中国黄土高原长期土壤水分趋势的多产品稳健性审计

《Water》：A Multi-Product Robustness Audit of Long-Term Soil-Moisture Trends on the Chinese Loess Plateau

　　

黄土高原的长期土壤水分趋势通过网格化产品推断得出，但产品选择会改变变化被解读为变干或变湿。研究人员对2001-2022年期间的全球陆地数据同化系统(GLDAS)、ECMWF再分析v5陆地(ERA5-Land)、基于中国原位数据的土壤水分(SMCI)和全球陆地蒸发阿姆斯特丹模型根区土壤水分(GLEAM SM_rz)的趋势进行了审计，并进行了至2025年的端点扩展测试。研究人员比较了产品特定趋势、空间一致性、核心产品中位数、产品集桥接和留一法敏感性，以及与降水、饱和水汽压差(VPD)、森林-灌木-草地覆盖变化和潜在蓄水代理的关联。核心产品共享大量去趋势年际变率，但其区域趋势点估计在符号上未趋同。GLDAS给出了正的区域Sen斜率估计，而ERA5-Land、SMCI和GLEAM SM_rz给出了负的估计。核心产品中位数在72.7%的研究区域为负，但仅24.9%的区域出现一致下降，63.5%显示出混合的产品符号。仅36.9%的区域在所有五个稳健性检查中保持方向一致，且没有环境变量在所有核心产品中获得可重复的同方向支持。从水文学角度，这些结果表明黄土高原表观的变湿或变干应被解释为依赖产品的土壤水分可用性证据，而非普遍稳健的土壤水分趋势或直接的环境响应。

**研究背景与问题**

土壤水分是陆地水文学的基本状态变量，在陆地-大气边界连接水、能量和碳循环。在中国黄土高原这一以深厚黄土沉积和长期严重土壤侵蚀为特征的水分受限地区，土壤水分直接制约植被生长、农业生产力及大规模生态恢复计划的可持续性。根区土壤水分作为植物蒸腾的主要水源，对生态系统碳吸收、地表能量分配和持久性干燥土层的形成具有重要控制作用。因此，获取可靠的长期土壤水分及根区土壤水分变化信息，对评估退耕还林植被恢复行动的成效、诊断新出现的水资源压力以及理解塑造区域气候的陆地-大气反馈演变至关重要。该论文发表在《Water》期刊。

然而，黄土高原长期土壤水分趋势的区域评估几乎完全依赖网格化产品——卫星反演、基于再分析的、陆地表面模型(LSM)模拟或混合数据集——因为具有足够时间深度的空间分布原位观测在高原上仍然稀缺。这些产品在陆地表面模型物理、土壤层配置、气象驱动、数据同化程序、参数化方案及植被和表面异质性表达方面存在差异，这些结构和输入数据的差异可能导致年际到年代际尺度上土壤水分表达的分歧。尽管科学界越来越呼吁在得出趋势结论前联合分析多种土壤水分产品并使其分歧明确化，但黄土高原的许多评估仍依赖单一产品推断恢复相关的土壤水分变化。更为关键的是，现有研究存在四个对趋势解释至关重要的未区分问题：年际相干性不能建立长期趋势稳健性；单调趋势估计不能显示产品是否共享非线性轨迹或断点结构；扩展固定记录终点不能测试对产品集组成的敏感性；环境关联不能提供因果归因，除非在产品间可重复并针对潜在来源依赖进行评估。因此，研究人员开展了这项多产品稳健性审计，旨在测试长期土壤水分趋势解释是否在产品选择、时间趋势公式、记录终点、产品集扰动和环境关联分析中保持稳健。

