基于弹性模型的河流水质对气候变化响应特征与趋势研究

It has been an unambiguous scientific fact of climate change such us global warming and change of precipitation patterns. It has impacted global resources security and comes to be a hot topic for scientific research and government management. Currently, study on climate change impacts on water resources are more focusing on the water quantity, less literatures reported the impacts on water quality. Therefore, this project focuses on the water quality response to climate factors and investigates its attributes and trends from a neutral angle, watershed scales. It uses climate elasticity of water quality (CEWQ) model, proposed by the applicant and coauthors, to conduct the whole study. Firstly the relationship matrix of water quality index-climate drivers will be established by CEWQ estimators and the temporal and spatial pattern of CEWQ will be explored. Secondly we will analysis the inherent attributes of CEWQ and the role of environmental and anthropology impact factors. Thirdly, both considering human activity and climate change, CEWQ-based multiple regression models and neural network model depicting river water quality response to climate change are going to be developed. A big group of dataset is used to verify those models. Finally, a case study on Songhua River basin will be conducted. We will investigate the short-term and long-term trends of typical water quality index, e.g. N, P nutrients, under different climate change scenario. The case study supports scientific basis for making local adaption strategies toward climate change and validate proposed hypothesis and methods. All in all, we believe this project is able to fill some gaps of climate change science from methodology and mechanism point of view. It also play an important role on future water resource planning and management in our country.

全球变暖、降水模式变化等气候变化已成为不争的科学事实，由此引起的水资源安全问题已成为各国科学家和政府关注热点。目前气候变化对水资源影响研究多集中于水量，而有关水质响应的研究甚少。本项目将从中观角度出发，基于本人及合作者提出的气候弹性统计模型，构建水质参数-气候因子响应灵敏度关系矩阵，探寻典型气候弹性的时空模式。在分析水质气候弹性指数特征及其影响因素作用规律的基础上，依据大数据集，考虑人类活动和气候变化共同作用，开发基于弹性指标的河流水质对气候变化响应的多元回归模型和人工神经网络模型，并同过程机理模型对比分析。选择松花江流域典型区域，分析不同气候变化情景下，特征区段溶氧营养盐等水质指标的响应规律及变化趋势，为制定气候变化适应性对策提供科学依据，同时进一步验证课题提出的假设和方法。本课题在水质响应规律、方法学和实例上丰富气候变化科学的研究,填补一些灰色地带，对我国未来水资源管理亦有重要意义。

全球变暖、降水模式变化等气候变化已成为不争的科学事实，由此引起的水资源安全问题已成为各国科学家和政府关注热点。目前气候变化对水资源影响研究多集中于水量，而有关水质响应的研究甚少。课题围绕“河流水质对降水、气温变化及非气候因素响应的敏感性”这个关键科学问题，采用宏观经济学的弹性原理进行敏感性分析，揭示气候因子与水质的定量关系。从中观角度出发开展（1）河流水质对气候因子响应灵敏度的时空模式及响应机理解析;（2）水质气候弹性指数特征及其影响因素的作用规律研究;（3）基于弹性指数的河流水质对气候变化响应的半定量评估模型研发;（4）“水-土地-气候”联结关系研究。.本项目在全球尺度大数据集下构建了水质参数-气候因子响应灵敏度关系矩阵，发现了典型水质参数温度弹性ε_t和降水弹性ε_p的季节变化、空间分布模式，建立了“热点”图谱。与温度弹性相比，降水弹性呈现显著的空间变异性和季节性。由于各种气候条件和人为活动，地表水管理呈现出区域化，研究发现流域地形特征（如流域面积、海拔高度、径流系数等）和社会经济因素（如人口密度、GDP等）会对河流水质气候弹性产生直接影响，呈现有趣的因果关系。解析“水-土地-气候”相互作用对于城市发展和流域管理至关重要，研究发现人为生物群落和地表地质形态在内的陆面因素对水质气候响应的稳定性也产生显著影响。进一步依据弹性值传递的响应信息推导出半定量和定量的水质和污染负荷响应方程，指导河流管理决策。如低径流系数、高人口密度、过度施肥耕种的流域具有较高的风险遭受气候变化影响，牧场比例较高的流域具有较低的风险遭受气候变化影响。.本课题在水质响应规律、方法学和实例上丰富气候变化科学的研究，填补一些灰色地带，对我国未来水资源管理亦有重要意义。依托本项目发表英文论文13篇，其中项目负责人以第一作者或通讯作者身份发表SCI论文6篇（JCR二区以上论文5篇），编辑SCI和SSCI双检索期刊专刊2期。.