利用多源数据融合技术重建呼伦湖流域的陆地水资源储存状况，并评估气候与土地覆盖之间的相互作用

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Reconstructing terrestrial water storage and assessing climate–land cover interactions in the Hulun Lake Basin using multi-source data fusion

中国北方呼伦湖流域1960-2023年陆地水储量（TWS）及地下水（GWS）时空演变特征研究。基于随机森林与卡尔曼滤波融合模型，整合气象、水文及GRACE卫星数据，揭示TWS受降水（主导因子）与温度（非线性响应）协同驱动，呈现冷干（1972-1981）、冷湿（1981-1990）、暖干（1990-2007）、暖湿（2007-2021）四阶段演变规律。地下水贡献率56%-57.5%，其波动主导TWS变化。土地利用异质性显著影响分区水储量：Ulson河流域裸地扩张促进GWS恢复，Kherlen河流域灌木减少削弱缓冲能力。人类活动（夜间灯光强度）与浅层水（SWS/SMS）负相关，揭示气候与人为因素叠加影响。

　　这是一项关于中国和蒙古交界处的呼伦湖流域（HLB）长期陆地水资源储量（TWS）变化的研究。该流域总面积约为218,000平方公里，位于中国北方，气候条件较为敏感，降水和蒸发量的波动显著影响着水资源的动态变化。由于数据获取的困难和复杂性，以往对该地区的研究主要集中在湖泊尺度上的水文观测、水质和水生生态等方面。然而，长期TWS变化的分析仍然较为有限，特别是在面对气候变化带来的非线性影响时，传统的模型和观测方法都存在一定的局限性。因此，本研究采用了一种融合模型，结合随机森林（Random Forest）和卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法，对1960年至2023年的TWS和地下水储量（GWS）进行连续重建，旨在揭示气候变化和土地覆盖变化对流域水资源的影响。

研究发现，TWS变化呈现出四个不同的水文阶段，分别对应于不同的气候条件。从1972年至1981年，该地区处于冷干阶段；1981年至1990年为冷湿阶段；1990年至2007年为暖干阶段；2007年至2021年则为暖湿阶段。这些阶段的变化不仅与降水和蒸发量的波动有关，还受到温度变化的影响。研究指出，由于降水持续低于蒸散发，该地区出现了净水分亏缺现象，同时温度以每年0.04°C的速度上升，这一速度超过了全球平均水平。此外，地下水被识别为TWS变化的主要驱动因素，而降水则显示出最高的气候弹性。

在1990年至2005年期间，尽管土地覆盖保持相对稳定，但TWS出现了显著下降，这主要是由于降水减少导致的。然而，在2005年至2020年期间，TWS的增加主要集中在乌尔逊河流域的荒漠化土地上，而克赫伦河流域的恢复有限，反映了土地覆盖对水文响应的不均匀性。这些发现强调了不同子流域对气候变化的水文响应存在不对称性，并为未来在气候变化背景下进行水资源规划提供了有价值的数据集。

呼伦湖作为中国第五大湖泊，是内蒙古最大的湖泊，对北方干旱地区的生态系统具有重要意义。然而，由于该地区气候条件的不稳定，传统水文模型往往难以准确预测水资源变化。因此，本研究采用了多源数据融合的方法，通过结合高分辨率的ECMWF再分析数据（ERA5）和全球陆地数据同化系统（GLDAS）的输出，构建了一个长期且连续的TWS数据集。该数据集通过贝叶斯线性融合算法进行整合，以确保数据的准确性和一致性。

为了更全面地分析地下水储量（GWS），研究还引入了GRACE卫星重力观测数据，这些数据提供了从2002年至2023年的地下水储量异常（ΔGWS）信息。通过水文平衡方程，将ΔGWS与已知的表层水储量（SWS）和土壤水分储量（SMS）相结合，研究得出了GWS的变化趋势。同时，为了将GWS数据扩展到1960年，研究采用了一种基于随机森林和卡尔曼滤波的混合算法，通过校准历史数据中的GRACE时期关系，重建了1960年至2023年的GWS数据。

研究结果表明，降水是影响TWS变化的最主要因素，而蒸发则表现出最大的负效应。在暖干阶段，降水减少和温度升高共同导致了TWS的显著下降，而在暖湿阶段，降水的增加和温度的下降则有助于TWS的恢复。此外，土地覆盖的变化对TWS的影响也显著，特别是荒漠化土地和灌木林对水资源储量的变化具有较大的贡献。通过分析不同土地覆盖类型在不同时间段内的TWS变化，研究发现森林在保持水资源储量方面起到了稳定作用，而荒漠化土地和灌木林则驱动了更大的波动。

为了进一步揭示气候变化对呼伦湖生存的影响，研究还考虑了人类活动的作用。通过引入夜间灯光数据（NTL）作为人类活动的代理指标，研究发现人类活动对土壤水分和表层水储量的影响更为直接和显著。NTL指数与土壤水分和表层水储量之间表现出显著的负相关关系，表明人类活动的增加可能导致水资源的减少。相比之下，NTL与总水资源储量（TWS）和地下水储量（GWS）之间的相关性较弱，这可能是由于深层水体的缓冲效应和对表面压力的延迟响应所致。

研究的局限性主要体现在数据分辨率和模型的复杂性上。尽管采用了多源数据融合方法，但历史观测数据的缺失仍然可能导致一定的不确定性。此外，由于缺乏详细的人类活动数据，研究未能完全解析地下水开采、土地管理等人为因素对水资源变化的具体影响。未来的研究应考虑引入更高分辨率的遥感数据，并将人为因素纳入模型中，以更全面地理解水资源变化的驱动机制。

研究结果为呼伦湖流域的水资源管理和气候变化适应提供了重要的参考。政策制定者可以利用阶段性的TWS框架设计适应性策略，以应对水资源变化的挑战。同时，本研究提出的方法为在数据稀缺地区进行长期水文研究提供了模板。生态学家和农业规划者可以利用不同土地覆盖类型的TWS变化特性，优化植被恢复或灌溉实践。此外，研究识别出的温度和降水变化阈值有助于改进气候模型，以预测全球变暖背景下水文变化的临界点。

综上所述，本研究通过多源数据融合方法，揭示了呼伦湖流域在气候变化和土地覆盖变化下的水文响应特征，为未来在气候变化背景下进行水资源管理提供了科学依据。研究结果不仅有助于理解干旱和半干旱地区的水文变化机制，还为其他类似地区提供了可借鉴的经验。