基于标准化土壤湿度指数（SSMI）的华北平原农业干旱时空演变及差异化驱动因素评估

《Agronomy》：Evaluating the Spatiotemporal Evolution and Divergent Drivers of Agricultural Drought in the North China Plain Using SSMI

　　

华北平原是中国核心粮食产区。在全球变暖和人类活动加剧的双重压力下，频繁的农业干旱对区域粮食安全和农业可持续发展构成严重威胁。基于ERA5-Land根区土壤湿度数据（1982–2022），本研究构建了标准化土壤湿度指数（SSMI），并应用改进的曼-肯德尔趋势检验（MMK）、偏小波相干（PWC）和分区皮尔逊相关分析，研究干旱演变及其驱动机制。研究进一步纳入地下水位和有效灌溉面积数据集，以补充基于土壤湿度的分析，并探究干旱变化背后的人为驱动因素。结果表明：（1）区域平均SSMI以?0.013/十年的速率显著下降（p < 0.001），表明农业干旱加剧。同时，标准化降水蒸散指数（SPEI）呈不显著的上升趋势，为0.145 × 10?2/十年（p < 0.001），揭示了两类干旱之间存在滞后性。春季干旱最为严重，而夏季降水补给缓解了干旱，这凸显了季节差异与区域气候特征之间的关联。（2）地下水位（GW）被确定为农业干旱的主导解释因子（POSC = 70.53%，AWC = 0.93），远超降水（16.66%）和蒸散发（8.71%），强调了地下水在调节土壤湿度中的关键作用。（3）农业干旱的驱动机制呈现出显著的南北分异：南部次区域主要受气象因素驱动，而北部次区域与高强度地下水灌溉密切相关。人为地下水超采与农业干旱变化表现出强烈的统计关联。未来工作应结合地下水动态、灌溉和作物物候。这些发现支持华北平原精细化干旱预警和区域定制化减灾措施的制定。

华北平原农业干旱研究：时空演变、驱动机制与区域分异

一、研究背景与科学问题

干旱是最复杂且破坏性最强的自然灾害之一，对全球农业、生态系统和社会经济发展产生深远影响。IPCC第六次评估报告指出，近年来全球陆地区域干旱持续加剧，热浪与干旱的复合效应进一步增加了农业系统的脆弱性。农业干旱指土壤水分亏缺导致作物减产的现象，因其直接关系粮食安全而受到广泛关注。华北平原位于中国东部黄河下游，横跨北京、天津、河北、河南和山东五个省级行政区，属于暖温带半湿润季风气候，降水集中于夏季而春季稀少，干旱频发。2001至2020年间，华北平原经历了35次区域性农业干旱事件，影响超过90%的耕地。该地区长期依赖大规模地下水灌溉以弥补降水不足，导致地下水位持续下降，形成了世界上最大的地下水漏斗区，由此形成“气象干旱→地下水干旱→农业干旱”的三阶段干旱传播路径。

然而，传统气象干旱指数如标准化降水指数（SPI）和标准化降水蒸散指数（SPEI）仅基于降水和温度，只能表征气象干旱的时空分布，无法准确反映实际土壤水分亏缺及其对农业生态系统的影响。相比之下，标准化土壤湿度指数（SSMI）基于历史土壤湿度时间序列构建，通过标准化有效消除区域差异和季节变化，在多时空尺度上具有可比性，在农业干旱监测方面表现优于传统干旱指数。但现有研究多针对整个华北平原或单一省份，缺乏五个次区域间的对比分析，掩盖了次区域间主导驱动因素的差异。此外，SSMI作为土壤湿度异常指数，未考虑作物根系深度、物候阶段和生理干旱适应策略。同时，不同土壤湿度产品可能得出相反的干旱趋势结论，凸显了多数据集验证的必要性。因此，准确刻画华北平原农业干旱的时空演变特征，探讨其驱动机制及跨区域差异，对提升干旱监测预警能力、保障粮食安全和制定科学减灾策略具有重要的理论和实践意义。

二、研究内容与主要结论

研究人员基于1982至2022年ERA5-Land月尺度根区（0–100 cm）土壤湿度数据构建SSMI，在像元尺度上采用Theil–Sen估计量与改进的曼-肯德尔趋势检验方法（MMK）识别农业干旱的长期演变特征及统计显著性；引入偏小波相干（PWC）方法，在排除其他变量干扰的条件下量化各气候因子与SSMI在不同时间尺度上的共振周期和相位滞后关系；对整个华北平原及其五个次区域分别进行皮尔逊相关分析，识别各区域的主导驱动因子。研究进一步补充了2005至2022年月尺度1 km地下水位观测数据和省级有效灌溉面积统计数据，以捕捉人类活动对农业干旱的直接足迹。

三、研究结果

气象干旱特征。 基于年尺度SPEI-3序列的分析显示，1982至2022年华北平原SPEI呈微弱但统计显著的上升趋势（0.000145/年，p < 0.001），表明气象干旱略有缓解。1997至2002年经历持续干旱期，2019至2022年出现整个研究期最长的湿润阶段。空间上，北部京津冀地区和太行山沿线呈显著变干趋势，南部黄淮海平原大部分地区和山东半岛呈变湿趋势。

