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【精品Topics系列】守护地球湛蓝脉动：释放智慧水文与水资源管理的创新力量！
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气候变暖正在加剧并使全球水文及其相关过程复杂化，从而影响水安全。流域内水、泥沙、碳和营养物质的耦合是一个亟待阐明的关键瓶颈问题。水体物质的后续输送和转化也会影响河流生态系统健康和温室气体排放。然而，这些过程对环境变化的响应机制在很大程度上仍然未知。解决这些问题将有助于全球水资源的合理管理和水灾害的有效应对。如今，大多数国家都面临着前所未有的水资源压力。水资源短缺影响着全球40%以上的人口，到2030年，水需求与可用供应之间的缺口预计仍将高达40%。与快速经济发展相关的长期水资源短缺和极端天气事件 (洪水和干旱) 已成为全球繁荣和可持续发展的最大威胁。因此，更好地理解环境变化对水资源的影响，对于增强水安全、应对水文不确定性和人为因素的复杂性至关重要。
为了促进对可持续水资源管理的理解，Sustainability联合Remote Sensing、 Water、 Atmosphere 和Hydrology 期刊共同推出专题“水文与水资源管理”。本专题邀请研究人员和从业者提交关于水文与水资源管理的原创研究论文，范围包括但不限于地表和地下水文过程及水-泥沙耦合模型、河流碳氮输送、河流温室气体排放、水-粮食-能源-生态系统权衡及生态-水-经济协调发展、水资源保护和优化配置、适应极端天气事件的水政策、决策支持系统和/或决策框架、水资源短缺和洪旱灾害风险评估、水资源监测、建模、预测和预警信息系统开发，以及雨水、废水和非常规水源的回收利用方案。该专题凭借新颖性和较高的影响力获得了MDPI年度最佳专题奖。
了解MDPI年度最佳专题奖详情：https://www.mdpi.com/topics/award
#专题关键词#
水文及相关过程；泥沙输运；河流碳氮循环；水-粮食-能源-生态系统权衡；生态水文学；水资源可持续政策，水安全；水灾害风险评估；监测与建模。
学术编辑团队
王根绪 教授 四川大学，中国
研究领域：生态水文学；生物地球化学过程；径流产生和水文过程；生态水文模型；寒区与山区植被生态与水资源保护。
卢宏玮 研究员 中国科学院地理科学与资源研究所，中国
研究领域：水文学；水资源；水环境；全球变化应对；区域可持续发展。
王磊 研究员 中国科学院青藏高原研究所，中国
研究领域：气候变化；水资源管理；水文学；地表；冰冻圈。
Gholamreza (Bahman) Naser 副教授 宾夕法尼亚州希彭斯堡大学，美国
研究领域：水资源工程。
在水文与水资源管理领域，技术进步与环境变化不断催生新的研究需求。本篇将从当前热点与前沿方法中提炼思路，帮助您快速获取论文选题灵感，找到适合自己的研究切入点。
精选文章
论文一
水库调控河流中季节性与昼夜热分层变化对浮游植物的影响
Effects of Seasonal and Diel Variations in Thermal Stratification on Phytoplankton in a Regulated River
本文主要研究了韩国洛东江在水坝调控下出现的季节性与昼夜热分层现象，并分析其环境驱动因素及对浮游植物 (特别是具浮力的微囊藻) 丰度与垂向分布的影响，揭示夏季热分层会增强蓝藻暴发并需通过调节河流流量来缓解其生态风险。
选题方向参考
未来研究可进一步关注整个夏季中热分层的持续时间及其消散间隔，系统分析分层强度随时间变化的规律及其对水质与藻类生态过程的持续影响，从而为制定更精细、及时的河流水动力管理措施提供科学依据。
论文二
一种用于监测供水管网 (WDNs) 的机器学习方法
A Machine-Learning Approach for Monitoring Water Distribution Networks (WDNs)
本文主要提出了一种利用人工神经网络结合压力驱动水力模型与不确定性需求模拟的方法，通过少量监测点来预测供水管网中全部节点的压力分布，并评估不同需求相关性对模型性能的影响，以支持更高效、可持续的管网监测与管理。
选题方向参考
未来的研究可进一步探讨供水管网拓扑结构对神经网络预测性能的影响，并尝试引入更先进、更高效的机器学习算法，以提升压力预测精度和监测可靠性，从而为智能化管网管理提供更强的技术支撑。
论文三
利用随机森林机器学习与遥感数据进行径流预测：一种针对融雪驱动流域的、基于过程的水文建模的替代方法
