植被变化重塑了中国黄河流域气象 - 水文干旱特征及传播过程

《Journal of Hydrology》：Vegetation change reshapes meteorological-hydrological drought characteristics and propagation process in the Yellow River Basin, China

　　

摘要 当前全球大规模植被恢复深刻改变了陆地水循环，但其对干旱演变的反馈调节作用值得深入研究。以 2001 年至 2024 年黄河流域 (YRB) 为案例研究，本研究采用了一种纳入植被动态的分布式水文模型 (DTVGM-PT-JPL)，在植被变化和恒定情景下从模拟结果中推导气象 (SPEI) 和水文干旱指数 (SRI)，从而将植被与干旱联系起来，并评估 YRB 植被变化如何调节干旱特征和传播过程。结果表明，在研究期间，受上游地区气候暖湿化趋势影响，YRB 全域的气象和水文干旱总体上减弱，而情景对比表明，两种干旱类型的特征对植被变化表现出不对称敏感性。在植被恢复显著的中游地区，水文干旱的频率、持续时间和强度增加幅度超过了气象干旱。从气象干旱到水文干旱的传播过程也表现出空间异质性，中下游传播时间较短且概率较高，而上游则表现出相反的模式。与植被恒定情景相比，植被变化情景在盆地内表现出较短的干旱传播时间，并对不同严重程度的干旱传播产生非线性放大效应。YRB 恢复驱动的植被变化主要提高了气象干旱引发轻度和中度水文干旱的概率和阈值，但这种增强作用随着水文干旱严重程度的增加而逐渐减弱。这些研究成果可为流域尺度上生态恢复与干旱风险的协同管理提供科学参考。

引言 干旱是一种分布广泛、持续时间长的自然灾害，对自然生态系统和人类社会产生深远影响 (Chen et al., 2025a)。在全球变暖的背景下，大气蒸散发需求增加提高了气象干旱发生的风险，并放大了其向水文系统传导的不确定性 (Liu et al., 2021, Ma et al., 2025)。同时，全球地表环境变化正在深刻重塑陆地水循环过程，植被覆盖和结构的显著变化对干旱演变产生不可忽视的调节影响 (Yan et al., 2025a)。近几十年来，全球植被总体呈现绿化趋势，中国植被绿化面积占全球增长的四分之一 (Chen et al., 2019, Jeong et al., 2024)。大规模植被恢复不可避免地改变了降水在蒸散发和径流中的分配，增加了从气象干旱到水文干旱传播的复杂性 (Bai et al., 2025)。阐明植被变化下气象和水文干旱的特征和传播机制已成为适应性水资源管理的关键。

在全球、国家和流域尺度上，植被与干旱相互作用的研究取得了大量成果，主要强调干旱对植被生态系统脆弱性的单向影响 (Bloodworth et al., 2026, Lima et al., 2024, Xu et al., 2019)。在生态恢复持续推进的背景下，植被变化也可能作为主动的地表调节器，通过改变水文过程发挥作用，但其对干旱演变的反馈效应尚未得到同等程度的系统刻画 (Ma and Yuan, 2024, Xiong et al., 2025)。目前，各种指标如干旱持续时间、强度、传播时间和概率，以及相关方法（如游程理论、互相关分析和 Copula 函数）已被用于量化干旱特征和传播过程 (Geng et al., 2024)。这些指标和方法对于识别干旱发生和传播模式有效，但它们很大程度上依赖于预定义干旱指数的统计推断，因此代表了一种结果导向的分析范式 (Luo et al., 2025, Shiau, 2023)。因此，传统研究框架可能仅提供有限的过程层面信息，即植被变化如何改变蒸散发、土壤水分消耗和径流形成，以及这些植被调节的水文过程随后如何影响气象干旱和水文干旱之间的联系。

准确评估植被变化对水文过程的影响对于更好地理解其在调节干旱中的作用至关重要。与成对流域实验和 Budyko 框架等传统归因方法相比，基于物理的水文模型可以在过程层面研究植被变化对水文过程的影响，通过调整各种植被变量和参数 (Luan et al., 2022)。从水文模拟结果中推导干旱指数可以进一步将植被调节效应引入干旱研究中。此外，卫星遥感的快速发展为高时空分辨率下的大规模植被动态监测提供了数据基础 (Zhang et al., 2020)。纳入遥感植被数据的蒸散发模型已被广泛应用，以表征植被变化下蒸散发的时空格局 (Huang et al., 2022, Li et al., 2022)。研究发现，将遥感蒸散发模型与水文模型耦合，不仅提高了水文模拟精度，还增强了模型对生态水文过程的表征 (Zhang et al., 2026a)。考虑植被动态的水文建模提供了一种基于过程的方法，将植被调节与水文过程及随后的干旱演变联系起来，补充了基于预定义干旱指数的现有统计分析。

