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低车幕撼迥芰Γ庵治榷ㄗ刺赡苤皇窃菔钡摹Ｕ庀罘⒈碛凇禢ature Communications》的研究引入本征微观态熵 ，从整个青藏高原土壤湿度场的空间组织出发
，追踪亚洲水塔的稳定性变化。结果显示，2000—2024年 ，区域变湿伴随着熵持续下降
，系统趋于有序 。而CMIP6模式预测这一趋势将在未来发生反转，随着增温持续 ，土壤湿度下降 、区域差异扩大
、熵不断升高
，部分模式甚至出现类似状态跃迁的变化
。这意味着亚洲水塔面临的风险不只是水变少，还包括水分分布方式逐渐失去整体协调。 关键词：亚洲水塔（Asian Water Tower）、青藏高原 、土壤湿度
、本征微观态熵（eigen microstate entropy）、厄尔尼诺—南方涛动（El Ni?o–Southern Oscillation, ENSO） 、临界跃迁 王璇丨作者 赵思怡丨审校 论文题目：Warming-driven rise in soil moisture entropy signals growing instability risk in the Asian Water Tower 论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-026-76955-w 发表时间：2026年8月21日 论文来源：Nature Communications 青藏高原以冰川
、积雪、湖泊和冻土储存并输送淡水 ，被称为“亚洲水塔 ”
，关系到下游近20亿人口的水资源安全 。近年来，快速增温正在重塑高原水循环 ，尽管观测显示青藏高原整体趋于暖湿，但平均土壤湿度增加并不等于水文系统（包括降水 、蒸发、土壤入渗
、地表径流、地下水补给 、积雪融化以及河流流量等过程）更加稳定
。不同区域的变化若失去协调
，系统内部的空间差异仍可能扩大。 传统临界慢化指标主要考察单个地点的时间变化，难以描述整个高原土壤湿度场的空间组织 。为此 ，研究团队引入本征微观态理论（eigen microstate theory, EMT）
，利用本征微观态熵衡量土壤湿度变化在不同空间模式之间的分布
。变化越集中于少数主导模式，系统越有序
、熵越低；变化越分散 ，系统的空间异质性越强、熵越高。在比较GLDAS-NOAH 、ERA5-Land和MERRA-2三套数据与地面观测后
，选择总体表现最好的GLDAS-NOAH，分析2000—2024年青藏高原土壤湿度及其系统熵的变化 ，并进一步考察ENSO的影响和CMIP6模式预测的未来趋势 。 图1. 研究框架
。从土壤湿度数据评价和本征微观态熵计算
，到ENSO机制分析与CMIP6未来预测。 当前变湿暂时增强了系统缓冲能力 2000—2024年，青藏高原平均土壤湿度显著增加 ，整体增速约为每年0.0005立方米/立方米 。显著变湿区域约占高原面积的57.5%
，显著变干区域约占8.1%，后者主要位于喜马拉雅山南部和横断山部分地区。在土壤湿度增加的同时 ，高原土壤湿度熵显著下降
。特别是2018年以后，区域土壤湿度进入较高水平
，熵的下降速度也明显加快。空间分析进一步表明，平均土壤湿度较高的区域通常具有较低的熵 。这一结果说明 ，近期变湿不仅增加了土壤中的水量
，也使高原土壤湿度变化更加集中于少数连贯的时空模式
。较高的土壤含水量能够缓冲降水波动
、干旱和大气蒸发需求产生的扰动，因此 ，2000—2024年的暖湿化在一定程度上提高了青藏高原水文系统的组织性和缓冲能力。 图2. 2000—2024年青藏高原土壤湿度与系统熵的变化 。区域整体变湿伴随着熵下降
，但ENSO持续调制其年际波动
。 不过，这种长期下降趋势中还叠加着明显的年际波动。研究发现 ，土壤湿度熵与ENSO密切相关 。厄尔尼诺年份通常对应较高的土壤湿度熵
，而拉尼娜年份通常对应较低的熵
。青藏高原土壤湿度熵相对ENSO系统熵滞后约6个月，最大相关系数达到0.59。本征微观态分析显示 ，ENSO主要通过一个西部—西南部偶极模式调节青藏高原土壤湿度 。厄尔尼诺期间
，高原西部降水增加，西南部降水减少 ，两个区域的土壤湿度差异扩大，系统熵随之升高
。拉尼娜期间
，区域差异减弱，系统熵下降。土壤湿度熵与两个区域之间的水分差异显著相关 ，说明区域异质性是控制系统无序程度的重要因素 。 从ENSO调制到未来失序 为了确定ENSO影响土壤湿度熵的物理路径
