蒙古高原土壤水分時空格局演變特征分析

董金義,羅敏,孟凡浩,薩楚拉,包玉海

(1.內蒙古師范大學地理科學學院,呼和浩特 010022;2.內蒙古自治區遙感與地理信息系統重點實驗室,呼和浩特 010022)

土壤水分作為大氣-植被-土壤-地下水系統的紐帶和核心,同時也是地表植被賴以生存的水分條件基礎,降水、灌溉水以及地下水只有轉化成土壤水分才能被植被吸收利用[1-2]。聚焦土壤水分的時空分異特征及變化規律并實現關鍵驅動因素的量化對區域生態恢復及可持續發展都具有重要的現實意義[3]。蒙古高原位于典型的干旱半干旱氣候過渡帶,水資源稀缺是制約當地經濟發展和生態穩定的關鍵因素[4-5]。特別是近幾十年受氣候變化以及經濟快速發展的影響,蒙古高原土壤干化現象明顯、植被生產力退化加劇,嚴重威脅區域生態系統穩定和已經取得的生態建設成效[6-7]。蒙古高原特殊的地理位置,導致長時間、連續準確的土壤水分監測數據缺乏,對蒙古高原土壤水分的時空分異特征及關鍵驅動要素很難進行全面分析[8-9]。

遙感監測、反演以及陸面過程模型模擬的土壤水分產品具有快速、宏觀和動態等特點,使得土壤水分相關研究實現了由點向面的跨越,對大尺度土壤水分時空變化規律研究具有重要意義[10-11]。遙感土壤水分產品AMSR-E,SMOS,ECV 以及再分析土壤水分產品NCEP-CFSR,GLDAS,MERRA,ERA5等廣泛用于全球及區域尺度土壤水分相關研究[12]。如范科科等[13]基于NCEP-CFSR 等再分析土壤水分產品,揭示了青藏高原地區土壤水分的時空變化特征;Qiu等[14]聯合ECV,ERA-Interim 和站點監測數據,量化了1996—2010年中國土壤水分變化特征。然而,作為氣候變化的敏感區域,目前針對蒙古高原土壤水分時空變化規律的研究相對較少,主要集中在數據精度評價方面[15]。因此,亟待基于遙感或再分析土壤水分產品開展氣候變化背景下蒙古高原土壤水分時空分布特征及其變化規律的研究。

針對以上事實,為全面揭示蒙古高原土壤水分時空分異特征及變化規律,本文基于長時序、高精度的ERA5再分析土壤水分產品,研究蒙古高原不同深度土壤水分的時空分異特征及動態變化趨勢;在此基礎上進一步揭示蒙古高原氣象、NDVI和TWSA 等關鍵驅動要素的影響,以期為氣候變化背景下該區域水資源管理、生態系統保護及干旱等自然災害的預防提供科學依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

蒙古高原主體包括中國內蒙古自治區(以下簡稱“內蒙古”)和蒙古國,地理位置介于88°43′—126°04′E,37°24′—53°23′N。蒙古高原北起薩彥嶺、雅布洛諾夫山脈,南至陰山山脈,東起大興安嶺、西至阿爾泰山;地勢整體西高東低,平均海拔1 580 m(圖1)。研究區屬溫帶大陸性氣候,多年平均降水量約200 mm;冬季寒冷干燥且時間跨度長,夏季炎熱晝夜溫差大。受高原水熱條件影響,植被覆蓋由東北向西南依次跨越森林、森林草原、典型草原、荒漠草原、戈壁荒漠,生態環境多樣且脆弱[16]。

圖1 蒙古高原地形和土地覆蓋類型Fig.1 Mongolian plateau terrain and land cover types

1.2 數據來源

本研究采用的數據包括土壤水分、土地利用覆蓋變化(LUCC)、降水、溫度、數字高程模型(DEM)、土壤類型、NDVI和TWSA 等數據。土壤水分、降水及溫度數據采用2000—2020 年的ERA5 再分析數據集,時空間分辨率分別為1個月和0.1°。其中,ERA5產品包括0—7,7—28,28—100,100—289 cm 共4層不同深度土壤水分。DEM 數據源于中國地理空間數據云平臺,用于對研究區坡度和坡向的計算。土壤類型數據來源于FAO 的HWSD1.2全球土壤同化數據庫,該數據包括土壤中砂粒、粉粒和黏粒含量等參數。NDVI數據來源于美國地質勘察局(USGS)網站發布的MODIS每8 d的MOD13A2產品,空間分辨率為500 mm。TWSA數據采用Li等[17]通過機器學習技術重建的1979年以來全球尺度的數據集,其時空分辨率為0.5°/月。LUCC數據來自1∶100萬的內蒙古和蒙古國植被類型數據。為了保證數據分辨率的統一,本研究通過最鄰近插值法將所有數據均重采樣到0.1°。

