基于定量情景分析框架的流域规划

本方法学的总体目标是为研究人员和资源管理者提供一个框架，用于在受多种土地利用活动影响且正在快速发展的流域内，对水生系统进行评估和管理。本视频中描述的流域评估规划方法将有助于研究人员和水生资源管理者，使其能够表征并预测与多种土地利用活动相关的累积影响。该技术的一个主要优势在于，它将累积影响分析框架整合到了地理信息空间情景分析框架之中。

这使得管理者能够交互式地获取监管决策（如许可和缓解措施）的结果。例如，所提出的方法能够在促进经济和开发活动的同时，通过有针对性地修复其他胁迫因子，为水生生态系统带来益处。在准备阶段，选择基于景观的指标来表征目标流域内主要的土地利用活动，例如美国国家土地覆被数据库中的土地覆被属性。

然后，在地理信息系统（GIS）中打开目标区域的国家水文数据集（NHD）流域文件。在开始汇总之前，确保每个流域具有唯一的标识符。首先，将矢量土地利用数据分配至每个多边形流域。

使用制表相交工具计算每个集水区的景观属性。选择集水区图层作为输入区域要素，唯一标识符作为区域字段，矢量土地利用数据作为输入分类要素。接下来，将栅格土地利用数据分配给每个集水区。

使用制表区域工具计算每个集水区的属性。选择集水区图层作为要素区域数据，唯一标识符作为区域字段，土地覆盖数据集作为输入栅格。然后，将制表后的土地利用属性连接到集水区图层。

在目录中右键单击集水区图层。在弹出的对话框中，选择“连接与关联”，然后选择“连接”。选择表格化的矢量输出作为要连接的表格，然后选择集水区唯一标识符作为连接所依据的字段。

重复此步骤以合并制表的栅格输出。然后，使用自动化脚本对每个流域累积所有景观属性和面积字段。该步骤可计算总上游流域面积和景观属性，可利用流域属性分配与累积工具对一至十万个尺度的NHD流域完成此操作。

根据景观属性选择NHD流域作为研究地点。首先，绘制所有NHD流域在主要土地利用活动累积值上的散点图。在每个八位水文单元代码流域内，选择约40个流域作为研究地点。

这些采样点应能全面代表目标流域内主要土地利用活动所产生的各种影响。应选择位于独立胁迫梯度内的采样点，即仅受单一土地利用活动影响的地点。同时，也应选择具有复合胁迫因素的采样点，即受多种土地利用活动共同影响的地点。

确保采样点在流域内分布均匀，且在下游排水方面相互独立。对于处于单一及复合胁迫梯度内的采样点，应保证其平均流域面积相近。在野外，将采样河段划定为活动河床宽度的40倍，长度最大为300米，最小为150米。

首先采集水样。选择能够代表整个采样点特征的流动水体。使用手持式传感器，首先测定溶解氧、电导率、温度和 pH 的瞬时值。

接下来，采集过滤后的样品。首先，用去离子水冲洗过滤装置。然后，过滤250毫升水样用于溶解态金属的分析，并将样品酸化至pH小于2，以确保金属在溶液中保持溶解状态。

接下来，将采样瓶完全浸入水体中，收集 250 毫升未过滤的水样。轻轻挤压瓶子以排出残留的空气，同时盖上瓶盖。如有必要，将样品调节至 pH 小于 2，以终止可能影响分析物的生物活性。

根据当地的土地利用活动选择待分析物。每次采样过程中采集一次阴性对照，按照所有水质采样规程采集去离子水样品，以确保各采样点之间无交叉污染。

将所有水样在 4°C 下保存。下一步是在每个采样点测量流量。为此，首先使用测深杆将涉水测量的河道宽度划分为等距的区间，测量水深（即从河床到水面的距离），然后使用流速仪在水深 60% 处测量水流速度。

现在，通过计算每个断面处流速、水深和宽度乘积的总和，来确定流量。为了在每个采样点采集大型无脊椎动物样本，需在整个采样河段范围内，从四个不同的急流区域分别采集踢网样本。在每个采样位置，将踢网垂直于水流方向放置，并用脚扰动踢网上游紧邻的50平方厘米区域，使生物落入网中。

