《Water》：Long-Term Air–Water Temperature Coupling and Urbanization Effects on Stream Water Temperature in Two Adjacent Watersheds in North Central Texas
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摘要：理解城市化如何改变河流热状况，对于评估淡水生态系统对气候变率和土地利用/土地覆被（LULC）变化的响应至关重要。本研究调查了德克萨斯州中北部两个相邻、相对平坦且城市化水平对比鲜明的流域——城市化程度较高的Doe Branch和城市化程度较低的Little
摘要：理解城市化如何改变河流热状况，对于评估淡水生态系统对气候变率和土地利用/土地覆被（LULC）变化的响应至关重要。本研究调查了德克萨斯州中北部两个相邻、相对平坦且城市化水平对比鲜明的流域——城市化程度较高的Doe Branch和城市化程度较低的Little Elm Creek在2012–2021年期间年度、月度和日尺度上的空气温度（AT）与水温（WT）关系。研究人员采用单一谐波分析来表征年度和日热模式，包括平均温度、振幅和相位，同时使用统计分析来评估季节性和日热变率及峰值出现时间。在年度尺度上，两个站点的AT和WT指标均呈强相关（r = 0.85–0.94, p < 0.01），表明大气条件是年度河流温度变异性的主要控制因素。年度平均WT随AT升高而增加，表明空气-水热耦合强烈，且在未来气候变暖情景下河流温度存在升高趋势。然而，与Little Elm Creek相比，Doe Branch表现出更高的年度平均WT、推迟的季节性峰值WT以及减小的年度温度范围，反映了城市流域特征对季节性热响应的影响。在日尺度上，日平均WT与日平均AT保持强耦合，而日温度范围和峰值出现时间与AT的关系较弱。Doe Branch站点峰值WT出现时间的更大变率表明，短期河流热动态受到大气强迫之外的其他流域特征的影响。
**论文解读：城市化与气候变率对河流水温动态的协同影响——以德克萨斯州中北部两个相邻流域为例**
**一、研究背景与科学问题**
水温是河流生态系统健康的关键水质参数，直接影响水生生物生存、溶解氧（DO）含量及生物地球化学过程。河流水温受多种环境因素综合控制，其中空气温度（AT）和太阳辐射是两大主要驱动因子，而植被遮蔽、不透水面等景观特征亦具有重要调节作用。城市化作为全球最主要的土地利用/土地覆被（LULC）变化形式，通过强化暴雨径流与不透水城市表面之间的热通量，显著抬升河流和湖泊温度。在高度城市化区域，暴雨事件期间加热的径流可使河流水温骤升约3.5°C，有时甚至超过7°C，这种温度脉冲通常持续2–3小时，且多发于午后时段。在低流量条件下，河流对这类温度变化尤为敏感。
气候变化同样是驱动河流水温变率的重要因素。区域性和全球性气温升高会通过空气-水热交换传导至河流系统，改变热状况、水质和径流过程。已有研究表明，气候变化与城市化的叠加效应可使河流热退化程度超过任一单一因素的作用。然而，在局地流域尺度上，如何区分气候变化与城市化对水温的相对贡献仍具挑战性。现有研究对二者综合效应的探讨尚显不足，且流域响应可能因气候条件、景观特征和空间尺度不同而存在差异。
针对上述问题，本研究选取德克萨斯州中北部两个气候条件极为相似但LULC特征对比鲜明的相邻流域——城市化程度较高的Doe Branch和城市化程度较低的Little Elm Creek，基于2012–2021年高频水温观测数据，系统评估了气候变率与城市化对河流水温动态的影响。两流域的地理邻近性最大限度地减少了区域气候强迫差异，为评估流域城市化对河流热状况的影响提供了独特的研究条件。
**二、主要技术方法**
本研究采用多种统计与分析方法。首先，利用线性回归、非参数Mann–Kendall检验和Sen斜率估计器评估年度平均AT和WT的际变化趋势。其次，应用Pearson相关分析量化WT与AT、流量及LULC组成等潜在控制因素之间的关系。核心方法为单一谐波分析：使用余弦函数拟合日均AT和WT数据，提取年度平均温度、振幅和相位参数；同时对亚小时尺度（10分钟AT和15分钟WT）数据拟合余弦函数，获取日平均温度、日振幅和日峰值出现时间。数据来源包括美国地质调查局（USGS）两个流量站点的15分钟WT和流量记录，以及Denton Municipal Airport气象站的10分钟AT数据和Denton 2 SE站的日气象数据。LULC数据取自USGS国家土地覆被数据库（NLCD）2001–2021年多期分类结果。
