Python包BASEveg：模拟河岸植被与河流动力学

软件X 22（2023）101361原始软件出版物BASEveg：一个python包，用于模拟河岸植被动态与河流形态动力学放大图片作者：Francesco Caponi，David F.达维德？万佐瑞士苏黎世联邦理工学院水力学、水文学和冰川学实验室ar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2022年2023年2月1日收到修订版，2023年保留字：河流生态形态动力学数值模拟河岸植被泥沙输移Pythona b st ra ct河流形态与河岸植被动态密切相关，因为植物，水流和泥沙输运之间的相互作用交织在一起。然而，目前还缺少对这种互动进行建模的开源工具。在这里，我们提出了BASEveg，一个python包，模拟河岸植被动态与BASEMENT，河流水文形态动力学模拟器。BASEveg根据低流量期间的地下水位波动计算植物生长，并将由此产生的影响水流和泥沙输运的植物特性纳入洪水期间河床变化这一新工具使来自不同学科的科学家和河流管理人员能够在不同的空间和时间尺度上探索生态形态动力学过程版权所有2023作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本1.0指向此代码版本所用代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-22-00134Code Ocean compute capsule不适用;运行教程的示例数据位于10.3929/ethz-b-000596255法律代码许可证GNU GPL v3使用git的代码版本控制系统使用的软件代码语言、工具和服务Python 3.8编译要求、操作环境依赖Python如果可用，链接到开发人员文档/手册https://gitlab.ethz.ch/vaw/public/BASEveg/-/wikis/home问题支持电子邮件caponi@vaw.baug.ethz.ch1. 动机和意义冲积河流的形态是水流、泥沙输移和河岸植被相互作用的结果。已知河流边缘和洪泛平原上植物的存在会产生不同的河流形态，改变流场和沉积物输运速率[1，2]。反过来，植物的生长和分布取决于当地的环境条件，这些条件在很大程度上随洪水期间发生的水流状况和形态动力学过程而变化[3]。预测和量化这些双向相互作用（即生态形态动力学过程）仍然具有挑战性。在过去的几个世纪里，水流、泥沙状况的改变和大规模的河道渠化已经逐渐恶化了许多河流走廊的生态状况[4]。在这方面，旨在恢复、保护或适应*通讯作者。电子邮件地址：caponi@vaw.baug.ethz.ch（Francesco Caponi）.https://doi.org/10.1016/j.softx.2023.101361气候变化、对结合生态和水文形态动力学过程的创新工具和模型的需求[5]。近年来，不同的模拟方法已经发展，主要集中在植被及其演替阶段的动态例如，CaSiMir [6]的植被模块基于[7，8]，使用水面高程数据或二维深度平均（以下称为2D）水动力数值模型输出作为植被演替-回归模型的输入它包括根据最大年剪切应力模拟植被恢复和洪水对植被存活的影响的模块。另一个例子是河岸植被动态模型（RVDM）[9]，它描述了植被动态，包括光照、土壤水分、竞争、水文状况和各种环境条件的影响。在这两种方法中，不直接模拟水文形态动力学过程，而是作为模型的输入提供另一方面，基于2D数值模型的其他方法专注于直接再现2352-7110/©2023作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx放大图片作者：David F.Vetsch和Davide Vanzo软件X 22（2023）1013612Fig. 1.建模工作流程概述。BASEveg包括5个步骤，用于模拟多个水文时期的植被生长和河流形态动力学。在预处理步骤（A）中，定义输入数据和周期数，即植被生长期和洪水。植被形态动力循环的模拟分为两个阶段.首先，通过运行2D流体动力学模拟（B）和植被生长模块（C）来执行植被生长阶段。然后，首先通过第二个2D水动力学模拟（D），最后通过形态动力学（流动床）模拟来模拟洪水相洪水（E）从B到E的步骤重复n个周期。植被对河流形态动力学的影响（参见例如[10]）。这些模型准确地描述了河段尺度（即1-100公里）的水文地貌动力学过程。它们提供了关于植被在调节交替沙洲形态动力学中的作用[11-其中包括植被对水流阻力和切应力的影响，以及冲淤过程对植被生存和建立的影响。