研究

水管理、水文极端和社会:模拟相互作用和现象

• 摘要
• 简介
• 系统动力学建模
  • 建模原理
  • 建模框架
  • 模型结构
• 应用程序
  • 历史分析
  • 合成实验
  • 敏感性分析
• 结果与讨论
  • 历史分析
  • 合成实验
  • 模型的敏感性
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

人类活动极大地影响了世界上大多数河流流域，从而导致了水文状况的改变(Falkenmark和Rockström 2008, Destouni等人2013,Vörösmarty等人2013)。例如，灌溉或地下水开采可大大加剧水文干旱(AghaKouchak et al. 2015, Van Loon et al. 2016, de Graaf et al. 2019)，而堤坝的建设可显著改变洪水模式的时空分布(Heine and Pinter 2012, Blöschl et al. 2013, Gralepois et al. 2016)。因此，有必要明确地考虑人类、洪水和干旱之间相互作用产生的复杂动态，以了解水文风险如何随时间和空间变化(Krysanova et al. 2008)。

采用了不同的管理策略来减少极端水文的负面影响(Pande和Ertsen 2014, thiken等人2016,Sterle和Singletary 2017, Kreibich等人2019,Sterle等人2019)。由于人-水耦合系统中的反馈机制，短期内解决问题的结构性措施在长期内往往会产生意想不到的后果(Garcia等人，2019年)。在这一背景下，不同类型的现象已经被一些学者在世界不同地区的经验观察和报道。关于洪水风险，当洪水事件后的学习因素有助于降低不久后发生的洪水事件的负面影响时，“适应”发生了(Kreibich等人2017,Mård等人2018)，而当结构性风险降低措施使洪水易发地区的密集城市化，进而导致洪水风险意识水平下降时，“堤坝悖论”发生了(Montz和Tobin 2008, Di Baldassarre等人2013,Viglione等人2014,Yu等人2017)。当结构性措施最终失效时，这一过程可能会导致灾难性的损失，就像新奥尔良所经历的那样(Kates et al. 2006)。还观察到与干旱有关的其他社会-水文现象:供需循环和水库效应。它们与建设或扩建现有水库或供水基础设施以应对干旱有关(Winder et al. 2005, Scott 2011)。当供水增加导致需求增加，最终导致不可持续的用水时，就会出现供需循环(Kallis 2010, Gohari et al. 2013)。当过度依赖大型水利基础设施加剧社会脆弱性时，就会发生水库效应(Di Baldassarre等人2018年)，当发生重大干旱时，可能会导致巨大的经济损失。文献中描述的另一个现象是不适应(Juhola等人2016年)，当对干旱的响应无意间加剧了未来的洪水损失时，就会发生在水管理中(Van den Honert和McAneney 2011年，Albertini等人2020年)。 This maladaptive response to drought is termed here as “sequence effect.” Figure 1 shows the location of the aforementioned human-water phenomena that will be considered in this study.

评估水文风险的传统方法(例如，Shahid和Behrawan 2008, Jongman等人2014,Winsemius等人2016)没有明确说明人-水系统中运行的反馈机制，因此无法捕捉上述任何一种现象。这导致了对过去水文风险变化的不完全理解，以及对未来情景的不切实际预测(Di Baldassarre等人2015年，Schlüter等人2019年)。为了填补这一空白，许多学者在过去几年中开发了探索人-水相互作用的社会水文模型(例如，参见Blair和Buytaert 2016、Pande和Sivapalan 2017、Lu等人2018、Hall 2019和Brelsford等人2020的评论)。

Di Baldassarre等人(2013)提出了一个人-洪相互作用的系统动力学模型，该模型使用洪水记忆的概念作为解释洪水适应和堤坝悖论出现的主要机制。在这项工作之后，开发了不同复杂程度的类似模型(例如，Viglione等人2014年，Di Baldassarre等人2015年，Grames等人2016年，Ciullo等人2017年，Sarmento Buarque等人2020年)。其中，Yu等人(2017)在他们的系统动力学模型中加入了额外的社会过程，以更好地代表洪水意识和集体行动之间的联系。Ridolfi等人(2020)最近调查了不同类型的社会对洪水风险感知和管理的影响。Barendrecht等人(2019)利用经验数据通过贝叶斯推断估计社会-水文洪水模型的参数。在发展系统动力学方法的同时，基于智能体的建模框架已被广泛用于更深入地理解与水文极端事件相互作用的空间、物理和社会过程(Janssen和Ostrom 2006, Filatova 2015, Dubbelboer等人2017,Haer等人2017、2019,Tonn和Guikema 2018)。在最近的一项研究中，Michaelis等人(2020)表明，他们提出的基于主体的模型能够解释洪水适应和堤坝悖论。

