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      多時間尺度下中國區(qū)域土壤濕度記憶性時空特征及趨勢分析

      2023-07-14 14:28:00史銳光張林齊任立良張欣雨王之敏
      農(nóng)業(yè)工程學(xué)報 2023年9期
      關(guān)鍵詞:記憶性土壤濕度青藏高原

      史銳光 ,劉 懿 ※,袁 飛 ,張林齊 ,任立良 ,2,張欣雨 ,王之敏

      (1. 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,南京 210098;2. 河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點實驗室,南京 210098)

      0 引言

      土壤濕度控制著陸氣中能量和水量的交換,并通過改變地表蒸散發(fā)、水分分配和土壤的熱容量影響局地、區(qū)域乃至全球的氣候,常被看作是衡量土壤干濕狀態(tài)和影響氣候變化的關(guān)鍵因子[1-4]?,F(xiàn)階段學(xué)者們多采用再分析資料、遙感反演數(shù)據(jù)等方式研究土壤濕度的氣候效應(yīng),且研究發(fā)現(xiàn)土壤濕度是大氣陸面異常的敏感指示要素,對氣候的變化有數(shù)周至數(shù)月的滯后,可以用來預(yù)測區(qū)域未來氣候變化,這也被稱為“土壤濕度記憶性”[5-6]。在實際的大氣氣候預(yù)測中,人們更加關(guān)注土壤濕度能對未來多久的氣候產(chǎn)生潛在影響,這在一定程度上取決于前一時刻土壤濕度異常狀態(tài)的持續(xù)時間即“土壤濕度記憶時長”[7-9]。

      前人對中國區(qū)域土壤濕度記憶性及記憶時長等開展了眾多研究[10-14]。詹艷玲等[10]研究土壤濕度記憶性(soil moisture memory,SMM)在淮河流域的分布特征,結(jié)果表明記憶時長有明顯的季節(jié)差異,其在夏季最小,在秋冬季最大。趙家臻等[11]基于CLM-4.5(Community Land Model version 4.5)近地面土壤濕度數(shù)據(jù),利用皮爾遜相關(guān)法和自相關(guān)法計算得到中國地區(qū)1980—2009 年的土壤濕度記憶性和記憶時長,并比較了2 種不同結(jié)果的區(qū)域及季節(jié)分布特征。李若麟等[12]利用GLDAS(Global Land Data Assimilation System)土壤濕度資料研究全球土壤濕度記憶性,結(jié)果表明,中國高山地區(qū)的記憶時長較長,此外在季節(jié)尺度下,中國地區(qū)夏季的記憶時長最短;LI 等[14]利用ERA-40 (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)再分析產(chǎn)品土壤濕度數(shù)據(jù)計算中國1979—2018 年土壤濕度記憶時長,結(jié)果表明干旱區(qū)的記憶時長明顯大于濕潤區(qū),并且2010s 與1980s 的記憶時長有較為顯著的差異。然而需要指出的是,國內(nèi)研究多集中在季節(jié)尺度下研究土壤濕度記憶性及記憶時長的分布特征,鮮有從不同時間尺度下探究其空間分布及演變趨勢。一般而言,在中國范圍內(nèi),同一地區(qū)不同時間尺度下的氣象條件區(qū)別較大,且氣溫和降水都會對土壤濕度產(chǎn)生影響,若能從不同時間尺度及干濕條件下探究土壤濕度記憶性,有助于深入理解土壤濕度記憶性變化特征,對未來天氣氣候預(yù)報及干旱監(jiān)測意義重大。

      鑒于此,為探究多個時間尺度下土壤濕度記憶性時空特征及演變趨勢,本文基于1979—2018 年ERA5-Land 根層土壤濕度數(shù)據(jù),利用滯后自相關(guān)系數(shù)法和t檢驗法計算土壤濕度記憶性及其記憶時長,并基于全國視角探究不同時間尺度(季節(jié)、年、年際)及干濕條件下SMM 的時空分布特征及演變趨勢,以期為氣候預(yù)測和農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測提供參考。

