摘要
在全球变化的背景下，气象干旱向水文干旱转变的阈值对于干旱预警和水资源管理至关重要。然而，传统的阈值研究通常采用主观且固定的条件概率，无法揭示宏观自然地理差异下的驱动机制。本研究结合了来自重力恢复与气候实验（GRACE）及其后续任务（GRACE-FO）的地表水储存异常（TWSA）数据、标准化降水蒸散指数（SPEI）以及多源环境数据，构建了一种基于Copula联合分布和“系统韧性损失”的客观阈值识别方法，并结合可解释的机器学习技术，系统地探讨了气象干旱引发TWSA赤字的关键阈值及其驱动机制，重点考察了三个主要自然区域：东部季风区（EMR）、西北干旱区（NAR）和青藏高原区（TPR）。研究结果表明：(1) 2005年至2024年间，中国近一半地区的TWSA显著下降，且存在显著的区域差异；(2) TWSA对气象干旱的响应存在显著延迟（平均为9–12个月），空间上表现为东部响应较慢，西北部响应较快；(3) TWSA赤字的概率及其触发阈值具有明显的等级依赖性和空间异质性，其中西北干旱区的阈值最低，对该区域最为敏感；(4) 阈值受多种因素的协同作用影响，其中“水分主导和能量调节”是关键因素，且这些因素在不同地区存在差异；(5) 灌溉农业降低了干旱触发阈值，同时加剧了系统的脆弱性。本研究为理解干旱传播的地理差异规律及区域预警管理提供了科学依据。