除了human-flood交互模型,其他socio-hydrological模型(基于系统动力学或基于主体建模框架)最近提出调查有意和无意的水管理对水系统(哈佩et al . 2006年,Srinivasan et al . 2010年,Elshafei et al . 2014年,刘等人。2014年,范Emmerik et al . 2014年,领域等。2016年,Bakarji et al . 2017年,Gohari et al . 2017年,Mashhadi阿里等。2017年,东部赫拉et al . 2019年,李等人。2019年,Pouladi et al. 2019, wen et al. 2019, Albertini et al. 2020)。关于城市供水系统，Garcia等人(2016)在综合背景下研究了不同水库运营政策下的供水、需求和人口缺水意识之间的相互作用。使用类似的方法，Gonzales和Ajami(2017)设计了一个系统动力学模型，以表示旧金山海湾地区的城市生活用水需求作为结构和社会因素的函数。他们发现，当一段时间的持续低需求之后，水文湿润条件下的用水增加，就会出现反弹效应。同样，Freire-González(2019)利用一般均衡动态建模方法，发现西班牙在提高水资源生产率时存在反弹效应。Mateo等人(2014)开发了一种综合建模方法，以研究油藏运行对下游洪水的影响。类似地，Wallington和Cai(2020)修改了现有的数学框架，将下游河漫滩开发的反馈纳入水库运营决策。Kuil等人(2016)开发了一个系统动力学模型，以概念化古玛雅社会中农业干旱的演变和未发现的水库效应。该模型表明，尽管水库缓解了轻微的干旱，并使农业扩张成为可能，但它们也促进了对水资源的过度依赖，最终加剧了重大长期干旱的负面影响，这最终导致了玛雅社会的崩溃(Aimers和Hodell, 2011)。 Similarly, supply-demand cycles and dependency on infrastructure measures were observed and simulated with a holistic socio-hydrological model in Beijing, China (Li et al. 2019).

尽管这些社会水文模型提供了重要的见解，并促进了我们对人-水相互作用的理解，但它们直接专注于一个特定的水文极端。然而，干旱和洪水并不总是孤立发生，因为它们相互关联，受相同的基本气候和水文过程支配。在世界许多地区，长期干旱之后发生极端洪水的频率正在增加。这些连续的事件可能会导致巨大的影响，其影响大于每个极端事件产生的影响之和(Marzocchi et al. 2012)。各种自然水文气候过程的组合可以驱动旱涝事件的发生(Coumou和Rahmstorf 2012, Van Loon等人2016)。不幸的是，只有少数研究模拟了人与水在连续干旱和洪水情况下的相互作用。Di Baldassarre等人(2017)提出了一种新的方法，可以明确地解释在不断变化的水库运行规则下，人与水与干旱和洪水事件之间的相互作用。Dadson等人(2017)提出了一个系统动力学模型，该模型代表了国家财富、与水相关的生产力以及与水相关的灾害(如洪水和干旱)造成的损失(尽管这些没有明确包含在模型结构中)。最近，Albertini等人(2020)开发了一种人类-洪水相互作用的社会-水文模型，以理解水库管理策略和社会反应的影响。

在本研究中，我们提出了一个新的系统动力学模型，通过模拟人类在不同的水管理策略下影响和响应干旱和洪水的方式，捕捉多种现象(图1)。

系统动力学建模

建模原理

建立社会水文模型通常是为了通过将产生多种现象、风险和/或意外后果的反馈机制进行图解，从而形式化人-水系统宏观(或一般)行为的假设(Yu et al. 2020)。因此，它们不同于:(1)预测定量模型(在水文学中更常见)，通常基于物理方程，但往往缺乏人类行为和社会动态的明确表征;(2)用于水资源系统研究的规定性优化模型，通常假设现实系统中的人们会做出理性和最优的选择(Sterman 2002);(3)描述性定性方法(在社会科学中更常见)，通常基于围绕具体案例研究的政治、文化和社会过程的批判性分析。

在本研究中，我们开发了一个解释人-水系统宏观(或一般)行为的模型，重点关注洪水、干旱和人类社会之间的相互作用。我们的基本假设是，世界各地不同学科的众多学者(图1)发现的多种现象可以用(洪涝和干旱)意识的积累和衰退来解释。由于我们的模型没有预测目的，因此既不涉及校准也不涉及验证。观察结果和模型结果以定性的方式进行比较，重点是模型解释宏观趋势和新兴现象的能力。模型参数的定义基于对各种过程的实证研究，如干旱意识随着时间的推移而衰减的方式(Gonzales和Ajami, 2017年)。

建模框架

该模型明确地将干旱、洪水和水管理策略整合在一个统一的建模框架中，考虑到一个人-水系统的动力学，其中水库用于供水和防洪(图2)。其结构基于四个系统:

• 水库系统:它使用线性对冲规则方法，负责供水、防洪和水库释放所需的环境流量。水库的泄洪受许多变量的影响，如可用水量、水库流入水量、下游需水量以及水库操作员对洪水和干旱的认识。
• 干旱系统:我们根据缺水情况和社会意识计算需水量。
• 洪水系统:在该系统中模拟了水库泄洪过程中的洪波传播以及随后的下游洪水。利用文献中提出的社会水文方法对下游地区的人洪交互作用进行了建模。
• 人口系统:该系统模拟了下游社会的人口动态。它是旱涝系统之间的直接联系。

图3显示了我们的社会水文模型的因果循环图，代表了四个主要系统组件之间的反馈机制。在每个系统中，物理组件和影响系统的决策都以月为单位建模。在我们的模型框架中，我们假设人类通过实施以下四种水管理策略之一来响应水文极端事件的发生和严重程度:

• 没有行动:没有减少干旱和洪水影响的战略或行动。
• 抗洪:建造或加固堤防系统，以应对下游洪水泛滥地区的人口。
• 节约用水:减少人均需水量，在干旱时期采用更保守的水库放水政策。
• 水资源开发:在缺水时期增加坝室的供水能力。

模型结构

水库系统

水库系统示意图水库释放供水，防洪，和所需的环境流量。储层体积V在时间t+1的计算公式为:

(1）

在哪里问^我为水库月平均进水量，W是用于下游地区供水的取水流量，问^年代是溢洪道从水库释放水流，问^E是环境的流动，和Δt是模型模拟的月时间离散化。在我们的模型中，我们忽略了蒸散发的损失和地下水流动的损益。

