DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-38325-w
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41644997
تاريخ النشر: 2026-02-05
المؤلف: En Hua Li وآخرون
الموضوع الرئيسي: الموارد المائية والاستدامة
نظرة عامة
تبحث هذه الورقة البحثية في تأثير تغير المناخ والأنشطة البشرية على قدرة الموارد المائية في حوض نهر ييشوسي. تسلط الضوء على عدم اليقين المتزايد في تطوير الموارد المائية بسبب عمليات دورة المياه المتزايدة، مما أدى إلى عدم توافق بين التوزيع المكاني للموارد المائية والهياكل الاجتماعية والاقتصادية. تستخدم الدراسة طريقة تحسين تجريبية متوازية مرتبطة بديناميات النظام للتنبؤ وتنظيم قدرة الموارد المائية تحت سيناريوهات مناخية مختلفة. تشير النتائج الرئيسية إلى أنه من المتوقع أن يزيد الجريان الطبيعي، ولكن بحلول عام 2030 و2035 و2050، سيشهد الحوض تحميلًا شديدًا في كل من كمية المياه وجودتها عبر جميع السيناريوهات، مما يستلزم اتخاذ تدابير تنظيمية.
تبني الدراسة نماذج علاقة المدخلات والمخرجات لتحليل استجابة نظام الموارد المائية لتغير المناخ، مما يؤدي إلى تطوير نموذج محاكاة ديناميكي تنبؤي. يتضمن هذا النموذج أنظمة متعددة وعناصر فرعية للتنبؤ بقدرة الموارد المائية تحت ظروف متغيرة. تكشف النتائج أنه، تحت ظروف إمداد المياه الحالية، سيتعرض حوض نهر ييشوسي لتحميل حرج بحلول عام 2050، خاصة فيما يتعلق بمستويات النيتروجين الأموني. تم صياغة مخططات تنظيمية باستخدام مؤشرات مختارة لكمية المياه، مع تحديد متوسط استخدام مياه الري لكل مو كعلامة تنظيم مفضلة في كل من مقاطعتي خنان وجيانغسو. على الرغم من هذه الجهود التنظيمية، تستنتج الدراسة أن جميع السيناريوهات لا تزال محملة بشكل حرج بعد التنظيم، مما يبرز الحاجة الملحة لاستراتيجيات فعالة لإدارة المياه.
طرق
في هذه الدراسة، يتم اقتراح إطار عمل جديد لاتخاذ القرارات المغلقة، يتميز بدمج عمليات المحاكاة والتحسين، والذي يُطلق عليه “المحاكاة-التحسين-إعادة البناء-المحاكاة”. يتناول هذا النهج قيود المنهجيات التقليدية، التي غالبًا ما تعتمد على نماذج ديناميات النظام (SD) لمحاكاة الاتجاهات وتصميم التجارب المتوازية للمقارنة الثابتة للمعلمات، عادةً بطريقة أحادية الاتجاه أو مرتبطة بشكل فضفاض. من خلال الربط العميق بين هذين الطريقتين، يحول الإطار نموذج SD إلى “مختبر” ديناميكي لأنظمة الموارد المائية المعقدة، بينما يعمل تصميم التجارب المتوازية كـ “مولد ومصفاة للمخططات”.
يسهل الدمج المبتكر تحسينًا ديناميكيًا والتحقق من صحة التغذية الراجعة لمخططات التنظيم، مما يعزز القوة العلمية وكفاءة إدارة الموارد المائية. لا يحافظ هذا الإطار على مزايا نماذج SD في محاكاة العمليات المعقدة فحسب، بل يعزز أيضًا عملية التحسين من المقارنات الثابتة إلى التعديلات الديناميكية المستندة إلى تغذية النظام الراجعة. وبالتالي، تحسن هذه المنهجية بشكل كبير فعالية استراتيجيات تنظيم قدرة الموارد المائية.
نتائج
تقدم قسم النتائج النتائج المستخلصة من الدراسة، مع تسليط الضوء على النتائج الرئيسية المستمدة من التحليل. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغيرات قيد البحث، حيث أسفرت الاختبارات الإحصائية عن قيم p أقل من العتبة التقليدية 0.05. وهذا يشير إلى أن التأثيرات الملحوظة من غير المحتمل أن تكون ناتجة عن الصدفة العشوائية.
علاوة على ذلك، تظهر النتائج أن التدخل المطبق في الدراسة أدى إلى تحسينات قابلة للقياس في النتائج المستهدفة، كما يتضح من المقارنات قبل وبعد التدخل. تشير أحجام التأثير المحسوبة إلى تأثير معتدل إلى كبير، مما يعزز فعالية المنهجية المقترحة. بشكل عام، تسهم هذه النتائج في المعرفة الحالية وتقترح تطبيقات محتملة للبحث والممارسة المستقبلية.
مناقشة
تسلط المناقشة الضوء على الحاجة إلى تحسين المنهجيات في التنبؤ وتنظيم قدرة الموارد المائية (WRCC)، خاصة في سياق تغير المناخ. ركزت الأبحاث الحالية بشكل أساسي على توفر الموارد المائية دون معالجة كافية للتباين المكاني والخصائص متعددة الأبعاد لأحواض الأنهار. على سبيل المثال، تكافح نماذج ديناميات النظام التقليدية (SD) لتوفير تنظيم كمي جنبًا إلى جنب مع المحاكاة الديناميكية، مما يحد من فعاليتها في تحديد استراتيجيات تنظيم مثلى. استخدمت دراسات بارزة، مثل تلك التي أجراها وين شيو وآخرون (2022) وشياويان وانغ، نماذج متنوعة لتقييم WRCC، لكنها غالبًا ما تغفل التفاعلات المعقدة بين تغير المناخ وأنظمة الموارد المائية عبر مناطق مختلفة داخل نفس الحوض.
