管理水稻生产的广泛影响需要行星健康方法
Nature Water 2026年10月2日在线发表(doi:10.1038/s44221-026-00722-w)指出,水稻生产对全球粮食安全至关重要,却带来水资源压力、温室气体排放以及病媒蚊和螺类等非预期后果,这些问题通常由不同部门孤立应对。作者提出采用整合农业、水、气候、生态系统与健康的行星健康方法,以识别能在这些领域实现协同效益的水稻种植方式。
Nature Water 2026年10月2日在线发表(doi:10.1038/s44221-026-00722-w)指出,水稻生产对全球粮食安全至关重要,却带来水资源压力、温室气体排放以及病媒蚊和螺类等非预期后果,这些问题通常由不同部门孤立应对。作者提出采用整合农业、水、气候、生态系统与健康的行星健康方法,以识别能在这些领域实现协同效益的水稻种植方式。
研究评估在LSTM径流预测中使用加拿大高分辨率国家级再分析数据集CaSR的收益,在超过1000个加拿大水文站上比较了全球(ERA5-Land)、大陆(Daymet)、国家级(CaSR)及组合“Complete”模型的气象强迫,并以NSE、KGE等指标评价。
推荐理由:比较全球、大陆与加拿大国家级气象强迫在LSTM径流预测中的表现,并对照Google全球模型,可为区域水文建模的数据选择提供参考。
该研究将ESA长期CCI径流数据同化进大尺度河流演算模型,以提升其面向气候研究的精度。材料仅给出参考文献列表,未提供研究区域、同化方法、验证数据与关键结果等具体信息,故无法进一步概述其数据、率定或适用性。
针对高海拔山地草地土壤-植物-大气连续体(SPAC)水通量的季节分区问题,研究评估了其水通量的季节分配特征。研究采用稳定水同位素示踪方法,涉及降水、土壤水、木质部水等样品的同位素分析,并参考了雪水文过程与土壤水提取方法的相关研究。
Deltares于2026年10月1日发布消息,指出莱茵河低流量正严重扰乱内河航运:Spijk至马斯-瓦尔运河之间测得的最小可航水深为1.25米,船舶载货量大幅减少,部分船舶无法航行;艾瑟尔河阿纳姆至聚特芬段首次实行单向通航。
推荐理由:梳理莱茵河低流量对航运、船闸与供水的影响,并给出46年夏季最低流量趋势,可供内河航运与干旱风险管理参考。
一项全流域实验显示,施用玄武岩后数周内溪水碱度即快速升高,并呈现强烈季节性循环;两年内约10%的理论碳去除量以碱度形式输出。结果表明,温度与水文变率对增强风化的有效性和监测具有关键控制作用。
针对全球地下水模拟虽已揭示地下水枯竭范围、却难以说明如何在粮食与环境系统间可持续利用地下水的问题,作者提出转向基于过程的综合框架,以支持跨尺度决策。该文为Nature Water于2026年9月30日在线发表的评论文章,doi:10.1038/s44221-026-00720-y。
Li与Zhao基于径流再分析与降水再分析数据,研究了径流再分析误差对降水再分析误差的响应,并指出该响应受流域异质性调控而呈现差异。研究以再分析误差为对象,相关代码以Version 1.0发布于Zenodo。摘要未提供具体研究区、验证指标与量化的误差结果。
该研究对向日葵开展在线木质部水同位素监测与土壤含水量剖面观测,以揭示根系吸水的空间动态。研究结合稳定同位素方法与土壤水分剖面数据,追踪不同深度土壤水被根系吸收利用的时空变化。结果用于分析向日葵根系吸水在空间上的分布特征,具体结论以原文为准。
一项发表于 Nature Water 的研究基于约19000个流域的观测显示,近几十年大气干旱趋于干燥,但这一信号在河流径流中表现不均。随着大气干旱在流域内传播,水文干旱响应可能被削弱、重塑或放大,表明需针对具体水相关影响定制干旱评估。
Bringeland利用GRACE/GRACE-FO卫星重力数据与地下水—地表水全耦合模型,研究加拿大西部某流域的陆地水储量变化。研究结合HydroGeoSphere等模型与GRACE/GRACE-FO水储量异常数据,分析该流域水储量的时空变化。相关数据集已发布于Zenodo(2025)。
Nature Water 2026年9月28日在线发表的研究提出一个基于福利的优化框架,用于共享流域规划。该框架针对传统规划往往只追求总效益最大化、忽视公平性的问题,展示了如何使公平在跨境水与能源决策中变得透明、可协商且可操作。DOI: 10.1038/s44221-026-00718-6。
