基于逐步追踪方法的水文图分离技术，用于量化青藏高原上一个大型冰川流域中多种径流来源的贡献

《Journal of Hydrology》：Stepwise tracer-based hydrograph separation to quantify contributions of multiple sources of streamflow in a large glacierized catchment over the Tibetan Plateau

冰川化流域地表径流、浅层与深层地下水对流量贡献的动态分 periods研究，改进EMMA方法纳入地下水运移过程，通过高分辨率同位素与地球化学示踪数据解析2019-2020年杨巴金流域各季节补给源比例，揭示深层地下水占比11.1%-14.4%，浅层地下水贡献达48.6%-49.4%，传统EMMA未考虑地下水运移导致深层地下水与冰川融水估算偏高，验证了耦合地下水模型的必要性。

　　这篇研究探讨了青藏高原（Tibetan Plateau, TP）上一个冰川化流域——阳巴井（Yangbajing, YBJ）流域的径流成分及其主要补给源的时空变化。研究通过整合每日水文气象、同位素和地球化学特征，提出了一种分步方法，用于识别和估算流域中不同时间段的径流来源，并评估地下水流动对径流成分划分和补给源连接的影响。该方法在传统端元混合分析（End Member Mixing Analysis, EMMA）的基础上进行了改进，特别考虑了地下水的路径及其较长的滞留时间，从而更准确地反映地下水对径流的贡献以及与其他补给源之间的关系。

研究结果表明，YBJ流域的年径流过程可以分为四个或五个阶段，每个阶段的径流成分和补给源存在显著差异。在干旱期，稳定的径流主要由浅层和深层地下水维持。而在温暖湿润的时期，径流的急剧上升和维持主要归因于新水（如融雪水、冰川融水和雨水）贡献的逐渐增加。随着降水减少，径流进入退缩期，其下降主要由于浅层地下水的枯竭。通过结合地下水路径的校准EMMA模型，研究得出了两个年份中径流成分的相对贡献比例：地表径流占37%至39.6%，浅层地下水占48.6%至49.4%，深层地下水占11.1%至14.4%。相比之下，传统的EMMA方法未考虑地下水路径，通常将更多的贡献归于深层地下水和冰川融水，而对浅层地下水和雨水的贡献估计较低。

研究强调了在高分辨率示踪数据的基础上，采用适当的模型结构能够有效解析径流成分，并识别冰川环境中的主要补给源动态。这种方法对于理解气候变化背景下青藏高原的水文变化具有重要意义。特别是随着冰川和冻土的退缩，补给源的时间和量级发生变化，因此准确评估其对径流的贡献对于预测未来水资源的可用性和季节性至关重要。这不仅有助于水资源的管理，还对确保青藏高原及其周边地区的长期水资源安全具有重要价值。此外，这些估算还为在预期气候情景下淡水供应的潜在风险提供了有价值的见解，从而为该地区的可持续水资源管理实践提供指导。

青藏高原是世界上最高、面积最广的山地高原，其广阔的面积和显著的海拔变化形成了不同的气候条件和地貌特征。近年来，气候变暖的加快导致了冰川和冻土的显著退缩，进而改变了高原上的景观。这些冰川变化对高原水文系统产生了根本性影响，包括地下水补给源的变化（如融雪水、冰川融水和雨水）以及径流成分的重组（如地表径流、地下径流和地下水径流）。这些水文变化最终将重新定义下游流域的淡水资源可用性及其季节性，影响数亿人口的生活。因此，识别不同补给源并估算其对径流的贡献，对于理解高原水文动态具有关键意义。

在冰川化流域中，径流成分的分离变得更加复杂，因为融雪水、冰川融水和雨水等多种补给源在融雪季节对径流的贡献存在高度变异性。为了应对这一挑战，研究提出了分步的混合模型方法，以根据观测数据限制端元数量，从而更精确地分离径流成分。这种分步方法在冰川化流域中尤为有效，因为径流及其补给源在季节和海拔上表现出明显的差异。例如，在冬季，降水主要以雪的形式出现，且发生在较高海拔地区；而在温暖季节，降水则主要集中在低海拔地区，以雨水的形式出现。春季随着气温升高，积雪开始融化，逐渐补给河流网络并增加径流。夏季季风期间，频繁的降雨和高温使雨水和冰川融水成为径流的主要补给源，而浅层地下水则在降雨后迅速形成横向地下径流（interflow），这种径流在季风结束后仍然持续，成为径流的主要贡献源之一。

