中国西北干旱高寒流域月径流预测的EMD-PCA-LSTM混合模型优化研究

本研究针对中亚干旱半干旱地区径流变化驱动机制不清的问题，基于Budyko水热耦合框架，首次对2000-2020年降水(PRE)、潜在蒸散发(ET0)和植被指数(NDVI)对径流(R)的贡献进行空间分布式定量解析。研究发现PRE是径流变化主控因子（夏季贡献达6.56%），ET0呈季节性负效应，NDVI(-0.07%)在灌溉区有局部影响，为气候变化下的水资源管理提供科学依据。

　　

中亚地区作为"一带一路"的核心区域，正面临严峻的水资源危机。这片占据欧亚大陆腹地的干旱半干旱区，72%的土地被草原覆盖，却仅有3%的水体分布，著名的咸海萎缩问题更是生态恶化的典型例证。在全球气候变化背景下，该地区降水格局改变、冰川消融加速，使得本就脆弱的水平衡系统雪上加霜。更复杂的是，跨境河流的水资源分配矛盾与农业灌溉需求激增相互交织，让水资源管理成为牵动区域可持续发展的神经末梢。

传统径流研究多聚焦单一河流或气候因子，对植被反馈机制考虑不足，且缺乏系统性空间分析。这正是Jianpeng Feng团队在《Journal of Hydrology: Regional Studies》发表研究的突破点所在。研究人员创新性地将经验模态分解(EMD)、主成分分析(PCA)与长短期记忆网络(LSTM)相结合，构建EMD-PCA-LSTM混合模型，首次对中亚五国进行21年时空连续的径流驱动因子解析。

研究采用多源数据融合策略，整合NOAA降水数据、MOD16A2蒸散发产品和ESA土地覆盖数据，通过Budyko-Fu模型计算关键参数ω。运用线性回归和Mann-Kendall突变检验分析趋势，采用Pearson相关系数和敏感性方程量化各因子贡献，最终通过空间显式归因模型解析驱动机制。

3.1 径流与参数ω的时空特征

研究发现ω参数空间异质性显著，西部南部值超5.39呈能量限制状态，而中部北部受水分限制。径流模拟精度验证显示R²=0.73，RMSE=6.58mm，2003年被确定为径流趋势突变点。季节尺度上，春夏径流分别呈现0.11和-0.17的变化斜率，但均未达显著水平。

3.2 驱动因子敏感性分析

降水敏感系数在东北部最高达0.99，夏季贡献率6.56%居首。ET₀呈现明显负效应，在中部地区敏感系数降至-0.74。NDVI虽整体相关性弱(r=0.027)，但在东部灌溉区局部影响达-3.7mm/yr，揭示植被恢复可能通过增强蒸散抑制径流。

3.3 Budyko框架下的定量评估

归因分析显示，降水变化导致径流改变-0.63mm/yr，而ω参数变化带来76.53mm/yr影响。值得注意的是，ET₀在秋季贡献率达2.83%，其与降水协同作用解释了89%的径流变异。NDVI贡献虽年均仅-0.07%，但在费尔干纳盆地等农业区呈现显著空间异质性。

这项研究首次系统揭示了中亚地区"降水主导-蒸散发调节-植被局部影响"的径流驱动三元模式。其创新性在于：① 将Budyko框架拓展至跨境流域尺度，开发适用于数据稀缺区的评估方法；② 定量分离出植被反馈对水循环的影响强度；③ 绘制首张中亚径流敏感性空间图谱。研究不仅为"绿色丝绸之路"建设提供水文基础，其EMD-PCA-LSTM混合模型框架更可推广至全球干旱区水资源评估。未来需重点关注冰川消退对ω参数的潜在影响，以及农业节水技术对NDVI-径流关系的调控作用。