在河段尺度上评估河道淤塞及其动态变化：一种结合现场观测与一维水沉积数值模拟的耦合方法

《River Research and Applications》：Assessing Spatial Riverbed Clogging and Its Dynamics at the Reach Scale: A Coupled Approach Combining Field Measurements and 1D Hydro-Sedimentary Numerical Modeling

　　摘要

评估卵石河床中堵塞现象的空间和时间变化是一个挑战，因为现场方法通常依赖于对细颗粒物含量、孔隙度或水力传导性的劳动密集型测量。堵塞现象也具有高度动态性，受水文沉积条件的驱动；然而，很少有研究在大范围内或与水流和沉积物动态相关联的情况下对其进行了研究。为填补这一空白，本研究采用了一些实用的评估技术进行了实地考察，包括渗透测试来估计水力传导性，以及通过间隔沉积物抽取来量化细颗粒物浓度。研究重点关注了一个受到回水效应影响的急流-深潭系统，以及附近的一个抽水井场。结果显示了堵塞强度的强烈空间异质性。不同的堵塞水平与水文地貌单元和回水效应相对应。深潭和受回水影响的区域表现出较低的水力传导性和较高的间隔沉积物浓度，表明存在显著的堵塞现象。采用了一维水文沉积数值模型来模拟整个系统中的水流动态和细颗粒物动态。模型输出显示了水文地貌单元中的堵塞强度与流速空间变化之间的强烈相关性。与沉积驱动的堵塞相关的沉积物也得到了成功再现。通过对三年内的流量和沉积物浓度记录的分析，进一步明确了洪水事件期间堵塞的发展情况，并指出了建模的局限性。在急流-深潭系统中，模型预测没有沉积现象发生，因为流速很高，然而现场数据显示有细颗粒物的渗透。这些差异表明，湍流驱动的渗透是一个未被模型考虑的关键机制，但在这里使用了一个概念模型进行了讨论。总体而言，该研究展示了结合基于现场的方法和一维建模进行大范围堵塞评估的可行性。

1 引言

河床堵塞对河流的生态健康是一个关键问题，尤其是在受大坝调控的系统中。曾经是自然沉积和细颗粒物渗透的过程（Sch?lchli 1992；Dubuis 和 De Cesare 2023），现在由于人类活动已成为一个真正的生态挑战。森林砍伐、集约化农业和冰川退缩使得流域成为过量沉积物的来源（Li 等人 2024），导致大坝水库中的沉积速率增加（Podolak 和 Doyle 2015）。因此，大坝的冲洗操作会向下游释放出浓缩的细颗粒物脉冲（Antoine 等人 2020；Bulteau 等人 2024）。其结果是河床不再作为一个动态的多孔过滤器运行，而变成了一个堵塞的屏障，扰乱了维持水生生物的重要过程。影响是显而易见的：降低的孔隙度和水力传导性会恶化鱼类栖息地和产卵场（Greig 等人 2007；Bo 等人 2007），同时地下水与地表水的交换受到严重影响（Lisle 1989；Brunke 1999）。虽然生物和化学过程也可能导致堵塞（Wilkes 等人 2019），但在卵石河床中，主导机制仍然是由侵蚀和上游冲刷驱动的细颗粒物（< 2 mm）的机械渗透（Wood 1997）。根据流动条件、悬浮沉积物特性和河床属性，通常观察到两种主要的表面渗透类型（Lisle 1989；Sch?lchli 1992；Dubuis 和 De Cesare 2023）。首先，沉积驱动的渗透发生在流速低和床面剪切应力低的区域，如河岸附近、深潭或回水区。在这些区域，细颗粒物容易在河床表面沉积，并由于重力或垂直潜流作用渗透到河床基质中。其次，湍流驱动的渗透可能在床面剪切应力较高的情况下发生，因为一些细颗粒物被卷入河床孔隙中（Fries 和 Taghon 2010；Boano 等人 2014；Saavedra Cifuentes 等人 2023）。第一种渗透类型会导致表面堵塞，而第二种渗透类型会导致地下堵塞，因为床面剪切应力足够高，可以将细颗粒物从表面重新悬浮起来（Dubuis 和 De Cesare 2023）。然后可以根据基质孔隙大小与渗透颗粒大小的比例，定义两种不同的地下渗透过程。实际上，一种方法是使用卵石床中最细颗粒的大小和悬浮物中最粗颗粒的大小来定义（Gibson 等人 2010）。如果孔隙大小与颗粒大小相似，则会发生桥接效应，导致近地表层的堵塞。另一方面，如果床面基质孔隙大小相对于颗粒大小较大，颗粒可以渗透到它们遇到物理屏障为止；这会导致更深层次的渗透，也称为无障碍的静态渗透。因此，控制堵塞的主要参数包括流速和湍流强度、间隙速度（或潜流）、河床和悬浮沉积物的粒径分布以及悬浮沉积物浓度（SSC）。河流水动力学在河床堵塞的空间和时间变化中起着至关重要的作用（Lisle 1989；Sch?lchli 1992；Blaschke 等人 2003）。例如，洪水事件可以通过在高流速期间重新悬浮细颗粒物并使其重新分布到下游来显著影响堵塞动态（Lisle 1989；Levy 等人 2011；Wu 等人 2015；Loire 等人 2019）。受水流动态和沉积物浓度驱动的侵蚀和沉积过程直接影响河床的水力传导性，从而影响堵塞过程。Stewardson 等人（2016）研究了床面移动频率对水力传导性的影响。频繁的干扰（每年超过六次床面移动）可以保持较高的水力传导性，因为堵塞发展的时间有限，而稀疏的干扰（每年少于一次移动）则会促进表面沉积，导致表面堵塞。河流形态也在河床堵塞的空间分布中起着重要作用。诸如深潭、急流、河岸和台阶等地貌单元与流动条件密切相关，并显著影响潜流（Gooseff 等人 2006；Tonina 和 Buffington 2011），以及沉积物沉积和渗透模式。水力传导性通常在中央河道较高，因为那里的细颗粒物积累较少（Genereux 等人 2008；Wen 等人 2025）。逻辑上，蜿蜒河道在堵塞方面的横向变化比直线河道更大（Sebok 等人 2015）。一个说明水文地貌影响的显著例子是台阶（或急流）和深潭的交替，这通常与不同程度的堵塞相关（Diplas 1994；Tonina 和 Buffington 2007），尽管这一点在文献中尚未通过现场测量得到明确评估。河床堵塞的时间和空间变化使其评估和长期监测成为一个真正的挑战。在过去几十年中，已经开发了评估河床堵塞的方法（Datry 等人 2015；Negreiros 等人 2023；Deng 等人 2025），主要基于河床孔隙度、水力传导性、河床样本的粒径分布（GSD）、河床内的氧气水平或间隔沉积物浓度（Deng 等人 2025）等指标。然而，这些方法中有些可能耗时且成本高昂，例如冷冻取芯测试，这限制了它们在空间和长期监测中的应用（Marmonier 2004）。因此，基于水力传导性测量的方法，包括落头试验和水力传导性试验，已被广泛用于评估河床的空间堵塞（Lee 和 Cherry 1979；Genereux 等人 2008；Descloux 等人 2010；Sebok 等人 2015；Stewardson 等人 2016；Ghysels 等人 2018；Deng 等人 2025；Wen 等人 2025）。最近，Deng 等人（2025）表明水力传导性测量和间隔沉积物浓度评估方法可以方便地应用于大范围堵塞评估，例如在存在多种水文地貌单元的河段尺度上。尽管存在许多量化地下水与地表水交换的模型，但很少有研究通过数值建模探讨河流动态对堵塞过程的影响。最近，Scolari 等人（2025）使用结合了现场测量和二维数值建模的方法研究了沉积物动态对堵塞的影响。尽管这种建模没有考虑渗透作用，但假设河床堵塞与细颗粒物沉积之间存在直接联系，他们的发现强调了水文沉积数值模型在识别易堵塞区域、评估洪水事件的影响以及预测河床堵塞演变方面的价值。二维水文沉积模型能够捕捉到循环区和死区，这可能促进沉积物沉积。然而，当水动力学主要是单向时，也可以使用一维水文沉积模型。这些模型所需的计算时间较少，更适合于初步研究、大规模互连河段的模拟以及多种情景的评估。河床堵塞的空间和时间演变对其评估构成了重大挑战，特别是在河段尺度上。它对水动力学波动的依赖性——特别是在受大坝控制的河流中——进一步复杂化了其演变（Ulrich 等人 2015）。此外，缺乏评估河床堵塞的空间分布及其对水文沉积波动响应的时间动态的研究。因此，本研究的目的是评估由细颗粒物沉积和湍流驱动的渗透引起的大范围河床堵塞，并讨论河段尺度上的堵塞形成、演变和动态。为此，应用了一种适用于大规模监测地下河床堵塞的现场方法（Deng 等人 2025），该方法适用于受大坝调控和井场影响的复杂河流网络。此外，还使用了一个能够模拟细颗粒物传输、表面侵蚀和沉积的一维水文沉积模型，以研究在不同流动条件下的每个互连河段的水动力学和细颗粒物动态，假设沉积物沉积与沉积驱动的渗透之间存在直接关系。这项研究提出了以下科学问题：一种结合了易于应用的现场测量方法和一维水文沉积数值模型的方法，是否能够解释受大坝影响的复杂河流系统中河床堵塞的空间分布及其长期动态？根据水文地貌单元的不同，哪种类型的渗透更为普遍：沉积驱动的渗透还是湍流驱动的渗透？