在这里，我们介绍BASEveg，这是一个Python模块，它将2D水力形态动力学免费软件（BASEMENT，[18]）和新开发的用于模拟植被动态的算法耦合在一起[13]。通过设计，我们的方法只考虑了影响植被动态的因素，这些因素对于描述其与河流形态的共同进化很重要。BASEveg评估了在完全非稳定的水文形态动力学模型的每个计算时间步的形态动力学过程和植被之间的反馈。这使得该模型能够调节植被对水流和泥沙输运的影响，因为河床形态的变化。此外，该软件包将植被生长性能与次年度时间尺度（每日至季节）的地下水位波动的频率和幅度联系起来，这是冲积河流中植被时空发展的主要驱动因素之一[3]。此外，该模型还计算了空间分布的（i）基于[19]中开发的分析模型的根系剖面，（ii）掩埋和连根拔起导致的植被死亡率，以及（iii）地上和地下生物量动态。2. 软件描述2.1. 软件概述和工作流程BASEveg是一个python包，通过BASEMENT软件[18]和植被生长算法[13]耦合并执行水文形态动力学模拟。模型结构类似于基于过程的假设，即河流形态动力学过程和植被生长发生在不同的时间尺度上，由水文状况决定[1，11]。特别是，我们确定了两个阶段：1. 植被生长阶段：我们认为，在代表性水文年中，枯水期河床基本稳定，因此植被能够在裸露河床区域不受干扰地生长;2. 洪水期：河床在洪水期间大部分被移动，导致侵蚀和沉积过程，重塑河床地形。正因为如此，我们认为植物可能被水流连根拔起或被沉积物掩埋。在这种基于过程的假设下，多洪水和低流量时段的模拟如下进行：输入流量时间序列被预处理并被划分为模拟周期（图1A和第2.2.1节）。每个循环包括植物生长阶段（图）1，B和C），然后是洪 水 期（ 图 1 ， D 和 E ） 。 在 初 始 化所 有 所 需 的 输入 数 据 后 ，BASEveg触发所有循环的执行，交替执行水力或地形动力学模拟，放大图片作者：David F.Vetsch和Davide Vanzo软件X 22（2023）1013613图二. BASEveg预处理步骤。预处理步骤通过分析给定的输入流量时间序列，确定形态活跃流量（即洪水）和植被生长期（生长季节内两次连续洪水之间的低流量期）。它生成一系列基于文本的输出文件，将用作模拟的输入或初始条件。连续增长周期洪水事件的数量定义了应该被模拟。地下室（图中的B、D和E） 1）和植被生长算法（图中的C。①的人。植物生长阶段包括两个步骤。 首先（图 1，B）使用合成逐步输入过程线（见第2.2.1节）进行水动力模拟（无泥沙输运）。该模拟允许为每个计算单元定义离散额定曲线（水位-流量关系），这在后续步骤中是需要第二，植被生长模块（图1，C）更新地上和地下生物量以及植物的生根深度。这是根据提供的植被参数和生长期内的水位波动完成的，利用步骤B中的额定曲线进行估计。然后执行洪水阶段。首先（图1，D）运行水动力学（无泥沙输运）模拟，以在规定流量（与输入流量时间序列相关）下生成适当的水动力学初始条件。 最后，（图）1，E）执行具有移动床的形态动力学模拟，模拟洪水事件，或通常具有活跃的沉积物输送的时期。在一个周期结束时，BASEMENT标准输出文件results.h5[18]用于将有关植被状态和河床地形的信息传输到下一个周期。该程序允许在一个统一的建模步骤中考虑多年来洪水、低流量和植被生长条件的变化。通过将生成的results.xdmf文件加载到Paraview [20]或QGIS [21]中，可以可视化n次循环模拟的最终结果此外，每个建模步骤（图1中的A至E）的结果都可以独立检查。2.2. 软件功能2.2.1. 预处理BASEveg包含一个预处理python脚本（图1和图2）。（i）分析给定的流量时间序列，（ii）根据用户给定的输入参数确定低流量和洪水期的数量，即周期数n，（iii）产生运行地下室模拟所需的所有水文边界条件，以及植被生长模块的输入文件（图1A和2）。2）的情况。对于每个周期，该算法创建四个排放时间序列，即低流量期间的排放值文件、洪水过程线和两个BASEMENT模拟的边界条件（不需要泥沙输运）（图1A和C）。输入参数包含在JSON文件中，用户可以设置不同的阈值，以区分低流量（无泥沙输运）和形态动力学活跃时期。2.2.2. 水动力地貌模拟免费软件BASEMENT是一个2D流体形态动力学工具，实现了基于非结构化网格的空间离散化有限体积方案（详见[18]）。在其最新版本（v3.2以上），它占的存在和植被的相互作用，在水文形态动力学模拟。植被状态的参数化与地上和地下生物量和生根深度，并计算每个计算单元。这些值用于量化水流、推移质输运和植被之间的反馈，包括水流阻力、河床剪切力和植物对死亡机制（如掩埋和连根拔起）的抵抗力的变化[13，15]。