自然植被动态干扰了生态恢复对旱地水文的影响

《Water Resources Research》：Natural Vegetation Dynamics Confound the Impact of Ecological Restoration on Dryland Hydrology

　　

大规模的生态恢复（ER）项目增加了干旱和半干旱地区的灌木和草地覆盖与生长，但同时通过增强的蒸散发（ET）减少了陆地水储量（TWS）。然而，由于自然植被动态（由气候变化驱动，不同于直接的土地利用变化）的干扰效应，ER对TWS的影响仍不清楚。为了解决这个问题，研究人员整合了生态水文模型Tethys–Chloris（T&C）与动态植被模型Cellular Automata Tree–Grass–Shrub Simulator（CATGraSS）。这一整合框架实现了基于过程的评估，以区分ER的影响与自然植被覆盖扩张（NVE）和自然植被生长（NVG）的影响，其中后者定义为每单位植被覆盖的叶面积密度和生物量的变化。研究人员将该框架应用于中国毛乌素沙地，这是一个典型的正在经历生态恢复的半干旱区域。研究结果表明，ER以-5.16 mm/yr的速率减少了TWS，而NVE和NVG分别贡献了-1.58和-0.66 mm/yr。采用传统的静态植被假设——即假设ER后的植被状况保持在ER前的平均值，从而忽略自然植被动态（NVE和NVG）——会将ER引起的TWS消耗高估43.4%，这一偏差主要源于将自然植被动态引起的蒸腾增加和土壤蒸发减少错误地归因于ER。研究人员的发现具有普遍意义，因为它们强调了将自然植被过程整合到ER影响评估中的关键必要性，以便正确归因影响并支持水分受限生态系统中的可持续水资源管理。

**论文解读：自然植被动态干扰生态恢复对旱地水文的影响**

**研究背景与问题**

全球干旱和半干旱地区大规模实施的生态恢复（ER）项目，如中国的“退耕还林”和“三北”防护林工程、非洲的“绿色长城”等，旨在控制荒漠化、增加植被覆盖并提升生态系统服务。然而，这些项目在取得显著生态效益的同时，也带来了意想不到的水文后果：通过增强蒸散发（ET）导致陆地水储量（TWS）显著下降，从而威胁水资源的可持续利用。现有研究在量化ER的水文影响时，普遍忽略了一个关键混淆因素——自然植被动态。自然植被动态由气候变化（如升温、降水增加、CO₂浓度升高）驱动，包括自然植被覆盖扩张（NVE）和自然植被生长（NVG），它们与ER活动共同导致植被变绿和水文过程变化，但难以被区分。传统的统计方法、Budyko框架、遥感驱动的水文模型以及动态全球植被模型（DGVM）均存在局限性：要么无法分离气候驱动与人为驱动的植被信号，要么依赖经验关系或全球尺度参数化，导致区域应用偏差。因此，亟需一种能够明确区分ER与自然植被动态对TWS影响的方法，以正确评估ER的水文效应并指导可持续水资源管理。

**研究内容与结论**

研究人员选取中国毛乌素沙地作为典型研究区（该区域自2000年以来同时经历了大规模ER和显著气候变化），将生态水文模型Tethys–Chloris（T&C）与动态植被模型Cellular Automata Tree–Grass–Shrub Simulator（CATGraSS）集成。通过设计多情景数值实验（表3），分离了ER、NVE和NVG对植被变绿和TWS下降的贡献。结果表明：ER导致TWS以-5.16 mm/yr的速率下降，而NVE和NVG分别贡献了-1.58 mm/yr和-0.66 mm/yr。若采用忽略自然植被动态的传统静态植被假设，ER引起的TWS消耗将被高估43.4%。该研究强调，在ER影响评估中必须纳入自然植被过程，才能正确归因影响并支持水分受限生态系统的可持续管理。论文发表在《Water Resources Research》。

**主要技术方法**

研究采用模型集成方法，将基于过程的生态水文模型T&C与动态植被模型CATGraSS耦合。T&C模型模拟能量、水和碳通量（包括蒸散发、土壤水分、径流等），CATGraSS模型基于元胞自动机模拟灌木和草地覆盖的扩张与死亡。模型利用涡度相关通量站点数据（榆林、通辽、多伦、锡林郭勒四个站点）和卫星遥感数据（GRACE TWS、MODIS LAI、Landsat FVC、GIMMS LAI、GLASS LAI等）进行参数化和验证。通过设计四种情景（表3），分别使用遥感观测FVC、CATGraSS模拟FVC、固定FVC以及固定FVC并关闭动态LAI模块，来分离ER、NVE和NVG的贡献。所有气象驱动数据（降水、温度、辐射等）经多源产品融合与偏差校正，CO₂浓度来自Mauna Loa观测站。

