Research on the Ecological Water Replenishment Scheme for Seasonal Rivers

发布时间：2026-03-26 10:03

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0 引言

受气候变化与强人类活动等的影响，近年来许多流域的气象、水文要素时空演变规律发生改变，降雨量、径流量分布不均，枯水期河道少水断流，由此造成了河流生态环境脆弱、生态系统质量低、生物多样性减少等问题［1］，季节性河流更为严重。日益脆弱的河流生态环境，对水资源、水环境的可持续发展造成了严重制约，成为约束人类生存和社会发展的关键性问题，这种背景下，河流生态流量问题开始受到关注［2，3］，河道生态补水工程逐渐在多个区域启动实施。

在生态流量研究方面，近些年已经有很多相对成熟的方法被运用到各个流域。TENNANT［4］提出的Tennant法将多年平均流量的不同百分比作为河道不同等级的生态流量区间，为水文学法研究河流生态流量奠定了基础；RICHTER等［5，6］提出RVA法与IHA指标，评估了河道生态流量受某些因素影响的变化情况；吴朱昊［7］利用R2CROSS法计算了梧垵溪河道的生态流量，为南方小型河流生态流量计算提供了新思路与新方法；谢培等［8］在SWAT模型的基础上，提出了针对无实测流量的河流推算生态流量的方法，并应用于瀼渡河流域上；刘铁龙等［9］在采用Zenga指数计算径流年内分配均匀度的基础上利用GEV分布函数计算了渭河流域的生态流量，为渭河流域生态流量的计算提供了新依据；崔静思等［10］利用水文学法和水力学法分别计算了梯级小水电应下泄的最小生态流量，结果表明在计算河道比降较大的梯级小水电最小生态流量时，水文学法相较于湿周法更为合适；肖卫等［11］将水文法、水力-栖息地法和整体法三种计算生态流量的方法进行了对比，指出在计算生态流量时应结合不同类型计算方法的适用条件和数据获取难易程度，选取合适的计算方法。

目前针对生态补水的研究，大多集中在在补水方案制定与补水效果评估上。王永刚等［12］针对东平湖老湖生态补水工程，分析了工程实施的必要性、所需补水量等，计算了生态补水的目标水位，为生态补水工程的建设提供了决策依据；王菲菲等［13］以伏牛溪生态补水工程为例，采用MIKE 21模型分析了不同补水点位置、数量与水量分配方案对水体水动力、水质的影响；王安东［14］通过生境模拟对黄河三角洲2025年和2030年生态耗水量等生态补水量进行了估算，为黄河三角洲管理部门提供了技术支撑；佘林等［15］采用水动力模型对不同补水规模下九天湖的补水效果进行了分析，并提出了最优补水规模；袁志毅［16］针对塔里木河流域，分析了现状生态补水存在的问题，并提出了相关改进建议，为塔里木河流域生态补水更高效的开展提供了帮助；臧克清［17］等针对粤港澳大湾区内河涌水环境问题，提出了一套系统的生态补水制定方案，并以中山市鹅毛涌为例，制定了其最优补水方案。

上述研究分别在生态流量计算、生态补水实施等方面进行了系统性研究，但鲜有将生态流量与生态补水方案制定相结合的研究成果。鉴于此，本文提出生态补水互馈方法，将生态流量计算与水动力模型结合，充分考虑河道径流过程的年内丰枯变化特征，以此制定给定目标下的最佳生态补水方案，并以北方某季节性河流为例进行了应用分析，且效果良好。研究成果可为其他流域的季节性河流生态补水方案制定提供新思路与新方法，对研究我国季节性河道的生态流量恢复过程具有重要的科学意义。

1 研究方法介绍

研究提出的生态补水互馈方法，旨在通过水文序列变异诊断得到长系列径流过程的变异点，以此将径流序列分为变异前与变异后两个阶段；然后运用多种方法计算变异前后河道内生态流量过程，为生态补水方案的制定奠定基础；再根据实际生态补水过程建立并求解河道生态补水的水动力模型，为生态补水演进研究提供模型支撑；最后利用水动力模型对不同补水方案进行补水演进分析，以此得到给定目标下的最佳补水方案。

