长江大坝对河流连通性影响评估
长江流域大坝建设对河流断连性与径流调节影响的地貌计量评估
摘要
河流因大坝建设不断增加而承受着日益加剧的人为影响，导致全球和区域范围内的河流连通性中断、径流调节以及泥沙减少。评估大型流域中大坝对河流断连性的累积影响，有助于我们更好地理解人类如何割裂河流系统并改变其自然水流 regime。本研究以长江流域为研究区域，采用三种改进的指标（河流连通性指数，RCI；流域断连性指数，BDI；每段河流的调节程度，DOR），评估过去50年大坝建设对河流断连性的累积影响。结果表明，尽管程度和空间格局各异，长江已遭受显著改变。在主要支流中，由于支流干流上建设了梯级大坝，乌江流域受到的影响最大（RCI值最低）；而抚支流流域因干流至今尚无大坝建设，受影响最小（RCI值最高）。总体而言，长江上游河段的河流所受干扰比中下游更为严重。BDI结果显示，长江流域的大部分区域，特别是乌江、岷江、嘉陵江和沅江支流，仅能维持一至三个代表性河流系统之间的连通性，没有任何区域能够连接全部12个代表性河流系统。本研究还发现，小型水坝凭借其数量和密度，也能对区域河流系统的径流调节产生显著影响。研究结果可为长江流域制定更环境可持续的河流管理政策提供支持。
关键词
地貌计量评估；河流断连性；长江河流；水电大坝；河流调节；人为影响
1. 引言
人口增长和经济发展迅速，与能源和水资源需求激增密切相关。例如，全球电力生产从1993年到2010[1]增加了72%。目前，全球约有5万个大型水坝用于发电、供水等用途[2]。大坝建设是其中最显著的人类在地球上的活动特征[3]。这些活动对陆地‐海洋过程产生了多种影响，从而在全球和区域范围内引发了一系列不利且通常不希望出现的后果，包括对泥沙滞留、下游泥沙匮乏、径流调节、河流断连性、生物多样性丧失、海岸侵蚀以及岸线后退的影响[4,5],径流调节[6],河流断连性[7],生物多样性丧失[8],海岸侵蚀，以及岸线后退[9]。
中国长江流域（图1）是水电开发和大坝建设带来的经济效益与副作用之间难以平衡的突出案例，近年来因水力发电量增加及其他涉水开发活动（如大规模灌溉）而承受着日益增长的压力。近年来，长江干流及其主要支流正以惊人的速度修建大坝。目前，长江流域内拥有不同规模的水库约43,600座，总库容约为290 km³, ，其中大中型水库1358座，蓄水容量分别大于1 x 10⁸和1 x 10⁷ m³, [10] （图2）。由于水库建设，长江已发生显著改变，不仅阻碍了河流径流的流动，也阻断了泥沙和其他营养物质向下游的输送。例如，三峡大坝（TGD）建成后，河岸生态系统也受到严重破坏[11]：最新调查显示，长江流域的长江江豚数量已下降至约1000头，比野生大熊猫更为稀少[12]。此外，国际保护界已对长江流域大坝开发所引发的问题表示严重关切。世界自然基金会（WWF）与中国政府已在长江流域实施了一百多个保护项目，涵盖物种、森林、淡水、能力建设、政策倡导以及环境教育等方面[12]。在此背景下，应开展新的评估，以优化水电站的管理、配置和运行。
在长江流域，已有众多研究人员对河流断连性的影响开展了研究。例如，傅等人[13]以及朴等人[14]基于观测性迁徙研究中的洄游物种数据，研究了大坝对河流断连性的影响，但此类可靠的观测数据在大型河流中往往难以获取。辛多夫等人[15]采用了一种以河流生态系统作为替代的方法，以弥补实际观测数据的不足。通过基于流域特征（如气候（例如降水、温度）、地形（例如坡度、起伏）和地质（例如喀斯特地质）的河流系统分类，可以获得作为粗滤目标的代表性河流生态系统。随后，分类结果可以作为代表性河流系统或生态系统[15]的代理。之间的连接河流系统分类可用于代理通过河流网络进行的实际泥沙或养分交换。
研究人员还提出了多种指数，以在全球或区域尺度上测量此类影响。总之，目前关于长江流域河流连通性的研究主要集中在中下游（或长江洪泛平原），特别是长江与洞庭湖和鄱阳湖之间的连通性。尽管大坝的影响也已得到研究[14,18–20], ，但仅针对干流上的几座大坝（例如三峡大坝和葛洲坝）进行了研究,长江流域绝大多数大坝的影响仍然未知。
此外，从地貌计量学和河流地貌学的角度出发，针对大坝建设对河流断连性影响的地貌计量评估研究仍然较少。事实上，河流地貌学的变化，尤其是泥沙负荷和流量的变化，是大坝建设所造成不利影响的首要受害者，因为大坝建设的主要后果之一就是空间泥沙断连性[21]。鉴于长江流域内大坝数量巨大，大坝对空间泥沙断连性的影响可能尤为显著。对长江流域新的断连格局进行地理特征描述，有助于预测特定支流或河段作为泥沙来源的重要性，并明确泥沙输移路径。因此，从地貌计量学和河流地貌学角度评估大坝对河流断连性的影响，特别是考虑泥沙负荷变化，对于长江流域的河流可持续性和水资源管理尤为重要。尽管生态功能中的河流断连性概念已得到充分发展[22,23]，并提出了多种指数，例如树状连接度指数[24],、河流生态系统破碎化指数[15],、移动平均空间协方差模型[25,26],、生境连接度指数[27],、纵向河流连接度指数[28],、基于斑块的空间图[29],以及河流连通性指数[30],，用于描述和测量其影响，但很少有研究评估大坝在泥沙负荷和流量变化方面对河流断连性的影响。此外，在现有评估中尚未考虑河流地貌特征（如河流规模和河道长度），尽管不同规模河流所发挥的作用显然不同。例如，大型支流所能提供的地貌和生态功能远比小溪丰富。
