中国西南部喀斯特地区对气候变化的水文响应及生态恢复

喀斯特流域径流变化归因分析：基于Budyko框架的气候与土地特征贡献量化，揭示喀斯特地形（坡度、土壤质地）与植被（NDVI）协同调控径流参数ω的机制，建立跨区域普适的喀斯特面积占比与ω的负相关关系，为脆弱生态系统水资源管理提供决策依据。

　　

陈航|刘亮|陈丽华

广西大学土木与建筑工程学院，中国南宁530004

摘要

由于气候变化和人类活动的共同影响，全球流域径流发生了显著变化，而喀斯特地区对这些变化尤为敏感，尤其是在进行生态恢复的情况下。为了深入理解生态脆弱地区的水文过程，本研究重点关注了中国西南部的18个典型喀斯特地区，分析了其水文对环境变化的响应。结果表明，1980年至2020年间，气候条件和径流发生了显著变化。在生态恢复项目的背景下，喀斯特地区与非喀斯特地区之间的归一化植被指数（NDVI）值出现了明显差异。基于Budyko框架的归因分析显示，年际径流变化对土地特征的敏感性高于气候因素。具体而言，气候因素对径流变化的贡献范围为12.3%至124.42%，而土地特征的贡献范围为-24.42%至87.7%。本研究解决了如何在气候变化和生态恢复背景下量化喀斯特特定土地特征如何调节径流动态的关键问题。一个关键创新是将喀斯特特定的驱动因素（如坡度、土壤质地）与植被（NDVI）系统地结合起来，以揭示它们对参数ω的综合控制作用。此外，我们建立了喀斯特面积比例与ω之间的普遍反比关系。我们的发现为指导土地利用规划和生态恢复策略提供了定量框架，以增强喀斯特及类似脆弱生态系统的水资源安全。

引言

喀斯特地区覆盖了地球表面的很大一部分，而喀斯特含水层为全球近四分之一的人口提供了重要的饮用水来源（Mo等人，2023年）。喀斯特地区由可溶性碳酸盐岩石构成，通过降水引起的溶解作用形成了复杂的裂缝和通道网络，使其成为生态脆弱地区的典型代表（Chang等人，2019年；De Waele等人，2011年；Olarinoye等人，2020年）。其水文特征与非喀斯特地区有显著差异（Chang等人，2023年），由于土壤层薄且岩石裸露率高，这些地区容易发生严重的土壤侵蚀和岩石沙漠化（De Waele等人，2011年）。

径流是驱动自然水循环过程的重要组成部分，在喀斯特盆地中由于双重渗透结构和有限的土壤蓄水能力，径流对环境变化非常敏感（Figueiredo等人，2016年）。随着全球变暖的加剧，温度升高深刻影响了降水分布模式和强度，进而直接或间接影响了径流的季节性特征（Adler等人，2017年；Bonfils等人，2020年；Huntington，2006年）。一方面，全球变暖导致的大气湿度增加不仅放大了极端降水事件的频率和强度，还在某些地区增加了洪水风险，同时加剧了其他地区的干旱状况（Yin等人，2018年）。另一方面，降水模式的变化扰乱了径流的季节性分布，特别是在高纬度和中纬度地区发生了特别显著和前所未有的变化（Konapala等人，2020年）。这些影响在喀斯特系统中尤为严重。同时，人类活动通过土地利用变化、城市化和森林砍伐等多种方式影响径流过程（Luo等人，2024年；McMillan等人，2025年；Wu等人，2024年）。可持续土地管理或重新造林等做法也有助于减轻这些影响并改善水分保持。然而，这些活动通常会增加径流量和速度，从而导致洪水和水质下降（Adler等人，2017年；Ombadi等人，2023年）。因此，揭示喀斯特盆地中降雨-径流变化对环境变化的响应模式对于维持当地生态稳定至关重要。

