中国水文干旱对植被变化的响应

《Journal of Hydrology》：Response of hydrological drought to vegetation change in China

中国植被变化对水文学干旱的影响研究采用DTVGM-PML模型，通过S1（实测LAI）和S2（去趋势化LAI）情景模拟发现，中国平均干旱频率31.89%，存在显著干旱化趋势（-0.133 decade?1）。植被变化显著影响干旱类型和趋势，使全国干旱化趋势加剧25.47%，在61.04%区域植被增加放大干旱，半湿润区尤为明显。

　　

张晓宇|佘敦贤|夏军|宋志宏|王天月

中国武汉大学水资源工程与管理国家重点实验室，武汉430072

摘要

全球植被动态显著改变了陆地水循环过程，尤其是对水文干旱演变产生了连锁效应。在过去三十年中，中国经历了广泛的植被绿化。然而，植被变化在水文干旱中所起的作用仍知之甚少。在这项研究中，我们采用了一个基于过程的分布式水文模型，并结合植被动态数据，设计了两种情景（分别使用观测到的叶面积指数（LAI）数据（记为S1）和去趋势化LAI数据（记为S2），来考察植被变化对中国水文干旱的影响。结果表明，中国各地频繁发生水文干旱，平均干旱频率为31.89%，且存在明显的干旱趋势（平均标准化径流指数（SRI）趋势为-0.133十年^-1，p<0.05）。植被变化显著影响了干旱类型和趋势，但对整个中国的干旱频率影响较小。具体而言，植被变化使干旱趋势加快了25.47%，全国平均干旱趋势从S1的-0.106十年^-1下降到S2的-0.133十年^-1。在空间上，植被增加（或减少）加剧了中国61.04%（或21.45%）地区的干旱（或湿润）趋势，特别是在半湿润地区。这些发现表明，植被绿化改变了地表水-能量平衡，从而加剧了中国大部分地区的水文干旱。本研究为干旱风险评估和正在绿化过程中的水资源管理提供了宝贵的见解。

引言

干旱是一种常见的自然灾害，主要由降水长期不足或水资源可用性下降引起（Mishra和Singh，2010；Oladipo，1985；Redmond，2002）。它可以大致分为四种类型：气象干旱、水文干旱、农业干旱和社会经济干旱（Ams，1997；Mishra和Singh，2010）。其中，水文干旱的特点是地表和地下水资源异常低，对社会发展、农业和生态系统造成了重大负面影响（Nayak等人，2023；Seka等人，2022；Shayeghi等人，2024）。近几十年来，全球和地区范围内水文干旱事件的频率明显增加（Ji等人，2023；Luan等人，2022a；Wada等人，2013b），这主要是由于气候变率和人为活动的加剧。值得注意的是，植被动态通过影响水循环在水文过程中起着关键作用，从而影响干旱的演变（Cao等人，2011；Ding等人，2020；Li等人，2018；Pe?a-Angulo等人，2021；Seka等人，2022）。鉴于全球植被绿化趋势（Chen等人，2021；Piao等人，2019），研究植被变化如何调节水文干旱变化至关重要，这对于深入理解植被-干旱相互作用和制定基于证据的干旱缓解策略至关重要。

现有研究关于植被对水文干旱影响的结论不一，反映了其潜在机制的复杂性（Evaristo和McDonnell，2019；Ji等人，2023；Lan等人，2024；Meng等人，2014）。一些学者认为，植被恢复可能会通过增加蒸散作用和减少径流来加剧水资源短缺（Liu等人，2016；Sun等人，2006），从而引发水文干旱（Lan等人，2024）。例如，一些研究指出，黄土高原的大规模植树造林导致了水文干旱的加剧（Cao等人，2011；Chen等人，2015；Wang等人，2011）。相反，一些研究认为，植被增加可能通过减弱土壤-大气反馈作用促进降水（Yu等人，2023；Zeng等人，2018）并促进水汽的大规模传输（Sheil和Murdiyarso，2009），从而可能缓解水文干旱（Li等人，2018）。因此，量化植被变化对水文干旱的影响对于更好地理解植被-干旱机制至关重要。

