《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Multi-decadal validation of the Budyko framework in mainland China: A watershed-climate-geographic zoning approach
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本研究以中国大陆为研究区域，涵盖多样的水文气候和地形区，研究时间跨度为1980–2022年。研究重点在于利用三种区域化方案——流域边界、气候区和地理区——评估Budyko-Fu框架的适用性。分析考察了模型性能及Budyko参数ω的空间异质性，并比
摘要翻译
本研究以中国大陆为研究区域，涵盖多样的水文气候和地形区，研究时间跨度为1980–2022年。研究重点在于利用三种区域化方案——流域边界、气候区和地理区——评估Budyko-Fu框架的适用性。分析考察了模型性能及Budyko参数ω的空间异质性，并比较了不同分区方法在复杂地理环境下进行大尺度Budyko评估的影响。研究结果表明，Budyko框架在中国大陆表现出中等适用性，区域异质性显著。基于流域的区域化总体表现最佳（R2 = 0.45），而排除预定义受影响区域后，基于气候的分区表现最佳（R2 = 0.69）。模型表现较差的区域集中在受冰川融水、气候高度异质及强烈人类干扰影响的地区，表明大尺度Budyko评估在中国大陆高度依赖区域单元与水文气候控制因素的匹配程度。本研究提出的“识别-排除-优化”策略为Budyko框架在其他空间异质性区域的应用提供了方法学指导。
论文解读文章
研究背景：Budyko框架是一种基于水能平衡方程（water–energy balance, WEB）的经验水文模型，广泛用于解析流域内水分与能量通量的复杂相互作用，并用于蒸散发（ET, evapotranspiration）和径流（runoff）的估算。Budyko-Fu模型作为其改进形式，融入了流域地下特性、植被覆盖及地形坡度对蒸散发的影响，增强了模型在多样气候和地形条件下的适用性。然而，中国大陆地形复杂、气候梯度明显、地下水异质性大及强烈的人类活动干扰（如大规模灌溉、调水工程）对Budyko框架假设构成挑战。现有研究主要针对单流域或特定水文气候区，缺乏全国范围、多区域化方案对比验证，因此开展全国尺度Budyko框架适用性评估具有重要科学意义和水资源管理价值。本研究旨在通过多分区方法识别模型适用与不适用区域，并提出优化策略以指导大尺度水文分析。论文发表于《Journal of Hydrology: Regional Studies》。
关键技术方法：研究人员利用1980–2022年中国大陆的降水（P, precipitation）、实际蒸散发（ET, actual evapotranspiration）、潜在蒸散发（PET, potential evapotranspiration）以及数字高程模型（DEM, digital elevation model）数据，采用三种区域化方法——流域边界、气候分区、地理分区。数据处理包括双线性插值和年度尺度聚合，并通过非线性最小二乘拟合估算Budyko-Fu模型控制参数ω。气候干湿分区采用干燥指数（DI, dryness index）及年降水量阈值划分，趋势显著性检测使用Mann–Kendall非参数检验，模型评估指标包括MAE、MSE、R2及相关系数R。
研究结果：
**3.1 中国水文要素及Budyko参数ω的空间分布**
- **水文要素分布与年际变化**：降水年均值自东南向西北递减，四川南部及云贵高原出现低值凹陷，东北辽宁半岛及新疆西北部局地降水高于周边地区。实际蒸散发总体自南向北下降，四川盆地显著高于周边区域，内蒙古西部及新疆大部分接近零。潜在蒸散发在西藏南部及新疆西北部较低，而新疆西部、内蒙古、海南及台湾岛相对较高。1980–2022年间，中部西藏、新疆西南边界及青海甘肃部分地区降水显著增加，ET在大部分区域增加，PET在华东南、内蒙古及新疆北西部增加，但西藏、青海、云南北部及新疆南部部分地区下降。
- **Budyko参数ω空间分布**：ω值在1–5范围内，南部较北部高，反映综合的植被、土壤和地形差异，但仅作为区域整合参数解释。
**3.2 不同区域分区下Budyko框架性能评价**
- 流域分区总体表现最佳（MAE = 0.1899，MSE = 0.4214，R = 0.7434，R2 = 0.4452）。
- 排除预定义受影响区域后，气候分区性能最优（MAE = 0.0526，MSE = 0.0131，R = 0.8442，R2 = 0.6901）。
- 地理分区在西北地区及山区表现较差，主要受冰川融水、气候异质性及人类干扰影响。
**3.3 Budyko框架在三种分区方法下的时空动态**
- 数据点整体向Budyko空间能量限制方向移动，蒸散发指数（ET/P）变化幅度大于干燥指数（DI）变化。
- 流域、气候及地理分区均显示大部分地区ET/P呈上升或稳定趋势，说明实际蒸散发整体增加，但松花江、辽河流域及部分西北、东南地区出现下降趋势，尤以2000年后明显。
- 干湿分类变化与ET/P变化一致，验证Budyko框架在不同水文气候条件下适用性。
**4. 讨论**
- **区域性能差异因素**：模型假设包括长期水量稳态及水-能量均一性，实际偏离由地形、气候异质性及人类活动导致。
- **地形影响**：高海拔冰川区融水破坏稳态水储条件，造成模型低精度。
- **气候异质性**：强烈季节性及区域干湿差异影响ω参数及模型拟合。
- **人类干扰**：灌溉、调水及土地利用变化引入额外水源或改变水能平衡，影响模型准确性。
- 提出“识别-排除-优化”策略，通过识别受影响区域、排除干扰及优化区域化单元，提高Budyko框架在复杂区域的适用性。
**研究结论**
Budyko框架在中国大陆显示中等适用性，区域差异显著。流域分区最适合全国尺度应用，气候分区在排除受影响区域后可获得最佳预测精度。冰川融水、高气候异质性及人类干扰是导致局部低适用性的主要因素。本研究提供的方法学策略可用于其他空间异质性区域的大尺度水文评估与水资源可持续管理。