尽管大多数研究在河流断连性评估模型中并未明确整合泥沙负荷变化，但大量研究已通过河流地貌野外观测证明了泥沙负荷变化与河流断连性程度之间的相关性。王等人[31]回顾了东亚和东南亚主要河流的泥沙负荷变化与河流断连性之间的关系。此外，扬松等人[32]和汉考克[33]的研究也极为相关，因为两者均证实了这一点泥沙在维持生态系统和保持河流连通性方面的作用，以及其对河流连通性的影响。范内克等人利用遥感影像[34]还将泥沙负荷作为指标来描述人为变化引起的河流断连性。研究人员也采用基于泥沙负荷的指数计算，并结合GIS（地理信息系统）分析与影像解译，[35,36],但目前大范围的应用仍然较为少见。
此外，长江流域修建的众多小型水坝也截留了自然径流，这些径流原本可输送至下游并再次供给河流系统使用，但由于超过42,000座小型水坝所导致的水资源环境变化程度至今仍未得到充分评估。尽管小型水坝通常避免了大型项目更为明显的环境和社会干扰，但它们对长江的累积影响仍不为公众所知。遗憾的是，目前针对长江流域小型水坝累积影响的综合性研究仍然较少，因为在中国有关小型水坝的信息极为有限，基础环境数据、小型水坝空间信息以及环境评估均较为缺乏[37]。Gleick[38]指出，若以单位能源基准进行测量，小型水坝的许多环境影响可能与传统大型水坝相当甚至更为严重。Anderson等[39]也强调，河流系统变化的主要原因之一是小型水坝建设后的流量减少。然而，在长江流域对此假设进行全面分析的研究仍然很少。因此，研究小型水坝建设后流量减少的累积影响，也是检验小型水坝在长江流域所引发影响的一项可行措施。
几十年来，学术界一直倡导保护长江。随着河流开发政策和保护长江完整性的目标在大范围内实施，长江流域迫切需要一个可持续河流发展框架，以评估大坝开发的风险并识别受影响区域。此外，利用这一知识，可以量化渐进式大坝开发对长江在流域或次级流域尺度上环境完整性造成的潜在影响。这些知识还将有助于以相对较低的环境足迹推进长江流域的发展。基于上述讨论，本研究以长江案例研究为基础，尝试（a）建立一个基于泥沙负荷和水排放变化评估大型水坝对河流断连性影响的基本框架，可视为初步探索如何利用简单且可行的河流断连性分析方法；（b）开发一个新模型，用于量化小型水坝对长江流域水资源调控的累积影响；以及（c）调查长江现状，并为决策者未来在长江流域的大坝开发提供重要参考。
2. 材料与数据处理
本研究使用的数据包括杨和卢获取的2中所示的43,600座大坝的大坝信息[10]；数字高程模型（DEM）数据，用于提取河流网络、水库集水区和流域特性（例如平均坡度、平均海拔）；提供各支流水量排放和泥沙负荷的水文数据；以及用于河系分类和可视化的土地覆盖专题地图。
1358座大中型大坝和约42,000座小型大坝的数据集通过遥感技术获得。该研究[10]最初通过支持向量机（SVM）分类器的监督分类方法分析94幅无云Landsat影像，从而勾绘出水库范围。分类后，水体被配准、关联，并转换为存储在地理数据库中的多边形。面积小于0.0036 km²的小多边形被剔除。因此，基于该数据集的进一步研究可对小型水坝的影响进行相对保守的评估。根据多边形与从数字高程模型（DEM）提取的汇流累积数据之间的重叠情况，可以确定每个水库的出口，该出口可作为大坝位置相应的水库。每个大坝对应的蓄水容量也基于先前研究提出的方法进行了估算[10,40]。该数据集是目前可获得的最佳数据集，提供了长江流域大坝的基本空间信息，因此能够实现对大坝累积影响的评估，如下文所述。除水面面积和估算的蓄水容量外，还从各种来源（如政府报告和互联网）收集了1358座大中型大坝的其他信息（如建设时间），但仅采用在多个来源中均出现的信息，以确保数据质量。
数字高程模型数据http://srtm.csi.cgiar.org/）获取。通过航天飞机雷达地形测量任务（SRTM）的C波段合成孔径雷达影像，可获得北纬60度至南纬56度之间的数字高程模型影像。SRTM卫星覆盖大范围区域环绕地球运行，生成雷达图像，从而重构地表起伏，形成SRTM数据。该全球数字高程模型产品水平分辨率为3弧秒（90米），垂直分辨率为5–9米，表明其分辨率和精度足以满足大范围区域研究的需求。基于该数据，利用ArcGIS及其集成的ArcHydro工具提取了河流网络和流域特性。根据汇流累积网格确定的河流网络提取阈值为500像素（~ 4.05 千米²）；因此，几乎所有小型水坝的集水区均可被划定。
