1960年以來氣候變化與人類活動對鄱陽湖流域生態(tài)徑流改變的影響*

曹宇賢，徐力剛，范宏翔，毛智宇,3，程俊翔，王殿常，吳亞坤

(1：中國科學院南京地理與湖泊研究所，中國科學院流域地理學重點實驗室，南京 210008)

(2：中國科學院大學，北京 100049)

(3：南昌工程學院水利與生態(tài)工程學院，南昌 330000)

(4：中國長江三峽集團有限公司，北京 100038)

(5：安徽工業(yè)大學，馬鞍山 243002)

廣義上的生態(tài)需水可理解為在特定的生態(tài)目標下, 維持特定時空范圍內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)水分平衡所需要的總水量[1]，生態(tài)需水在不同的時間和場景中往往是不同的，在河湖生態(tài)系統(tǒng)中，為了維持湖泊水體和河道的基本生態(tài)功能，徑流過程需要滿足河湖生態(tài)系統(tǒng)所需的水量，這一部分水量被稱為生態(tài)流量[2]. 近年來關(guān)于生態(tài)流量計算的方法有很多，主要分為水文學方法、水力學方法、生境模擬法以及整體評價法4大類. 其中，通過分析歷史徑流序列的頻率分布特征來計算生態(tài)流量的水文學方法運用最廣泛，如IHA法、7Q10法、流量持續(xù)曲線法，Tennant法、月平均最小流量法等. 1995年，Richter等[3]構(gòu)建了33個水文改變指標(IHA，indicators of hydrologic alteration)，從月平均流量指標、極限流量指標、頻率、持續(xù)時間和變化速率5個方面來描述河流水文變異和生態(tài)效應(yīng)，但33個指標之間仍存在很大的相關(guān)性[4]，隨后，顧西輝等[5]發(fā)現(xiàn)生態(tài)剩余和生態(tài)赤字的應(yīng)用能夠有效地解決大量水文指標之間的冗余與相關(guān)關(guān)系，溫慶志等應(yīng)用生態(tài)徑流指標，發(fā)現(xiàn)淮河流域水文變異后生態(tài)剩余減少，生態(tài)赤字增多，淮河流域生物多樣性正在逐年下降[2]. 相比于其他方法，生態(tài)徑流指標能克服水文變異指標之間的冗余性問題，同時需要指出的是實際情況下湖泊的需水是隨著湖泊生態(tài)系統(tǒng)的需求多樣化變動的，生態(tài)徑流指標值也是根據(jù)每一年的徑流過程變動的，相比于計算一個具體的生態(tài)流量最小值，它更能體現(xiàn)湖泊水體需水變化過程. 因此本文選用流量持續(xù)曲線法，首先確定了生態(tài)流量的變化范圍，基于流量歷時曲線計算生態(tài)盈余和生態(tài)赤字，由于研究對象為河湖水體，生態(tài)盈余和生態(tài)赤字分別代表的內(nèi)涵為實際徑流超過或低于湖泊水體和河道生態(tài)系統(tǒng)對徑流的需求值，兩者統(tǒng)稱為生態(tài)徑流指標. 河湖生態(tài)功能主要包括維持河湖形態(tài)、保護生物棲息地、自凈、輸沙等，然而，近年來受氣候變化和人類活動的影響，水文循環(huán)和水量平衡在時空和數(shù)量上已經(jīng)發(fā)生了不可忽視的變化，變異后的水文情勢破壞了當?shù)氐纳鷳B(tài)系統(tǒng)平衡，引發(fā)了一系列的水生態(tài)危機[6]. 鄱陽湖作為中國最大的淡水湖，流域面積為長江流域面積的9%，多年平均降雨量為1620 mm，蒸發(fā)量為700～800 mm,近年來徑流變化顯著，引發(fā)的洪旱災(zāi)害呈現(xiàn)增加的趨勢，1990s鄱陽湖多次出現(xiàn)洪水事件，而2003年以來多次發(fā)生干旱災(zāi)害[7-8]，水文條件的改變必然影響著濕地景觀格局分布和演替趨勢，此外還會對鳥類棲息地和魚類的產(chǎn)卵地產(chǎn)生影響[9]，近年來鄱陽湖出現(xiàn)了生物多樣性衰減、水土流失、環(huán)境污染等一系列的生態(tài)環(huán)境問題[10]，因此從水文變化的角度出發(fā)，進行生態(tài)徑流的歸因分析以及探索導致的生態(tài)現(xiàn)象顯得十分必要.

