全球土壤湿度干旱趋势热点研究学术报告

作者及机构
本研究由捷克布尔诺马萨里克大学地理研究所的Jan Řehoř领衔，合作者包括捷克科学院全球变化研究所、布尔诺孟德尔大学农业系统与生物气候学系、荷兰皇家气象研究所（KNMI）以及美国阿肯色大学地球科学系的科研人员。论文于2023年12月5日发表于《Environmental Research Letters》（卷19，期014021），采用开放获取模式。

学术背景
研究聚焦于全球气候变化背景下土壤干旱的时空演变趋势。土壤干旱通过影响农业、生态系统及水资源安全，已成为全球性挑战。尽管已有研究基于气象干旱指数（如SPI、SPEI）或卫星植被指数（如NDVI）评估干旱，但这些方法未充分考虑土壤特性对水分动态的影响。本研究创新性地利用土壤水分模型SoilClim（结合ERA5-Land再分析数据），首次在全球尺度上系统分析了1981–2021年间土壤相对有效水分（Relative Available Water, AWR）的长期变化，旨在识别干旱热点区域及其季节性特征。

研究流程与方法
1. 数据输入与模型构建
- 气象数据：采用ERA5-Land再分析数据集（0.1°分辨率），输入日降水、2米气温、露点温度、风速及短波辐射数据。
- 土壤参数：基于SoilGrids数据库的土壤质地、有机质和砾石含量，通过Saxton-Rawls pedotransfer函数计算田间持水量与萎蔫点，确定植物有效水容量（AWR）。
- 模型框架：SoilClim模型划分四层土壤（0–0.1 m、0.1–0.4 m、0.4–1.0 m、1.0–2.0 m），结合植被覆盖类型、叶面积指数（LAI）动态及根系生长模拟水分平衡（入渗、蒸散、深层渗漏）。

1. 干旱定义与统计分析

   • 干旱阈值：以1981–2010年为基准期，逐网格计算第5百分位（PD5，极端干旱）和第10百分位（PD10，严重干旱）的AWR阈值，采用21天滑动窗口平滑年际波动。
     
   • 趋势分析：使用Theil-Sen回归和Mann-Kendall检验（p<0.05）评估AWR线性趋势；通过Kolmogorov-Smirnov检验分析Z分数分布变化。
     

2. 季节性及区域分析

   • 将数据按季节（DJF冬季、MAM春季、JJA夏季、SON秋季）和大陆尺度聚合，计算各大陆PD5/PD10面积占比趋势。
     

主要结果
1. 全球干旱趋势
- 31.1%的非冰川陆地AWR显著下降，仅5.3%区域显著上升。南美洲干旱最严重（53.9%区域显著变干），北美和大洋洲受影响较小（约15%）。
- 热点区域：赤道非洲、南美洲（除南部和东北沿岸）、美国中西部、东欧至东亚带状区域，AWR下降速率达5%/10年。

1. 季节性差异

   • 欧洲夏季（JJA）干旱趋势显著（PD5面积增速最快），冬季无显著变化；南美洲干旱在JJA和SON季节扩展最快。
     
   • 所有大陆（除大洋洲）PD10/PD5面积年均显著增加，南美洲和欧洲增速最高（如南美洲PD10趋势达4.2%/10年）。
     

2. 干旱强度变化

   • Z分数分布显示，2001–2021年亚洲和南美洲干旱条件显著恶化（Z≤-2的频次增加）；欧洲夏季干旱分布呈双峰化，表明极端事件频发。
     

结论与价值
本研究揭示了全球土壤干旱加剧的明确证据，尤其是南美洲、赤道非洲和温带亚洲等热点区域。其科学价值在于：
1. 方法创新：首次将SoilClim模型与ERA5-Land结合，实现了土壤水分动态的高分辨率全球评估。
2. 政策意义：为干旱风险管理（如农业灌溉规划、生态系统保护）提供了数据支撑，例如欧洲夏季干旱的加剧需针对性调整水资源分配。
3. 气候模型验证：结果与IPCC报告的部分预测（如南美洲持续干旱）一致，但对中非未来湿润趋势的预测提出挑战。

研究亮点
- 数据覆盖：41年全球土壤湿度模拟，填补了卫星数据时间跨度不足的空白。
- 多尺度分析：首次同步揭示大陆尺度干旱面积扩张与局部热点干燥速率的关联。
- 应用潜力：模型框架（如曲线数径流算法、双作物系数蒸散模型）可直接集成于气候服务系统，如捷克干旱监测平台。

补充发现
- 温度与AWR的负相关性在温带夏季最强（r≤-0.8），证实升温是干旱的主要驱动因子；而干旱区（如撒哈拉）因蒸发受限，降水与AWR相关性不显著。
- 与Spinoni et al. (2019)相比，本研究发现东欧（而非地中海）为欧洲干旱核心区，可能源于近年极端事件频发（如2018–2020年干旱）。