中国不同区域土壤干旱的时空特征及影响因素的识别

《Agricultural Water Management》：Spatiotemporal characteristics of soil drought and identification of influencing factors in various regions of China

　　

随着陆地蒸发能力增强，以土壤水分亏缺为特征的土壤干旱直接威胁国家粮食安全与生态安全，并影响社会经济的可持续发展。该研究以中国区域为研究对象，综合利用遥感土壤水分数据集和站点观测数据，评估了2000年至2022年中国及其不同分区土壤干旱的时间演变与空间格局，识别了土壤干旱的主要分段位置、突变类型和空间趋势特征，并揭示了气候因子与环流因子对土壤干旱的直接或间接贡献。研究结果表明：（1）研究期内，原始标准化土壤水分指数（Standardized Soil Moisture Index，SSMI）序列最低值（–0.81）出现在2004年8月，并于2010年3月出现1个正向断点，中国土壤干旱呈现出先加剧后减缓的变化趋势；（2）土壤干旱主要存在“中断型下降”“中断型上升”“下降转上升”和“上升转下降”4种突变类型，多数突变点发生在2010年以后；（3）最严重的土壤干旱发生在2009年（SSMI=–0.55），干旱中心主要位于秋冬季云贵高原区（Yunnan-Guizhou Plateau Region，YPR）南部；（4）黄淮海平原区（Huang-Huai-Hai Plain Region，HPR）各月及各季节干旱均呈加重趋势；（5）基于交叉小波变换（Cross-Wavelet Transform，XWT）分析，解释土壤干旱变化的三个最佳变量依次为土壤水分、降水量和蒸散发。该研究揭示了中国土壤干旱变化更易发生的区域，可为阐明土壤干旱形成机制以及制定干旱适应与应对措施提供科学参考。

一、研究背景与意义

土壤干旱是以土壤水分持续亏缺为核心的自然灾害，直接威胁农业生产、生态系统稳定及社会经济可持续发展。土壤水分收支受降水、蒸散发、下渗、径流及地下水补给等多过程控制，当收入长期低于支出时即可形成土壤干旱。近年来，气候变暖与人类活动加剧了干旱发生的不确定性。然而，现有研究多集中于水文与气象干旱，针对土壤水分干旱及其驱动因素的综合研究仍显不足，尤其在识别阶段性突变点、量化多因子非线性独立效应与交互作用方面存在明显局限。因此，系统揭示中国区域土壤干旱的时空演变规律、突变特征及其对气候和环流因子的响应，对保障国家粮食安全和生态安全具有重要意义。该研究成果发表于《Agricultural Water Management》。

二、主要技术与数据来源

研究采用中国基于站点土壤水分数据集（Soil Moisture of China by in situ data，SMCI）2000—2022年10—100 cm逐日产品，并融合国家气象信息中心（National Meteorological Information Center，NMIC）607个站点月值气候数据及NOAA大气环流指数。干旱指标选取标准化土壤水分指数（SSMI）与标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）；利用趋势与季节断点算法（Breaks For Additive Seasons and Trend，BFAST）检测序列突变点及类型；通过网格化Mann-Kendall趋势检验（Gridded Mann-Kendall，GMK）识别空间趋势；基于偏小波相干（Partial Wavelet Coherence，PWC）和多元小波相干（Multiple Wavelet Coherence，MWC）解析土壤干旱与气候因子的多尺度关系；采用极端梯度提升（XGBoost）结合沙普利可加性解释（Shapley Additive Explanations，SHAP）方法量化环流因子的贡献与交互作用。

三、研究结果

4.1 BFAST算法识别的土壤干旱转折点

BFAST将全国SSMI序列分解为趋势项、季节项和残差项。2004年8月SSMI达到最低值–0.81，2018年9月最高达0.60；2010年3月出现一个“下降转上升”正向断点，整体表现为先加重后缓解。各分区共识别出8个正向断点和2个负向断点，存在“中断型下降”“中断型上升”“下降转上升”及“上升转下降”四种类型，其中“中断型下降”占40%；除黄土高原区（Loess Plateau Region，LPR）外，其余分区突变点多出现在2010年以后。