      1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

      1.1 研究區(qū)域

      中國(73°33′E~135°05′E,3°51′N~53°33′N)地域遼闊,由于地理位置不同,氣候變化、植被以及土壤存在著明顯的區(qū)域差異。在氣候特征中,氣溫和降水是影響土壤干濕狀態(tài)最主要的因素,而土壤濕度持續(xù)異常又對大氣氣候產(chǎn)生影響,因此降水和氣溫在干旱變化中起著重要作用[15-18]。根據(jù)降水量的差異可將中國基本分為干旱區(qū)、半干旱區(qū)、半濕潤區(qū)以及濕潤區(qū),其中華北和西北屬于干旱半干旱地區(qū),全年降水量較小,并且伴有大范圍的沙漠和草原,土壤儲水能力較差,土壤濕度水平較低。東北屬于濕潤半濕潤地區(qū),但近年來降水持續(xù)減少且氣溫持續(xù)上升,因此干旱主要發(fā)生在西北、華北以及東北地區(qū);而華中、華東及華南地區(qū)年降水量較大,植被覆蓋度較高,固水能力強,土壤濕度大,因此上述地區(qū)干旱程度較輕;青藏高原干燥少雨,植被覆蓋以高山灌叢為主,由于其特殊的海拔和高原氣候,且土壤濕度和植被均呈由東向西遞減的空間分布格局,因此青藏高原西部干旱較為嚴(yán)重[19-22]。大多研究將青藏、四川和云南等并為西南地區(qū)[23-25],由于青藏和四川、云南等地區(qū)氣候差異較大,因此本研究依據(jù)不同區(qū)域的氣候、植被和土壤等特征,將中國劃分為八大區(qū)域(如圖1 所示),即西北地區(qū)、華北地區(qū)、東北地區(qū)、青藏高原地區(qū)、華中地區(qū)、華東地區(qū)、西南地區(qū)以及華南地區(qū)。從區(qū)域的尺度對中國土壤濕度記憶性的時空分布特征進(jìn)行分析,探究不同區(qū)域之間記憶性的差異,對未來分析記憶性的影響因素具有重要意義。

      圖1 中國八大地理分區(qū)Fig.1 Eight geographical divisions of China

      1.2 ERA5-Land 再分析數(shù)據(jù)

      本文采用歐洲天氣預(yù)報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的ERA5-Land 再分析產(chǎn)品的土壤濕度數(shù)據(jù)集開展研究。ERA5-Land 再分析產(chǎn)品是基于ERA5 土地組成部分創(chuàng)建的,它具有與ERA5 相同的時間分辨率(h),但與前期ERA5和ERA-Interim 相比,該產(chǎn)品的空間分辨率更高,可達(dá)0.1°(9 km)。同時ERA5-Land 根據(jù)土壤體積含水率分成4 層數(shù)據(jù)(0~7、>7~28、>28~100 和>100~289 cm)。本文選擇中國(包括臺灣)作為研究區(qū)域,從ERA5-Land 再分析產(chǎn)品中提取1979—2018 共40 a 的根層(100~289 cm)土壤濕度數(shù)據(jù),將空間分辨率為0.1°的土壤濕度數(shù)據(jù),在arcgis 里用空間重采樣至0.25°,進(jìn)一步對土壤濕度的記憶性和記憶時長進(jìn)行研究。

      1.3 研究方法

      1.3.1 土壤濕度記憶性和記憶時長計算方法

      土壤濕度記憶性通常采用滯后自相關(guān)分析方法進(jìn)行量化,主要包括計算相關(guān)系數(shù)和土壤濕度記憶時長。具體而言,對于某一時間序列,按照時間步長依次滯后t(t=1,2,3,…)并分別計算各步長相應(yīng)的相關(guān)系數(shù)(rt),相關(guān)系數(shù)越大表示記憶性越強,反之則越弱。通常來講,隨著滯后時間不斷增加,rt也隨之減小,當(dāng)rt小于99%的置信度檢驗臨界值時則認(rèn)為該時刻土壤濕度與前一時刻無顯著相關(guān)關(guān)系,即認(rèn)為無記憶性。從初始時刻到無記憶時刻所對應(yīng)的時長則為記憶時長T。相關(guān)系數(shù)計算式[26-27]如下:

