《Environmental Impact Assessment Review》：Quantifying the changes in soil moisture caused by vegetation greening and climate change across different drought gradient in China
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土壤湿度时空动态分析表明，2001-2021年中国地表（0-10cm）和根区（10-100cm）土壤湿度均呈显著增长，速率分别为0.0013和0.0014 m3/m3/年，半干旱区增幅最大。研究发现植被荧光（SIF）是地表土壤湿度的关键正驱动因子，而蒸气压亏缺（VPD）是全国尺度的主要限制因素。干旱梯度下驱动机制存在显著差异：温度主导干旱区土壤湿度变化，VPD在湿润区起关键作用，潜在蒸散量（Ep）的影响随干旱程度由正转负。植被覆盖通过改变水循环过程间接影响土壤湿度，其作用深度依赖植被类型与干旱梯度。
赵英汉|王子军|王宗森|薛婷怡|刘阳阳|文忠明|胡二岔|史海静|王振乾|王兆奇|韩培东
西北农林科技大学草原农业学院，中国陕西省杨陵市712100
摘要
土壤湿度（SM）是陆地生态系统中的基本变量，对水文循环、生态过程和植物生长具有关键影响。尽管其重要性不言而喻，但不同干旱梯度下植被、气候与土壤湿度之间的复杂相互作用尚未得到充分理解。本研究系统分析了2001年至2021年中国不同干旱梯度（由潜在蒸发量与降水量之比定义）的地表土壤湿度（SMsurf）和根区土壤湿度（SMroot）的时空动态。我们采用了一种综合分析框架，结合随机森林算法进行驱动因素重要性评估，并运用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）来阐明直接和间接的因果关系。研究结果表明，全国范围内地表土壤湿度和根区土壤湿度均呈显著增长趋势，年增长率分别为0.0013立方米/立方米和0.0014立方米/立方米。增长最快的是半干旱地区。太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）被认为是这一增长的重要正向驱动因素。相比之下，蒸气压亏缺（VPD）是全国范围内限制土壤湿度的主要气候因素。一个关键发现是不同干旱梯度下主导驱动因素的显著差异：在干旱和半干旱地区，温度是控制土壤湿度变化的主要因素；而在干燥亚湿润和湿润地区，VPD起主导作用。潜在蒸散量（Ep）的影响在干旱地区为正向，在湿润地区则转为负向。PLS-SEM分析进一步揭示了不同的机制路径：在干旱地区，降水量直接影响土壤湿度；而在半干旱地区，风速和辐射通过温度间接影响土壤湿度。总体而言，环境和气候因素主要通过调节植被覆盖度来影响土壤湿度，植被覆盖度起到了关键的中介作用。这些发现阐明了不同干旱梯度下植被-气候-土壤湿度相互作用的差异机制。我们的研究结果为构建可持续的植被恢复策略提供了理论支持，以利用水资源并有效利用中国干旱和半干旱地区的土壤湿度资源。
引言
土壤湿度（SM）是陆地生态系统的重要调节因子，介导着重要的生物地球化学过程、能量流动和水文动态（Peng等人，2022a）。由于其显著的时空异质性——这种异质性源于环境驱动因素的复杂相互作用和非线性动态——因此在区域尺度上进行量化和预测面临重大挑战（McColl等人，2017）。植被、土壤湿度与气候之间的复杂联系不仅反映了区域环境状态，也是推断环境变化的关键指标（Yu等人，2019；Zhang等人，2020a）。土壤湿度是地表水文过程的关键指标，对水文动态和区域微气候有显著影响，同时也对植物生长和恢复起着重要作用（Kimura和Shinoda，2012；Srivastava等人，2012；Tian等人，2019）。在这种情况下，植被覆盖度通过拦截降水和调节蒸腾作用显著影响土壤湿度变化（Liancourt等人，2012；Yilmaz等人，2019）。这种相互作用可能表现为双重影响：蒸腾作用会消耗土壤湿度，而某些过程（如水力提升）则会增加土壤湿度（Liancourt等人，2012）。在干旱地区，这种关系尤为明显，因为植被扩张通常会导致蒸散量增加，从而加剧土壤湿度下降（Zhang等人，2022）；而在湿润地区，这些相互作用表现出更大的复杂性和非线性。这些对比鲜明的模式凸显了系统研究不同干旱梯度下植被-土壤湿度耦合机制的必要性，这对于深入理解生态水文过程及其空间异质性至关重要。
