**李静武|曾策|李环环|李胜楠|王碧辉|赵焕龙|卢玉东|李润杰**
**中国青海省西宁810016，青海大学土木工程与水资源学院**
**摘要**
**研究区域**：青藏高原黄河源区。
**研究重点**：了解冻结地区的土壤温度动态对于研究寒冷地区的热力、水文和生态过程至关重要。本研究利用多深度原位观测数据，探讨了典型永久冻土区和季节性冻结地区的土壤温度变化及其对环境因素的响应。
**研究结果**：研究表明，永久冻土区和季节性冻结地区表现出不同的温度变化和冻融过程。根据温度振幅和变异性，所有站点均被识别出三层热结构。在活动层（0–200厘米）中，土壤温度梯度和热响应表现出明显的日变化，每个冻结地区的土壤温度动态也有显著差异。季节性冻结地区的日变化幅度比永久冻土区更大，尤其是在寒冷时期。此外，小波分析显示，在多个时间尺度（4–128天）上，空气温度是土壤温度动态的主要驱动因素，具有强相关性和稳定的正相位关系，而降水、蒸发和土壤湿度的影响较弱且更间歇性。这些发现为不同气候条件下的土壤热行为提供了定量见解，并为未来模拟土壤水热过程和永久冻土对气候变化的响应奠定了基础。
**1. 引言**
青藏高原（QTP）因其独特的地理和地貌特征，对区域乃至全球气候和环境系统产生了深远影响（Wu等人，2025年）。它不仅对全球气候变化高度敏感，还通过其独特的热力和动力学效应，在大气动力学、水文循环和全球碳平衡中发挥着关键作用（Su等人，2021年；Wang等人，2021年）。大约40%的QTP区域为永久冻土覆盖，约56%为季节性冻结地面（Cao等人，2023年）。作为冰冻圈的重要组成部分，冻结土壤在高原生态系统中占据核心地位，是连接大气圈、生物圈、水圈和岩石圈的重要界面（Zou等人，2017年）。它也是全球气候变化的关键指标（Chen等人，2020年；Yang等人，2019年）。近几十年来，随着全球变暖的加速，QTP地区的温度上升速度超过了全球平均水平的两倍以上（Song等人，2020年；Stoerk等人，2018年；Yao等人，2022年；You等人，2021年）。气温升高直接改变了永久冻土的热状态，导致地面温度显著升高和永久冻土广泛退化（Chen等人，2023年；Ding等人，2019年；Gudmundsson等人，2022年；Jia等人，2025年；Ran等人，2022b年；Smith等人，2022年）。地面温度是永久冻土稳定性的基本指标。特定深度的温度变化不仅反映了冻结地面的状态、演化历史和变化趋势，还调节了地表能量和水分的交换，从而加剧了高山生态系统、水文过程以及寒冷地区工程基础设施的稳定性变化（Gao等人，2013年；Hjort等人，2022年；Melvin等人，2017年；Ran等人，2022a年）。因此，了解变化环境条件下QTP地区永久冻土的热状态并阐明其驱动因素和机制对于推进冰冻圈、生态、环境、水文和工程研究至关重要。
长期以来，关于冻结地面热状态的研究重点发生了显著变化（Smith等人，2022年；Zhao等人，2026年）。早期的研究主要依赖于钻孔监测，主要是描述性地研究地面温度的时空特征。然而，这些研究本质上属于定性研究，缺乏对潜在驱动机制的深入探讨（Zhao等人，2004年）。随着计算机科学、遥感等技术的进步以及数据和分析方法的丰富，永久冻土地面温度的研究进入了快速发展的阶段。通过建立数值模型，对永久冻土活动层的水热过程进行了模拟研究（Bui等人，2020年；Kurylyk和Hayashi，2016年；Yu等人，2018年）。例如，Zhou等人（2023年）使用COMSOL软件研究了降雨变化对永久冻土活动层水热状态的影响，发现降雨增加增强了潜热交换并减少了活动层厚度，从而减缓了永久冻土退化。近年来，由于极端气候事件频率的增加，相关研究逐渐关注极端事件（如热浪、极端降水和冻雨）对永久冻土热稳定性的影响（Li等人，2025c年；Magnússon等人，2022年）。同时，研究越来越多地认识到季节性冻结地面和永久冻土对气候强迫的反应存在根本性差异（Karjalainen等人，2019年）。Luo等人（2018年）量化了QTP地区近地表空气、陆地表面和地面表面温度之间的差异，揭示了随冻结地面条件变化的独特热耦合机制。这些结果表明冻结土壤温度与环境因素之间存在复杂的耦合关系。
