《Hydrology》：Tracking Hydrological Regime Shifts Through the Anthropocene: The Samara River, Southern Cis-Urals
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萨马拉河是伏尔加河的一条左岸支流，总流域面积为46,500 km2，其中22,800 km2为本研究分析的测站控制面积。该河流系统作为研究欧洲俄罗斯极东南部地区（南西斯乌拉尔）在渐进气候变化和历史土地利用变化驱动下水
萨马拉河是伏尔加河的一条左岸支流，总流域面积为46,500 km2，其中22,800 km2为本研究分析的测站控制面积。该河流系统作为研究欧洲俄罗斯极东南部地区（南西斯乌拉尔）在渐进气候变化和历史土地利用变化驱动下水文演变的案例。为此，本研究分析了1933–2022年期间基于测站的长期月径流实测观测资料。方法上采用了一套基准标准统计准则，并结合专门的水文数学程序来评估径流结构。结果表明，虽然该河年径流缺乏统计显著趋势，但其年内结构发生了深刻变化。4月和5月呈不显著下降，而绝大多数月份呈现出显著的径流上升趋势。这种系统性增加使水文对比最悬殊月份之间的变幅从历史气候基准期（1933–1960年）到现代基准期（1991–2020年）压缩了2.5至3倍。自1989年以来，年内变率系数下降了约三分之一，尤其在枯水年份。同时，春洪贡献率下降了约25%，1987–2022年期间持续三至四个月的融雪性春汛频率较前一时期翻番，达到约22%，而夏秋和冬季枯水期占比则显著增加。频谱分析表明径流生成机制存在结构性不对称：枯水期动态主要受长期宏观周期（11年及以上）控制，而最大流量则表现出复杂的频谱结构，而非纯粹的随机白噪声过程，反映了所用准则之间潜在的统计模糊性。最后，自1933年以来出现了五个交替的多年来水阶段，其中1933–1945年、1966–1984年和2014–2022年为枯水阶段，1946–1965年和1985–2013年为丰水阶段；春季融雪洪水和枯水期径流在各阶段中的贡献存在显著差异。这项研究增进了对人类世区域河流径流演变的理解，为南西斯乌拉尔长期水量平衡预测、战略性环境管理、气候变化适应和环境风险评估提供了客观基础。
全球气候变化对地球系统产生深远影响，尤其在俄罗斯北部高纬度地区表现得更为显著。水文情势变化直接威胁河流径流稳定性、区域水资源安全以及水生与河岸生态系统的长期动态。在欧亚大陆东部，气候变率与土地利用/覆盖变化（Land Use and Land Cover Change, LULCC）的叠加效应重塑了河流水文过程。然而，现有研究多依赖单一变量的单变量趋势检测框架，缺乏能够同时评估长期单调趋势、周期循环、多年丰枯阶段以及季节性水文阶段结构重构的综合多维诊断方法。南西斯乌拉尔作为森林草原与草原之间的水文气候敏感过渡区，其人类世径流演变研究仍明显不足。为此，研究人员以萨马拉河为对象，利用1933–2022年共90年的连续高质量测站观测资料，系统分析了人类世背景下的径流情势转变。相关成果发表于《Hydrology》。
研究方法方面，研究数据来自叶尔尚卡（Yelshanka）水文站，该站控制流域面积22,800 km2，包含16个90年连续观测系列（年、各月、最大流量、冷暖季最小流量等），共计1440个月径流数据。数据来源包括俄罗斯联邦水资源局国家水体监测自动化信息系统、莫斯科大学地理门户网站及历史水文手册。研究综合运用了多种统计检验（如Mann–Whitney U检验、Kruskal–Wallis检验、Pettitt检验、Buishand检验、标准正态同质性检验），并结合频谱分析与小波分析，计算了四分位距（IQR）、归一化四分位距、四分位变异系数（QCV）、年内径流不均匀指数δ、春汛集中度ξ以及长周期贡献率β等指标。分析软件为XLSTAT和OriginPro。
### 3.1 长期径流趋势
通过对年径流和各月径流系列进行趋势检验、平稳性与同质性检验，发现萨马拉河年径流在1933–2022年间无统计显著趋势，但年内结构发生了根本性变化。4月和5月径流呈不显著下降，而其余绝大多数月份均呈显著上升趋势；冷季（12–1月）的转折约始于1970年代末，暖季（6–11月）的转折则出现在1980年代初。冷暖两季最小月径流均显著增加，且最大月径流与最小月径流的比值在三个气候基准期（1933–1960、1961–1990、1991–2020）内持续下降，Pettitt检验确定1988年为关键突变点。年内径流不均匀指数δ在1989–2022年期间较1933–1988年下降约三分之一，且低水年降幅更大。春汛集中度ξ在1987–2022年期间显著减小，表明融雪洪水过程线展平、历时延长，持续三至四个月的春汛频率较前一时期约翻番。季节分配上，春季融雪洪水占年径流比例从1933–1960年到1991–2020年下降约25%，夏秋和冬季枯水期占比则显著增加。
### 3.2 径流周期性
对去趋势后的径流残差序列进行频谱分析，结果显示枯水期径流（Qmin-CS和Qmin-WS）的主导周期为11年及以上的长期宏观周期，白噪声成分占比很低，Fisher kappa统计量和Bartlett K–S检验均拒绝白噪声假设。而最大月径流（Qmax）的频谱结构复杂，Fisher统计量显示存在白噪声，但Bartlett检验又拒绝白噪声假设，表明其生成机制与枯水期存在结构性差异。年径流介于二者之间。按月分析，春季（3–5月）长周期贡献率最低，而8–9月最高。
### 3.3 长期水文阶段
基于年径流残差质量曲线（RMC），识别出五个交替的多年丰枯阶段：1933–1945年、1966–1984年和2014–2022年为枯水阶段，1946–1965年和1985–2013年为丰水阶段。通过对比年径流与极端流量指标的RMC相关关系发现，前两个枯水阶段及1946–1965年丰水阶段主要由春季融雪洪水波动驱动；而1985–2013年丰水阶段则主要由非汛期径流显著增加驱动，尽管春洪偏低；2014–2022年枯水阶段由融雪不足引起，但被冬季径流上升部分抵消。
讨论部分指出，气候变化主要通过冬季升温、融雪径流减少、土壤冻结深度下降等机制影响径流结构；土地利用变化（如撂荒、作物结构调整）和水库调节（如索罗钦斯克水库）也可能对径流产生影响。未来情景下，研究预测春季洪峰将进一步减弱，冬季径流可能增加，夏季低流量变化则取决于降雨型式的改变。研究结论可概括为：萨马拉河年径流虽无显著趋势，但年内分配已发生深刻重构；极端径流变幅从历史基准期到现代基准期压缩2.5–3倍；1989年以来年内变率显著下降，且低水年响应更明显；春洪贡献下降约四分之一，夏秋和冬季占比显著上升；频谱分析揭示了枯水期受长周期控制、洪水期频谱结构复杂的不对称机制；径流长期变化可划分为五个丰枯交替阶段，各阶段的主导驱动因素明显不同。这些发现为南西斯乌拉尔的水资源长期预测与环境管理提供了科学依据。