我们建议读者查阅官方的参考手册有关实际执行情况的进一步详细信息，请参阅2.2.3. 植被生长模块植物生长模块（Fig. 图1C）执行多个步骤来更新模型的每个计算单元中的植被状态（见图1B）。3）。植被生长模块的一个关键组成部分是植被生长期的地下水位时间序列，因为它决定了河岸植物的生长表现。BASEveg的生长模块允许计算生长和死亡率参数，这取决于生长期内当地（即每个计算单元）的地下水位该方法假设河道附近的地下水位可以近似为河道内的地表水位[19]。首先，模块从前一个模块读取输入数据elling步骤和用户给定的输入参数文件（图3C.1）。特别是，它需要低流量流量的时间序列和边界条件用于水动力基底模拟。 有关水动力变量和河床地形的信息可从results.h5文件中获取（图1）。第三章B节）。此外，从用户提供的JSON文件中检索包括模型相关规范的输入参数（模型存储库中提供了输入文件的详细描述）。第二，植被生长模块计算所有单元的地下水位（图1）。 3C.2），采用IDW（反距离加权）算法对特定流量下湿单元的水面高程进行插值。 该算法针对来自前一步骤的每个逐步模拟放电运行（图13）。1B）。然后，我们得到的干细胞的水位在每个模拟的排放，作为一个近似的空间分布的地下水位。流量值和相关的水位用于拟合多项式函数，并获得每个计算单元的水位流量曲线（图1）。3C.3）。由此，得出了枯水期的地下水位时间序列（图1）。3C.4）。在这一点上，所有相关的植被生长指标计算取决于选择的生长模型（图3C.5）。最后，计算并更新植被状态，即生物量和生根深度值放大图片作者：David F.Vetsch和Davide Vanzo软件X 22（2023）1013614Python3BASEveg /pre-processing_discharge。py− f/ path / to / proj_folder /inputPython3BASEveg / pre_processing_data。py− f/ path / to / proj_folder / input / path / to / proj_foldern_cycles图三. BASEveg植被生长模块。该模块（图1中的步骤C）基于排放时间序列分析（预处理步骤A）、固定床水动力学模拟（步骤B）和定义各种参数的输入参数文件的结果来计算植被状态，即生物量值和生根深度。模型规格（JSON格式）。产生的产出是：㈠地下室results.h5文件中更新的植被状况; ㈡一系列文本文件与模块中执行的中间步骤的输出在results.h5文件中（图3C.6）。植被生长通过逻辑函数进行评估，生长率与平均淹没频率和持续时间。该模型没有明确包括多个物种共存或物种相互作用（即竞争效应），因为演替动态不是应用范围。我们故意设计的模型尽可能简单，专注于相关的参数来描述与流体形态动力学过程的相互作用。然而，不同的植物物种可以模拟不同的系数调制植物生长的地下水位波动的反应此外，用户可以根据生物量密度和它们产生的阻力来设置植物高度的变化。植被生长模块还生成一系列文本文件，其中包含所有评估参数和指标以及地下水位插值，可用于检查中间计算步骤。2.3. 运行BASEvegBASEveg通过命令行执行，指示主项目文件夹的路径（例如/path/to/proj_folder）。在主项目文件夹中，用户必须创建一个输入文件夹，所有输入文件都应位于该文件夹中。预处理步骤（图2）然后通过两个后续命令执行。首先，读取输入放电序列和用户参数，并使用以下参数进行评估：第二，命令生成一组子文件夹（每个植被洪水周期一个用户必须指定输入和输出文件夹（可以相同）以及要模拟的循环数（整数）。用户也可以手动设置子文件夹结构，但需要特定的命名约定（有关详细信息，请参阅在线存储库）。最后，通过执行以下命令触发植被生长和洪水的n_cycle在这里，标志-s用于定义BASEMENT的可执行文件的路径，-n定义运行BASEMENT时要使用的CPU计算核心的数量[18]。每个命令都包含一个小的帮助函数-h，以方便执行。关于模型执行的更多细节和教程可以在仓库的wiki中找到3. 说明性示例在这里，我们提出了一个模型的应用，以达到阿尔卑斯莱茵河的基础上[13，22]。该河段是直的和渠化的，具有交替的砾石坝序列，其在洪水事件期间被调动[23]。BASEveg应用于1996年至2017年在Bangs测量站记录的图4示出了原始输入时间序列的一部分以及针对一组输入参数运行预处理步骤所获得的模拟周期（洪水和低流量）的识别（图4）。4A）。特别地，该算法在时间序列中搜索超过用户定义的阈值Qmorpho[m3/ s]达一定持续时间Tmorpho[小时]的放电值。