生态补水互馈方法中生态流量与水动力模型两者间成相互结合、相互反馈的关系，水动力模型可计算生态补水方案得到的目标结果，补水结果也可反馈至补水流量处进行修改。具体为：通过水动力模型计算生态补水方案的补水结果，若生态补水方案满足补水目标要求，输出该方案；若补水方案不满足补水目标要求，则反馈至补水流量，并根据目标要求设置动态系数对补水流量进行修正［

式（1）

］，直至满足目标要求后输出。

针对水文序列变异点识别的方法有Mann-Kendall突变检验法、有序聚类法、R/S分析法、游程检验法、T检验法等；关于生态流量的计算方法有Tennant法、Q90法、7Q10法、变化范围法（RVA）、逐月频率计算法、随机径流历时曲线法、BBM法等；水动力模型应用较广泛的有MIKE 模型、EFDC模型、HEC-RAS模型等。

图1 生态补水互馈方法

Fig.1 Ecological water replenishment mutual feeding method

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生态补水流量修正：设定动态系数α，修正原始生态补水过程，作为新的补水过程，计算方法如下：

（1）

式中：、分别表示第t月修正的生态补水流量、第t月原始方案的生态补水流量，m3/s。

通过生态补水互馈方法得到的生态补水方案以天然径流为基础，充分考虑了河道径流过程的年内丰枯变化特征，对认识我国季节性河道的生态流量恢复过程具有重要的科学意义，也可为季节性河流开展生态补水提供方案依据与新思路。

1.1 径流变异诊断

水文变异是指某一水文序列在某一时间节点前后的统计规律发生显著变异。针对水文序列变异诊断的方法有很多种，本文首先利用累计距平法［18］对径流序列进行趋势分析，再利用Mann-Kendall突变检验［19］、有序聚类法［20］、Lee-Heghinian法［21］对可能存在的变异点进行初步筛选，最后利用秩和检验法［22，23］对变异点进行显著性分析，以此确定径流序列的最终变异点。

1.2 生态流量计算

本文结合流域情况与收集到的资料，采用水文学方法中的Q90法［24］、年内展布法［25］、生态适宜性理论法［26，27］、变化范围法（RVA）［28，29］、Tennant法［4］分别对所研究河流河道内的生态流量进行计算，然后利用“下包线”法进行生态流量推荐。

生态适宜性理论法计算河道生态流量的核心是重组后的概率密度函数拟合与假设检验［26，27］。选取P-III分布、GEV分布、LOGN分布分别对变异前后流量序列的概率密度函数进行拟合，采用置信水平为5%的Kolmogorov-Smirnov（K-S）方法进行拟合优度检验，通过比较各站点月平均流量的平均检验概率pm 选择最优的拟合函数。

“下包线”法引自武连洲［30］，首先利用多种水文学方法计算河道内生态流量过程；在此基础上绘制不同方法所计算的生态流量曲线；对比多种方法计算的生态流量曲线，选取各个时段RVA生态流量阈值区间内的最小值作为该时段的河道内理想生态流量，以此得到一个确定性生态流量过程，作为河道的理想生态流量过程。

1.3 水动力模型构建

采用MIKE 11 HD模型对研究河段开展生态补水模拟等相关研究，MIKE 11 HD模型是MIKE软件中模拟明渠水流水动力演变特征的模块，模型构建需要收集研究区的河网数据、断面数据、边界数据与相关参数数据等，并在MIKE 11与MIKE Zero相关模块下制作模型运行时所需要的文件，最终基于一维恒定流圣维南方程组进行模拟［31］。

2 案例应用

2.1 研究区概况与资料收集

DY河位于我国北方，为季节性河流，处于干旱和湿润气候的过渡地带，属中纬度大陆性季风气候，春季干旱多风，夏季炎热多雨，秋季凉爽湿润，冬季寒冷干燥。近些年来DY河断流，地表干枯、河床沙化、植被退化等问题已经严重影响到其生态服务功能的发挥，为解决上述问题，DY河生态补水工程开始实施。

TG水库位于DY河上游，是DY河生态补水的主要水源，对整个河道的径流起着调节与控制作用；CY断面、ZJL断面、DJS断面、QGL断面、HL断面、AG断面为DY河上的水文监测断面，其中AG断面为DY河流出某省的出境断面。