尽管许多研究分析了区域和局部尺度上的地面温度变化特征，但仍存在关键的知识空白，限制了对永久冻土热状态的理解和预测（Li等人，2025b年）。先前的研究表明，土壤冻融过程受到大气强迫和土壤水热条件的强烈调控，并记录了不同气候和地形条件下永久冻土与季节性冻结地面之间的特征差异。然而，大多数现有研究要么集中在单个站点，要么集中在单一类型的冻结地面，而在一致的观测框架下直接比较永久冻土和季节性冻结地区的研究仍然有限（Chen等人，2024年；Chen等人，2025年；Xue等人，2024年）。特别是，不同冻结/解冻速率与土壤温度变异性的定量联系以及上下边界热强迫的相对作用很少被评估。此外，尽管永久冻土地区土壤温度的三层结构（活动层、过渡层和稳定层）已被广泛报道，但关于各层定量特征（包括层厚度、温度振幅衰减率、对大气强迫的响应时间等）的研究仍然有限，且很少基于实际测量数据进行系统建立。这些限制可能导致对深度依赖的冻融反馈的理解偏差，并阻碍了陆地表面模型中土壤热动力学的准确参数化。
黄河源区位于QTP的东北边缘，该地区包含连续和不连续的永久冻土带以及广阔的季节性冻结地面（Lou等人，2019年）。作为QTP东北边缘的关键生态水文区域，黄河源区具有重要的研究价值。该地区以永久冻土和季节性冻结地面的共存为特征，同时海拔和土壤质地的变化较大，为比较研究提供了天然实验室（Song等人，2024a年）。此外，它还是黄河径流的重要补给区。先前的研究记录了该地区的永久冻土退化过程及其水文后果，包括地下水流动路径的变化和植被变化（Ji等人，2025年）。在永久冻土退化的影响下，近年来区域水热循环模式发生了显著变化，影响了区域水分保持能力、高山生态系统的稳定性和流域水资源安全（Song等人，2024a年；Li等人，2023年）。因此，研究永久冻土和季节性冻结地面的土壤温度热状态及其对环境因素的响应至关重要。
为了解决上述问题，本研究通过分析2023–2024年间在黄河源区四个站点（分别包括两个永久冻土站点和两个季节性冻结站点）收集的多深度地面温度监测数据，探讨了地面温度的动态特征及其潜在机制。本研究的具体目标如下：（i）描述永久冻土和季节性冻结地区土壤温度的多深度时空演变，并阐明其季节性和年际变化模式；（ii）系统比较不同站点的冻融特征，并评估上下边界热强迫的相对贡献；（iii）确定土壤温度变化对环境因素的响应机制。研究结果将为黄河源区的生态水文研究提供关键数据支持，并为QTP及其他寒冷地区的土壤水热传输过程研究提供理论基础。
**2. 材料与方法**
**2.1. 研究区域**
研究区域位于QTP的东北部（图1），即青海省海南藏族自治州兴海县唐乃海水文站上游的集水区。地理上，该区域介于北纬32°20′至35°50′、东经95°50′至103°30′之间，海拔范围为2131至6252米，平均海拔约为4400米。该地区具有典型的高原大陆半干旱气候，年平均气温在-3.5至-0.5°C之间。长期年平均降水量约为400–500毫米，主要集中在5月至9月之间，年平均蒸发量在1200至2000毫米之间（图2）（Qiu等人，2024年）。黄河源区的永久冻土分布复杂，包括连续、不连续和零星区域，总永久冻土覆盖面积约为43.1%（Zou等人，2017年）。在最上游的源头地区（黄河源水文站上游），永久冻土覆盖率达到85.2%。季节性冻结地面主要分布在黄河源水文站上游的两个湖泊之间的南部冲积平原、黄河源段东部洪泛区、Requ河谷及其周边地区以及黄河源水文站下游。该地区的永久冻土厚度一般小于40米，最大厚度约为74米（Guo等人，2025年；Li等人，2024年；Luo等人，2018年）。它主要属于温暖永久冻土，年平均地面温度通常在-2°C至0.2°C之间（Sun等人，2016年；Yuan等人，2025年）。