水文数据来自长江水利委员会（CWRC）于1950年代依据国家标准在全长江流域建立的 extensive 水文监测项目。有关河流流量和泥沙负荷测量方法的详细描述可参见国家标准[41,42]。各站原始记录提供了站点坐标、集水面积、月平均和年平均水量排放以及泥沙负荷，以及最大和最小日水量排放和泥沙负荷的数值及其发生日期。从中国气象数据共享服务系统发布的728个站点降水数据集中提取了220个气象站的年降水量数据（其中163个站点位于长江流域内，57个站点位于流域外但邻近该流域）http://cdc.cma.gov.cn/）。由于这些站点在空间上分布不均，因此使用ArcGIS Desktop 中的克里金插值工具对全流域及子流域年平均降水进行插值。然后采用回归方法预测每个无资料河段的径流量。先前的研究[43,44]已报告，利用回归方法获得的结果足以满足大尺度水文评估的需求。
主要从CWRC收集了223个水文站的径流量数据，用于模拟长江流域径流量的变化并建立回归模型。
3. 地貌计量评估方法
3.1. 河流连通性指数 (RCI)
根据泥沙从河流网络中的上游点输送到下游点的概率，我们定义了河流连通性指数（RCI）来评估河流断连性：
$$
RCI = \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i \times c_i \times s_i}{\sum_{i=1}^{n} w_i \times s_i} \times 100\% \quad (1)
$$
其中，$s_i$为河段i的长度；$w_i$为河段i的权重或斯特拉勒数；$c_i$为根据河段i内大坝数量及其通过性（p）模拟得到的累积数学通过性；假设多个大坝的通过性相互独立，若一条河流上有M座大坝，则$c_i$定义为：
$$
c_i = \prod_{m=1}^{M} p_m \quad (2)
$$
其中$p_m$为第m座大坝的上游通过性。因此，河流连通性指数（RCI）取决于两点之间修建的大坝数量以及每座大坝的通过性。此处，通过性是指沉积物在下游方向穿过大坝的数学概率，即1与大坝相关水库的泥沙截留效率（TE）之差（difference between 1 and dam-associated reservoir’s trap efficiency(TE)($p = 1−TE$)。本研究采用Brown提出的以下公式计算TE，因为仅已知水库库容（C，单位为m³）和流域面积（A，单位为km²）：
$$
TE = 100 \times \left(1 - \frac{1}{1 + D \times \left(\frac{C}{A}\right)}\right) \quad (3)
$$
其中D是一个系数，取值范围为0.046至1.0[45]本研究采用其平均值0.1。
河流连通性指数（RCI）的灵感来源于Cote的基于图论的树状连接度指数（DCI）[24],但其适用性更强，因为它采用TE来定义每座大坝的通过性p，而该参数可根据水库库容（C）和集水面积（A）轻松获取。RCI可针对任意规模的河流网络或其部分进行计算。该模型还考虑了不同河段的河流规模差异。例如，即使干流河段与其支流的河道长度相近，干流通常能维持更大的河流生态系统。因此，在计算RCI值之前，需为每条河段分配一个权重以表示相对河流规模。河流等级[46],作为一种广泛接受的河流规模定义方法，被用作河段的权重（图3）。
河流上无大坝时的RCI计算。(b) 河流上仅有一座大坝时的RCI计算。(c) 河流上有多个大坝时的RCI计算)
3.2. 流域不连通性指数(BDI)
与测量河流因大坝而断流程度的河流连通性指数（RCI）不同，BDI基于河流系统分类图来测量整个流域因大坝而造成的断流情况。该分类图作为粗滤目标，将不同的河段及其相应的集水区进行分类不同的代表性河流系统 based on basin characteristics. There is an agreement that protecting common communities should conserve representative river ecosystems, the ecological and hydrological processes that support them, and the river systems in which they are evolved. Thus, this study used river‐system classification as a key input for BDI to evaluate river basin disconnectivity. The classification framework, proposed by Snelder et al. [47], using climate, topography, geology, and network structure as classification variables, was used here. The premise of this approach is that, by conserving representative river systems and the corresponding hydrological processes that maintain the environments, river systems’ integrity are conserved.