目前，國內(nèi)外學者采用了多種研究方法從不同的研究角度對水資源問題及其驅(qū)動因素進行了研究，在以往的研究中，絕大多數(shù)通過水庫修建作為研究時段的分割點，通過對比建庫前后水文或生態(tài)指標的變化來闡明其水文生態(tài)效應(yīng)[11-13]，這種觀點將生態(tài)徑流的改變僅歸因于人類活動里的建壩，忽視了氣候變化和其他人類活動對生態(tài)徑流的影響. 人類活動和氣候變化作為影響流域水文循環(huán)過程的兩大重要因素，其對生態(tài)徑流的影響也是十分巨大的[14]，如何區(qū)分氣候變化與人類活動對生態(tài)徑流的影響是目前的研究熱點與難點. 最近，有學者通過引入基準期的概念，利用長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，定量區(qū)分了氣候變化以及人類活動對流域徑流以及湖泊水動力過程的影響貢獻[15]，其結(jié)果表明，長短記憶模型可以簡單高效地對流域-湖泊水文過程進行精準化模擬，并且能夠在年內(nèi)的精細尺度區(qū)分不同因素對水文改變的影響貢獻. 鄱陽湖作為我國第一大淡水湖，高強度的人類活動和顯著的氣候變化引發(fā)了鄱陽湖明顯的水文變異過程，其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)也發(fā)現(xiàn)了劇烈的改變，如何定量區(qū)分氣候變化和人類活動對鄱陽湖生態(tài)流量的影響程度，從而為保障鄱陽湖的生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展提供科學支撐是目前國內(nèi)外學者關(guān)注的研究熱點之一.

綜上所述，本文研究目的是(1)基于年際和年內(nèi)的日流量值，比較不同情境下徑流的變化特征；(2)生態(tài)徑流與降水距平相比較，揭示降水量和生態(tài)徑流指標之間的相關(guān)關(guān)系；(3)定量揭示氣候變化和人類活動對鄱陽湖生態(tài)徑流改變的貢獻率. 研究結(jié)果能夠為鄱陽湖流域水資源管理提供理論支持，同時也能為鄱陽湖的生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展與保障提供方法支撐.

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)

鄱陽湖(28°22′～29°45′N，115°47′～116°45′E)位于江西省北部，是我國第一大淡水湖，也是世界六大濕地之一，匯聚了五河“贛江”、“信江”、“撫河”、“饒河”、“修水”的來水，經(jīng)過湖區(qū)調(diào)蓄后匯入長江，是長江中下游具有重要代表性的調(diào)蓄湖泊(圖1).

本文選取了鄱陽湖流域時間序列最長的14個國家級氣象站的氣象數(shù)據(jù)以及五河下游出口斷面流量監(jiān)測站的徑流數(shù)據(jù)，表 1描述了氣象數(shù)據(jù)和徑流數(shù)據(jù)的基本信息，徑流數(shù)據(jù)由中國科學院鄱陽湖湖泊濕地觀測研究站提供，氣象數(shù)據(jù)由中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)提供，氣象數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)的缺測數(shù)據(jù)采用最臨近的3個站點進行插補.

表1 水文、氣象數(shù)據(jù)基本信息

1.2 研究方法

1.2.1 生態(tài)赤字與盈余 Vogel等[16]提出了基于流量持續(xù)曲線(flow duration curve, FDC)的無量綱生態(tài)流量指標——生態(tài)盈余和生態(tài)赤字，生態(tài)盈余表示滿足河流生態(tài)系統(tǒng)需水量后所多余的水量，生態(tài)赤字表示滿足河流生態(tài)系統(tǒng)需水量所缺乏的水量，兩者統(tǒng)稱為生態(tài)徑流指標. 生態(tài)徑流指標的計算以FDC曲線為基礎(chǔ)，F(xiàn)DC曲線由日流量數(shù)據(jù)構(gòu)造，表示流域在研究時段內(nèi)流量的超過率與流量之間的關(guān)系，通過日流量時間序列也可構(gòu)造年尺度或季節(jié)尺度的FDC[17]. 超過率Pi為日流量數(shù)據(jù)Qi降序排列計算得出：

Pi=i/(n+1)

(1)

式中，i為秩次，n為日流量Qi的樣本大小.