为了供应目的而放水的决定可能会受到许多因素的影响，例如未来流入的变化、人均需水量和人口增长(Garcia等，2016年)。然而，自来水公司必须保证供水能够有效地满足系统的所有需求(Shih和ReVelle 1994, Draper和Lund 2004)。通常用于评估放水和解决上述决策问题的两种主要操作策略是标准操作策略和对冲规则。

的标准操作策略图(图4)K_P等于1)可以分为三个主要区域:(1)水库枯竭，或在某些情况下清空，如果可用的水不足，不能保证目标需水量得到满足;(2)水库在水量大于目标需水量时进行充水;(3)水库容积和目标需水量超过水库容量时，水向下游溢出。然而，在干旱时期，可能无法达到水量目标，因为当水不足时，无法为未来需求定量放水的标准操作政策(Wang et al. 2018, Men et al. 2019)。出于这个原因，对冲规则可以用来在持续的需求和足够的水库容量之间进行权衡，最大限度地减少干旱条件的影响(Shiau 2009, Baes和Bürgisser 2013)。这样，当水库库容较低时(图4中的“a”区域)，通过减少放水，对冲规则允许水库有更多的水，并在干旱时期流入不足时减少短缺(You and Cai 2008, Shiau 2011, Zhao et al. 2011)。在我们的研究中，我们使用了一点线性套期保值规则K_p为对冲释放斜率(Draper and Lund 2004)。按照此操作政策，取水供用W作为水库容积和月流量的函数计算:

（2）

在哪里V_t是热源的体积，D为每月人均需水量，P为从水库系统取水的下游地区的总人口，Dt是以秒为单位的模型时间步长。特别是,K^P是作为对冲政策系数的函数来计算的吗η以及水库操作员的干旱意识一个^服饰业在时间步t：

（3）

由于我们模拟的是一个水库，目的是供水和防洪，所以我们将水库蓄水划分为两个分区，并以全供水量(图4中的FSV)为最大供水量。达到阈值后，水库作为防洪构筑物运行，每月泄洪道放量按上述运行策略计算:

（4）

如果在洪水条件下采用抗洪策略，我们假设水库经营者可以根据自己对洪水的感知决定暂时降低FSV值，为未来的洪水条件储存更多的水，减轻洪水对水库下游的影响。FSV的减小值计算为:

（5）

在哪里一个^耐火的水库操作员的洪水意识是否在时间步长t,FSV_米为不损害供水舱以达到防洪目的的FSV的最小可能值。

另一方面，如果采用了水资源开发战略，水库经营者和政府可能会决定面临水资源短缺，从而增加FSV，以在不久的将来满足目标用水需求。FSV的值在发生缺水的时候t计算为:

(6）

在哪里ε_V为表示存储容量扩大的安全系数的模型参数。在不采取行动和节水策略的情况下，FSV保持时间不变。

区分油藏运营商和更广泛社会的风险意识是基于两者经常不同的概念(Slovic 1987, Sandman 1989, Knuth et al. 2014, Su et al. 2015)。专家倾向于基于技术方面，遵循一种“分析”系统来评估风险，而外行人倾向于基于其他危害特征，如对后代的威胁、经济损失和人员损失，遵循一种“经验”系统(Slovic 1987, Slovic et al. 2004)。在这里，水库经营者的风险意识是水库水位的函数，而社会的意识是干旱损失的函数。具体而言，根据Di Baldassarre等人(2017)提出的方法估算水库操作员的干旱意识价值:

(7）

在哪里μ_服饰业是水库操作员的干旱意识衰退。的参数Θ代表了Di Baldassarre等人(2017)提出的由干旱(水资源短缺)和洪水记忆之间的差异引起的偏差水平。其他因素影响一个^服饰业例如策略的政治诉求，并不包括在我们的模型中。同样，水库操作员的洪水意识(一个^耐火的)随时间的变化估计为:

（8）

在哪里μ_耐火的是水库操作员的洪水意识衰减。

最后，设定水库在每个时间步释放维持下游自然生态系统所需的环境流量等于每月入库流量与指定为环境流量的输入流量百分比的乘积E：

（9)

干旱系统

干旱系统通过估计缓解选择对未来干旱条件的影响，使人们能够更深入地了解城市系统的行为。在长期干旱之后，水的供应不能保证总需水量。因此，水资源短缺的计算是用水的差值W总需水量D^．P．水资源短缺引起了社会的震动，从而提高了社会的干旱意识一个^D，按照Di Baldassarre等人(2015)和Garcia等人(2016)提出的方法计算:

（10）

在哪里l^D表示干旱损失，和μ_D是代表社会干旱意识随时间衰减的参数。第二个词代表由于干旱损失影响而提高的意识，而第三个词代表干旱意识的衰退(Garcia等人2016年，Gonzales和Ajami 2017年)。我们假设，当干旱意识已经很高时，只有大规模的干旱才能显著提高社会的意识(用1-表示一个^D)．干旱损失用缺水与需水量之比表示:

（11）

当不缺水的时候，l^D设为0。在干旱条件下，可以采取节水战略来减少人均需水量，避免未来严重缺水。在我们的模型中定义了不同油藏体积对应的响应触发器。然后，每个响应触发器与人均需水量目标相关联。因此，一旦水库库容在某一时间步降至响应触发器以下，则将人均需水量与相应的目标需水量相适应，从而减少取水。例如，考虑上下响应触发器V^U而且V^l,D^U而且D^l与他们相关联的建议目标人均需求，相应的目标需求D^＊对于储层体积V在时间t计算为:

（12）

反过来，建议的人均需求目标会影响社会减少用水量的意愿N^D，计算公式为:

（13）

在哪里μ_N是一个参数，代表随着时间的推移，社会接受建议的人均需求的意愿的衰减。如果建议人均需水量高于当前需水量，则从方程第二项开始，减少用水量的意愿降低。

在采取节水策略的情况下，人均需水量D随着时间的推移，估计为:

(14）

在哪里D_最小值基本保健和卫生所需的最低人均需水量是多少α_D而且β_D是代表最大衰减率和背景衰减率的logistic衰减函数的两个参数(Garcia et al. 2016)。同样的方程也被用于其他的水资源管理策略N^D等于零是因为没有考虑降低人均需求的意愿。

公式14的第二项解释了人均需求的减少，这是由于采用了更有效的技术来应对干旱(一个^D> 0)或参照新的建议人均需水量(N^D此外，用水行为也可能发生变化(如淋浴时间缩短、洗碗机使用频率、洗车频率等)(Campbell等，2004年;Kenney等，2008年;Fielding等，2012年;Giacomoni等，2013年)。相反，当没有发生干旱或水库容量超过一个临界阈值时，由于技术改进和过时系统的更换，人均需求会随着时间的推移而下降。Garcia等人(2016)、(2019)对随着时间推移人均需水量减少的原因进行了详细分析。

防洪系统

该系统的目标是表征水库下游地区的人-水相互作用。如果从水库流出的河水流量超过某一阈值(例如，满岸深度)，居民就会遭遇水浸，从而造成水浸损害和潜在的死亡。在干旱系统中，取水、库容和出水量使用平均月流量估计。然而，由于该系统的目的是模拟高水位导致的下游洪水，考虑到月平均流量可能会导致严重低估洪水水位和随之而来的洪水损失。因此，在汛期条件下，水库泄洪道释放最大问^F在时间步t用公式4计算，最大日流量为输入，忽略D^．P而且问^E．

然后，利用三参数Muskingum水文模型(O’donnell 1985)将最大泄洪道引至下游地区，该模型考虑了沿河段的分布横向流入，以估计下游河流流量问^D．三参数Muskingum模型的参数为加权因子(K₁)，存储常数(K₂)，以及沿河横向分布的流入(K_3.)．的参数K₂以河段长度与平均流速之比计算，假设为1m /s。一旦下游流动问^D请问，高水位是多少王然后在宽阔的矩形河流截面情况下，使用曼宁方程进行估计，或在可用时使用评级曲线。然后，高水位被转换为一个峰值阈值，WD^＊，因为我们假设洪水发生时水位高于一定阈值，洪水的相对损失F^D根据Di Baldassarre等人(2015)和Barendrecht等人(2019)提出的方程估计:

(15）

在哪里H为防洪等级，α_H表示河流水位与相对损害的关系(Penning-Rowsell et al. 2006)， ξ值_H是水位提升的比例。若社会采取抗洪策略，则洪水发生后堤防加高量计算为:

（16）

在ε_H为表示堤防加高安全系数的模型参数。社会洪水风险意识的价值是由Barendrecht等人(2019)提出的:

(17)

在哪里μ_F是社会对洪水意识的衰退。方程的第二项解释了洪水引起的冲击(损失)，遵循同样的思想，如果洪水意识已经很高，只有大洪水才能显著提高社会的意识。洪水的损失被表示为生活在泛滥平原的人口比例的突然减少G因为我们假设洪水只影响生活在这些地区的人类:

（18)

人口系统

人口系统的设计是为了模拟居住在下游地区的社会的人口动态。总体使用指数增长建模，以捕捉开放系统的影响:

(19)

在哪里δ_P生活在下游地区的社会的增长率，无论是在洪泛区内还是在洪泛区外，和τ_P是一个门槛。人口的变化被认为只是干旱意识的作用，而不是减少人均需求的意愿的作用。

Di Baldassarre等人(2015)对生活在洪泛区的人口比例进行了评估:

(20)

在哪里α_G是衡量社区承担风险态度的参数。我们假设生活在洪泛区的人口比例只受洪水发生的影响，而不受水资源短缺的影响。泛滥平原人口的减少可能是由于突然的变化，例如洪水之后的人类流离失所(方程20的第二项)，也可能是社会对洪水意识的长期影响(Pande et al. 2014, Fanta et al. 2019)。值得一提的是，在我们的社会水文模型中，许多其他可以影响人口增长的因素(例如，经济变化、移民和移民过程等)没有被考虑进去，以降低系统的复杂性，只关注极端事件和人类干预的影响。受干旱影响的人口P^D是作为干旱损失之间的产物计算的吗l^D和总人口P，以及受洪水影响的人口P^F被估计为河漫滩人口比例的产物G,总人口P，洪水损失l^F．表1报告了关于系统实施的不同水管理策略的总结。

应用程序

我们将我们的模型应用于一个案例研究，以定性地比较模型结果与观察结果。这也允许在实施不同的水管理策略时，测试模型在解释多种现象(图1)方面的潜力和局限性。所选的案例研究是布里斯班市，它建于1880年，位于澳大利亚昆士兰州东南部布里斯班河的泛滥平原上。SEQ地区是澳大利亚增长最快的地区之一，对水、能源、交通、住房和建筑服务有主要需求(Seqwater 2017)。随着迅速增长的城市人口超过300万，SEQ的用水主要是城市(70%;Seqwater 2017)。

