地球科学进展

地球科学进展 ›› 2025, Vol. 40 ›› Issue (7): 737 -752. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2025.049

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北方农牧交错带植被恢复对区域陆气相互作用和水循环的影响
王学锦1,3(), 张宝庆1,3, 贺缠生1,2,3()   
  1. 1.兰州大学 资源环境学院，甘肃 兰州 730000
    2.School of Geography Environment and Tourism，Western Michigan University，Kalamazoo，Michigan 49008，USA
    3.兰州大学;大野口水文过程观测研究站，甘肃 兰州 730000
  • 收稿日期:2025-03-24 修回日期:2025-05-12 出版日期:2025-07-10
  • 通讯作者: 贺缠生 E-mail:wangxuejin@lzu.edu.cn;he@wmich.edu
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(42030501);国家自然科学基金项目(42401011);甘肃省自然科学基金项目(25JRRA662)

Impacts of Vegetation Restoration in the Agro-Pastoral Ecotone of Northern China on Regional Land-Atmosphere Interactions and Hydrological Cycle

Xuejin WANG1,3(), Baoqing ZHANG1,3, Chansheng HE1,2,3()   

  1. 1.College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
    2.School of Geography, Environment and Tourism, Western Michigan University, Kalamazoo, Michigan 49008, USA
    3.Dayekou Hydrological Process Observation and Research Station, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
  • Received:2025-03-24 Revised:2025-05-12 Online:2025-07-10 Published:2025-09-15
  • Contact: Chansheng HE E-mail:wangxuejin@lzu.edu.cn;he@wmich.edu
  • About author:WANG Xuejin, research areas include global change and hydrological processes. E-mail: wangxuejin@lzu.edu.cn
  • Supported by:
    the National Natural Science Foundation of China(42030501);The National Natural Science Foundation of Gansu(25JRRA662)
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北方农牧交错带是我国农牧业协同发展核心区和生态安全屏障。植被恢复显著改变了该区生态环境和水文气候状况，但现有研究对其影响过程和机制尚未充分阐明。利用遥感和再分析数据，结合WRF-tagging模型，探究了北方农牧交错带植被恢复对区域陆气相互作用和水循环的影响。结果表明：①北方农牧交错带2000—2015年植被指数呈显著增加趋势，陆地生态系统的固碳能力逐渐提升，水分利用效率整体表现为增加趋势。②植被恢复使得该区域蒸散发显著增加，并通过水分再循环过程贡献了北方农牧交错带降水的10.8%，北方农牧交错带降水再循环率呈显著增加趋势，表明植被恢复通过增强区域水分再循环过程增加了对本地降水的贡献；东亚夏季风和中纬度西风的协同作用主导北方农牧交错带生长季蒸散发水汽输送，植被恢复通过植被蒸腾作用增加了区域水汽通量，提升了降水形成过程中再循环水汽比例，促进降水再循环过程，对下风向区域降水产生积极作用。③植被恢复通过降低反照率，以增加净辐射吸收、提升边界层湍流动能、促进水汽垂直混合；并通过增加蒸散发与水平流入水汽输入来提高大气湿度、降低抬升凝结高度等，协同改变湿静能与对流有效势能，最终触发深层对流发展，进而改变区域降水效率及降水。研究可为农牧交错带植被恢复可持续建设和水资源安全提供科学支撑。

关键词: 大规模植被恢复, 水分再循环, 降水反馈, 陆气交互

The Agro-Pastoral Ecotone of Northern China (APENC) serves as both a core area for grain and livestock production and a critical ecological barrier in northern China. Vegetation restoration has significantly changed the ecological environment and hydrometeorological conditions of the APENC; however, existing studies have not fully elucidated its impact processes and mechanisms. The results demonstrated significant upward trends in the Leaf Area Index (LAI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) across the APENC during 2000-2015, accompanied by an improved carbon sequestration capacity in terrestrial ecosystems and an overall increase in water use efficiency. Large-scale restoration projects have amplified evapotranspiration (ET) in most APENC regions, with enhanced ET-derived moisture contributing to 10.8% of precipitation through hydrological recycling processes. A pronounced increase in the Precipitation Recycling Ratio (PRR) was observed in APENC, indicating that vegetation restoration intensified the regional hydrological cycling to augment local precipitation. Synergistic effects between the East Asian summer monsoon and mid-latitude westerlies dominate evaporated moisture transport during the growing seasons. Vegetation restoration amplifies the regional vapor flux through enhanced transpiration, elevates the recycled moisture proportion in precipitation formation, and produces positive feedback on precipitation via intensified moisture recycling processes, making substantial contributions to precipitation in downwind regions. Vegetation restoration alters precipitation patterns through two synergistic mechanisms: ① albedo reduction enhances net radiation absorption, intensifies boundary layer turbulent energy, and promotes vertical moisture mixing; and ② Combined ET enhancement and horizontal vapor influx increase atmospheric humidity while lowering lifting condensation levels. These processes jointly modify the moist static energy and convective available potential energy, ultimately triggering deep convection development that alters the precipitation efficiency and reshapes the spatial distribution.