Gao等[4]對生態(tài)盈余和生態(tài)赤字的定義做了改進：(1)將水文變異前的時段作為基準期，其75%和25%分位數(shù)的年和季節(jié)FDC作為河流生態(tài)系統(tǒng)的保護目標；(2)若某一給定年的年或季節(jié)FDC高于75%分位數(shù)FDC，那么75%分位數(shù)FDC與其上方的年或季節(jié)FDC所圍成的面積定義為生態(tài)盈余；如果低于25%分位數(shù)FDC，那么25%分位數(shù)FDC與其下方的年或季節(jié)FDC所圍成的面積定義為生態(tài)赤字，如果位于75%和25%分位數(shù)FDC之間，則認為是河流生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)適應(yīng)了的正常范圍. 本研究參考Gao等[4]作出的改進，將鄱陽湖1960-1969年日流量數(shù)據(jù)作為基準期，代表天然機制下的產(chǎn)流，求出25%和75%分位數(shù)的年FDC和季節(jié)FDC，作為鄱陽湖流域生態(tài)系統(tǒng)保護范圍. 此外，為了消除數(shù)量級差別較大的影響，生態(tài)盈余和生態(tài)赤字分別除以75%分位數(shù)FDC下方的面積和25%分位數(shù)FDC下方的面積作歸一化處理.

1.2.2 長短時間序列 長短記憶模型(long short term memory)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network)結(jié)構(gòu)，旨在解決傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學習長期依賴問題上的不足，最早由Hochreiter等[18]提出，并在最近被Graves等[19]推廣和改進. 本文參考范宏翔等[15]提出的利用長短記憶模型構(gòu)建的鄱陽湖氣象-徑流模型，該模型能夠很好地區(qū)分氣象因子和人類活動對徑流的影響，具體在此不做贅述.

1.2.3 情景設(shè)置 為了探明人類活動和氣象因子對鄱陽湖生態(tài)徑流的影響，擬設(shè)定3個情景來定量區(qū)分兩者的貢獻率，具體情景設(shè)置方案如表 2所示. 有大量研究將1960-1969年的徑流當作基準期[15,20]，這段時期的徑流受人類活動影響小，可以當作自然情況下的徑流情況. 本文將1960-1969年的徑流當作基準期S0，將鄱陽湖氣象-徑流模型模擬出的1970-2013年鄱陽湖流域五河多年平均日流量過程作為S1，以實測的1970-2013年鄱陽湖流域五河多年平均日流量過程作為S2，以基準期的FDC計算出25%和75%分位數(shù)的年FDC和季節(jié)FDC，S1和S2以基準期的分位數(shù)FDC分別計算出年和季節(jié)的生態(tài)徑流，通過對比S0和S1可以定量計算氣候變化影響下鄱陽湖的生態(tài)徑流Q1，對比S0和S2可以定量計算實際情況下鄱陽湖的生態(tài)徑流Q2，通過對比Q1和Q2，可以定量區(qū)分人類活動下鄱陽湖的生態(tài)徑流Q3，由此得到氣候變化和人類活動對鄱陽湖生態(tài)徑流的影響貢獻.

表2 情景設(shè)置方案

2 研究結(jié)果

2.1 不同情景下的徑流變化特征

將5個子流域在率定期和驗證期的日流量觀測值與模擬值進行對比(圖2)，圖2A為基準期、模擬期、實測期(S0、S1、S2)的逐日徑流序列值. 從年際上來看，鄱陽湖五湖徑流量的變化比較穩(wěn)定，利用NSE指標和R2評價五條河流的模擬效果，NSE值均達到了0.9以上，R2均達到了0.89以上. 說明5個流域的模擬效果都比較可靠. 其中觀測值的峰值大于模擬值，其中高流量事件的量級和次數(shù)高于模擬值，同時低流量事件的量級低于模擬值，說明人類活動影響下徑流量的變化幅度在增大，高流量發(fā)生的頻率和量級都在增加，這可能增加了洪災(zāi)的風險.