This study defined the river basin disconnectivity index (BDI) based on previous work [15] to measure how disconnected the Yangtze River has become under dam development(Figure 4):
$$
BDI = \frac{\sum_{i=1}^{n}(ns_i^2 - ns_i) \times wp_i}{NS^2 - NS} \times 100\% \quad (4)
$$
其中，$ns_i$ 为与河网河段$i$相关的不同河流系统的总数；NS 为在长江流域中发现的河流系统总数； $wp_i$ 为河段$i$的河流长度相对于总河流网络长度的加权百分比，其定义为：
$$
wp_i = \frac{\sum_{j=1}^{J}(w_j \times l_j)}{\sum_{k=1}^{K}(w_k \times l_k)} \quad (5)
$$
其中，$w_i$ 和 $l_i$ 分别表示每条支流在河段i中的河流等级和河道长度；J 表示河段i内的河流数量；K 表示整个流域的河流总数。
该指数定义为在大坝上游或下游保持连通的各个河流系统的数量与大坝上游或下游河流网络长度的函数。假设每个代表性河流系统提供相等的功能连通性。对于剩余的河流系统中的任意一个，我们可以根据河流系统数量对长江河流网络中具有连通性的部分进行归类，并通过加权河网长度进行赋值。因此，河流系统的功能连通性可以通过对每座大坝上游相连的河流系统总数进行求和，并结合每座大坝上游河流网络的总加权长度，相对于河流系统总数和总加权河网长度来量化。
3.3. 各河段的调控程度（DOR）
通常情况下，只有获取相关水库的运行方案，才能全面评估小型水坝对径流调节的影响；然而，这些方案在大尺度上很少可获得。为量化对下游流量调节的影响，本研究定义了程度每个河段的调节程度（DOR) as:
$$
DOR = \frac{\sum_{i=1}^{n} C_i}{Q} \times 100\% \quad (6)
$$
其中，$C_i$为水库库容（单位：m³, ），n为上游水库数量，Q为河段年径流量（单位：m³）。DOR模型最初由迪内修斯和尼尔松[48]以及后续的尼尔松等人[7]用于测量径流调节的程度。本文对该模型进行了改进，使其能够评估多个河段/河流。较高的调节程度表示在特定年份可拦蓄并随后释放的水量更大（图5）。
4. 结果
4.1. 初步比较评估
一些基本指标，例如水库库容与流域面积之比以及水库库容与河流径流之比，可作为对河流系统潜在影响的初步估算。例如，水库库容与流域面积之比是对大坝建设引起的河流流量潜在变化的幅度以及随之而来的水流中断[49,50]。高库容面积比区域显示出较大的河流流量潜在变化。在支流流域尺度上，修水支流流域的比值最高，达到718,800 m³ km⁻²。该支流流域可能经历了最显著的河流调节。水库库容与年均径流量的比较也揭示了类似的结果。就长江上游河段的单个子流域而言，库容与径流量的比值在金沙江支流流域为0.08 年，在沱江支流流域为0.49 年（表1）。相反的极端情况出现在修水、汉江和抚河支流。在这些支流流域中，已建水库的库容分别储存了其相应年径流量的106%、90%和90%，表明这些支流流域很可能经历最显著的径流改变，因为河道蓄水调节了下游泄流，可能影响洪水模式、水流 regime 和泥沙输送[51,52]。随着水体在水库中平均滞留时间的增加（库容‐径流比增加），这些影响将变得更加明显。例如，平均比值为1.06 年表明修水支流的水库具有很强的径流吸收能力，因此下游河道将经历减弱的流量过程；相反，平均比值为0.08 年表明金沙江支流的水库对下游河道的水流 regime 影响较小。许多研究人员已在长江流域报道过这一观点的证据[53]。
表1. 支流、其一般特征、水库库容数据以及容量信息 y: 面积和径流系数。
| 子流域 | 排水 Area (10⁴ km²) | Runoff (km³年⁻¹) | 水库 容量 (km³) | 容量：Area (10³ m³ km⁻²) | 容量：Runoff 比率 (yr) |
|---|---|---|---|---|---|
| 上游 | |||||
| 金沙江 | 47 | 135.1 | 11.3 | 24.0 | 0.08 |
| 岷江 | 13 | 87.5 | 3.9 | 30.0 | 0.04 |
| 沱江 | 3 | 14.9 | 7.3 | 243.3 | 0.49 |
| 嘉陵江 | 15 | 72.7 | 17.1 | 114.0 | 0.24 |
| 乌江 | 9 | 42.9 | 11.6 | 128.9 | 0.27 |
| 中段 河段 | |||||
| 汉江 | 15 | 55.3 | 49.8 | 332.0 | 0.90 |
| 洞庭湖地区 | |||||
| 澧水 | 2.7 | 13.1 | 3.7 | 137.0 | 0.28 |
| 沅江 | 9.4 | 64.3 | 15.5 | 164.9 | 0.24 |
| 资水 | 3 | 21.7 | 5.9 | 196.7 | 0.27 |
| 湘江 | 9.8 | 72.2 | 17.4 | 177.6 | 0.24 |
