《生态水文学前沿》立足于生态水文学最新理论研究和学科前沿，分别介绍了区域环境变化的水文生态响应、湿地生态系统水文生态过程、河流生态系统水文生态过程、森林植被对流域径流的影响等10个方面的内容，系统地阐述了当今生态水文学的新方法、新技术，为今后生态水文学的学科发展起到推动作用。

　　第1章区域环境变化的水文生态响应
　　1.1引言
　　生态水文学（Ecohydrology）为水文学科的一个分支，属于地理科学范畴。它是集地表水文学、土壤水文学、水文地质学、植物生理学、生态学等诸多学科于一体的交叉学科。Ingram在1987年提出“生态水文学”这一概念。由于各国学者研究领域和关注焦点的不同，“生态水文学”自诞生以来一直未被赋予统一、公认的定义。以下按时间顺序，给出部分学者对生态水文学的定义。
　　（1）生态水文学是研究所有生命及无生命组成的交互关系中的水文过程、现象及特性的科学。
　　(2)Hatton认为生态水文学是指在一系列环境条件下来探讨生态水文过程，它考虑了干旱地区、湿地、森林、河流和湖泊的生态水文过程。
　　(3)Post等则认为它是研究水文、气象及生态过程之间的关系，包括不同时间下水文过程如何影响到生态过程及生态系统以及地貌又如何回馈或影响到水文过程两个核心问题。
　　(4)Baird等则认为它是研究植物与水的相互作用以及与植物生长相关的水文过程。
　　(5)Rodriguez-Iturbe［WaterResources，2000，36(1)］则定义生态水文学为研究不同生态形式及过程中的水文机制的科学。Rodriguez-Iturbe认为它是在气候-土壤-植被动态过程中研究水文机制，以便预测生物对全球变化的响应。
　　(6)1997年俄罗斯彼德堡国立水文气象学院出版教材《水资源(陆地水)利用和保护的生态观》中提出“生态水文学(水利生态学)”、“水利生态系统”等概念，提出新的学科方向要研究具体“水对象”(河、湖、水库等)群体态势的定性定量的评价，研究不同层次和尺度的水体生态系统。
　　(7)Nuttle认为它是关于水文过程对生态系统分布结构功能影响以及生物过程对水循环要素影响的交叉学科。
　　20世纪90年代中期的生态水文学研究主要以湿地为研究对象，20世纪90年代中期以后开展的生态水文研究主要分为以下几个方面：①对生态水文尺度效应的进一步探索；②水文过程的生态环境效应；③生态格局的水文效应；④生态水文过程模拟等。
　　“变化环境下的水循环研究”是全球水系统计划（GWSP）的核心科学问题。在国际水文学研究领域中，前沿科学问题突出表现在重视变化环境下的水循环规律研究。水文循环是使地球各圈层之间的相互关系变得十分密切的标志之一，它既受气候系统的制约，又对气候系统进行反馈。同时，水文循环也受人类活动的干预和直接影响。传统的水文学研究往往只考虑水量的自然变化，现代水文循环研究需要综合考虑全球变化以及人类活动等方面的影响。
　　气候条件深刻影响着水文循环的各个过程，自然强迫下的气候变化引起降水的时空分布变化；太阳辐射以及气温、湿度、风速的变化，直接影响蒸散发、径流和土壤水的变化。气候变化导致水文循环发生变化，水文循环的变化又进一步影响水资源管理等诸多方面。因此，近年来国际社会对未来可能发生的气候变化及其对水文循环的影响给予了高度关注，也使气候变化对水文循环和水资源的影响成为水科学研究的热点前沿问题。水循环的各个要素、环节及过程均不同程度地受到人类活动的影响。河川径流是气温、降水、蒸发等气候因素与人类活动影响综合作用的结果。人类活动一方面使全球气候发生变化从而导致水文循环过程的变化；另一方面，各种人类活动或改变流域的下垫面条件，使产汇流机制发生了变化，或改变天然径流和蒸发的时空分配，影响了地下水补给，从而改变了流域天然水循环过程。虽然人类活动往往是局部性的，但是其影响强度很大，经常会导致区域的水资源发生重大的变化。如何定量分析和评价人类活动对水文循环的影响范围和程度已成为水文学研究的热点问题之一。
