近日，中国科学院空天信息创新研究院（空天院）遥感与数字地球全国重点实验室研究员王树东带领的生态水文遥感团队，在全球表层土壤湿度长时序重建、未来变化预测及气候模式约束方面取得重要进展。
土壤湿度是联系大气、水文与生态过程的关键变量，直接影响农业生产、干旱监测、热浪和野火风险研判，以及陆气相互作用过程的刻画。随着全球变暖加剧，表层土壤湿度如何演变、未来是否持续干化，已成为全球变化研究中的前沿科学问题。然而，受遥感观测空缺和地球系统模式对陆气反馈过程表征不足等因素影响，当前对全球土壤湿度长期变化及未来趋势仍存在较大争议。
针对这一难题，王树东团队提出“遥感观测-深度学习-地球系统模式”融合约束的新框架。研究团队利用深度学习方法对1983—2020年全球微波遥感表层土壤湿度产品进行补缺，获得更完整、更一致的长时序观测数据。之后，以优化后的遥感观测为约束，融合23个CMIP6地球系统模式的输出数据，建立观测与模式之间的非线性映射关系，进而重建1901—1980年历史土壤湿度演变，并对2021—2100年未来情景进行校正预测。该方法突破了传统统计偏差订正对线性关系和固定分布假设的依赖，为复杂陆气耦合过程下的水文变量预测提供了新的技术路径。
研究结果表明，团队构建的深度学习补缺框架，显著提升全球表层土壤湿度观测的完整性与可靠性，使遥感观测数据可用性提高约15%，独立测试集决定系数达到约0.9；结合全球465个地面站点验证，结果显示改进后的遥感产品与实测土壤湿度总体保持较好一致性。进一步对比分析发现，经观测约束后的模式结果在多数区域较原始模式更接近卫星观测，说明该框架能够有效提升长期土壤湿度变化刻画与未来预测的可信度。
在此基础上，研究结果也揭示了全球表层土壤湿度历史演变与未来变化的一系列新特征：过去四十年间，全球约一半陆地区域经历了表层土壤湿度下降，表明全球干化现象具有显著的广泛性。但与现有地球系统模式普遍给出的“持续显著干化”结论不同，观测约束后的模拟结果表明，未来干湿过渡带和季风边缘区的干化趋势可能弱于原始模式预估，说明当前模式可能高估了这些区域未来干旱加剧程度，其重要原因之一在于对土壤湿度-大气反馈机制的表征仍然不足。
更为重要的是，该研究对国际上广泛采用的“干者愈干、湿者愈湿”范式提出了新的观测证据。研究发现，真正严格符合这一范式的区域仅约占全球陆地面积的三分之一，而相当比例区域呈现相反或更为复杂的变化格局，说明未来全球土壤湿度演变并非单一线性增强过程，而是受蒸散发、降水变率及区域陆气耦合共同调控，具有显著的区域差异性和非线性特征。
研究工作的开展对于全球变化背景下的农业水资源管理、干旱风险预警和气候适应决策具有重要意义。同时也表明，人工智能并非简单替代物理模型，而是能够作为连接卫星观测与地球系统模式的重要桥梁，为提升陆面水文变量预测精度、改进未来极端气候风险评估开辟了新方向。随着遥感观测能力和智能计算方法的持续进步，研究团队提出的融合框架有望拓展到蒸散发、植被胁迫、陆气反馈等更多关键陆面过程研究中，为构建新一代数据-机理融合的地球系统预测体系提供支撑。
相关成果以“Quantifying Historical and Future Surface Soil Moisture Drying Using Deep Learning and Remote Sensing” 为题，发表于美国地球物理协会AGU旗下全球变化领域期刊Earth’s Future。论文第一作者为遥感与数字地球全国重点实验室博士研究生薄勇，通讯作者为刘凯博士和研究员王树东。该研究由空天院牵头，联合中国科学院地理科学与资源研究所、中国环境科学研究院、中国气象科学研究院、美国宾夕法尼亚大学和哥伦比亚大学共同完成，得到国家重点研发计划、金砖国家合作项目等支持。
论文链接：https://doi.org/10.1029/2025EF006261
图1 过去四十年全球表层土壤湿度变化与干旱频率变化
图2 土壤湿度与大气之间的交互机制
动态新闻