《Ecological Indicators》：Characteristics of seasonal snow cover variations and their effects on soil moisture and vegetation dynamics in Xinjiang
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干旱区春季积雪消融（spring snowmelt, SSM）的演变是水资源时空再分配的基础性调节机制，对维持干旱与半干旱环境的水安全与生态平衡具有关键作用。然而，在全球变暖背景下，气候变化如何通过积雪水文效应进一步级联影响土壤水分（soil moistu
干旱区春季积雪消融（spring snowmelt, SSM）的演变是水资源时空再分配的基础性调节机制，对维持干旱与半干旱环境的水安全与生态平衡具有关键作用。然而，在全球变暖背景下，气候变化如何通过积雪水文效应进一步级联影响土壤水分（soil moisture, SM）与植被动态，仍缺乏系统性的认识。本研究以新疆为典型研究区，整合2000–2023年多源遥感、再分析与观测数据，采用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、Pearson相关分析、多元线性回归（multiple linear regression, MLR）、XGBoost-SHAP机器学习归因模型与结构方程模型（structural equation modeling, SEM），系统评估了气候变化下新疆春季积雪（SSM与雪深snow depth, SD）、SM及归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）的时空演变特征及其相互关系。研究结果表明：（1）新疆春季SSM与SD总体呈显著下降趋势，降幅分别为0.44 mm/年和2.80 mm/年；（2）春季气温与积雪变量整体呈负相关，而春季降水主要发挥正补给效应；春季气温对积雪的负向贡献随时间增强，而降水补给贡献逐渐减弱；（3）积雪变化与SM呈广泛正相关，而与NDVI的同步关联较弱甚至以负相关为主，揭示了积雪水文效应与植被绿度响应之间的非同步性；（4）XGBoost-SHAP与SEM结果共同表明，春季气温、春季降水和SM是影响NDVI的主要因素，SSM对SM具有显著正向路径（0.43），但对NDVI的直接路径极弱（?0.02），SM在积雪水文效应向植被响应传导过程中发挥关键中介作用。研究进一步揭示了新疆地区广泛存在的“减水—增绿” divergence现象，即SM呈下降趋势而NDVI呈上升趋势的格局。研究成果深化了对干旱区气候—积雪—土壤水分—植被级联关系的理解，可为积雪依赖型干旱区的水资源调控与生态保护提供科学依据。
## 论文解读文章
### 研究背景与科学问题
积雪作为干旱区水资源的重要储存形式，其季节性演变过程对区域水文循环与生态平衡具有根本性调控作用。在全球变暖背景下，气候波动已显著重塑了积雪的时空演变格局，不仅表现为积雪覆盖开始日期、结束日期与持续时间的显著调整，还通过改变水热条件进一步影响春季植被物候。新疆地处欧亚大陆腹地，是典型的干旱内陆区，“三山夹两盆”的独特地貌格局将高山积雪区、山前绿洲与荒漠联结为一个相互关联的生态水文系统。该区域降水稀少而蒸发强烈，高山积雪与融雪水是维系河流径流、绿洲生态与农业用水的重要水源。然而，现有研究多聚焦于气候变化与积雪、积雪与水文过程或积雪与植被之间的单一关系，缺乏对积雪—土壤水分—植被三者间系统性的联动认识，尤其对积雪、土壤水分与NDVI之间存在的协同、解耦与分异关系研究不足。为此，研究人员以新疆为研究对象，系统探究气候变化背景下春季积雪变化对土壤水分与植被响应的影响关系与潜在路径。