2 研究方法

2.1 Theil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall顯著性檢驗

Theil-Sen Median趨勢分析是一種非參數估計方法,該方法受數據異常值的影響較小,能夠很好地揭示時間序列的變化趨勢[18]。在像元尺度上,采用該方法計算2000—2020年土壤水分和其驅動因子的變化趨勢。具體計算公式如下:

式中:xj與xi分別為第i和第j年的像元觀測值;β為時間序列的斜率;當β＞0時,表示研究時段內時間序列呈增加趨勢,反之呈下降趨勢。

Mann-Kendall檢驗方法可用來判斷Theil-Sen Median趨勢的顯著性。相關計算公式為:

式中:xj與xi分別為第i和第j年的像元觀測值;n為時間序列長度;sgn為符號函數。在給定顯著性水平α下,當統計量|Z|＞u1-α/2時,表示時間序列變化趨勢顯著。本研究取α=0.05,相應Z的閾值為±1.96。

2.2 重標極差(R/S)分析

R/S分析用于定量描述時間序列的長程依賴性。本研究基于R/S分析方法的Hurst指數分析蒙古高原土壤水分變化趨勢的持續性特征[19]。對于蒙古高原土壤水分的時間序列SMt,t=1,2,3,…,n,對于任意正整數τ,定義該時間序列的均值序列:

累計離差:

極差:

標準差:

Hurst指數:

Hurst(H值)包含3種形式:當0.5＜Hurst≤1,表明時間序列是一個持續性序列,即未來變化與過去變化趨勢一致,且H值越接近于1,則持續性越強;如果H=0.5,則說明時間序列為隨機序列,不存在長期相關性;如果0≤H＜0.5,表明此時間序列具有反持續性,即未來變化趨勢與過去保持相反,H值越接近于0,則相逆性越強。

2.3 地理探測器

地理探測器是探測地理要素的空間分異特性并闡明其背后驅動力的一種統計方法[20]。本研究分別利用地理探測器的因子探測、交互探測和生態探測來探究不同深度土壤水分空間分異的驅動力、多因子交互作用以及因子間作用的顯著性差異。

2.3.1 因子探測 選擇因子探測器計算各因子的q值,來量化不同因子對蒙古高原土壤水分空間分異的貢獻,計算公式如下:

式中:因子總數記為K;N與Ng分別為全區與層g的單元數;σ2與σ2g分別為全區與層g的Y值的方差;與Nσ2分別為層內方差之和以及全區總方差;值取值范圍介于0～1。選擇溫度(TEMP)、陸地水儲量異常(TWSA)、降水(PREP)、歸一化植被指數(NDVI)、土地利用/土地覆蓋變化(LUCC)、砂粒(Sand)、粉粒(Silt)、黏粒(Clay)、高程(DEM)、坡度(Slope)與坡向(Aspect)共11個驅動因子進行蒙古高原土壤水分空間分異驅動力分析。

2.3.2 交互作用探測 交互作用探測用于探究兩個影響因子共同作用時,對因變量Y的解釋能力較單因子為增強還是減弱。首先通過因子探測計算兩個自變量X1與X2別對Y的q值,得到q(X1)與q(X2),然后再計算兩個因子交互作用下的q值,即q(X1∩X2),最后確定交互類型。

2.3.3 生態探測 生態探測用于分析兩個影響因子對因變量空間分布的影響是否呈顯著差異,用G統計量來衡量:

式中:NX1與NX2為因子樣本量,其余符號含義均與因子探測相同。

2.4 回歸分析

采用回歸分析定量區分主導環境因子的變化對蒙古高原土壤水分的影響[21]。首先對參與回歸的時間序列進行標準化處理:

式中:γ為原始時間序列;和s(γ)分別為時間序列的均值和標準差。然后對標準化之后的時間序列建立多元線性回歸方程:

式中:a,b,c,d分別為降水、溫度、NDVI和陸地水儲量異常的回歸系數,可用于量化不同因子對土壤水分影響的大小;θ為回歸常數項。

3 結果與分析

3.1 蒙古高原土壤水分時空分布及變化格局

2000—2020年蒙古高原土壤水分空間分布呈現由西南向東北階梯式增加的分布特征,且北部山區土壤水分明顯高于其他地區(圖2)。高原0—7,7—28,28—100以及100—289 深度土壤水分均值分別為0.21,0.22,0.21,0.22 m3/m3。不同深度土壤水分變化速率存在強烈的時空異質性,整體上隨著土層深度的加深,土壤水分呈顯著減少趨勢的面積進一步擴張(圖3)。蒙古高原0—100 cm 土壤水分呈減少趨勢的面積占比分別為44.4%,42.7%,52.2%,主要分布在蒙古高原西北及東南部地區,且大部分區域減少趨勢并不顯著;而100—289 cm深度土壤水分呈減少趨勢的面積占比高達74.7%,且大部分區域(65.2%)土壤水分減少趨勢均通過顯著性檢驗,呈增加趨勢的區域集中分布在高原東北部。

圖2 2000-2020年蒙古高原不同深度土壤水分的空間分布與變化趨勢空間分布格局Fig.2 Spatial distribution and change trend spatial distribution pattern of soil moisture at different depths in the Mongolian Plateau from 2000 to 2020

圖3 2000-2020年不同深度土壤水分時間序列變化趨勢Fig.3 Change trends of soil moisture time series at different depths from 2000 to 2020

從時間尺度來看,2000—2020年蒙古高原0—7,7—28 cm土壤水分整體呈不顯著增加趨勢,增長率分別為0.000 15,0.000 24 m3/(m3·a);隨著土層深度的增加,28—100,100—289 cm 土壤水分開始呈現減少趨勢,減少速率分別為-0.000 03,-0.001 3,且100—289 cm土壤水分減少趨勢通過顯著性檢驗(p＜0.05)。該結果說明隨著土層深度的增加,土壤水分呈現由增到減的變化趨勢特征。

3.2 蒙古高原土壤水分變化持續性分析

為了確定土壤水分變化趨勢的持續性,通過R/S分析得到蒙古高原土壤水分變化的Hurst指數空間分布圖(圖4)。結果發現,蒙古高原土壤水分的Hurst指數介于0.26～0.75,從表層到第4層土壤水分呈正向持續性變化(Hurst＞0.5)的區域面積占比分別為58.5%,76.7%,91.3%,98.8%,其中Hurst指數大于0.5 的區域主要分布在肯特山地區、陰山地區、杭愛山北部及大興安嶺南部,說明這些區域土壤水分處于持續穩定變化狀態。隨著土層深度的增加,Hurst指數大于0.5的區域面積呈現逐漸增加的趨勢,即保持當前變化趨勢的區域面積將會逐漸增大,說明深層土壤水分變化趨勢的持續穩定性更高。

圖4 蒙古高原植土壤水分Hurst指數空間分布及變化趨勢Fig.4 Spatial distribution and changing trend of Hurst index of plant soil moisture on the Mongolian Plateau

通過Hurst分析結果與變化趨勢結果疊加,進一步得出蒙古高原土壤水分變化趨勢持續性分類圖(圖5)。不難看出,從表層到第3層土壤水分呈現持續增加趨勢的面積占比分別為38.5%,48.4%,44.2%,主要集中在大興安嶺東部丘陵平原以及色楞格河上游地區。0—100 cm土壤水分持續減少區域主要分布在內蒙古西部和蒙古國西北部區域,占比分別為20.2%,28.4%,47.2%。除東北部和西南部部分區域外,100—289 cm土壤水分均呈現持續減少趨勢,占比高達73.8%,其中呈持續顯著減少趨勢的面積占65.2%。隨著深度的加深,呈不穩定變化趨勢的地區占比呈現減少趨勢(41.3%,23.2%,8.6%1.3%)且主要集中在0—28 cm,表現為前后變化相反或波動變化。

圖5 蒙古高原土壤水分因子探測q 值Fig.5 Detection q value of soil moisture factors on the Mongolian Plateau