布里斯班自成立以来，在1841年、1893年和1974年都遭受过严重的洪水事件(Micevski et al. 2006, Smith and McAlpine 2014)。结果，1974年的洪水导致了Wivenhoe大坝的建设，并于1984年完工。它位于布里斯班市上游约80公里处，目的是保护布里斯班未来免受洪水侵袭。与图2的模型示意图类似，威文霍大坝构成了主要的供水水源(隔间容量约1.2 km)^3.)及防洪(库容约2公里^3.)用于布里斯班和附近城市(Seqwater 2017)。随着Wivenhoe大坝的出现，许多布里斯班居民认为洪水风险消除了，城市“防洪”，导致快速城市化和洪水易发区的发展(Bohensky和Leitch 2014，库克2017，麦金农2019)。1998年至2010年期间，布里斯班经历了长期的低流量条件，被称为千年干旱(Heberger 2012)。在这段干旱时期，Wivenhoe大坝的水位下降到其最大容量的20%以下(Seqwater 2019)。为了应对这种严重的水资源短缺，黄金海岸海水淡化厂(Gold Coast Desalination Plant)建成了净化再生水处理厂。此外，还实施了减少人均需水量的策略(Seqwater 2017)，这与我们的系统动态模型中实施的节水策略相对应。

在经历了10多年的严重干旱之后，2011年布里斯班经历了一次强烈的洪水事件，影响了20万人，造成了大约33亿的经济损失(Van den Honert和McAneney 2011)。一方面，2011年的洪水归因于12月和1月上半月的过量降雨。另一方面，由澳大利亚保险委员会任命的水文学家认为，由于维文霍大坝释放了过量的流量，这次洪水是一次“大坝泄洪”(Van den Honert和McAneney 2011)。事实上，2011年洪水造成巨大损失的原因之一是水库为应对干旱而采取的调度规则的变化。更具体地说，虽然水库最初是为了应对洪水而设计的，但它一开始是作为一个缓冲区，以应对千年干旱期间的低流量条件。因此，当洪水发生时，水库没有足够的能力衰减洪水，对下游的负面影响是巨大的(van Dijk et al. 2013)。这是一个清楚的例子，说明水管理战略如何可能加剧连续发生的严重水文灾害的影响。在接下来的部分中，我们设计并实施了不同的实验，以测试我们的模型，使用来自布里斯班的观测数据和合成数据，调查不断增加的洪涝和干旱条件下的人-水动态。

历史分析

我们使用了1962年至2019年的历史记录数据。由于模拟时段缺乏数据，所以选取布里斯班河上的Gregors Creek station (station number 143009A)作为水库唯一的模型输入。月平均和最大日数据来自澳大利亚政府气象局(2020年)。为了弥补来自Wivenhoe大坝其他支流(例如萨默塞特大坝的流出)数据的不足，我们将平均和最大流量乘以等于1.5的修正系数，得到与2011年1月观测到的最大平均流量相似的数据，即11500米^3./s (Seqwater 2011, Van den Honert和McAneney 2011)。由此产生的月平均流量和最大日流量报告在附录1中。

由于这一分析始于1962年，因此该模型只作为一个洪水系统运行，以模拟没有水库的下游洪水，一直到1986年，这一年韦文浩大坝的第一期观测数据可用。1986年之后，我们将洪水和干旱系统结合起来。对于Wivenhoe大坝，我们考虑的FSV为1.2 km^3.．水库容积初始值设为0.9 km^3.避免因储存量低而导致的人均需求量的初始降低。然后利用1986年至2019年的储层体积观测数据对模型进行检验。根据Beal等人(2011年)的假设，初始人均需求量为每人300升/天。Beal等人(2011)在2005年到2010年观察到的人均需水量被用来测试我们的模型。表2报告了Wivenhoe大坝在本研究中使用的节水策略所对应的响应触发。

利用Smyth和Toombes(2015)提供的评级曲线，将布里斯班站布里斯班河下游流量转化为水位值。假定布里斯班中心布里斯班河中度洪水水位(2.6 m)的阈值作为洪水阈值，进行了峰值超过阈值水位的估计。在这项研究中，我们假设社会对干旱状况的意识衰退比洪水意识衰退更快，因为它是一个持续的过程，比洪水持续的时间更长，其影响不像洪水那样立即可见。Beal等人(2014)以及Gonzales和Ajami(2017)表明，在干旱时期，由于意识和其他行为因素的降低，水的消耗量在一段持续低需求的时期后会增加。1974年和2011年洪水期间受影响人口的数据来自Van den Honert和McAneney(2011)。表3和表4总结了社会水文模型的状态变量、通量和参数。

合成实验

综合实验旨在揭示人类、洪水和干旱之间的复杂动态，考虑到未来不断增加的水文极端情况和不同的水管理策略。为此，我们基于1962年至2019年格雷戈尔斯溪站的观测数据，生成了一个80年平均月流量和最大日流量的合成时间序列。如Smith和McAlpine(2014)所支持的，合成流入值是专门用来表示一系列干旱和洪水强度不断增加的交替周期。这是我们研究的一个重要方面，因为不同水文极端事件的发生和严重程度可能会引发不同的人类反应，这可能会在后续事件发生时影响系统。特别是，我们假设干旱频率和洪水强度逐年增加(见附录1)。

我们为案例研究设想了两种不同的设置。在第一个场景中，我们假设威文荷大坝没有建成，只考虑了下游无行动的人洪交互和抗洪策略。采用最大日流量时间序列直接计算河流水位，未采用干旱系统(图3)。在第二个场景中，我们代表了1986年Wivenhoe大坝的建设和人类与洪水的相互作用。不行动、抗洪、节水和水资源开发战略都是在这种背景下实施的。社会水文模型的状态变量和参数与历史分析中使用的相同，如表2和表3所示。

