Gondwana Research|干扰水文学：中国地表水文系统对人类活动的敏感性规律

导语

干扰水文学是近年来新兴的交叉学科方向。干扰是指人类活动的干扰。干扰水文学是基于传统水文学及其交叉学科，综合利用自然和人文社会科学理论，研究人类活动对水文系统干扰过程以及相互作用机理，以科学管理人类水文干扰行为的科学（干扰水文学，罗开盛著，2021）。要想对水文系统进行科学有效的干扰，首先需要摸清水文系统对人类活动的敏感性。随着人口的快速增长和经济、科技的飞速发展,人类活动对地表水文系统产生了巨大干扰，已成为影响水循环变化的两大主要驱动力之一（另一个是气候变化）。而定量评估地表水循环对其的敏感性程度，对有效调控人类活动和科学管理人类水文干扰行为具有重要意义。在全球变暖的背景下，以往大量研究在全球、大洲、国家、区域等各个尺度上定量报道了水循环对气候变化的敏感性，量化了水循环对气候变化，特别是对气温升高的敏感性并刻画其空间格局。但是，除了气候变化的影响，水循环的变化还受人类活动的干扰。然而，对于水循环对人类活动的敏感性量化研究鲜有报道。地表水文系统对人类活动的敏感性如何？存在怎样的空间分异特征？哪些区域为极值区域？这些问题尚不清楚。

结果与结论

围绕这一科学论题，中国科学院重庆绿色智能技术研究院的罗开盛副研究员首先量化了中国的人类活动，然后基于1980-2018年全国尺度的各种空间和属性数据驱动水文模型，进而量化了中国陆地表面水循环对人类活动强度的敏感性，阐明了各水文变量对人类活动强度敏感性值的空间分布格局并探测出热点区域，最后结合模型模拟的水文过程探讨内在的机制。

研究结果表明，侧向补给（LATQ）对人类活动强度（HAI）的敏感性最大，达到0.679，其次是基流（GW）（0.291）和实际蒸散发（ET）（0.203）。其他水文变量对HAI的敏感性从大到小依次是地表径流（SURQ）（0.174）、下渗（PERC）（0.172）和产水量（WYLD）（0.172）。空间上，ET对HAI的敏感性热点区域主要位于青藏高原西部，克拉玛依油田附近以及中国的东北地区。GW和PERC对HAI的敏感性空间格局相似，即中国南方地区要比其他区域低。有趣的是，我们发现中国南方城市SURQ对HAI的变化并不敏感（敏感性值为0~0.06）。尽管半干旱区1980-2018年的HAI变化在各气候区中最小（0.823%），但是水循环对HAI的敏感性最大，ET、SURQ、LATQ、PERC、GW和WYLD对HAI的敏感性系数分别达到20.441、41.292、5.276、24.431、52.06和1.032。从人类的水文干扰角度而言，半干旱区、青藏高原西部，克拉玛依市油田附近、东部部分地区等是需要优先关注的区域，而LATQ是需要给予最优先关注的水文变量。

水文干扰启示

水文系统自身具有一定的结构和自我运行的规律，具备一定的韧性，在受到系统外干扰之后具有一定的抵抗力、自我调节和恢复能力。这可以解释在中国城市最集中的南方区域中，水文系统对人类活动强度并不敏感。但是各区域的水文环境和水循环过程存在异质性，因此水循环对人类活动干扰的敏感性存在较大空间差异。这要求我们需要因地制宜地制定水文干扰对策和实施水文干扰行为。敏感性的热点区域意味着相同人类活动强度变化将会引起水文系统/水文变量的剧烈波动。而这些区域往往是水文脆弱区，在人类活动过程中需要严格控制人类活动强度，以防止水文环境的恶化和水文系统的崩溃。同时，对于生态恢复工程此类人类活动，敏感性热点区域/最敏感性水文变量是优先考虑区域/因子，因为单位强度引起的变化量最大，通过调整最敏感性区域/敏感水文变量，水文系统的变化才最为显著，从而提高了生态恢复工程的实施效率。因此，敏感性的热点区域和敏感性的水文变量需要优先关注。结果显示，相对其他气候分区，半干旱区的水文系统对人类活动最敏感，需要给予最优先关注。中国的青藏高原西部，克拉玛依市油田附近、东部部分地区等需要优先关注。在中国地表水文系统中，LATQ对HAI的敏感性最大，需要给予最优先关注。

文章介绍

该文的第一作者和通讯作者均为中国科学院重庆绿色智能技术研究院的罗开盛副研究员，文章于2022年4月6日发表在国际著名顶级期刊Gondwana Research（CiteScore=11.8, IF=6.051，中科院1区TOP）上，题为“Sensitivity of the land surface hydrological cycle to human activities in China”。该期刊的主办国为荷兰，年发文量200篇左右，目前为中科院地球科学类1区TOP期刊，在全球地球科学类期刊中排名第2，在地球科学领域享有很高的学术声誉。该成果也得到了在Njala University工作的Juana P. Moiwo副教授的支持与帮助。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.gr.2022.04.006

作者官网介绍：http://sourcedb.cigit.cas.cn/rcdw/202012/t20201225_5842705.html 

                            https://www.cqucas.ac.cn/TeachingStaff/MasterTutor/1718.html