针对青海湖流域浅层地下水,研究利用水同位素揭示冻融过程对补给来源与路径的影响。材料显示该工作关注冻融条件下地下水补给的空间与时间特征,并引用稳定同位素示踪方法;摘要未给出具体采样时段、同位素值或模型版本,故不补结论。
该研究将河流波概念(River Wave Concept)操作化,利用流量数据分析瑞典破碎化河流,发现其相比自由流动状态更倾向于特定鱼类生活史和以基流为主的功能模式。研究预测,河流修复将提高全国河流的相似性,表明河流理论可直接指导管理。
研究提出评估作物特定洪水调节农业生态系统服务(FLORAES)季节性的方法,将估算农业需水与日土壤湿度的农业水文模型WATNEEDS与以该土壤湿度为初始状态模拟极端暴雨洪水风险的MOBIDIC模型耦合。
推荐理由:将作物季节性纳入洪水调节服务评估,用两个分布式模型耦合分析不同作物对洪峰流量的影响,可供农业流域洪水管理参考。
研究提出一种基于机器学习的河流径流估计(RDE)方法,利用沿河道多个多边形提取的平均光谱波段值,与时间对应的实测流量配对,以克服几何形态、阴影和植被河岸带来的限制。
推荐理由:提出基于多边形光谱采样的机器学习径流估计方法,并在12个USGS站点按河流规模分组评估时间迁移能力与不确定性。
一项发表于 Nature Water 的研究提出决策支持工具,用于评估流域内污水处理厂联合规划基础设施升级与处理运行的效果。结果表明,区域协调与分阶段基础设施部署可大幅降低达标成本,并可能推动养分交易市场发展。
加拿大地表再分析(CaSR)v3.2 降水数据集面向北美,提供 1980—2024 年共 45 年的高分辨率降水分析。该数据集基于加拿大降水分析(CaPA)等再分析系统构建,属于再分析数据产品而非现场观测。
该研究评估了使用降尺度与偏差校正后的卫星土壤水分数据率定流域模型,能否改善模型对土壤水分变异的表征。研究基于SWAT模型,采用SMAP卫星土壤水分产品,通过多目标率定方法进行参数优化。结果表明,相比传统率定方式,该方法能提升模型对土壤水分空间与时间变异的模拟能力。
针对澳大利亚径流过程表征问题,研究采用一种简约的降雨-径流事件识别方法,从事件尺度识别径流过程并给出相关认识。材料仅提供该方法的论文标题与参考文献列表,未给出具体研究区域、数据、验证指标或量化的关键结果,因此方法细节与适用范围尚无法从现有材料确认。
研究人员利用机器学习与供体站方法,对美国本土3198个水文站的径流干旱开展1982–2020年模拟预测。该研究基于随机森林模型和供体站径流干旱数据集,构建了美国本土径流干旱的预测框架。
针对上里奥格兰德河源头区,研究检视了关键水文气候变量,发现尽管气候暖干、积雪减少,年径流量无显著趋势,而近几十年径流效率呈正趋势。作者提出径流时间偏移与云杉甲虫疫情导致的高海拔树木死亡两个可能因素,二者或均起作用,但该效率上升可能短暂且已在下降。
2026年9月18日,由南京水利科学研究院张建云院士主持的中国工程院科技战略咨询重大项目“重要江河湖库、重点海域保护与协同治理体系和实施路径研究”启动会在北京召开,南京水利科学研究院、中国水利水电科学研究院、中国工程院战略咨询中心、华南理工大学、中国海洋大学、河海大学汇报了项目与各课题实施方案。
研究提出一种改进的水库计算(RC)框架,同时支持流量—气象网络的结构推断与动态预报,分两阶段进行:先设计基于交叉验证的可解释动态权重推断算法揭示流量—气象网络中的关系结构,再将推断出的结构信息融入嵌入流域相似性的架构以预测未来径流状态。
推荐理由:提出可解释的轻量水库计算框架,用交叉验证推断流量—气象网络结构,并在CAMELS子集上比较NSE与峰值流量表现。
研究团队在阿拉斯加东北部Canning River及其支流于2011—2024年春季融雪至夏末多次采样,分析溶解有机碳(DOC)浓度、放射性碳年龄与输出通量的季节变化。
2026年广西科学技术奖励大会上,广西大学、珠江水利委员会水文局、广西壮族自治区水文中心与珠江设计公司联合完成的“岩溶流域洪水精细化预报及水库群协同调控关键技术创新与应用”项目获2025年度广西科学技术进步奖一等奖。
