水文地貌特征尺度下源头溪流蓄存、连通性与干涸的过程模型研究

《Water Resources Research》：Storage, Connectivity, and Stream Drying in Headwater Systems: Modeling Across Hydrogeomorphic Features

　　

源头溪流对下游水体的物理、化学和生物功能具有关键作用。然而，在景观尺度预测其具体影响仍是一项重大挑战，这促使河流廊道框架（river corridor framework）的发展，以将溪流河道和潜流带（hyporheic zones）研究与相邻山坡（hillslopes）和河岸带（riparian zones）研究相整合。为将该框架操作化并更好地探究水文通量，近期定义了中间水文地貌特征（hydrogeomorphic feature, HGF）尺度，以将河流廊道离散为可量化且可重复的单元。本研究在HGF内部及HGF之间使用基于过程的建模（process-based modeling），评估水文连通性、蓄存、溪流流量和干涸。研究人员使用高级陆地模拟器（Advanced Terrestrial Simulator, ATS）在美国东南部海岸平原（Coastal Plain）的一个实验流域中模拟水文通量，并沿三条溪流划定下切（incised）、完整河岸（intact riparian）和湿地（wetland）HGF。在不同HGF中，下切河道从地下获得最多水分，湿地HGF维持最高地下水位，而完整河岸HGF频繁干涸。下切和湿地HGF在全年产生大部分排泄量，但旱季排泄量主要由下切HGF中的溪流流量增益主导。综合而言，这些结果表明河道下切增加下游连通性和输出，而湿地HGF增加流域蓄存能力。研究人员的发现突出地貌结构在驱动干涸、蓄存和连通性空间格局中的作用。鉴于溪流下切在受人类影响系统中普遍存在，研究结果为识别对流域尺度水文输出或滞留具有重要意义的位置提供了基础。

研究背景与问题：源头溪流按长度占全球溪流网络80%以上，并驱动下游水体的物理、化学和生物功能。现有研究虽长期关注源头系统的水文连通性与流域蓄存，但在景观尺度预测源头溪流的具体下游影响仍具挑战。河流廊道框架被用于整合溪流河道、潜流带（hyporheic zones）、山坡（hillslopes）和河岸带（riparian zones）研究；为将该框架操作化，水文地貌特征（hydrogeomorphic feature, HGF）尺度被提出，以将河流廊道离散为可量化、可重复且具有生态意义的单元。问题在于水文交换通量难以测量，跨尺度生物地球化学联系仍受框架可重复性和下游影响预测能力限制，因此需要直接模拟HGF内部及HGF之间的通量。本研究在位于美国阿拉巴马州Upper Coastal Plain的Shambley Creek流域（0.66 km²）开展，旨在检验：（a）HGF间水文连通性、蓄存和溪流干涸的差异；（b）HGF对下游水文通量的影响。其重要意义在于识别地貌结构对流域尺度水文输出或滞留的控制，并为受人类影响系统中普遍存在的河道下切提供管理依据。

关键技术与数据来源：研究人员采用ATS耦合地表—地下—蒸散过程，利用仿射有限差分和非结构网格求解，并以Watershed Workflow完成离散与数据集成；地下采用三维Richards方程，地表采用二维扩散波，蒸散采用一维Priestley-Taylor方法。模型设置干冷spinup 10,000天及4年循环稳态spinup，未校准，以两个量水堰2017年小时流量计算修正Kling-Gupta效率（modified Kling-Gupta efficiency, KGE）验证；HGF由1 m DEM沿流线5 m分辨率提取岸高和宽深比分类，仅在后处理中划定。数据来源包括Weyerhaeuser Company提供的2010—2019年流量与气象数据，以及AIMS（Aquatic Intermittency effects on Microbiomes in Streams）项目湿/干观测用于定性验证。

