基于耦合干旱传播与恢复过程的中国农业干旱韧性评估

《Journal of Hydrology》：Assessment of agricultural drought resilience in China based on coupled drought propagation and recovery processes

　　

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  提出了一个农业干旱恢复阈值的可量化框架。
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  通过耦合传播阈值与恢复阈值构建韧性指数。
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  干旱传播过程主要影响中国农业干旱韧性。

引言

干旱是威胁全球粮食安全的主要自然灾害之一，在气候变暖背景下，其发生频率和强度显著增加（Gebrechorkos et al., 2025, Qu et al., 2026）。1991年至2023年间，全球因干旱造成的农业损失达2780亿美元（FAO, 2025）。预计到2050年，干旱将使全球四大主粮作物（玉米、大豆、水稻和小麦）的平均产量减少0.2%至2%（Kraklow et al., 2025）。在中国这一世界主要农业大国，2024年因干旱造成粮食损失173.6万吨，直接经济损失83.59亿元人民币（《公报》编制组, 2025）。这些农业损失本质上反映了干旱对土壤水分的持续扰动。由降水亏缺引发的气象干旱可传播为农业干旱，其特征为土壤水分持续耗竭及其对作物生长的影响（Zhang et al., 2021）。随着降水条件改善，土壤水分亏缺逐渐缓解，农业干旱状况逐步恢复正常。因此，理解农业干旱在整个传播—恢复过程中对气象干旱的响应，对于深入认识干旱演变规律和提高预警能力至关重要。

近年来，不同干旱类型之间的干旱传播引起了越来越多的关注。现有研究主要采用相关分析识别干旱传播时间，采用Copula函数和条件概率方法量化干旱传播概率和阈值，采用事件匹配法刻画典型干旱事件的传播过程。例如，Bevacqua等人（2021）探讨了巴西457个流域中从气象干旱到水文干旱的传播过程，发现水文干旱通常更为持久和严重。在中国，水文干旱触发阈值随时间呈下降趋势，气温升高被认为是导致这一变化的主要驱动因素（Han et al., 2023）。除不同干旱类型之间的传播阈值外，Veettil和Mishra（2023）利用分类回归树模型量化了连接不同干旱指数与水文指标（如径流和水库水位）及农业指标（如土壤水分和作物产量）的干旱阈值，进一步表明阈值识别已成为将干旱状况与其影响联系起来的重要工具，并支持干旱监测和风险管理。随着降水条件从干旱向湿润转变，水文、农业及其他类型的干旱逐渐减弱，并在达到峰值严重程度后最终恢复。然而，与干旱传播相比，我们对恢复过程的理解仍然相对有限。

以往研究从不同角度探讨了干旱恢复过程。Pan等人（2013）将集合预报与Copula模型相结合，建立了降水与基于土壤水分的干旱指数的联合分布，并估计了干旱恢复所需的降水量及其在不同预见期下的恢复概率。Xu等人（2023）量化了农业干旱恢复所需的水量，并构建了基于Copula的干旱恢复框架，以估计不同降水情景下的恢复概率。Aryal等人（2024）对澳大利亚407个集水区进行了基于事件的分析，比较了气象干旱与水文干旱和农业干旱之间的传播和恢复滞后时间。Devanand等人（2023）利用logistic回归模型估计了正在进行的土壤水分干旱在给定的预见期内结束的概率。这些研究为理解干旱恢复过程提供了重要基础。然而，现有研究主要从恢复水量需求的角度来表征干旱恢复所需的气象条件，而针对不同初始农业干旱条件、预见期和目标恢复概率的恢复阈值仍缺乏充分量化。由于干旱传播阈值通常使用标准化干旱指数来量化，当使用不同指标表达时，传播阈值和恢复阈值无法直接比较，这限制了干旱传播和恢复过程的综合分析。为弥补这一不足，我们在给定的预见期内将农业干旱状况分为"已恢复"和"未恢复"两类，并在考虑不同初始土壤水分条件和预见期的情况下，使用logistic回归模型对其建模。然后，我们通过反演拟合关系来确定实现指定恢复概率所需的气象干旱阈值，从而使传播和恢复阈值能够使用统一的气象干旱指标进行分析。

