英文题目：Vegetation as a driver of shifts in rainfall-runoff relationship: Synthesising hydrological evidence with remote sensing
中文译名：植被是降雨径流关系变化的驱动因素：利用遥感技术综合水文证据
发表时间：2024年
发表期刊：Journal of Hydrology
第一作者：Hansini Gardiya Weligamage et al
第一单位：墨尔本大学
DOI：10.1016/j.jhydrol.2024.132389
精选理由：本文通过遥感技术分析了澳大利亚千年干旱期间及其后期的植被动态与径流变化的关系，揭示了植被变化对水文行为的驱动作用。研究发现，在干旱期间，植被通过维持绿度和蒸散发量影响了降水的径流转化，导致相同降水量下的径流减少。尽管初步分析未能揭示明确的关联，但在更精细地考虑气象因素后，研究表明植被变化在某些流域中显著推动了水文变化，尤其是在草地和混合植被流域中。该研究为理解植被与水文变化的复杂相互作用提供了新视角，具有重要的生态水文研究价值。
全球范围内，包括澳大利亚在内，已报告干旱引发的水文变化及其后续的不恢复现象。这些现象涉及降水-径流关系的变化，即在特定降水量条件下，流量比以往更少。一些学者指出，植被动态在澳大利亚千年大旱（MD, 1997–2009）期间对水文变化发挥了关键作用，但这些相互作用较为复杂，尚未得到充分研究。本研究调查了澳大利亚东南部一组流域的植被反应，这些流域已报告了水文变化及不恢复现象。植被行为的表征依赖于遥感植被指数（VIs），即归一化植被指数（NDVI）、光合作用有效辐射分数（FPAR）、增强植被指数（EVI）和植被光学深度（VOD）。尽管经历了严重的多年干旱，但在大多数地点，结果表明植被指数在从干旱前到干旱后的整个时期内有所增加或保持。然而，植被变化与水文变化之间的关系较为微妙，取决于数据分析的方式。与预期相反，初步分析（专注于原始VI值）表明，VI变化与水文变化并无明显关联。只有当数据重新分析时，更好地考虑了气象条件后，预期的相关性才得以显现。总体而言，结果表明，植被能够保持如绿色度等指数，从而保持实际蒸散量，导致流域内的降水转化为径流的部分减少。更广泛地说，这种方法提供了更多关于植被如何通过匹配流域影响水文行为的见解，适用于本次及其他多年干旱期间的研究。
研究区域为澳大利亚维多利亚州，该州在 1997 年至 2009 年间经历了严重的长期干旱，被称为千年干旱。
本研究重点分析了澳大利亚千年干旱（1997–2009）期间及之后，植被在不同水文流域的动态变化。通过遥感植被指数（如NDVI、FPAR、EVI和VOD），我们研究了植被对水文变化的反应，尤其是在干旱发生期间及之后的变化趋势。研究表明，尽管遭遇了多年的干旱，大多数地区植被指数（VI）依然保持或有所增加，这一现象对水文变化的影响需要进一步解析。
初步分析未能显示植被指数的变化与水文变化之间存在直接关联，这可能是因为分析未充分考虑气象条件的变化。然而，当数据重新分析时，结合了气象因素，结果表明植被动态，特别是草地和混合植被区，在干旱期间通过维持绿度和水分含量，减少了可用于径流的降水量。该发现表明，植被在干旱期间可能通过改变水分分配，影响了流域的水文响应。
本研究揭示了分析方法在理解植被和水文关系中的重要性。最初的分析仅依赖植被指数的原始数值，未考虑干旱期间自然发生的植被行为变化，结果未能揭示出植被对水文变化的影响。第二次分析通过将气象特征纳入植被变化的分析中，明确了在干旱期间，部分流域的植被变化与水文变化之间存在显著的关联。特别是草地/牧草和混合植被主导的流域，在干旱期间将更多的降水分配给了植被，从而减少了径流量。
本研究首次通过匹配相同流域的数据，探讨了植被动态如何驱动水文变化。研究结果表明，植被在干旱期间的维持和绿度增加，与水文流域的非线性变化密切相关，尤其是在草地和混合植被区，这些区域的水分更多用于植物生长而非径流，导致了水文流域的变化。
气象条件对植被动态的影响不可忽视。通过将气象特征纳入植被变化分析，研究发现，植被的响应与气象变化密切相关，尤其是在干旱期间，植被的绿色度和水分含量维持相对较高，导致了更多降水被用于植被蒸散而非径流，进而加剧了水文流域的变化。
本研究的核心贡献之一是通过改进的分析方法（考虑气象变化）来提高植被与水文变化之间关联的准确性。重新分析后的结果表明，干旱期间植被动态与水文变化之间的关系更为明显，特别是对于草地和混合植被主导的流域，这为今后研究干旱地区植被与水文系统的互动提供了新的视角。
图1. 方法论示意图。
图2. 156个研究集水区及其在千年干旱期间的水文状况，以及0.08°x0.08°网格上的主要植被类型。
图3. Mann-Whitney检验显著性，基于以下时间段内所有遥感植被指数的月植被异常值。
图4. 三种主要土地覆盖类型下格网Mann-Whitney检验显著性的分类。
图5. a) 干旱前观测到的NDVI与根据干旱前植被与天气信息之间拟合的多元线性回归模型估计的NDVI之间的关系，b) 千年干旱之前、期间和之后观测到的NDVI与估计的NDVI之间的关系，c) 千年干旱之前、期间和之后观测到的NDVI与预期NDVI之间每月差异的分布。
图6. 分析2的解释性示例，显示示例集水区407239的月度信息。
图7. 流域尺度水文变化幅度(%)与中值植被指数异常变化。
图8. 集水区尺度水文变化幅度(%)与观测到的和预期的植被指数。
表1. 数据来源概要。
表2. 学习期间的总结。
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