圖2B是年內(nèi)五河基準期、觀測值與模擬值的比較，年內(nèi)來看，五河的徑流過程都呈現(xiàn)出單峰的趨勢，基準期贛江、撫河、饒河、信江、修水的日均峰值分別為8188.2、1987.6、2060.2、2305.4、1921.5 m3/s，實測期日均峰值依次為5476.3、1576.3、1514.1、2209.3、1002.1 m3/s，模擬期日均峰值為5105.8、1441.6、1479.9 2011.8、1062.2 m3/s，基準期的峰值顯著超過實測期和模擬期的峰值，其中贛江的峰值超出80.8%，贛江是五河最大的河流，徑流占鄱陽湖流域的49.5%. 春、夏、秋、冬季的徑流貢獻率在3種情景下的貢獻率如圖3所示，高流量事件主要集中在夏季4-6月，高流量的增多導致超過75%分位線FDC的部分增多，在年尺度上，生態(tài)盈余的貢獻時間集中在夏季，低流量事件主要集中在冬季10-12月，低流量的增多導致低于25%分位線FDC的部分增多，在年尺度上，生態(tài)赤字的貢獻時間集中在冬季. 3種情景相比較，基準期夏季的貢獻率總是高于模擬期和實測期，其中的原因可能是后期水利工程的蓄水調(diào)水在時間上分攤了夏季的徑流壓力.

圖2 不同情景下的徑流變化特征

圖3 不同情景下的多年平均季節(jié)徑流貢獻率

2.2 生態(tài)徑流指標變化

由氣象-徑流模型模擬出5條河流在氣象因子影響下的日徑流，基于基準期的日徑流以及FDC分位數(shù)畫出年和季節(jié)尺度的歷年FDC散點圖. 圖 4是氣候因素影響下年和季節(jié)歷年FDC散點分布特征(S1與S0)，圖 5為實測情況下(S2)與基準期(S0)的年和季節(jié)歷年FDC散點圖分布特征. 總體來說，在年尺度上S1和S2的FDC分布情況與S0的FDC分布情況基本一致，兩種情況下的FDC高、低流量出現(xiàn)的范圍能夠較好地覆蓋S0高流量和低流量出現(xiàn)的區(qū)域. 此外，從5條河流來看，贛江年和季節(jié)的高、低流量出現(xiàn)的范圍要大于其他河流，其余河流其他尺度的FDC曲線變化前后的分布范圍較為一致，主要是因為其余河流集水面積和徑流量相對較小，受人類活動影響較小.

圖4 S1情景下年和季節(jié)尺度FDC分布特征(A～E 分別表示年際、春季、夏季、秋季和冬季)

從圖4可以看出，在季節(jié)尺度上S1和S0高、低流量出現(xiàn)的范圍有較大的差別，尤其體現(xiàn)在春季和冬季，與S0相比，S1高流量在春季和冬季出現(xiàn)的量級和頻率都明顯增加，超過FDC 75%分位數(shù)的部分增多，說明氣象因素在春、冬季節(jié)引起生態(tài)盈余的增加. 圖 5為實測情況下年和季節(jié)尺度的FDC分布特征. 圖 4和圖 5相比較，可以看出S2高、低流量出現(xiàn)的次數(shù)大于S1，并且高、低流量的量級小于S1，在春、冬季節(jié)最顯著，這表明與氣候變化相比，人類活動在春、冬季節(jié)引起了生態(tài)盈余的減少和生態(tài)赤字的增加，可能的原因是春、冬季河道處于枯水期，人類活動在冬季的工農(nóng)業(yè)用水導致了生態(tài)盈余的減少. 兩種情景下的FDC變化曲線可以初步判斷年和季節(jié)生態(tài)徑流的變化特征，同時生態(tài)指標的變化離不開降水的影響，考慮降水距平和生態(tài)指標的相關(guān)性可以為氣候變化對生態(tài)指標的分析做初步鋪墊.

圖5 S2情景下年和季節(jié)尺度FDC分布特征(A～E 分別表示年際、春季、夏季、秋季和冬季)