该研究开发了一种结合经验正交函数分析(CEOF)与GRACE-FO分离弹性负荷信号的方法,利用GNSS数据估算了加利福尼亚州2019年1月至2023年12月0.25°网格的月度陆地水储量变化。
研究开发了观测掩膜局部化集合卡尔曼滤波(OML-EnKF)框架,将2017—2019年逐日Copernicus雪盖比例(SCF)观测同化进法国罗讷河流域的Wflow_sbm分布式水文模型,并将结果与开环运行、直接插入方案和一维EnKF对比。
推荐理由:提出观测掩膜局部化集合卡尔曼滤波,将卫星雪盖数据同化进Wflow_sbm,并比较了不同同化方案与局地化半径的影响。
针对弱水文信号与非水文形变并存的寒区,本研究评估了GNSS垂直位移反演陆地水储量(TWS)变化的潜力,以中国东北(NEC)为研究区,对比了2012—2023年GNSS、GRACE与Noah陆面模型的垂直位移。
一项利用δ²H和δ¹⁸O稳定同位素的研究量化了喀斯特关键带中土壤水、表层有机层水和浅层表层岩溶水对植物水分利用的相对贡献。结果显示,浅层土壤水主导植物吸水(43%–67%),而薄层表层有机层贡献超过10%,其中草本最高(15%),灌木(11%)和乔木(10%)次之;表层岩溶水贡献不足10%。
研究团队利用2019—2022年格陵兰西北部两个无冰下干扰、无冰前湖流域的原位冰前流量观测,以及2019—2021年西南部三个存在活跃冰下水系和冰前湖流域的新数据,对比了RACMO2.3p2、MARv3.14和MERRA-2的日尺度表面物质平衡径流估算。
针对高寒山区降水观测的捕捉不足问题,研究对格网降水数据进行校正,以改进该地形条件下的水文模拟。材料仅提供参考文献列表,未给出研究区域、方法、数据、验证与关键结果等具体信息。
Lettenmaier 等曾于 WRR 50 周年特辑中梳理卫星遥感从水文学边缘能力走向主流驱动力的历程;本文作为 WRR 60 周年特辑评论,重新审视并扩展该综述,提出下一步不只是获取更多地球观测(EO)数据,而是构建更负责任的遥感水文学。
研究团队在2001—2024年美国本土(CONUS)52个AmeriFlux站点、4类植物功能型上量化了无量纲解耦系数Ω,并构建了耦合XGBoost、卫星观测与再分析数据的高分辨率模拟框架,生成0.1°、8天分辨率的Ω空间分布图。
针对湍流河流水面蒸发估算困难、与湖泊水库等静水面蒸发存在差异的问题,作者用长7.6 m、宽0.31 m、深0.5 m的封闭水槽开展受控实验,在1.5 m长的测试段施加不同风与辐射边界条件,其余部分覆盖以抑制蒸发损失,考察流速、湍流与边界条件对流动水面蒸发的调控。
推荐理由:用受控水槽实验分离流速、湍流与风、辐射边界,量化流动水面蒸发与静水面的差异,可供河流蒸发估算与水面热交换参数化参考。
该研究利用1980—2018年明尼苏达州625个湖泊、4359个湖泊-年的观测记录,构建了60个神经网络以回溯湖泊冰情物候,并比较了不同规模的LSTM与基于注意力的Transformer。
该研究针对大样本水文研究中的模型性能评价问题,提出了一套基准框架,用于衡量模型表现。文中引用了CAMELS、CAMELS-CL、CAMELS-BR、CAMELS-GB、CAMELS-FR、CAMELS-DE、CAMELS-AUS、CAMELS-CH、CAMELS-ES等多个大样本数据集,并涉及LSTM神经网络与传统水文模型的对比。
针对法国极端降水的气候态与趋势,研究评估了显式对流区域气候模式CNRM-AROME的模拟能力。该工作基于CNRM-AROME46t1配置,采用面向对象的评估方法,将模拟结果与法国观测的日尺度和小时尺度极端降水进行对比,相关数据与代码以ExtremePrecipit数据集发布。
针对瑞士气候情景下的径流预估,研究评估了LSTM(长短期记忆网络)模型的稳定性。材料仅提供参考文献列表,未给出研究团队、数据、验证方法及具体结果,故无法补充更多细节。
该研究构建了一个水文地质信息驱动的统计框架,将地下水干旱的时间传播与恢复特征同暴露、压力和环境敏感性空间指标相结合,在16个监测井(分属浅层无压、中层承压和深层承压含水层系统)上分析3、6、12个月尺度的标准化降水指数与地下水位指数。