4.2 空间变化与趋势特征识别

2009年为全国土壤干旱最严重年份，年均SSMI为–0.55；年内最低值出现在10月（–0.44），最高值出现在4月（–0.01）。春季干旱主要发生在东北平原区（Northeast China Plain Region，NCP），春旱面积比达63.21%；夏秋向北方干旱区（Northern Arid Region，NAR）扩展；秋冬季干旱中心位于云贵高原区（YPR）南部，秋旱面积比高达70.65%。GMK结果显示，黄淮海平原区（HPR）各月及各季节干旱均呈上升趋势，是中国干旱化趋势最显著的区域。

4.3 气候因子的驱动效应

PWC分析表明，在所有时间尺度上，土壤水分（SM）与SSMI的平均小波相干（Average Wavelet Coherence，AWC）最高（0.97），显著相干面积比（Percentage of Area Significant Coherence，PASC）达25.43%，是单因子中解释土壤干旱变化的最佳变量。MWC分析显示，双因子组合中SM–降水量（PC）最优（AWC=0.92，PASC=27.54%）；三因子组合中SM–PC–蒸散发（ET）最优（AWC=0.96，PASC=30.90%），可最好地表征SSMI的动态变化。

4.4 土壤干旱对气象干旱的响应

对比各分区气象干旱与土壤干旱事件特征发现，气象干旱事件在南方沿海区（Southern Coastal Region，SCR）平均历时最长（2.60个月）、平均强度（Severity of Meteorological Drought，SMD）最大（1.73）；而土壤干旱事件强度同样随气象干旱强度的增强而增强，全国土壤干旱事件总体以低强度、短历时为主。

四、讨论

讨论认为，2009年全国性严重干旱与持续稳定的异常大气环流相关；不同分区因地形、土壤保水性和植被覆盖差异呈现相异的干旱成因和突变模式。太阳辐射指数（Solar Spectral Irradiance，SSI）是影响土壤干旱最重要的环流因子，与SSMI呈正相关，其升高可减缓干旱发展；而厄尔尼诺–南方涛动（El Ni?o–Southern Oscillation，ENSO）的影响最弱。太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation，PDO）与北极涛动（Arctic Oscillation，AO）以及年代际太平洋振荡（Interdecadal Pacific Oscillation，IPO）与大西洋多年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation，AMO）等组合，主要通过改变东亚季风环流强度与水汽输送路径，造成中国水汽供应不足、降水减少。SHAP模型交叉验证的决定系数（R²）为0.78，均方根误差（RMSE）为0.15，平均绝对误差（MAE）为0.13。土壤水分（SM）是土壤水分亏缺最直接的表征指标；研究人员建议未来结合地理加权回归、地理探测器等方法进一步解析环流因子的分区效应，并整合遥感、站点和再分析数据构建多因子、多尺度干旱监测预警体系，以增强干旱灾害防御与适应能力。

五、研究结论

（1）2000—2022年间中国SSMI序列于2004年8月达到最低值–0.81，2018年9月达到最高值0.60；BFAST识别出一个发生于2010年3月的“下降转上升”正向断点，置信区间为2010年2月至2011年2月，全国土壤干旱整体呈先加剧后减缓趋势。
（2）土壤干旱存在“中断型下降”“中断型上升”“下降转上升”和“上升转下降”4种突变类型，多数分区突变点出现在2010年以后；全国共8个正向突变点和2个负向突变点，“中断型下降”类型占40%。
（3）2009年土壤干旱最严重，年均SSMI=–0.55；年内最低值出现在10月（–0.44），最高值出现在4月（–0.01）；干旱中心位于秋冬季YPR南部，春季干旱主要发生在NCP，春旱面积比为63.21%。
（4）PWC结果表明，单因子中SM是解释SSMI变化的最佳变量（AWC=0.97，PASC=25.43%）；双因子中SM–PC最优（AWC=0.92，PASC=27.54%）；三因子中SM–PC–ET最优（AWC=0.96，PASC=30.90%）。
（5）NAR小、中、大尺度土壤干旱事件强度分别为0.18、0.44和1.44；全国土壤干旱事件多为低强度、短历时，且其强度随气象干旱强度的增强而增强。
（6）SSI与SSMI呈正相关，可抑制干旱发展；ENSO影响最弱；SSI、PDO和IPO可作为捕捉土壤干旱变化的关键环流因子。