Exploring Random Forest Machine Learning and Remote Sensing Data for Streamflow Prediction: An Alternative Approach to a Process-Based Hydrologic Modeling in a Snowmelt-Driven Watershed
本文主要比较了随机森林机器学习模型 (RFML) 与传统半分布式水文模型SWAT在积雪融水主导的流域中进行径流预测的能力，结果表明RFML通过利用遥感数据能够以更简单的方式获得比SWAT更高的预测精度，并揭示了雪深和最低气温等关键影响因子，对雪融区水资源管理具有重要意义。
选题方向参考
未来的研究可以考虑使用更广泛、更多类型的流域数据，通过对多样化流域的对比分析，更深入地探讨不同参数对径流预测的影响，并结合滞后效应量化各预测因子对模型误差的贡献，从而更全面地理解变量之间的时序关系，例如冬季土壤湿度对夏季径流的影响，为改进水文预测模型提供更可靠的依据。
论文四
游泳池水与能源可持续性——基于加泰罗尼亚布拉瓦海岸的案例模型
Water and Energy Sustainability of Swimming Pools: A Case Model on the Costa Brava, Catalonia
本文主要通过建立泳池水量与能耗模型，评估与模拟蒸发、过滤和能源使用等关键因素，以提出在气候变化和干旱背景下提升布拉瓦海岸地区泳池水与能源可持续性的有效策略，如使用池盖和变频泵等。
选题方向参考
本研究的局限性之一是只研究了蒸发模式。在未来的研究中，应开展更广泛的模拟，以探究其余变量之间的相互关系。 同时，纳入更多不同地理位置的设施进行长期追踪分析，以评估时间变量对泳池运行表现的影响，从而为更可持续的泳池模型提供决策支持。
论文五
基于多评价指标与不同率定数据长度的径流模拟不确定性量化
Quantifying Uncertainty in Runoff Simulation According to Multiple Evaluation Metrics and Varying Calibration Data Length
本研究以韩国荣山江流域为案例，利用SWAT水文模型系统量化了不同率定数据长度与多种评价准则对径流模拟不确定性的影响。结果表明，径流模拟的最佳率定期为5-7年，此时不确定性最低，偏离该范围均会增加误差。研究强调需多准则结合以克服单一指标局限，并指出针对极端径流，7年以上的长数据更稳健。该结论打破了“率定越长越好”的传统认知，为水文建模优化提供了依据。
选题方向参考
未来研究应致力于最优率定期经验的多场景推广、非平稳气候下的极端模拟与多重不确定性量化，以解决数据匮乏及复杂环境下的模型适用性难题。
了解专题详情：https://www.mdpi.com/topics/4KOE65DFBO
相关的专题，目前开放投稿中：
生态水文学与水资源可持续性，第二卷
了解详情：https://www.mdpi.com/topics/LS07PC7118
相关期刊
Sustainability 期刊介绍
主编：Steve W. Lyon, Ohio State University, USA
创刊于2009年，作为一个跨学科的国际开放获取期刊，涵盖技术、环境、文化、经济和人类社会的可持续发展研究。期刊聚焦自然科学、工程学、经济学、社会科学与人文领域研究，推动跨学科协同探索，共同助力人类可持续发展及联合国2030可持续发展议程。 期刊已被Scopus、SCIE、SSCI (Web of Science) 等多个权威数据库收录，5-Year Impact Factor为4.2。
2025 Impact Factor：4.1
2025 CiteScore：8.9
Time to First Decision：16.9 Days
Acceptance to Publication：3.8 Days
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/Sustainability
Remote Sensing期刊介绍
主编：Prasad S. Thenkabail, USGS Western Geographic Science Center (WGSC), USA; Dongdong Wang, Peking University, China
期刊范围涵盖遥感科学所有领域，从传感器的设计、验证和校准，到遥感在地球科学、环境生态、城市建筑等各方面的广泛应用。
2025 Impact Factor：4.3
2025 CiteScore：9.4
Time to First Decision：22 Days
Acceptance to Publication：2.9 Days
