解码流量 - 生态关系：机器学习框架助力河流生态精准预测

为解决气候变化和人类活动影响下，对流量 - 生态关系理解不足的问题，研究人员开展 “解码流量 - 生态关系：机器学习框架助力河流生态精准预测” 研究。结果发现流量受气候变量影响，构建的模型能有效预测。这为生态流量管理提供依据，助力流域生态保护。

　　河流，作为地球生态系统的重要 “生命线”，对人类文明和生态健康至关重要。河流的流动模式，也就是流量 regime，影响着水资源的分配、养分的运输以及生物栖息地的多样性。然而，在气候变化和人类活动的双重 “攻击” 下，河流的流量 regime 发生了巨大变化。比如，大坝的修建改变了河流的自然季节性，城市化进程影响了河流的水流规律，这些变化给河岸生态系统带来了前所未有的挑战。

河岸植被作为河岸生态系统的关键部分，对河流流量的变化极为敏感。它不仅参与水和碳循环，还影响着局部气候。但目前，人们对流量 regime 的变化如何影响植被的生长、分布和生产力了解并不深入。传统的研究方法，像简单的统计相关性分析，无法捕捉流量和植被之间复杂的非线性关系。在这种背景下，开展深入研究，揭示流量 - 生态关系，就显得尤为迫切。

为了解开这些谜团，来自国内的研究人员开展了一项重要研究。研究聚焦于中国汉江流域，这里是南水北调中线工程的水源地，受人类活动和气候变化影响显著。研究人员综合运用多种方法，构建了一个结合季节性分析和机器学习的混合归因框架，以探究流量 - 生态耦合关系。该研究成果发表在《Ecological Indicators》上，为生态流量管理提供了重要依据。

研究人员采用的关键技术方法主要有：一是利用连续小波变换（CWT）分析流量的时间变化模式，用 Pettitt 检验检测流量 regime 的变化点；二是通过建立长短期记忆网络（LSTM）与 Transformer 编码器层相结合的模型（LSTM - Transformer），并结合结构方程建模和统计分析，建立流量 - 生态关系模型；三是运用粒子群优化（PSO）和 NSGA - III 算法优化模型的超参数，提高模型的预测能力。研究数据来自 ERA5 - Land 全球再分析数据集、水文监测站以及植被 NDVI 产品等。

研究结果如下：

1. 流量季节性分布特征：研究发现汉江流域的流量在月和季节尺度上特征不显著，但在年尺度上受极端降雨事件影响明显。通过小波分析，发现流量没有一致的季节性循环，且在 1982 - 1984 年、2006 年、2010 年和 2023 年等时段出现明显波动。Pettitt 检验表明，部分站点在 1990 - 1991 年出现流量 regime 的显著变化，高流量事件在变化后减少，而低流量受影响较小。此外，年低流量多发生在晚春（五月左右），时间变化较大；年高流量通常发生在八月初至中旬，一致性较强。
2. 流量季节性分布的归因分析：通过分析，研究人员确定降水、潜在蒸散（PET）和温度是影响流量的主要气候因素。低流量主要与降水少、温度低和 PET 高的时期相关；高流量则与降水多、温度高和 PET 低有关。利用这些因素构建的机器学习模型，PSO - LSTM - Transformer 模型在模拟流量时表现出色，验证了这些因素的重要性。同时，研究还发现水利工程对流量季节性时间的影响较小，低流量的时间变化主要受气候因素控制。
3. 流量 - 生态响应关系建模：研究人员以河岸归一化植被指数（NDVI）作为生态指标，通过相关性分析、结构方程模型和机器学习模型，建立了流量 - 生态关系。结果表明，NDVI 与降水、流量之间存在显著的正相关关系。在多种结构方程模型中，多项式模型和交互模型模拟效果较好。将这些模型嵌入 LSTM - Transformer 模型后，中等诱导模型（基于交互相关性）在预测 NDVI 时表现最优，其 R²达到 0.8，且具有较低的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。
4. 气候变化情景下的 NDVI 动态：研究人员利用 PSO - LSTM - Transformer 模型预测了 2025 - 2035 年在 SSP2 - 4.5 和 SSP5 - 8.5 气候情景下的流量，并结合中等诱导学习模型预测了 NDVI。结果显示，在 SSP2 - 4.5 情景下，NDVI 分布更广泛，平均值更高，植被生长条件更有利，生态系统生产力增强；而在 SSP5 - 8.5 情景下，NDVI 分布较窄，平均值较低，植被状态趋于同质化，可能是由于环境压力增加，如热应激和水资源限制。此外，温度和 PET 是导致 NDVI 变化的主要因素。

研究结论和讨论部分指出，该研究成功揭示了汉江流域流量 - 生态关系，明确了气候变量对流量和植被的重要影响。构建的机器学习框架能够有效预测流量和 NDVI 动态，为生态流量管理提供了科学依据。在未来气候变化背景下，研究结果有助于制定针对性的生态保护策略，如在高排放情景下优先进行水资源保护，在中等排放情景下维持植被的生长优势。不过，研究也存在一些局限性，如机器学习模型对极端洪水峰值的低估，以及仅关注河岸 NDVI 而未考虑其他生态指标等。未来的研究可以进一步改进模型，纳入更多生态指标，更精确地量化气候变化和人类活动对河流生态系统的影响。总之，这项研究为理解河流生态系统响应气候变化提供了重要参考，对流域生态保护和可持续发展意义重大。