      為了消除時間序列的趨勢影響,本文對1979—2018年時間序列進(jìn)行去趨勢化處理,再按照上述方法計算相關(guān)系數(shù)和記憶時長。此外,針對季節(jié)、干濕期和年代不同研究對象,將整個時間序列劃分為相應(yīng)子序列進(jìn)行研究。例如季節(jié)尺度,將原序列拆分為春季(3—5 月)、夏季(6—8 月)、秋季(9—11 月)以及冬季(12—次年2 月)4 個子序列;對于干燥期和濕潤期,本文依據(jù)2017 年中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會發(fā)布的《農(nóng)業(yè)干旱等級(GB/T 32 136-2015)》,基于土壤濕度分位數(shù),提取土壤濕度分位數(shù)小于40%的時段組成干燥期,相應(yīng)地提取土壤濕度分位數(shù)大于60%的時段組成濕潤期。

      1.3.2 Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗

      M-K 趨勢檢驗法是非參數(shù)的統(tǒng)計方法,可用來判斷趨勢的顯著性,由世界氣象組織推薦并已廣泛應(yīng)用于降水、徑流等水文氣象領(lǐng)域中,它不需要服從特定的分布,且受異常值的干擾較小。由于水文氣象數(shù)據(jù)在測量中通常帶有一定的誤差,且數(shù)據(jù)的分布并不均勻,所以相對于參數(shù)趨勢檢驗,基于序列的非參數(shù)M-K 趨勢檢驗更加適用。其檢驗方法[28-29]如下:

      設(shè)M-K 趨勢檢驗中存在m個彼此獨立,水文變量時間序列為X1,X2……Xm,M-K 趨勢檢驗所構(gòu)造的統(tǒng)計變量S定義如下:

      式中sgn()函數(shù)為符號函數(shù);m為時間序列的長度;xb和xa分別為時間b以及時間a處對應(yīng)的樣本值。

      對S統(tǒng)計量進(jìn)一步標(biāo)準(zhǔn)化,可以得到M-K 趨勢檢驗的評價統(tǒng)計量Z為

      式中m為樣本量。當(dāng)統(tǒng)計量|Z|≥2.576、|Z|≥1.960、|Z|≥1.645 時,則認(rèn)為所檢驗的序列通過了0.01、0.05、0.1的顯著性檢驗,并具有顯著變化趨勢。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 土壤濕度記憶性分布特征

      圖2 展示了自相關(guān)系數(shù)隨滯后時間的變化及記憶時長的空間分布。從圖2a 可以看出,隨著滯后時間不斷增加自相關(guān)系數(shù)呈對數(shù)曲線型減少趨勢,其中在100 d 內(nèi)減少較為顯著,相關(guān)系數(shù)從1.0 降低至0.2,當(dāng)滯后時間達(dá)到300 d,自相關(guān)系數(shù)未通過0.01 顯著性檢驗。也就是說,中國區(qū)域土壤濕度記憶時長平均為300 d。此外,從圖2a 中提取了100、200 和300 d 等滯后時長對應(yīng)的自相關(guān)系數(shù),如圖2b 所示,自相關(guān)系數(shù)在100 d 時已經(jīng)小于0.2,表明此時土壤濕度記憶性微弱;當(dāng)滯后時長達(dá)到300 d 時,自相關(guān)系數(shù)基本為0,表明此時土壤濕度記憶性已消失。圖2c 進(jìn)一步繪制了記憶時長的空間分布特征。整體來看,中國區(qū)域的記憶時長呈北高南低的空間格局,以35°N 線為界,北方大部分區(qū)域記憶時長超過80 d,華北東部、青藏高原及西北部分區(qū)域最高可達(dá)240 d,而南方地區(qū)普遍低于40 d,其中西南地區(qū)最低不足20 d。影響土壤濕度記憶性有多方面原因,如降水、蒸發(fā)、土壤質(zhì)地、植被類型等[30-31]。例如中國華北和青藏高原地區(qū)全年干旱少雨,若無降水下土壤濕度維持在較低水平不易改變,因此保留前一時刻狀態(tài)的記憶時間較長,相比之下南方,尤其是西南和華中等地區(qū)降水充沛,氣象異常條件對土壤濕度影響較大,造成土壤濕度變化劇烈,前一時刻的土壤水分狀態(tài)難以長期維持,因此記憶時長較短。