敏感性分析

我们对模型参数进行了敏感性分析，以研究它们对8个模型变量的影响:储层体积(V)、河水水位(王)、总需水量(DP)、生活在洪泛区的人口比例(G)、社会的干旱意识(一个^D)、社会的防洪意识(一个^F)、干旱损失(l^年代)及水灾损失(l^F)．在坝体存在的情况下，对综合试验进行了分析。我们实施了一个单因素一次的方法来评估参数敏感性，基于6个模型变量的方差(van Emmerik et al. 2014, Pianosi et al. 2016)。特别的是，每次只在其变化范围内扰动一个参数，而其他参数保持不变，可以得到5000次模型运行的集合。计算每个模型参数的集合成员时间序列累积值的方差。敏感性指数年代给定参数的j对于特定的模型状态计算为:

(21）

在哪里J测试的总参数是否为σ²是方差，分母是所有参数方差之和。在我们的分析中，我们没有包括种群增长率，因为这个参数的一个小扰动会很大程度上影响模型的结果，敏感性分析会偏向于该参数。

结果与讨论

历史分析

在布里斯班的案例研究中，我们评估了该模型的潜力和局限性，以定性地捕捉不同的水管理策略对连续极端水文事件产生的人水动态。我们用前面提到的水管理策略原型模拟了模型行为:不行动、抗洪、水资源保护和水资源开发策略。值得注意的是，节水战略与布里斯班在千年干旱期间实施的历史管理战略相对应。

图5总结了此分析的结果。可以看出，模拟的储层体积与观测值基本吻合。不行动、抗洪和水资源开发策略表明，自2006年以来，水库蓄水量下降了，因为没有考虑到节约用水的策略。观测到的水量较高可能是由于政府为有效利用水和多样化供应来源采取了限制性措施(Seqwater 2017)。另一方面，节约用水策略由于人均需水量较低，可提供较高的库容(图5D)。模拟得到的2006年和2010年的人均需求值与记录的相似。

耦合建模方法捕捉了节水策略中出现的“序列效应”，与历史管理相一致。事实上，在干旱时期，人均需求的减少导致水库的抽水量减少(图5B, 5D)。在洪水期间，如2011年所见，大坝由于其低容量而无法应对洪水(图5B, 2009 - 2010年)。因此，在2011年的极端降雨事件中，为了使库容保持在最大水位以下，需要进行高泄洪。正因如此，河流水位和下游洪水损失明显高于其他策略。这表明，旨在避免短缺时期意外后果的干预措施可能会加剧未来的洪水损失，就像2011年洪水事件中发生的那样(Van den Honert和McAneney, 2011)。这一结果证实了耦合建模方法(如这里提出的方法)如何允许捕捉那些社会水文现象的出现，否则会被忽视。

在1974年和1983年的事件中，所有的水管理策略的模拟洪水意识都显示了高值(图5G)。为了布里斯班“防洪”而建造Wivenhoe大坝，是由于1974年事件后的高洪水意识(Head 2014)。Wivenhoe大坝建成后，模拟洪水意识下降。这与Head(2014)的研究结果一致，因为下游城市地区没有发生洪水事件。这主要是由于月流量较低，而不同的水管理策略所实现的水库容积也较低，这为额外的蓄水空间留出了空间。另一方面，1974年和1983年事件后，采用抗洪策略的堤防系统的建设保护了下游地区免受洪水的侵袭(图5C)。在2011年灾难性的洪水事件之后，人们对洪水缓解规划和市场驱动的城市发展的充分性表示关切(Head 2014)。我们的模型在节水策略下报告了类似的结果，在2011年模拟的洪水损失和洪水意识值更高(图5G, 5I)。在2011年洪水事件中，模拟和观察到的受影响人口之间发现了很好的一致性(图5I))。

由于Wivenhoe大坝的建设，直到2007年都没有模拟干旱意识(图5H)。正如Head(2014)所报道的那样，由于Wivenhoe大坝的建设，以及没有发生重大干旱事件，80年代和90年代的干旱意识较低。然而，在2000年至2006年的千年干旱之后，水政策专家对干旱的认识很高，但民众对干旱的认识仍然很低(Head 2014)。2000年到2006年的水资源短缺被政府认为是供给方面的危机，人们没有为此负责。考虑到水库经营者的干旱意识(图5F)，在不采取行动、抗洪和水资源开发策略的情况下，模型发现2000-2006年的干旱意识略有增加。2006年，水供应的恶化变得非常严重，当地和国家当局开始警觉，因为主要水坝的数量下降到了供水能力的20%以下。正如模型捕捉到的那样，这种情况导致了干旱意识的增强(图5F, 5H)。为了解决水资源短缺问题，SEQ政府承担了工程解决方案，以增加供水。经过两年的用水基础设施投入密集升级，2009年降雨量增加，使得政府考虑放松用水限制(Head 2014)。假设干旱意识在2009年之后开始下降，我们的模型在2011年重现了这种下降，当时最大流入量增加并填满了Wivenhoe大坝。 No drought awareness is observed with the water-conservation strategy because of the low per-capita demand.

除了之前的趋势分析，我们还进行了行为测试，以评估该模型是否能够产生观察变量(Barlas 1989, Mai和Smith 2018)。因此，我们计算了变异和差异系数的误差百分比(Barlas 1989)，以比较水位、库容和种群的观测值和模拟值(见附录1)。结果表明，在模拟库容和种群时，差异系数值很低，表明模拟效果很好(Barlas 1989)。特别是当采取节水策略，即千年干旱期间布里斯班的历史水资源管理，得到的数值较低。

合成实验

没有大坝

在这个分析中，我们假设没有Wivenhoe大坝，下游地区只受到河流洪水的影响。在上游无水库的情况下，可直接采用最大日流量值来计算过岸流量。

在不采取任何行动的情况下，可以观察到对洪水的适应(图6)。频繁的洪水事件导致频繁的损失，这导致了社会多年来对洪水的意识的提高(平均值较高，如表5所示)。这种意识影响了洪泛平原地区的人口增长，显著低于450 - 1285个月的抗洪策略模拟的意识。