### 研究概述与主要发现
研究人员整合了2000–2023年间多源遥感、再分析与观测数据，系统评估了新疆春季积雪、土壤水分（SM）与归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征及其相互关系。研究发现，新疆春季积雪消融量（SSM）与雪深（SD）均呈显著下降趋势，而SM呈下降趋势与NDVI呈上升趋势并存，即存在广泛的“减水—增绿”分异现象。春季气温与积雪整体呈负相关，春季降水则主要发挥正补给效应，但气温的负向贡献随时间增强而降水贡献逐渐减弱，表明升温条件下积雪消融时间提前与春季可消融雪量减少之间存在一定程度的“温度—融雪”解耦。积雪与SM呈广泛正相关，但与NDVI的同步响应较弱甚至以负相关为主，揭示了积雪水文效应与植被绿度响应的非同步性。XGBoost-SHAP与结构方程模型（SEM）结果表明，SM在积雪水文效应向植被响应传导过程中发挥了关键的中介桥梁作用。该研究阐明了气候—积雪—土壤水分—植被之间的级联关系，为理解积雪依赖型干旱区的生态水文响应提供了科学依据。
### 关键技术与方法
研究人员主要运用以下关键技术方法开展研究：（1）Theil-Sen趋势估计与Mann-Kendall（MK）显著性检验，用于识别各变量2000–2023年像元尺度的长期变化趋势；（2）Pearson相关分析，用于评估气候因子、春季积雪、SM与NDVI之间两两线性关系的方向、强度与空间变异性；（3）多元线性回归（MLR），用于在多重因素共同作用下分析各影响因子与响应变量之间的线性统计关系及其相对贡献；（4）XGBoost机器学习模型结合SHAP归因分析，用于量化不同环境因子对SM与NDVI预测的贡献大小并刻画其非线性响应特征；（5）结构方程模型（SEM），用于系统揭示春季积雪、气候因子、SM与NDVI之间的多元路径关系。研究区为新疆全区，覆盖面积约166万km2。数据来源包括ERA5-Land再分析资料、MODIS MOD13A3 NDVI产品、MODIS/Terra MOD10A2积雪产品、国家青藏高原科学数据中心中国长时间序列雪深数据集、第二次中国冰川编目数据及SRTM 90 m数字高程模型（DEM）。
### 研究结果
**春季积雪时空动态及关联因子变化特征**
研究期间，新疆春季SSM多年平均消融量为74.88 mm，主要集中分布在阿尔泰山（175.08 mm）、天山（109.09 mm）与昆仑山（61.32 mm）等山地，超过85.0%的消融量发生在海拔1000–5000 m区间。SSM总体呈下降趋势，平均降幅为0.44 mm/年，85.3%的区域呈现减少态势，其中57.9%的区域达到显著减少水平，主要分布在天山中段与北段。区域平均SD为447.68 mm，阿尔泰山积雪最深厚（1569.08 mm），其次为天山（494.59 mm）与昆仑山（380.07 mm）。SD整体以2.80 mm/年的速率持续变薄，79.8%的区域呈变薄趋势。SSM与SD在76.6%的区域呈正相关关系，表明春季融雪与积雪储量在新疆大部分地区较为一致。春季气温以0.05 °C/年的速率持续升高，98.2%的区域呈升温趋势。春季降水以0.43 mm/年的速率减少，55.2%的区域（主要为天山以北）呈减少趋势。SM区域多年平均值为0.12 m3/m3，以0.0006 m3/m3/年的速率下降，82.5%的区域呈现减少趋势。NDVI以0.0004/年的速率呈缓慢上升趋势，75.3%的区域呈增加态势，显著增加区域占21.7%，主要集中于生态保护与恢复区。
**气候因子变化对春季积雪的影响**
Pearson相关分析显示，春季气温与SSM呈负相关的区域占76.8%，与SD呈负相关的区域高达91.5%。春季降水与SSM呈正相关的区域占91.4%，与SD呈正相关的区域占65.2%。多元线性回归结果表明，对于SSM而言，春季降水的正向补给强度（0.62）及其空间覆盖率（99.6%）均大于春季气温的负向贡献（强度：?0.54，覆盖率：74.2%）；但对于SD而言，春季气温的负向影响（强度：?0.64，覆盖率：99.9%）远超春季降水的正向驱动（强度：0.41，覆盖率：98.8%）。年际回归分析进一步表明，春季气温对融雪与积雪变薄的负向贡献逐渐增强，而春季降水对SSM与SD的贡献则逐渐减弱，表明春季积雪对热波动的敏感性逐步增强，而春季降水在升温引起的雨雪相变转换与消融加剧背景下的缓冲能力可能逐渐削弱。
