在存在叶状柔韧植被和沙丘的情况下的流动阻力分解

《Water Resources Research》：Flow Resistance Decomposition in the Presence of Leafy Flexible Vegetation and Sand Dunes

总床剪切应力分解与线性叠加原理适用性研究。通过移动床与固定床实验，发现植被与沙丘协同作用时，线性叠加原理失效，总剪切应力较预测值高52%-3.3倍，揭示柔性植被通过调整流动分离与湍流结构，显著增强沙丘形阻效应，导致非线性相互作用。现有模型低估复合地形下流动阻力，需改进多源形阻耦合分析框架。

　　在河流环境中，水流阻力受到多种因素的影响，包括沉积物、河床几何形态以及植被。理解总阻力如何分解为皮肤摩擦力和形态阻力对于提高沉积物输移预测能力和推进河流地貌动力学研究至关重要。本研究探讨了在存在叶片状柔性植被和沙丘的环境中，总床面剪切应力的组成情况。通过实验室实验，分别在移动床和固定床条件下研究了水流阻力的组成，使用了可移除叶片的仿生植物。对于移动床实验，床面剪切应力的组成预测使用了文献中关于床形和植被的皮肤摩擦力和形态阻力模型，而固定床实验则通过阻力测量来推导床面剪切应力。实验结果表明，当存在叶片状植被时，线性叠加原理失效。在这种情况下，通过深度坡度乘积估算的总床面剪切应力，在移动床条件下平均偏差达52%，在固定床条件下平均偏差为35%，而叶片缺失的设置中，偏差平均仅为15%。在固定床条件下，通过阻力测量推导出的总床面剪切应力比模型预测值高出2.2至3.3倍。尽管所有固定床实验均采用了相同的沙丘模型，但与植被粗糙度密度相关的沙丘形态阻力的阻力系数却呈指数增长。这表明现有的模型可能低估了在存在叶片状植被时沙丘相关的阻力。结果强调了叶片配置在控制总床面剪切应力中的作用，通过非线性相互作用影响沙丘形态阻力，并指出需要开发能够考虑这种耦合效应的预测模型。

在河流系统中，植被通常生长在周期性淹没的区域，如河床和泛滥平原，对这些系统的形态和动力学起着至关重要的作用。在泛洪流中，沉积物移动阈值常常被超过，导致沉积物输移的出现，并形成周期性的床形，如波浪和沙丘，从而影响整体水力阻力。在此背景下，水流、植被和沉积物过程之间的相互作用决定了河流系统的形态演变。目前对这些复杂相互作用的理解仍然有限。虽然一些研究已经探讨了植被波浪床的流场并估计了植被的摩擦因子（例如Afzalimehr等人，2019；Kabiri等人，2017），但对多个形态阻力来源（如植被和床形）的流阻分解的综合分析仍显不足。理解这些各种来源之间的复杂相互作用是准确预测河流系统对环境变化或洪水事件响应的关键，从而增强河流管理与修复项目的有效性。

水流阻力在植被覆盖的渠道中主要由边界阻力和植被阻力组成。边界阻力包括侧壁阻力、皮肤摩擦阻力和床形阻力。皮肤摩擦或颗粒摩擦与床面粗糙度有关，而床形阻力则源于流体在床形波峰下游分离区的能量损失，从而形成压力梯度（Engelund，1977；van Rijn，1984b；Yalin，1964）。这种水流阻力受床形几何形状和水力参数的影响，包括水深和弗劳德数。特别是，较大的床形高度会加剧水流扰动，导致更高的能量损失和形态阻力。此外，床形高度与水深的比率增加或弗劳德数增加也会导致床形相关形态阻力值的增加（Van der Mark，2009）。大多数专注于水动力学的床形研究主要考虑简单的二维固定几何形状，忽略了更复杂的自然床形，这些床形通常具有三维特征（Maddux、Nelson和McLean，2003；Maddux、McLean和Nelson，2003；McLean等人，2008；Venditti，2007），以及床移动引起的流场变化（Hanmaiahgari和Balachandar，2016；Naqshband，2014）。然而，三维床形对流场的影响仍不清楚，如Van der Mark和Blom（2007）在不同研究中得出的结论存在冲突。例如，Van der Mark（2009）发现形态阻力随床形不规则性的增加而增加，而Venditti（2007）则观察到相反的结果。此外，Maddux、Nelson和McLean（2003）报告称，在相似水力条件下，三维沙丘的摩擦因子可能比规则的二维床形高出高达50%。

