青藏高原水涵养功能分区与空间格局优化研究——基于SSP-RCP情景的贝叶斯网络模拟

针对气候变化下青藏高原水涵养功能不稳定的问题，研究人员通过贝叶斯网络模型和InVEST模型，量化了2000-2020年水涵养时空演变特征，识别出降水、土地利用和潜在蒸散发为关键变量，并基于SSP-RCP情景预测了2100年前四类生态分区的优化格局。该研究为高原生态屏障建设提供了分区治理策略，方法学可推广至全球高寒区水安全研究。

　　

青藏高原被誉为"亚洲水塔"，其水涵养功能直接影响中国及南亚、东南亚20亿人口的用水安全。然而，全球变暖导致降水格局改变，叠加人类活动干扰，高原水涵养能力呈现显著波动。现有研究多聚焦历史数据分析，对未来情景下的分区优化缺乏量化方法。为此，中国科学院寒区旱区环境与工程研究所的Yuxin Wang团队在《Anthropocene》发表研究，首次将贝叶斯网络与网格编码法结合，为高原水安全提供了前瞻性治理方案。

研究采用多源数据融合技术，整合2000-2020年气候、土地利用等栅格数据，通过InVEST模型计算水涵养量；利用贝叶斯网络分析关键变量贡献度；基于CMIP6的SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5情景数据，采用网格编码法预测2100年前的分区演变。雅鲁藏布江流域和三江源区作为重点研究对象，其数据精度达1km×1km分辨率。

【水涵养时空演变特征】
2000-2020年数据显示，高原水涵养量呈东南向西北递减趋势，雅鲁藏布江流域均值较全区高36.47%。2015年出现最低值64.31mm，2020年回升至102.06mm，60%区域长期处于低涵养状态。

【关键影响因素识别】
贝叶斯网络分析表明，降水（贡献度>1%）、土地利用（Land Use）和潜在蒸散发（PET）是主导因素。其中建设用地扩张导致涵养量下降14.7%，而林地恢复可使涵养量提升22.3%。

【情景分区优化】
SSP1-2.6情景下，生态保育区面积比例平均增加7.65%，重点分布于三江源东部；生态控制区减少8.38%，主要位于柴达木盆地。提出"东南修复-西北防控"的分区策略，建议在澜沧江上游实施退牧还草工程。

该研究创新性地构建了"评估-预测-分区"技术链条，证实通过优化土地利用可提升12.8%的水涵养能力。成果为《青藏高原生态保护法》提供了科学依据，其贝叶斯网络不确定性量化方法被Nature Reviews Earth & Environment专文推荐。未来需加强冻土水文过程与生态工程的协同效应研究，以应对SSP5-8.5情景下的极端气候挑战。