伊洛河流域关键生态区水源涵养服务时空特征与水量快速响应框架研究

为解决黄河流域生态保护与水资源管理的关键问题，研究人员基于SWAT模型和智能优化算法，构建了伊洛河流域水源涵养服务的时空格局分析框架。研究揭示了年均水源涵养量为330.03 mm（NSE=0.77），发现降水（相关性0.79）和潜在蒸散发是主要驱动因子，并提出融合GRU和北方鹰优化算法（NGO）的快速响应框架（预测R2>0.90），为区域生态规划提供科学依据。

　　

在全球气候变化加剧和水资源短缺的背景下，黄河流域作为中国重要的生态屏障，其支流伊洛河流域的水源涵养功能直接关系到区域水安全与生态可持续发展。然而，传统水文模型如SWAT（Soil and Water Assessment Tool）存在数据准备复杂、计算成本高的问题，且对气候与土地利用变化的动态响应机制尚不明确。如何快速评估流域水源涵养能力并预测不同情景下的水量变化，成为当前生态水文研究的核心挑战。

针对这一问题，国内研究团队在《Journal of Hydrology: Regional Studies》发表了一项创新性研究。该团队整合了多源数据与智能算法，首次构建了融合过程模型与机器学习的快速响应框架。研究基于2013-2023年的水文气象数据，利用SWAT模型量化了伊洛河流域84个子流域的水源涵养量，并通过GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络与北方鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）实现了水量预测的高效建模。

关键技术方法
研究采用ALOS 12.5 m DEM、CNLUCC土地利用数据和HWSD土壤数据库构建SWAT基础模型，通过SUFI-2算法进行参数率定（NSE>0.5，R²>0.6）。利用GRU模型学习子流域参数与水量关系，结合NGO算法优化超参数（种群数8，迭代100次），最终建立预测框架。模型验证采用MAE、MAPE和NSE等指标，训练集NSE达0.97。

研究结果

3.1 过程模型性能
模型率定期NSE为0.75-0.79，验证期PBIAS<6.5%，成功模拟了流域月径流变化趋势，其中西霞院站拟合度最高。

3.2 水文要素时序变化
2019-2023年流域年均降水量848.87 mm，水源涵养量330.03 mm，7-10月占比最高（2021年9月达156.89 mm）。上游森林山区涵养能力显著高于下游城市区域。

3.3 水源涵养空间分异
西部水源涵养量较东部高45%，沿黄裸露区因水力侵蚀形成线性低值带。森林地类对涵养量的正向贡献最强（r=0.79），而城市用地呈显著负相关。

3.4 快速响应框架构建
NGO-GRU框架在测试集表现优异（MAPE=1.24%），Pearson相关系数达0.91。情景预测显示，降水增加50%可使水量提升32%，而林地面积扩大对上游水量增益优于降雨变化。

讨论与意义
研究首次揭示了潜在蒸散发（PET）是水源涵养的下限控制因子，而降水决定其上限。提出的快速响应框架将传统水文模型的运算效率提升80%，为黄河流域生态修复工程提供了两方面的科学支撑：一是明确了森林覆盖对水源涵养的关键作用，建议优先保护上游山地林区；二是通过智能算法实现了水量变化的实时预测，支持极端气候事件下的应急决策。该成果的创新性在于将SWAT的物理机制与GRU的数据驱动优势结合，为流域尺度生态服务评估提供了可推广的方法范式。未来研究可进一步拓展该框架在干旱区的适用性，并耦合社会经济因子优化水资源配置策略。