采集完四个样品后，将它们混合，并立即用95%乙醇固定。接下来，在溪流河段内沿主流线（即河道中水流最急的位置）按等间距测量物理生境的质量和复杂性。最后，统计活跃河床内所有大型木质残体的数量。

对在测试点获得的每个大型无脊椎动物样品中所含的生物进行亚样品分析。将整个复合样品放入一个100平方英寸带网格的分拣托盘中，并为网格中的每个平方英寸随机分配1至100的编号。从随机选定的网格位置中移出生物体和碎屑，使用体视显微镜计数并鉴定所有生物体。

继续从随机选择的网格位置计数并鉴定生物体，直至分类个体总数达到160至240之间。使用大型无脊椎动物鉴定图谱将生物体鉴定到属。然后，将属水平的丰度数据汇总为群落指标，作为统计建模的响应变量。

这些变量包括总丰富度和EPT百分比。在利用数据构建预测物理、化学和生物条件的统计模型后，使用GIS软件对预测结果进行可视化。首先，将预测结果与NHD流域进行关联。

在目录表中的集水区图层上单击右键，选择“连接与关联”，然后选择“连接”。选择模型预测结果作为要连接的表格，并选择集水区唯一标识符作为连接所依据的字段。接下来，在集水区图层上单击右键，选择“属性”。

在图层属性对话框中，单击符号系统选项卡，然后选择数量。将感兴趣的预测值选为值字段，然后单击应用。如有需要，可使用分类选项手动调整范围值，以符合公认的生态学标准。

现在进行情景分析。通过使用字段计算器功能直接编辑集水区图层的属性表，来更新当前的景观数据集。例如，将先前为森林覆盖的集水区更改为采矿用地覆盖。

用户还可以编辑多个集水区，以量化在大空间尺度上发生的多种活动可能产生的影响。此处未展示的另一项编辑选项是编辑原始的矢量或栅格景观数据集。现在，利用前文已介绍的步骤，重新分配并重新累积所有 NHD 集水区更新后的土地利用属性。

根据更新后的景观数据集预测河道内的环境状况，并可视化预测结果。在西弗吉尼亚州的科爾河（Coal River）流域内，选择了41至24,000个比例尺为NHD的集水区作为研究站点。所选研究站点涵盖了包括地表采矿、住宅开发和地下采矿在内的多种影响范围。

在收集数据并构建统计模型后，对两个具有相似地表开采活动的子流域进行了多种土地利用开发和缓解情景的分析。Drawdy Creek 与 Laurel Fork 的不同之处在于，Drawdy Creek 受到住宅建筑和地下开采的影响。情景分析表明，在发生生物功能退化之前，Laurel Fork 可以承受地表开采土地覆盖增加 21% 或新增 22 栋住宅建筑。

在发生化学损害之前，劳雷尔溪能够容纳地表采矿用地增加14%或八个地下矿井。相比之下，德劳迪溪的出水预计会同时超过化学和生物标准，因此测试了多种缓解情景。无论是完全缓解住宅开发的影响，还是完全缓解地下采矿的影响，均不足以满足生物或化学标准。

相反，据预测，为使德劳迪溪出水口达到生物和化学标准，需要分别将住宅开发和地下采矿活动减少94%和75%，如虚线所示。该方法解决了以往在管理水生系统和积极开发流域过程中所发现的局限性。值得注意的是，目标流域评估能够生成可在相关空间尺度上量化复杂累积效应的数据，并将模型与现有的地理信息系统（GIS）功能相结合，构建出一个易于解释和实施的情景分析框架。

将这一方法纳入适应性管理框架对我们而言至关重要，在该框架中，我们将做出预测，并随时间推移评估管理措施的效果。特别是展望未来，我们希望将气候变化的影响纳入考虑，并将这些影响整合到今后的情景模型中。该框架适用于受各种土地利用活动影响的区域和流域，可用于在持续发展活动所带来社会经济和政治压力下保护水生资源。