综述：城市绿色基础设施对生态系统服务的影响：系统性回顾

这篇综述创新性地提出四阶段框架量化全球基流(BFI)时空格局，通过集成机器学习(ML)填补径流数据缺口(NSE=0.63/KGE=0.60)，揭示45.73%流域基流显著下降(p<0.05)，建立基于Tennant-BFI的生态流量阈值体系，为干旱区水资源管理提供新范式。

　　

全球基流动态与生态健康评估新框架

面对气候变化与人类活动的双重压力，河流自然水文情势正经历显著改变。最新研究构建的四阶段技术框架，通过集成机器学习与水文模型，首次实现全球尺度基流动态的精准量化与生态健康评估。

数据缺口填补的革命性突破

传统三次样条插值法对缺失径流数据的填补精度仅达R²=0.14，而本研究创新的集成机器学习模型——结合反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和支持向量回归(SVR)——将精度提升至R²=0.825。这种多模型融合策略特别适用于非洲、澳大利亚等数据稀缺区域，为后续基流分离奠定数据基础。

基流分离的全球验证

采用Lyne-Hollick单参数数字滤波法(a=0.925)进行基流分离，全球平均NSE和KGE分别达到0.63和0.60。值得注意的是，澳大利亚和西北欧流域表现最优(NSE>0.8)，而雪气候干燥夏季(Ds)区域精度相对较低，这可能与特殊的水源补给机制有关。

时空格局的颠覆性发现

基流指数(BFI)分析揭示：全球日平均BFI在旱季(0.73)显著高于雨季(0.55)，极地气候区(ET/EF)表现最稳定。趋势分析显示45.73%流域呈现显著下降趋势(p<0.05)，其中干旱区(Bw)和暖温带(Cs)下降最剧，而极地区域则呈现上升态势。基流模数(M_d)空间分析发现，南美中部和欧洲地区呈现强补给特征(>120 L/s/km²)。

生态流量评估体系创新

将传统Tennant方法与BFI动态结合，创建季节性生态流量阈值：雨季要求基流≥60%·Q_m^wet·BFI_m^wet，旱季≥40%·Q_n^dry·BFI_n^dry。评估显示88.87%流域生态状况良好，但非洲干旱区36.6%站点旱季达"极差"等级，凸显水资源管理挑战。

气候分区的差异化响应

热带雨林气候(Af)展现惊人稳定性(93%站点全年"极好")，而荒漠气候(Bw)27.5%站点全年处于"极差/差"状态。特别值得注意的是季风气候(Am)区，其旱季"极好"站点比例从雨季的72.3%骤降至12.8%，揭示季风区生态系统的季节性脆弱性。

管理启示与未来方向

研究提出的动态阈值体系克服了传统静态方法的局限，特别适用于地下水-地表水交互强烈的流域。未来研究需整合生物响应数据，并开发社会-生态耦合框架，以应对气候驱动下的基流衰减挑战。这些发现为制定区域特异性水资源政策提供了科学依据，特别是在气候变化加剧的背景下。