根系吸水（Root Water Uptake，RWU）是连接土壤水分循环与植物生理过程的关键环节，是对理解植物水分利用策略、揭示生态系统水循环及支撑农业水资源管理具有的重要意义基础。近年来，基于氢氧稳定同位素的贝叶斯混合模型（Bayesian Mixing Models，BMM）已成为定量解析根系吸水来源的重要工具。然而，由于由于同位素示踪信息有限、潜在水源数量众多，以及模型结构和与先验设定存在差异等因素影响，不同研究往往即便针对对同一数据集，也常得出得到截然不同的根系吸水结果，。目前，该方法的适用条件与不确定性来源其适用条件和不确定性来源仍缺乏系统认识，制约了其在生态水文研究中的推广应用。

针对上述瓶颈这一问题，中国科学院东北地理与农业生态研究所黑土保护与利用团队开展了系统研究，全面系统梳理了氢氧稳定同位素贝叶斯混合模型在根系吸水研究中的应用现状与发展趋势。研究通过文献计量分析、理论推导与案例比较相结合的方法，系统评估了当前主流贝叶斯混合模型在根系吸水定量中的优势与局限，并总结深入剖析了影响结果可靠性的关键因素。

研究结果表明，根系吸水反演本质上属于典型的欠定问题，即潜在土壤水源数量远多于可利用的同位素示踪信息。研究进一步发现，当前广泛采用的Dirichlet“非信息先验”并非真正意义上的无信息先验，其约束强度会随水源数量增加而显著增强，从而影响后验根系吸水结果。与此同时，水源分组方式和误差结构设定也是影响结果的重要来源，不同模型配置可能导致同一同位素数据产生显著不同的根系吸水剖面。

基于上述分析，研究提出未来根系吸水同位素反演应逐步突破传统离散土层划分的固有框架，向物理约束更强、垂向连续的新型推断体系发展演进，并强调在模型应用过程中应充分考虑参数可辨识性、先验信息合理性及误差传播机制等关键问题。该研究不仅为稳定同位素技术在生态水文和农业水文学领域中的规范应用提供了理论依据，也为下一代根系吸水定量模型的研发指明了发展指明了方向。

图1. 稳定同位素根系吸水研究方法发展历程及贝叶斯混合模型应用现状。文献统计结果显示，贝叶斯混合模型已成为当前最广泛应用的根系吸水定量工具。

图2. MixSIAR模型界面及其在根系吸水研究中的应用特征统计。（a）MixSIAR图形用户界面及主要输入模块；（b）不同研究中采用的水源分组策略；（c）潜在水源数量的统计分布；（d）先验信息的设置情况；（e）误差结构的使用情况。

该研究以“The Use of Bayesian Mixing Models for Root Water Uptake: A Critical Review”为题发表于国际主流期刊《Wiley Interdisciplinary Reviews: Water》。黑土保护与利用学科组特别研究助理富涵为第一作者，邹文秀研究员为通讯作者。司炳成特聘研究员、鲁东大学任瑞琪副教授和李会杰副教授、加拿大萨斯喀彻温大学（University of Saskatchewan）的Jeffrey McDonnell教授、以及来自西班牙IRTA的Adrià Barbeta研究员参与了研究。该研究得到国家自然科学基金、黑龙江省杰出青年科学基金等项目支持。

论文信息如下：

Fu, H., Ren, R., Li, H., McDonnell, J., Barbeta, A., Zou, W., Si, B. The Use of Bayesian Mixing Models for Root Water Uptake: A Critical Review. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water, 2026, 13:e70069. https://doi.org/10.1002/wat2.70069.