Nature Scientific Reports: Многовременная модель для всесторонней количественной оценки и определения причинно-следственных связей антропогенного воздействия на поверхностный сток
Анализ вклада факторов в изменение стока имеет важное значение для сохранения и управления водными ресурсами. В данном исследовании разработана методологическая модель для реконструкции, количественной оценки и анализа вклада факторов в сток. Модель включает четыре основных компонента: (1) Агрегирование гидрометеорологических переменных в различных временных масштабах, что позволяет определить наиболее репрезентативный временной масштаб для данного речного бассейна, эффективно преодолевая ограничения одномасштабных подходов, распространённых в предыдущих исследованиях. (2) Оптимизация объясняющих переменных, специфичных для каждого временного масштаба, путём интеграции корреляции Спирмена и анализа коэффициента инфляции дисперсии (variance inflation factor, VIF), эффективно решающая проблемы мультиколлинеарности, часто упускаемые из виду в предыдущих исследованиях. (3) Реконструкция стока с использованием модели регрессии случайного леса (Random Forest Regression Model, RFRM) и инструмента оценки почвы и воды (Soil and Water Assessment Tool, SWAT) с многометрическими показателями валидации для обеспечения возможности переноса результатов на различные речные бассейны. (4) Интеграция данных дистанционного зондирования и статистических данных для выявления антропогенных факторов в различных временных масштабах позволяет преодолеть ограничения анализа причинно-следственной связи на основе одного фактора. Протестированная для бассейна реки Лан модель выявила осадки как доминирующий метеорологический фактор (коэффициент корреляции Спирмена p = 0,90 в сезонном масштабе), определила месячный и двухмесячный масштабы как оптимальные для моделирования и выявила взаимодополняющие преимущества RFRM и SWAT — последний особенно преуспел в моделировании экстремальных значений высокого стока. Интеграция данных из нескольких источников дополнительно прояснила двойную роль человеческой деятельности в стоке, подчеркнув ценность количественной оценки причинно-следственной связи. Эти результаты предлагают методологические рекомендации по выбору временного масштаба и модели, а также обеспечивают переносимый подход к оценке причинно-следственной связи стока.