**SM与NDVI变化的影响因素分析**
相关分析表明，SSM与SM呈正相关的区域占77.7%（显著正相关占56.1%），SD与SM呈正相关的区域占70.4%（显著正相关占31.2%），表明春季积雪对SM具有广泛的积极补给效应。相比之下，NDVI对春季积雪的响应更为复杂：SSM与NDVI的正负相关区域分别占43.1%和56.9%，空间分布高度破碎；SD与NDVI以负相关为主，负相关区域占70.7%。整体上，春季积雪与SM呈明显正相关，而其与NDVI的同期关联相对较弱甚至以负相关为主，体现了积雪水分效应与植被生态响应之间的明显非同步性。多元线性回归结果表明，春季气温与降水对SM变化的影响具有100%的空间覆盖率，SSM的正向贡献与SD的负向贡献均覆盖超过80.0%的区域。对于NDVI而言，SM的正向贡献均值最高（0.84），空间覆盖率达90.0%。XGBoost-SHAP模型验证了良好的预测精度（RSM = 0.912，RNDVI = 0.789）。在SM模型中，春季降水贡献最大（48.0%），NDVI（15.6%）与SSM（14.5%）次之。在NDVI模型中，春季气温（29.6%）、春季降水（29.0%）与SM（25.2%）贡献比例接近，共同构成解释NDVI变化的主要变量，而SSM与SD的直接贡献分别降至9.4%与6.8%。这一结果表明，春季积雪对NDVI的直接影响有限，其更重要的角色在于通过补给SM形成关键的前期水分脉冲，进而间接支持植被生长。
**春季积雪与各影响因素的内在关系**
结构方程模型分析显示（GFI = 1.000，CFI = 1.000，χ2/df = 0.046），SD对SSM具有显著正向路径（0.45），SSM对SM的直接驱动路径达0.43，确立了“积雪—融雪—土壤水分”的转化路径。春季降水对SM的补给效应（0.39）略低于其对融雪的贡献（0.43），表明SSM是春季水分可用性的更关键决定因素。春季气温对SSM与SM的路径系数分别为?0.40与?0.43，对SD的负向约束为?0.35，体现了增温对水分可用性的不利影响。春季气温对NDVI具有强直接正向路径（0.98），而春季降水对NDVI的直接路径较弱且不显著（0.17）。SSM对NDVI的直接路径极弱（?0.02），但SSM对SM的路径达0.43，SM对NDVI的路径为0.33（未达显著水平）。整体而言，春季积雪与SM之间存在相对清晰的水分关联路径，但该路径并未进一步转化为显著的同期NDVI响应，定量证实了积雪水文效应与植被响应之间的非同步性，SM在积雪与植被之间发挥了重要的中介桥梁作用。
### 讨论与结论
讨论部分指出，新疆春季SSM与SD在研究期内呈现同步下降趋势，与区域自然气候变率及“暖冬”等异常强迫密切相关。升温导致低海拔地区积雪消融时间提前，减少了春季可消融的积雪量，造成温度升高与春季融雪量减少之间的表观“解耦”现象。SM与NDVI之间呈现“减水—增绿”的分异格局，在62.60%的有效区域内两者趋势相反，这与升温促进植被提前返青、提前融雪及增强蒸散和水分消耗有关，同时灌溉、水资源调控与生态修复等人类活动可能进一步加剧了这一区域分异。研究强调，在干旱区生态监测中不应仅依赖NDVI单一植被指标，而应综合考虑气候条件、积雪变化与土壤水分状态；在SSM、SD与SM同步下降的区域，应重点关注春季供水减少的风险。
研究结论可归纳为以下三点：（1）新疆春季积雪总体呈下降趋势，SSM与SD分别以0.44 mm/年和2.80 mm/年的速率减少；同期SM在82.5%的区域下降，而NDVI在75.3%的区域上升，62.60%的有效区域呈现“SM下降—NDVI上升”格局，表明过去24年间新疆存在明显的“减水—增绿”分异现象。（2）春季气温与积雪总体呈负相关，春季降水主要为正补给效应，气温的负向贡献随时间增强而降水的贡献逐渐减弱，表明升温条件下春季融雪提前与可消融雪量减少导致温度与融雪之间存在一定程度的解耦。（3）春季积雪与SM的关系密切，但与NDVI的同期贡献相对较弱；SSM对SM具有显著正向路径（0.43），但对NDVI的直接路径极弱（?0.02），表明春季积雪的水分效应并未直接对应于同期植被绿度响应，SM在春季积雪与植被变化之间发挥重要中介作用。未来研究可引入更高分辨率遥感数据与典型区域观测开展多尺度验证，并进一步量化人类活动对SM与NDVI变化的相对贡献。