堤坝悖论在抗洪策略中很明显，在先前提高堤防高度后，洪水损失会增加(图6)。与不采取行动策略相比，抗洪策略提高堤防高度确保损失最小化。然而，当堤防被淹没时，抗洪策略会导致更高的损失。在时间步骤590加固堤防后，由于洪水意识降低，洪泛区的人口增加(图6B)(图6D)。观察到这可能会在1285月产生洪水损失(图6E)，几乎是590月的三倍，即使水位值(图6A)在那些时刻是可比较的。平均来说，损失更高l^F以及泛滥平原人口的比例G(表5)。其他关注人类洪水动态的研究也报道了类似的动态(例如，Di Baldassarre等人2013、2015、Ciullo等人2017)。

大坝的存在

在这里，我们描述了拟议的综合框架的结果，其中Wivenhoe大坝建设。除了不行动和抗洪战略外，还可以采取节水和水资源开发战略，以减少人均需水量，增加Wivenhoe大坝的供水能力。

利用水资源策略可以观察到供需周期，因为它往往会增加水库FSV，在正常和高流量时期储存更多的水，以应对560-590月、1050-1080月、1240-1255月和1460-1540月之间干旱期间发生的水资源短缺(图7A)。与其他水管理策略相比，这导致了更多的水可用性和更高的总需求(图7B)。这些结果表明，供需周期产生正反馈，干旱条件的发生可能会导致水库体积进一步扩大(Di Baldassarre et al. 2018)。在干旱时期，总需求的减少与由于干旱意识的增强而导致的人口减少有关(图7D)，因为水库容积降至零，供水得不到保证。

在560 - 580个月的干旱事件后，由于FSV和水库容积的增加，在水资源开发策略中可以观察到水库效应(图7A)。增加的水资源可用性有助于避免870-890个月可能出现的水资源短缺，这几个月有不采取行动战略的经验。这导致了人口和水需求的增加(正如前面在供需周期中描述的那样)，在几乎40年的时间里没有出现短缺。因此，在1240年和1460年的干旱期间，水资源开发策略显示受干旱影响的人口比不采取行动和抗洪策略的人口更多。

在节水战略下，低人均需求导致不存在缺水和低干旱意识(图7D)，从而导致人口增长更高，直到1065月。然而，当1065年干旱发生时，预计会有更多的人口受到短缺的影响。节水战略导致了较高的平均干旱损失和受影响的人口(表5)。这些结果表明，减少用水以应对未来的干旱可以防止短缺，但当极端事件发生时，由于人口增加，会造成较高的损失。

在分析洪水相关输出结果时(图8)，与无坝综合试验相比，水库的存在导致了更低的洪水意识、更低的洪水损失、更低的堤防高度，从而导致了无行动和抗洪策略的泛滥平原人口比例更高(见图6、8和表5)。堤防和适应效应不太明显(见图8D，8E)之所以被观测到，是因为泛滥平原的种群动态现在不仅受到洪水的影响，还受到Wivenhoe大坝的影响。例如，采用开水策略的第740个月水库蓄水量大，导致下游水位值高，从而导致泛滥平原人口比例发生突变。1120月节水策略的变化较小。此外，从图7还可以观察到，旨在减轻洪水的水管理战略反过来可以塑造水库的体积、干旱意识和干旱期间受影响的人口。图8以类似的方式显示，干旱管理策略可以不同地影响洪水意识和随之而来的损失。当考虑不同的以不同发生的干旱和洪水为特征的河流流量的不同合成情景时，也发现了类似的动力学，如附录1所报告的。这些动态证实了针对特定水文极端情况的水管理策略反过来可以塑造相反自然灾害的严重性，这凸显了在社会水文模拟应用中耦合干旱和洪水系统的重要性。

模型的敏感性

灵敏度分析结果(图9)表明，并非所有参数都对模型性能有显著影响。虽然水库容积、总需水量、干旱意识和损失主要受到需水量相关的模型参数的影响(例如:μ_D，D_最小值,α_D)、水位、泛滥平原人口、洪水意识和洪水损失对洪水系统参数敏感，部分对干旱系统参数敏感(如:α_D)．这表明，旨在减少干旱后果的战略以及由此引起的社会对干旱认识的变化都可能影响洪水的影响。

正如预期的那样，对洪水和干旱的感知衰减了参数μ_F而且μ_D通过所有的水管理策略对洪水和干旱意识产生重大影响。洪泛区人口和洪水损失对马斯金姆模型的参数更为敏感K₁,K_3.，以及提升洪水位的比例ξ_H当抗洪战略实施时。此外,drought-awareness衰变μ_D，环境流量系数E，分级效率采用率α_D还影响下游水位、漫滩人口和洪水损失。

关于干旱相关的模型输出(图9左栏)，干旱意识衰退μ_D分级效率采用率α_D在所有实施的水管理策略的模型结果的敏感性中发挥关键作用。但是，人均需求的最小值D_最小值通过节水战略显著影响干旱损失和总需水量。采用水资源开发策略的干旱损失不仅受到D_最小值还有威文豪大坝释放的环境流量。最后，社会采用较低人均需求的意愿的衰减不会显著影响模型结果。

虽然我们知道异常高的模型参数数量会增加模型的复杂性，但我们的敏感性分析表明，模型结果对19个参数中只有9个最敏感。特别是与意识变量相关的两个参数，μ_D(drought-awareness衰变),μ_F(洪水意识衰减)需要经验性的纵向数据，因此存在不确定性。社会水文模型的目的不是以定量的方式再现现实，而是使系统动力学的定性探索成为可能，包括识别知识差距。在这种情况下，该模型揭示了哪些类型的数据在塑造人-水相互作用的共同进化中发挥了关键作用，即社会意识的数据(就干旱和洪水而言)。因此，该模型表明需要新的观测类型来监测人-水系统的动态。