统计方法因其计算效率和简单性而被广泛用于研究植被-水文干旱相互作用（Li等人，2018；Pe?a-Angulo等人，2021；Zhang等人，2021）。例如，Pe?a-Angulo等人（2021）使用皮尔逊相关分析和线性回归方法发现，植被扩张可能在四十年期间加剧了西班牙的水文干旱趋势。然而，这些统计方法在描述机制方面存在局限性，尤其是在深入理解植被-干旱关系及综合植被过程方面（Yildiz和Barros，2007）。最近在水文模型开发方面的进展，重点关注植被过程（Li和Ishidaira，2012；Song等人，2022b；Zhou等人，2013），为通过结合物理机制量化植被变化对水文干旱的影响提供了基础。例如，Luan和Ma（2025）使用新开发的生态水文模型（SWAT-PML）研究了植被变化对中国黄河流域季节性水文过程的影响。

中国通过大规模的植被恢复计划（如“退耕还林计划”、“三北防护林工程”、“天然林保护工程”等）在植被增加方面处于世界领先地位（Chen等人，2019；Chen等人，2015；Pei等人，2025；Wang等人，2025；Zhang等人，2016）。植被覆盖率的增加提高了水分需求，可能会减少径流和土壤湿度，从而加剧黄土高原的水资源短缺（Bai等人，2020；Feng等人，2016），该地区也是大规模恢复计划的关键区域之一。然而，以往的研究主要集中在植被变化如何影响水量（Chang等人，2023；Luan和Ma，2025；Luan等人，2022b），而很少有人尝试量化植被变化对水文干旱的影响。因此，系统地评估植被变化对水文干旱的影响对于可持续水资源管理和减轻干旱灾害损失至关重要。

本研究采用分布式时变增益模型（DTVGM-PML）与Penman-Monteith-Leuning方程相结合，并使用观测到的LAI数据（S1）和去趋势化LAI数据（S2）设计了两种情景，以量化植被变化对中国水文干旱的影响。本研究的具体目标是：（1）描述水文干旱变化的时空模式；（2）研究中国水文干旱对植被变化的响应。这些发现可以为可持续水资源管理和干旱适应政策提供宝贵见解。

研究区域

中国陆地面积达963万平方公里（图1），位于亚洲东南部，东经73°29′至135°04′，北纬3°51′至53°34′（Ding等人，2021）。尽管地形复杂，但中国的总体海拔分布特点是东部海拔较低，中部和西南部海拔较高（Cheng等人，2023；Yao等人，2020）。降水和温度从西北向东南逐渐增加（Yao等人，2020）。

DTVGM-PML模型

在这项研究中，我们使用DTVGM-PML模型，考虑了中国范围内的植被动态（Song等人，2022b；Song等人，2023），来模拟水文过程。DTVGM-PML包括截留、融雪、蒸散和径流等过程。特别是，PML方程被用于DTVGM-PML中，以增强蒸散过程的机制表示（Song等人，2022b；Xia等人，2005），并充分考虑植被动态。

水文干旱的特征

SRI_S1中干旱频率的时空模式如图2a-b所示。中国各地频繁发生水文干旱，平均干旱频率为31.89%。从空间上看，内陆河流域和松辽河流域的部分地区干旱频率较低，而黄河流域的干旱频率相对较高。从时间上看，中国干旱频率的明显趋势为0.058十年^-1（p<0.05），表明

水文干旱对植被变化的响应

植被变化通过调节陆地表面与大气之间的水-能量交换的复杂过程影响水文干旱（Ji等人，2023；Li等人，2018；Pe?a-Angulo等人，2021；Seka等人，2022）。然而，考虑到区域差异，植被变化与水文干旱之间的关系仍需进一步研究。我们的研究表明，植被增加（或减少）会加剧（或缓解）

结论

本研究通过构建DTVGM-PML模型并设计两种植被变化情景，研究了植被变化对水文干旱的影响。研究结果表明，中国普遍存在水文干旱，平均干旱频率为31.89%（特别是在黄河流域），全国平均干旱趋势为-0.133十年^-1。从空间上看，SRI_S1序列显示中国主要地区的干旱趋势呈下降趋势（73.16%）

未引用参考文献

Li等人，2017；Li等人，2017；Luan等人，2022；Luan等人，2022；Song等人，2022；Song等人，2022；Wada等人，2013。

CRediT作者贡献声明

张晓宇：撰写——初稿、方法论、正式分析。佘敦贤：撰写——审稿与编辑、资金获取、概念构思。夏军：撰写——审稿与编辑。宋志宏：撰写——审稿与编辑、方法论、概念构思。王天月：撰写——审稿与编辑。

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的研究结果。

致谢

本研究得到了中国国家重点研发计划[2023YFC3206605-04]、国家自然科学基金[项目编号52179023和52309002]以及湖北省自然科学基金[项目编号2023AFA081和2023BCA003]的支持。