**三、研究结果**
**3.1 气候特征与流域LULC变化**
研究区域属湿润亚热带气候，夏季炎热、冬季相对温和。1950–2021年Denton 2 SE站年均气温为18.4°C，Mann–Kendall趋势分析显示仅存在不显著的弱增温趋势（0.05°C/十年，p = 0.280），观测到的先降温后增温模式与中南美国“增温空洞”现象一致。LULC分析表明，2001–2021年间Doe Branch流域经历了显著城市化过程，开发用地总面积从10.92%增至39.51%，其中中强度开发面积从1.52%增至19.60%；相比之下，Little Elm Creek流域LULC组成相对稳定，开发用地仅增加3%。
**3.2 年度水温变化及其控制因素**
余弦函数拟合结果显示，温度变量的所有时间趋势均未达到统计显著水平（p > 0.05）。然而，城市化流域Doe Branch表现出更高的年均水温（比Little Elm Creek高约1°C）、更大的相位值（即温度峰值推迟）和更小的年温度振幅。两个流域的年度WT谐波参数（平均值、振幅、相位）均与对应AT指标显著相关（r = 0.85–0.94，p < 0.01），表明大气条件是年度河流温度变异性的主要控制因素。Doe Branch的最高日WT出现在最高日AT之后5–10天，而Little Elm Creek则提前约5天出现，这一差异可能与该流域夏季较大的流量和更高的热惯性有关。月尺度分析同样证实，月均WT与月均AT强相关（r = 0.980–0.993，p < 0.001），而月均流量对预测月均WT的贡献可忽略不计。
**3.3 日水温变化及其控制因素**
日尺度分析显示，两流域的日平均WT与日平均AT均呈强正相关（Little Elm Creek：r = 0.96；Doe Branch：r = 0.91，p < 0.001），但日WT振幅与日AT振幅的相关性在Little Elm Creek为中等强度，在Doe Branch则非常弱。峰值水温出现时间（TPWT）的概率分布分析表明，Little Elm Creek的TPWT集中于18–19时（概率> 28%），较峰值气温出现时间（TPAT，集中于15–16时）滞后约3小时；而Doe Branch的TPWT分布极为宽泛（标准差= 6.2小时），各小时出现概率约为2%–10%。基于直接观测数据（非谐波拟合）的分析进一步验证了这一模式，城市化流域的TPWT分布更为离散，表明城市化增加了河流热响应日变率。
**四、讨论与结论**
讨论部分指出，AT是年度和季节性河流水温动态的强预测因子，城市化虽未显著改变AT–WT耦合强度，但通过改变流域水文特征和热储存能力，调节了河流温度对大气强迫的时间响应。城市化流域更高的年均WT和更小的年温度范围表明，城市化可能同时增强暖季增温并在冷季维持相对较高的温度。在日尺度上，城市化削弱了AT与WT振幅及峰值时间之间的耦合关系，不透水面、暴雨径流和河岸植被减少等因素共同导致了这种弱化效应。气候变化主要通过改变大气条件影响平均水温，而城市化则通过改变流域特征、水文过程和热储存来调节热响应的幅度、变率和时间。
研究结论表明：第一，AT是河流水温变异性的主导驱动因子，区域气候变暖可能通过增强空气-水热耦合提高河流温度；第二，城市化与更暖的河流条件和改变的季节性热模式相关，城市化流域表现为更高的年均水温、推迟的年峰值水温出现时间和减小的年温度范围；第三，城市化影响了日热响应并削弱了空气-水温度的耦合，短期河流热响应受到大气强迫之外其他流域特征的影响；第四，气候变率和城市化通过不同机制影响河流热状况；第五，基于相位的热指标可作为检测LULC变化和气候变率对河流生态系统影响的补充工具。研究同时指出，未来需整合更多控制因素和更长观测序列，以更好量化气候变化与城市发展对河流水温动态的综合效应。
