《CATENA》：Topography and rainfall variability shaping dryland vegetation self-organisation: Insights from a numerical modelling study
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本文针对旱地植被带状自组织（VSO）形成机制中地形与降雨变率交互作用的研究空白，通过结合零惯性近似浅水方程和HilleRisLambers–Rietkerk植被模型的物理过程模型，系统研究了不同山坡形态（平面、凸面、凹面）、坡度及降雨制度对植被带形成、迁移和稳定性的影响。研究发现，地形复杂性和降雨间歇性通过调控地表径流再分配和水文平衡，强烈影响植被带的几何特征、上坡迁移极限和系统寿命，揭示了水文动力学过程在VSO中的关键作用，为理解干生态系统响应气候变化提供了新视角。
在全球干旱半干旱地区，山坡上常可见到一种奇特的自然现象：植被并非均匀覆盖，而是自组织形成平行于等高线的带状或条纹状格局。这种植被带状自组织（Vegetation Self-Organisation, VSO）是水文过程与生物过程相互反馈、协同演化的结果，是生态系统应对水资源短缺的一种适应性策略。然而，尽管这种现象早已被广泛记录，但驱动其形成和动态变化的核心机制，尤其是真实世界中的复杂地形和多变的降雨格局如何共同塑造这些图案，仍然是生态水文学领域的一个前沿和难点问题。传统的理想化模型往往难以捕捉由异质地形和可变降雨下的地表径流所产生的多尺度复杂性，这限制了我们对于自然地形和降雨变率如何共同影响长期植被格局的理解。
为了深入探讨这一问题，本研究团队开展了一项系统的数值模拟研究，相关成果发表在《CATENA》上。研究团队认为，要真正理解VSO，必须准确地表征地表径流动力学这一关键过程。为此，他们构建了一个物理过程模型（Process-Based Model, PBM），该模型创新性地将浅水方程的零惯性（Zero-Inertia, ZI）近似与经典的HilleRisLambers–Rietkerk植被模型耦合起来。ZI近似能够以合理的计算成本捕捉地表流的基本物理特性（如重力、摩擦力和压力梯度），同时允许模拟任意复杂的真实地形和非周期性边界条件（即允许径流流出流域），这是相比以往普遍采用简化线性平流或扩散公式模型的一个重要进步。
研究人员设计了精巧的模拟实验，在一个四维参数空间（地形剖面、平均坡度、年降雨量、降雨频率）中进行敏感性分析。他们构建了平面、凸形和凹形三种基本山坡剖面，设定了从0.1%到10%的七种区域坡度，并结合了四种年降雨量（200, 300, 400, 500 mm y-1）和三种年降雨脉冲次数（40, 60, 100），共进行了252组为期30年的理想化模拟。所有模拟均采用高时空分辨率（空间分辨率2米，时间步长动态调整），以解析暴雨期间分钟尺度的地表水文过程。
关键技术与方法概述
本研究核心技术是耦合了零惯性浅水方程（描述地表流）和Rietkerk植被模型（描述生物量动态）的物理过程模型。模型考虑了地形驱动的径流、植被增强的入渗反馈以及土壤水运动。模拟在300m x 90m的二维域上进行，采用非周期性边界条件（下游为透水边界），以更真实地反映自然山坡的水分和生物量收支。模拟时长30年，降雨以周期性脉冲形式输入，以此代表降雨的间歇性。
研究结果分析
1. 时空演化与格局形成
模拟结果成功再现了植被从初始随机分布演化为稳定带状格局的过程。植被带形成后，会持续向上坡方向迁移。研究发现，地形剖面和坡度对格局的形成和演化具有决定性影响。
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地形剖面的影响：凹形坡倾向于使植被带更靠近坡顶，带宽较小，迁移速率最慢；凸形坡则使植被带位置更靠下，带宽较大，迁移速率最快；平面坡介于二者之间。这表明山坡形状通过改变水流路径和汇水面积，深刻影响水分的空间再分配，进而调控植被带的分布和动态。
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坡度的影响：总体上，更陡的坡度导致更少的植被带、更宽的带间距，以及更慢的上坡迁移速率。存在一个坡度阈值，超过此阈值则无法形成带状格局。
2. 植被带几何特征
研究定量提取了带宽（ω）、带间距（σ）和波长（λ）等几何指标。
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波长（λ）：模拟得到的波长范围（25-125米）与野外观测报道的范围基本一致。波长与坡度呈负相关，但与年降雨量的关系不明显。
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带宽（ω）：带宽与年降雨量呈正相关，即更湿润的环境支持更宽的植被带。坡度对带宽的影响较弱，仅在陡坡上表现出正相关趋势。
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带间距（σ）：带间距与坡度和年降雨量均呈负相关。凹形坡导致最短的带间距，而凸形坡导致最长的带间距。
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带间距-带宽比（ρ）：该比值与坡度（对于凹形和平面坡）和年降雨量均呈负相关。凸形坡的表现与其他剖面不同，其ρ值与坡度呈正相关。大多数模拟的ρ值小于2，与野外观测值（0.5-2.3）相符。
3. 植被带上坡迁移（Upslope Band Migration, UBM）
植被带的上坡迁移是VSO的核心动态过程。本研究重点分析了迁移速率（vβ）和上坡迁移极限（Λ）。
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迁移速率（vβ）：模拟显示的迁移速率范围（0.2-23.5 m y-1）远高于野外观测到的速率（通常<1.5 m y-1）。迁移速率与坡度（对于凹形和平面坡）和年降雨量呈负相关，但与降雨频率呈正相关。凸形坡上的迁移速率显著快于其他剖面。
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上坡迁移极限（Λ）：这是指最上方的植被带停止迁移的位置。Λ与坡度正相关（即更陡的坡，植被带只能迁移到更靠下的位置），与年降雨量负相关，与降雨频率正相关。凹形坡的Λ最靠上（值最小），凸形坡的Λ最靠下（值最大）。Λ是一个稳健的系统属性，不随时间变化。
4. 水文响应与系统稳定性
模拟揭示了系统的水文行为及其与植被格局的耦合关系。
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入渗-降雨比（γ）：该比值小于1，表明有净径流流出流域。γ与坡度负相关，与降雨频率正相关。凹形坡最有利于入渗，而凸形坡最有利于产流。
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系统寿命与稳定性：在大多数模拟中，植被带最终会相继衰亡，导致系统最终退化为裸地。这是因为在非周期性边界条件下，没有来自流域上方的生物量（如种子）输入，且最上方的植被带在达到其上坡迁移极限Λ后，因水分供应不足而开始衰亡，引发下游植被带的连锁衰亡。这表明，模拟的系统在长期尺度上缺乏一个关键的稳定机制。
研究结论与意义
本研究表明，地形复杂性和降雨变率是塑造旱地植被带状自组织格局的关键驱动因子，其影响通过地表水文动力学过程实现。忽略真实地形（如仅考虑平均坡度）和降雨的间歇性，可能会高估植被带的上坡迁移速率，并误解其稳定性机制。本研究采用的基于物理过程的多尺度建模框架，能够更真实地表征水文生态过程，揭示了地表流动力学、地形和降雨特性之间复杂的相互作用是控制VSO格局出现和动态的核心。这一研究为理解干湿生态系统中的格局-过程关联提供了新的视角，强调了在模型中更精细地表征水文过程的重要性。未来的研究需要整合更多机制（如种子传播、土壤侵蚀、微地形等），并利用高分辨率的地形和遥感数据对模型进行验证和参数化，以提升模型在预测气候变化下植被动态响应方面的能力。