3.3 土壤水分空間分異驅動力分析

圖5顯示了不同環境因子對土壤水分的空間分異的驅動力(q值)。TEMP,TWSA,PREP和NDVI對不同深度土壤水分空間分異的解釋力均在75%以上(q＞0.75),是蒙古高原土壤水分空間分布的主導環境因子。其中,TEMP 對不同深度土壤水分空間分異的解釋度最高,q值介于0.90～0.93。TWSA 次之,q值也均在0.89以上。PREP對不同深度土壤水分的驅動力均排名第3。NDVI的驅動力位于第4,q值介于0.77～0.84。LUCC對不同深度土壤水分驅動力差異不大,q值介于0.66～0.70。在土壤質地因子中,Sand的驅動力相對最大,q值在0.5左右,其次是Silt和Clay,可能與不同土壤質地的持水能力有關。而地形因子對不同深度土壤水分驅動力最弱,q值均不足0.3。相比較而言,不同地形因子中DEM 的驅動力相對最大(q＞0.25);Aspect驅動力最小,q值在0.20 以下,與Slope二者q值均未通過顯著性檢驗(p＞0.01)。

蒙古高原土壤水分空間分異驅動因素的交互探測與生態探測結果如圖6所示。主導環境因子(除NDVI外)與土壤質地因子、LUCC以及土壤質地因子與地形因子,交互后的q值均大于單個因子的q值,呈現出雙因子增強作用,說明蒙古高原土壤水分空間分異是多因子共同作用的結果。雙因子交互后平均解釋率最高的4組是:TEMP∩Sand,TEMP∩Silt,PREP∩Sand和PREP∩Silt,交互作用均達到0.93,說明特定土壤質地顯著增加了溫度、降水對土壤水分的解釋力。TWSA 與土壤因子次之,解釋率均在0.9以上。Aspect∩Slope交互作用最小,解釋率介于0.19～0.25。NDVI與其他所有因子交互均表現為單因子減弱,可能與植物生長需要消耗土壤水分有關。

圖6 蒙古高原土壤水分交互探測與生態探測Fig.6 Interactive detection and ecological detection of soil moisture in the Mongolian Plateau

在0—7,7—28,100—289 cm 土層中,TWSA 與NDVI的生態探測結果顯示對蒙古高原土壤水分的空間分異特征無顯著性差異(檢測結果為N),其余因子間均呈現顯著性差異,說明在特定深度下TWSA與NDVI對蒙古高原土壤水分的空間分異特征具有相似的機理。

3.4 環境因子時空變化格局

為了深入探討環境變化對土壤水分動態的影響,利用Theil-Sen Median趨勢分析法探究了NDVI、降水、溫度與TWSA的變化趨勢。如圖7所示,NDVI變化趨勢呈現較強的空間異質性,變化速率介于-0.01～0.01/a。NDVI呈增加趨勢的面積占94.7%,呈減少趨勢的面積僅占5.3%,零星分布于蒙古國西北部和內蒙古中部地區。除高原東北部部分區域(10.8%)TWSA表現為上升趨勢,其他地區TWSA 均呈現不同程度的減少趨勢。近21 a,研究區降水變化速率介于-4.66～12.31 mm/a,其呈現增長趨勢的面積占研究區植被覆蓋總面積的68.5%。降水增加較為明顯的區域主要分布在蒙古高原東部,如大興安嶺、肯特山東部山地地區;而陰山山脈、杭愛山附近地區降水呈顯著下降趨勢。蒙古高原溫度以增加趨勢為主,平均增速0.013℃/a。特別是肯特山東部、大興安嶺西部以及東部平原地區的溫度增長率明顯高于其他地區。溫度呈減少趨勢的面積占比為15.1%,集中分布在庫蘇爾湖東南部、大興安嶺東部平原以及西部高原。

圖7 2000-2020年蒙古高原影響因子變化趨勢空間分布Fig.7 Spatial distribution of changing trends of influencing factors in the Mongolian Plateau from 2000 to 2020

3.5 土壤水分對環境因子變化的響應

基于回歸分析法進一步量化各環境因子變化對蒙古高原土壤水分的影響,結果如圖8所示。0—7,7—28 cm 土壤水分與降水呈現顯著正相關性,分別有99.7%,97.5%的區域回歸系數介于0.33～1.00,說明0—28 cm 土壤水分受降水正向影響顯著。