**主要技术方法**

研究团队基于中国黄土高原开展多产品稳健性审计，分析期为2001-2022年并延伸至2025年。研究选取四种网格化土壤水分产品：全球陆地数据同化系统(GLDAS)、ECMWF再分析v5陆地(ERA5-Land)和基于中国原位数据的土壤水分(SMCI)构成核心产品组，全球陆地蒸发阿姆斯特丹模型根区土壤水分(GLEAM SM_rz)作为根区敏感性产品。环境预测因子包括CHIRPS降水趋势、TerraClimate年均饱和水汽压差(VPD)趋势、CLCD森林-灌木-草地覆盖变化以及全球根区蓄水容量作为潜在蓄水代理。主要技术方法包括Theil-Sen估计器计算Sen斜率、Hamed-Rao修正Mann-Kendall检验评估单调变化统计支持、Benjamini-Yekutieli错误发现率(FDR)校正、200-km投影空间块自助法重采样估计不确定性、端点扩展测试、产品集桥接和留一法敏感性测试，以及四预测因子加权联合模型拟合配合五折空间交叉验证和残差Moran's I诊断等。

**研究结果**

3.1 跨产品趋势一致性

3.1.1 区域变率与趋势对比
研究人员通过比较去趋势区域年际异常与对应区域Sen斜率，发现三个核心产品捕获了相同的年际干湿波动，包括2003年左右的正异常和2006年左右的负异常，去趋势区域年际异常间高度相关（所有配对p<0.001）。然而，当比较从年际协变率转向区域趋势估计时，对比变得明显：GLDAS的区域Sen斜率点估计为正，而ERA5-Land、SMCI和GLEAM SM_rz的点估计为负。尽管所有四个产品的常规95% Theil-Sen区间均跨越零，但区域年际异常序列显示核心产品间存在大量共享年际变率，而产品特定的长期趋势点估计在符号上未趋同。补充敏感性分析证实，这种产品依赖性在月度来源依赖审计、共同深度物理蓄水转换、季节聚合、预处理选择变体或替代时间结构假设下均未发生实质性改变。

3.1.2 空间趋势与成对一致性
像元趋势图显示GLDAS与其他产品之间存在明显的方向分裂。GLDAS在67.7%的研究区域产生正Sen斜率估计，加权中位数为0.371局部年际SD decade^-1；而ERA5-Land、SMCI和GLEAM SM_rz的负估计分别覆盖85.3%、68.5%和61.6%的区域。FDR支持的像元占比极低：GLDAS为1.11%、ERA5-Land为0.04%、SMCI为0.12%、GLEAM SM_rz为8.40%。在成对空间一致性方面，ERA5-Land与SMCI结合了较高的空间排名相关性和80.8%的同方向区域；而涉及GLEAM SM_rz的比较空间排名相关性较弱（r范围从-0.096至0.057）。方向一致性并不必然意味着趋势估计的空间排名一致性，GLDAS-ERA5-Land和GLDAS-SMCI的配对一致性也较弱。

3.2 集合模式与稳健性

3.2.1 集合一致性与产品间差异
核心中位趋势在72.7%的研究区域为负，27.3%为正。负中位趋势形成从高原中部延伸至北部和东南部的宽阔带，正趋势集中在西部和西南边缘及东北边缘部分地区。然而，一致下降仅占24.9%的区域，一致上升占11.5%，剩余63.5%为混合方向。在混合方向区域中，GLDAS是主要的方向对立产品（占69.8%），ERA5-Land和SMCI分别占23.1%和7.1%。产品间中位绝对偏差与中位趋势呈负相关（r=-0.40），表明中位趋势较弱的区域产品间差异较大。核心中位数仅描述集合中心，须与方向组成和产品间中位绝对偏差共同解释。

3.2.2 记录终点与产品集敏感性
在固定扩展集中，2001-2022与2001-2025的中位趋势图在78.8%的区域保持相同方向。稳定下降和稳定上升分别占50.3%和28.5%的区域。然而，当改变产品集组成而非记录终点时，一致性明显减弱：用GLEAM SM_rz替换SMCI后，空间排名相关性下降，72.2%保持同方向，低于描述性操作基准。留一法测试进一步显示敏感性取决于移除哪个核心产品：移除GLDAS后与完整核心中位数的一致性最高（90.6%保持方向），是唯一满足描述性操作基准两项标准的留一比较；移除ERA5-Land和SMCI的方向保持率分别为72.3%和75.2%。综合端点扩展、产品集桥接和三次留一法测试，仅36.9%的研究区域在所有五项稳健性检查中保持方向一致，其中24.4%为稳定下降，12.5%为稳定上升。敏感性分析因此支持相对于记录终点的条件稳定性，但证明了对产品组成的实质性依赖。