2 材料与方法

2.1 研究地点

研究地点位于法国里昂市上游的罗讷河多线程段（见图1）。北部的米里贝尔运河和南部的乔纳日运河在容斯市将河流系统分隔开来。研究重点关注老罗讷河段，该河段穿过一个抽水井场，并将米里贝尔运河（从内龙分流处开始）与下游4.5公里的乔纳日运河连接起来。研究地点还包括南运河，它是老罗讷河的一个小规模人工改道，旨在防止入侵并保护井场。

罗讷河在容斯测流站的年均流量约为600立方米/秒，2年和10年的重现期流量分别为[具体数值缺失]。该地点的水动力学受容斯大坝、乔纳日大坝和库塞特水电站的控制。乔纳日运河保持600立方米/秒的恒定流量以供应水电站，而米里贝尔运河则强制保证至少80立方米/秒的最低流量，以确保水文连续性。这种调节导致了米里贝尔运河、老罗讷河段和南运河的流量显著变化。此外，在低流量期间，由于乔纳日运河保持恒定流量，老罗讷河和南运河的下游部分会出现回水效应。就沉积物动态而言，罗讷河上游主要受到艾因河和上游罗讷河的补给（Camenen 等人 2026）。从与艾因河交汇点到米里贝尔运河的上游河段，在床沙输送和悬浮负荷输送方面都非常活跃（Peeters 等人 2026；Camenen 等人 2026）。老罗讷河的地形，加上乔纳日运河的回水效应，导致老罗讷河上游部分出现广泛的卵石沉积。此外，在老罗讷河段，特别是在受乔纳日运河回水效应影响的下游部分，观察到细颗粒物的沉积。这导致整个地点的堵塞程度从上游到下游逐渐增加（Deng 等人 2025）。在井场尺度上，米里贝尔运河、老罗讷河段和南运河是相互连接的河段，与地下水相互作用。堵塞影响地下水与地表水的交换，从而影响抽水的效率。相反，观察到抽水往往会增加堵塞深度。在这项研究中，旨在评估这三个水文相连河段的河床堵塞空间分布以及其中的细颗粒沉积物动态。