Key words: Large-scale vegetation restoration, Moisture recycling, Precipitation feedback, Land-atmosphere interactions

中图分类号: 

图1 北方农牧交错带地理位置及气候特征
（a）地理位置分布；（b）1982—2017年均气温分布；（c）1982—2017年均降水的空间分布及等值线，气温及降水数据来源于中国区域地面气象要素驱动数据集［34］。
Fig. 1 Geographical location and climatic characteristics of the Agro-Pastoral Ecotone of Northern China （APENC）
（a） Geographical distribution； （b） Spatial pattern of mean annual temperature during 1982-2017； （c） Spatial distribution of mean annual precipitation with isohyets during 1982-2017. Meteorological data derived from the China Meteorological Forcing Dataset［34］.
图2 大气水汽传输概念图
Fig. 2 Conceptual figure of atmospheric vapor transport
图3 WRF-tagging基本概念图和植被情景及其叶面积指数差异
（b）~（d）是以2010年土地利用为例设置情景试验，其中：（b）为2010实际土地利用，（c）为造林情景，（d）为土地退化情景；（e）~（g）为造林/退化情景与实际状况的LAI差异的时空特征。
Fig. 3 Conceptual framework of WRF-tagging and vegetation scenarios with Leaf Area Index （LAI） variations
（b）~（d）for scenario experiments based on 2010 land use patterns；（b）Actual land use in 2010，（c）Afforestation scenario，（d）Land degradation scenario；（e）~（g）for spatiotemporal characteristics of LAI differences between restoration/degradation scenarios and baseline conditions.
附图1 （http://www.adearth.ac.cn/fileup/1001-8166/SUPPL/supplFile_art_20250822103328.jpg）
表1 WRF-tagging植被情景试验设置
Table 1 Experimental design of WRF-tagging vegetation scenarios
编号植被状况模型设置
试验一实际（Ac）在WRF-tagging整个模拟区域使用观测值逐年替换模型默认值
试验二造林（Af）以试验一为基础，将追踪区域的耕地替换为落叶阔叶林，并修改植被指数
试验三退化（De）以试验一为基础，将追踪区域的草地和林地替换为裸地，并修改植被指数
图4 2000—2015年北方农牧交错带叶面积指数和归一化植被指数时空变化特征
（a）多年平均LAI空间分布；（b）LAI趋势的空间分布；（c）LAI时间变化趋势；（d）多年平均NDVI空间分布；（e）NDVI趋势的空间分布；（f）NDVI时间变化趋势。
Fig. 4 Spatiotemporal dynamics of Leaf Area Index （LAI） and Normalized Difference Vegetation Index （NDVI） variations in the Agro-Pastoral Ecotone of northern China during 2000-2015
（a） Spatial pattern of multi-year mean LAI； （b） Spatial distribution of LAI trends； （c） Temporal evolution of LAI； （d） Spatial pattern of multi-year mean NDVI； （e） Spatial distribution of NDVI trends； （f） Temporal evolution of NDVI.
图5 2000—2015年北方农牧交错带多年平均 GPP（a）、ET（c）和WUE（e）及其各自变化趋势（c、d、f）的空间分布
GPP：总初级生产力；ET：蒸散发；WUE：水分利用效率；图中阴影区域表示变化趋势通过95%显著性检验的区域。
Fig. 5 Spatial patterns of multi-year mean GPP （a）， ET （c）， WUE （e） and their respective trend distributions （c， d， f） in the Agro-Pastoral Ecotone of Northern China during 2000-2015
GPP： Gross Primary Productivity； ET： Evapotranspiration； WUE： Water Use Efficiency；Shaded areas denote regions with statistically significant trends at the 95% confidence level.
附图2 （http://www.adearth.ac.cn/fileup/1001-8166/SUPPL/supplFile_art_20250822103342.jpg）
图6 2000—2015动态和静态植被情景下蒸散发变化趋势及差异（DV ET减去no-DV ET）的空间分布
图中阴影区域表示变化差异通过95%显著性检验的区域。
Fig. 6 Evapotranspiration （ET） trend under dynamic and static vegetation scenarios and the spatial distribution in the difference between DV ET and no-DV ET during 2000-2015
Statistically significant （t-test， p<0.05） is marked with hatched areas.
图7 动态再循环模型计算的北方农牧交错带2000—2015年再循环降水量（柱状）和动态、静态植被情景下降水再循环率的变化趋势
Fig. 7 Recycled precipitation （bar representation） derived from the dynamic recycling model model and Precipitation Recycling Ratio （PRR） trend under dynamic/static vegetation scenarios in the agro-pastoral ecotone of northern China during 2000-2015
附图3 （http://www.adearth.ac.cn/fileup/1001-8166/SUPPL/supplFile_art_20250822103353.jpg）
图8 WRF-tagging模拟的2000—2015年生长季追踪区域不同试验蒸散发（a）、标记降水（b）、降水（c）和降水再循环率（d）小提琴图
Fig. 8 Violin plots of WRF-tagging simulated Evapotranspiration （ET） （a）， Ptag （b）， P （c）， and Precipitation Recycling Ratio （PRR） （d）
图9 WRF-tagging模拟的2000—2015年生长季Af、De情景试验与Ac试验标记降水［（a）Af-Ac，（b）De-Ac）］差异和水分再循环率差异［（c）Af-Ac，（d）De-Ac）］的空间分布
黑色斜线表示差异通过显著性检验（t检验，p<0.05），蓝色框表示追踪区域。
Fig. 9 The spatial pattern of the differences in tagged precipitation Ptag and PRR from WRF-tagging simulations during the growing season from 2000 to 2015 （a） and （c） for the Afforestation scenario minus the Actual scenario， （b） and （d）for the Degradation scenario minus the Actual scenario
Statistically significant points （t-test， p < 0.05） are marked with hatched areas， the blue box indicates the tagged region.
附图4 （http://www.adearth.ac.cn/fileup/1001-8166/SUPPL/supplFile_art_20250822103404.jpg）
图10 地表植被变化—降水反馈作用机制
Fig. 10 Surface vegetation dynamics-precipitation feedback mechanisms
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