因此，所确定的时期代表形态相关的洪水事件，能够产生泥沙运输，从而重塑河床。一旦确定洪水，将分析两次连续洪水之间的时间图图4B-C显示了这些参数的选择如何影响循环次数（低流量洪水）。正如预期的那样，减少Q形态(i)增加了与河道形态相关的事件的数量，以及（ii）减少了可用于植被生长的平均时间。增加T形态也减少了周期的数量，因为对于给定的排放阈值，较长的洪水在时间序列中的频率较低。这些参数应根据具体的现场条件选择，并考虑到沉积物颗粒大小和是否存在铠装层。此外，还可以设置每个生长季节的最小长度，以避免不相关的短生长期（理想情况下小于一个月）。在确定生长季节的长度和持续时间时，应考虑当地气候和温度的变化图5显示了模型应用程序的一些输出在800 m长河段中，在2个模拟循环之后。Python3BASEveg− f/ path / to / proj_folder- s/path/to/executable_BASEMENT− n N放大图片作者：David F.Vetsch和Davide Vanzo软件X 22（2023）1013615见图4。预处理步骤的输出。该算法分析输入流量时间序列（A），以自动识别模拟周期（B），即低流量期和洪水期的连续序列。周期识别取决于各种参数（例如，识别洪水Q形态的阈值流量以及其最小持续时间T morpho）。所获得的循环数取决于这些参数（B-C）的选择两个模拟周期，即两个生长期和两次洪水，从裸床配置开始，没有建立植被。第一个生长期后，砾石坝上生长了不同密度的植被，靠近主河道的沙坝，酒 吧 的顶部（图）5C）。床的变化（和水平）在 模拟结束时显示，大部分钢筋区域受到侵蚀，只有一小部分未受影响（图5在第二个周期之后，结果显示了由于沙洲上发生的大规模侵蚀，植被覆盖率如何下降（图1）。5D）。作为参考，我们报告了模拟开始时的酒吧面积，这是基于2005年的地形和2014年的植被覆盖。在模拟中，植被仅存活在沙洲的下游尖端，防止侵蚀和连根拔起（图5D）。这与2014年的植被覆盖面积相比很好，表明观测和模型输出之间存在合理的一致性[cf.13、22]。4. 影响和结论BASEveg提供了将植被动态纳入2D河流水文形态动力学建模框架（BASE- MENT）的可能性。与以前的方法相比，它引入了一个直接的联系，水位波动在植物生长期，植物生长速率，推移质输沙植物的影响。它包括植被的反馈，根据不同的形态变化计算的每一个计算时间步长的水文形态动力学模型。这使得能够准确描述洪水期间发生的快速和不稳定的过程，如连根拔起或掩埋。此外，该模型包括通过实施[19]中开发的分析模型来描述平均垂直根系分布，该模型用于更好地描述河流环境中植物的生长和死亡机制。BASEveg背后的数学模型在阿尔卑斯莱茵河（瑞士）的交替沙洲和植被的共同演变中得到了验证，显示出良好的放大图片作者：David F.Vetsch和Davide Vanzo软件X 22（2023）1013616图五.两个生态形态动力循环的模型应用结果。床层高度（A）和床层高度在模拟结束时变化（两个循环后）。 模型使用的计算非结构化网格的片段在这里被报告为考虑植被的空间尺度的一个例子（B）。第一生长期后（C）和模拟结束时（D）的地上生物量密度。作为参考，我们报告了2014年在航空图像中观察到流向为自下而上。航拍图片来自Geodaten© swisstopo。再现植被-沙洲相互作用的观察模式的性能到目前为止，BASEveg已被证明是探索植物性状对河流形态动力学影响的重要工具，突出了它们如何在考虑洪水频率和强度以及低流量统计数据的情况下发生变化[13]。该模型通过详细描述根系剖面，显示了植物根系在改变河床形态动力学方面的重要性[15]。在未来，BASEveg可以帮助理清水流状态、植被动力学和泥沙输运（包括泥沙减少的影响）供水和地下水对河流形态的影响[24]。它也可用于研究由于入侵物种和气候强迫而导致的植物组成（和性状）变化对河流形态的影响[25]。我们相信BASEveg是一个强大的工具，可以解决河流科学、管理和恢复等广泛领域的多重挑战。尽管如此，我们强调了一些局限性和潜在的未来改进。地下室内植被的处理设计简单水流粗糙度和剪切应力的变化受随地上生物量密度放大图片作者：David F.Vetsch和Davide Vanzo软件X 22（2023）1013617线性地。这种闭合关系可以修改和扩展，以考虑植物、流场和沉积物输运之间更复杂的相互作用，例如遵循[14]中的方法。在BASEveg中实现的植被生长模块使用地下水位作为植物生长的主要环境控制。尽管这被认为与其他研究一致，但包括温度等其他变量也很重要。当模拟多年的植被生长时，演替动力学在确定可能影响河流水文形态的植被形态特征方面可能变得重要。