研究结果：
3.1 模型性能：通过将模拟小时流量与中央和南部流域量水堰实测流量比较，修正KGE分别为0.63和0.52；偏差项为0.98和0.72，变率比为1.06和0.94，相关系数为0.64和0.61；南部流域低流量存在低估。敏感性分析表明KGE、峰值流量误差和累积流量误差对网格密度、河流廊道宽度和根深等结构选择不敏感。水均衡显示2017年蒸散（evapotranspiration, ET）为873 mm，约占降水1,627 mm的53%，蓄存净增100.1 mm，地下含水量增加98.9 mm。由此，模型可用于HGF尺度水文通量探索。

3.2 HGF尺度结果：通过模拟下渗/出渗（exfiltration）、地下水位、退水关系和河道淹没比例，得出HGF总体从地下获水；湿地HGF出渗最低（0.20 ± 0.10 mm hr^?1），完整河岸和下切HGF均为0.28 mm hr^?1；旱季下切HGF出渗（0.20 ± 0.07 mm hr^?1）高于湿地（0.14 ± 0.07 mm hr^?1）和完整河岸（0.17 ± 0.10 mm hr^?1）。湿地地下水位最高（0.44 ± 0.18 m），完整河岸（0.67 ± 0.21 m）和下切（0.72 ± 0.20 m）更深；各HGF旱季水位较湿季下降约0.3 m。湿地ET最高（1,176 ± 29 mm），完整河岸为1,087 ± 16 mm，下切为1,048 ± 4 mm。下切HGF退水关系斜率（0.98）高于完整河岸（0.75，p = 0.03）和湿地（0.76，p = 0.07），指示更强非线性。下切HGF平均淹没比例最高且较稳定（82 ± 16%），完整河岸为67 ± 21%，湿地为66 ± 24%；旱季完整河岸和湿地可全部干涸，下切从未完全干涸；完全干涸输出以完整河岸最多（77），湿地37，下切5；无下切HGF的北部流域曾整体干涸。流量增益方面，中央流域下切HGF占69%流量（64%河长），北部流域完整河岸占62%流量增益（56%河长），南部流域湿地以28%河长贡献42%流量。

3.3 流量增益与下游影响：通过比较各HGF流量增益占比及累积频率，完整河岸HGF占20%模拟河长但仅贡献15%总流量增益，且该比例在较宽流量范围内较稳定；最干2周内，湿地占35%河长但仅贡献8%流量增益，下切占45%河长却贡献88%；最湿2周内湿地贡献38%流量增益。由此，下切增强纵向连通和旱季输出，湿地更偏向蓄存和滞留。

讨论部分总结：感知模型（perceptual model）表明，下切HGF具有高流量增益、从未完全干涸、纵向连通强，并在旱季主导流量；湿地HGF地下水位高、地下蓄存强、湿季流量贡献大，但更易断流；完整河岸HGF地貌上介于二者之间，却表现出独特水文行为，常干、退水斜率低、流量贡献低，是下游断连点。下切影响方面，下切HGF地下水位更深、ET更低，表明地下蓄存较少，存在“河岸水文干旱（riparian hydrologic drought）”可能；其均质流态与城市下切溪流相似，说明不同人类影响土地利用下的地貌相似可能对应水文影响相似。湿地恢复力与滞留方面，湿地高水位在旱季仍维持，显示较强恢复力；其蓄存可缓冲高流量，并作为生物地球化学控制点和栖息地，类似滞留带。下游影响与管理方面，源头溪流小且脆弱，水质监管有限；下切和湿地对下游贡献大，保护其水质重要。研究中存在溪流管理带（streamside management zones, SMZs）和林业最佳管理实践（best management practices, BMPs）；未来可按HGF类型定制管理：湿地优先保护或恢复以增强蓄存和停留时间，下切区恢复洪泛平原以减少闪洪和改善泥沙截留。模型局限包括公共数据分辨率粗、未校准及HGF边界不确定性，但其重现了流量和干涸格局，并与邻近Upper Coastal Plain流域研究一致。

研究结论（译）：这些结果共同表明，河道下切增加下游连通性和输出，而湿地HGF增加流域蓄存能力；研究结果突出地貌结构在驱动干涸、蓄存和连通性空间格局中的作用；鉴于溪流下切在受人类影响系统中普遍存在，研究结果为识别对流域尺度水文输出或滞留具有重要意义的位置提供了基础。