2.2 野外测量方法

选择了两种实验方法来评估这三个研究河段的河床堵塞情况：饱和沉积物水力传导性测量和间隙水抽取。实际上，这些方法被认为适用于砾石河床的大规模堵塞评估，因为它们相对快速且互补（Deng等人，2025年）。饱和沉积物水力传导性测量，也称为渗透测试，是一种间接评估河床堵塞的方法。该技术基于一个简化的落头塞试验协议（Datry等人，2015年），包括将已知体积的水倒入连接到插入河床的立管的漏斗中。然后使用该体积水渗透所需的时间来计算河床的水力传导性。然而，Deng等人（2025年）的研究表明，这种方法仅适用于相对较高的水力传导性，范围在...米/秒之间。Deng等人（2025年）建议使用直径为...厘米的小刻度管（SGP）代替漏斗来评估低于...米/秒的水力传导性。关于使用SGP进行水力传导性测量的更多细节见支持信息。根据我们之前的经验（Deng等人，2025年），选择了至少35厘米的采样深度以避免沿立管的任何连接问题。如果可能的话，会在大约55厘米处进行第二次测试，因为立管的穿孔区域长约20厘米。间隙沉积物浓度（ISC）是使用间隙水抽取方法获得的，该方法也称为Bou-Rouch方法（Bou和Rouch，1967年）。该方法涉及使用与水力传导性测量相同的立管，将其定位在距离渗透测试位置50-100厘米处，以避免两次测量之间的干扰。由于床层异质性可能会产生的潜在噪声应该低于先前测试导致的土壤重新排列误差。立管的插入深度与渗透测试相同，设定在35至55厘米之间。在立管顶部连接了一个手动活塞泵，并用清水进行预灌，然后排空预灌水后收集间隙水。在这项研究中，收集了大约...升的间隙水样本。在实验室中，使用100目筛子将沙子部分（...米）与粉砂-粘土部分（...米）分离。选择100目筛子出于实际原因，因为63目筛子更容易堵塞；因此，非常细的沙子（...米）被包含在粉砂-粘土部分中。在C温度下干燥2小时后，测量了筛子上保留的沙子质量，并使用标准过滤方法（Dramais等人，2018年）确定了粉砂-粘土的质量。这提供了沙子和粉砂-粘土的间隙浓度分别为...和...，以及总细颗粒ISC为...。部署空间堵塞评估方法的主要目的是捕捉堵塞的顺流变异性。因此，采样点尽可能靠近河道中心，同时避开靠近河岸的区域，这些区域通常由大块岩石组成（参见图1b）。在研究地点，水位可能很高，特别是在受Jonage运河回水效应影响的水池区域，如Old Rh?ne河段下游部分（第1公里之后）和South运河下游部分（见图1b）。为了考虑这些变化的水位，使用了两种不同长度（120厘米和240厘米）但直径和筛网特性相同的立管。这两种立管可以进入深水和浅水区，同时避免可能的流沙现象，并能够在靠近河道中心的位置进行采样，以最小化河岸效应。由于某些区域无法接近河岸且水位较高，因此使用了一艘小船进行测试。至少需要三名操作员从船上执行渗透和抽取测试，而在可涉水区域只需要两名操作员。因为河道形态影响水动力学、潜流交换和沉积物传输过程，采样位置选择了能够捕捉关键形态单元的位置，如水池和急流。通过视觉比较水流速度和水位变化来识别水池和急流。选择还受到河水水位、可用立管长度以及将立管插入基质的可行性的限制，特别是对于基于船只的操作。最后，采用了Deng等人（2025年）推荐的采样深度范围，即河床以下35至55厘米。这个范围与使用的立管过滤部分相匹配，并被认为适合描述本研究背景下地下水-地表水交换的堵塞效应。

2.3 1D现场数值模型

2.3.1 数学模型

水力模型基于Mage求解器，该求解器解决了Barré-de-Saint-Venant方程（Faure，2019年）。它还结合了各种水力结构的流量和水位控制规则，包括Jons大坝、Jonage大坝和Cusset水电站（Dugué等人，2015年）。沉积物传输使用AdisTS求解器（Guertault等人，2016年）进行模拟，该求解器基于断面对平均沉积物浓度的质量守恒方程。源项通过结合Partheniades（1965年）和Krone（1962年）的侵蚀（）和沉积（）方程来解决，这归结为平衡浓度：如果...（其中平衡浓度是有效床面剪应力的函数），则发生沉积；反之，如果...，则发生侵蚀（Guertault等人，2016年）。有效床面剪应力是根据Deng等人（2025年）测量的颗粒大小分布计算的均匀床面粗糙度得出的。该模型假设河床是固定的，顶部可能有一层沉积物。这层沉积物具有恒定的孔隙度（未建模压实），并且假设不会影响水动力学。我们在这里假设由沉积物驱动的地下堵塞与沉积物的存在之间存在直接相关性。本研究中使用的数值模型基于Rh?ne河的验证过的1D水力-沉积模型，该模型是作为Rh?ne沉积观测站（OSR）项目的一部分开发的（Hernandez等人，2025年）。模型网络从Jons市开始，正好位于Miribel运河和Jonage运河分叉的上游，并延伸到Lyon市的南部，最终到达Pierre-Bénite大坝（见图1）。该模型通过在整个Rh?ne河上特定流量下的水位测量数据进行校准和验证。校准是通过调整Strickler系数来实现的。细颗粒沉积物动态通过将数值结果与Old-Rh?ne河中由井场管理人员进行的浊度测量结果进行比较来验证。关于模型行为的进一步细节见支持信息。对于本研究，上游边界（Jons）引入的沉积物混合物的性质基于文献数据（Launay，2014年；Guertault，2015年），并在表1中详细说明。假设粉砂和粘土浓度是前三类的总和，而沙子浓度对应于较粗的三类。表1. 根据Launay（2014年）和Guertault（2015年）的工作，沉积物类别及其颗粒大小分布的属性。

2.3.2 边界和初始条件

在模型的上游边界Jons处施加了流量和沉积物浓度。最初施加了435、680、800、910、1200和1780米/秒的恒定流量，以分析水力和沉积物传输行为。鉴于Miribel运河的最低流量为35米/秒，Jonage运河的最高流量为600米/秒，因此在Miribel运河中得到的相应流量值分别为35、80、200、310、600和1180米/秒。作为上游边界条件的总粉砂-粘土（）和沙子（）浓度（以克/升计）是根据文献数据评估的。总粉砂-粘土浓度是使用Poulier等人（2019年）提出的方法计算的，该方法依赖于Jons站的实验数据。得到的关系表示如下：
（1）其中...米/秒是区分粉砂-粘土浓度低流和洪水状态的临界流量阈值，...，...，和...拟合系数。同样，断面对平均沙子浓度是使用Dramais（2020年）提出的沉积物评级曲线评估的：
（2）其中...米/秒是Rh?ne河中悬浮沙子传输开始时的临界流量，...，和...拟合系数。每个恒定流量的给定浓度总结在表2中。表2. 基于Poulier等人（2019年）和Dramais（2020年）提出的关系，在Jons施加的总粉砂-粘土和沙子浓度（以克/升计）。

在第二步中，分析了洪水事件和高悬浮沉积物浓度期间系统中细颗粒沉积物的动态响应。使用Jons站在2021年7月至2024年7月期间的测量流量和粉砂-粘土浓度时间序列进行了模拟（见图2）。由于没有沙子浓度的测量数据，因此使用方程（2）来估计上游边界的沙子浓度。在模型的下游边界，施加了一个恒定的高度...米，对应于Pierre Bénite大坝的平均控制高度。应该注意的是，这个边界条件不影响研究区域，因为在下游边界和研究地点之间有一个堰（见图1b的左下角）。观察到的流量模式反映了地中海气候变化的影响，特征是在10月由于Ain河和Upper-Rh?ne河的洪水而出现洪水期，以及在4月和5月由于冰川融化和积雪融化而出现洪水期。2021年7月至2024年7月期间特别潮湿，有五次流量超过...米/秒的洪水，包括2021年12月的一次30年一遇的洪水（...米/秒）和2023年11月至12月的一系列三次大洪水。图2在图查看器中打开

