干旱背景下降水有效性的评估

《Water Resources Research》：Assessing Precipitation Effectiveness in the Context of Drought

　　

强降雨对干旱的影响十分复杂，且不如其对洪水的影响那样被充分理解。在强降雨条件下储水量的限制会随着降雨强度的增加导致入渗减少和径流增加。这种对降水强度增加的响应会降低广泛使用的以降水为核心的干旱监测和预警指标的有效性。降水有效性可以提供一个有用的框架来解释降水强度对干旱状况和土壤水分补给的影响。在本研究中，研究人员评估了降水有效性如何随空间和时间变化，并利用伊利诺伊州3个站点的降水和土壤水分站点观测资料定义了降雨强度的影响。研究人员开发了一个随机森林（RF）模型来估算降水有效性，并将该模型与观测结果以及使用水土保持局曲线数（CN）方法估算的降水有效性进行了比较。在所有三个研究站点，观测到的降水有效性在不同的降水事件和生长季之间有显著差异，而这种变异性在总降水量中未能得到很好的体现。研究发现，RF方法可以为衡量降水事件在维持、改善或恶化干旱状况方面的有效性提供有用的测量手段，特别是在缺乏密集、广泛的根区土壤水分观测的情况下。为了实现不断变化的气候条件下降水有效性在干旱监测中的业务化监测能力，有必要进一步对不同气候、土壤类型、土地利用类型以及如流域等更大空间尺度的RF方法进行评估和优化。

近年来，美国大部分地区极端降水和降水强度呈增加趋势。强降雨虽在给定时期内增加了降水量，但由于土壤入渗能力的限制，强降雨往往导致地表径流增加而土壤水分储存减少。这种变化的后果是植物可利用的根区水分、地下水补给和河流基流减少，进而威胁到降水缓解或预防干旱胁迫的有效性。目前广泛使用的干旱指数，如标准化降水指数（SPI）和标准化降水蒸发蒸腾指数（SPEI），主要或完全依赖气象信息来表征农业和水文干旱。然而，降水对土壤水分的改变并不是一致的线性关系，在同等条件下，更强烈的降水产生的入渗更少。随着降水强度的增加，当代气象干旱指数在表征土壤水分、农业或生态干旱方面日益低效。加上美国缺乏密集的高质量土壤水分观测网络，这构成了当前干旱业务监测指标的重要限制。因此，亟需一种能够考虑变化气候下对降水强度水文响应的细致方法。降水有效性被广义地定义为降水在各种系统中的有用性，是评估和解释降水强度对土壤水分补给和干旱状况影响的理想框架。本研究旨在利用降水有效性框架，评估降水强度对土壤水分补给的影响，探讨其在干旱监测中的应用潜力，该论文发表在《Water Resources Research》上。

为开展此项研究，研究人员主要采用了以下几种关键技术方法。首先，研究使用了伊利诺伊州三个水气和资源监测计划（WARM）站点2010至2023年暖季的每小时降水和原位土壤水分共置观测数据。其次，研究人员将降水有效性定义为单次降水事件中补给土壤水分的降水比例，并利用这些观测数据计算其有效性。接着，研究开发了一个随机森林（RF）机器学习模型，利用总降水量、峰值降水强度和前期降水指数（API）来估算降水有效性，并进行了站内和站外的交叉验证。最后，研究采用SCS曲线数（SCS-CN）经验方法估算降水有效性作为基准，与RF模型进行对比，并将各方法得出的降水有效性转化为日分辨率的标准化干旱指数，与SPI进行干旱特征的比对。

3.1 降水有效性观测
通过分析站点观测数据，研究发现总降水量与浅层土壤水分变化呈正相关，但在总降水量相近的降水事件中，降水有效性存在显著差异。进一步诊断表明，总降水量、降水强度和初始土壤湿度之间存在强烈的相互作用。对于总降水量超过115毫米的事件，初始土壤湿度与降水有效性之间存在显著的负相关关系；而对于降水量较小的事件，这种关系则较弱。仅凭初始土壤湿度或降水强度都不足以预测降水有效性。

3.2 估算降水有效性
鉴于预测变量之间的非线性关系，研究开发了RF模型来估算降水有效性。在模型中，初始土壤水分的相对重要性最高。由于原位土壤水分观测的缺乏，研究人员使用前期降水指数（API）替代初始土壤湿度。结果显示，包含总降水量、降水强度和API的RF模型表现优异，即使在站外训练和测试中，调整后的R²也大多超过0.40。与SCS-CN方法相比，RF方法在所有站点均表现出更高的R²和更低的均方根误差（RMSE）。在估算整个生长季的总降水有效性时，RF方法的误差在6%至12%之间，显著优于CN方法。研究还发现，降水有效性与总降水量之间的相关性弱于平均降水强度与降水有效性之间的相关性，凸显了降雨强度对土壤水分补给的重要调节作用。

3.3 降水有效性干旱指数的表现
研究将降水和降水有效性转化为30天累积标准化干旱指数进行评估。结果表明，基于RF的干旱指数在所有站点均具有最高的探测概率（POD）和最低的误报率（FAR），整体技能评分最高。相比之下，仅基于降水的SPI虽然POD相似，但FAR较高，即更频繁地误报干旱。在干旱事件的持续时间和强度上，观测到的降水有效性干旱平均比降水干旱长5天，且强度更高，RF估计与观测结果最为吻合。对2011和2022年生长季的案例对比显示，尽管两年总降水量相近，但由于2022年降雨强度极高，导致入渗极少，降水有效性干旱持续时间远长于SPI指示的干旱期。

在讨论部分，研究人员指出，降水有效性提供了比单纯降水更多的信息，是衡量和更好理解日益强烈的降雨对土壤水分和干旱影响的有效工具。实证证据表明，降水有效性在不同的降水事件中差异巨大，这在很大程度上取决于前期土壤湿度状况和降雨强度。因此，不建议使用像SPI或SPEI这样仅依赖降水的气象干旱指标来表征土壤水分补给和农业或水文干旱。RF方法仅依靠降水信息和API就能可靠准确地估算降水有效性，并能更好地捕捉干旱的持续时间，为干旱监测提供了有用工具。然而，研究也强调了扩大土壤水分观测网络的重要性，模型无法完全替代高质量的原位观测。该研究在空间尺度和降水有效性的定义上存在一定的局限性。

在结论部分，研究人员总结指出，美国各地降水强度的增加使得当代气象干旱指数在表征土壤水分补给方面日益低效。研究人员分析了伊利诺伊州三个站点的降水有效性，发现降水总量相似的事件在入渗上存在显著差异，这种差异由前期土壤水分和降雨强度决定，无法仅从总降水量预测。研究人员开发的RF模型在估算降水有效性和干旱特征方面优于仅依赖降水的SPI指标。总体而言，降水有效性是理解干旱演变的重要概念，在缺乏广泛根区土壤水分观测的情况下，RF方法估算的降水有效性可为维持、改善或恶化农业和生态干旱条件提供重要衡量标准，但仍需在更大空间尺度和不同气候条件下进一步评估优化。