      圖2 1979—2018 年根層土壤濕度記憶性的時間變化及記憶時長空間分布Fig.2 Temporal variation and spatial distribution of root soil moisture memory duration from 1979 to 2018

      2.2 不同季節(jié)和干濕期土壤濕度記憶性和記憶時長時空分布

      圖3 展示了不同季節(jié)土壤濕度記憶時長的空間分布。從整體來看,冬季的記憶時長顯著大于其他季節(jié),而夏季明顯較短。從春季的記憶時長空間分布(圖3a)可以看出,西北、東北、青藏高原及南方地區(qū)有明顯的區(qū)域分布差異,其中北方地區(qū)較高,例如青藏高原和華北東部地區(qū)記憶時長超過50 d,西北中部地區(qū)最高達(dá)到90 d,而南方地區(qū)普遍小于30 d,華中及華東地區(qū)最短不足10 d;與春季相比,夏季記憶時長在西北地區(qū)無明顯變化,在華北、東北、青藏高原以及西南地區(qū)均有大幅度的下降,其中以華北東部和青藏高原地區(qū)降幅尤為顯著,記憶時長從春季的70 d 降至夏季的40 d 左右,降幅超過30 d,其余地區(qū)降幅均在10~20 d。而華中及華東地區(qū)有一定程度的增加,其記憶時長從春季的不足10 d 增長到夏季的超過20 d;秋季記憶時長呈現(xiàn)出北高南低的空間分布格局,北方大部分地區(qū)記憶時長普遍超過30 d,華北東部和東北地區(qū)最高超過70 d,南方例如西南東部地區(qū)基本小于20 d,部分地區(qū)僅不足10 d,而華中及華東地區(qū)記憶時長相較于夏季則繼續(xù)保持一定程度的增長,增幅在10 d 左右;中國大部分地區(qū)記憶時長在冬季達(dá)到最長,且區(qū)域性差異較小,北方地區(qū)均在60~90 d,南方地區(qū)也基本超過30 d。總的來說,青藏高原地區(qū)記憶時長季節(jié)性差異較小,華北地區(qū)季節(jié)性差異較大,其冬季超過70 d,夏季則低于20 d,春秋季保持在30~50 d。其余大部分區(qū)域則表現(xiàn)為夏季短、冬季長、秋春季次之的規(guī)律。

      圖3 不同季節(jié)根層土壤濕度記憶時長空間分布Fig.3 Spatial distributions of soil moisture memory duration in the root layer in different seasons