**2.2. 原位监测**
本研究利用了位于黄河源区的四个原位监测站的地面温度数据。如表1所示，其中两个站点位于玛多县和玛沁县，属于季节性冻结土壤区域；另外两个站点位于花西峡镇和巴彦卡拉山附近，属于永久冻土区域。地面温度采用T219-X温度探头测量，测量精度为±0.005°C，监测频率为每小时一次。温度探头从地表开始每隔25厘米布置到3米深度，3米以下每隔1米布置一个。为了确保数据稳定性，在仪器稳定后的前六个月选择了两个完整的水文年度监测数据进行分析，时间跨度为2023年1月至2024年12月。
**表1. 原位监测站信息**
| 类型 | 位置 | 纬度 | 经度 | 海拔 |
| --- | --- | --- | --- |
| P1 | 永久冻土 | 巴彦卡拉山 | 34°13′26.69″ | 97°50′30.20″ | 4617米 |
| P2 | 永久冻土 | 花西峡镇 | 34°59′58.95″ | 98°52′25.37″ | 4345米 |
| S1 | 季节性冻结场地 | 玛多县 | 34°55′31.89″ | 98°31′33.57″ | 4256米 |
| S2 | 季节性冻结场地 | 玛沁县 | 34°13′56.01″ | 100°14′8.69″ | 4392米 |
此外，玛多县的一个气象观测站提供了补充的环境数据，包括空气温度、降水量、蒸发量和近地表土壤湿度（深度为10厘米、20厘米和30厘米）的数据（Yazdanpanah和Dong，2025年）。这些变量被选用于分析其对土壤温度动态的影响。需要注意的是，虽然雪覆盖被认为是一个重要的影响因素，因为它提供了隔热层，但由于我们的监测站点缺乏连续的雪深观测数据，因此未将其纳入分析。研究期间观测到的环境变量的时间变化在图3中进行了说明。下载：下载高分辨率图像（265KB）下载：下载全尺寸图像图3. 研究期间（a）土壤含水量、（b）降水量、（c）气温和（d）蒸发量的变化。2.3. 统计分析方法2.3.1. 地统计学分析变异系数（CV）是一种相对统计指标，用于量化数据分散的程度。通过将标准差与平均值之比来消除维度和大小的影响，从而允许对具有不同单位或尺度的数据集之间的变异性进行客观比较。变异系数的表达式为：(1)CV,j=σj/Xj其中CV,j、σj和Xj分别代表指标j的变异系数、标准差和平均值。2.3.2. 温度梯度和热通量计算为了研究不同土壤深度下永久冻土温度的变化模式和热驱动机制，引入了温度梯度（Tg，°C·cm−1）作为分析指标（Zhang等人，2024年；Zheng等人，2020年）。其定义为：(2)Tg=Ti+1−Ti∆z其中Ti+1和Ti分别表示剖面点i+1和i处的土壤温度，Δz是这两点之间的垂直距离。正梯度表示向上的热通量，表明热量向上传递；而负梯度表示向下的热通量，表明热量向下传递。为了进一步研究土壤热传输的特性，基于傅里叶定律估计了土壤热通量（q，W m−2）：(3)q=−λTg其中λ（W·m−1·K−1）是土壤的热导率。由于我们的站点没有测量热导率，我们采用了Ke等人（2024年）的研究结果，他们在相同地区进行了类似的研究，具有相似的土壤特性。根据土壤热状态，λ分别设定为冻结土壤1.7 W m−1·K−1和融化土壤1.3 W m−1·K−1。此外，分别对冻结前沿的累积热通量进行了积分，以区分来自地表的向下通量和来自永久冻土层的向上通量，并可以如下量化上边界（Rtop）和下边界（Rbottom）的相对贡献：(4)Rtop=∑qtop/(∑qtop+qbottom)×100%(5)Rbottom=∑qbottom/(∑qtop+qbottom)×100%其中qtop和qbottom分别表示上边界和下边界的热通量（W m−2）。