**研究结果**

**5.1 模型验证**
研究人员在四个通量站点验证了T&C模型模拟土壤水分、蒸散发（ET）、总初级生产力（GPP）和叶面积指数（LAI）的能力，R²值均高于0.45，RMSE较低，表明模型能准确模拟灌木和草地生态系统的关键生态水文过程。在锡林郭勒围栏草地站点，模型成功捕捉了1982–2024年LAI的长期趋势和年际变异（R²=0.48，MODIS时期）。CATGraSS模型在四个灌木-草地扩张样地中，对1977年灌木覆盖的模拟平均绝对误差为4.5%，成功再现了1986–1999年非显著的长期扩张趋势（模拟0.11%/yr vs. 遥感0.13%/yr）。

**5.2 自然植被动态与生态恢复对植被变绿的影响**
情景S₁（遥感FVC驱动）成功再现了2000–2024年LAI的显著上升趋势（0.0097 m²/m²/yr，与观测的0.0088 m²/m²/yr一致）。通过情景对比，ER贡献了LAI增加的61%（0.0059 m²/m²/yr），气候变化（CC）贡献了39%（0.0038 m²/m²/yr）。在CC内部，NVE贡献了28%（0.0027 m²/m²/yr），NVG贡献了12%（0.0011 m²/m²/yr）。进一步分析灌木和草地LAI的变化，发现灌木LAI增加主要由ER主导（81%），而草地LAI增加主要由气候变化主导（75%），且气候变化对草地的影响中，NVE和NVG贡献相当。

**5.3 自然植被动态与生态恢复对陆地水储量下降的影响**
2003–2024年，GRACE观测显示TWS显著下降趋势为-11.17 mm/yr。情景S₁模拟的TWS下降为-5.33 mm/yr，残差-5.84 mm/yr归因于煤炭开采和灌溉等未模拟的人类活动。情景S₂（CATGraSS模拟自然FVC）显示TWS趋势为-0.17 mm/yr（非显著）。通过情景差异，ER贡献了TWS下降-5.16 mm/yr，NVE贡献-1.58 mm/yr，NVG贡献-0.66 mm/yr。若采用静态植被假设（情景S₄），TWS趋势为+2.08 mm/yr，表明忽略自然植被动态会导致ER引起的TWS消耗被高估43.4%。进一步分析水文组分，ER主要通过增加灌木和草地蒸腾（+29.4 mm/yr）和截留蒸发（+3.3 mm/yr），同时减少土壤蒸发（-27.3 mm/yr）来影响TWS；自然植被动态（NVE+NVG）则通过增加蒸腾（+19.2 mm/yr）和截留蒸发（+1.2 mm/yr）并减少土壤蒸发（-18.0 mm/yr）来贡献TWS下降。

**讨论与结论**

讨论部分指出，自然植被动态的混淆效应是导致以往研究对ER水文影响评估不一致的主要原因。在毛乌素沙地，若采用静态植被假设，ER引起的TWS下降将被高估43.4%，这一偏差源于将自然植被动态导致的蒸腾增加和土壤蒸发减少错误归因于ER。研究还讨论了局限性，包括模型未考虑人类取水（灌溉和采矿）以及ER-降水反馈，但敏感性实验表明核心结论（忽略自然植被动态会高估ER影响）依然稳健。此外，当前土地覆盖数据缺乏灌木和草地的明确分类，可能引入不确定性，但重分类方案能捕捉关键空间格局。

研究结论翻译如下：
为应对自然植被动态对生态恢复（ER）水文影响评估中广泛被忽视的混淆效应，本研究整合了机理生态水文模型（T&C）与能够模拟灌木和草地覆盖扩张的动态植被模型（CATGraSS）。该框架通过区分自然植被覆盖扩张（NVE）和自然植被生长（NVG）对陆地水储量（TWS）的影响，实现了对ER导致TWS下降效应的更精确量化。以毛乌素沙地为例，研究人员证明ER在2003–2024年期间以-5.16 mm/yr的速率导致TWS消耗。这一消耗主要由蒸腾增加（+29.4 mm/yr）和截留蒸发增加（+3.3 mm/yr）驱动，部分被土壤蒸发减少（-27.3 mm/yr）所抵消，而径流变化可忽略不计（+0.015 mm/yr）。同时，自然植被动态（包括NVE和NVG）分别贡献了-1.58和-0.66 mm/yr的TWS减少。采用忽略NVE和NVG的传统静态植被假设（情景S₄），会将ER导致的TWS消耗高估2.24 mm/yr，对应相对高估43.4%。这一偏差源于将植被引起的水文变化（包括蒸腾增加19.2 mm/yr、土壤蒸发减少18.0 mm/yr、截留蒸发增加1.2 mm/yr）错误归因于ER。本研究证明，考虑气候驱动的植被动态对于准确预测生态恢复对水循环的影响、管理水分受限生态系统中生态恢复与水资源安全之间的权衡至关重要。