　　本章将从植被变化、气候变化、人类活动等几个典型角度，分析和总结变化环境下的生态水文响应问题。
　　1.2环境变化的水文生态响应
　　1.2.1气候变化与植被变化的生态水文响应
　　研究植被变化的生态水文响应，一般以试验流域研究为基础，通过研究试验流域植被变化与径流量变化的关系得到客观影响因素较少、流域环境接近理想状态下径流对植被变化的响应，由此探讨一般流域植被变化或各种人类活动对径流的影响。试验流域研究中，一般选择一个或多个代表性较好的流域应用站点观测流量和其他水文气象要素研究流域的水文过程。试验流域研究已经成为监测长期水文气象的基线数据、评价不同土地利用和管理措施水文响应、提供水文或生态模型率定验证所需数据的主要方法。主要包括四类试验：对比流域试验、单一流域试验、平行流域试验和多数并列流域试验。考虑植被变化的径流响应时，气候变异对径流的影响也是不可忽视的一个方面，气候变异在水文响应因素中起了很重要的作用［1］。近年来，许多研究提出了不同方法区分植被变化和气候变异对径流的影响。一般方法是首先估算一种响应，如植被变化的水文响应，剩余的即为另一种响应，如气候变异的水文响应。但是这样能否使估算的植被变化和气候变异的水文响应相吻合尚待验证。
　　（1）对比流域植被变化对流量变异的影响。首先对流域年径流序列的趋势性、突变特性及流量频率过程进行分析，应用非参数Mann-Kendall检验方法和Pettitt方法，确定植被变化后流量的响应时间，提供一种具有参考价值的标准期划定方法，同时借助流量历时曲线（FDC）分析植被变化前后的流量频率变化，为研究植被变化的径流响应提供了一种新思路。
　　(2)对比流域植被变化与气候变化的生态水文响应及定量划分。基于对比流域方法针对小尺度对比试验流域进行植被变化对水文响应的估算，同时选用单流域方法估算植被变化对水文过程的影响，比较分析各种方法的估算结果，以寻求对比流域方法不可用时的替代方法或旁证方法。对比流域方法的成功应用取决于植被变化前期（即标准期）准确而长期的流量数据。借助植被变化前期作为标准期的水文响应估算，探讨径流量变化前期（即年径流序列的变点出现时间之前的时期）作为标准期的适用性，以寻找灵活适用的标准期划定方式，拓宽对比流域方法的适用性。试图单独量化植被变化的水文响应与气候变异的水文响应，以验证试验流域植被变化和气候变异是影响流域径流变化主要影响因素的假定，进一步寻求更合理的方法以区分不同因素（人类活动如植被变化、气候变异等）的水文响应。
　　(3)不同空间尺度流域植被变化和气候变异的生态水文响应。分析一系列不同面积的流域（1～10000km2）在不同比例植被变化（11%～100%）下的水文响应，从流域空间尺度上解释植被变化的水文响应及其机理。借助对比试验流域研究的结论，选取合适的方法估算不同面积流域植被变化的水文响应。鉴于不同空间尺度尤其是大尺度流域的复杂性，采用模型模拟的方式进行研究，以更准确地模拟标准期的径流量，提高处理期水文响应估算的可信度。
　　1.2.1.1对比试验流域概况
　　本小节选择了澳大利亚、新西兰和南非的7个对比试验流域，分别是澳大利亚的Wights/Salmon、Lemon/Ernies、Dons/Ernies、RedHill/KileysRun、StewartsCreek5/4（即StewartsCk5/Ck4），新西兰的Glendhu2/1（即GH2/GH1），南非的CathedralPeakⅢ/Ⅳ（即CPⅢ/CPⅣ）。这些流域具有明确的植被变化历史，并具有较长的流量和降雨量数据，具体位置如图1-1所示，表1-1给出了对这些流域的简单描述。
　　图1-1所用试验流域位置示意图
　　Wights/Salmon表示一对对比流域，斜线前为处理流域、斜线后为控制流域，其他类似，没有斜线的表示单一试验流域
　　1.2.1.2对比试验流域径流量变化特征分析
　　植被变化水文响应的研究热点之一是植被变化后流域径流量达到新平衡所需的时间。这反映了流域植被变化和水文地质条件的自然特性。理解水文响应时间有助于估算植被变化对径流量的影响。因此，客观地估算植被变化的径流响应时间非常重要。