气候变化经常被用于大规模的土壤湿度环境研究中，对土壤湿度变化产生直接或间接影响。研究表明，大气中二氧化碳浓度的增加以及温度上升在一定程度上加剧了生态系统对水分的需求（Fernández-Martínez等人，2019；He等人，2019；Li等人，2023）。土壤湿度的时空变异性受多种因素影响，包括降水量、温度、风速和植被类型。降水量显著补充土壤水分，而温度上升则增加陆地蒸散量，从而降低土壤湿度水平（Cheng和Huang，2016；Deng等人，2020a）。目前关于土壤湿度与气候变化的研究主要集中在温度和降水量等气候因素上，而其他环境因素对土壤湿度变化的影响仍有待进一步探索。
尽管对土壤湿度进行了大量研究，但大多数研究尚未充分探讨不同土壤层（地表土壤湿度和根区土壤湿度）对气候变化和植被动态的响应。特别是，尚不清楚不同干旱梯度下不同深度土壤湿度动态的复杂性是否归因于降水渗透和植被蒸腾模式的差异。此外，现有研究未能充分区分气候变化对植被恢复过程的复杂影响，导致关于土壤湿度对植被恢复的深度依赖性响应及其调节气候驱动的土壤湿度变化的潜力存在显著不确定性。特别是，不同植被功能类型和气候变量如何相互作用影响地表土壤湿度和根区土壤湿度的机制理解仍然碎片化，这阻碍了开发一个综合框架来预测气候变化和生态恢复措施共同作用下的土壤湿度动态。
为了解决这些研究空白，本研究假设不同干旱梯度和植被功能类型对地表土壤湿度（SMsurf）和根区土壤湿度（SMroot）的影响及其潜在机制存在显著的空间异质性和深度依赖性变化。基于这一理论框架，我们开发了一种综合方法论，结合机器学习技术和高级统计建模。具体而言，使用随机森林算法和结构方程模型（SEM）来量化气候变量、干旱特征和植被参数对土壤湿度动态的相对贡献，并探讨这些因素通过不同干旱梯度影响土壤湿度模式的直接和间接途径。这一综合分析框架能够分解环境驱动因素与土壤湿度响应之间的复杂相互作用，同时考虑土壤-植被-大气相互作用的非线性关系和反馈机制。通过这种方法，我们旨在提供关于变化环境条件下土壤湿度时空变异性的机制性见解，特别强调地表和根区湿度对植被和气候强迫的差异响应。
本研究的主要目标有三个：（1）描述中国主要干旱梯度上地表土壤湿度和根区土壤湿度的时空模式及其演变轨迹，重点关注其时间动态和空间异质性；（2）量化关键环境驱动因素（包括植被指数、干旱指标和气候变量）对观测到的地表土壤湿度和根区土壤湿度变化的单独和交互作用贡献；（3）利用结构方程模型（SEM）阐明这些环境因素影响土壤湿度动态的复杂因果关系和路径机制，区分直接效应和间接中介效应。通过这项研究，我们旨在为国家植被恢复工作提供更深入的科学基础，并加深对土壤湿度变化机制的理解。
干旱指数
干旱指数是由法国地理学家Demartonne于1925年提出的，用于计算干旱气候下的干旱指数。该指数可用于分类不同地区的气候，通过降水量与温度的比率来确定一个地区的气候条件。它主要用于识别较短时间尺度上的干旱发展情况，有助于评估和监测农业等领域的干旱状况
土壤湿度、植被指数、干旱指数和气候因素的时空变化
分析显示，中国长期平均土壤湿度（SM）模式存在显著的空间异质性，如图3所示。该可视化图表展示了研究区域内多年平均土壤湿度的空间分布特征和时间变化率，突出了不同地区的显著差异和水分可用性的明显梯度。从空间上看，塔里木盆地、青藏高原和内蒙古大部分地区的土壤湿度普遍较低
植被绿化对土壤湿度的影响
土壤湿度是土壤-植物-大气水文连续体的关键组成部分，通过调节植被生长和发育来影响生态系统稳定性（Wang等人，2018；Yu等人，2020；Zhang等人，2021a）。我们进行了全国范围的调查，以阐明地表土壤湿度（SMsurf）和根区土壤湿度（SMroot）的演变情况。这项研究通过整合直接和间接驱动因素及其交互作用，对土壤湿度动态进行了全面评估（Li等人，2025a）。在大范围内
结论
本研究分析了2001年至2021年间土壤湿度的时空演变特征。随后，探讨了植被特征、气候因素与土壤湿度之间的相互关系，揭示了它们对土壤湿度变化的直接和间接贡献。此外，还确定了影响中国不同干旱地区地表和根区土壤湿度变化的主要驱动因素。总体而言，2001年至2021年间，全国地表土壤湿度和根区土壤湿度的年增长率分别为
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（项目编号42477522）、陕西省重点研发计划（项目编号2024SF-YBXM-621）、青海省首席科学家计划（2024-SF-102）以及内蒙古自治区林业科学院开放研究项目（项目编号KF2024MS04）的支持。同时，我们也感谢‘黄土高原科学数据中心、国家地球系统科学数据共享基础设施’提供的数据支持