通過對比不同環境因子對土壤水分影響的大小,發現降水為0—7,7—28 cm 土壤水分主控因子的區域占比高達98.7%,94.8%(圖9)。隨著土層深度的加深,降水的主控作用明顯降低。81.2%的區域降水對28—100 cm土壤水分呈正相關關系,但降水占主控因子的區域占比下降為38.8%。當研究區土層深度為100—289 cm時,降水正向影響的區域呈現出斷層式下降,表現為負相關的區域面積高達65.9%,而降水占主控因子的區域面積僅占10.5%,且主要分布于正向影響區域。TWSA與0—7 cm及7—28 cm土壤水分以正相關(51.0%,72.8%)為主,相關性較低且空間分析相似。與降水相反,隨著土層深度的加深,TWSA 與土壤水分的正相關性顯著增強,TWSA 與28—100 cm 及100—289 cm土壤水分呈正相關區域的面積占比分別為83.7%,91.1%。此外,TWSA 作為0—7,7—28,28—100,100—289 cm土壤水分主控影響因子的占比分別為0.6%,1.8%,38.8%,58.6%。溫度與淺層土壤水分(0—28 cm)以負相關關系為主,溫度與0—7 cm 和7—28 cm 土壤水分呈負相關的區域占比分別為89.2%,58.3%;呈正相關的區域集中分布在西北部山區。隨著土層深度加深,溫度與28—100 cm和100—289 cm土壤水分呈正相關關系的區域進一步擴大,面積占比分別為56.0%,64.6%。需要指出的是,溫度作為不同深度土壤水分變化的主控因子的面積占比為0.5%～14.8%。NDVI與不同深度土壤水分的相關性差異較大。NDVI與0—7,7—28,28—100 cm土壤水分呈正相關關系的區域面積分別為51.0%,72.8%,72.0%,且主要分布在高原西北部和東南部地區。NDVI與100—289 cm 土壤水分以負相關為主,呈負相關區域面積占比為61.4%,主要分布在蒙古國東部和內蒙古的中部地區。隨著土層深度的增加,NDVI占主導作用的面積比例由0.2%升高至16.2%。

圖9 蒙古高原不同深度土壤水分變化主控環境因子空間分布格局Fig.9 Spatial distribution pattern of main environmental factors controlling soil moisture changes at different depths in the Mongolian Plateau

4 討論

土壤水分作為影響陸面過程的關鍵因素之一,可以用于對氣候和環境變化的實時監測。衛星遙感反演土壤水分產品僅能獲取表層(0—5 cm)土壤水分且抗干擾能力較差,而ERA5再分析土壤水分產品可獲得不同深度土壤水分數據,具有抗干擾性強和實效性可靠等優點[22-23]。該數據在干旱半干旱區得到廣泛應用且精度較高。有研究指出,盡管ERA5 土壤水分數據與實測站點數據相關性隨土層深度加深而減弱,但整體能夠表現深層土壤水分的分布特征及變化規律[24]。因此,本研究利用ERA5不同深度土壤水分產品對2000—2020年蒙古高原土壤水分時空分異特征及其變化規律進行分析。研究結果表明,蒙古高原土壤水分空間異質性明顯,不同深度土壤水分均呈現由西南向東北遞增的分布格局。其空間分異主要由溫度、TWSA、降水和NDVI等環境因子共同決定。隨著土層深度的增加,降水和植被條件對土壤水分的解釋力呈現降低趨勢,可能是由于深層土壤水分的穩定性更高,而淺層土壤水分更易受到外界環境因素隨機變化的影響。陳斌等[25]也指出深層土壤水分較淺層土壤水分穩定性更強。溫度主要通過影響蒸散發間接影響土壤水分含量。溫度對不同深度土壤水分空間分異的解釋力均在90%以上(q＞0.9)?？赡苁怯捎谠诟珊档貐^土壤水分含量較低,降水量少且轉化為土壤水分的能力有限,蒸散發反過來限制降水與土壤水分的轉化,導致溫度影響略高于降水,但二者均屬于主要氣候影響因子。此外,在分析溫度與土壤水分的關系時,發現二者關系不均為負相關關系,這與韓新生[26]、吳芹芹[27]等的結論不同,與程文舉等[28]的結果較為一致。究其原因,蒙古高原屬于干旱半干旱區,在本就水分極度匱乏的地區溫度升高,并不一定引起土壤水分的減少,同時溫度對淺層土壤水分較深層土壤水分的影響力更強,進一步佐證了本研究結論,也反映出土壤水分空間分布的控制因素受基本氣候條件影響較大。相較于氣候和植被因素,地形要素和土壤質地對蒙古高原土壤水分空間分異的影響較小,但與主導環境因子進行交互作用時,主要呈現出雙因子增強的作用。這種現象可能與蒙古高原特殊的土壤質地、地形地貌、水熱條件以及特有的植被類型等因素有關。