植被对总水流阻力的贡献显著，并且其影响取决于多种因素，如植物密度、形态、淹没程度、空间排列和流速（Aberle和J?rvel?，2013；Armanini等人，2005；Baptist等人，2007；Neary等人，2012）。植被通过在个体元素（如茎、叶和枝条）周围生成次级流结构显著改变了水动力学，包括茎前的向下流动、基部形成的马蹄涡旋和枝条下游的尾涡（D’Ippolito等人，2023；Neary等人，2012；Tang、Hao等人，2013）。根据Yager和Schmeeckle（2013）的研究，在淹没植被场景中，爆发和扫掠占主导地位，而在床面附近的挺水植被中，向内和向外的相互作用更为显著。这些结构改变了流深内的动量和湍流分布，破坏了平均速度剖面，从而增强了形态阻力（Box，2022；Xu和Nepf，2020）。特别是，茎尺度湍流在茎雷诺数大于200时被观察到（Liu和Nepf，2016；Nepf，1999），这有助于沉积物的移动和输移（D’Ippolito等人，2023；Yang和Nepf，2018）。发现植被流中的临界输移速度比无植被的床面条件下的临界速度低（D’Ippolito等人，2023；Tang、Wang等人，2013；Yang等人，2016）。在传统方法中，植被的存在通常通过提高渠道床面的曼宁系数来处理（Arcement和Schneider，1989；Chow，1959）。这种方法适用于一维分析，但不适用于详细研究植被对水流阻力的影响（Schoneboom等人，2010）。

刚性植被（如树干或芦苇）的阻力与投影面积和阻力系数有关，并与流速的平方成比例。相比之下，柔性植被会随着水流摆动或弯曲，减少其投影面积，从而降低形态阻力。柔性植被的行为更为复杂，不能仅凭阻力力的方法准确预测。然而，目前用于估算植被阻力的模型大多依赖于刚性茎的类比，只有少数模型专门针对柔性叶片植物（Aberle和J?rvel?，2013；Box等人，2024；J?rvel?，2004；Vargas-Luna等人，2015；V?stil?和J?rvel?，2014）。

在稳定开放渠道流中，水力阻力可以通过单位床面面积上的阻力力来描述，以抵消沿水流方向的重量分量（Einstein和Banks，1950；Henderson，1996；Petryk和Bosmajian，1975）。因此，总剪切应力通常可以表示为：

$$ \tau_b = \gamma R_s S $$

其中，$\gamma$ 是水密度，$R_s$ 是水力半径，$S$ 是能量或摩擦坡度。假设边界剪切应力与平均流速的平方成比例，总床面剪切应力也可以用一个整体阻力系数 $f$ 表示为：

$$ \tau_b = \rho g R_s f $$

其中，$f$ 是整体达西-魏斯巴赫摩擦因子（Yen，2002）。

根据线性叠加原理，引入由Meyer-Peter和Müller（1948）和Einstein和Banks（1950）提出的流体阻力分量，总床面剪切应力可以线性分解为两个不同的贡献：

$$ \tau_b = \tau_{skin} + \tau_{form} $$

其中，$\tau_{skin}$ 是由颗粒粗糙度和床面输移率引起的皮肤摩擦剪切应力，$\tau_{form}$ 是由压力梯度引起的形态相关剪切应力（Einstein和Barbarossa，1952；van Rijn，1984a，1984b）。方程（3）也可以用摩擦因子来表达，如达西-魏斯巴赫摩擦因子（例如Vanoni和Brooks，1957；Yen，2002）：

