降水、地貌格局以及沉积物之间的连通性在对径流和沉积物输送的影响方面存在差异

《Journal of Hydro-environment Research》：Precipitation, landscape pattern and sediment connectivity differ in their effects on runoff and sediment transport

降水、景观格局和泥沙连通性对长江流域四个子流域径流与泥沙输出的影响机制研究。研究发现降水和景观格局（如分形维度FRAC_MN）主导径流变化，解释了70.6%的变异；泥沙连通性（ICmax）和景观格局（SPLIT、SHDI）共同影响泥沙输出，贡献率43.2%。通过结构方程模型揭示景观格局通过径流间接调控泥沙，而泥沙连通性具有直接效应。研究验证了大规模生态工程（如水库建设）对泥沙输出的显著调控作用，为流域治理提供科学依据。

　　### 中国长江流域四个子流域的水文与泥沙变化研究

长江流域是中国最重要的水系之一，不仅承担着丰富的水资源供给，还对区域生态安全和社会经济发展具有深远影响。本研究聚焦于2001年至2022年间，长江流域的四个主要子流域——岷江（MJR）、嘉陵江（JLJR）、乌江（WJR）和汉江（HJR）的径流和泥沙变化，并分析这些变化与降水、景观格局以及泥沙连通性之间的综合关系。研究旨在揭示气候变化和土地利用变化如何影响流域的水文过程，从而为生态恢复和土地利用管理提供科学依据。

#### 降水、景观格局与泥沙连通性对水文过程的影响

降水、景观格局和泥沙连通性是影响流域水文过程的三大关键因素。降水作为土壤侵蚀的主要驱动力，不仅决定了径流的形成，还对泥沙的产生和迁移起着至关重要的作用。景观格局通过影响水土流失路径和地表径流的形成，间接调控径流的总量。泥沙连通性则主要影响泥沙的输送效率，其变化直接决定了泥沙的输出量。研究发现，降水和景观格局共同解释了70.6%的径流变化，而降水、景观格局、泥沙连通性以及径流共同解释了43.2%的泥沙输出变化。其中，景观格局中的平均斑块分形维数（FRAC_MN）对景观格局的影响最大，降水中的侵蚀性对降水因素的贡献最高，泥沙连通性中的最大值（ICmax）则对泥沙连通性的影响最为显著。

这些结果表明，降水和景观格局在控制径流方面具有主导作用，而泥沙连通性则对泥沙输出起着更直接的影响。因此，在流域管理中，应重点关注这些因素的相互作用，以优化水资源配置并减少水土流失。此外，研究还发现，随着景观格局的变化，如斑块的破碎化和复杂度的增加，径流的减少趋势增强，而泥沙连通性的提高则有助于增强泥沙的输送能力。

#### 研究区域与数据来源

研究区域覆盖了长江流域的中上游地区，总面积约为56.5万平方公里。该区域具有丰富的水文数据，包括径流和泥沙输出等，为研究提供了坚实的数据基础。研究使用的数据包括水文数据、数字高程模型（DEM）、土地利用数据和降水数据。为了统一不同数据源的空间尺度，所有数据均被重新采样为WGS_1984_Mercator投影坐标系下的90米×90米分辨率。通过这些数据，研究人员能够全面分析降水、景观格局和泥沙连通性对流域水文过程的影响。

#### 研究方法

研究采用了多种方法，包括泥沙连通性指数、景观格局指数、径流和泥沙模数计算、降水侵蚀性估算以及双质量曲线分析和偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）。其中，泥沙连通性指数（IC）由Borselli等人（2008）提出，用于描述流域尺度上的泥沙输送过程，并评估泥沙从源区到沉积区的连通性。该指数由上坡（D_up）和下坡（D_dn）两个部分组成，分别反映了泥沙的生成和输送潜力。

景观格局指数则通过Fragstats4.2软件计算，包括斑块密度（PD）、边缘密度（ED）、景观形状指数（LSI）、平均斑块分形维数（FRAC_MN）、集聚指数（CONATG）、分裂指数（SPLIT）和香农多样性指数（SHDI）。这些指数能够从多个角度反映景观的结构和配置，为研究提供了丰富的定量信息。