干旱传播和恢复分别反映系统对干旱扰动的抵抗力和恢复能力，是干旱韧性的重要维度。近年来，基于韧性的方法已广泛应用于干旱研究（Sabut and Mishra, 2026），以刻画气候异常下生态系统的稳定性和恢复能力。例如，全球干旱易发区域约57.4%的植被区域韧性有所下降，这一趋势与CO₂施肥效应减弱和干旱化加剧密切相关（Kong et al., 2026）。现有研究主要从遥感植被指数中获取的滞后一阶时间自相关来量化植被韧性的变化，特别关注气候变化、植被、土壤、人类活动及相关因素的影响（Boulton et al., 2022, Zhao et al., 2026）。然而，相对较少的研究通过联合考虑干旱传播和恢复过程来评估农业干旱韧性。作为气象干旱与农业系统之间的重要纽带，农业干旱传播阈值能够反映区域农业系统的抗旱能力（Yan et al., 2026），而恢复阈值则能够反映其恢复能力。因此，在统一框架下整合干旱传播和恢复阈值，能够在整个传播—恢复过程中刻画农业系统对气象干旱的响应，为农业干旱韧性的综合评估提供了新的视角。

综上所述，本研究提出了一种基于logistic回归模型的干旱恢复阈值框架，使传播和恢复阈值能够使用统一的气象干旱指标进行量化，并进一步开发了农业干旱韧性评估指数。本研究的主要目标如下：（1）识别并量化农业干旱恢复所需的气象干旱阈值；（2）基于传播和恢复阈值评估农业干旱韧性。研究结果为制定有针对性的干旱缓解策略和降低农业干旱风险提供了科学支持，所提出的干旱恢复阈值框架可推广应用于全球其他地区。

各部分摘要

研究区域

中国位于东亚，沿西太平洋边缘分布，面积约为960万平方公里。其地形从西向东呈三级阶梯下降。第一阶梯为青藏高原，平均海拔约4500米。第二阶梯位于中国中西部，海拔下降至平均约2000米。第三阶梯位于中国东部，毗邻海洋，平均海拔不足1000米（Jin et al., 2021）。受……塑造

方法

利用降水量、潜在蒸散发和土壤水分数据集，我们开发了一个识别干旱恢复阈值并构建韧性指数的框架。如图2所示，该框架由三个组成部分构成：干旱传播、干旱恢复以及农业干旱韧性指标的推导。

从气象干旱到农业干旱的传播时间

为确定从气象干旱到农业干旱的传播时间，我们计算了SSMI与SPEI在1至24个月时间尺度上的Spearman相关系数，并为每个网格单元确定相关性最强的时间尺度。相关系数范围为?0.3至0.9，约90%的网格单元通过了95%显著性检验（图3a）。累积分布函数（CDF）曲线仅有轻微延伸，且在……中保持相对平缓

干旱恢复阈值框架的预测评估与敏感性分析

利用AUC和McFadden伪R²系统地评估了干旱恢复阈值框架的预测性能。如图8所示，各子区域的平均AUC值在0.79至0.88之间，表明该框架在识别农业干旱是否已恢复方面具有较强的判别能力。各区域的平均伪R²值在0.19至0.32之间，表明模型拟合总体令人满意。尽管Z7区域的平均伪R²值为0.19，略低于……

结论

为弥补当前干旱过程研究中的一个重大空白——即研究主要聚焦于传播过程而 largely 忽视恢复过程，且尚未将两者整合到韧性框架中——本研究引入logistic回归模型来研究干旱恢复。构建了一个纳入初始土壤水分条件的农业干旱恢复阈值识别框架，并系统地评估了该框架的预测性能

CRediT作者贡献声明

颜子怡：写作——初稿撰写，可视化，方法论，正式分析。韩智明：写作——审阅与编辑，监督指导，方法论，资金获取。段利民：软件，资金获取。张文锐：软件，数据管理，概念构思。杨芳：可视化，正式分析。崔德鑫：正式分析，数据管理。于晓兰：可视化，正式分析。刘虎：软件，正式分析。王建安：可视化，软件。李智：写作——审阅与编辑

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究由以下项目共同资助：国家自然科学基金（批准号 52309036 和 42477510）、内蒙古自治区重点研发与科技成果转化计划项目（批准号 2026YFHH0129-02）以及鄂尔多斯市国家可持续发展议程创新示范区建设科技支撑项目（批准号 KXC2024013-1）。

颜子怡|韩智明|段利民|张文锐|杨芳|崔德鑫|于晓兰|刘虎|王建安|李智