摘要
河流流域的可持续管理需要了解水资源分配如何响应驱动这一过程的人类决策，以及由此产生的经济和生态后果。目前的模型通常将水资源分配决策视为单一且不连续的事件，而忽略了人类决策过程的连续性和适应性。这一局限性可能导致意外的经济和生态后果，甚至系统崩溃。我们开发了一个社会水文模型，将人类决策子系统（包括社会价值、技术/实践和政府法规）内生化，并将其与水文、经济和生态子系统相结合。利用黑河流域1949年至2019年的70年数据集，我们成功再现了水资源分配的历史轨迹。研究结果表明，虽然经济子系统（人口和农业生产）由于累积效应而表现出快速、自我加剧的增长，但生态子系统（自然植被的净初级生产力和环境流量）表现出显著的滞后现象，表现为两个明显的时间差：对生态系统退化的决策认知延迟以及修复措施后的生物物理恢复延迟。这两个滞后现象解释了1990年代至2000年代的过渡阶段，以及经济扩张与生态恢复之间的持久矛盾。通过形式化这种适应性水资源分配动态，我们的模型为预测响应延迟提供了工具，从而为可持续流域管理制定更具可预测性的水资源分配策略。
利益冲突
作者声明与本研究无关的利益冲突。
资料说明
文中详细介绍了模型校准方法。水文数据可从黑河流域管理局和甘肃水文局获取。气象数据可从国家气象科学数据中心获取（2020）。数字高程模型和流域边界数据可从国家青藏高原数据中心（NTPDC）获取（2019）。土壤数据集（1公里分辨率）来自联合国粮食及农业组织（FAO）的协调世界土壤数据库1.2版本（2012）。土地覆盖数据可从资源与环境科学数据中心（RESDC）获取（2015）。包括人口和产出数据在内的社会经济数据可从甘肃省统计年鉴获取。
