中国植被绿色度变化的水文效应：对水分循环作用的一阶评估

《Journal of Hydrology》：Hydrological effects of vegetation greenness change in China: a first-order assessment of the role of moisture recycling

中国植被绿化通过蒸散发促进水分循环，显著增加降水并降低径流低估。研究整合遥感蒸散发模型、大气水分追踪数据与Budyko框架，发现绿化使65.7%国土蒸散发增加12.85毫米/年，其中三分之二水分通过循环形成降水，导致全国径流平均低估5.4毫米/年。空间上长江中下游和黄河中游地区误差最大。

　　

中国科学院地理科学与自然资源研究院水循环与相关陆表面过程重点实验室，北京100101，中国

摘要

气候变化和大规模生态恢复显著提高了中国的植被覆盖率，从而深刻改变了水资源的时空分布模式。然而，以往的研究往往仅将植被绿化视为水分流失的来源，忽视了其通过水分循环增强局部和下游降水的作用，这可能导致在评估绿化对水文影响时产生偏差。为了解决这一问题，我们结合遥感蒸散模型、水分追踪数据集和Budyko框架，对植被绿化变化对蒸散（ET）、降水（P）和水资源可用性（P-ET）的影响进行了首次离线诊断性评估。研究结果表明，绿化使中国65.7%的陆地面积的蒸散量增加了12.85毫米/年。重要的是，大约三分之二的额外蒸散量在中国境内被循环利用并重新以降水的形式返回。忽略水分循环效应会导致全国年径流量平均低估5.4毫米/年（3.66%）。从空间上看，长江中下游流域的绝对低估最为明显，而黄河和松辽河流域的中游地区受影响最大。我们还发现，中国九个一级流域之间的蒸发水分再分配存在显著差异：七个流域的水分主要流向下游流域或中国境外，而另外两个流域则表现为局部循环。本研究强调了在评估大规模植被变化对水文影响时考虑水分循环的重要性。

引言

中国于1999年实施了雄心勃勃的全国性生态恢复计划——“退耕还林”计划。该计划的主要目标是通过将低产农田和荒地转化为森林和草地来防治荒漠化、土壤侵蚀和生态退化（Cao等人，2011年；Delang和Yuan，2015年），特别是在生态脆弱的地区，如黄土高原和中国西南部的喀斯特地貌。在过去二十年里，该计划已将约3400万公顷的农田和荒地转化为森林和草地（SFGA，2020年），显著增加了植被覆盖率并减缓了土地退化。与此同时，中国的快速城市化使数亿农民迁入城市（Chen等人，2019年；Zhang等人，2025年），进一步促进了植被恢复，使中国成为2000年至2017年间全球净叶面积增加的最大贡献者（Chen等人，2019年）。

植被绿化通过复杂的陆气相互作用深刻影响水文过程并重塑水循环的各个组成部分（Piao等人，2020年；Xie等人，2024b年；Yang等人，2023年）。绿化由于增加了叶面积、冠层截留和蒸腾作用而促进了更高的蒸散率（Yang等人，2023年）。然而，过度的蒸散可能会加剧土壤水分流失，导致土壤水分不足，从而减少河流流量（Bai等人，2020年）。不过，绿化带来的水汽通量增加可以通过水分循环增强局部和下游的降水，部分抵消土壤水分和径流的减少（Cui等人，2022年；Li等人，2018年；Zhang等人，2022a年）。绿化对水文过程的影响是复杂的，取决于时间尺度、气候和地形条件（Li等人，2018年；Piao等人，2020年）。例如，绿化通过增加蒸腾和冠层截留加速了土壤水分流失；然而，与绿化相关的增强根系通过改变土壤结构提高了土壤渗透能力，可能增加了土壤水分保持能力（Miao等人，2024年）。在水分有限的流域，绿化显著减少了河流径流（Luan等人，2022年；Yang等人，2022年），但在水分供应远超绿化引起的蒸散增加的能源受限流域，绿化的影响有限（Bai等人，2020年；Cui等人，2022年）。