在开展径流变化及其影响因素的定量分析时，研究人员采用了多种方法和模型（Guo等人，2021年；Keller等人，2023年；Yu和Duffy，2018年）。基于过程的水文模型通过物理方程模拟水循环，提供了变量之间的明确因果关系。Jehanzaib等人（2022年）提到了多种降雨-径流模型，以更好地理解径流与降雨之间的关系，包括简单的经验模型（如单位线图和土壤保持服务曲线），以及使用回归和相关方法的基于统计的经验模型来确定输入变量和目标变量之间的功能关联。然而，它们对自然水文过程的简化表示可能导致累积不确定性（Mo等人，2023年），特别是在具有高度异质性和各向异性的喀斯特地区。将水文模型应用于充分描述喀斯特系统的径流变化仍然是一个挑战（Hartmann等人，2014年）。机器学习方法，如长序列时间序列预测（Tepetidis等人，2024年）、数据驱动的人工神经网络（Parisouj等人，2020年）和支持向量机（Meng等人，2019年），因其能够捕捉时空变异性而受到重视，使得分析更加全面（Wang等人，2024b）。然而，它们的黑箱性质本质上掩盖了驱动水文相互作用的物理机制，导致归因结果缺乏明确的水文解释性（Kratzert等人，2019年）。此外，机器学习模型需要大量高质量的训练数据才能实现可靠的性能（Srihith等人，2023年），这限制了它们在喀斯特等复杂环境中的应用。虽然水文模型和机器学习方法难以解释喀斯特流动响应的水文机制，但Budyko假设的提出为定量评估径流变化提供了稳健的解决方案（Budyko，1974年）。这一理论允许研究人员验证其在全球各地区的适用性，并开发了一系列考虑地表特征的Budyko经验公式（Abera等人，2019年；Fu等人，2023年）。近年来，Budyko假设在水文研究中得到了广泛应用，特别是在径流变化归因分析、气候变化和人类活动影响评估以及水资源规划领域（Huang等人，2024年；Liu等人，2024年）。基于Budyko的研究表明，流域径流不仅受气候因素影响，还受土壤、地形和植被等集水区特征的影响（Ji等人，2022年；Ning等人，2024年；Shahid等人，2018年）。采用Budyko框架通过简单表示气候-植被-径流耦合关系，提供了补偿优势，成为基于其强大理论基础和实际应用性的分析径流变化的重要工具（Sun等人，2023年）。虽然Budyko框架在非喀斯特流域的径流归因中得到了广泛应用，但其应用于喀斯特地区仍然有限。这一限制源于未能将喀斯特特有的特征（如独特的地貌结构和生态恢复的影响）纳入模型参数化。因此，对气候和人类活动如何共同改变这些系统中径流分配的全面理解仍在发展中，突显了需要更综合的评估（Chen和Chen，2022年；Cheng等人，2023年；Xing等人，2018年）。

本研究旨在调查中国西南部喀斯特盆地中径流对气候变化和人类活动的响应，目的是（1）评估变化环境下的水文气象条件和土地利用的变化，（2）分离并量化气候变化和土地特征对径流变化的特定贡献，（3）从Budyko参数的角度阐明喀斯特地貌特征对径流分配的影响。这些发现对于深入理解水文过程和维持生态脆弱地区的生态系统稳定性具有重要意义。

研究区域

研究区域

选择了中国西南部18个典型的喀斯特集水区作为研究区域，总面积为174.7 × 10^4平方公里。这些集水区位于一个历史上受岩石沙漠化影响的地区，该现象在20世纪80年代之前迅速蔓延，之后通过广泛的生态恢复措施得到了有效控制（Chen等人，2021年）。这些流域的特点是山地和丘陵地形，海拔从东南向西北逐渐升高，

水文气象变量特征

在研究期间，整个地区的E0呈现明显的上升趋势。在西部和南部的一些地区，P呈现下降趋势，而其他地区则有所增加。在复杂气候变化的影响下，JSJ、NBPJ、HLJ和HH集水区的R显著减少，而其余子流域没有发生统计学上的显著变化（图3）。

规律性分析的结果表明，径流时间序列显示出强烈的

喀斯特地区径流变化的影响因素

基于Budyko框架的归因分析表明，所研究喀斯特流域的径流变化主要受降水和地表特征的控制。这一发现与中国西南部喀斯特地区的最新Budyko研究结果部分一致（Luo等人，2024年），但我们的研究进一步揭示了其中的空间异质性和与非喀斯特系统的不同机制。

我们的结果显示，径流表现出最高的

结论

本研究对中国西南部18个典型喀斯特流域1980年至2020年的径流变化进行了定量评估。通过应用Budyko框架，我们阐明了气候变化和地表特征对水文过程的影响。主要发现总结如下：

(1)

森林、农田和草地合计占研究区域总土地利用的90%以上。从1980年到2020年，研究区域经历了

作者贡献声明

陈航：撰写——原始草稿、可视化、资金获取、正式分析、数据管理、概念化。刘亮：调查、正式分析、数据管理。陈丽华：撰写——审阅与编辑、监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了广西自然科学基金（2025GXNSFBA069407）、国家自然科学基金（52209010、52439002、52179010）和广西科技计划项目（AD22035038）的支持。我们感谢编辑和匿名审稿人的贡献，他们的评论和建议显著改进了本文。