在河段中没有考虑初始沉积物储量。最后，对于恒定流量分析，将在30天恒定流量模拟期后分析系统中沉积的粉砂-粘土和沙子的质量。

3 结果

3.1 野外测量概述

Miribel运河、Old-Rh?ne河段和South运河的采样点位置在图1a中表示，同时标出了现场识别的主要水文-地貌单元，如水池和急流。进行的渗透测试和抽取样本总结在表3中。在Old Rh?ne河段、South运河和Miribel运河分别完成了35个、7个和10个采样点。在Old Rh?ne河段，几乎所有采样点的插入深度达到了55厘米。在29号和30号点，河床特别坚硬，使得插入立管变得困难，导致深度较浅。在South运河，成功保持了一致的55厘米插入深度。然而，在Miribel运河，选择了35厘米的采样深度。尽管如此，正如Deng等人（2025年）所观察到的，对于堵塞较少的河床，在当前系统中观察到了均匀的垂直水力传导性（也见支持信息）。在测试过程中由于现场异质性遇到了一些小挑战。值得注意的是，某些区域出乎意料的高水位限制了进入河道中心的通道。这一点在老罗讷河段尤为明显，该区域受到 Injectage 运河的回水效应影响（点15–25和31–35），以及沿着南运河也是如此。此外，在水位较高的区域，稳定船只也非常困难，在这些地方，尽管水流速度较低，但插入240厘米的立管也可能具有挑战性。表3列出了使用44孔立管（HC25）进行的渗透测试列表，采用了标准的Datry协议及其改进的管道版本，并在采样点进行了相应的抽水采样（Intrum.：仪器；F：漏斗；P：管道）。

| 测试段落 | 采样索引 | 渗透测试 | 抽水 | 形态单元 | 采样深度 [cm] | 测试次数a | 仪器采样深度 [cm] |
|--------|---------|--------|------|-----------|---------|------------|
| 老罗讷河段 | 1 | 60 | 0 | F | 60 | 沙洲 |
| | 2 | 55 | 10 | F | 55 | 水池 |
| | 3 | 55 | 5 | F | 55 | 水池 |
| | 4 | 55 | 5 | F | 55 | 沟流 |
| | 5 | 55 | 5 | F | 55 | 沟流 |
| | 6 | 55 | 5 | F | 55 | 水池 |
| | 7 | 60 | 5 | F | 55 | 水池 |
| | 8 | 55 | 5 | F | 55 | 沟流 |
| | 9 | 55 | 5 | F | 55 | 沟流 |
| | 10 | 55 | 5 | F | 55 | 水池 |
| | 11 | 55 | 5 | F | 55 | 沟流 |
| | 12 | 35/55 | 5/5 | F/F | 55 | 水池 |
| | 13 | 35/55 | 5/5 | F/P | 55 | 水池 |
| | 14 | 35/55 | 5/5 | F/F | 55 | 沟流 |
| | 15 | 35/55 | 5/10 | F/F | 55 | 水池 |
| | 16 | 35/45/55 | 5/5/5 | F/F/F | 45 | 水池 |
| | 17 | 35/55 | 1/5 | F/F | 35 | 水池 |
| | 18 | 55/80 | /5 | F/P | 80 | 水池 |
| | 19 | 55 | 5 | P | 55 | 水池 |
| | 20 | 55 | 5 | P | 55 | 水池 |
| | 21 | 55 | 5 | P | 55 | 水池 |
| | 22 | 55 | 5 | P | 55 | 水池 |
| | 23 | 60 | 5 | P | 60 | 水池 |
| | 24 | 55 | 5 | P | 55 | 水池 |
| | 25 | 55 | 1 | P | 55 | 水池 |
| | 26 | 40/50 | 5/3 | F/P | 50 | 碎石滩 |
| | 27 | 50 | 5 | F | 50 | 碎石滩 |
| | 28 | 40/60 | 5/5 | F/F | 60 | 水池 |
| | 29 | 40 | 5 | F | 40 | 水池 |
| | 30 | 35 | 5 | F | 35 | 碎石滩 |
| | 31 | 35/55 | 5/5 | F/F | 55 | 水池 |
| | 32 | 55 | 3 | P | 55 | 沙洲 |
| | 33 | 35 | 5 | F | 35 | 水池 |
| | 34 | 40 | 5 | F | 40 | 水池 |
| | 35 | 35 | 5 | F | 35 | 水池 |

***注：表格中的数字a表示在相应采样深度进行的测试次数；0表示虽然进行了多次渗透测试，但由于2分钟内水位没有变化，没有获得有效数据；55表示抽水采样失败。***

**3.2 空间水力传导性和孔隙沉积物浓度**

水力传导性和沙子及粉砂粘土孔隙浓度的空间分布沿着三条河段在图3中展示。图3展示了老罗讷河段、Miribel运河和南运河的水力传导性（绿色三角形）和孔隙沉积物浓度测量结果（蓝色和粉色直方图）。绿色线条表示每个采样点的平均水力传导性对数值。

在老罗讷河段，可以识别出四个不同的区域。在第一公里（点1–13）内，观察到一个低堵塞区域，水力传导性平均值约为……m/s，孔隙沉积物浓度（ISC）通常低于200 g/L。从点14到20，水力传导性急剧下降，值降至……m/s，同时ISC增加超过400 g/L。这标志着一个明确的堵塞梯度，对应于Injectage运河回水效应的开始，主要影响与南运河分流的下游区域。这个高堵塞区域延伸到点25（……公里）。从点26开始，水力传导性增加，而ISC减少，尽管如此，ISC的值通常仍低于老罗讷河上游段的测量值。这种堵塞的空间演变与现场观察到的25到28之间的大型碎石滩的存在相一致。最后，点28到35的ISC值有些变化且较低，但河床仍然比第一公里更堵塞。老罗讷河段获得的ISC值与Deng等人（2025年）的研究结果一致，他们报告老罗讷河上游段的平均ISC值约为……m/s（在他们的研究中称为区域1），下游段约为……m/s（称为区域4）。总体而言，粉砂粘土的孔隙浓度大约是沙子的4–5倍。这降低了使用100微米筛子对结果的影响。值得注意的是，点1和点2位于几乎相同的河流流向位置，但点1位于一个水循环和流速低的沙洲上，因此其ISC值较低，而点2更接近主河道中心，ISC值较高。这突显了该区域二维流体动力学效应的重要性。类似的观察也适用于同样位于沙洲上的点32。沿着南运河，观察到一个明显的堵塞梯度，ISC值从……m/s下降到点5和6（位于下游500米处）的……m/s。这种下降伴随着沙子和粉砂粘土孔隙浓度的显著增加，点6的总ISC超过……g/L。由于粘土含量过高，点7无法进行采样（见支持信息中的照片）。南运河观察到的堵塞梯度与Injectage运河引起的回水效应密切相关。