從兩種情境下生態(tài)徑流指標的回歸擬合曲線(圖6，7)可以看出，兩種情景下的生態(tài)徑流指標表現(xiàn)出一些相似的規(guī)律，從年際上來看，除了撫河以外，其他站點的生態(tài)盈余均大于生態(tài)赤字，生態(tài)盈余從1970年呈現(xiàn)下降的趨勢，到1980年開始緩慢增加，1998年之后又開始下降，所有站點的生態(tài)赤字呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢，在撫河的上升趨勢明顯，在2005年以后撫河的生態(tài)赤字大于生態(tài)盈余，生態(tài)需水的矛盾明顯. 從季節(jié)上來看，春、冬季節(jié)的生態(tài)盈余相對較大，在2000年后，春、冬季的生態(tài)盈余呈現(xiàn)出持續(xù)增加的趨勢，夏季的生態(tài)盈余相對最小，原因可能是夏季降水豐富，水庫的蓄水降低了高流量的頻率和量級. 生態(tài)赤字的變化在夏季呈現(xiàn)增加的趨勢，在2010年以后，撫河、贛江夏季的生態(tài)赤字大于生態(tài)徑流，其他站點的生態(tài)赤字處于較穩(wěn)定的狀態(tài)，接近于0.

圖7 S2情景下的生態(tài)徑流年際變化特征(A～E 分別表示贛江、撫河、信江、饒河和修水)

圖8、9為S1和S2情景下通過年FDC和季節(jié)FDC得到年和季節(jié)生態(tài)指標Q1與Q2(生態(tài)盈余和生態(tài)赤字)及1970-2013年間年和季節(jié)降水距平的時間變化特征. 從年尺度上來看，兩種情景下生態(tài)徑流與年降水距平變化幅度較為一致，年生態(tài)盈余的變化幅度遠大于年生態(tài)赤字. 從季節(jié)的變化上，Q1在冬、春季的生態(tài)盈余最大，尤其是冬季生態(tài)盈余遠大于生態(tài)赤字，生態(tài)赤字總體變化幅度較小，夏、秋季節(jié)變化幅度大于秋、冬季節(jié)，從5條河流來看，修水的年生態(tài)盈余高于其余河流，生態(tài)需水一直處于滿足的狀態(tài). Q2在季節(jié)之間的降水變化并沒有引起季節(jié)生態(tài)徑流指標的顯著變化，生態(tài)赤字在春季的變幅最小，生態(tài)盈余的季節(jié)性變化不明顯，5條河流中撫河的生態(tài)赤字最大，變化幅度和變化范圍最大，其余河流的生態(tài)赤字遠小于生態(tài)盈余.

圖8 S1情景下的生態(tài)徑流指標與降水距平(A～E 分別表示年際、春季、夏季、秋季和冬季)

從年尺度上看，S1和S2兩種情景下各生態(tài)徑流指標與降水的一致性較好，除了修水站，其余相關(guān)系數(shù)均為0.7以上，并通過了顯著性檢驗. 但各生態(tài)流量指標與春、秋、冬季降水的一致性較差，相關(guān)系數(shù)均小于0.6，降水最多的夏季與年尺度變化最相似(圖10).

圖10 降水距平和生態(tài)徑流的相關(guān)系數(shù)(A表示S1情景， B表示S2情景；* 表示5%顯著性水平)

2.3 生態(tài)徑流歸因分析

根據(jù)實測情況下與純氣候影響情況下的鄱陽湖五河生態(tài)徑流計算出人類活動影響下的生態(tài)徑流，將其標準化，得到年際和季節(jié)尺度上鄱陽湖流域五河生態(tài)徑流的變化情況(圖11). 從年際尺度來看，氣象因素和人類活動對生態(tài)徑流的影響都穩(wěn)定在相對較小的范圍內(nèi)(都小于0.14)，而季節(jié)上來看，氣象因素對生態(tài)徑流指標的影響較大，其中對生態(tài)赤字多為負相關(guān)影響，這是由于降水的減少會導致低流量增加，引起生態(tài)赤字的增加，觀察到氣象因素對生態(tài)盈余的影響多為正相關(guān)影響，然而在某些季節(jié)下兩者也呈現(xiàn)負相關(guān)性，例如饒河的冬季，氣候因素會導致生態(tài)盈余減少0.49. 在生態(tài)赤字中，氣候變化在年際和季節(jié)都導致了生態(tài)赤字的減少(0～0.22)，在春季減少最多(0.22)，夏季減少最少(-0.03). 人類活動引起了生態(tài)赤字的增加(0～0.09)，在秋、冬季人類活動使生態(tài)赤字增加了0.084.