，研究团队进一步分析了降水和大气水汽输送。结果显示，降水第一本征微观态与土壤湿度第一本征微观态具有相似的空间结构 ，两者的时间相关系数达到0.86
，土壤湿度相对降水变化滞后约一个月，说明降水是形成高原土壤湿度空间差异的主要直接驱动力
。 厄尔尼诺期间 ，大尺度大气环流的调整使高原西部水汽辐合和降水增加
，同时削弱西南部的水汽输入。由于两个区域的水分补给分别受到冬季降雪、春季融雪和夏季季风降水影响，加之冻融过程和土壤水分记忆的延迟作用 ，ENSO信号约需6个月才能充分反映在土壤湿度熵中 。因此
，ENSO并非只是改变局部土壤湿度，而是通过调节西部与西南部的水分差异 ，改变整个高原土壤湿度场的有序程度
。 图3. CMIP6预测的青藏高原土壤湿度系统变化。历史时期持续下降的土壤湿度熵在未来三种排放情景下转为上升，高排放情景中
，西部—西南部区域差异在本世纪中叶后明显扩大 。 为了判断当前的熵下降能否持续，研究团队筛选出12个能够较好再现历史土壤湿度熵变化的模式 ，并比较SSP126 、SSP245和SSP585三种未来排放情景
。预测结果显示
，与2000—2024年的熵下降不同，三种情景下的土壤湿度熵均显著上升。持续增温可能导致高原土壤湿度下降 ，并进一步扩大西部与西南部之间的差异
，使系统从少数协调模式主导的状态转向多个空间模式相互竞争的无序状态 。这一反转可能受到多种水文过程共同驱动
。升温会增强蒸散发，加速土壤失水 ，更加集中的降水可能使更多水分形成地表径流
，而不是补充表层土壤。积雪减少
、融雪补给下降和冻土退化也可能削弱土壤储水能力 。 在高排放情景SSP585下，高原西部—西南部偶极结构在本世纪中叶后明显增强
。其中IPSL-CM6A-LR模式呈现出较清晰的类状态跃迁 ，系统在2052—2076年快速转向更干燥的状态
，并在2077年以后进入新的稳定阶段，这一明显跃迁主要出现在个别模式中。因此 ，研究结果表明的是非线性失稳风险上升，而不能证明青藏高原必然在某个确定年份跨越临界点 。 亚洲水塔的风险不只是水量减少 这项工作表明
，评估亚洲水塔不能只关注平均温度、降水量或土壤含水量，还需要考察水分在不同区域之间的分布。2000—2024年的暖湿化暂时增强了青藏高原土壤湿度系统的组织性 ，但未来持续增温可能降低土壤湿度并扩大区域差异
，使系统从少数模式主导的有序状态转向多个模式竞争的无序状态
。本征微观态熵为识别这一变化提供了新的系统尺度指标。熵升高本身不能证明临界跃迁必然发生，却能够反映主导空间结构的削弱和系统异质性的增强 。亚洲水塔未来面临的风险不仅是总水量减少 ，更在于不同区域的水文变化逐渐失去协调
，进而削弱整个系统的缓冲能力和可预测性
。 地球系统科学读书会 世界气象组织《2023年全球气候状况》报告确认2023年是有观测记录以来最暖的一年。气候变化正在以高温 、干旱
、洪水、野火和沙尘暴等极端天气的形式吸引人们的广泛关注 。世界经济论坛《2024全球风险报告》将气候变化作为首要值得关注的风险
。地球作为一个多要素 、非线性的开放复杂系统，要素间相互作用关系复杂 ，往往牵一发而动全身。在人类活动深刻影响下
，我们该如何理解并有效应对正在面临的气候变化以及其带来的社会经济等一系列议题，实现人类与地球的可持续发展？为了能够深入理解人类世背景下地球系统各要素之间复杂的相互作用与演化机制 ，并为人类应对未来的地球系统科学重大挑战提供一套科学的认知框架
，集智俱乐部联合清华大学讲席教授陈德亮、北京师范大学教授樊京芳
、东莞理工学院特聘副研究员陈爱芳、南开大学副教授戴启立老师和爱尔兰都柏林大学博士生班崭共同发起「地球系统科学」系列读书会第二季，将组织大家从新的研究范式出发梳理相关文献 ，并深入研读其中涉及的理论与模型 。 详情请见：地球系统科学新范式：复杂科学与人工智能交叉前沿 | 读书会启动 推荐阅读 1. 当复杂科学遇见地球系统：气候网络 、复杂性与人工智能 2. 地球的脉搏：气候临界点及其预警 3. Nature：当极端气候成为一代人的集体记忆 4.气候变化和城市发展加剧复合干热极端天气 | Nat. Commun.速递 5.自然·通讯：提前一年预警冰川跃动与雨林生态临界点 6. 9900分可兑换“涌现”文化衫，报名任意读书会送299积分！ 7. 集智学园精品课程免费开放
，解锁系统科学与 AI 新世界 8. 高考分数只是张入场券?/P>