水文连通性调控草-生物结皮覆盖坡面的径流动态：机制与改进的SCS-CN模型

《International Soil and Water Conservation Research》：Hydrological connectivity regulates runoff dynamics on grass-biocrust covered slopes: mechanisms and an enhanced SCS-CN model

　　

在半干旱地区，同时覆盖草被（GC）和生物土壤结皮（BSC）的坡面在影响降雨-径流过程中起着关键作用。然而，对GC和BSC共同覆盖坡面径流机制的理解有限，阻碍了水资源的有效利用。SCS-CN模型因其忽略水文连通性而受到限制，这降低了在复杂坡面表面对径流过程评估的准确性。本研究聚焦于GC和BSC组合覆盖的坡面。研究人员在填充黄土的坡箱（2 m×1 m）中进行了模拟降雨实验，降雨强度为90 mm h^-1。使用近景摄影测量技术重建微地形并量化多维水文连通性指标。结果表明，GC和BSC对径流参数的影响不同，其中GC促进入渗，而BSC增加地表粗糙度并缩短径流长度（FL）。因此，GC-BSC组合显著影响了水文连通性，与裸土相比，FL降低了14.38%-40.15%，地形湿度指数稳定在1.95，简化水文曲线中的径流系数保持在0.55-0.6之间。原始SCS-CN模型在模拟GC-BSC覆盖坡面的径流时显示出显著偏差。在本研究中，研究人员将FL和径流滞留系数（k）纳入SCS-CN模型，以重新定义潜在最大滞留量（S），并构建了计算方程S=S₀+kFL。改进后的模型将验证数据集的纳什效率系数（NSE）从-19.92提高到0.75，并将均方根误差（RMSE）降低了87.86%。本研究揭示了GC-BSC组合对径流生成的调控机制，并为半干旱地区的生态恢复提供了可靠的科学工具。

**论文解读文章**

**研究背景与问题**
在半干旱地区，植被恢复是逆转生态退化的关键策略，草被覆盖（Grass Cover, GC）和生物土壤结皮（Biological Soil Crusts, BSC）在调控降雨-径流过程中发挥重要作用。然而，现有研究主要关注单一因素对径流总量的影响，缺乏对GC和BSC耦合作用下径流过程的系统分析，尤其是水文连通性（Hydrological Connectivity, HC）动态变化机制尚不明确。SCS-CN模型（Soil Conservation Service Curve Number, SCS-CN）因忽略水文连通性，导致对复杂坡面径流过程的评估存在显著偏差。因此，有必要从水文连通性角度揭示GC和BSC组合调控径流的机制，并改进SCS-CN模型以提高模拟精度。

**研究内容与意义**
研究人员通过模拟降雨实验，结合近景摄影测量重建微地形，量化多维水文连通性指标，分析GC和BSC不同组合对径流过程的影响，并基于径流长度（Flow Length, FL）和径流滞留系数（k）改进SCS-CN模型。研究得出以下结论：GC和BSC组合通过结构分割、空间优化和动态平衡机制有效调控径流；改进后的模型通过引入FL和k，显著提高了径流预测精度。该研究揭示了GC-BSC组合对径流生成的调控机制，为半干旱区生态恢复和水文过程模拟提供了科学工具。论文发表在《International Soil and Water Conservation Research》。

**关键方法（不超过250字）**
研究采用的关键技术方法包括：（1）模拟降雨实验：在填充黄土的坡箱（2 m×1 m）中进行，降雨强度90 mm h^-1，坡度15°，土壤样本采自中国黄土高原神木市六道沟流域（Loess Plateau, Liudaogou watershed）；（2）近景摄影测量：使用Agisoft Metashape重建高分辨率数字高程模型（DEM），滤除植被叶片等干扰，生成有效微地形；（3）水文连通性指标计算：基于DEM提取径流长度（FL）和地形湿度指数（Topographic Wetness Index, TWI），并采用简化水文曲线和相对地表连接函数分析功能连通性；（4）SCS-CN模型改进：引入FL和滞留系数k，通过多元线性回归建立k与BSC覆盖度（C_bsc）和GC覆盖度（C_gc）的关系方程。

**研究结果**
**3.1 不同处理下的径流产量**
通过模拟降雨实验测量各处理下的径流体积，发现GC和BSC组合显著影响径流过程。与裸土（CK）相比，单一GC处理（20%和40%覆盖度）使径流总量分别减少15.07%和23.81%；单一BSC处理（10%-40%覆盖度）在低覆盖度下影响不显著，但高覆盖度（20%-40%）使径流总量增加10.29%-16.65%。GC与BSC组合处理中，当GC覆盖度大于BSC时，径流总量较CK降低15.95%-25.96%，表明BSC的抑制入渗效应被GC的促进入渗作用部分抵消。