2.3.3. 交叉小波分析交叉小波分析用于检查地面温度与气象或环境变量在多个时间尺度上的相干性特征。这种方法能够实现耦合关系的高分辨率时频定位，揭示时频域内两个时间序列之间的一致性和相位相关性（Dashtian和Sahimi，2013年；Ghaderpour等人，2018年）。在本研究中，交叉小波分析可以识别不同时间尺度上土壤温度动态与气候变量之间的相位关系和领先-滞后相互作用。对于两个时间序列Xn和Yn，交叉小波变换定义为：(6)WXY=WXWY*其中*表示复共轭。交叉小波功率表示为∣WXY∣，Xn和Yn的背景功率谱分别表示为PkX和PkY。交叉小波功率的理论分布可以表示为：(7)DWnX(s)WnY*(s)σXσY
受不同时间段土壤温度的影响，温度梯度的分布显示出明显的季节性变化，反映了整个土壤剖面中不同的热量传输过程。下载：下载高分辨率图像（543KB）下载：下载全尺寸图像图7. 选定时间段内的日土壤温度梯度（°C/cm）变化。这些结果表明，日温度变化主要集中在表层0-50厘米范围内，且季节性冻结的地点比永久冻土地点表现出更强的短期温度响应。这种对比表明，在相同的大气强迫下，季节性冻结的土壤剖面对高频温度扰动更为敏感，而永久冻土地点则表现出更强的近地表温度阻尼。
3.4. 不同时间段土壤热通量变化的比较图8显示了三个选定时间段内0、100和200厘米深度处估计的土壤热通量的日变化。这三个时间段内的土壤热通量存在明显差异，且这些差异随着深度的增加而减弱。由于土壤热通量是使用固定的热导率值估算的，并忽略了不同地点之间土壤性质（如土壤质地和含水量）的差异，因此本节的分析主要关注同一地点在不同时间段和深度内的相对变化。下载：下载高分辨率图像（639KB）下载：下载全尺寸图像图8. 选定时间段内的日土壤热通量（W m−2）变化。在P1地点，土壤热通量的变化在热通量大小和变化范围上表现出明显的时间响应模式。0厘米深度处的估计热通量从第1阶段的明显正值范围（0.132–0.303 W m−2）变为第2阶段的接近零的值范围（-0.044–0.085 W m−2），然后在第3阶段变为完全负值范围（-0.214至-0.032 W m−2）。相比之下，P2地点的变化较为平缓。0厘米深度处的热通量范围相对较窄（例如，在第1阶段为0.079至0.117 W m−2）。尽管P1和P2都被归类为永久冻土地点，但两者之间的差异显著，这主要是由于两个地点外部环境因素的影响。另一方面，两个季节性冻结的地点显示出大致相似的模式。在两个地点，最强的热通量变化都发生在表层，在第2和第3阶段，热通量范围变小且变得更负。总体而言，四个地点在土壤热通量的大小、符号结构和时间组织上的差异反映了它们对阶段依赖性热强迫的不同响应。
为了评估与规定的热导率相关的不确定性，使用文献中报告的研究区域热导率值得出的额外情景，对0、100和200厘米深度处的估计土壤热通量进行了敏感性测试。具体来说，使用了1.0–2.0 W·m−1·K−1的热导率范围来代表解冻和冻结条件下的合理变化。结果表明，假设的热导率主要影响计算出的热通量的绝对大小，但不改变上述主要模式，包括表层的更强变化、随深度的明显减弱以及地点特定的时间响应差异。尽管如此，应当注意的是，目前的计算仍然受到方法学限制的影响，这将在第4.3节进一步讨论。
3.5. 土壤温度与环境因素之间的关系交叉小波分析可以揭示多个时间尺度上变量之间的连贯性、共振周期和相位关系，从而有助于识别主导控制因素。在本研究中，选择了季节性冻结的S1地点和永久冻土的P1地点，系统地检查不同深度的土壤温度与关键环境变量（包括空气温度、降水量、蒸发量和土壤湿度）之间的时频耦合。如图9所示，S1地点的结果表明，土壤温度与空气温度的耦合最为强烈，显示出明显的局部时频连贯性。在表面，土壤温度和空气温度在16–64天的周期内表现出显著的共振，2023年和2024年的6月至9月期间小波功率高度集中，形成了明显的高能量带。