3.3 环境关联与可重复性

3.3.1 单预测因子关联与可重复性审计
研究人员评估了四个环境预测因子与年际土壤水分Sen趋势的横截面空间关联。降水趋势关联在三个核心产品中区间均跨越零，仅GLEAM保持负值。VPD关联所有产品区间均跨越零。森林-灌木-草地覆盖变化仅SMCI保持正区间支持（区间为[0.042, 0.390]），而GLDAS和ERA5-Land区间跨越零，GLEAM显示完全低于零的区间。潜在蓄水代理所有产品区间均跨越零。经过来源排除审计后，四个环境变量均未在三个核心产品中保持同方向支持，所有审计后分类均为零支持。没有任何环境变量在所有核心产品中获得可重复的同方向支持。

3.3.2 联合模型敏感性
四预测因子加权联合模型在1122个像元上拟合，预测因子间加权排名相关性范围为-0.253至0.663，最大加权方差膨胀因子(VIF)为2.440。五折空间交叉验证（使用200-km投影空间块）R²值极低（GLDAS为0.009，GLEAM为0.053，其他产品同样处于低值或负值范围），残差Moran's I值高（分别为0.370、0.752、0.731和0.665，置换p<0.001）。这些诊断表明模型可转移空间预测能力有限且存在大量未解释的残差空间结构。在任何预测因子的调整后系数中，没有在所有三个核心产品中显示同方向区间支持，联合模型因此未恢复跨产品可重复的多变量关联模式。

**讨论与结论**

研究发现核心产品间共享的年际变率并未转化为共同的长期趋势声明。虽然去趋势年际异常高度相关，但区域Sen斜率点估计在符号上不趋同——GLDAS给出正估计而其他三个产品给出负估计。这一区分具有重要意义，因为年际相干性常被用作对网格化土壤水分产品建立信心的依据，但研究结果表明这种相干性不是低频趋势稳健性的可靠代理。产品间在趋势幅度、符号和空间模式上的分歧也在更广泛的相互比较中被报道，近期以趋势为重点的审计同样强调主要产品间分歧的低频行为。

在空间层面，核心产品中位趋势在72.7%区域为负，但仅24.9%出现一致下降，63.5%为混合方向，GLDAS是主要的方向对立者。集合中位数不能作为无条件区域趋势声明。敏感性测试表明产品组成对映射趋势的影响大于固定产品组的三年级点扩展：仅36.9%的区域在所有五项稳健性检查中保持方向。这一比例应被解释为当前审计下的条件方向保持面积，而非真实的稳定区域、高置信趋势区域或跨产品共识的上限。

环境关联分析提供了第二层警示：单预测因子关联是特定产品依赖的，在一个产品中排除零的关联往往在另一个产品中跨越零或改变符号。来源排除审计后，四个环境变量均未在三个核心产品中保持同方向支持。联合模型在同时调整后也未恢复跨产品可重复的关联模式，且空间交叉验证R²低、残差Moran's I高，表明简化模型遗留了大量未解释空间结构。这些发现对黄土高原生态恢复评估具有启示意义：区域土壤水分趋势应被作为不确定边界条件而非已知输入处理。产品分歧区域应在监测报告中明确标记，方向保持区域应视为有针对性的野外验证候选而非已验证稳定区域或管理优先区域。研究的结论为：在所选产品、时段、掩膜和空间块设计范围内，黄土高原长期土壤水分趋势解释具有强烈的产品依赖性，环境关联表现出有限的跨产品可重复性，因此土壤水分趋势应以明确的产品集依赖性、方向组成和敏感性诊断来报告，而非作为产品验证或因果归因的变化。