研究人员揭示了河流对洪水的恢复能力

内华达大学雷诺分校的研究人员完成了最广泛的河流复原力研究之一，研究了洪水后河流生态系统如何恢复。他们开发了一种新的建模方法，使用放置在河流中的氧传感器的数据来估计水生植物和藻类的每日生长。然后，研究人员对美国境内143条河流的藻类和植物生物量进行了建模，以量化洪水对生物量的干扰程度以及河流从洪水中恢复所需的时间

更多地了解河流的复原力对于保持河流健康至关重要，因为人类行为会影响洪水状况，并改变河流中其他水生生物的条件，这些水生生物可能依赖藻类和植物作为食物来源

大学农业、生物技术与自然资源学院和全球水资源中心的助理教授Joanna Blaszczak和博士后学者Heili Lowman领导了这项研究，并发表在两篇独立的期刊文章中

这项由Blaszczak领导并于去年6月发表在《生态学快报》上的初步工作首先研究了六条河流，并为第二项研究奠定了基础和方法，Blaszczuk聘请Lowman对143条河流进行了研究。这项研究的结果于1月24日发表在《美国国家科学院院刊》上

这项研究是独一无二的，因为它比以往任何时候都更频繁地估计河流生物量的变化，而无需直接对河流进行采样。这是通过使用美国地质调查局放置在河流中的氧气传感器的数据和藻类和植物生物量的种群模型来实现的——类似于人类种群模型，该模型模拟了人口数量随时间的变化，但却模拟了藻类和植物数量的变化

氧气传感器于2007年开始收集数据，内华达州领导的对143条河流的最新研究包括一些连续九年的数据，这些数据是全球河流档案中最长的此类记录之一

Blaszczak说：“以前，你必须去河边擦洗岩石来测量藻类，并在很长一段时间内多次测量，以估计生物量生长和损失的变化。”。“这非常耗时，因此相对于我们传感器网络的广泛程度而言，数据极其有限。”

Blaszczak说，氧气传感器每五分钟采集一次数据，研究小组发现，他们可以使用统计模型来提取每天发生的光合作用量，并估计河流中生物量随时间的每日变化

“溶解氧传感器显示白天的峰值，晚上的低点，根据这些模式，你可以估计当天有多少新藻类和其他生物量生长，”她说。“传感器多年来不断测量数百条河流的数据，我们可以获得更大、更清晰的图像。数据就在那里，我们可以用它来模拟干扰河流生物量所需的洪水大小，以及河流从洪水干扰中恢复的速度，这可以帮助我们更有效地管理河流。”

开始

在第一项研究中，Blaszczak使用了放置在六条河流中的氧气传感器两年的数据。她发现，她可以成功地使用这些数据来模拟特定于干扰底层生物量的河流的洪水阈值，而且通常，干扰生物量和降低生态系统生产力所需的洪水幅度低于动员河床沉积物所需的干扰流量阈值，这是研究河流的人常用的干扰指标

换句话说，这项研究没有通过河床上岩石的运动来估计对河流的干扰，而是使用生物学——藻类和植物生长的变化——来量化对河流的扰动，发现生物扰动阈值较低

“生物量对水质和河流中所有生物的食物来源都很重要，”Blaszczak解释道，“因此，就河流生态系统如何受到扰动的影响而言，它比岩石运动更重要。”。蒙大拿大学平头湖生物站的小霍尔，并在她的同事、植物生态学家罗伯特·施赖弗助理教授的帮助下，为这两个研究项目完成了生物量生长建模。Blaszczak、Shriver和Lowman都作为学院自然资源与环境科学系以及学院实验站研究单位的一部分进行研究。Blaszczak说，学院的教员经常采取跨学科的方法来应对研究挑战

Blaszczak希望通过在更长的时间内将这种方法应用于更多的河流，进一步深入研究各种因素如何影响河流的洪水干扰阈值及其对洪水的抵御能力。因此，她招募了洛曼进行第二次更广泛的研究。洛曼的研究考察了影响河流抵御洪水能力的景观和河流特征

Lowman说：“我们从未对河流的复原力有过如此深入的了解，由于数据量和我们的建模，我们现在了解了复原力的自然变化，上游没有大坝的最宽河流恢复得最快。”

她说，没有大坝的宽阔河流比上游有大坝的宽阔河恢复得更快这一事实并不明显，这也是我们的行动如何影响和/或管理河流的一个例子。洛曼研究的大多数河流都有三条河