**3.3 水文地貌单元（沟流-水池序列和回水潭）的影响**

通过检查空间测量数据（图1和图3），可以看出Injectage运河的回水效应明显影响了南运河和老罗讷河的下游部分（从点14到35）。水文地貌单元，如水池和沟流，在堵塞测试结果中也起到了重要作用。图4展示了Miribel运河、老罗讷河上游部分（从点1到13）、老罗讷河下游部分（从点14到35）以及南运河的水力传导性和ISC分布，并区分了水池和沟流单元。对于所有河段，观察到ISC值或总ISC与水文地貌单元之间存在明显的相关性：沟流通常与较高的ISC值和较低的ISC值相关，而水池则表现出较低的水力传导性和较高的ISC值。

Miribel运河和老罗讷河上游部分的水力传导性相对较高（见图4a,b）。这些区域未受到Injectage运河回水效应的影响，水池-沟流序列影响了这两个河段的堵塞结果。根据Naganna等人（2017年）、Datry等人（2015年）和Deng等人（2025年）关于基于ISC值分类堵塞状态的研究，Miribel运河的堵塞程度在低至中等之间交替，有些区域则存在局部高堵塞。堰的影响在这一河段也很明显。值得注意的是，样本点2（位于第一个水池中）和点6、7、9、10（位于水池区域）的ISC值较低，而点1和5（位于沟流中）的ISC值较高。点5上游的堰（见图1b中的“堰2”和支持信息中的照片）产生了明显的影响，上游的沉积物积累更多，下游的水力传导性更高，这与此类结构的影响一致（Genereux等人，2008年）。同样，老罗讷河上游部分的堵塞程度较低，受到沟流-水池序列的强烈影响。点3位于一个深而流速低的水池中央，显示出较低的ISC值，而点4位于一个浅而流速高的沟流中，显示出较高的水力传导性。点6和7位于水池中，ISC值逐渐降低，而点8位于沟流起点，显示出较高的ISC值。总的来说，Miribel运河和老罗讷河上游部分相对较低的堵塞程度表明，这些区域的沉积物容易重新悬浮，这与这些区域记录的高床载活动一致（Martinez等人，2025年）。Injectage运河在南运河和老罗讷河下游部分的回水效应导致非常低的水力传导性和高ISC值，尤其是在水池区域，尽管也观察到了高空间分散（见图4c,d,g,h）。这种效应在南运河尤为明显：点1位于老罗讷河分流点的下游，处于一个浅沟流区域（水深25厘米，流速……m/s），堵塞程度相对较低，而更下游的水深超过1米的点则表现出高堵塞程度。在老罗讷河点14之后，也观察到水力传导性的急剧下降和ISC值的增加，这显然是由回水效应引起的。这在老罗讷河段1到2.5公里之间形成了一个明显的高至极高堵塞区域。进一步的下游，堵塞程度较高至中等，且在更深的地方可能存在高或非常高的堵塞。这些高堵塞值表明沉积物较难重新悬浮。值得注意的是，在点25和28之间的碎石滩附近，相对坚硬的基岩有时阻碍了立管的插入（见支持信息），这表明与河床护坡和化学增强河床凝聚力有关，这一点从河床表面的白色沉积物中可以看出。在这一区域的较深处也报告了严重的堵塞（Deng等人，2025年），可能受到抽水井的影响。

**3.4 使用恒定流量行为的数值结果**

在本节中，通过1D数值模型对不同恒定流量的响应进行了分析，以更好地理解研究地点的沉积物动态。图5展示了Miribel运河、老罗讷河和南运河沿河横截面的流速（平均值），针对不同的特征流量。具体来说，左侧图表显示了局部流速与河段平均流速的比率，而右侧图表展示了每个河段内所有流量的流速分散情况。总体而言，平均流速存在显著变化。Miribel运河的流速最高，最小平均值为……m/s，而南运河的流速最低。与现场测量结果一致，有两个明显的过程：Miribel运河和老罗讷河上游部分的水池-沟流序列的影响，以及Injectage运河对南运河和老罗讷河下游部分的回水效应（超过……米处）。

**3.4.1 Miribel运河和老罗讷河上游部分的水力传导性**

Miribel运河和老罗讷河上游部分表现出相对较高的水力传导性（见图4a,b）。这些区域未受到Injectage运河回水效应的影响，水池-沟流序列指导了这两个河段的堵塞结果。根据Naganna等人（2017年）、Datry等人（2015年）和Deng等人（2025年）基于ISC值分类堵塞状态的研究，Miribel运河的堵塞程度在低到中等之间交替，有些区域则存在局部高堵塞。堰的影响在这一河段也很明显。样本点2（位于第一个水池中）和点6、7、9、10（位于水池区域）的ISC值较低，而点1和5（位于沟流中）的ISC值较高。点5上游的堰（见图1b中的“堰2”和支持信息中的照片）产生了明显的影响，上游的沉积物积累更多，下游的水力传导性更高，这与此类结构的影响一致（Genereux等人，2008年）。同样，老罗讷河上游部分的堵塞程度较低，受到沟流-水池序列的强烈影响。点3位于一个深而流速低的水池中央，显示出较低的ISC值，而点4位于一个浅而流速高的沟流中，显示出较高的水力传导性。点6和7位于水池中，ISC值逐渐降低，而点8位于沟流开始处，显示出较高的ISC值。总体而言，Miribel运河和老罗讷河上游部分相对较低的堵塞程度表明，这些区域的沉积物容易重新悬浮，这与这些区域记录的高床载活动一致（Martinez等人，2025年）。Injectage运河在南运河和老罗讷河下游部分的回水效应导致非常低的水力传导性和高ISC值，尤其是在水池区域，尽管也观察到了高空间分散（见图4c,d,g,h）。这种效应在南运河尤为明显：点1位于老罗讷河分流点的下游，处于一个浅沟流区域（水深25厘米，流速……m/s），堵塞程度相对较低，而更下游的水深超过1米的点则表现出高堵塞程度。在老罗讷河点14之后，也观察到水力传导性的急剧下降和ISC值的增加，这显然是由回水效应引起的。这在老罗讷河段1到2.5公里之间形成了一个明显的高至极高堵塞区域。更高的堵塞程度在更下游持续存在，且在更深的地方可能存在高或非常高的堵塞。这些高堵塞值表明沉积物较难重新悬浮。值得注意的是，在点25和28之间的碎石滩附近，较硬的基岩的存在在某些情况下阻碍了立管的插入（见支持信息），这表明可能与河床护坡和化学增强河床凝聚力有关，这一点从河床表面的白色沉积物中可以看出。这一区域较深处的堵塞程度增强也已被先前报道（Deng等人，2025年），可能受到抽水井的影响。需要注意的是，河床上湍流区（riffle-pool zones）的识别是通过对现场进行视觉观察来完成的。[彩色图表可在 wileyonlinelibrary.com 查看]