| 鄱阳湖地区 | |||||
| 修水 | 1.6 | 10.8 | 11.5 | 718.8 | 1.06 |
| 赣江 | 7.4 | 68.7 | 18.5 | 250.0 | 0.27 |
| 抚河 | 1.5 | 14.7 | 4.3 | 286.7 | 0.29 |
| 信江 | 1.6 | 17.8 | 2.8 | 175.0 | 0.16 |
4.2. 量化大坝对河流断连性的累积影响
本研究首先计算了1358座大中型大坝对长江流域河流断连性的累积影响（表2）。结果表明，考虑河流连通性至关重要，这体现在大坝相对于其他已建大坝的位置上。整个长江的RCI值从100下降到43.97，表明过去几十年来长江的河流连通性发生了显著变化，使该流域成为全球受大坝影响最严重的河流之一。
表2。各支流的模型参数化和RCI值汇总。
| 支流 | 河流长度（千米） | 节点数量 | 大坝数量 | RCI |
|---|---|---|---|---|
| 上游 | ||||
| 金沙江 | 51,453 | 5613 | 82 | 42.60 |
| 岷江 | 15,225 | 1661 | 23 | 22.83 |
| 沱江 | 3769 | 361 | 30 | 12.37 |
| 嘉陵江 | 20,550 | 1851 | 91 | 15.83 |
| 乌江 | 10,140 | 1089 | 71 | 11.66 |
| 中游 | ||||
| 汉江 | 21,212 | 1948 | 189 | 34.80 |
| 洞庭湖地区 | ||||
| 沅江 | 11,567 | 1062 | 110 | 17.55 |
| 漓江 | 3255 | 279 | 36 | 65.33 |
| 资水 | 3555 | 359 | 44 | 33.66 |
| 湘江 | 11,418 | 1137 | 134 | 49.57 |
| 鄱阳湖地区 | ||||
| 赣江 | 8685 | 861 | 99 | 50.99 |
| 修水 | 1835 | 178 | 15 | 54.10 |
| 抚河 | 1892 | 199 | 21 | 86.55 |
| 信江 | 2007 | 188 | 34 | 59.90 |
| 总计 总体 长江 | 211,527 | 21,530 | 1358 | 43.97 |
正如预期，支流流域河口附近的一座大坝就足以导致河流连通性下降[27], ，但由于流域地形和大坝位置的差异，对河流连通性的影响因位置而异。例如，RCI值最低的是乌江流域，这主要归因于在其干流上修建的十座大型梯级大坝（图6）。相反，涪支流的RCI值最高，其干流至今尚未修建大坝。总体而言，长江中游河段的河流相比上游河段具有相对较高的RCI值。事实上，长江上游支流的生态系统已受到严重影响。还应强调的是，RCI值较低的河流均为水力资源丰富的河流：包括岷江、金沙江、沱江、乌支流以及长江上游干流，还有中游河段的沅江和资支流。诸如抚河和信江等水力资源较少的河流，则基本避免了连通性中断。
这些结果表明，大坝位置决定了其对河流断连性的相对影响。河流连通性指数（RCI）能够反映对河流连通性的累积影响程度。长江支流的实例表明，位于源头或小溪流的大坝可最大限度地减少河流连通性的损失（如抚河和汨罗江支流），而位于干流或主要支流的大坝则会对河流断连性产生显著影响。
4.3. 利用BDI量化对流域断连性的影响
在充分考虑流域特征的基础上，本研究根据斯内德等人提出的分类框架，确定了12个独立河流系统（图7a）。[47]利用分类图，若长江拥有12个独立河流系统且具有完全完整性，则其连通性可达100%连通性。然而，图7b的结果显示，长江已呈现出高度的流域断连性。在长江上游河段，由于七个独立河流系统被锁定在巨型三峡大坝之后，干流区域仅剩下六个河流系统保持连通。这表明三峡大坝对河流断连性产生了有害影响。更严重的是，大部分支流流域，特别是金沙江、乌江、岷江、嘉陵江和沅江支流，仅维持着一至三个独立河流系统之间的连通性。结果还显示，由于中下游流域干流上未建设大坝，不同河流系统之间的连通性最高。即便如此，仅有小部分长江河流系统仍维持着十二个河流系统中七个系统的连通性。
基于流域特征的河流系统分类图。(b) 长江全流域当前的流域断连性状况)
从结果可以看出，长江干流或主要支流上拟建的大坝将显著导致流域河流断连。结果还表明，中下游干流区域以及鄱阳湖地区的一些支流流域受影响相对较小，仍保持连通。对流域断连性的分析有助于了解不同河流系统在长江流域内的分布情况，以及它们在空间格局上的相互关系。这有助于识别不同河流系统之间的联系，以及连通性作为关键变量的支持过程，例如泥沙和养分输送。
4.4. 利用DOR计算小型水坝的径流调节
结果显示，长江流域约170,000千米²,或9.4%的区域被小型水坝截断。统计分析显示上游小型水坝数量的累积频率：集水区面积小于5平方千米的小型水坝出现频率最高，随着集水区面积增加，其频率急剧下降。小型水坝的直接影响是导致下游流量减少[39]。受影响河段的统计结果及分布图见表3和图8，结果显示相对影响程度随河流等级升高而缓慢增加，在四级河流达到峰值。大型河段的调节程度再次显著下降，因为大量水流难以通过小型水坝进行有效调节。当采用5%的DOR阈值时，显示有54,977千米或26%的河流受到上游小型水坝的影响。其中，45,878千米为一级、二级和三级河流，占这三个规模等级河流总长度的25%。约771千米或11%的河流等级大于五的大型河流受到影响。在所有河流中，四级河流受影响最严重，其中32%受到影响。