DY河生态补水过程中，存在外调水源补给，即通过GS河将外调水存蓄于TG水库中，继而补给TG水库下游DY河。

研究收集汇总了TG水库坝址处1956-2018年径流数据与近几年DY河生态补水数据等资料开展研究。

图2 DY河生态补水网络节点

Fig.2 The diagram of DY River ecological water supply network node

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2.2 径流分析与变异点识别

2.2.1 径流分析

通过Mann-Kendall趋势检验法，计算TG水库入库径流序列的统计量Z为-9.098（显著性水平0.05），表明自1956年以来，TG水库入库径流量呈减少趋势，且趋势明显；其多年平均径流量为6.61 亿m3，年最大径流量为25.56 亿m3，最小径流量为0.43 亿m3，极值比为59.40，年际变化极不均匀。

TG水库多年月平均径流变化过程如

图3

（b）所示，其中8月的月平均径流量最大，为1.02亿m3，5月的月平均径流量最小，为0.34 亿m3；从年内分配看，3月以及7-10月径流量大，其中7-10月的径流量总径流量的44.7%，1-2月以及11-12月径流量小，占总径流量的22.5%，年内分配不均，汛期径流量远大于非汛期。

图3 径流分析结果

Fig.3 Results of runoff analysis

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2.2.2 变异点识别

利用累计距平法、M-K突变检验法、有序聚类法、Lee-Heghinian法对TG水库的入库径流序列进行分析计算，结果如

图4

所示。

图4 变异点初步诊断

Fig.4 Preliminary diagnosis of mutation point

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由

图4

（a）可知，TG水库入库径流序列的累积平方和在1980年之前呈上升趋势，在1980年之后呈现下降趋势；由

图4

（b）可知，序列的统计量于1983年出现交点，但交点在显著性水平之外；由

图4

（c）可知，序列的统计量在1970年与1980年出现极小值，在1980年出现最小值；由

图4

（d）可知，序列的统计量在1970年与1980年出现极大值，在1980年出现最大值。根据以上方法计算分析，本文初步认定1980年为TG水库入库径流序列的潜在变异点。

采用秩和检验对潜在变异点进行显著性分析（显著性水平α=0.05），结果如

表1

所示。

表1 径流序列秩和检验结果

Tab.1 Runoff sequence rank sum test results

径流序列时间序列统计量|U| Uα/2 是否显著

TG水库

入库径流

1956-1980

1981-2018

6.48 1.96 是

由

表1

可知，在显著性水平α=0.05水平下，TG水库入库径流序列的统计量|U|=6.48>Uα /2，表明在1980年前后水库入库径流确实发生显著变化，据此确定1980年为TG水库入库径流序列的变异点。

2.3 生态流量计算

气候变化与人类活动使水文序列发生变异已是客观事实，生态系统也是从发生变化-适应-再变化的自适应调整过程，在此基础上，在计算生态流量时，可定义变异前后径流序列分别为天然阶段水文序列、人类干扰阶段水文序列，并利用各阶段序列对应的生态径流过程推求河道不同阶段的生态流量［23，32］。因此本文根据变异点将生态径流过程分为两个阶段（天然阶段：1956-1980，人类干扰阶段：1981-2018），再分别计算不同阶段DY河河道内生态流量过程。

