《Actuators》：Dynamic Error Improved Model-Free Adaptive Control Method for Electro-Hydraulic Servo Actuators in Active Suspensions with Time Delay and Data Disturbances
Hao Xiong,
Dingxuan Zhao,
Haiwu Zheng and
Liqiang Zhao
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土壤水分是干旱区生态水文过程中的关键变量，然而，人工草地中土壤水分对气象因子响应的垂直分层机制仍未得到充分量化。基于黑河中游2015年至2024年间隔10分钟的监测数据，研究人员研究了干旱区人工草地0–160 cm深度剖面内土壤水分的动态变化。通过整合Mann
土壤水分是干旱区生态水文过程中的关键变量，然而，人工草地中土壤水分对气象因子响应的垂直分层机制仍未得到充分量化。基于黑河中游2015年至2024年间隔10分钟的监测数据，研究人员研究了干旱区人工草地0–160 cm深度剖面内土壤水分的动态变化。通过整合Mann–Kendall趋势检验、Pearson相关性、时滞互相关分析、多元回归分析和冗余分析（RDA），研究人员系统探究了气象因子与土壤水分之间的变化关系。结果表明：(1) 驱动地表过程的主要气象因子（如净辐射Rn、气温Ta、饱和水汽压差VPD）呈显著增加趋势且变异性强，而相对湿度（RH）显著下降，这些发现共同指向区域总体变暖变干的趋势；(2) 风速（WS）、气温（Ta）、降雨量（Rain）和相对湿度（RH）是解释土壤水分变化的主要因子，其中温度和湿度与土壤水分呈正相关；(3) RDA结果显示，浅层土壤水分（0–20 cm）主要受气温和降雨控制，而深层土壤水分逐渐受饱和水汽压差（VPD）调控；(4) 时滞互相关分析表明，土壤水分对降雨的响应时间几乎随土壤深度增加而延长，而相关系数从0.43逐渐减弱至0.06。本研究定量阐明了气象因子对土壤水分垂直格局的分层控制机制，有助于加深对气候变化下生态水文过程响应的理解，并为水资源管理、农业规划和气候预测提供科学依据。
**论文解读：干旱区人工草地土壤水分对气象因子的垂直分层响应机制**
**研究背景与问题**
土壤水分是干旱区陆-气相互作用、植被生长和水循环中的关键变量。在黑河中游典型内陆河流域，农业用水占总用水量的90%以上，土壤水分的时空分布直接影响生态系统稳定性和农业可持续性。然而，该区域面临干旱气候、降水稀少、水资源极度匮乏的严峻挑战，尤其在“97”分水方案实施后，中游水资源短缺进一步加剧。现有研究存在以下不足：(1) 大多基于短期或离散观测，缺乏长期连续的多层土壤水分监测数据，难以捕捉气象因子驱动的动态响应过程；(2) 对不同深度土壤水分与气象要素的耦合机制缺乏系统性量化，响应模式尚不清晰；(3) 当前研究主要集中在表层水分建模，对深层土壤水分动态及其与气象因子关联的表征不足。为此，本研究基于黑河中游2015–2024年观测数据，结合多层土壤水分与气象要素同步监测，旨在探究不同时间与深度尺度下土壤水分的变化程度，阐明气象因子对土壤水分的影响，揭示气象因子驱动的土壤水分垂直分布响应机制，为区域水资源合理利用提供理论支撑。
**研究开展与结论**
研究人员利用黑河遥感站自动气象站10分钟间隔的10年（2015–2024）监测数据，涵盖大气动力、热力条件、地表能量平衡及土壤特征等15个变量。研究地点位于甘肃省张掖市党寨镇东侧（100.48°E, 38.83°N），海拔1560米，下垫面为人工草地，属温带大陆性气候，年均温7°C，年均降水量148.4 mm，土壤类型为灌溉淤积粉土。通过数据清洗与聚合（日、月平均），计算关键气象因子（饱和水汽压差VPD、潜在蒸散PET），并运用描述性统计、Mann–Kendall趋势检验、Pearson相关与时滞互相关分析、多元线性回归及冗余分析（RDA）等方法，系统揭示了土壤水分垂直分异及其与气象因子的耦合关系。研究结论包括：(1) 气象因子呈现显著变暖变干趋势，浅层（2–10 cm）土壤水分显著上升，深层（80–160 cm）显著下降，反映出气候变暖的长期干化影响；(2) 浅层土壤水分主要受气象因子控制，深层土壤水分逐渐受长期水文平衡和大气干燥度（如VPD）调控；(3) 浅层与深层土壤水分呈相反趋势，表明存在潜在的“水文解耦”现象；(4) 时滞分析显示，土壤水分对降雨的响应时间随深度增加而延长，相关系数从0.43衰减至0.06。该研究定量阐明了气象因子对土壤水分垂直格局的分层控制机制，对理解气候变化下生态水文过程及水资源管理具有重要意义。论文发表在《Actuators》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用以下关键技术方法：(1) 使用Mann–Kendall趋势检验（配合一阶自回归预白化及Benjamini–Hochberg错误发现率控制）分析时间序列单调趋势；(2) Pearson相关与基于ARIMA模型预白化及块自助法（Block Bootstrap，块长7天，重抽样1000次，95%置信区间）的时滞互相关分析，量化不同深度土壤水分对降雨的滞后响应；(3) 多元线性回归建模，通过主成分分析（PCA）和方差膨胀因子（VIF<10）筛选变量，标准化回归系数比较影响强度，并用80%训练集与20%测试集（2019、2024年）验证模型；(4) 冗余分析（RDA）评估气象因子对土壤水分变异的解释能力，前两轴累积解释92.1%方差。样本来源为黑河遥感站2015–2024年连续自动监测数据，涵盖人工草地站点。