      圖4 比較了不同干濕條件下自相關(guān)系數(shù)隨滯后時間的變化及記憶時長的空間分布。從圖4a 可以看出,干燥期自相關(guān)系數(shù)大于濕潤期,隨著滯后時間不斷增加,自相關(guān)系數(shù)均呈對數(shù)曲線型減少趨勢,其中在100 d 內(nèi)減少較為顯著,相關(guān)系數(shù)在干燥期從1.0 降低至0.1,在濕潤期從1.0 降低至0.05,當(dāng)滯后時間達(dá)到200 d,干濕期自相關(guān)系數(shù)未通過0.01 顯著性檢驗。即在不同干濕條件下,中國區(qū)域土壤濕度記憶時長平均為200 d。此外,從圖4a 中提取了100、200 和300 d 滯后時長對應(yīng)的自相關(guān)系數(shù),如圖4b 所示,自相關(guān)系數(shù)在100 d 時已經(jīng)小于0.2,表明此時土壤濕度記憶性微弱;當(dāng)滯后時長達(dá)到200 d 時,自相關(guān)系數(shù)基本為0,表明此時土壤濕度記憶性已消失。圖4c 和圖4d 進(jìn)一步繪制了不同干濕條件下,記憶時長的空間分布特征。整體來看,不同干濕條件下,中國區(qū)域土壤濕度記憶時長均呈北高南低的空間格局,且干燥期明顯長于濕潤期。其中,在干燥條件下,以35°N 線為界,北方大部分區(qū)域記憶時長超過30 d,其中華北東部、東北以及青藏高原部分地區(qū)最高,均超過90 d,而南方例如西南、華中、華東以及華南地區(qū)均不足10 d。在濕潤條件下,華北、東北以及青藏高原地區(qū)記憶時長顯著短于干燥期,例如東北和華北東部地區(qū),濕潤期記憶時長比干燥期少60~80 d,西北和青藏高原地區(qū)也有30 d 左右的差異。不同干濕條件下,南方地區(qū)記憶時長則較為一致。類似地,DELWORTH 等[32]認(rèn)為寒冷季節(jié)下,土壤濕度發(fā)生變化所需的時間尺度較長,冬季能夠長時間保持前一時刻低水平的土壤濕度狀態(tài),因此冬季記憶時長較長。WU 等[33]認(rèn)為中緯度深層土壤的記憶時長在冬季要大于夏季,SMM 在干燥期強于濕潤期,這和本文記憶時長冬季長、夏季短、記憶性干燥期強于濕潤期的研究結(jié)果比較一致。

      圖4 干濕期根層土壤濕度記憶性的時間變化及記憶時長的空間分布Fig.4 Temporal variation and spatial distribution of memory duration of root layer soil moisture during dry and moist periods

      2.3 土壤濕度記憶時長年代際變化趨勢

      研究過去40 a 中國土壤濕度記憶時長的空間演變特征,對提高預(yù)測天氣氣候的準(zhǔn)確性有重要的作用。圖5展示了不同年代土壤濕度記憶時長的空間分布特征,從整體來看,各年代記憶時長基本呈現(xiàn)出北高南低的空間格局。例如1980 s,以35°N 線為界,例如華北、東北以及青藏高原地區(qū)記憶時長超過50 d,最高超過150 d,而南方地區(qū)基本低于40 d,西南最低區(qū)域甚至不足10 d。與1980 s 相比,1990 s 華北東部、青藏高原和西北北部地區(qū)記憶時長明顯降低,降幅在60~100 d。而華中及華東地區(qū)記憶時長則明顯增加,從不足20 d 增加至40 d 左右。2000 s,東北、西北及華北中部地區(qū)土壤濕度記憶時長相比1990 s 有一定程度的增加,增幅在40~80 d,其中尤以西北地區(qū)增長顯著,而青藏高原地區(qū)相較于1990 s記憶時長仍有一定程度的衰減。2010 s 與2000 s 相比,記憶時長在北方整體上有較大幅度的減小,其中西北和華北地區(qū)降幅超過50 d,而南方整體上則有一定程度的增長??偟膩碚f,青藏高原、東北及華北北部地區(qū)記憶時長隨著年代呈先減小后增加的變化特征,華中、華南及華東地區(qū)記憶時長則隨著年代逐漸增加,整體上記憶時長北高南低的空間分布差距從1980 s 到2010 s 逐漸縮小。

      圖5 不同年代際根層土壤濕度記憶時長的空間分布Fig.5 Spatial distributions of soil moisture memory duration in the root layers of different ages

