受社会经济发展、人口增长、气候变化及水资源空间分布不均等因素影响，全球超过30亿人口面临水资源短缺问题。已有研究预计，在未来气候持续增暖情景下，全球水资源紧缺形势将更加严峻。然而，当前依赖于地球系统模式预测全球或区域水资源（包括径流变化）仍然存在非常大的不确定性，不同地球系统模式对同一地区的径流变化预测往往不一致，甚至出现相反的预测结果。尽管目前的地球系统模式是基于物理过程的最新认识开发而来的，但是模型中存在的地表-地下水循环过程认识不足、参数化不准确、未考虑流域尺度变换等多种因素仍显著影响全球或区域径流变化预测的可信度。 

　　针对上述问题，本研究利用全球9505个未受强人类活动扰动流域的径流观测数据建立了基于径流弹性系数法预测径流变化的新框架。该预报框架以观测的降水、潜在蒸散发以及流域水储量变化作为驱动，可解释全球75%流域中超过80%的年径流变化（图1）。在此基础上，研究人员分别用两种机器学习方法将基于观测数据驱动的径流弹性系数扩展到覆盖全球的90多万个流域上，有效避免了地球系统模式对地表径流数据同化能力不足、且模拟结果空间非均一性刻画能力弱等问题，从而构建了基于观测数据驱动的径流弹性系数法预测径流变化新框架。利用该框架，研究人员重新估算了未来中高排放情景下（SSP2-4.5和SSP5-8.5）全球径流的变化量及其空间分布，并和基于地球系统模式集合预测估算的全球径流变化进行比较。发现未来30年地球系统模型明显高估全球径流的增加量（图2），在北半球中高纬、南半球干旱半干旱等大部分地区的径流将比模型结果下降更快，而在中国南方、日本等地区的径流将出现增加。在模型预测径流显著下降的亚马逊雨林和径流显著增加的刚果盆地雨林，基于观测驱动的径流弹性系数法预测结果都在变化幅度上减缓（图3）。归因分析发现地球系统模型估算未来降水增加导致的径流增幅更大，蒸散发增加的幅度更小，即蒸散发对辐射和水汽传输以及植被的变绿的响应敏感性低，因此整体上高估全球径流的增加。本研究揭示了未来整体水资源条件比地球系统模型预估的差，局部径流量很可能会进一步恶化。 

　　研究成果发表在NatureWater上，中科院地理资源所张永强研究员为第一作者兼共同通讯作者，来自维也纳工业大学的Günter Bl？schl教授为共同通讯作者。其他合作研究人员来自包括澳大利亚联邦科工组织、美国太平洋西北国家实验室、沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学以及国内多个高校等。本研究获得国家重点研发计划、中科院“率先行动”高层次学术帅才计划，第二次青藏高原综合科学考察研究项目以及国家自然科学基金等资助。 

　　论文信息：Zhang Yongqiang*, Zheng Hongxing, Zhang Xuanze, Leung L. Ruby, Liu Changming, Zheng Chunmiao, Guo Yuhan, Chiew Francis H. S., David Post, Kong Dongdong, Hylke E. Beck, Li Congcong, Günter Bl？schl*. Future global streamflow declines are probably more severe than previously estimated. Nature Water, 2023, doi:10.1038/s44221-023-00030-7. 

　　论文源：https://www.nature.com/articles/s44221-023-00030-7