從時間尺度來看,2000年以來研究區域整體呈現暖濕化趨勢。降水作為淺層土壤水分變化的主控因子,降水的增加導致表層和次表層土壤水分呈不顯著增加趨勢,抵消了升溫導致的土壤水分流失。隨著土層深度的加深,降水的主控地位顯著降低。Yuan等[31]指出蒙古高原低強度降水(＜5 mm)比例遠高于中等強度和高強度降水比例,在部分區域該比例甚至高于80%。而低強度降水優先補給淺層土壤水分而無法滲透到深層。這可能是降水主控地位隨土層深度加深而顯著降低的原因。而對于28—100 cm 土壤水分,降水對其變化呈主導作用的區域主要集中在蒙古國北部和內蒙古東北部山區?？赡苁怯捎诟呱絽^降水豐沛,中、強降水事件相對較多。與降水相反,隨著土層深度的加深,TWSA 對土壤水分的控制作用逐漸凸顯。特別是對于100—289 cm土壤水分,TWSA 主控區域遠高于其他影響因子。在干旱半干旱區,淺層地下水是深層土壤水分的重要補給來源[32]?？紤]到二者高度一致的空間變化分布特征及正相關關系,TWSA 的降低可能是導致研究區深層(100—289 cm)土壤水分顯著降低的主要原因。此外,由于土層深度加深導致的降水主控作用的降低,溫度和NDVI的主控作用也逐漸凸顯。特別是蒙古國東部植被覆蓋度增加導致的耗水增加以及高原西南部和東北部部分地區強烈的升溫,進一步加劇了深層土壤干化。綜上所述,盡管2000年以來蒙古高原降水增加,但深層土壤水分變化與氣候干濕變化并不對應,依然存在較大的潛在干旱風險。朱飆等[33]發現潛在蒸散發的增加可能是導致二者不對稱的主要原因。后續研究應結合潛在蒸散發等因子進一步深入探索研究區深層土壤水分持續下降的原因。Hurst分析結果也表明,土層深度越深,未來土壤水分變化趨勢的可持續性越強。特別是蒙古國西北部和內蒙古中部的0—100 cm 土壤水分以及蒙古國北部和內蒙古中部的100—289 cm 的土壤水分(圖5)未來可能會持續干化,應當予以重視。

5 結論

(1)2000—2020年蒙古高原不同深度土壤水分整體呈西南低、東北高的分布格局,存在明顯的空間異質性。蒙古高原土壤水分由淺至深呈現先增加后減少的變化趨勢特征,僅100—289 cm 土壤水分變化趨勢通過顯著性檢驗(p＜0.05),說明深層土壤水分干化情況更加顯著。0—7,7—28,28—100,100—289 cm 土壤水分呈現減少趨勢的比例分別為44.38%,42.7%,52.2%,74.7%。

(2)蒙古高原土壤水分的Hurst指數介于0.26～0.75,從表層到第4層分別有58.5%,76.7%,91.3%,98.8%的區域Hurst指數大于0.5,說明未來大部分區域土壤水分變化趨勢與過去相同;結合趨勢分析結果,蒙古高原西北部及內蒙古中部地區土壤水分干化情況可能會進一步加重。

(3)溫度、TWSA、降水和NDVI是影響土壤水分空間分布的主導環境因子,地形因子的解釋力相對最弱。土壤水分空間分異是多因子共同作用的結果,主導環境因子(除NDVI外)、地形因子與土壤質地因子、LUCC交互后,均呈現出雙因子增強作用。

(4)表層和次表層土壤水分的變化主要受降水的正向影響,主控區域分別占98.7%,94.8%;降水和TWSA 對28—100 cm 土壤水分的主控區域分別集中在森林和草原覆蓋區,主導區域面積占比分別為38.7%,38.8%;TWSA 降低是導致100—289 cm 土壤水分干化的主要驅動力其主控區域面積占比為58.6%;植被耗水的增加以及溫度的升高分別主控16.2%,14.8%區域100—289 cm 土壤水分變化。