圖11 人類活動和氣候變化對生態(tài)徑流指標的絕對影響程度

為了更清楚地比較氣候因素和人類活動對生態(tài)徑流的影響，將兩者的貢獻以百分比的形式表示出來(圖12). 從年際來看，生態(tài)盈余的變化中，除了贛江以外(氣候變化的影響貢獻為26%)，其他河流中氣候因素是影響生態(tài)盈余的主要原因(60%～85%). 在季節(jié)變化中，春季撫河和信江的生態(tài)盈余主要受人類活動的影響達到96%，其余季節(jié)氣候變化的影響為52%～98%不等. 對生態(tài)赤字而言，除了饒河(25%)和撫河(52%)，贛江、信江和修水氣候因素的影響貢獻都達到了95%以上. 從季節(jié)尺度上來看，人類活動對生態(tài)赤字的影響貢獻在夏季達到最大，贛江、信江、修水中，人類活動影響的貢獻均在82%以上，其余季節(jié)氣候變化對生態(tài)赤字的影響均大于人類活動.

圖12 人類活動和氣候變化對生態(tài)徑流指標的相對影響貢獻率

3 討論

氣候變化大多數(shù)情況下引起生態(tài)盈余的增加和生態(tài)赤字的減少，引起生態(tài)徑流變化可能的原因主要有降水增多和蒸發(fā)減少，近年來，鄱陽湖流域的降雨量和暴雨日數(shù)呈現(xiàn)上升的趨勢[21]，表明高流量發(fā)生的次數(shù)和量級在增多，這必然會導致生態(tài)盈余的增加. 霍雨等[22]研究提出，1950-2005年間鄱陽湖冬季降水量在增加，并且增加趨勢比夏季更加明顯，冬季枯水期是低流量事件發(fā)生的高頻時期，冬季降水量的增加引起徑流增加，導致低流量出現(xiàn)的數(shù)量在減少，低于25%分位數(shù)FDC分位數(shù)的部分變小，這很好地解釋了生態(tài)赤字的減少趨勢. 同時鄱陽湖的蒸發(fā)量也發(fā)生了顯著變化，劉健等[23]的研究結(jié)果表明由于太陽凈輻射和風速的下降，近年來鄱陽湖實際蒸發(fā)量在逐步下降，蒸發(fā)量的減少引起徑流的增多，這很好地解釋了生態(tài)盈余的增加趨勢.

而人類活動在冬季引起生態(tài)盈余的減少，在年際和季節(jié)尺度上都引起生態(tài)赤字的增加. 鄱陽湖流域的下墊面近年來發(fā)生了巨大的變化，總體上內(nèi)陸水體和城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積在增加，水田和旱地面積呈減少趨勢[24]. 1960年以來，鄱陽湖流域的流域森林覆蓋率由34.73%上升到63.00%[25]，豐水期下墊面蓄水能力增強，區(qū)域發(fā)生極端降雨時，產(chǎn)流過程的波峰變小，波長變長，這導致了高流量發(fā)生的量級減少，必然會引起生態(tài)盈余的減小. 同時農(nóng)業(yè)用水在贛江平原灌區(qū)的比例達到83.2%，用水主要集中在4-10月，而且7-8月的用水量更大，在枯水年份，農(nóng)業(yè)用水量比平常年份要大30%[26-27]，這很好地解釋了降水產(chǎn)生的生態(tài)盈余被用于農(nóng)業(yè)用水，所以觀察到某些年份在贛江的夏季，降水量的增加不能引起生態(tài)盈余的增加. 此外水庫、大壩等水利工程設(shè)施的修建對徑流過程產(chǎn)生了強烈的影響，三峽水庫從9月中旬開始蓄水，Zheng等[28]指出三峽水庫汛后蓄水加速了鄱陽湖水位下降的幅度，同時趙軍凱等[29]的研究表明，2000年后人工采砂活動致使湖盆侵蝕，導致鄱陽湖水位下降，尤其是在枯水季下降趨勢明顯，水位下降引起徑流量減少，這也印證了本文的結(jié)論，在冬季水庫蓄水使徑流量減小引起生態(tài)盈余的減少.