$$ \tau_b = \rho g R_s f $$

其中，$f$ 是整体达西-魏斯巴赫摩擦因子，$f_{skin}$ 和 $f_{form}$ 分别是皮肤摩擦因子和形态摩擦因子。

通常，研究人员应用线性叠加原理来估算皮肤摩擦或总床面剪切应力在不同场景下的值，包括植被存在的情况（例如Aberle和J?rvel?，2013；Pasquino等人，2025；Schoneboom等人，2010）。例如，Petryk和Bosmajian（1975）通过线性结合皮肤摩擦和植被阻力的贡献推导出总水流阻力的公式。近年来，Aliaga和Aberle（2024）展示了通过从稀疏的刚性圆柱体阵列下方的近床速度测量中减去植被引起的成分来预测颗粒相关剪切应力的方法在某些情况下不够准确。这可能是因为在植被形态复杂的情况下，准确表征植被阻力存在困难，且总床面剪切应力和植被引起的剪切应力相对于颗粒相关剪切应力具有较大的数值。

尽管线性叠加原理被广泛采用，但在处理多个阻力因素时应谨慎使用。在这种情况下，每个因素通常独立确定，而忽略了其他因素之间的相互作用，尽管这些因素之间的关系可能是非线性的。因此，使用线性组合来包含这些因素作为单独计算通常会导致组合阻力因子的高估（Yen，2002）。

近年来，许多研究集中于床面输移对水流阻力的影响，结果存在矛盾（Rebai等人，2022）。Song等人（1998）观察到，在移动床实验中，水流摩擦因子值高于固定床条件。沉积物输移增加了水流阻力，这是由于颗粒与床面以及颗粒与颗粒之间的碰撞，以及颗粒的水平加速。类似的结论由Recking等人（2008）得出，他们研究了床面输移和水流阻力在砾石和鹅卵石床河流中的相互作用。Gao和Abrahams（2004）研究了在超临界流条件下，床面输移对水流阻力的影响。作者指出，在床面输移过程中，颗粒之间的碰撞减少了沿水流方向的动量，导致下游速度降低，从而增加了水流阻力，即床面输移阻力。Rebai等人（2022）指出，沉积物输移增加了水流阻力，特别是在强烈的床面输移条件下。水流阻力在可侵蚀床条件下随着床坡度增加，而在固定床条件下对床坡度的依赖较弱。作者得出结论，对于高流量条件，移动床条件下的摩擦因子 $f$ 是固定床条件下的 $f$ 的1.40倍。类似的结论由Gao和Abrahams（2004）得出，他们报告了 $f$ 的值。

尽管有进展，但仍然存在关于各种阻力源如何相互作用并影响总水流阻力的重大知识空白。本研究的目的是评估线性叠加原理在存在床形和植被的流体环境中的适用性。本研究基于现有的预测模型和公式进行分析。对于固定床实验，线性叠加原理的有效性通过比较观测到的总床面剪切应力（使用方程7计算）与从SP和DFS测量中推导出的床面剪切应力分量的总和来评估。在固定床实验中，观测到的总床面剪切应力比模型预测值高出2.2至3.3倍。这表明现有的模型在存在沙丘和叶片状植被时可能低估了总床面剪切应力。然而，如Yen（2002）所述，在存在多个形态阻力源的情况下，使用线性组合单独计算的因素通常会导致总床面剪切应力的高估。这种差异揭示了预测模型在处理多个形态阻力源时的局限性，因为它们忽略了水流、植被和床形之间的相互作用。

本研究的实验设计采用了实验室实验方法，以评估总床面剪切应力的组成。实验分为移动床（MB）和固定床（FB）两种条件。在移动床实验中，使用了人工塑料植物，这些植物具有可移除的叶片枝条，模拟了真实的植被。实验中，水力条件保持一致，以确保植物仅被淹没。实验程序遵循逐步减少植物前面积的方法，从完全覆盖的设置开始，逐渐增加水流排放，以达到准均匀流条件。在每项实验中，这些条件通过调节水流以达到稳定的形态平衡而实现。平衡通过观察一致的沉积物输移和时间上没有显著变化的沙丘特征来评估，依据Baas（1994）和Simons和Richardson（1966）建立的标准。实验的实际持续时间从4天到10天不等，显著超过了Parker（2003）预测的平衡时间。相比之下，裸床实验以高度湍流的水流和显著的沉积物输移为特征，持续约3小时，与Parker（2003）的预测一致。