相位箭头主要指向右上角，表明土壤温度略微领先于空气温度，这反映了太阳辐射迅速加热地表然后影响近地表空气的过程。随着深度的增加（100–1000厘米），与空气温度相关的共振能量逐渐转移到更长的周期（64–128天），表明深层土壤温度对空气温度变化的响应有明显的滞后。同时，热波的幅度随深度增加而减弱，突出了深层土壤的热稳定性。相比之下，土壤温度与降水量之间的交叉小波关系非常间歇性。在200厘米以上的浅层土壤中，只有在2023年8月和2024年9月的强降水事件期间才会出现短期共振带，相位箭头的方向不规则，反映了降水对浅层土壤温度的短暂和空间异质性影响。土壤温度与蒸发量在0–100厘米层显示出更规则的耦合，特别是在4–16天的周期内出现连续的正共振带。相位箭头指向右上角，表明土壤温度的升高通常先于蒸发量的增加。在500厘米以下，这种关系显著减弱，表明地表能量交换对深层土壤温度的影响很小。土壤温度与土壤湿度之间的交叉小波谱也显示出清晰的结构。在浅层0–200厘米层，8–64天的周期内出现显著的能量带，相位箭头通常指向左下角，表明土壤温度的升高对应于土壤湿度的降低。在500厘米以下的深层，共振斑块稀疏且不连续，土壤湿度对土壤温度的影响很小。
4. 讨论4.1. 永久冻土和季节性冻结地点之间的土壤冻融过程机制通过比较典型永久冻土和季节性冻结地点的土壤温度变化特征，可以明显看出它们的温度变化模式存在显著差异，这与土壤冻结和融化过程的不同趋势密切相关（Li等人，2025a）。这些不同的冻融模式反映了垂直热梯度、潜热缓冲效应以及控制相界迁移的地下边界条件的差异（Zhao等人，2026）。在P1地点，冻融过程可以分为三个阶段（图11a），包括缓慢融化阶段、快速融化阶段和双向冻结阶段。在初始融化阶段，随着空气温度的升高，土壤从5月中旬开始经历白天的融化以及夜间的冻结。融化从表面开始，并逐渐深入土壤。到9月底，缓慢融化阶段的融化前沿以大约1.1厘米/天的速度前进。随着温度的继续升高，土壤进入快速融化期，融化速率达到3.1厘米/天，10月10日时最大融化深度达到248厘米。这一阶段的融化加速可能反映了热量通过逐渐融化的土壤剖面的更有效向下传播（Grünberg等人，2024）。从10月中旬开始，表层和深层土壤的温度都相对较低，土壤从底部和表面同时发生双向冻结。为了进一步量化这一阶段上层和下层热边界的作用，根据冻结前沿上下边界的热传导通量累积大小来划分两者的贡献（（4），（5））。结果显示，向下的贡献占总量的68%，而向上的贡献占32%。这表明，来自表面的大气冷却仍然是P1地点冻结的主要驱动力，但与永久冻土层相关的向上热影响也不容忽视，表明P1地点的冻结过程受到大气强迫和内部热惯性的共同影响。然而，尽管在P2地点也观察到了双向冻结过程，但其程度远不如P1地点明显。P2地点的融化深度约为4米，远超过P1地点。这种差异可能与P2地点相对较温暖的地表温度制度和较深的季节性热穿透有关（Wu等人，2013）。如图4所示，P2地点的冻结过程仍然主要由从表面向下的热量传播主导，相应的热通量分配表明向下的贡献超过了90%，而来自下方的向上贡献较弱。
从两个地点的结果来看，空气温度是影响土壤温度变化的最关键因素。它与土壤温度的连贯性最强，共振周期跨越多个时间尺度，并且相位关系一致。
4. 讨论4.1. 永久冻土和季节性冻结地点之间的土壤冻融过程机制通过比较典型永久冻土和季节性冻结地点的土壤温度变化特征，可以明显看出它们的温度变化模式存在显著差异，这与土壤冻结和融化过程的不同趋势密切相关（Li等人，2025a）。这些不同的冻融模式反映了垂直热梯度、潜热缓冲效应以及控制相界迁移的地下边界条件的差异（Zhao等人，2026）。在P1地点，冻融过程可以分为三个阶段（图11a），包括缓慢融化阶段、快速融化阶段和双向冻结阶段。在初始融化阶段，随着空气温度的升高，土壤从5月中旬开始经历白天的融化以及夜间的冻结。