《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Has hydrological alteration driven ecosystem service risks in large floodplain lakes? A novel framework for spatiotemporal assessment and hydrological thresholds identification
编辑推荐：
研究区域：鄱阳湖，中国最大的淡水湖，是一个关键的生态枢纽。研究焦点：水文变化强烈影响泛滥平原生态系统服务（ES），但其时空风险和水文控制仍知之甚少。研究人员基于生态偏差开发了一个综合框架，用于评估ES风险并识别四种主要ES的水文驱动因素和阈值：供水（WS）、养
研究区域：鄱阳湖，中国最大的淡水湖，是一个关键的生态枢纽。研究焦点：水文变化强烈影响泛滥平原生态系统服务（ES），但其时空风险和水文控制仍知之甚少。研究人员基于生态偏差开发了一个综合框架，用于评估ES风险并识别四种主要ES的水文驱动因素和阈值：供水（WS）、养分保留（NR）、栖息地支持（HS）和洪水调节（FR）。新的水文见解：该框架揭示了三峡大坝运行后ES风险的时空差异。WS经历了最严重的退化，高容量区域从22.76%下降到8.62%，风险在97.37%的湖泊面积上增加。HS保持相对稳定，尽管低适宜性区域从34.38%扩大到47.15%，主要是在子湖和边缘区域。相比之下，NR和FR风险分别降低了81.07%和97.39%。时间上，WS风险增加（P<0.01），FR风险降低（P<0.05），而HS和NR没有显著趋势。XG-Boost分析揭示了ES特异性和风险水平依赖的水文控制。WS和HS风险的驱动因素从干旱时间（低风险）转向干旱持续时间和水位极值（高风险）。NR风险表现出最大的转变，越来越受上升和洪水季节水位的控制。该框架为量化水文变化下的ES风险和支持泛滥平原湖泊的适应性管理提供了工具。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
泛滥平原湖泊（如鄱阳湖）因其独特的水文动态，成为全球生态系统服务（ES）提供的关键区域，在供水、洪水调节、水质净化和生物多样性维持中发挥核心作用。然而，气候变化和人类活动（如大型水利工程）导致水文事件频率和强度加剧，严重威胁了ES的持续供给。当前研究主要聚焦于线性“风险-环境-社会”关系，缺乏对生态系统非线性响应（如阈值效应）的系统评估，尤其缺乏跨多种ES的阈值定量方法。因此，亟需开发一种能够识别水文变化驱动下ES风险时空格局及关键水文阈值的框架，以支持适应性管理。
**研究内容与结论**
本研究由Haoran Wang、Rongrong Wan、Bing Li、Jing Yao和Guishan Yang共同完成，发表于《Journal of Hydrology: Regional Studies》。研究人员提出了一个集生态偏差、二维（2D）水动力模型（MIKE 21）和XG-Boost算法于一体的新框架，用于评估鄱阳湖四种核心ES（供水WS、养分保留NR、栖息地支持HS、洪水调节FR）的风险，并识别其水文驱动因素和阈值。结论表明：三峡大坝运行后，WS风险显著上升（P<0.01），高容量区域从22.76%降至8.62%；FR风险下降（P<0.05），NR与HS趋势不显著。XG-Boost分析揭示了ES特异性和风险等级依赖的水文控制机制：WS和HS的低风险主要受干旱发生时间控制，高风险则转向干旱持续时间和水位极值；NR风险的控制因素从低风险时的洪水入流、最高水位发生时间过渡到高风险时的上升期最低水位和洪水期最低水位。该框架为量化水文变化下的ES风险提供了可复制的工具，为泛滥平原湖泊的适应性管理提供了科学依据。
