一种量化洼地主导流域中阈值控制的表面水文连通性的新框架 没有明显的问题片段。该文本为结构完整的学术标题，术语规范，无歧义或翻译障碍

《Environmental Modelling & Software》：A novel framework for quantifying threshold-controlled surface hydrologic connectivity in depression-dominated watersheds

　　

摘要
地表水文连通性是理解以洼地为主导区域水文过程和流域响应的重要水文特征。尽管近年来对地表洼地引起的水文连通性研究兴趣浓厚，但很少有研究阐明流域尺度上水文连通性的渐进发展。本研究旨在识别和量化以洼地为主导流域中阈值控制的水文连通性行为。我们提出了一种新的面向洼地的水文连通性（HCd）表征框架，用于识别地表洼地和渠道的空间分布及地形参数，以及相关静态/动态连接。HCd被有效地应用于美国北达科他州的一个以洼地为主导的流域，通过与其他面向洼地的表征算法/工具的比较，强调了其独特能力。研究结果提供了对连通区域和流域出口汇水区域渐进扩展的深入理解。研究结果以洼地为主导区域阈值控制的水文连通性和地表流动力学提供了新的见解，从而促进水资源管理和洪水风险评估，并支持面向洼地的水文模型开发，以改善径流预测。

引言
地表水文连通性指的是水和物质的地表传输通道，是理解流域水文学的重要水文特征（Pringle，2003；Bracken和Croke，2007；Zhang等，2021）。在以洼地为主导的流域中，由于洼地的填充-溢出过程以及洼地对地表水流路径的影响，地表水文连通性通常表现出间断和不规则的模式（Chu等，2013；Pe?uela等，2015；Shook等，2021）。了解面向洼地的水文连通性是如何形成的，可以全面理解径流产生和传播过程以及阈值控制的流域响应。这种理解对于改善以洼地为主导区域的水文模型至关重要，特别是在模拟不同降雨条件下的径流产生和洪水淹没动力学。此外，对地表水文连通性的见解可以通过识别容易快速连通和潜在洪水的区域来增强洪水风险评估和管理，从而为减灾策略和基础设施规划的设计提供信息。

地表洼地分析的进展使得面向洼地的水文模型得以开发，为探索阈值控制的水文连通性提供了高效工具（Ullah和Dickinson，1979a；Abedini，1998；Le等，2014；Leibowitz等，2016；Chu等，2017）。地表洼地的空间显式表示已被纳入Puddle-to-Puddle（P2P）模型（Chu等，2013；Yang和Chu，2015）、改进的SWAT模型（Evenson等，2015、2016；Chen等，2020；Zeng等，2020）和面向洼地的水文模型（HYDROL-DC）（Wang和Chu，2021）等水文模型中。这些模型可以模拟洼地的级联填充-溢出过程，并通过分析连通区域和汇水区域的形成和演化来表示地表水文连通性。然而，对单个洼地的水分传输进行建模通常需要高分辨率输入数据和大量计算能力。例如，与传统的流域划分相比，考虑地理孤立的湿地及其排水区域会导致水文响应单元数量大幅增加（例如，从Evenson等（2016）研究的流域中的1217个增加到62821个），这使输入数据准备和长期模拟变得复杂。因此，这些模型通常更适用于较小的或中观尺度的流域，排水面积从几公顷到几千平方公里不等（Rajib等，2020）。在大型流域的半分布式模型中，通常使用溢出区域来估算到达主河道或子流域出口的地表径流量（Wang等，2019；Grimm和Chu，2020），这导致子流域出口的地表径流或流量的高估。

描绘地表水文连通性的并行方法是开发高效的面向洼地的表征算法。传统的数字高程模型（DEM）处理方法通常用于通过去除洼地来强制流连续性（Jenson和Domingue，1988；Garbrecht和Martz，2000）。为了表征与洼地相关的特性，开发了各种地表划分算法，如Arc Hydro（Maidment，2002）、Puddle Delineation（PD；Chu等，2010）、洼地主导划分（D-Cubed；Tahmasebi等，2017）、洼地和渠道的水文单元划分（HUD-DC；Wang和Chu，2020），以及轮廓树方法和水平集方法（Wu等，2017、2019；Wu，2021）。这些方法可以识别洼地的形状、大小和蓄水量、洼地集水区，以及与相邻洼地的上下游关系。然而，它们主要从DEM中提取这些属性，而未考虑不同降雨条件下地表水文连通性的动态演化。

