利用流域形态测量变量的空间模式分析对子流域进行管理性流域划分

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Management watershed identification of sub-watersheds using spatial pattern analysis of watershed morphometric variables

水环境脆弱性评估基于Nakdong河流域195个子流域的形态学参数分析，通过GIS和PCA提取8个关键变量（Dd、Fs、Di等），结合局部莫兰指数和Geary系数的空间自相关分析，识别出高Dd、Fs区域易发集中径流和侵蚀，低Ifr、短Lof区域存在污染风险，并提出了针对性管理策略。

　　在韩国东南部的 Nakdong 河流域，科学家们对195个子流域进行了全面的水环境脆弱性分析。Nakdong 河是该国第二大流域，其地理和水文特征多样化，为形态学和空间分析提供了理想的场景。研究中采用了一套16个形态学参数，包括面积、长度、相对高程差等，这些参数能够有效反映流域的形态特征，从而帮助评估水文响应和环境脆弱性。通过地理信息系统（GIS）技术，研究人员从数字高程模型（DEM）中提取了这些形态学变量，并结合主成分分析（PCA）和局部空间自相关分析（LISA）来识别关键变量和空间模式。

PCA 方法用于减少变量的复杂性，提取出具有显著影响的主成分。研究中选取了8个主要变量：排水密度（Dd）、排水强度（Di）、流频（Fs）、入渗数（If）、坡面流长度（Lof）、圆形率（Rc）、相对高程差（Rr）和紧凑度常数（Cc）。这些变量通过 PCA 分析，揭示了流域形态和水文响应之间的潜在联系。同时，利用 Local Moran’s I 和 Local Geary’s C 进行空间自相关分析，以识别局部区域的相似性和差异性。这些方法能够更全面地分析流域的空间结构，揭示不同区域的水文敏感性和环境脆弱性。

研究发现，高排水密度和流频的流域表现出密集的河流网络，容易产生快速径流。而高入渗数、排水强度和相对高程差的区域则显示出较强的水文反应性和侵蚀潜力。长坡面流长度的区域更有可能保留污染物，而圆形率和紧凑度常数则反映了流域的圆形特征，与径流集中和洪水风险相关。空间聚类分析显示，这些变量在 Nakdong 河的上中游区域形成了明显的聚集区域，显示出对环境压力特别敏感的区域。Local Geary’s C 分析则揭示了东北部和中部子流域之间存在形态学上的相似性，而其他区域则表现出不同的水文特征，可能与人类活动或自然地形变化有关。

这些研究结果对于制定针对性的流域管理策略具有重要意义。高风险区域需要采取土壤保持措施、植被恢复和污染物控制等策略，以减少洪水和侵蚀的影响。低风险区域则应注重排水系统的维护和渗透性地表的扩展，以改善水文条件。通过结合 PCA 和 LISA 方法，研究提供了一种高效且可靠的框架，用于识别水环境脆弱性，并指导精准的流域管理。然而，研究也指出，形态学变量仅能反映地形特征，无法完全取代其他影响因素，如土地利用、降水和水质等。因此，未来的研究应结合多种因素，以更全面地理解水文行为并制定更有效的管理策略。