观察 Miribel 运河（图 5），可以发现流速与水流中的浅滩和急流序列之间存在强烈的相关性。实际上，观察到浅滩处的流速降低，而急流处的流速增加。即使在低流量情况下，相应的流速也相对较高（以米/秒为单位）。随着流量的增加，流速的空间变化变得不那么明显，特别是在 Miribel 沟段，那里的流速比值趋于稳定。这种行为可以用急流逐渐被淹没来解释。这与 Keller（1971）关于流速（床面剪切应力）反转的假设一致。确实，对于高流量情况，Miribel 运河中的水流坡度保持恒定，浅滩的水深大于急流处的水深，从而导致浅滩处的床面剪切应力可能更高。Old-Rh?ne 上游部分的表现与 Miribel 运河类似，但在低流量时的流速较低（以米/秒为单位）。沿着 Old-Rh?ne 下游部分和 South 运河，流速较低，并且由于 Jonage 运河的回水效应（除了在非常低的流量情况下，其流量几乎保持不变），流速在下游逐渐减小。在低流量时测得的流速值非常低（以米/秒为单位）。还可以观察到，这些河段对高流量的敏感度较低。该模型正确捕捉到了 Jonage 运河的回水效应，这明显影响了 South 运河和 Old-Rh?ne 的水文动态。值得注意的是，在 South 运河中观察到一个流速峰值，这是由于河流的局部狭窄造成的。在 Old-Rh?ne 中也观察到一个峰值，但这是由于河流的形态特征。

图 6 展示了在 Jons 入口节点处流量和沉积物浓度保持不变的情况下，经过 30 天模拟后，沿 Old-Rh?ne 和 South 运河沉积的粉砂-粘土（实线）和沙子（虚线）的相对质量。沉积的相对质量定义为局部模拟沉积质量与整个河段最大模拟沉积质量之间的比值。

在较低的流量（以米/秒为单位）时，粉砂-粘土沉积物出现在现场识别的所有浅滩单元中。在流量为某值（以米/秒为单位）时，也在 Old-Rh?ne 的第一个和第五个浅滩中观察到了沉积物沉积。尽管这些沉积物相对显著，但它们在空间上仍然局限在流速较小的浅滩区域内（见图 6）。对于较高的流量，没有观察到沉积物沉积。对于沙子类沉积物，其沉积效果对流量更加敏感：在流量为某值（以米/秒为单位）时，第一个浅滩有大量沉积；而在流量为另一值（以米/秒为单位）时，沉积物分布在第五个浅滩和下游区域之间。沙子的沉积动态与粉砂-粘土的沉积动态非常相似。然而，与粉砂-粘土沉积物相比，沙子沉积区域通常分布更为分散，且上游地区的沉积量更大。在低流量条件下，Old Rh?ne 下游的沉积物沉积量显著增加，这对应于 Jonage 回水区的开始。从这一点开始，沉积物沿河段纵向扩展，下游的沉积强度逐渐减小。因此，在 Old Rh?ne 河段可以清晰地区分出两个不同的区域：在某一流量范围内，沉积动态主要受湍流和浅滩系统控制；而在另一个流量范围内，则回水效应占主导。细小沉积物倾向于在流量较低时、与 South 运河分岔口下游立即沉淀。在流量为某值（以米/秒为单位）时，在大约 1.5 公里处可以检测到少量沉积物；而在更高流量下，由于床面剪切应力的增加，下游的沉积物更为显著（见图 6）。在 South 运河中，观察到在低流量条件下沉积物沉积明显减少。值得注意的是，随着流量的增加，沉积物的上游边界逐渐向下游移动。这种空间模式突显了回水效应和流速以及初始沉积物浓度对沉积动态的联合影响。实际上，随着沉积物的沉淀，下游的沉积物浓度和沉淀通量都会减少。重要的是，在高流量（以米/秒为单位）时，无论是在 South 运河还是 Old-Rh?ne 上，都没有检测到沉积物沉积，这表明这样的流量条件足以使沉积物保持悬浮状态，防止沉积物的积累，或者可能允许某些细小沉积物的侵蚀。这些建模结果清楚地显示了模拟沉积区域与实际严重堵塞区域之间的相关性。这表明在这些区域，沉积物驱动的渗透作用占主导地位。值得注意的是，由于水流速度较高，在 Miribel 运河中没有检测到沉积物沉积。这与现场观察结果以及现场测量的相对较高的水力传导率和较低的孔隙沉积物浓度是一致的。然而，应当指出，由于湍流效应和潜流作用（Dubuis 和 De Cesare 2023），细小沉积物可以渗透到河床基质中，这可能解释了湍流区和浅滩中观察到的差异。

3.5 细小沉积物动态行为的建模

本节重点关注图 2 中展示的三年流量和浓度时间序列。分析该地点对洪水事件和低流量高浓度事件的沉积响应，以表征这些特定时期对沉积物侵蚀和沉积的影响。图 7 显示了三年时间序列中 Old Rh?ne 上游部分（流量为某值）、Old Rh?ne 下游部分（流量为另一值）以及 South 运河的总沉积物质量。总体而言，与 Old Rh?ne 下游部分和 South 运河相比，Old Rh?ne 上游部分的沉积物量非常少。

