地反映了生态系统的实际可用水量。

4.3. TWSC数据源的作用：GRACE与GLDAS对比

使用GRACE-TWSC（包含自然与人为信号）和GLDAS-TWSC（仅包含自然气候驱动信号）的对比验证了框架的物理机理。在人类活动主导的流域（如黄河、印度河），使用GLDAS-TWSC时三维模型性能大幅提升，证实了框架能够有效诊断人为干扰。WSCI偏离（GRACE-WSCI与GLDAS-WSCI之差）可作为量化人为对自然水循环扭曲程度的指标。

4.4. 在人类主导流域诊断人为影响及全球验证

在科罗拉多河、印度河、墨累-达令河和底格里斯-幼发拉底河这四个典型人类管理流域的验证表明，三维框架同样表现出优越的适应性和诊断能力，进一步证明了其全球鲁棒性。

4.5. 生态意义：通过NDVI将WSCI与生态系统动态联系

LISA空间关联分析揭示了WSCI与植被动态（NDVI）之间多样化的空间模式：高高聚集（自然协同）、低低聚集（自然胁迫），以及最关键的低高聚集（人为不可持续性）。低高聚集区（如华北平原、印度旁遮普邦）表现为高植被绿度与水储量消耗并存，清晰指示了依靠过度用水维持的不可持续发展模式。

本研究成功地将Budyko理论从二维拓展至三维，提出了一个物理机制清晰、诊断能力强大的新框架。该框架不仅显著提升了水文预测的准确性，更重要的是，其衍生的水储量变化指数(WSCI)成为一个强大的生态水文诊断工具，能够量化生态系统的可用水资本，并有效区分气候波动和人类活动引起的水胁迫。通过揭示WSCI与植被健康之间的空间关联模式，本研究为精准识别水资源管理中的风险区域、指导可持续的生态用水分配提供了关键的科学依据，对应对全球变化下的水资源挑战具有深远意义。