      2.4 土壤水記憶性和記憶時長變化趨勢

      采用M-K 趨勢檢驗方法對1979—2018 年土壤濕度記憶性以及記憶時長進(jìn)行顯著性檢驗,并繪制滯后時長分別為1 d 和30 d 時土壤濕度記憶性變化趨勢的空間分布圖,探究其空間分布格局是否隨著滯后時長的增加而變化。此外,繪制記憶時長演變趨勢的空間分布圖,探究記憶時長與初始時刻或滯后30 d 的記憶性能否有較為一致的演變趨勢。空間分布結(jié)果如圖6 所示,滯后1 d SMM 呈顯著增長趨勢主要在東北、西南及華中地區(qū),而呈顯著減小趨勢則主要集中在西北、青藏高原以及華北平原地區(qū)。滯后30 d SMM 呈顯著增長趨勢集中在東北、西南、華南和華東地區(qū),呈顯著減小趨勢則主要分布在青藏高原東部和華北地區(qū)。SMM 在滯后1 d 與滯后30 d的演變趨勢在東北、華南和華北地區(qū)表現(xiàn)較為一致,青藏高原、西南和華東地區(qū)差異則較大。進(jìn)一步展示了土壤濕度記憶時長的M-K 檢驗統(tǒng)計值空間分布(圖6c),可以看出呈顯著增長趨勢基本集中在東北、西南、華中、華東及華南地區(qū),這與SMM 滯后30 d 的空間分布格局較為一致。呈減小趨勢的地區(qū)較少,在西北、華北和青藏高原地區(qū)均有小范圍分布。綜上所述,在過去的40 a,土壤濕度記憶性以及記憶時長集中在東北、西南、華中和華南等地區(qū)表現(xiàn)出顯著增長趨勢,在青藏高原東部和西北少部分地區(qū)表現(xiàn)為顯著減小趨勢。研究結(jié)果表明,隨著滯后時長的增加,記憶性變化趨勢的空間分布會隨之發(fā)生變化,其中青藏高原和西南地區(qū)較為顯著;此外,全國大部分地區(qū)記憶時長與滯后30 d 記憶性演變趨勢的空間分布較為一致。

      圖6 土壤濕度記憶時長的Mann-Kendall 趨勢檢驗Fig.6 Mann-Kendall trend test for soil moisture memory duration

      3 討論

      土壤濕度衰減的過程需要幾周到幾個月不等,這種“記憶”前段時間異常的行為被稱為“土壤濕度記憶性”,記憶性的時間尺度越長,土壤濕度延續(xù)前一時刻大氣異常狀態(tài)的時間就越長[34-35]。在過去的40 a,中國地區(qū)土壤濕度記憶時長在20~300 d 不等,且華北地區(qū)與西南地區(qū)差別最大,其中華北東部地區(qū)記憶時長超過200 d,而西南地區(qū)不足20 d。這主要是由于華北地區(qū)全年降水較少,土壤較為干旱,土壤濕度容易維持低水平狀態(tài),有利于保持其異常情況,因此記憶時長較長。若同樣的干旱在華北和西南地區(qū)發(fā)生,那么西南地區(qū)由于記憶時長較短,干旱在20 d 內(nèi)會逐漸消退,而在華北地區(qū)干旱將持續(xù)加重,并延續(xù)到次年,對該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動會造成較大的影響。DIMEYER 等[34]基于陸氣相互作用的方法,對不同緯度的土壤濕度記憶性進(jìn)行研究,在中國區(qū)域的研究結(jié)果,與本文記憶時長呈北高南低,有顯著區(qū)域差異的研究結(jié)果較為一致;同時記憶時長在季節(jié)尺度上也有較大的分布差異,由于中國夏季濕潤,冬季干燥,冬季的根層土壤濕度不易受到降水的影響,能夠增強記憶性,因此記憶時長在冬季最長,而在夏季較短,例如北方冬季記憶時長超過80 d,那么就會影響未來春、夏季的降水,使得土壤濕度記憶性增強,延續(xù)初始時刻土壤的干異常狀態(tài),并進(jìn)一步加重干旱造成的影響。WU 等[33]利用土地模型對季節(jié)尺度下土壤濕度記憶性進(jìn)行研究,其記憶時長在冬季長于夏季的研究結(jié)果與本文較為一致。同樣的,在不同干濕條件下,北方整體記憶時長在干燥期遠(yuǎn)遠(yuǎn)長于濕潤期,表明干燥期干旱的持續(xù)時間遠(yuǎn)高于濕潤期。RAHMAN 等[35]基于降雨和蒸散發(fā)數(shù)據(jù)計算土壤濕度記憶性,其研究結(jié)果與本文記憶時長在干燥期長于濕潤期的研究結(jié)果較為一致;從演變趨勢來看,東北、西南、華中和華南地區(qū)記憶時長有明顯增長趨勢,也就是說未來上述地區(qū)發(fā)生干旱等極端事件的程度可能會加重。