研究指出，为了实现端元的分步分离，需要高分辨率的水文气象观测数据以及同位素和水化学分析数据。如果将地下水视为一个独立的端元，地下水储量将起到调节流域内补给与径流响应的作用。然而，大多数传统的EMMA方法忽略了地下水储量对径流响应延迟的影响。因此，本研究提出了一种新的分步方法，结合EMMA与地下水路径，以更全面地解析径流成分和补给源。该方法的参数通过蒙特卡洛分析进行优化，以最佳匹配YBJ流域的高分辨率同位素动态。

研究还探讨了同位素和水化学信号在径流成分划分和补给源识别中的作用。在YBJ这样的冰川化流域中，存在三种主要的径流成分，这些成分由融雪水、冰川融水和雨水等四种或五种主要补给源的不同组合形成。同位素和水化学示踪剂有助于识别这些径流成分及其对应的补给源。然而，尽管可以使用更多的示踪剂来识别多个补给源和/或径流成分，这可能会导致结果的不确定性，因为某些化学离子并非独立或保守。因此，选择合适的示踪剂组合对于准确解析径流成分和补给源至关重要。

此外，研究还提到，传统的EMMA方法在非冰川化流域中通常可以识别2至3个端元，适用于识别补给源和分离径流成分。但在冰川化流域中，由于存在多种补给源和径流成分的组合，传统方法的适用性受到限制。一些研究尝试通过增加化学信号来量化不同补给源对径流成分的贡献，但结果往往受到所选化学示踪剂和测量误差的影响。因此，为了提高解析的准确性，需要更精细的模型结构和高分辨率的数据支持。

在冰川化流域中，由于地下水补给路径的复杂性，地下水的贡献往往难以准确评估。一些研究在计算比例贡献时忽略了地下水的影响，而另一些研究则将地下水分为浅层和深层两个成分，因为它们对降水和水化学的响应存在显著差异。浅层地下水通常对降雨和融雪水的响应较快，而深层地下水则具有较长的滞留时间，对径流的贡献更为稳定。因此，考虑地下水路径的EMMA方法能够更全面地反映地下水对径流的贡献，以及与其他补给源之间的关系。

研究的结论指出，融雪和冰川融水以及降雨是冰川化流域中径流的重要来源，其相对贡献在不同季节存在显著变化。通过将EMMA与地下水路径相结合，研究提出了一种新的分步方法，能够更准确地解析径流成分和补给源。该方法的参数优化基于蒙特卡洛分析，以最佳匹配YBJ流域的高分辨率同位素动态。研究结果表明，这种新的方法在解析径流成分和补给源方面具有更高的准确性和可靠性，有助于更好地理解冰川环境中的水文动态。

同时，研究还指出，在高海拔流域中，直接观测和采样的难度较大。由于难以进入积雪和冰川覆盖的高海拔地区，并且在区分冰川融水和积雪融水方面存在困难，一些早期研究仅将冰川末端或高山边缘的融水作为单一的补给源。这种做法可能导致对径流来源的误判，影响对水文变化的准确理解。此外，由于缺乏必要的基础设施（如地下水井），在高海拔地区对地下水的采样和量化也面临挑战。因此，需要发展更有效的示踪技术和模型结构，以克服这些困难，提高对径流成分和补给源的识别能力。

在冰川化流域中，地下水的贡献不仅取决于其自身的补给源，还受到补给路径和滞留时间的影响。因此，在进行比例贡献计算时，必须充分考虑地下水的路径及其滞留时间。研究指出，传统的EMMA方法在忽略地下水路径的情况下，可能低估浅层地下水的贡献，而高估深层地下水和冰川融水的贡献。这种偏差可能导致对流域水文变化的误解，进而影响水资源管理的决策。

综上所述，本研究通过结合高分辨率示踪数据和适当的模型结构，提出了一种新的分步方法，用于识别和估算冰川化流域中不同时间段的径流成分及其主要补给源。这种方法不仅提高了对径流来源的解析能力，还为理解冰川环境下的水文动态提供了新的视角。研究结果表明，地下水的路径和滞留时间对径流成分的划分和补给源的识别具有重要影响，因此在进行水文分析时，必须充分考虑这些因素。这种新的方法为未来水资源管理提供了科学依据，有助于应对气候变化带来的挑战，确保青藏高原及其周边地区的水资源安全。