或者，已经提出并实施了一些算法来跟踪洼地主导表面的填充-溢出过程（Darboux等，2001；Antoine等，2009；Appels等，2011；Shaw等，2013；Wang和Chu，2019；Zeng等，2026）。例如，Antoine等（2009）提出了一种填充算法来逐单元跟踪水的运动，并利用简化的水文图和相对表面连接函数来描绘地表径流和出口汇水区域的变化模式。这些算法为水文连通性提供了有用的见解，但由于其单元到单元或洼地到洼地的处理方法，它们也更适用于小规模地块/流域。对于较大的流域，Wang和Chu（2020）以及Zeng等（2026）基于ArcGIS和ArcPy平台开发了面向洼地的自动化划分算法，然后他们在不同的积水条件下评估了地表水文连通性。

尽管近年来对洼地引起的水文连通性表征的兴趣浓厚，但很少有研究阐明流域尺度上水文连通性的渐进形成。本研究的目的是揭示以洼地为主导流域的动态水文连通性行为。为实现这一目标，本研究提出了一种面向洼地的水文连通性检测（HCd）算法，该算法的功能包括：（a）划分与洼地相关的表面地形特征，（b）确定洼地之间的上下游关系，（c）跟踪洼地在降雨输入下的填充-溢出和水分传输，以及（d）检测连通区域和汇水区域的渐进扩展。选择一个以洼地为主导的流域来展示HCd的能力并揭示阈值控制的水文连通性行为。具体而言，HCd通过与三种基准算法（Arc Hydro、HUD-DC和P2P）的比较分析进行评估。不追求与观测水范围的直接比较，因为HCd划分的是潜在积水区域，而观测捕获的是特定时间点的实际水存在情况。

片段摘录

概念定义和HCd方法概述
基于近期关于地表地形表征的研究（Chu等，2010；Tahmasebi等，2017），本文采用并明确定义了该领域使用的关键术语和概念（图1a）。洼地是封闭的地形特征，用于蓄水，其阈值定义了最大积水区域和蓄水量（即溢出前的最高水位）。洼地及其汇水区域构成一个基于水坑的单元（PBU；Chu等，

流域水文-地形分析
HCd算法的实现得出了洼地、渠道网络、PBUs和CBUs的空间分布识别结果（图6）。在Pipestem流域中，CBUs通常沿渠道网络分布，而洼地和PBUs分散在流域中，大型洼地主要位于流域西部。划分的水文单元空间分布与HUD-DC（Wang和Chu，2020）识别的一致。

表1 HCd算法
本研究开发的HCd算法能够识别空间分布的水文单元并跟踪以洼地为主导流域的潜在和动态水文连通性。通过与其他算法/模型进行比较，强调了HCd的优势。

研究人员开发了不同的方法来划分水文模型单元并模拟洼地主导表面的水分运动。HCd与代表性...的结构化比较...

总结与结论
在本研究中，提出了HCd算法，包括水文单元划分模块和动态水文连通性检测模块，用于识别以洼地为主导流域的水文连通性。划分模块采用了一种简单方便的技术来识别地表洼地和相应的阈值，识别渠道段和相应的渠道末端，最后将地表/子流域划分成一系列PBUs和CBUs。

CRediT作者贡献声明
Xuefeng Chu：写作–审阅与编辑、监督。
Ning Wang：可视化、验证、软件。
Lan Zeng：写作–原始草稿、项目管理、方法论、调查、资金获取、正式分析、概念化。

未引用参考文献
Le和Kumar，2014；Pe?uela等，2016；Tahmasebi Nasab等，2017；Ullah和Dickinson，1979b；Wang等，2021。

软件和数据可用性
●软件名称：面向洼地的水文连通性检测（HCd）算法
●开发者：Lan Zeng
●联系方式：[e-mail]
●首次可用日期：2025年
●所需软件：Windows操作系统
●编程语言：Python
●源代码地址：https://doi.org/10.5281/zenodo.21639768
●本研究中使用的数据集均公开可访问。流域的10米DEM从美国地质调查局国家地图下载（https://www.usgs.gov/programs/national-geospatial-program/national-map）。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能影响本文报告的工作。

致谢
本文基于中国国家自然科学基金（批准号42407103）和湖南省地下水资源与环境工程研究中心开放基金（编号HNSHGE202501）资助的工作。

Lan Zeng | Ning Wang | Xuefeng Chu
中南大学地球科学与信息物理学院，长沙，410083，中国