      從多尺度下探究土壤濕度記憶性的時空分布特征,可以揭示不同條件其演變趨勢。未來可以從降水、溫度等氣象因子方面,進(jìn)一步分析土壤濕度記憶性的影響因素,并用更加精準(zhǔn)的土壤濕度數(shù)據(jù),對不同深度的土壤探究其記憶性,可以為氣候預(yù)測和農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測提供參考,提高農(nóng)業(yè)干旱的監(jiān)測效率,對農(nóng)業(yè)、水利和林業(yè)部門具有重要意義。

      4 結(jié)論

      土壤濕度與極端氣候有著密切的聯(lián)系,并通過與大氣的耦合對干旱等極端事件產(chǎn)生顯著的影響。研究土壤濕度記憶性可以更好地預(yù)測未來短期天氣氣候,有利于未來干旱事件的監(jiān)測和研究,對農(nóng)業(yè)、水利部門具有重要意義。為探究多個時間尺度下土壤濕度記憶性時空特征及演變趨勢,本研究基于歐洲中心再分析產(chǎn)品(ERA5-Land)土壤濕度數(shù)據(jù),結(jié)合滯后自相關(guān)分析,計算中國區(qū)域1979—2018 年土壤濕度記憶性,探究不同時間尺度(季節(jié)、年、年際)及干濕條件下土壤濕度記憶性SMM(soil moisture memory,SMM)的時空分布特征及演變趨勢,得出以下結(jié)論:

      1)從多年平均狀態(tài)來看,土壤濕度在滯后時間超過300 d 后,自相關(guān)系數(shù)未通過0.01 顯著性檢驗,表明中國區(qū)域記憶時長平均為300 d??臻g上,記憶時長呈北高南低的空間格局。

      2)季節(jié)上,大部分區(qū)域土壤濕度記憶時長表現(xiàn)為夏季短、冬季長、秋春季次之的規(guī)律,青藏高原地區(qū)地區(qū)季節(jié)差異較小,華北地區(qū)季節(jié)性差異較大,其冬季超過70 d,夏季則低于20 d,春秋季保持在30~50 d;不同干濕條件下,記憶時長均呈北高南低的空間分布格局,但干燥期記憶時長明顯長于濕潤期。例如,干燥期青藏高原、華北和東北地區(qū)記憶時長超過90 d,濕潤期則比干燥期少60~80 d。

      3)從演變趨勢來看,土壤濕度記憶性與記憶時長的演變趨勢,在東北、華中、華南以及青藏高原北部地區(qū)分布較為一致。北方地區(qū)土壤濕度記憶時長呈下降趨勢,以華北和青藏高原地區(qū)較為顯著,南方地區(qū)則呈增長趨勢。此外,隨著滯后時長的增加,記憶性變化趨勢的空間分布會隨之發(fā)生變化,且全國大部分地區(qū)記憶時長與滯后30 d 記憶性演變趨勢的空間分布較為一致。

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