2.3.1 天然阶段生态流量计算

根据生态适应性理论，对上文中提到的三种概率分布函数通过K-S方法进行拟合优度检验，计算得到的天然阶段月平均流量的检验概率p与统计量D，如

表2

所示：

表2 天然阶段月平均流量k-s检验结果统计

Tab.2 Statistics of monthly average flow k-s test results in natural stage

月份 1月 2月 3月指标 P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN 检验概率p 0.753 1 0.744 6 0.899 9 0.530 2 0.585 7 0.328 5 0.767 6 0.688 5 0.883 8 统计量D 0.128 9 0.130 0 0.108 4 0.155 5 0.148 8 0.183 4 0.127 2 0.136 7 0.111 1 月份 4月 5月 6月指标 P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN 检验概率p 0.991 4 0.964 4 0.579 1 0.094 4 0.618 8 0.341 8 0.423 8 0.965 7 0.573 0 统计量D 0.081 6 0.094 2 0.149 6 0.240 0 0.144 9 0.181 3 0.169 3 0.093 8 0.150 3 月份 7月 8月 9月指标 P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN 检验概率p 0.957 7 0.949 7 0.401 4 0.758 8 0.998 2 0.996 8 0.715 9 0.978 1 0.955 5 统计量D 0.096 2 0.098 3 0.172 4 0.128 2 0.072 2 0.075 3 0.133 4 0.089 3 0.096 8 月份 10月 11月 12月指标 P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN 检验概率p 0.543 7 0.797 3 0.878 5 0.651 7 0.665 2 0.751 6 0.715 5 0.593 2 0.638 3 统计量D 0.153 9 0.123 4 0.112 0 0.141 0 0.139 4 0.129 1 0.133 5 0.147 9 0.142 6

由上表可知，pm （PⅢ）、pm （GEV）、pm （LOGN）分别为0.66、0.80、0.69，于是本文选取GEV分布作为计算天然阶段DY河生态流量的概率分布函数。

不同方法计算的生态流量结果以及RVA生态流量阈值区间汇总见

图5

所示。

图5 天然阶段DY河河道内生态流量过程

Fig.5 Ecological flow process of DY River in natural stage

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2.3.2 人类干扰阶段生态流量计算

根据生态适应性理论，对上文中提到的3种概率分布函数通过K-S方法进行拟合优度检验，计算得到的月平均流量的检验概率p与统计量D，如

表3

所示。

表3 人类干扰阶段月平均流量k-s检验结果统计

Tab.3 Statistics of monthly average flow k-s test results in human disturbance stage

月份 1月 2月 3月指标 P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN 检验概率p 0.133 4 0.401 0 0.538 6 0.122 6 0.403 5 0.489 2 0.569 0 0.825 8 0.815 3 统计量D 0.184 2 0.140 8 0.126 2 0.187 1 0.140 5 0.131 2 0.123 2 0.097 8 0.099 0 月份 4月 5月 6月指标 P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN 检验概率p 0.739 2 0.934 5 0.977 8 0.707 1 0.873 4 0.718 7 0.915 8 0.948 6 0.920 7 统计量D 0.1068 0.083 4 0.073 2 0.109 9 0.092 3 0.108 8 0.086 4 0.080 7 0.085 7 月份 7月 8月 9月指标 P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN 检验概率p 0.426 2 0.849 7 0.129 5 0.754 6 0.974 9 0.183 7 0.233 1 0.985 5 0.70 03 统计量D 0.138 0 0.095 1 0.185 2 0.105 3 0.074 2 0.172 8 0.163 8 0.070 2 0.1106 月份 10月 11月 12月指标 P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN P-III GEV LOGN 检验概率p 0.957 4 0.863 1 0.876 7 0.485 7 0.854 7 0.375 3 0.059 0 0.510 9 0.665 5 统计量D 0.078 8 0.093 5 0.091 8 0.131 6 0.094 5 0.143 9 0.210 5 0.129 0 0.113 9

由

表3

可知，pm （PⅢ）、pm （GEV）、pm （LOGN）分别为0.51、0.79、0.62，于是本文选取GEV分布作为计算人类干扰阶段DY河生态流量的概率分布函数。

不同方法计算的生态流量结果以及RVA生态流量阈值区间汇总见

图6

所示。

图6 人类干扰阶段DY河河道内生态流量过程

Fig.6 Ecological flow process in DY River duringhuman disturbance stage

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2.3.3 结果对比

综合考虑以上计算结果，本文结合相关研究成果［30］并参考Tennant法推荐的基流标准，以RVA生态阈值区间为基础，选取“下包线”法计算的生态流量过程作为TG水库下游河道内理想生态流量过程；以Tennant好得到的结果作为适宜生态流量过程，以Tennant差得到的结果作为最小生态流量过程，结果如表

、

所示。

表4 天然阶段DY河河道内生态流量结果统计 (m3/s)