生態(tài)流量在不同流域和水體中發(fā)揮著不同的作用. 在以往的研究中，有學者多采用棲息地法將研究區(qū)重點保護物種與生態(tài)流量結(jié)合，例如王瑞玲等[30]在黃河流域依據(jù)徑流條件與鯉魚的棲息地狀況，提出了魚類保護的最小適宜生態(tài)流量，彭為等[31]在瀾滄江中下游識別了優(yōu)先保護魚類并估算了最適生態(tài)流量，發(fā)現(xiàn)任何自然狀態(tài)下的流量變化都會對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生影響，在本文中，將25%和75%分位數(shù)的年和季節(jié)FDC作為河湖生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定發(fā)揮功能的動態(tài)區(qū)域，以生態(tài)盈余和生態(tài)赤字來反映人類活動和氣候變化兩種情景下生態(tài)徑流的變化特征，濕地生態(tài)系統(tǒng)對生態(tài)徑流的變化非常敏感，鄱陽湖作為一個大型吞吐性湖泊，分布著廣泛的濕地類型，濕地的生態(tài)服務(wù)價值體現(xiàn)在水環(huán)境凈化、調(diào)蓄洪水、維持生物多樣性等方面，由于越冬候鳥的多樣性很高，鄱陽湖又被稱作“候鳥天堂”，鄱陽湖濕地生態(tài)系統(tǒng)受到生態(tài)流量變化的調(diào)控，主要表現(xiàn)為濕地植物空間分布和演替變化，同時鳥類棲息地和多樣性也受到影響，根據(jù)鄱陽湖濕地的生態(tài)系統(tǒng)特點，生態(tài)流量的重點應(yīng)側(cè)重于滿足典型植被和鳥類的需水.

生態(tài)赤字的變化主要反映出低流量的水情變化，在年際上，生態(tài)赤字的增加意味著鄱陽湖的低流量變小了，在枯水期這可能表現(xiàn)為鄱陽湖連續(xù)多年來出現(xiàn)超低水位，導致洲灘出露的時間提前了1～2個月[32]，這有利于取食底棲動物的鸻鷸類和取食沉水植物根莖類的天鵝獲取食物[33]，然而如果生態(tài)赤字持續(xù)常年增加，這并不利于候鳥的保護[34]，主湖區(qū)水位太低導致碟形湖水位快速消退，影響候鳥的棲息地. 對植被而言，濕地內(nèi)原有的濕生植物群落會逐漸演替為偏旱生的群落類型，植物群落例如茵陳蒿-狗牙根群落、蘆葦-南荻群落和薹草-虉草群落等的生長產(chǎn)生向低處延伸的趨勢[35]，水域面積的減少給植物群落的生長提供了空間，稀疏草洲面積和濃密草洲面積呈現(xiàn)增加的趨勢[36]，這會引起鄱陽湖濕地整體的萎縮. 而生態(tài)盈余的變化則對應(yīng)著高流量的水情變化，生態(tài)盈余的增加意味著鄱陽湖的流量增加和持續(xù)時間變長，這可能表現(xiàn)為豐水期的水位變高和徑流量增大，沉水植被生長茂盛，魚類、底棲動物生存條件較好. 但生態(tài)盈余過大或持續(xù)增加時，過高水位會導致植物生長率下降，比如導致蘆葦和南荻的提前死亡，湖水的持續(xù)高水位會對沉水植物的生存空間產(chǎn)生不利影響[37]，降低沉水植物的生物量，這對候鳥的食物來源不利，影響最大的是雁、鴨類等候鳥[33]. 總體來說，生態(tài)赤字和生態(tài)盈余過大都將對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生不利影響.

近年來突顯的生態(tài)環(huán)境問題已經(jīng)受到了學者們的廣泛關(guān)注，本文分析了生態(tài)徑流的變化特征并對其進行了歸因分析，然而在研究方法上仍存在一些不足，比如筆者認為對于維持研究區(qū)的生態(tài)功能穩(wěn)定發(fā)揮，設(shè)置25%～75%分位數(shù)的FDC從長期來看是合理的，但FDC無法反映具體流量事件的歷時及流量事件發(fā)生時刻等信息，無法從管理角度給出具體的流量保護范圍，同時水文變化與生態(tài)系統(tǒng)息息相關(guān)，模擬值的變化過程難以從水文學角度進行解釋，目前筆者只考慮了氣候變化和人類活動對生態(tài)徑流指標的影響貢獻，可以從其他角度進一步分析二者對生態(tài)系統(tǒng)的影響貢獻. 今后，需要根據(jù)鄱陽湖生態(tài)保護的具體要求，提高研究方法的準確度，提高數(shù)據(jù)的精度和及時性，進一步分析水文變化引發(fā)的生態(tài)效應(yīng).