多条支流因大量小型水坝的建设而受到显著影响，例如沱江、岷江、资水和湘江（表3）。例如，约78%的沱江河段受到小型水坝的影响。其他三条河流受影响程度较小，但仍有超过40%的河段受到小型水坝的影响。这四条河流均位于大坝密集区，如长江上游河段的四川低地、长江中游的鄱阳湖地区和洞庭湖地区（图8）。
分析表明，尽管大型水坝能够通过蓄积大量径流对水文过程产生显著影响，但小型水坝凭借其数量和密度也可能显著改变区域河流流量。利用DOR评估等方法的流域开发与管理框架，可为新大坝及已运行大坝的纵向布局决策提供指导。相应的管理政策还可通过优先考虑新建小型大坝的空间格局来加以改进，从而选择对下游累积影响预测最小的选址。
表3. 长江流域不同支流在小型水坝下游的支流总长度、大坝数量以及受影响支流的程度（以千米和百分比表示），按河流规模和调节程度分类列出。
| 支流 | 总计 长度 (km) | 上游水库数量 Dams | 调节程度为>= 5%的受影响河流范围 | 受影响河流范围 （所有河流规模合并） | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 按河流等级 | 按调节程度 | |||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | ≥5% | ≥10% | |||
| 金沙江 | 51,696 | 1817 | 1975 | 1366 | 823 | 292 | 0 | 0 | 4457 | 3227 |
| 7.9 | 11.5 | 10.7 | 11.8 | 0.0 | 0.0 | 8.6 | 6.2 | |||
| 岷江 | 15,225 | 889 | 429 | 386 | 124 | 0 | 0 | 0 | 939 | 659 |
| 5.8 | 10.7 | 5.4 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 6.2 | 4.3 | |||
| 沱江 | 3769 | 1793 | 1322 | 729 | 426 | 459 | 0 | 0 | 2937 | 2563 |
| 79.0 | 66.3 | 85.2 | 100.0 | 0.0 | 0.0 | 77.9 | 68.0 | |||
| 嘉陵江 | 20,550 | 3531 | 3162 | 1638 | 1021 | 422 | 37 | 104 | 6385 | 4823 |
| 33.4 | 30.4 | 37.8 | 27.4 | 4.9 | 14.7 | 31.1 | 23.5 | |||
| 乌江 | 10,148 | 1086 | 1026 | 833 | 372 | 246 | 339 | 0 | 2817 | 1090 |
| 20.5 | 33.0 | 25.1 | 41.3 | 63.1 | 0.0 | 27.8 | 10.7 | |||
| 汉江 | 21,212 | 3461 | 3067 | 2246 | 713 | 517 | 156 | 480 | 7179 | 5662 |
| 50.0 | 38.0 | 29.1 | 39.6 | 18.0 | 100.0 | 33.8 | 26.7 | |||
| 洞庭湖地区 | ||||||||||
| Lei 河流 | 3255 | 500 | 184 | 168 | 11 | 153 | 0 | 0 | 517 | 285 |
| 12.4 | 21.3 | 2.4 | 29.7 | 0.0 | 0.0 | 15.9 | 8.8 | |||
| 沅江 | 11,567 | 1662 | 1836 | 573 | 200 | 51 | 0 | 0 | 1661 | 638 |
| 32.4 | 20.8 | 15.6 | 4.0 | 0.0 | 0.0 | 14.4 | 5.5 | |||
| Zi 河流 | 3555 | 1241 | 700 | 245 | 220 | 572 | 0 | 0 | 1736 | 648 |
| 40.2 | 29.0 | 55.6 | 100.0 | 0.0 | 0.0 | 48.8 | 18.2 | |||
| 湘江 | 11,418 | 3854 | 2302 | 1159 | 727 | 373 | 567 | 0 | 5130 | 2678 |
| 41.7 | 40.8 | 48.4 | 39.0 | 100.0 | 0.0 | 44.9 | 23.5 | |||
| 鄱阳湖地区 | ||||||||||
| Xiu 河流 | 1835 | 644 | 304 | 55 | 28 | 35 | 26 | 0 | 449 | 243 |
| 34.2 | 9.0 | 38.4 | 15.1 | 100.0 | 0.0 | 24.5 | 13.2 | |||
| 赣江 | 8685 | 2918 | 950 | 542 | 289 | 179 | 66 | 0 | 2026 | 981 |