对于粉砂-粘土类沉积物，Old Rh?ne 下游部分和 South 运河的表现相似。在流量为某值（即某值/秒）时，沉积质量持续增加。在洪水期间，观察到粉砂-粘土类的侵蚀现象，但如果流量为另一值/秒，侵蚀现象会有所缓解。对于高流量洪水（流量为某值/秒），所有粉砂-粘土沉积物都被冲离系统。实际上，2021 年 12 月、2022 年 12 月和 2023 年 11 月的三次大洪水分别将已沉积的质量重置为零。因此，在 2022 年 1 月至 10 月和 2023 年 2 月至 10 月之间观察到了两个沉积期。另一方面，在 2023 年 11 月至 2024 年 1 月期间发生了多次洪水，其中五次洪水的峰值流量为某值/秒，导致两个河段中的粉砂-粘土成分几乎完全被冲走。尽管如此，Old Rh?ne 下游部分对洪水的敏感度似乎稍高。例如，在 2022 年 10 月，一次峰值流量为 970 米/秒的洪水导致 Old Rh?ne 发生侵蚀，而 South 运河没有受到影响。2023 年的一些中等强度洪水也表现出类似的现象。这表明 South 运河中的沉积物比 Old Rh?ne 中的沉积物更难以重新悬浮，可能是因为 Jonage 运河对这一河段的回水效应更强。对于沙子类沉积物，观察到了完全不同的行为。在低流量期间（流量为某值/秒），沉积质量非常稳定，因为低流量时没有沙子输入（如果流量为某值/秒，参见方程 2）。另一方面，在大洪水期间，会引入大量沙子。由于沙子比粉砂-粘土更容易沉淀，因此在这些大洪水期间（流量为某值），Old Rh?ne 下游部分和 South 运河都观察到了大量的沙子沉积，分布与粉砂-粘土类似。这种沉积似乎更具体地发生在退潮期（2021 年 1 月、2023 年 12 月和 2024 年 1 月的洪水），而在涨潮期（2022 年 2 月、2023 年 3 月和 2023 年 12 月的洪水）则经常出现侵蚀现象。实际上，沙子沉积似乎只在这些大洪水期间发生，这取决于上游河段的沙子输入与下游河段输送的沙子之间的平衡。最终，虽然系统中的总粉砂和粘土输入量（以吨计）与总沙子输入量（以吨计）的数量级相同，但沙子的沉积量比粉砂和粘土的沉积量大一个数量级。这与孔隙沉积物成分的组成一致（Deng 等人 2025 年的研究，另见图 3 和支持信息）。

3.6 现场测量与数值结果的比较

在图 8 中，将水力传导率和 ISC（Interstitial Sediment Concentration）测量值与三年时间序列模拟中每个采样点的平均床面剪切应力进行了对比。观察到 Miribel 运河和 Old Rh?ne 上游部分的趋势相似。观察到大约某个帕斯卡（Pa）的床面剪切应力阈值，在该阈值以下可能会出现严重的堵塞现象（即低 - 值和高 - 值），尤其是在 Old Rh?ne 下游部分和 South 运河。这个值与细颗粒开始运动的临界床面剪切应力处于同一数量级，对于未固结的粘土来说，临界剪切应力可能在 0.1 帕斯卡到粗沙的 2 帕斯卡之间变化（Perret 等人 2023）。这也与这些低流量下观察到的潜在沉积现象一致（见图 5 和图 6）。严重堵塞的区域对应于床面剪切应力通常非常低的区域，允许沉积物驱动的渗透作用。因此，这种类型的渗透在 Old Rh?ne 下游部分和 South 运河中占主导地位。所提出的阈值有助于识别主导的渗透类型，而不是堵塞的强度。

同样地，也将水力传导率和 ISC 测量值与沿 Old Rh?ne 和 South 运河纵向方向的总沉积物质量（以千克/米表示）的时间平均值进行了对比，但没有观察到明显的相关性（见支持信息）。在堵塞动态和机制方面，Miribel 运河和 Old Rh?ne 上游部分（从点 1 到 13）的堵塞过程似乎更多地受到湍流和潜在潜流的影响。流速过高，不允许沉积物驱动的渗透作用。我们建模的一个假设是沉积物引起的堵塞占主导地位，因此无法再现这种现象。然而，观察到湍流区和浅滩之间的填充差异，这意味着细小颗粒进入河床基质的过程确实受到湍流-浅滩序列的影响。

4 讨论

4.1 测量与一维水沉积数值模型的互补性

正如结果部分所示，流体动力学在细小沉积物的沉积和侵蚀动态中起着关键作用。一维数值模型的优势在于能够在河流尺度上捕捉这些沉积和侵蚀过程，从而增强了对流体动力学对沉积物动态影响的理解。该研究捕获了河流表面细颗粒沉积物的沉积过程，从而能够表征河床的堵塞状态，特别是在水流主导过程中，并假设表面沉积与地下堵塞之间存在直接相关性。确实，模型中的水动力和沉积物动态行为与地下堵塞动态之间的相关性得到了观察。值得注意的是，无论是观测结果还是模拟结果都显示了沙子和粉砂-粘土成分的相似趋势，即沙子的含量大约是粉砂-粘土含量的10倍。这些结果与Scolari等人（2025年）的发现一致，表明水沉积数值模型能够有效地表示将沉积物动态与河床堵塞行为联系起来的关键过程。然而，使用一维（或二维）数值模型来模拟细颗粒沉积物渗入河床仍然具有挑战性，因为沉积通常仅限于床面剪切应力较低的条件，因此主要是沉积驱动的渗入。我们从米里贝尔运河获得的发现证实，在高流量情况下，由于当前模型未能捕捉到的湍流作用，渗入河床的过程也是可能发生的。具体来说，该模型没有考虑由湍流引起的渗入（或潜流引起的渗入），而这在自然系统中可能是重要的机制。因此，现场测量提供了补充性见解，尤其是在河床堵塞状态和潜在渗入过程方面。基于我们在米里贝尔运河的湍流-滞流系统中的观察，似乎湍流驱动的渗入导致的淤积程度比沉积驱动的渗入要轻。识别主要的河流动态单元（如滞流区、跳跃区、湍流区和回水区）有助于确定潜在的堵塞区域。这些单元在堵塞分布（Tonina和Buffington 2007年；Genereux等人2008年）和潜流交换（Gooseff等人2006年；Tonina和Buffington 2011年）中起着重要作用。通过现场可视化和测量，以及使用一维数值模型（如本研究中使用的）或二维模型（如果存在二维流动的话），可以完成这些单元的识别。此外，这种数值建模还可以通过多情景测试（例如，不同的流量）进一步表征这些区域。当然，为了更彻底地研究复杂水流的局部影响，二维数值模型将比一维模型更为合适。最后，该数值模型没有考虑床沙输移，而床沙输移可以通过更新床面基质和重新悬浮细颗粒沉积物来影响堵塞状态。由于在米里贝尔运河和老罗讷河上游部分观察到了床沙输移（Martinez等人2025年），这种现象很可能发生在大型洪水事件中。