可以包括一个多物种模型，从而使BASEveg能够明确地再现演替阶段。集成了BASEveg的软件BASEMENT及其支持工具广泛应用于工程实践和研究[26]。通过在未来的工程项目中纳入植被动力学，BASEVEg为用户提供的BASEMENT功能将有助于更好地理解生态形态动力学过程。此外，新工具还有助于支持机构和政策制定者在气候变化背景下设计河流恢复、洪水风险管理和适应措施，这些措施也考虑到河岸植被动态。CRediT作者贡献声明概念化，方法论，软件，调查，写作-初稿，可视化. David F.Vetsch：资金获取，监督，写作-评论编辑，资源&。概念化，监督，写作竞合利益声明作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作数据可用性论文中有一个doi链接，可以访问数据确认作者要感谢Annunziato Siviglia和Ilaria Cunico在测试和改进模型早期版本方面的合作。该软件的开发得到了瑞士联邦环境局的财政支持（BASEMENT项目赠款）。引用[1] 杨伟华，王伟华，王伟华.变化中的河道：水文过程、植物和先锋河流地貌在潮湿的温带、混合负荷、砾石河床河流中的作用Earth-Sci Rev 2012;111（1-2）：129-41. http://dx.doi.org/10.1016/j.earscirev.2011.11.005网站。[2] Gurnell AM，Corenblit D，de Jalan D，del Tanago M，Grabowski RC，O'Hare MT，et al.河流廊道内植被-水文地貌相互作用的概念模型。River ResAppl 2015;142-63. 网址：//dx.doi.org/10.1002/rra.2928网站。[3] Camporeale C，Ridolfi L.河流流量变化引起的河岸植被分布：一种随机方法。 水 资源 研究 2006;42 （ 10） . http://dx.doi.org/10.1029/2006WR004933 网站。[4]Palmer M，Ruhi A.水流状态、生物区系和生态系统过程之间的联系：对河流恢复的影响。Science2019;365：eaaw2087.http://dx.doi.org/10.1126/science.aaw2087网站。[5]Wohl E，Lane SN，Wilcox AC.河流修复的科学与实践。水资源研究2015;1-17。http://dx.doi.org/10.1002/2014WR016869的网站。收到[6] CASiMiR软件。2022，http://www.casimir-software.de/[访问日期：2022年5月[7]Benjankar R，Egger G，Jorde K，Goodwin P，Glenn NF.美国Kootenai河动态 洪 泛 区 植 被 模 式 的 发 展 。 J Environ Manag 2011;92 （ 12 ） ： 3058-70.http://dx.doi.org/10.1016/J.JENVMAN.2011的网站。七点零七分[8]Egger G，Politti E，Woo H，Cho KH，Park M，Cho H等人，动态植被模型作为大坝运行生态影响评估的工具。J Hydro-Environ Res 2012;6（2）：151-61. http://dx.doi.org/10的网站。1016/j.jher.2012.01.007。[9] García-Arias A，Francés F. RVDM：模拟影响，演变和竞争过程，以确定河 岸 植 被 动 态 。 生 态 水 文 学 2016;9 （ 3 ） ： 438-59 。http://dx.doi.org/10.1002/eco.1648网站。[10][10]张晓刚，张晓刚.河岸植被-水文形态相互作用模拟研究进展。River ResAppl2016;32 （ 2 ） ： 164-78.http://dx.doi.org/10.1002/rra.2910 ，http://doi.wiley.com/10.1002/rra.2910。[11] [10]杨文辉，李文辉，李文辉.模拟植被对河流形态轨迹的控制。GeophysResLett2014;41（20）：7167-75.http://dx.doi.org/10.1002/2014GL061666。[12][10]杨伟，王伟，王伟.河岸植被存在下交替沙洲的形态动力学。地球冲浪过程地形2020;45（5）：1100-22。http://dx.doi.org/10.1002/esp.4776网站。