中国西南喀斯特流域植被相关指标与月输沙量之间的尺度依赖性关系

《Global and Planetary Change》：Scale-dependent relationships between vegetation-related indicators and monthly sediment discharge in karst catchments of Southwest China

　　摘要：土壤侵蚀是中国西南喀斯特地区的主要生态问题，然而不同植被相关指标在时间尺度上表征植被-沉积物关系的能力尚不清楚。本研究调查了2003年至2020年四个喀斯特流域中五个植被相关指标与月输沙量之间的尺度依赖关系。这五个指标包括归一化差异植被指数（NDVI）、核归一化差异植被指数（kNDVI）、增强型植被指数（EVI）、叶面积指数（LAI）和日光诱导叶绿素荧光（SIF）。与其他指标相比，SIF通常与输沙量表现出更强的相关性。多元经验模态分解（MEMD）揭示了植被-沉积物关系中显著的尺度依赖性，植被相关指标在本征模态函数3（IMF3）处表现出最大的方差贡献。时间依赖的内在相关分析进一步表明，在IMF2和IMF3尺度上，植被相关指标与输沙量之间存在相对较强且稳定的关系。与使用原始数据的模型相比，基于MEMD的逐步多元线性回归（SMLR）模型将R2从0.54-0.74提升至0.66-0.77，NSE从0.50-0.74提升至0.66-0.76，同时降低了RMSE。SIF在大多数情况下表现出最佳的预测性能，LASSO分析进一步证实了这一优势。这些发现可为喀斯特流域尺度感知的月输沙量预测提供方法论框架。

引言：土壤侵蚀是中国西南喀斯特地区一个突出的环境问题，该地区喀斯特地貌广泛分布，生态系统脆弱（Borrelli等，2017；Li等，2017；Yao等，2025）。浅薄的土壤层、复杂的裂隙地形、碳酸盐岩组成和高渗透性使得地表与地下水文过程之间形成强烈耦合，使这些地区极易发生土壤侵蚀和沉积物流失（Jiang等，2014；Yang等，2025）。此外，在不可持续的土地利用和频繁的极端降水共同作用下，喀斯特地区特别容易发生严重侵蚀（Li等，2018）。另外，由于极低的成土速率，喀斯特土壤对侵蚀的耐受性远低于其他地区的土壤，这进一步加剧了生态风险（Peng和Wang，2012）。因此，土壤侵蚀不仅削弱了土壤在调节径流、蓄水和支撑生态系统生产力方面的功能，还通过加速喀斯特地区氮、磷和有机碳等关键养分的流失而破坏土壤-水系统平衡（Verheijen等，2009；Borrelli等，2020；Wuepper等，2020）。因此，理解沉积物运移过程及其控制因素对于在喀斯特流域制定科学有效的水土流失防治和管理策略至关重要（Melesse等，2011；Hong等，2025）。

一般而言，植被通过多种物理、生物和水文机制在减轻土壤侵蚀和减少河流输沙量方面发挥着关键的调节作用（L?bmann等，2020；Xiao等，2024）。地表冠层降低了降雨动能，从而最大程度地减少了雨滴对土壤表面的溅蚀破坏（Zhang等，2011）。同时，枯落物覆盖增加了地表粗糙度并减缓了径流，抑制了土壤颗粒的分离和搬运（Ding和Fu，2022）。此外，植物根系通过强化土壤结构、提高团聚体稳定性和抗剪强度来增强土壤抗蚀性（Yu等，2016）。另外，植被还通过改善土壤孔隙度和渗透性促进降雨入渗并减少径流产生，从而减轻土壤侵蚀和输沙量（Ghestem等，2011）。总体而言，植被通过跨多个尺度和过程的协同效应减轻土壤侵蚀和输沙量（Miguez-Macho和Fan，2021）。

已有研究采用皮尔逊相关分析、谱分析、经验正交函数分析和小波相干分析来研究输沙量与潜在影响因素之间的多尺度关系（Gao等，2014；Li等，2018；Gebreslassie等，2020；Quang等，2023）。然而，这些方法通常依赖于平稳性、线性或简单叠加的假设，难以准确表征非平稳和非线性的水文及地表过程。此外，不同频率成分所代表的效应并不一定是可加的（She等，2013；Biswas等，2013）。虽然小波分析可以在时域和频域同时识别信号特征，但它需要手动指定小波基和分解层数，缺乏完全的适应性（Bai等，2015；Zhu等，2018）。相比之下，多元经验模态分解（MEMD）是经验模态分解（EMD）的扩展，是一种完全自适应、数据驱动的多尺度分析方法。MEMD将输沙量及其潜在影响因素分解为具有“公共尺度”的本征模态函数（IMFs）和残差项，有效克服了平稳性和线性假设带来的限制（Hu和Si，2013）。已有研究表明，MEMD能有效揭示土壤水力特性、输沙量与地形、水文和气候因素之间的尺度特定关系，并且与基于原始数据的分析相比通常能获得更优的预测性能（Li等，2018；Yang等，2019；Zhu等，2022）。尽管输沙量、径流和植被相关指标存在明显的季节性或月度波动，但大多数现有研究集中在年尺度分析上，可能掩盖了输沙量的季节性变化。此外，喀斯特地区复杂的水文地质条件、高度异质的地形和脆弱的生态系统可能进一步使输沙量与植被相关指标在多个时间尺度上的关系复杂化。因此，植被相关指标对月输沙量的多时间尺度影响仍不清楚。

