煤矿关闭是否触发河流低流量危机？基于条件加权回归（CWR）加权集合机器学习的波兰上维斯瓦河流域（Upper Vistula Basin）日流量预估至2049年

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Will mine closures trigger low-flow crises in river systems? Insights from a machine learning approach for the Upper Vistula Basin, Poland

　　

煤矿关闭是否会在河流系统中触发低流量危机？来自波兰上维斯瓦河流域（Upper Vistula Basin）机器学习方法的洞见。研究人员为17座西里西亚（Silesian）煤矿汇编了煤矿排水量与关闭日期；采用CHASE-PL与SWAT（Soil and Water Assessment Tool，土壤与水评估工具）框架生成流量预估；采用机器学习（machine learning, ML）方法生成加权集合径流预估（weighted ensemble streamflow projection）；采用加权代表性浓度路径（RCP）4.5/8.5情景预测至2049年的日流量；气候变化与煤矿关闭计划的影响对低流量时期具有关键作用。

研究背景与问题：煤矿关闭是化石燃料长期开采地区地下与地表水环境中最深刻且最难预测的转变之一。全球范围内，矿山排水已成为流域水文的一部分，常在干旱期维持河流流量；其停止可能引起地下水位与河流流量的快速、非线性调整，并与低流量增多、季节性改变及水质风险相伴。现有证据多呈碎片化、强场地依赖，综合评估仍少，尤其当多重因素交互时预测不确定。波兰上西里西亚煤盆地（Upper Silesian Coal Basin, USCB）位于上维斯瓦河流域，是欧洲高度工业化且水文改造显著的区域，正实施煤矿关闭计划，计划在2049年前分阶段关闭上维斯瓦河流域剩余矿山，并与气候变化叠加，使自然与人为因素难以区分。传统原位监测能描述已发生过程，但难以预测未来系统响应，因此需要流域尺度水文模型与情景模拟。研究人员据此评估计划关闭顺序对Przemsza与Vistula河（USCB）的影响，聚焦P、V1、V2、V3四个断面，旨在确定至2049年逐步关闭如何改变流态及其与气候变化的交互，并构建结合流域模型、气候预估与机器学习集合加权的一体化评估框架。该研究的意义在于将矿山排水退出与气候驱动水文预估显式联系，在流域尺度识别河流网络响应的时空变异，并给出最可能的集成流量响应。

关键技术方法：研究以17座Silesian/USCB硬煤矿（含活动与不活动矿）为对象，关闭年份取自Coal Mine Closure Plan（基于2021年Social Agreement，至2049年），2018—2022年平均矿排水取自State Water Holding–Polish Waters水法许可；P、V1、V2、V3断面1971—2022日流量来自IMGW-PIB（Institute of Meteorology and Water Management - National Research Institute）。采用CHASE-PL的CPLCP-GDPT5 5 km格网日降水/温度驱动SWAT，对9个偏差校正EURO-CORDEX气候模式在RCP4.5和RCP8.5下生成日流量；以CWR（Conditional Weighted Regression，条件加权回归）将9模式加权为WES（weighted ensemble streamflow scenario，加权集合径流情景），并扣除各矿关闭后排水构建WM（无矿山排水）情景，预测至2049/2050年。

研究结果：
研究区历史与未来流量：通过1971—2022年四断面实测日流量统计与WES RCP4.5/RCP8.5月尺度、百分位及径流系数比较，得出历史流量在P与V1中位数相近，V2、V3渐增；历史季节格局为冬末至早春高、夏末至早秋低。未来WES下P月中位数最低与最高值移至11月和3月，径流系数由较均匀年内分布转向春峰秋谷；各月q₁₀–q₉₀范围较历史缩小，年际变率降低。P历史q₁₀–q₉₀平均差约12 m³/s，RCP4.5下约8 m³/s；V1历史约34 m³/s，两种WES约17 m³/s，V2、V3趋势类似。

矿山关闭对河流流量的影响：通过WES与WM情景比较、年/月统计、小提琴图、MAD（Median Absolute Deviation，中位绝对偏差）、Cliff’s delta（δ）及RR（Risk Ratio，风险比；事件定义为低于历史q₁₀）评估，得出年尺度上WM相对WES使中位数与q₁₀下降，P最明显（q₁₀约?4.1%、中位数约?1.7%），V1—V3较小；P低于历史q₁₀的低流量概率约为两倍并在关闭情景下进一步增大，V1—V3的RR不超过0.2。月尺度上，P在3—6月分布向高值移动、10—11月向低值移动；11月P呈双峰，RCP4.5 WM的δ低至?0.8，RCP8.5 WM下低于历史q₁₀的流量发生概率高约6倍；4月高流量单峰掩盖关闭影响，MAD下降、δ为正、RR近零；秋季MAD未显著下降，P的δ显著为负且RR很高，表明移除矿山排水增强低流量脆弱性。17座矿合计排水约3.2 m³/s，其中Przemsza流域约2.38 m³/s、集中12座矿，故P响应最直接。

讨论部分总结：USCB长期采矿形成地下水降落漏斗、地面沉降与塌陷，并大范围降低地下水位，影响可超出流量本身，包括水文干旱、土壤水分降低及依赖地下水的河岸植被受损；河流因地下水补给减少、径流降低，极端情形下可间歇化，Szto?a河消失与Bia?a Przemsza流量骤降为例。P历史流态受自然控制与长期采矿改造共同影响，呈弱季节性、地下水影响明显、q₁₀–q₉₀较窄，q₉₀中等，稀释能力有限，使持续污染输入影响放大；Vistula则受降水、融雪与地表径流控制，变率更大。WES为9个气候模式经CWR加权得到的最可能集成响应，而非单一气候轨迹；q₁₀–q₉₀描述WES的时间分布而非模式间离散。气候预估下V1—V3总体向较高流量移动，与南部山区降水增加有关，而Przemsza所在北部降水较少，故P主要体现低流量变化。关闭效应呈显著季节不对称：春季高流量可部分抵消排水损失，秋季低流量时影响关键。局限包括关闭计划受政治经济再协商影响、许可排水与实际排水差异、未纳入地表—地下水复杂作用及闭坑后水位回弹、CHASE-PL/RCP不确定性，以及CWR基于参考期日尺度流量与水文气象特征训练。

研究结论译文：本研究将气候变化建模与机器学习结合，用以展示已为欧洲最大仍活跃矿区采用之煤矿活动停止计划对未来当地河流流量的影响。该方法将当地矿山逐步退出的人为压力与未来气候变化情景结合，因该过程计划至2049年。利用SWAT模型/CHASE-PL模块能力，研究人员能够追踪受矿山排水影响最直接流域的未来流量变化。研究结果显示，气候变化与矿山关闭的联合效应在低流量期产生最显著流量改变，月尺度第10百分位数（q₁₀）降低可达4.5 m³/s（约35%）于Przemsza河，以及1.4 m³/s（约15%）于Vistula河段。该关闭计划虽已正式通过，但此前尚无对其环境影响的评估尝试；因此该研究方法是首次评估其对当地河网水文的影响。结果表明矿山关闭影响具有强季节性：在自然高流量期其效应被较大程度缓解，而在低流量条件下则变得关键，因为连续矿山排水消除会导致受纳水体水文稳定性恶化。该季节不平衡从水管理角度看尤为重要，河流恰在其稀释能力已受限时最为脆弱。该基于机器学习的气候—水文模拟方法通过识别最可能气候路径简化集合，为理解未来变化提供了有前景的途径。