| 23.4 | 24.9 | 21.0 | 30.8 | 13.9 | 0.0 | 23.3 | 11.3 | |||
| Fu 河流 | 1892 | 1125 | 293 | 154 | 86 | 8 | 42 | 0 | 583 | 407 |
| 29.7 | 36.8 | 26.1 | 7.0 | 100.0 | 0.0 | 29.4 | 20.5 | |||
| 信江 | 2007 | 1862 | 533 | 142 | 76 | 235 | 0 | 0 | 987 | 551 |
| 49.4 | 31.0 | 32.5 | 100.0 | 0.0 | 0.0 | 49.2 | 27.5 | |||
| a 对于“按河流等级”的结果，百分比值指的是支流流域中相应尺寸类别的所有河段 e 支流流域；对于“按调节程度”的结果，百分比值指的是支流流域中所有尺寸的河流。 |
5. 讨论
5.1. 不确定性分析
RCI计算的主要挑战在于确定大坝间泥沙通过性（TE）的概率是否相互独立。当通过性依赖于水量排放（在较大空间尺度上变化）时，独立性假设可能并不适用。例如，由于葛洲坝距离三峡大坝较近（38千米），其下泄流量受到三峡大坝放水的显著影响。在这种情况下，泥沙通过葛洲坝的概率可能并非独立。尽管RCI需要对单个大坝的通过性进行估算，且更精确的通过性估算有助于降低不确定性，但目前设计估算大坝通过性的方法仍然具有挑战性。此外，该方法还需通过观测到的连通性模式进行验证。
另一个挑战是在使用BDI分析长江流域断连性时，将每个河流系统在整个长江流域内视为同等重要。事实上，若能考虑各个河流系统及其与特定过程的关联性，则可获得更为关键的信息；同时流域格局也能得到更精确的地理量化。此外，应注意BDI值还依赖于河流系统分类图。采用不同的分类图可能会得到略有差异的结果。因此，合适的河流系统分类图是基于BDI进行评估的根本决定因素。
DOR研究的结果也应谨慎解读，以避免产生任何误导性结论。首先，径流调节对不同河流规模的影响和后果可能差异巨大。在长江流域，六级、七级和八级河流可能对广泛的社会经济和环境方面最为重要。然而，一至四级河流也能提供局部或区域性的水文服务，例如生态栖息地、灌溉水资源，或作为生活用水供应的上游河段。当这些河流受到小型水坝影响时，其影响在全流域尺度上可能被掩盖。其次，DOR比值具有重要意义。对于DOR值较高的河段，可以预测到年际和年内径流模式发生明显改变；然而，较小的DOR值也可能表明存在关键的短期或小幅度变化。第三，实际影响主要取决于单个大坝的运行规则以及其他附加影响。例如，一些小型水坝作为径流式水电站运行，因此其对河流径流的调节作用可能不如预期显著。最后，本研究还认识到，环境影响可能各不相同，某些河流可能由于多种因素的共同作用（如大坝建设、森林砍伐、调水、土地覆盖变化和气候变化）而比其他河流在相同调控程度下面临更大的威胁。毋庸置疑，针对相关环境后果还需开展进一步的研究。
此外，DOR方法本身受到多种不确定性的内在影响。除了技术问题（如使用回归技术进行流量估算）外，一些因素由于数据不足而无法解决，例如高分辨率DEM数据、大坝运行规则等。此外，对于小型水坝而言，用于各种用途（灌溉和生活用途）的年取水量和输水量，加上用于发电的调节水量，可能远大于水库总容量。基于DOR方法可能会低估小型水坝的影响。DOR方法仅考虑了上游大坝对下游河段造成的影响；然而，对于其他上游支流而言，新建的下游中小型或大型水坝可能加剧连通性中断。这些影响在本研究中未予考虑。因此，考虑到这些影响，可以认为受影响河段范围的预测结果相对保守。
尽管与评估实施相关的存在一些局限性，但结果必须结合水资源管理者和决策者的大规模需求来判断。本研究很好地表征了长江水系沿岸的许多关键特征，例如高度不连通状态和河流连通性破坏。支流之间或地理河段（上游、中游和下游）内的主要变化可以轻松映射。这些评估为预期影响提供了有价值的信息，支持大规模决策。
然而，也应强调的是，这些评估相当复杂，并受到上述不确定性的制约。本研究仅考虑了人为影响。事实上，由气候变化引起的河流水流regime的显著变化也已被观察到[54–56]。到2050年，气候变化的影响可能比迄今为止预测的大坝影响对河流径流产生更大的影响[56]。因此，在实际应用中，仅基于本研究的评估可能会低估对河流的实际环境影响。应仔细纳入结合气候变化的进一步评估。
5.2. 指标的比较
本研究首次使用两种不同的指标量化了1358座大坝对长江流域河流断连性的影响。RCI有助于考虑长江水系的纵向连通性。该指数的一个优势在于，它能够通过涵盖众多大中型水坝的累积影响，评估单个项目在整个河流网络尺度上的影响。然而，如果我们将该指数与BDI进行比较（图9），可能会得到一些有意义的发现。例如，当三峡大坝于2003年首次关闭时，RCI值相对下降了20%，而BDI的下降幅度略高，为23.5%。尽管两个指数均显示了三峡大坝对河流连通性的显著影响，但图9表明RCI比BDI更敏感。例如，在某一特定河段，如果由于先前的大坝建设，河流仅在一个河系内维持连通性，则即使在该河流上继续建设更多大坝，BDI也不会进一步降低，但不断下降的RCI仍能反映河流连通性的变化。在图9中，尽管2010年之后建设了更多的大坝，RCI相应地持续下降，但BDI并未出现明显变化。
5.3 小型水坝的作用