本研究的目标有三：（1）调查2003年至2020年四个典型喀斯特流域中月输沙量、径流和五个植被相关指标（包括归一化差异植被指数（NDVI）、核归一化差异植被指数（kNDVI）、增强型植被指数（EVI）、叶面积指数（LAI）和日光诱导叶绿素荧光（SIF））的时间变异性；（2）使用MEMD方法检验月输沙量与植被相关指标之间的多尺度关系；（3）评估不同植被相关指标对输沙量预测能力的差异。

研究区域：本研究聚焦于中国西南部的乌江和西江流域，两者都具有代表性的喀斯特地貌（图1）。乌江（26°09′–30°12′N，104°15′–109°20′E）位于长江上游，发源于云贵高原，主要流经贵州省，在重庆市汇入长江。河流全长1037公里，流域面积约8.8×10?平方公里。该流域属于……

多元经验模态分解（MEMD）：MEMD是标准经验模态分解的多元扩展，非常适合分析非线性和非平稳时间序列（Luo等，2022）。考虑一个由n个时间序列组成的多元数据集，表示为：X(t)={x?(t),x?(t),…,x?(t)}。设V_θ?={v??,v??,…,v??}表示由角度集θ?={θ??,θ??,…,θ????}参数化的方向向量，其中k=1,2,…,d，d为所选方向的总数。基于这些方向向量，多元信号的IMFs可以……

月输沙量、径流和植被相关指标：表2给出了2003—2020年四个喀斯特流域月输沙量、径流和五个植被相关指标的描述性统计。月输沙量的变异系数（CV）范围为191%至222%，表明高度变异性（CV≥100%；Nielsen和Bouma，1985），而月径流和植被相关指标的CV范围为14%至91%，表现出中等变异性（10%
结论：本研究揭示了中国西南四个喀斯特流域中植被相关指标与月输沙量之间存在显著的尺度依赖关系。植被相关指标在imf3（接近年尺度）处表现出最大的方差贡献，并在imf2和imf3尺度上与输沙量表现出相对较强且稳定的关系。与使用原始数据的模型相比，memd改进了月输沙量预测，表明……

credit作者贡献声明：haoyang xin：撰写初稿、验证、方法学、数据管理。yu wu：可视化、监督。ziling li：验证、监督。qingqing dai：监督、数据管理。fengjiao pan：验证、监督。zhenwei li：撰写—审阅与编辑、概念化。liangxia duan：撰写—审阅与编辑、监督、数据管理。

利益冲突声明：作者声明，他们之间不存在任何已知的竞争经济利益或个人关系，这些关系可能影响本论文所报告的工作。

致谢：本研究得到了国家自然科学基金（42577391；42477384）、湖南省杰出青年科学基金（2024jj2053）、广西八桂青年学者专项基金（授予zhenwei li）以及广西自然科学基金（2025gxnsfaa069608）的资助。

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湖南农业大学资源学院，长沙 410128，中国 结论：本研究揭示了中国西南四个喀斯特流域中植被相关指标与月输沙量之间存在显著的尺度依赖关系。植被相关指标在imf3（接近年尺度）处表现出最大的方差贡献，并在imf2和imf3尺度上与输沙量表现出相对较强且稳定的关系。与使用原始数据的模型相比，memd改进了月输沙量预测，表明…… credit作者贡献声明：haoyang xin：撰写初稿、验证、方法学、数据管理。yu wu：可视化、监督。ziling li：验证、监督。qingqing dai：监督、数据管理。fengjiao pan：验证、监督。zhenwei li：撰写—审阅与编辑、概念化。liangxia duan：撰写—审阅与编辑、监督、数据管理。 利益冲突声明：作者声明，他们之间不存在任何已知的竞争经济利益或个人关系，这些关系可能影响本论文所报告的工作。 致谢：本研究得到了国家自然科学基金（42577391；42477384）、湖南省杰出青年科学基金（2024jj2053）、广西八桂青年学者专项基金（授予zhenwei li）以及广西自然科学基金（2025gxnsfaa069608）的资助。 haoyang xin|yu wu|ziling li|qingqing dai|fengjiao pan|zhenwei li|liangxia duan 湖南农业大学资源学院，长沙>
结论：本研究揭示了中国西南四个喀斯特流域中植被相关指标与月输沙量之间存在显著的尺度依赖关系。植被相关指标在imf3（接近年尺度）处表现出最大的方差贡献，并在imf2和imf3尺度上与输沙量表现出相对较强且稳定的关系。与使用原始数据的模型相比，memd改进了月输沙量预测，表明……

credit作者贡献声明：haoyang xin：撰写初稿、验证、方法学、数据管理。yu wu：可视化、监督。ziling li：验证、监督。qingqing dai：监督、数据管理。fengjiao pan：验证、监督。zhenwei li：撰写—审阅与编辑、概念化。liangxia duan：撰写—审阅与编辑、监督、数据管理。

利益冲突声明：作者声明，他们之间不存在任何已知的竞争经济利益或个人关系，这些关系可能影响本论文所报告的工作。

致谢：本研究得到了国家自然科学基金（42577391；42477384）、湖南省杰出青年科学基金（2024jj2053）、广西八桂青年学者专项基金（授予zhenwei li）以及广西自然科学基金（2025gxnsfaa069608）的资助。

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湖南农业大学资源学院，长沙 410128，中国>