已经有多种方法用于评估植被变化的水文效应，包括配对流域实验（Yurtseven等人，2018年）、基于Budyko的模型（Gan等人，2021年）以及将植被特征（绿化程度或覆盖度）作为输入的水文模型（Bai等人，2018年；Zhang等人，2021年）。配对流域实验通过比较不同时间段的相似流域的水文响应来量化植被变化的影响，其中一个流域发生植被变化，而另一个保持不变（Brown等人，2005年）。基于Budyko的模型通常将其一个经验参数与植被类型或覆盖度相关联，从而能够量化植被引起的水文变化（Zhang等人，2001年）。水文模型通常通过构建两个输入情景来评估植被变化的影响：基准（动态）情景和处理（恒定）情景。比较这两种情景下的模拟结果可以量化植被变化对水文过程的影响（Sun等人，2022年；Yang等人，2022年）。尽管这些方法各自提供了关于植被如何改变水文通量的独特见解，但应谨慎解释通过这些方法量化的水文响应。这是因为它们基于离线方法，没有考虑降水对植被变化的响应（Li等人，2018年；Zhang等人，2022a年）。从水分循环的角度来看，绿化引起的蒸散增加最终促进了局部和下游的降水，从而部分抵消了相关的水分损失，并重塑了区域水资源可用性（Cao等人，2024年；Yu等人，2017年）。因此，当使用考虑水分循环的在线模型评估绿化效应时，结果往往与离线方法得出的结果不同（Piao等人，2020年）。例如，使用离线方法的研究一致表明，由于蒸散增加，绿化减少了水资源可用性（降水减去蒸散量）（Bai等人，2020年；Wang等人，2024年；Zhang等人，2018a年）。然而，考虑水分循环的在线建模研究往往揭示了更复杂的情况（Cui等人，2022年；Hoek van Dijke等人，2022年；Li等人，2018年）。Cui等人（2022年）使用在线方法发现，绿化使全球53%的陆地表面的水资源可用性增加。Zeng等人（2018年）使用耦合的陆气模型发现，绿化引起的蒸散和降水增加在全球范围内相当，但在不同地区差异很大。在湿润地区，绿化不会显著减少径流和土壤水分；而在干旱地区，蒸散的增加往往超过额外的降水，导致水资源可用性净下降和水分压力加剧。这种区域差异突显了在评估植被变化的水文影响时考虑水分循环的重要性。然而，以往的研究——特别是在中国——要么忽略了植被变化对降水的影响（Liu等人，2016年；Sun等人，2022年；Yang等人，2022年），要么将分析限制在特定区域（Liu和Wang，2025年；Wu等人，2022年；Zhang等人，2022a年）。因此，植被绿化变化对蒸散循环和降水的全国性影响仍不甚清楚，这限制了我们全面理解大规模绿化如何重塑局部和下游尺度上的降水模式和水资源可用性的能力。此外，以往的工作通常依赖复杂的气候或地球系统模型来评估植被绿化变化对降水和径流的影响（Li等人，2018年；Zhang等人，2022a年）。尽管这些在线模型可以表示陆气反馈，但由于结构和参数的不确定性，它们往往难以准确再现降水和径流的空间和时间变异性（Clark等人，2015年）。因此，迫切需要一个简单有效的框架，能够全面量化植被绿化变化如何改变蒸散、降水和径流——同时避免过度依赖高度参数化的气候模型。

为了解决这些研究空白，本研究系统地评估了植被绿化变化（用LAI表示）对中国蒸散（ET）、降水和径流的影响。我们通过将遥感蒸散模型、水分追踪数据集和Budyko框架整合到一个统一的诊断方法中来实现这一目标。这种综合方法使我们能够捕捉到陆气反馈的关键机制——水分循环——同时避免了完全耦合气候模型的复杂性和不确定性。具体来说，我们首先通过将两种LAI数据（动态和恒定）输入到遥感蒸散模型（Penman-Monteith-Leuning模型，PML模型，Leuning等人，2008年）来量化绿化对蒸散的影响。然后，我们使用UTrack水分追踪数据集（Tuinenburg等人，2020年）来量化绿化对全国降水的贡献。该数据集使用先进的拉格朗日水分追踪模型生成，展示了蒸散和降水之间的平均月度空间关联（Hoek van Dijke等人，2022年）。最后，我们使用Budyko模型计算了直接增强的蒸散和间接增强的降水对中国径流的综合影响。我们的结果有望从水分循环的角度进一步阐明绿化在中国的水文效应，并为区域水资源管理和规划提供参考。

部分内容

PML模型的描述

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大气水分追踪数据集

我们使用UTrack数据集来量化绿化增强蒸散对中国降水的影响。该数据集使用先进的拉格朗日水分追踪模型生成，通过模拟EAR5再分析数据集中的大气风和湿度数据来追踪全球大气水分的来源和汇（Tuinenburg和Staal，2020年；Tuinenburg等人，2020年）。它提供了每月的气候平均蒸发量

蒸散估计的评估

我们根据区域生态类型将26个观测站点分为四类：草地（10个站点）、农田（6个站点）、森林（7个站点）和湿地（3个站点）。在所有类别中，模拟和观测的蒸散值具有很好的一致性（图3）。即使在农田站点，模型的表现最差，KGE得分也相对较高，为0.68（图3b）。对于其他三类，KGE得分超过0.70，在森林站点达到最高值0.83。相比之下，R2

讨论

我们的研究表明，绿化显著增强了中国大部分地区的蒸散量，其中大约三分之二的额外蒸散量在中国境内以降水的形式被循环利用，从而减轻了绿化对水资源可用性的负面影响。这些发现表明，绿化不仅增加了陆地水分流失，还增强了局部和下游的降水。其他研究也在区域和全球尺度上得出了类似的结论

结论

本研究通过在一阶近似下明确考虑蒸发水分循环，全面评估了植被变化对中国年平均蒸散量、降水和径流的影响。通过整合遥感蒸散模型、UTrack水分追踪数据集和Budyko框架，我们的结果表明，绿化使中国65.7%的陆地面积的蒸散量增加了12.85毫米/年。其中大约三分之二的

CRediT作者贡献声明

彭白：撰写——初稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、数据管理、概念化。袁天：撰写——审稿与编辑、监督、资源获取。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了中国西藏自治区科技项目（编号XZ202501ZY0004）、国家自然科学基金（编号42271033）和西藏自治区科技计划项目（编号XZ202501ZY0034和XZ202303ZY0003G）的支持。我们还要感谢提供数据集的作者和机构。