为了基于调节程度（DOR）研究小型和大型水坝在径流调节中的作用，进行了对比分析（图10）。图10a、b 显示，小型水坝主要影响区域尺度的河流（河流等级为< 5），而大型水坝主要影响大型河流。在对四级河流的影响方面，小型水坝的影响几乎与大型水坝相当。例如，26%的一级河流受到小型水坝的影响，而仅有约4%的一级河流受到大型水坝的影响。此外，小型水坝加剧了对大型河流的影响。例如，若排除小型水坝的影响，则不存在调节程度（DOR）达到> 30% 的七级和八级河道（图10b 和11a）。当同时考虑小型和大型水坝时，20%的七级河流和100%的八级河流受到调节程度（DOR）≥>30% 的影响（图10c 和 11b）。这些研究结果表明，对于四级河流，小型水坝的影响可与大型水坝相比拟，而对于一级、二级和三级河流，其影响甚至显著超过大型水坝。
通过比较以往的研究结果，可以得出一些更为令人担忧的结论。一项关于全球大型河流的先前研究[7]表明，在292条被调查的大河中，有108条河流（占河流总数的37%）未建设大坝（DOR= 0）；41条河流（占河流总数的14%）也可被视为自由流动河流（DOR ≤2%）；其余143条河流（占河流总数的49%）受大坝调控（图12）。在大陆尺度上（如北美洲和亚洲），也可获得类似的结果，尽管亚洲河流的情况相对更为严峻。世界资源研究所发现，至少有一座大型水坝影响了全球106个主要流域中的46%[57]。然而，通过将长江支流的DOR值映射到DOR结构上（图12），可以看出，长江流域内未建坝或自由流动支流的比例远低于全球平均水平：除金沙江和岷江支流外，大多数支流处于高度或中等调控范围内。长江流域的总调控流量（290千米³）甚至远高于整个欧盟由大型水坝调控的河流流量（226千米³）。长江流域河流径流的改变具有特殊意义。其中径流调节程度最大的是汉江和修水支流，其河流径流调控比例超过90%。径流调节程度大于5%的支流覆盖了约84%的河流网络，约占长江径流量的90%，并影响近400百万人，或96%长江流域人口中受影响的人口甚至超过了美国的人口。
5.4. 过去与未来趋势
在长江流域，由于日益增长的国家能源需求，近年来的趋势是建设更多、更大的大坝。例如，中国计划将其水电装机容量从 566 × 10⁹ kW.h yr⁻¹ 2010年的 1200 × 10⁹ kW.h yr⁻¹ 2020年。根据水力资源分布，中国规划了13个水电基地，其中六个位于长江流域[58],即金沙江、雅砻江（金沙江的一条主要支流）、大渡河（岷江的一条主要支流）、乌江、长江上游干流和沅江，这些河流因大坝建设已出现断流。
下金沙江是向三峡大坝供水的重要河段。该河段也具有重要的生态价值，拥有长江上游流域鱼类物种最丰富的地区[59]。负责三峡工程建设的国家授权投资机构中国长江三峡集团公司于2005年开始在金沙江上建设一座新大坝。现已建成（但尚未运行）的溪洛渡大坝（1260万千瓦；278米高）规模仅次于三峡工程。除溪洛渡大坝外，还计划在下金沙江干流建设另外三座梯级大坝（乌东德、白鹤滩、向家坝）。然而，由于建设并非协调推进，这些大坝将成为金沙江沿线12级梯级开发的一部分；最终的大坝数量可能超过这一数字。大坝的新一轮增长可能会进一步加剧长江河流的连通性阻断。
考虑到长江流域河流断连性的可能未来趋势，有必要进一步开展研究，以识别潜在的环境风险，并制定相应的政策响应以实施主动管理干预。例如，泥沙匮乏及其导致的下游河道侵蚀、滞流水流以及温度和其他水体性质的变化、蒸发损失增加、水文 regime 变化，以及对河岸植被和自然结构造成的损害，还有可能对河流生态系统和生物多样性造成的破坏。每种潜在的环境风险都应进行科学评估，以避免人为干预可能产生的失败。
6. 结论
本研究在长江流域开展了全流域河流断连性评估，提供了针对所有主要长江支流的环境洞察。本研究的另一个核心价值在于，这些分析将有助于在其他河流流域复制类似评估，从而帮助水资源管理者表征流域，确定优化水资源配置和基础设施规划（大坝选址）的优先事项，并将河流断连性作为河流完整性的一部分进行报告。
目前，整个长江的RCI值已从100下降到43.97，表明长江在过去几十年中经历了显著的变化。BDI的测量结果显示，长江流域已经表现出高度的连通性中断。相当一部分支流流域，特别是乌江、岷江、嘉陵江和沅江支流，仅在一至三个不同的河流系统之间保持连通性。本研究还发现，小型水坝由于其数量众多且密度高，也能对区域河流系统的径流调节产生显著影响。对于四级和五级河流，小型水坝的影响可与大型水坝相媲美，甚至在一级、二级和三级河流中超过大型水坝的影响。它们还加剧了大型水坝对大型河流的影响。
随着长江流域对能源和水资源的需求不断增加，政府目前正在大力推进大坝的梯级建设。本研究有助于应对新大坝带来的进一步环境影响所引发的环境风险。将这些方法整合到环境影响评估中，还可以为有效纳入河流连通性和自由流动功能至水电可持续性提供新的框架，并为传统的环境影响评估增添全流域视角。
此外，应认识到人为影响相当复杂，并受到上述不确定性的制约，尤其是在考虑气候变化的情况下。仅气候变化本身也可能改变河流径流，进而影响下游供水、水力发电和栖息地适宜性。因此，需要开展结合气候变化影响的未来研究，以巩固相关评估。基于这些评估，还需进一步调查以识别可能的环境风险，并制定相应的政策响应措施，实施主动管理干预。
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