**研究结果**
**3.1 气象因子与土壤水分的时间动态特征**
- **3.1.1 气象因子特征**：气温（Ta）年均8.82°C，变幅达?40.93至27.27°C，变异系数（Cv）11.62；降雨分布不均，均降雨仅1.98 mm，Cv为2.05；净辐射（Rn）、光合有效辐射（PAR）等也呈现显著变异性。
- **3.1.2 土壤水分的时空变化特征**：表层（2–10 cm）土壤水分呈明显季节波动，夏季峰值（如10 cm约9%），冬季低值（<7%）；2 cm层水分最低，10 cm层显著高于其他层。中深层（20 cm及以下）波动较平缓，80–160 cm趋势稳定，2020年7月后明显上升。随深度增加，土壤水分总体降低，且年际变异性差异显著：2–20 cm变幅最大，40–80 cm相对稳定，120–160 cm更低且稳定。
- **3.1.3 气象因子与土壤水分的变化趋势**：Mann–Kendall检验显示，Ta和红外温度（IRT）显著上升，相对湿度（RH）极显著下降，Rn、PAR显著上升。浅层（2、4、10 cm）土壤水分显著增加，且趋势强度随深度减弱；中间层（20、40 cm）无显著趋势（过渡区）；深层（80、120、160 cm）显著下降，且下降趋势强度随深度增加。
**3.2 气象与环境过程的耦合**
10年相关性分析表明，Ta与PAR、Rn呈极显著正相关（r=0.81、0.84，p<0.001）；RH与WS显著负相关（r=?0.64）；土壤温度（STA）与降雨正相关（r=0.35）；土壤水分（ASM）与降雨相关系数不显著（r=0.30）。
**3.3 不同深度土壤水分对降雨的滞后响应**
时滞互相关分析显示：2 cm层在滞后1天时相关系数达0.4344，显著相关点33个；随深度增加，峰值滞后天数延长（20 cm处16天，80、120 cm处19天），峰值幅度衰减（80 cm最大仅0.0561）；20 cm层相关系数骤降至0.0390，80–160 cm略有回升（0.0462–0.0577）但仍远低于浅层。
**3.4 土壤水分控制因子**
经PCA降维和VIF筛选后，多元回归模型显示：X2（对应因子）对2 cm层土壤水分有负效应，其余三个因子（X1、X3、X4）为正效应，其中X4影响最强。对于4–160 cm各层，X1均呈负效应（系数?0.001至?0.002），X2正效应且系数随深度微增（0.119至0.127），X3负效应（约?0.012至?0.013），X4最强且系数在0.899–0.918之间。Durbin–Watson检验d值介于1.85–2.15，无自相关；20%测试集验证模型预测效果良好。
**3.5 气象因子对土壤水分影响的冗余分析**
RDA前两轴累积解释92.1%方差（RDA1 80.7%，RDA2 11.4%）。Ta、IRT、PET、Rn、STA是驱动土壤水分变化的关键因子，Gs、Press、WS影响较弱。随深度增加，Ta的影响逐渐减小；0–10 cm层VPD与土壤水分负相关；20–40 cm层受STA和Rn影响较大；80–160 cm层VPD影响增加且随深度增强，与回归分析一致。
**讨论与结论**
**讨论部分**：研究人员分析了根际-土壤界面水分动态及变异性机制，指出2 cm层水分最低因受近地表瞬时气象条件控制，4 cm层蒸发影响减弱而水分较高，10 cm层因黏土含量高及草本植物根系优先流导致水分显著高于其他层，20–80 cm层因根系吸水水分逐渐降低。有趣的是，本研究发现土壤水分与气温呈正相关（通常呈负相关），归因于人工草地灌溉管理抵消了蒸散损失，且灌溉后生物量增加改变地表反照率和热容量。月分布上夏季（6–8月）土壤水分较高，因雨季降水与灌溉叠加。浅层水分显著上升趋势可能与地膜覆盖有关，深层水分显著下降反映气候变暖长期效应，导致深层土壤水库持续枯竭，呈现“浅层湿润、深层干燥”的垂直分层模式。时滞效应表明，降雨响应时间随深度延长，且相关系数衰减，原因包括土壤水势降低、大孔隙堵塞、细颗粒迁移及基质吸力下降。深层水分控制更复杂，受浅层地下水位、高电导率盐分积累及冻融循环影响。环境驱动机制方面，Ta、Rn、PAR正相关驱动光合作用与热平衡，WS负相关通过增加蒸散破坏冠层微气候，STA和MSA与其他因子广泛关联，体现地上-地下组分耦合。研究局限性在于对优先流和根系吸水等物理过程机理理解不足，且站点观测空间外推有限，未来可结合稳定同位素示踪与遥感数据。
**结论部分**（翻译）：土壤水分呈现明显的垂直分层；2–10 cm呈显著增加趋势，80–160 cm呈显著减少趋势，反映了气候变暖的长期干化影响。浅层土壤水分主要受气象因子控制，而深层土壤水分逐渐受长期水文平衡和大气干燥度（如饱和水汽压差）调控。浅层与深层土壤水分的相反趋势突显了一种潜在的“水文解耦”现象。这表明，虽然地表灌溉可暂时维持根区水分，但深层土壤水库的持续消耗可能威胁干旱区长期的水资源可持续性。未来研究可引入稳定同位素示踪等技术以进一步明确水分运移路径，提高气候变化条件下土壤水分的可预测性，从而促进水土资源保育。