　　在实际植被变化数据不足时，径流序列的统计变点可以帮助确定径流响应时间。变点定义为特定置信区间内序列均值的不连续点。径流响应时间可以看作植被变化时间和径流序列变点发生时间的间隔时间。变点可以看作不同种类趋势的集合。为更好地理解径流量变化特性，有必要联合分析径流序列的趋势性和变点特性。趋势检验是假设检验问题的一种特例。趋势可以是平滑式或跳跃式、单调变化或阶段式变化等。过去几十年，世界范围内发展了大量参数和非参数的趋势及变点检验方法。非参数Mann-Kendall统计检验作为一种检验水文变量或其他相关变量序列的趋势的有效方法，得到了广泛应用。非参数Pettitt检验已被广泛用于径流序列的变点检验中，它被认为是检测变点的有效方法。
　　流量历时曲线（FDC）是描述流域径流量变化的有效工具，表示给定流域某一时段（日、月或年）流量发生频次与流量之间的关系。Vogel和Fennessey，Smakhtin研究证实了FDC在表征、比较并预测不同时间尺度流量机制中的优势和特点［1］。评价植被变化对流量历时曲线的影响非常重要，已经引起了研究者的广泛关注［2］。
　　清楚掌握流域的径流变化特征是研究植被变化生态水文响应的基础。本节针对选定对比流域，研究植被变化前后的径流变化特征，为估算植被变化和气候变异的生态水文响应提供依据。具体目标如下：①确定对比流域年径流深序列是否存在统计意义上的单调趋势和变点；②如果存在变点，研究分析流量历时曲线的变化并评价植被变化对径流量变化的影响。
　　1）研究方法
　　（1）非参数趋势检验方法
　　本研究借助Salmi等介绍的MAKESENS工具检测水文序列的趋势性。MAKESENS既提供了检测单调上升或下降趋势的非参数Mann-Kendall统计检验，又提供了估算线性趋势倾斜度的非参数Sen’s方法。Mann-Kendall统计检验适用于检测序列是否存在单调趋势。Sen’s方法应用线性模型估算残差不随时间变化时趋势的倾斜度。
　　A.非参数Mann-Kendall统计检验方法。
　　传统参数检验是标准趋势检验简单的样本与时间回归相关。基于秩的非参数Mann-Kendall统计检验方法其变量可以不具有正态分布特征，因此常用来检测如水质、径流、气温、降水等水文气象序列资料的明显趋势变化。Mann-Kendall检验适用于数据序列服从以下模型时：xi=f(ti)+εi（1-1）式中，f(t)为连续单调上升或下降函数，残差εi假定源于均值为零的同一分布。因此，假定分布的方差不随时间变化。
　　Mann-Kendall的检验统计量（S）可用式（1-2）表示：S=∑n－1k=1∑nj=k+1sgn(xj－xk)(1-2）
　　sgn(θ)=1,θ>00,θ=0－1,θ<01-3=""xj=""xk=""j=""k=""k="">j；n代表数据系列的长度。
　　Mann-Kendall趋势检验中有两个参数非常重要，分别为表征趋势强度的显著性水平和代表变化方向及量值的倾斜度估计。在满足零假设(H0)，即数据序列没有趋势时，统计值S服从均值为零且方差用式（1-4）表示的分布：Var(S)=118n(n－1)(2n+5)－∑qp=1tp(tp－1)(2tp+5)(1-4）式中，q为约束组（tiedgroup）的数量，tp为第p个约束组内数据个数。
　　B.正态Z检验统计量计算为Z=S－1Var(S)ifS>00ifS=0S－1Var(S)ifS<01-5=""z="">Z(1－α/2)时，拒绝零假设(H0)，即数据序列存在明显趋势，其中，Z(1－α/2)是标准正态分布中值为（1-α/2）时对应的显著性水平α下的统计值。Z值可以表示序列的统计显著性，正值表示序列存在上升趋势，负值表示为下降趋势。
　　C.非参数Sen’s方法。
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