结论

我们开发了一个系统动力学模型，该模型考虑了不同水资源管理策略下水库、干旱、洪水和种群系统之间的相互作用。我们的基本假设是，世界各地不同学科的众多学者发现的多种现象(图1)，都是由于人们对水旱意识的积累和衰退而产生的。该模型被应用于布里斯班的案例研究，以检验我们的假设，并探索在采用四种不同的水管理策略(不采取行动、抗击洪水、水资源保护和水资源开发)时，该模型在代表人-水动态方面的能力。历史和综合情景的级联旱涝事件的频率和规模也不断增加。由于我们的模型不具有预测性，因此其参数没有通过拟合观测进行校准，而是从文献和实证研究中获得的。

布里斯班案例研究的应用表明，我们的模型捕捉了观测到的水库体积、人口、人均需水量和受洪水影响的人口的宏观趋势。旱涝意识动态与文献报道的定性评估相一致。特别是，提出的水旱耦合系统允许在采取节水策略时捕捉序列效应的出现。水资源保护策略导致了千年干旱期间水库容量的增加，因此在洪水事件中，大坝的蓄水能力降低了。结果，威文浩大坝的防洪功能受到了损害。这种动态可能会加剧洪水对下游的影响(如果事先没有进行水库泄洪)，并在一系列相反的极端水文事件中，由于缓解干旱的策略，增加洪水损失。这一结果强调了所提出的耦合建模方法在捕捉那些社会水文现象出现方面的重要性，否则，当使用社会水文模型只关注特定的水文极端时，这些社会水文现象会被忽视。

综合实验的结果也证实了在建模框架中耦合水旱系统的重要性。在抗洪和不行动策略下，虽然在没有威文霍坝的情况下也可以发现堤防和适应效应，但由于水库对下游洪水损失的影响，其效果不太明显，导致对洪水的认识程度不同，从而导致泛滥平原人口比例不同。虽然旨在减轻洪水的水管理战略在干旱时期可以改变水库的水量、对干旱的认识和受影响的人口，但干旱管理战略可以不同地影响对洪水的认识和由此造成的损失。这些结果证实了干旱水管理策略如何反过来影响洪水的严重程度和随之而来的损失。在以往的研究中，我们发现当增加库容最大值时，会出现供需周期和水库效应。水资源开发策略表明，随着长期干旱后供水的全部供应量(以及相应的储水量)的增加，水需求会增加。由于对供水系统的信任和较低的干旱意识，在严重干旱期后，利用开发策略发现受影响的人口增加，这表明水库效应的出现。

敏感性分析表明，洪水感知衰减对模型输出的影响。河流水位、洪水意识和洪水损失不仅对洪水系统的参数敏感，而且对水库和干旱系统的参数也敏感。这表明，旨在减少干旱后果的战略以及由此引起的社会对干旱认识的变化可能会对洪水的影响产生影响。正确估计水工模型参数是评估漫滩人口和洪水损失的关键。人均需水量最小值的选择对模型的节水效果至关重要。此外，水资源利用策略下的干旱损失受释放的环境流量影响。

我们的研究不可避免地要受到一些警告。首先，该模型没有考虑不同的社会群体，因为不包括异质人类社会的空间分布特征。基于主体的模型旨在模拟个体和集体行为(Wens等人2019年，Alonso Vicario等人2020年，Michaelis等人2020年)在洪水和干旱方面的作用，可用于未来的研究，以捕捉社会异质性。在我们的模型中，水管理策略被认为是时间上的外部模型控制常数，因为它们旨在解开和量化特定适应行动下的人-水现象。另一种可能的方法是将时变的水管理战略视为由社会和水库操作者的不同认识水平所驱动的内部模式状态。在洪水风险管理中，水资源管理者往往会根据洪水预报提前放水，以减轻洪水损失。我们的建模框架中不包括这个组件。此外，我们的模型没有捕捉意识和准备之间的复杂联系，这与许多因素有关，例如居民的威胁和应对评估，包括保护措施的感知效果和成本，以及洪水风险意识本身(Grothmann和Reusswig 2006, Miceli等2008,Scolobig等2012,Mondino等2020)。风险沟通策略、经济学、政治过程、权力关系以及制度结构对水库规则变化的影响(Novo和Garrido 2014, Garcia et al. 2019)均不包括在拟议的模型中。未来关于洪水和干旱风险管理相互作用的建模工作将受益于纳入这些因素。

由于其中间立场的性质，我们的建模方法可以用于:(1)测试关于连续水文极端和适应行动之间相互作用产生现象和/或风险的新假设;(2)定性与定量相结合;(3)提出新的观察类型来监测人-水系统的动态，例如我们的社会意识。我们的建模方法可以应用于其他案例研究，以调查是否可以观察到类似的反馈机制，允许促进对人类-水系统的社会水文的一般理解。此外，我们的模型还可以作为一种简化的工具，通过在战略/宏观水平上探索人水系统研究的轨迹和权衡来支持决策者。

人与水系统之间的关系比我们模型中概念化的关系更为复杂。因此，我们提出的社会水文模型对于利益相关者和决策者更好地理解全球人为和气候变化下复杂的人-水系统是有用的，但它们是不够的。它们应始终与实证研究和工具性案例研究相辅相成，以推进理论，更好地理解物理和社会过程之间的相互作用和反馈机制如何影响水文风险的动态。

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