Tab.4 Statistics of ecological flow results in DY River in natural stage

生态流量 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月理想 19.94 23.54 49.82 27.17 8.67 12.01 39.48 33.49 26.44 28.00 18.61 19.76 适宜 4.46 5.64 12.64 15.47 6.65 11.80 23.33 33.49 18.37 7.65 4.80 4.64 最小 2.23 2.82 6.32 3.87 1.66 2.95 5.83 8.37 4.59 3.83 2.40 2.32 表5 人类干扰阶段DY河河道内生态流量结果统计 (m3/s)

Tab.5 Statistics of ecological flow results in DY River during human disturbance stage

生态流量 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月理想 4.22 4.59 5.51 5.31 4.11 5.04 3.59 3.21 4.53 5.84 5.74 4.39 适宜 1.52 1.34 1.51 3.33 4.11 5.04 3.59 3.21 3.50 1.92 1.76 1.58 最小 0.76 0.67 0.75 0.83 1.03 1.26 0.90 0.80 0.88 0.96 0.88 0.79

由图

、

、表

、

可知：

（1）两个阶段生态适应性理论计算的河道内生态流量过程均在RVA阈值区间内；Tennant好所计算的生态流量过程在天然阶段仅有一个月（8月）满足RVA阈值，在人类干扰阶段有四个月（5-8月）满足RVA阈值；其余方法所计算的生态流量均不满足RVA阈值。

（2）天然阶段的3种生态流量过程年内变化较大，人类干扰阶段的3种生态流量过程年内变化较平稳；天然阶段的生态流量过程高于人类干扰阶段的生态流量过程，各月生态流量的变化更能体现河道年内不同时期流量的变化与丰枯特征。

（3）人类干扰阶段与天然阶段的最小、适宜、理想生态流量的月平均值分别为0.88、2.70、4.67与3.93、12.41、25.58 m3/s，相较天然阶段，人类干扰阶段的3种生态流量月平均值分别降低了3.06、9.71、20.91 m3/s；以3月为例，人类干扰阶段的理想生态流量为5.51 m3/s，天然阶段的理想生态流量为49.82 m3/s，相比减少44.31 m3/s，变异前后径流量差别较大，表明该月的径流受到了严重破坏。

（4）以上结果可知变异后TG水库入库径流量减少，DY河河道内生态流量降低，生态环境逐渐恶化，亟需开展生态补水工程，使DY河河道内生态流量得到恢复与改善。

2.4 河道水动力模型求解

本文利用两次生态补水实测数据对模型进行率定与验证，其中第一次生态补水水头未到出境断面，第二次生态补水到达AG出境断面。主要率定的参数包括河道入渗系数与糙率系数，并选取绝对误差、相对误差、纳什效率系数（NSE）、确定性系数（R 2）4个判断指标来量化模拟精度。

2.4.1 模型率定

表6

为生态补水关键站点的流量率定结果。

表6 率定阶段指标计算结果

Tab.6 Index calculation results of calibration stage

断面实测流量/（m3·s-1）模拟流量/（m3·s-1）绝对误差相对误差 NSE R 2 CY断面 22.56 25.34 2.78 0.123 0.84 0.90 ZJL断面 23.34 23.54 0.20 0.008 0.85 0.85 DJS断面 20.35 18.93 -1.42 -0.070 0.81 0.86

通过模型计算可知，率定阶段模型模拟精度良好，符合模拟要求。

2.4.2 模型验证

表7

为生态补水关键站点的流量验证结果。

表7 验证阶段指标计算结果

Tab.7 Verification phase index calculation results

断面实测流量/（m3·s-1）模拟流量/（m3·s-1）绝对误差相对误差 NSE R 2 CY断面 55.52 55.14 -0.38 -0.007 0.98 0.98 ZJL断面 55.05 51.93 -3.12 -0.057 0.94 0.95 DJS断面 44.31 47.47 3.16 0.071 0.93 0.94 QGL断面 41.06 36.02 -5.04 -0.122 0.80 0.83 HL断面 16.63 14.79 -1.84 -0.111 0.74 0.75 AG断面 8.69 6.95 -1.74 0.200 0.87 0.88