4.2 湍流驱动渗入的概念模型

湍流驱动的渗入（Cuthbertson和Ervine 2007年；Casas-Mulet等人2017年）并未被纳入当前模型，据作者所知，大多数现有的数值模型也未包含这一机制（Saavedra Cifuentes等人2023年；Scolari等人2025年）。然而，在米里贝尔运河的湍流-滞流系统和老罗讷河上游部分，这种渗入动态是清晰可见的。现场观测显示滞流区和湍流区之间的堵塞强度存在差异，而数值模型预测在这些区域没有任何沉积——无论流量如何——这是由于高流速造成的。正如Dubuis和De Cesare（2023年）所介绍的，湍流驱动的渗入和反堵塞过程与床面剪切 stress 和床面基质特性密切相关。可以提出一个基于床面剪切 stress 的概念性沉降模型来描述沉积物表面交换，该模型排除了床面基质内部发生的过程（例如无阻碍的静态渗透与由于桥接效应导致的地下堵塞）。对于低床面剪切应力（低于细颗粒沉积/运输的阈值），沉降机制占主导，其中沉降通量等于细颗粒浓度与沉降速度的乘积，并可能受到平衡浓度的限制（方程3a和图9）。假设床面为砾石基质，那么对于某个特定值，细颗粒不会发生直接侵蚀；此时方程（3a）不再适用（图9中的虚线）。在较高的床面剪切应力下，可能会发生湍流驱动的渗入，这可能与颗粒浓度、沉降速度和湍流强度成正比（方程3b，Casas-Mulet等人2017年）。虽然Mooneyham和Strom（2018年）没有发现与浓度或剪切速度的直接关系，但他们证实了透水床面会像纯陷阱一样捕获沉积的细颗粒沉积物，而这些沉积物不能在不移动整个床面的情况下被重新悬浮。最后，如果河床被激活（即粗颗粒开始输移），床面基质中的细颗粒会被重新悬浮，导致向上的通量（负值，方程3c）。这个概念框架可以用以下方程总结：
（3）
其中， 是沉降速度， 和 是系数。我们在这里假设方程（3b,c）可以同时存在。图9在图查看器中打开

基于之前的数值结果和概念模型，米里贝尔运河的湍流-滞流系统和老罗讷河上游部分的床面剪切应力一致超过某个特定值。在滞流区观察到的更大堵塞程度可以归因于滞流区较低的床面剪切应力，至少在低和中等流量情况下是如此。对于洪水流量，如Keller（1971年）所讨论的，湍流区和滞流区的床面剪切应力应该是相等的。然而，这一观察结果仅在某个特定流量范围内得到验证（见支持信息中的第2.4节）。因此，滞流区更频繁地受到湍流驱动的渗入影响，而湍流区则更常处于床沙输移状态，导致滞流区的整体堵塞程度更高。

5 结论

在这项研究中，提出了一种结合现场测量和一维水沉积数值建模的方法来评估河床堵塞状态和动态。通过使用快速且易于现场应用的方法，评估了河流动态单元对沉积物渗入和河床堵塞的影响。具体来说，量化了湍流-滞流序列以及乔纳奇运河的回水效应对堵塞状态的影响。在滞流区观察到相对较高的ISC（沉积物迁移率）和较低的水力传导性，而在湍流区则表现出较低的水力传导性和较高的ISC。在非常低速区域（回水区），观察到最高的堵塞程度，那里沉积驱动的渗入占主导。数值结果通过沉积物沉积的建模确认了这些位置和沉积驱动渗入的动态。此外，模型再现的沉积物颗粒大小分布与现场观测的ISC一致，沙子含量比粉砂-粘土含量高一个数量级。研究还表明，经典的水沉积模型无法捕获现场发生的所有堵塞过程。值得注意的是，数值模型没有考虑湍流引起的渗入和由于砾石重新悬浮而导致的再悬浮现象，这两种现象在系统中都明显存在。为了应对这一局限性，引入了一个概念性的河床表面交换模型来解释这些额外过程如何在更动态的区域（如湍流-滞流系统）中占主导。由于其计算成本较低，一维数值模型非常适合研究复杂大型河流网络的长期沉积动态及其在不同情景下的堵塞影响。在水资源开采领域，该模型能够预测主要堵塞区域的位置，这些区域的地下水-地表水交换可能会受到影响。因此，此类建模的结果可以用作水文地质模型的边界条件。沉积物动态和堵塞状态的预测也可以应用于河流修复研究以及评估河流形态变化对鱼类、无脊椎动物及其栖息地引起的生态影响。仍然有一个问题没有得到解答：堵塞的潜在垂直变化及其对水文地质循环的影响。我们的研究仅限于评估表面和地下堵塞（以及水力传导性），而水文地质模型需要三维的水力传导性估计。由于井的抽水作用，我们的系统中预计会有深层堵塞。因此，有必要估计河床深处的水力传导性。可以使用地震和/或电阻率测量等地球物理方法，但这些方法在异质系统中应用起来相当困难（Takahashi等人2014年）。

致谢

本工作得到了INRAE、法国水资源局和Eau du Grand Lyon（PINTES2项目2024-2028）的支持，作为Crépieux-Charmy研究平台的一部分，用于现场工作和初步建模阶段。在数值建模阶段，该研究还得到了Rh?ne Sediment Observatory（OSR）的支持，这是一个多伙伴研究项目，由欧洲区域发展基金（ERDF）通过Plan Rh?ne-Sa?ne资助，以及Agence de l'Eau RMC、CNR、EDF和三个区域委员会（Auvergne-Rh?ne-Alpes、PACA和Occitanie）共同支持。OSR是包括Rh?ne Valley Human-Environment Observatory（OHM）和Rh?ne Basin Workshop Area（ZABR）在内的科学网络的一部分。我们要感谢所有参与现场工作的人员，特别是河流水力学和计量团队的成员，以及Junjian Deng对论文的评论和贡献。开放获取出版物的资金由COUPERIN CY26提供。

本工作得到了INRAE、法国水资源局和Eau du Grand Lyon（PINTES2项目2024-2028）的支持，作为Crépieux-Charmy研究平台的一部分，用于现场工作和初步建模阶段。在数值建模阶段，该研究还得到了Rh?ne Sediment Observatory（OSR）的支持，这是一个多伙伴研究项目，由欧洲区域发展基金（ERDF）通过Plan Rh?ne-Sa?ne资助，以及Agence de l'Eau RMC、CNR、EDF和三个区域委员会（Auvergne-Rh?ne-Alpes、PACA和Occitanie）共同支持。数据可用性声明

支持本研究现场测量结果的数据可在https://doi.org/10.57745/X0AVL1公开获取。作为Rh?ne Sediment Observatory（OSR）项目的一部分开发的Rh?ne河的一维水沉积模型也已公开，Hernandez等人（2025年）对其进行了详细说明。