**关键技术与方法**
研究人员采用MIKE 21构建了鄱阳湖二维水动力模型，模拟了1980–2022年逐日及空间水文变量（水位、水深、流速、淹没面积与历时）。基于Pearson III型分布，以三峡大坝前（1980–2002）为基准，利用重现期（2年、10年、50年）将ES状态划分为无风险、低、中、高风险。基于水文变化指标（IHA）框架筛选出23个潜在水文驱动变量，运用XG-Boost二元逻辑回归模型，结合留一交叉验证和部分依赖图（PDP），识别各风险等级下的主导驱动因子及其阈值。样本数据来源：水文数据来自江西省水文局，湖底地形数据来自水利部长江水利委员会，气象数据来自中国气象数据共享服务系统。
**研究结果**
**4.1 ES风险的时空阈值识别**
通过自然断点分类法，对比了TGD前后四种ES的空间格局。WS高容量区（>2.34×10? m3/km2）从22.76%降至8.62%，主要分布在主湖道和汇流区；NR保留时间<35天的区域从62.21%增至73.59%；HS低适宜性（<10%时间）区域从34.38%增至47.15%；FR始终呈“北高南低”格局，TGD后全湖低于1.95×10? m3/km2阈值。基于P-III分布拟合，确定了各风险等级的时间阈值，例如WS低风险对应年总供水量41.61×10? m3，高风险对应18.45×10? m3。
**4.2 ES风险的时空格局**
Mann–Whitney U检验显示，TGD后WS风险显著增加（P<0.01），HS风险增加但不显著，NR和FR风险下降（FR的P<0.05）。空间上，97.37%的湖面WS风险升高，其中11.02%的区域显著增加（P<0.05）；NR风险在81.07%面积上降低；HS风险除主湖道外均上升；FR风险在97.39%面积上下降。
**4.3 水文驱动变量与阈值识别**
XG-Boost模型表现良好。WS风险由时间/历时变量（61.9%）和水位变量（37.9%）主导；NR主要由水位变量（56.2%）控制；HS由时间/历时变量（60.3%）主导；FR由水位变量（74.1%）主导。变量级别上，WS和HS的驱动因子从低风险时的干旱开始日（DOY）转向高风险时的干旱持续时间和水位极值；NR在低风险时由洪水入流、最高水位DOY和干旱开始DOY控制，高风险时由上升期最低水位（阈值13.48 m）和洪水期最低水位（阈值16.00 m）主导；FR在低风险和高风险时由年最大水位（阈值19.41 m和22.15 m）主导，中等风险时由洪水历时（阈值36.55天）主导。
**讨论与结论**
讨论部分指出，地形梯度与水文情势是塑造ES空间格局的主因，主湖道因水深大、流速快而具有较高ES容量，东部和南部海湾因地形平坦、水动力弱而ES容量较低。TGD加剧了鄱阳湖与长江之间的水位梯度，导致流速增大、湖泊面积萎缩，WS显著下降；同时，水位下降重塑了湿地和水鸟栖息地，但砂矿开采恶化了长江江豚栖息地。ES风险受多因素驱动，且不同风险等级下驱动机制高度碎片化，例如FR在中等风险水平下，洪水历时暂时取代年最大水位成为主导因子。该框架成功捕捉了历史极端事件（如2006年干旱、1998年洪水），表明其能有效将水文异常转化为生态风险状态。
**研究结论**
本研究开发了一个综合框架，用于识别泛滥平原湖泊中四种关键ES（供水、养分保留、栖息地支持、洪水调节）的风险及其相关水文阈值。该框架通过将生态偏差与重现期确定的复发概率相结合来表征ES风险，并将时空风险动态与水文驱动因素联系起来，以支持归因和阈值诊断。在鄱阳湖的应用表明，该框架捕捉了四种ES在动态和风险模式上的显著时空异质性。认识到ES风险受不同水文控制和阈值支配，共享的水文指标可能因阈值范围差异对不同ES产生相反影响。此外，由于该框架依赖于广泛可用的水文变量和常规应用建模工具，其具有内在的可复制性和可转移性，可轻松扩展到其他泛滥平原湖泊，并为针对性时空干预措施提供科学依据。