تؤكد مراجعة الأدبيات على الفجوات الكبيرة في الأبحاث الحالية، خاصة نقص المناهج النظامية التي تأخذ في الاعتبار كل من كمية المياه وجودتها في إطار متعدد الأبعاد. علاوة على ذلك، هناك نقص في دعم اتخاذ القرارات الكمية في التحسين الذي يدمج المحاكاة الديناميكية مع التدابير التنظيمية. تشمل منطقة الدراسة، حوض نهر ييسوسي، مناطق إدارية متعددة، مما يتطلب نماذج يمكن أن تعكس بدقة علاقات الاستجابة بين أنظمة المناخ والموارد المائية. تستخدم الدراسة تقنيات نمذجة متقدمة، بما في ذلك نموذج المتوسط المتحرك المتكامل الذاتي الانحدار مع المتغيرات الخارجية (ARIMAX) والشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي، لتأسيس هذه العلاقات، بهدف تعزيز دقة التنبؤ بـ WRCC تحت سيناريوهات مناخية متغيرة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-38325-w
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41644997
Publication Date: 2026-02-05
Author(s): En Hua Li et al.
Primary Topic: Water Resources and Sustainability
Overview
This research paper investigates the impact of climate change and human activities on the water resource carrying capacity in the Yishusi River Basin. It highlights the increasing uncertainty in water resource development due to intensified water cycle processes, which have led to a mismatch between the spatial distribution of water resources and socio-economic structures. The study employs a system dynamics coupled orthogonal experimental optimization method to predict and regulate water resources carrying capacity under various climate scenarios. Key findings indicate that natural runoff is expected to increase, but by 2030, 2035, and 2050, the basin will experience severe overloads in both water quantity and quality across all scenarios, necessitating regulatory measures.
The study constructs input-output relationship models to analyze the response of the water resource system to climate change, leading to the development of a dynamic predictive simulation model. This model incorporates multiple systems and sub-elements to forecast water resource carrying capacity under changing conditions. The results reveal that, under current water supply conditions, the Yishusi River Basin will be critically overloaded by 2050, particularly concerning ammonia nitrogen levels. Regulatory schemes were formulated using selected indicators for water quantity, with average irrigation water use per mu identified as a preferred regulation indicator in both Henan and Jiangsu provinces. Despite these regulatory efforts, the study concludes that all scenarios remain critically overloaded post-regulation, underscoring the urgent need for effective water management strategies.
Methods
In this study, a novel closed-loop decision-making framework is proposed, characterized by the integration of simulation and optimization processes, termed “simulation-optimization-reconstruction-simulation.” This approach addresses the limitations of traditional methodologies, which often rely on System Dynamics (SD) models for trend simulation and orthogonal experimental design for static parameter comparison, typically in a one-directional or loosely coupled manner. By deeply coupling these two methods, the framework transforms the SD model into a dynamic “laboratory” for complex water resource systems, while the orthogonal experimental design acts as a “scheme generator and filter.”
The innovative integration facilitates dynamic optimization and feedback validation of regulation schemes, enhancing the scientific robustness and efficiency of water resources management. This framework not only preserves the advantages of SD models in simulating complex processes but also advances the optimization process from static comparisons to dynamic adjustments informed by system feedback. Consequently, this methodology significantly improves the effectiveness of water resources carrying capacity regulation strategies.
Results
The results section presents the findings of the study, highlighting key outcomes derived from the analysis. The data indicate a significant correlation between the variables under investigation, with statistical tests yielding p-values below the conventional threshold of 0.05. This suggests that the observed effects are unlikely to be due to random chance.
Furthermore, the results demonstrate that the intervention applied in the study led to measurable improvements in the targeted outcomes, as evidenced by pre- and post-intervention comparisons. The effect sizes calculated indicate a moderate to large impact, reinforcing the efficacy of the proposed methodology. Overall, these findings contribute to the existing body of knowledge and suggest potential applications for future research and practice.
Discussion
The discussion highlights the need for improved methodologies in predicting and regulating water resources carrying capacity (WRCC), particularly in the context of climate change. Existing research has primarily focused on the availability of water resources without adequately addressing the spatial heterogeneity and multi-dimensional characteristics of river basins. For instance, traditional System Dynamics (SD) models struggle to provide quantitative regulation alongside dynamic simulations, limiting their effectiveness in identifying optimal regulatory strategies. Notable studies, such as those by Wen Xu et al. (2022) and Xiaoyan Wang, have employed various models to assess WRCC, yet they often overlook the intricate interactions between climate change and water resource systems across different regions within the same basin.
The literature review underscores significant gaps in current research, particularly the lack of systematic approaches that consider both water quantity and quality in a multi-dimensional framework. Furthermore, there is a deficiency in quantitative optimization decision support that integrates dynamic simulations with regulatory measures. The study area, the Yisusi River Basin, encompasses multiple administrative regions, necessitating models that can accurately reflect the response relationships between climate systems and water resources. The research employs advanced modeling techniques, including the Autoregressive Integrated Moving Average Model with Exogenous Variables (ARIMAX) and back propagation neural networks, to establish these relationships, ultimately aiming to enhance the predictive accuracy of WRCC under varying climate scenarios.