摘要
大气-植被-土壤系统中水分传输过程作为全球水循环的重要组成部分，对人类社会水资源的开发与利用有重要影响。在青藏高原地区，由于高寒气候、高寒生态系统、多年冻土和季节性冻土等地球系统要素的参与，使大气-植被-土壤系统中的水分传输过程变得十分复杂。研究该系统中的水文过程，对于深刻认识陆地水循环过程有重要的意义。本论文立足于雅鲁藏布江（以下简称“雅江”）流域，整合观测数据、再分析资料和遥感产品，借助机器学习、陆面过程模型、大尺度分布式水文模型等手段，研究了气候变化背景下，雅江流域植被-土壤冻融协同变化及其径流效应，主要包括:1）分析了雅江流域冻土物候（0-40cm）和浅层土壤(0-7cm)日夜冻融循环的时空变化特征;2)对比了不同历史时期气候变化对流域植被的影响，并量化了气候变化和人类活动对雅江流域植被时空分布格局的相对贡献;3）揭示了流域浅层土壤温度及冻融状态对植被变化的响应机理;4）解耦了土壤冻融过程和植被变化对雅江流域水文过程的影响。主要结果如下: 首先，本研究建立了雅江流域土壤-植被协同观测网络，获取了2018年7月至今的9个协同观测点不同深度(10、40、80和120cm)的逐小时土壤温、湿度数据、对应深度的土壤质地、容重、热容量、导热率和热扩散系数等物理特性参数，以及观测点植被类型、植被数量、植被平均高度和地上生物量等基础数据。为后续研究中的相关数据产品评估以及模型的率定、验证奠定了基础，同时，也为青藏高原地球系统科学研究提供了重要的基础数据支撑。 其次，本研究基于雅江流域及其周边33个中国气象局(CMA)气象站1982-2017年六层(0、5、10、15、20和40cm)的逐日土壤温度数据以及经观测数据校正之后的ERA5-land逐小时0-7cm土壤温度再分析资料，分别分析了雅江流域冻土物候指标以及土壤日夜冻融循环时空变化特征。发现:1982-2017年期间，雅江流域0-40cm土壤多年平均开始冻结日期为12月4日，并以3.2天/10年的速率显著推迟(p＜0.05);多年平均结束冻结日期为2月11日，并以1.1天/10年的速率提前;多年平均冻结天数为72天，随着开始冻结日期的推迟和结束冻结日期的提前，0-40cm土壤平均冻结天数以0.6天/10年的速率缩短。流域0-40cm土壤呈现自上而下单向冻结、中间层向浅层与深层双向融化的特征，其融化速率是冻结速率的2倍左右。在气候变化背景下，表层冻土物候的变化趋势较深层冻土物候变化更为显著。1981-2019年期间，雅江流域0-7cm土壤多年平均日夜冻融循环天数为28天。尽管在此期间，雅江流域无论是气温还是土壤温度都经历了显著的变暖，但土壤日夜冻融循环仅呈现微弱的增加趋势（0.5天/10年）。 再次，由于雅江流域气候自21世纪开始由“暖湿”向“暖干”转变，植被生长季叶面积指数(LAI)变化趋势在2001年发生转折(p＜0.05):2001年之前，流域气温上升、降水增加，生长季LAI呈现显著增长趋势(0.06/10年，p＜0.05);2001年之后，流域气温加速上升、但降水呈现减少趋势，生长季LAI增长幅度明显变缓（0.01/10年），部分地区甚至出现了植被退化的现象。通过两个不同时期气温、降水与生长季LAI的偏相关分析发现:1982-2018年期间，气温与生长季LAI的偏相关系数(PCOR)为0.71(p＜0.05)，降水与生长季LAI的偏相关系数为0.41(p＜0.05)，这表明在此期间，雅江流域植被对气温变化的敏感性高于对降水变化的敏感性。其中，气温影响的区域为奴下站以上大部分地区，降水影响的区域主要集中在中游地区。在1982-2001年期间，流域植被对降水变化的敏感性(PCOR=0.55，p＜0.05)强于对气温变化的敏感性(PCOR=0.52，p＜0.05)，而2001-2018年期间，气温(PCOR=-0.36)和降水(PCOR=-0.09)对流域植被的影响力都相应减弱。此外，本研究基于机器学习模型——增强回归树(BoostedRegressionTrees，BRT)，量化了1982-2018年期间气候变化（气温、降水、土壤日夜冻融循环）和人类活动（人口密度和土地利用转换）对流域植被空间格局的相对贡献(RIM)及其随时间的变化情况。发现:BRT模型能够很好模拟植被LAI的空间分布特征(R2=0.80，p＜0.05)。在1982-2018年期间，气候因素仍然是流域植被时空格局的主要影响因素，其中降水的平均相对贡献为79.14±1.60％（均值±标准差），气温的相对贡献为11.70±1.24％，土壤日夜冻融循环的相对贡献仅为1.93±0.26％。人类活动对流域植被空间分布的相对贡献比较有限，其中，人口密度和土地利用转换的相对贡献分别为6.11±0.55％和1.14±0.23％，但二者的相对贡献在过去37年间均呈现显著增长趋势(p＜0.05)。 然后，利用TheSimultaneousHeatandWater(SHAW)模型，基于CMA观测资料和雅江流域土壤-植被协同观测点获取的数据，通过模拟不同的植被覆盖情景下的土壤热状态，揭示了浅层土壤温度及土壤冻融状态对植被变化的响应机理。发现:整体而言，雅江流域植被“变绿”对浅层土壤产生增温效应，并使冻结深度变浅。这主要是由于草地“变绿”之后，反照率减小产生的增温效应大于植被蒸散引起的潜热增加而产生的降温效应。 最后，利用VariableInfiltrationCapacityversion5（VIC-5）大尺度分布式水文模型，解耦了流域土壤冻融和植被变化对水文过程的影响。研究发现:土壤冻融过程主要是影响非季风期(10月至次年4月)的径流，并且对上游地区的影响大于中下游地区。冻融过程的参与，使拉孜站以上子流域总径流减少12.3％，拉萨河流域总径流减少5.0％，奴下站以上流域总径流将减少1.7％。过去20年，由于植被“变绿”带来的蒸散发增加，使流域平均总径流减少了1.3mm左右。进入二十一世纪之后，流域气候的“暖干化”发展趋势，限制了植被的增长趋势，加之雅江流域大部分地区为草地，因此植被变化对流域产汇流过程的影响比较有限。 综上，本论文建立了雅江流域土壤-植被协同观测网络，为研究土壤-植被协同变化及其对水文过程的影响提供了数据基础，揭示了气候变化背景下雅江流域土壤冻融和植被变化的时空特征，探讨了二者之间的相互影响关系，解析了土壤冻融过程和植被变化对流域水文过程的影响机理。
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