作为中国北方关键的生态安全屏障和经济区域，黄河流域 (YRB) 自 1999 年退耕还林工程实施以来经历了显著的植被变化 (Jia et al., 2025)。广泛的植被恢复可能通过增强蒸散发和植被耗水减少径流并加剧水资源短缺 (Niu et al., 2025, Wang et al., 2024a)，而在某些条件下，它也可能通过改善土壤结构、入渗能力和径流调节缓解水资源短缺 (Wu et al., 2025)。不同的观点增加了 YRB 植被变化下干旱演变的不确定性。基于未来气候预测的研究进一步表明，到 21 世纪中叶，在气候变暖、人类活动加剧和地表大幅改变的共同作用下，YRB 的水文情势和干旱模式将发生显著变化 (Liu et al., 2017, Yu et al., 2024)。系统评估植被变化下的干旱特征和传播对于适应性流域管理和可持续生态恢复至关重要。

本研究重点关注 2001-2024 年期间的 YRB，并采用了一种纳入植被动态的水文模型，在不同植被变化情景下推导气象和水文干旱指数。与主要采用预定义干旱指数的研究相比，这种面向过程的框架将植被调节的水文模拟与干旱特征、传播时间、传播概率和触发阈值联系起来，在统一的情景分析中。具体目标是 (1) 基于验证过的水文模拟结果计算基于网格的、捕捉植被动态的气象和水文干旱指数；(2) 揭示在不同植被变化情景下盆地内气象和水文干旱特征的时空差异；(3) 阐明植被变化如何调节 YRB 从气象干旱到水文干旱的传播。

章节片段
研究区域 黄河流域 (YRB) 位于中国中北部 (95°53′–119°05′E, 32°10′–41°50′N)，总面积为 7.95 × 10^5 平方公里 (图 1a)。它发源于西部青藏高原，向东流入渤海，干流长度为 5,464 公里 (图 1b)。受东南季风影响，该盆地降水分布表现出明显的时空异质性，从东南到西北跨越半湿润、半干旱...

水文模型 我们之前的工作建立了 DTVGM-PT-JPL 分布式水文模型，通过将分布式时变增益模型 (DTVGM) 与 Priestley-Taylor 喷气推进实验室模型 (PT-JPL) 耦合（详见补充材料 S1 节及 Li et al., 2022, Li et al., 2024）。原始 DTVGM 将非线性水文系统理论与分布式建模框架相结合，使得能够更准确地表征...之间的非线性关系

植被变化与模型评估 草地、耕地和森林构成了 YRB 内的主要植被类型，2001-2024 年间的植被转化集中在中下游这些植被类型混杂的过渡带 (图 2a)。具体而言，大量草地转化为耕地和森林，而盆地内的大部分裸地也被恢复为草地 (图 2b)。研究期间盆地叶面积指数 (LAI) 的线性增加趋势约为 0.008 年?1

气象干旱和水文干旱对植被变化的不同响应 过去二十年来，YRB 见证了显著的植被恢复，DTVGM-PT-JPL 模型可以精确捕捉对这种地表变化的水文响应 (图 3)。这为将盆地植被变化与干旱演变联系起来提供了可靠的物理过程基础。研究表明，尽管自 2001 年以来 YRB 植被显著恢复，但 SPEI 和 SRI 值的增加反映了气象和...的总体减弱

结论 本研究设计了植被变化和恒定情景，使用 DTVGM-PT-JPL 模型的水文模拟结果计算相关干旱指数。通过情景对比，评估 2001 年至 2024 年 YRB 气象和水文干旱特征如何响应植被变化。还分析了干旱传播时间、概率和触发阈值的时空分化，以揭示植被变化对干旱的调节作用

CRediT 作者贡献声明
李晓阳：写作 - 原稿，验证，软件，方法论，调查。夏军：写作 - 审阅与编辑，监督，方法论，概念化。胡贝贝：写作 - 审阅与编辑，数据整理。王旋旋：写作 - 审阅与编辑，可视化，监督。宾玲玲：写作 - 审阅与编辑。王西龙：写作 - 审阅与编辑。张娟：写作 - 审阅与编辑。王广鹏：写作 - 审阅与编辑。

未引用参考文献
Birylo 等人 (2025)。

利益冲突声明
作者声明，他们没有任何已知的竞争性经济利益或个人关系，可能看起来影响本报告中工作。

致谢
本研究由国家自然科学基金 (No. 42501018)、天津市自然科学基金项目 (No. 25JCQNJC00890) 以及国家自然科学基金 (No. 42401353, 42477501, 42307088) 资助。我们特别感谢编辑和匿名审稿人，他们有用的意见和建议提高了稿件质量。

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