[13]Caponi F，Vetsch DF，Siviglia A. 地上和地下植物性状对砾石坝生态形态动力 学 综 合 影 响 的 模 型 研 究 。 SciRep2020;10 （ 1 ） ： 1-14.http://dx.doi.org/10.1038/s41598-020-74106-9.[14]Li J，Claude N，Tassi P，Cordier F，Vargas-Luna A，Crosato A，et al.植被斑块格局对河道形态的影响：数值研究。J Geophys Res Earth Surf 2022;127（5）. http://dx.doi.org/10.1029/2021JF006529.[15]Caponi F，Siviglia A.植物根系对砾石河床形态动力学控制的数值模拟。Geophys Res Lett 2018;45（17）：9013-23. 网址：//dx.doi.org/10.1029/2018GL078696网站。[16]张文龙，张文龙.编制一个适用于怀塔基河下游（新西兰奥特亚罗瓦）的辫状河形 态 和 植 被 演 变 的 数 值 模 型 。 《 水 资 源 进 展 》 2022;166 ： 104236 。http://dx.doi.org/10.1016/J的网站。ADVWATRES.2022.104236。[17][10]杨文，王文，王文.植被与地貌动力学之间相互作用的独特模式。地球冲浪过程地形2015;791-808。http://dx.doi.org/10.1002/esp.3864网站。[18]Vanzo D，Peter S，Vonwiller L，Bürgler M，Weberndorfer M，SivigliaA，et al. BASEMENT v3：A modular freeware for river process modelingover multiple computational backends. 环 境 模 型 软 件 2021;143 ： 105102 。http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.105102，arXiv：2102.12862。[19]Tron S， Laio F， Ridolfi L.地下水 位波动对潜水 植物根系分 布的影响。 JTheoret Biol 2014;360：102-8. http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2014.06.035.[20]作者：James A，Berk G，Charles L. Paraview：一个用于大数据可视化的终端用户工具。Vis Handb2005.[21]QGIS 开 发 团 队 。 QGIS 地 理 信 息 系 统 QGIS 协 会 ;2022 ，URLhttps://www.qgis.org。[22]Caponi F，Koch A，Bertoldi W，Vetsch DF，Siviglia A.植物什么时候在砾石滩上生长？在阿尔卑斯莱茵河的观测和模拟。Front Environ Sci 2019;7（August）：1-18. http://dx.doi.org/10.3389/fenvs.2019.00124.[23]放大图片作者：Adami L，Bertoldi W，Zolezzi G.阿尔卑斯莱茵河交替沙洲的 多 年 代 动 力 学 水 资 源 研 究 2016;52 ： 8938-55 。 得 双 曲 正 切 值 .doi.org/10.1002/2015WR018228网站。[24]Bätz N，Colombini P，Cherubini P，Lane SN.地下水对生物地貌演替和河道形态动力的控制作用。J Geophys Res Earth Surf 2016;121（10）：1763-85.http://dx.doi.org/10.1002/2016JF004009网站。[25]Diehl RM，Merritt DM，Wilcox AC，Scott ML. 应用功能性状于河岸生态系统 的 生 态 地 貌 过 程 。 生 物 科 学 2017;67 （ 8 ） ： 729-43 。http://dx.doi.org/10.1093/biosci/bix080网站。[26]出版物使用或援引地下室软件2022,网址https://basement.ethz.ch/publications-and-awards/journal-articles.html[存取日期：2022年4月22日]。