农业干旱特征。 SSMI在整个研究期呈显著线性下降趋势（r = ?0.44，p < 0.001）。2000年后负值范围显著扩大，2010年后加剧趋势尤为明显。空间上呈现北减南增的梯度格局，最显著变干区域位于河南西部和河北北部，SSMI降幅普遍超过?0.03/年。约8%的区域呈高度显著下降趋势，主要集中于河南西部、河北北部和北京周边。季节尺度上，春季约75%以上面积呈下降趋势，干旱最为严重；夏季约65%以上面积呈上升趋势，降水补给缓解干旱；冬季约55%面积下降。

交叉小波分析。 PWC分析表明，SSMI与地下水位（GW）的相干性在所有因子中最高，且随尺度持续增加：小、中、大尺度的显著功率百分比（POSC）分别为66.71%、77.58%和80.26%，总AWC为0.93，总POSC为70.53%，多为同相位关系。降水（PC）总POSC为16.66%，SSMI普遍滞后于降水，反映降水补给的滞后效应。径流（RO）和相对湿度（RH）的显著区域主要在大尺度，POSC分别为26.07%和22.47%。风速（WS）和气温（AT）的总POSC较低（11.93%和10.31%），以负相位关系为主。

分区相关分析。 区域尺度上，SSMI与降水相关系数为0.59，与SPEI为0.53，与径流为0.39，表明水分输入与区域土壤湿度状况的关联最强。SSMI与气温、蒸散发和短波辐射呈负相关。北京和天津地区对降水补给高度敏感（相关系数分别为0.85和0.78），且灌溉面积与短波辐射和蒸散发呈强负相关，表明高强度灌溉活动不仅直接补充土壤水分，还显著影响局地微气候和地表能量平衡。河南和河北的SSMI与SPEI耦合较强（分别为0.65和0.46），表明中部和南部地区土壤湿度对气象干旱条件更敏感。山东的SSMI与气温（r = ?0.42）和短波辐射（r = ?0.34）呈显著负相关，热力因子对土壤水分的消耗效应更为明显。

地下水动态与灌溉强度特征。 2005至2022年间，华北平原平均地下水位从约90 m上升至120 m，有效灌溉面积从约14,500 × 103 ha扩大至16,800 × 103 ha。灌溉面积和地下水深度的同步增加表明农业取水活动在一定程度上抵消了土壤水分亏缺，但以含水层持续消耗为代价。省级尺度上呈现明显南北对比：河北地下水位最高且呈上升趋势，与降水补给、生态补水和地下水开采管控有关；北京和天津维持在100–150 m的高位；河南和山东相对稳定（50–120 m），2018年后开始下降。

四、讨论与结论

研究发现气象干旱（SPEI）与农业干旱（SSMI）趋势出现明显脱耦，SPEI呈微弱上升而SSMI显著下降，表明农业干旱加剧与超越气象水平衡的过程相关。地下水（GW）对SSMI的解释力远超气象因子，说明华北平原土壤湿度状态的主导关联因子并非完全归因于实时气象条件，地下水补给与人为灌溉调控的联合效应是突出关联因素。驱动机制呈现显著南北分异：南部次区域与气象因子关联更强，北部区域气象耦合较弱而与高强度地下水灌溉密切相关。地下水耗竭的空间格局与农业干旱加剧区域高度吻合，独立GRACE/GRACE-FO估算提供了额外支持。研究还指出，ERA5-Land再分析产品未显式参数化灌溉取水量，可能低估高度灌溉区的土壤水分亏缺，真实南北差异可能比SSMI模式所显示的更强。未来研究应整合GRACE卫星重力数据、实际灌溉量和作物物候信息，采用机器学习降尺度方法，引入大气环流因子，并结合CMIP6气候情景预估多排放情景下华北平原农业干旱的时空变化，为各次区域制定差异化预警标准和管理方案提供科学依据。

结论。 本研究解决了1982至2022年华北平原气象干旱与农业干旱之间的脱耦问题，揭示了在气象条件呈微弱但统计显著变湿趋势（r = 0.07，p < 0.001）的背景下，农业干旱显著加剧。通过应用偏小波相干和分区皮尔逊相关分析，研究人员定量证明地下水位深度是土壤水分亏缺的主导解释因子（POSC = 70.53%），远超降水和蒸散发，并识别出驱动机制的清晰南北分异——南部次区域仍以气象驱动为主，而北部地区受高强度地下水灌溉和人为水资源调控密切调节。这些发现为制定区域特异性干旱预警系统和适应性水资源管理策略提供了科学依据。然而，分析依赖于ERA5-Land再分析数据，该数据未显式参数化灌溉取水量，可能低估人为土壤水分补给；此外，省级尺度聚合不可避免地平滑了局地异质性，线性相关方法无法捕捉驱动因素间的非线性交互。未来工作应整合卫星重力测量（GRACE）、实际灌溉量和作物物候信息，采用高分辨率数据和方法，进一步纳入大气环流因子数据，并应用机器学习降尺度方法进行更全面的研究，同时在CMIP6气候情景下预估未来干旱风险，以支持精细化、区域特异性干旱减缓政策的制定。