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/remotesensing
Water期刊介绍
主编：Jean-Luc PROBST, University of Toulouse, France
Water 期刊于2009年创刊，是一个国际性、跨学科的同行评审开放获取半月刊。发表论文主题涵盖水科学的所有方面，包括水资源领域相关的科学、技术、管理和治理等原创性研究论文和综述论文。
2025 Impact Factor：3.5
2025 CiteScore：6.7
Time to First Decision：17.7 Days
Acceptance to Publication：2.8 Days
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/water
Forests 期刊介绍
主编：Giacomo Alessandro Gerosa, Catholic University of Brescia, Italy
Forests 重点关注与林学或者树木有关的生态生理学、生物多样性、育种与分子遗传技术、遥感监测、生物产品经济、木材科学、政策与管理、社会影响和公众参与等相关前沿文章。目前已被Scopus、SCIE (Web of Science)、Ei Compendex、GEOBASE、PubAg、AGRIS、PaperChem等权威数据库收录；2025 年 CiteScore 5.4，林学分区Q1 (排名26/181)；2025 年 IF 3.1，林学分区Q2 (排名24/92)。
2025 Impact Factor：3.1
2025 CiteScore：5.4
Time to First Decision：17.3 Days
Acceptance to Publication：2.6 Days
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/Forests
Atmosphere 期刊介绍
主编：Daniele Contini, Institute of Atmospheric Sciences and Climate (ISAC), National Research Council (CNR), Italy
期刊研究内容涉及气溶胶、空气质量及其对健康的影响、空气污染控制、气象学、气候学、生物气象学及生物气候学、生物圈/水圈/陆地-大气相互作用、大气技术、仪器和建模的研究，以及高层大气和行星大气等。目前期刊已被SCIE、Ei Compendex、Scopus等数据库收录。
2025 Impact Factor：2.6
2025 CiteScore：5.4
Time to First Decision：20.4 Days
Acceptance to Publication：2.6 Days
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/atmosphere
Hydrology 期刊介绍
主编：Ezio Todini, Italian Hydrological Society, Italy
期刊主题涵盖了河流水文学、湖泊水文学、沼泽水文学、冰川水文学、雪水文学、水文气象学、地下水水文学、区域水文学和海洋水文学等水文领域。目前，期刊已被ESCI、Scopus 等其他数据库收录。
2025 Impact Factor：3.1
2025 CiteScore：6.0
Time to First Decision：16.5 Days
Acceptance to Publication：3.6 Days
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/hydrology
如有任何与本专题有关的问题，请联系topics@mdpi.com，谢谢。
MDPI专题 (MDPI Topics) 以多学科研究为背景，联合两个或多个MDPI相关期刊，为来自不同学科领域的学者创造一个探索、交流、碰撞最新成果的平台。每个专题都由相关学科的优秀学者作为专家团队联合管理和策划，同时还享受便捷高效的MDPI出版服务支持。作者可以向任一参与某专题的MDPI期刊投稿，最终发表的文章都将在该专题主页上集合展示。了解更多MDPI专题信息，欢迎访问：https://www.mdpi.com/topics
https://blog.sciencenet.cn/blog-3516770-1554004.html
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