在每项实验中，水流排放 $Q$ 通过Krohne 090K磁流计连续测量（精度为0.00025 $Q$）。水表面通过Microsonic mic+130/IU/TC超声波传感器扫描，具有1毫米的垂直分辨率（精度为0.0005 $Q$）。传感器安装在自动化轨道系统上，允许沿渠道中心线进行扫描。此外，还安装了一个浸没的Sonometer05超声波传感器，用于沿三个纵向剖面扫描床面地形，分别位于水力左坐标系中 $y$ = 15、20和45厘米处。床面扫描在清水条件下进行，通过停止水流排放并提高渠道末端的闸门高度来抑制沉积物输移。从这些扫描中收集的数据用于确定水深、床面和水面坡度。扫描的床面剖面进一步用于评估床形特征。波长定义为相邻波峰之间的平均距离，依据Van der Mark和Blom（2007）的零交叉技术。平均沙丘高度 $h$ 通过Coleman等人（2011）提出的经验公式计算，其中 $h$ 是床面高度剖面的标准差。沙丘几何形状通过Southard和Boguchwal（1990）的稳定性图进行分类，该图根据剪切应力和颗粒大小预测二维或三维沙丘几何形状。更多细节可在Artini等人（2024）中找到。

对于固定床实验，使用了一种不同的倾斜渠道，与MB实验使用的渠道不同，但具有相同的尺寸（30米长，0.4米深，0.6米宽）。渠道底部覆盖了基于MB实验最终地形的三维沙丘固定床，通过数字高程模型（DEM）创建。由于时间和预算的限制，仅选择了一个MB实验设置的DEM，对应于从MB实验中获得的床面地形。三维模型通过拍摄床面地形的照片并使用结构从运动（Structure-from-Motion）技术（Morgan等人，2017）生成。更多细节可在Artini（2023）和Artini等人（2025）中找到。

为了确保测量区域内的充分发展流，除了被铣削的模型部分外，还在模型的上游和下游添加了额外的DEM部分。木板按照DEM的横截面形状制作，并每隔20厘米放置一次，用于延长模型。板之间的间隙用泡沫填充，并用砂浆水泥层覆盖，以复制被铣削部分的表面，确保粗糙度的一致性。模型延伸部分的长度为上游2.2米，下游1.3米。总长度（包括被铣削的部分）为5米（图1）。

水流排放通过阀门调节并使用Krohne 090K电感式流量计测量（精度为0.00025 $Q$）。水深通过在渠道出口部分的尾门控制。在渠道底部安装了8个压强计，用于测量在距入口部分13至17米处的8个选定截面的平均水深（图1a中的浅蓝色圆圈）。自动横移系统配备了Microsonic mic+130/IU/TC超声波传感器（1毫米垂直分辨率，精度为0.0005 $Q$），用于测量每个压强计的水位，持续2分钟。数据用于计算水深和水面坡度，后者通过渠道底部的5个点测仪（图1a中的黄色圆圈）进行验证。与MB实验类似，植物按照交错模式排列，间距为20厘米，从而形成植物密度 $m$ = 25植物/米。

为了直接测量植被阻力，将6个阻力力传感器（DFSs）连接到相同数量的植物上（图1中的红色实心圆圈）。DFSs的设计由Schoneboom等人（2008）提出，并在多个研究中使用（例如Jalonen等人，2013；V?stil?等人，2013）。使用DFSs量化植物施加的阻力已被证明是有效的方法（Jalonen等人，2013；Niewerth等人，2016；Schoneboom等人，2008；V?stil?和J?rvel?，2014）。DFSs由3毫米厚、17厘米高的不锈钢梁组成，两端各装有8个应变片，形成两个惠斯通电桥。这些应变片相距一定距离，以确保准确测量。植物通过金属棒连接到DFSs上，这些金属棒穿过沙丘层的孔洞，以确保不干扰沙丘模型（图2）。为了获得从不锈钢梁变形测量的应变与植物施加的阻力之间的关系，进行了校准过程。关于DFS和校准程序的更多信息可在支持信息S1中找到。