径流模数和泥沙模数作为标准化指标，用于评估不同流域的径流和泥沙输出变化。降水侵蚀性则通过基于月降水的估算模型进行计算，该模型已被证明在研究区域具有良好的适用性和预测精度。双质量曲线方法用于分析水文和气象数据的可靠性与一致性，通过识别曲线的突变点，可以判断人类活动对泥沙输送过程的影响。

#### 研究结果

研究结果表明，2001年至2022年间，四个子流域的径流和泥沙输出均呈现出显著的年际变化。其中，MJR和WJR的径流和泥沙输出在2020年达到峰值，这可能与当年的降水强度增加有关。而JLJR和HJR的泥沙输出则呈现上升趋势，尽管它们的径流变化趋势并不显著。此外，降水、景观格局和泥沙连通性对径流模数和泥沙模数的变化具有重要影响，其中降水和景观格局解释了70.6%的径流模数变化，而降水、景观格局、泥沙连通性和径流共同解释了43.2%的泥沙模数变化。

通过相关性分析，研究人员发现ICmin和ICmax对泥沙模数的影响最为显著，而FRAC_MN、SPLIT和SHDI对径流和泥沙输出也具有重要影响。这些结果表明，在流域管理中，应优先关注高泥沙连通性的区域，并采取工程和植被措施来减少泥沙输出。同时，景观格局的变化，如斑块破碎度和复杂度的增加，有助于增强水土保持功能，减少水土流失。

#### 人类活动对径流和泥沙输出的影响

尽管研究无法获取生态工程项目的具体参数，但通过双质量曲线分析，研究人员发现人类活动对流域的泥沙输送过程具有显著影响。例如，在MJR和JLJR流域，2013年之后，双质量曲线的斜率明显下降，这可能与大型水库的投入使用有关。这些水库的建设减少了泥沙的输送，而施工阶段的扰动则可能暂时增加泥沙输出。此外，在2017年左右，四个子流域均出现了泥沙输出的突增，这与当年的高降水年份以及工程活动的集中建设有关。

研究还发现，人类活动对泥沙输出的影响比对径流的影响更为显著。这表明，在流域管理中，应更加关注泥沙输送过程，并采取有效的措施来控制泥沙的输出。未来的研究需要进一步量化工程活动对泥沙输送的影响，并将其纳入过程性水文模型中，以提高预测能力。

#### 研究的局限性与未来展望

本研究虽然揭示了降水、景观格局和泥沙连通性对流域水文过程的影响，但仍存在一些局限性。例如，景观格局与泥沙连通性的相互作用尚未完全明确，而人类活动因素的量化分析也存在不足。因此，未来的研究应更加关注这些方面的深入探讨，以更全面地理解流域水文过程的调控机制。

此外，本研究的方法论为其他大型流域的水文和泥沙过程分析提供了可借鉴的框架。通过整合景观指标、泥沙连通性和PLS-SEM，研究人员能够更准确地评估水文-泥沙过程，并为流域管理提供科学依据。未来的研究还应探索景观格局与泥沙连通性的协同效应，并将其扩展到多尺度分析，以更好地指导不同地形和土地利用背景下的管理策略。

#### 结论

本研究结果表明，降水和景观格局是控制长江流域四个子流域径流变化的主要因素，共同解释了70.6%的径流变化。而泥沙连通性则对泥沙输出具有更直接的影响。通过分析关键指标，如FRAC_MN、降水侵蚀性和ICmax，研究人员揭示了这些因素在各自类别中的敏感性。这些发现为大型流域的土地利用优化和生态恢复提供了科学依据，强调了植被布局和景观连通性在调控径流和减少泥沙输出中的重要性。

未来的研究应进一步整合人类活动的直接定量数据，以更准确地评估其对水文过程的影响。同时，探索景观格局与泥沙连通性的协同效应，有助于更深入地理解泥沙动态，并为流域管理提供更科学的指导。本研究的方法论也为其他全球主要流域的水文-泥沙过程分析提供了可借鉴的框架，支持在环境变化背景下实现更可持续的流域治理。