河流泥沙对地表水文过程至关重要，因为它促进了物质循环和能量转移。它与生物地球化学循环、河口栖息地的发展、泛滥平原农业土壤中的养分动态以及水质密切相关，这些因素共同决定了生态系统的健康和社会经济的可持续性（Best, 2019; Wang and Wang, 2023; Yin et al., 2023）。近年来，气候的加剧变化和人类活动的频繁干预导致全球许多主要河流流域的泥沙负荷发生了显著变化（Best, 2019; Cohen et al., 2014; Song et al., 2020; Walling and Fang, 2003）。大约40%的流域（Li et al., 2021），尤其是亚洲的主要河流（Das et al., 2025; Wang et al., 2011），经历了泥沙负荷的显著减少。这些变化引发了一系列新问题，包括河道不稳定、河口栖息地退化、水库淤积以及传统水土保持措施的效力下降（Li et al., 2024; Liu et al., 2018b; Lu et al., 2011; Ma et al., 2022）。
黄河是世界第五长的河流，输送的泥沙量最大，是全球水文循环的重要组成部分。其中游流经黄土高原，该地区以严重的土壤侵蚀和水资源枯竭为特征，每年产生超过8000吨/平方公里的泥沙（Zhao et al., 2015）。这一区域占黄河总泥沙流入量的约90%（Gao et al., 2017b）。在该区域内，河口-龙门地区（从头道沟站到龙门站，简称头吴）的土壤侵蚀最为严重。尽管该地区仅占黄河流域总面积的14.8%，但它产生了河流中约73%的粗粒泥沙（Gao et al., 2017b），使其成为该流域泥沙相关问题的主要来源（Zhang et al., 2022a）。多年来，该地区的泥沙输送率一直接近1（Zheng, 2017），加剧了下游河道的淤积，导致河床抬高（Ma et al., 2022; Xu et al., 2022）。此外，气候变化加剧了黄河流域和华北平原的洪水频率和强度（Hessel et al., 2003），对公共安全构成威胁，并威胁区域社会经济稳定。近年来，河口-龙门地区实施了多种水土保持措施，包括“ Grain for Green”计划、拦沙坝、梯田和水库，以减少土壤侵蚀。这些干预措施有效控制了侵蚀，显著减少了河流中游的泥沙产量（Wang et al., 2015）。2010年至2017年间，该段的年均泥沙负荷降至1.1294 × 10^6吨，仅相当于20世纪70年代前的8%（Kong et al., 2023）。然而，泥沙负荷的急剧减少带来了新的挑战。泥沙不足的流动增强了冲刷能力，导致河床切割和黄河三角洲的严重退化（Li et al., 2024; Qiao et al., 2024; Yi et al., 2022; Yin et al., 2023）。此外，许多水库和拦沙坝由于基础设施老化，现在面临淤积和储水能力不足的问题（Ran et al., 2013, Ran et al., 2021）。当前的情况表明，传统的水土保持措施已不再适应现代流域动态。
以往的研究通常采用三种主要方法来解释泥沙负荷的变化：经验关系法、半经验公式法和水文模型（Devia et al., 2015）。经验关系法简单、高效且相对准确，因此被广泛使用（Miao et al., 2011; Zhang et al., 2022a）。然而，这种方法仅依赖统计分析来建立因变量和自变量之间的数学关系，忽略了潜在的物理机制，仅关注输入和输出之间的统计相关性。在泥沙归因分析中，这种方法无法捕捉泥沙变化的动态过程和特征，从而降低了准确性（Zhang et al., 2019）。相比之下，水文建模结合了降雨、入渗、泥沙输送和径流等物理过程，在研究区域的空间单元中模拟不同情景下的泥沙产量（Sun et al., 2020b; Wang et al., 2022b; Yang et al., 2024）。Liu et al.（2024）在汾河流域使用土壤和水资源评估工具（SWAT）发现，保土坝、土地利用和气候变化分别对泥沙输送贡献了33-35%、34-36%和19-22%。尽管水文模型提供了高精度估计，但它们需要大量数据且实施复杂。半经验公式法则结合了物理机制和统计原理，构建了简化的水和泥沙过程模型。这种方法便于数据收集，支持更合理的影响因素选择，并提供了比纯经验方法更强的解释力（Shi et al., 2019; Yao et al., 2016; Zheng et al., 2018）。例如，在黄土高原，Zhang et al.（2019）结合了Budyko假设和分形理论来研究泥沙输送变化的驱动因素，明确考虑了人类活动引起的径流和泥沙浓度变化。他们的结果表明，气候、人类活动和径流分别对泥沙负荷变化的贡献为44%-6%和43%-76%，其中46%和16%的变化可归因于径流和泥沙浓度的波动。类似地，Das（2021）和Das et al.（2023）应用偏最小二乘回归（PLSR）方法，确定了印度半岛十二条主要河流及其最大流域戈达瓦里河流域泥沙输送的控制因素。后一项研究进一步量化了地貌、岩性和气候在调节泥沙负荷动态中的相对重要性，分别解释了十二条河流和戈达瓦里河流域87%的观测方差。与传统多变量统计分析相比，PLS–SEM模型基于物理水文过程选择适当的参数，提供了对多个因素之间复杂因果关系的更深入理解（Jing et al., 2015; Ren et al., 2021; Schweiger et al., 2016）。
总之，许多定量研究探讨了影响黄土高原泥沙减少的因素。然而，大多数研究直接将泥沙减少归因于人类活动和气候变化，而忽视了它们通过径流变化对泥沙动态的间接影响。此外，许多以往的研究使用离散水文站的泥沙负荷数据推断整个流域的泥沙趋势。这种方法在空间尺度转换过程中引入了不确定性，难以全面准确地描述整个流域的水和泥沙分布的空间变异性（Gao et al., 2017a; Ni et al., 2023）。为了解决以往研究的局限性，本研究的主要目标是：（1）将研究区域划分为两个子流域，利用相邻主流水文站之间的泥沙负荷差异以及支流控制站的泥沙负荷数据，准确全面地描述河口-龙门地区泥沙输送的时空变化；（2）基于气候、植被和径流数据建立PLS–SEM模型，阐明链式驱动机制，并识别单个潜在变量对泥沙负荷变化的影响；（3）识别主要控制泥沙负荷变化的区域特定因素。本研究旨在阐明气候因素和植被覆盖对河口-龙门地区泥沙负荷变化的直接影响，以及通过径流介导的间接影响，从而为流域内的水和泥沙的精准管理提供科学依据。