融化从表面开始，并逐渐深入土壤。到9月底，缓慢融化阶段的融化前沿以大约1.1厘米/天的速度前进。随着温度的继续升高，土壤进入快速融化期，融化速率达到3.1厘米/天，10月10日时最大融化深度达到248厘米。这一阶段的融化加速可能反映了热量通过逐渐融化的土壤剖面的更有效向下传播（Grünberg等人，2024）。从10月中旬开始，表层和深层土壤的温度都相对较低，土壤从底部和表面同时发生双向冻结。为了进一步量化这一阶段上层和下层热边界的作用，根据冻结前沿上下边界的热传导通量累积大小来划分两者的贡献（（4），（5）。结果显示，向下的贡献占总量的68%，而向上的贡献占32%。这表明，来自表面的大气冷却仍然是P1地点冻结的主要驱动力，但与永久冻土层相关的向上热影响也不容忽视，表明P1地点的冻结过程受到大气强迫和内部热惯性的共同影响。然而，尽管在P2地点也观察到了双向冻结过程，但其程度远不如P1地点明显。P2地点的融化深度约为4米，远超过P1地点。这种差异可能与P2地点相对较温暖的地表温度制度和较深的季节性热穿透有关（Wu等人，2013）。如图4所示，P2地点的冻结过程仍然主要由从表面向下的热量传播主导，相应的热通量分配表明向下的贡献超过了90%，而来自下方的向上贡献较弱。
在季节性冻结地点，冻融过程也可以分为三个主要阶段（图11b）。冻结从11月开始，空气温度的快速下降驱动冻结前沿以较快的速度向下移动，到1月底达到2厘米/天。Xia等人（2025）在中国北部观察到初始冻结阶段存在夜间冻结和白天融化的现象。然而，在本研究中很少观察到这种现象，这与研究区域较高的海拔和温度的快速下降有关。与永久冻土系统不同，由于没有永久冻结层，土壤剖面可以从表面逐渐冷却，而不受寒冷地下边界的干扰。因此，在季节性冻结区域，冻结过程主要由大气驱动。在稳定的冻结期（2月至3月），冻结前沿的向下移动显著减缓，平均速率为0.6厘米/天，最大冻结深度为218厘米。冻结速率的降低反映了随着深层土壤接近热平衡，垂直温度梯度的逐渐减小，从而限制了热传导通量。随着4月份温度的升高，表面融化开始，融化前沿向下传播，表明融化过程主要是单向的。这与Zheng等人（2020年）报告的双向解冻模式不同，后者归因于冻结层下方持续低温限制了向上的热传递。这种严格单向的解冻模式进一步证实了季节性冻结的土壤在深层缺乏持续的冷源，主要受地表能量交换过程而非地下热惯性的控制。永久冻土和季节性冻结地点之间的比较进一步表明，深层是否存在持续的冷边界对冻结前沿的移动方向、速度和组织方式具有根本性的控制作用。与之前关于永久冻土环境中双向冻结的研究结果一致（例如Xue等人，2024年），当前的结果也证实了这种过程在P1和P2地点都可能发生。更重要的是，P1和P2之间的显著差异进一步表明，尽管两者都被归类为永久冻土地点，但它们的冻结过程受到不同的大气强迫和地下热记忆组合的控制。
4.2 土壤温度对气象和水热条件的响应
当结合2023-2024年的实际气象条件进行解释时，图3、图9和图10所示的结果表明，在不同冻结地面条件下，土壤温度动态主要反映了当时大气强迫和水热变化的短期响应，而不是多年气候趋势的直接证据。在观测期间，气温、降水量、蒸发量和浅层土壤湿度都表现出明显的季节性波动，其中气温与土壤温度的耦合最为持久和稳定。小波诊断显示，在4-128天的时间尺度上，永久冻土和季节性冻结地点的气温和土壤温度之间存在一致的结构，相位行为基本一致。这表明，在2023-2024年的观测期间，气温是土壤热变化的主要背景控制因素。这种模式与已有的认识一致，即土壤热过程持续受到大气热强迫的调节（Grünberg等人，2024年）。
