TRISH：基于树轮水文集成系统的网络化重建工具及其在全球水循环研究中的应用

为解决长期水文变量重建的难题，研究人员开发了TRISH（Tree-Ring Integrated System for Hydrology）网络工具，整合全球水平衡模型（WBM）、树轮代理数据与R重建软件，实现了流域尺度水变量（如径流、蒸散发）的高分辨率重建。该工具支持用户自定义数据集与统计方法，为气候变化下的水文反馈机制研究提供了开放科学资源，成果发表于《Environmental Modelling》。

　　

随着全球变暖加剧，水循环正经历显著变化：蒸发速率上升导致大气能量与湿度增加，引发降水强度与区域水文异常。然而，长期水文观测数据的缺乏严重制约了对水循环动态的理解。传统卫星与地面监测网络仅覆盖短时间尺度，而树轮代用指标因其年分辨率高、时间跨度长（可达千年），成为重建历史水文变量的关键载体。但现有树轮重建工具存在操作复杂、数据整合不足等问题，亟需开发一体化平台。

为此，美国新罕布什尔大学与亚利桑那大学的研究团队联合开发了TRISH（Tree-Ring Integrated System for Hydrology），这一网络工具通过融合全球水平衡模型（WBM）、树轮数据与统计重建算法，实现了交互式水文变量重建。研究发表于《Environmental Modelling》，展示了其在西伯利亚卡童河流域径流重建中的成功应用。

关键技术方法

1. 水平衡模型（WBM）：集成冰川模块（PyGEM）与永久冻土模型（GIPL），以0.5°网格模拟径流、蒸散发等变量，支持CRU、ERA5 Land等多源气候驱动数据。
2. 两阶段统计重建：先通过单站点重建（SSR）筛选树轮信号，再采用多元线性回归（MLR）或类比法（Analog）生成多站点重建（MSR）。
3. 网络化交互系统：基于EarthAtlas地图包与R语言脚本（ReconAnalog.R），用户可自定义流域边界、树轮网络及统计参数。

研究结果

1. 工具架构
TRISH由三大模块构成：WBM提供预测变量（如径流），ReconAnalog.R执行统计重建，EarthAtlas实现空间交互。用户可通过点击地图生成任意多边形内的水文时间序列。

2. 统计模型创新

• SSR筛选：拒绝p>0.05、交叉验证无效（RE<0）或非因果（仅含负滞后）的模型，确保单站点信号稳健。
• MSR优化：提供PCA降维、滞后效应分析（±2年）及残差趋势检测（Mann-Kendall检验），避免过拟合。

3. 应用案例
以西伯利亚卡童河（58,000 km²）为例，选用102个叶尼塞ITRDB树轮站点，重建1938-1992年水年径流（CRU驱动）。结果显示：

• 校准R²=0.72，交叉验证RE=0.65，验证模型可靠性；
• 1788-2011年重建序列揭示19世纪初径流峰值与2000年后持续低值期；
• 残差存在未解释趋势（p>0.05），提示潜在温度或取水干扰。

结论与意义
TRISH首次将树轮重建全流程（数据筛选、建模、验证）整合至网络平台，其优势在于：

1. 开放科学：支持用户上传私有数据集，共享公共树轮网络（如ITRDB）；
2. 方法透明：提供四种重建方法的详细文档（如TrishOutputDescribeMLR1-PCA.pdf）；
3. 跨学科价值：为“无测站流域”水文重建提供解决方案，助力水资源管理适应气候变化。

未来将扩展WBM变量（如雪水当量）并允许用户上传预测变量，进一步提升工具灵活性。这一成果标志着树轮水文研究从传统单点分析向智能化、协作化迈出关键一步。