**3.2 结构连通性变化特征**
通过计算FL和TWI，揭示GC和BSC对结构连通性的调控作用。CK的FL随时间线性增加至0.56 m，而BSC处理（10%-40%）使FL降至0.49-0.53 m，尤其40% BSC在降雨中期（8-16分钟）使FL较CK降低12.72%。GC处理中，20%和40% GC分别使FL降至0.51 m和0.38 m。GC-BSC高覆盖度组合（40% GC+30% BSC）在28分钟时FL降至0.35 m，进一步结合40% BSC后降至最低0.33 m。TWI方面，CK持续上升至峰值2.57，而BSC处理随覆盖度增加TWI增长减缓，40% BSC在28分钟时TWI较CK降低14.6%；GC-BSC组合中，40% GC+40% BSC的TWI保持最低水平。

**3.3 功能连通性变化**
通过简化水文曲线和相对地表连接函数分析，发现GC和BSC组合显著影响功能连通性。CK的径流系数（RC）急剧上升并达到最高值，而单一GC处理随覆盖度增加RC稳定值降低，40% GC在输入水量90 L时RC降至0.6，较CK降低27.71%。单一BSC处理中，高覆盖度BSC需要超过80 L输入水量才能稳定RC。GC-BSC组合中，BSC与20% GC组合的稳定RC介于单独处理之间，未出现协同效应；而BSC与40% GC组合表现出更长的稳定期，表明高覆盖度组合在长期降雨事件中更有效地调控径流。相对地表连接函数显示，在相同累积蓄水量下，RC排序为：CK > 单一BSC > 单一GC > BSC+20% GC > BSC+40% GC，说明GC-BSC组合的调控效果优于单一处理，且高覆盖度组合效果最佳。

**3.4 改进SCS-CN模型的验证**
通过对比原始模型与改进模型的预测性能，验证模型改进效果。原始SCS-CN模型对实验数据集的预测误差较大，NSE为-19.92，RMSE为23.90 mm；引入FL和k后，改进模型的NSE提高至0.99，RMSE降至2.90 mm，相对误差显著降低。对于外部验证数据集（来自西班牙Tabernas沙漠的Lázaro等（2021）数据），原始模型NSE为-1.08，RMSE为3.64 mm，改进模型后NSE升至0.82，RMSE降至1.08 mm。敏感性分析表明，将外部数据的径流长度（mRL）替换为FL时，模型性能稳定，但扰动±10%和±20%后RMSE仍低于原始模型，表明FL的引入有效降低了预测误差。

**讨论总结**
在讨论部分，研究人员从水文连通性角度阐释了GC-BSC组合调控径流的机制。GC通过冠层截留、根系形成深孔道促进入渗，BSC通过分泌胞外聚合物（EPS）增加土壤表面粗糙度并降低径流连通性，但高覆盖度BSC可能形成表面密封层，限制入渗。GC和BSC组合通过结构分割（降低FL）、空间优化（降低TWI）和动态平衡（稳定RC）的多维机制，实现了优于单一处理的径流调控效果。对于SCS-CN模型改进，研究人员指出原模型忽视FL导致模拟偏差，引入FL和k后，模型概念从“静态滞留”转变为“动态连通性调控”，并通过回归分析建立了k与C_bsc和C_gc的线性关系（R²=0.87）。改进模型在实验和外部数据集上均表现良好，但需注意外部验证受土壤类型、气候条件差异的影响，应视为初步可转移性测试。未来研究应纳入长期观测数据，考虑非线性关系，以扩展模型区域适用性。

**研究结论翻译**
本研究通过应用多维水文连通性指标和对SCS-CN模型的改进，系统探究了草被（GC）和生物土壤结皮（BSC）覆盖坡面径流调控的机制。结果表明，GC和BSC的组合通过优化水文连通性有效调控径流。在结构上，GC和BSC均降低径流长度（FL）并削弱连通性；在空间上，它们降低地形湿度指数（TWI），从而提高径流启动阈值；在动态上，BSC阻碍水流而GC促进入渗，共同稳定径流系数（RC）。这种多维调控解释了为什么GC和BSC组合处理比单一植被覆盖处理表现更好。原始SCS-CN模型在GC和BSC覆盖坡面上表现不佳，因为它忽略了FL，其NSE为-11.89，R²为0.16。通过引入FL，改进后的模型大幅提高了径流预测精度，并将模型概念从“静态滞留”转变为“动态连通性调控”。总之，本研究从连通性角度揭示了GC和BSC覆盖坡面的径流生成机制。对于半干旱地区的生态恢复，建议将草被覆盖与适度的BSC覆盖相结合。改进后的模型也为复杂下垫面的水文模拟提供了有用工具，并支持水土保持实践。