从垂直剖面的角度来看，气温与土壤温度之间的相关性随深度增加而减弱，而相位偏移逐渐变得明显。这表明大气热信号在向下传播过程中有明显的衰减和滞后。这些深度依赖的特性反映了导热热传递和地下热惯性的共同作用，并为评估地表和永久冻土模型是否能够准确表示土壤剖面中的层特异性热响应提供了基于观测的约束（Zhang等人，2025年）。相比之下，土壤温度与降水量、蒸发量和土壤湿度的耦合在时间上具有局部性，在持续时间上具有间歇性，在相位行为上不够稳定，表明这些变量主要作为条件性的水热调节因素而非持续的主导控制因素（Zuo等人，2025年）。特别是在接近0°C相变阈值时、湿润脉冲之后以及快速解冻期间，水分输入、潜热交换和土壤热性质的变化可能会暂时放大或干扰土壤温度对气温的响应。这种解释与其他环境中的小波证据一致，这些证据显示水分相关效应是间歇性的，而温度控制则更为持久（Yang等人，2023年；Chang等人，2023年）。
重要的是，当前的结果更适当地解释为2023-2024年实际气象条件下的土壤热响应，而不是长期气候变暖的直接量化。如表2和表3所示，2024年的永久冻土地点解冻持续时间通常比2023年更长，表明土壤温度和冻融过程已经对两年间的热条件差异敏感。这种模式反映了观测期内的年际变化，而不是长期趋势本身。先前的研究已经确定青藏高原是一个明显变暖的区域，在那里增强的大气强迫可以通过地表能量交换和地下热传导转化为可测量的地面热变化（Biskaborn等人，2019年；Pepin等人，2015年）。北半球的大规模评估也表明，气温是控制永久冻土热状态的关键因素（Hu等人，2022年）。本研究的结果在物理上与这一更广泛的背景一致，但该研究的证据范围仍应定义为来自短时间序列的站点尺度过程观测。此外，小波结果中发现的相干性局部减弱和相位关系的扰动表明，短暂的水热事件可能会间歇性地干扰背景热控制，特别是在湿润事件、快速解冻期以及接近0°C转变时的潜热交换期间（Magnússon等人，2022年）。对于接近热阈值的温暖永久冻土来说，这个问题尤为重要。例如，当年平均地面温度接近-1°C时，即使是适度的额外升温或更频繁的暖季极端事件也可能促进活动层的加深，并增加从永久冻土向季节性冻结状态转变的可能性，从而影响区域水文过程和生态系统稳定性（Koven等人，2013年；Slater和Lawrence，2013年）。然而，可靠地识别这种潜在的演变趋势仍依赖于使用更长期的观测记录和多源数据集进行验证。现有结果表明，黄河源区不同冻结地面条件下的土壤温度变化主要反映了观测期间实际气象背景和水热条件共同驱动的深度依赖的热响应过程，因此仍不足以作为多年尺度气候变化趋势的直接量化证据。
综上所述，本研究观察到的土壤热响应最好解释为2023-2024年特定气象和水热条件的过程表达，而不是长期气候趋势的直接证据。气温提供了主要的背景控制，而降水量、蒸发量和土壤湿度主要作为这种热框架上的间歇性调节因素。因此，观察到的时间和垂直异质性反映了观测期间大气强迫、地下热记忆和短暂水热扰动的共同影响。
4.3 土壤热水传输分析的含义和局限性
土壤温度变化通过主导热梯度直接控制热传输，并影响由传导、辐射和对流引起的热通量，从而导致热传输的大小和方向发生变化。计算出的温度梯度（图7）和热通量（图8）显示出明显的深度依赖特性，其中浅层土壤表现出强烈的日变化，而深层土壤响应较慢并整合了较长时间尺度的信号（Chen等人，2025年）。此外，浅层土壤的变化表现出明显的日周期，而深层土壤主要响应季节性变化。这些热通量模式与本研究中观察到的更广泛的深度依赖热结构一致。除了直接控制热传输外，温度变化还通过多种机制影响土壤水分传输，例如决定土壤水分的相变、控制土壤水力传导性和影响植被根系水分吸收（Alekseeva等人，2025年；Li等人，2020年；Zheng等人，2021年）。例如，温度变化可以触发非饱和带多孔介质中的相变，如水-蒸汽和冰-水相变。如图3所示，大多数时期土壤含水量保持在较高水平（0.25–0.35 cm³/cm³），而当土壤冻结时，含水量急剧下降到大约0.05 cm³/cm³。液体含量的大幅减少以及孔隙空间中的冰形成会显著阻碍土壤水分流动。同时，这些相变会释放或吸收大量能量，从而进一步修改热传输过程（Zheng等人，2023年）。