由结果可知，验证阶段模型模拟精度良好，模型参数取值能够很好的反应该河段的实际情况，可用于DY河生态补水研究。

2.5 生态补水方案研究

根据计算的不同阶段的生态流量过程，利用已率定过的DY河一维水动力模型进行补水过程分析。按照实际生态补水情况，设置3、4、5三个月为春季生态补水时段，共计补水92 d，生态补水的目标为补水水头到达AG断面，即满足DY河全境通水。其中方案1至方案3 TG水库生态补水流量分别为天然阶段的最小生态流量、适宜生态流量、理想生态流量；方案4至方案6 TG水库生态补水流量分别为人类干扰阶段的最小生态流量、适宜生态流量、理想生态流量，如

表8

为不同生态补水方案的设置情况。

表8 生态补水方案设置 (m3/s)

Tab.8 Ecological water supplement scheme setting

补水时段天然阶段人类干扰阶段方案1 方案2 方案3 方案4 方案5 方案6 03-01-03-31 6.32 12.64 49.82 0.75 1.51 5.51 04-01-04-30 3.87 15.47 27.17 0.83 3.33 5.31 05-01-05-31 1.66 6.65 8.67 1.03 4.11 4.11

鉴于篇幅原因，本文仅展示方案3与方案6关键断面的生态补水流量过程，分别如图

、

所示。

图7 方案3生态补水结果

Fig.7 The ecological water replenishment results of Scheme 3

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图8 方案6生态补水结果

Fig.8 The ecological water replenishment results of Scheme 6

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根据计算结果可知：

（1）方案1至方案6，TG水库总下泄水量分别为3 139.65、

9 173.95、22 710.46、692.74、2 266.75、3 953.29 万m3，按照理想生态流量过程进行补水时，天然阶段的水量需求比人类干扰阶段的水量需求高1.87 亿m3，进一步看出水文变异后DY河河道内生态流量严重偏低。

（2）所有方案中仅有方案3可满足DY河在境内全线通水的目标，其中CY断面、ZJL断面、DJS断面、QGL断面、HL断面、AG断面的过水量分别为21 134.86、19 826.1、16 447.65、8 861.97、132.64、50.28 万m3；补水效率分别为93.06%、87.30%、72.42%、39.02%、0.58%、0.22%。

（3）DY河春季生态补水时，3月至5月的最佳生态补水流量为49.82、27.17、8.67 m3/s，即TG水库按照天然阶段的理想生态流量（方案3）下泄，不仅可满足DY河河道内理想生态需水量，也可达到DY河在境内全线通水的目标，推荐该补水方案为最佳补水方案。

（4）利用生态补水互馈方法制定的生态补水方案效果良好，且充分考虑了河道径流过程的年内丰枯变化特征，可为今后其他流域的季节性河流生态补水方案制定提供新思路与新方法，对研究我国季节性河道的生态流量恢复过程具有重要的科学意义。

3 结论

为探讨季节性河流生态补水方案制定的理论技术和方法体系，提出了一种结合生态需水计算与水动力模型的生态补水互馈方法，用以制定给定目标下的生态补水方案，并以北方某季节性河流DY河为例进行了应用分析，结论如下：

（1）TG水库入库径流序列的变异点为1980年，在此基础上可将径流序列分为天然阶段与人类干扰阶段两部分；天然阶段的3种生态流量大于人类干扰阶段的生态流量，且天然阶段的生态流量过程更能体现河道年内不同时期流量的变化与丰枯特征。

（2）自1956年以来，TG水库入库径流量呈减少趋势，且趋势明显；DY河河道内生态流量降低，生态环境逐渐恶化，亟需开展生态补水工程。

（3）DY河春季生态补水时，3-5月的最佳生态补水流量为49.82、27.17、8.67 m3/s，即TG水库按照天然阶段的理想生态流量（方案3）下泄，不仅可满足DY河河道内理想生态需水量，也可达到DY河在境内全线通水的目标，推荐该补水方案为最佳补水方案。

（4）应用生态补水互馈方法所制定的生态补水方案不仅可满足河道内生态流量需求，还充分考虑了河道径流过程的年内丰枯变化特征，且能满足给定生态补水目标的要求，该方法可为其他流域的季节性河流生态补水方案制定提供新方法与新思路，也对研究我国季节性河道的生态流量恢复过程具有重要的科学意义。

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Research on the Ecological Water Replenishment Scheme for Seasonal Rivers

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