气候和植被是影响土壤水分变化的两个主要因素，然而由于气候、植被和土壤水分之间存在非线性和多重因果关系，量化气候因子和植被对土壤水分的影响仍是一个挑战。 土壤水分的主要限制因素（a），以及降水（b）、温度（c）和植被（d）对土壤水分影响的空间分布
之前的研究大都采用相关分析或者多元线性回归方法来定性分析气候因子对土壤水分的影响，然而，这些方法无法用来推断变量之间的因果关系，并且易受变量之间的自相关、非线性和互相关的影响。近几十年来，遥感技术和模型提供了土壤水分、气候因子和植被的长时间序列数据，这有助于应用更复杂的数据驱动方法来研究气候和植被对土壤水分的影响。
实验室陈亚宁研究员团队以新疆为研究区利用非线性格兰杰因果关系检验方法量化了降水、温度和植被对土壤水分的影响，在该方法中格兰杰因果关系检验中的向量自回归模型被替换为随机森林模型，使其不仅适用于非线性系统，还可以防止过度拟合。
研究结果表明1982-2015年间降水、温度和植被最高可以解释土壤水分变化的40%、8.2%和3.3%，在这三个因素中，降水是驱动土壤水分变化的主要因子，研究区内87％区域的土壤水分主要受降水的影响；降水极值和温度极值最高可以解释土壤水分变化的10%和8%；滞后分析结果表明在新疆地区当月的降水和温度对当月的土壤水分影响最大，随着滞后时间的增加，影响强度和影响区域显著减小，植被对土壤水分的影响很小（<1%）且在滞后两个月时间内变化不大。此外，除了降水、温度和植被，风速也是影响土壤水分的一个主要因素，特别是在新疆的东部地区（吐鲁番盆地和罗布泊）。
相关研究以"Quantifying the Effects of Climate and Vegetation on Soil Moisture in an Arid Area, China"为题发表在Water。
文章链接: https://www.mdpi.com/2073-4441/11/4/767 
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