需要注意的是，本研究中土壤热通量的计算仍是一个主要限制，因为它是使用Ke等人（2024年）提供的预设热导率值估算的，而不是直接的原位测量值。具体来说，分别采用了1.7 W·m⁻¹·K⁻¹和1.3 W·m⁻¹·K⁻¹的恒定值来表示冻结和解冻的土壤。这些值对于捕捉冻结和未冻结状态之间的总体差异是合理的，敏感性分析表明，主要依赖于深度和时间的模式不会因这些参数的变化而改变。尽管如此，估算的热通量的绝对大小仍然不确定，因为实际的热导率可能随土壤质地、体积密度、液体含水量和冻融状态的变化而变化，表明通过实验获得的准确值将更为可靠（Song等人，2024b）。另一方面，我们的监测站点缺乏连续的积雪覆盖观测数据。积雪覆盖可以通过隔离地面并减少直接的大气-土壤热交换显著影响冬季土壤热状态（Wang等人，2025年）。其缺失可能会影响冬季热动态的解释，特别是在季节性冻结地点，那里的积雪变化通常更大。
这些局限性指出了未来研究的重要方向，包括原位监测积雪覆盖和测量热导率，这将有助于更准确地量化寒冷地区的耦合热水过程。更重要的是，当前的计算代表了一种导热近似，没有明确区分与相变相关的导热传输、潜热效应或与液态水和水蒸气运动相关的热传输。未来的工作应结合特定站点的热性质和积雪覆盖的测量以及耦合的热水数值模拟（例如Hydrus-1D模型），以量化不同冻结地点中传导、相变和对流传输的各自作用。这种基于过程的建模将为解释永久冻土和季节性冻结地点之间的观察对比提供更坚实的基础，并有望提高对黄河源区土壤热状态和永久冻土脆弱性的预测信心。
5. 结论
本研究重点关注青藏高原黄河源区的典型永久冻土和季节性冻结地点。利用原位监测数据，系统分析了不同地点的土壤温度变化及其与环境因素的关系。主要发现如下：
(i) 永久冻土和季节性冻结地点表现出不同的冻融过程。在P1地点观察到明显的两向冻结模式，冻结前沿的累积热通量有68%来自地表向下，32%来自下方向上，而P2地点主要受相对温暖的地表冷却控制。永久冻土和季节性冻结地点之间的比较表明，深层是否存在持续的冷边界对冻结前沿的移动方向、速度和组织方式具有根本性的控制作用。
(ii) 根据温度波动的幅度和变化性，所有地点都识别出三层热结构。在活动层（0–200 cm）内，温度波动、垂直温度梯度和热响应最强，站点间的差异也最为明显，季节性冻结地点的日变化性比永久冻土地点更强。活动层代表了大气强迫最强烈的土壤剖面部分，而深层则表现为逐渐减弱和随时间重新组织的热响应。
(iii) 土壤温度和气温显示出显著的相关性和稳定的正相位关系，其共振能量远强于与降水量、蒸发量或土壤湿度相关的能量。浅层土壤（0–200 cm）主要响应高频大气强迫（4–64天），而深层土壤（500–1000 cm）整合了低频信号（64–128天）。这一现象表明，土壤剖面不是被动传递大气热信号，而是通过深度依赖的热惯性和热扩散选择性地过滤不同时间尺度上的热强迫。
这些结果通过揭示深度调节和频率结构的特点，推进了对青藏高原冻结土壤热动态的理解，并为理解地下热记忆和层特异性热响应机制提供了新的观测证据。此外，它还可以为未来探索变化气候条件下冻结地区土壤热-水文响应的建模工作提供基础。
**作者贡献声明**
Runjie Li：写作——审稿与编辑、监督、方法论、概念化。
Yudong Lu：写作——审稿与编辑、监督、资金获取。
Huanlong Zhao：可视化、方法论、数据管理。
Bihui Wang：可视化、方法论、数据管理。
Shengnan Li：可视化、方法论、数据管理。
Huanhuan Li：写作——审稿与编辑、可视化、数据管理。
Ce Zheng：写作——审稿与编辑、监督、资金获取、概念化。
Jing Wu：写作——初稿、可视化、方法论、数据管理、概念化。
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