为了测量由沙丘引起的形态阻力，使用了剪切板（SP），这是Niewerth等人（2021）和Aliaga和Aberle（2024）报告的一种改良设计。SP由两个DFSs连接到一个可水平移动的头板，长度为35厘米，宽度为60厘米。此外，设计了两个支撑结构以限制水平方向的运动（图1、2和3a）。SP的长度设置为0.35米，以允许在SP上方放置一行植物，符合植物间距和密度。这些植物通过2毫米厚的金属圆柱体连接到木板上，木板支撑在渠道壁上。这一体积模型旨在防止倾斜植物与SP上方的固定沙丘模型接触，从而确保独立测量。SP与相邻模型部分之间保持了3毫米的上游间隙和5毫米的下游间隙，以防止测量干扰。这些距离超过了DFSs钢梁的最大偏移量，估计为5牛顿时的偏移量为0.9毫米，这可能会高估实际测量值。SP的校准过程旨在建立两个DFSs测得的应变差与固定沙丘模型部分施加的阻力之间的关系（更多细节见支持信息S1中的文本S1）。

在所有实验中，水表面高程和床面剖面均使用线性回归在MatLab环境中（R2019b，2019）进行拟合，以估计相对坡度。为了考虑流动和沙丘之间的非均匀性，使用了前面提到的公式计算空间平均的床面剪切应力分量。空间平均的植被形态阻力床面剪切应力估计为 $ \tau_{veg} = \frac{F_{veg}}{A_{veg}} $，其中 $ F_{veg} $ 是通过DFSs测得的植被阻力，$ A_{veg} $ 是植被的投影面积。在存在柔性植物的情况下，流线型形状减少了水流阻力，与刚性植被（如J?rvel?，2004；Vogel，1994；Wilson等人，2008）相比。Aberle和J?rvel?（2013）指出，柔性植物的等效直径随着流速的增加而减少，这是由于流线型效应。这种变形影响了阻力系数、投影面积和尾涡结构。在冠层中，柔性元素可能以不同的方式变形，导致阻力力的空间变化。为此，J?rvel?（2004）开发的公式通过与本研究中相同的冠层配置和植物间距的实验数据进行校准，以推断植物特定参数，这些参数用于估算相关阻力力（Schoneboom等人，2010）。得到的植物特定参数见支持信息S1中的表S2。本实验中使用的流速范围与该公式最初校准的范围一致。Engelund-Yalin模型计算床形阻力为沿床形波长的压力差，从而捕捉了沙丘对床面剪切应力的平均增强效应。此外，Van der Mark（2009）尝试通过引入流速剖面非均匀性、背风面陡度、床形相互作用、流体分离区高度变化和床形几何形状等因素来改进该模型。然而，这些改进并未提高模型性能，原始公式仍被推荐为估算沙丘形态阻力的最佳模型。

在评估多个形态阻力源的线性叠加原理之前，研究了本研究中使用的模型和公式。这涉及将模型预测与替代公式进行比较，以确保准确性。预测的沙丘形态阻力值通过与明确估算沙丘和皮肤摩擦阻力总和的模型（如Engelund和Hansen，1967；van Rijn，1984b）进行比较来验证（第3.1节）。此外，预测的植被形态阻力通过与DFSs测量的平均值进行比较来验证（第3.2节）。本研究中使用的所有公式细节可在支持信息S1的文本S2中找到。

总床面剪切应力的不确定性，无论是观测到的还是从SP和DFSs测量推导出来的，均通过误差传播定律（Muste等人，2017）计算。与床面相关的水力半径的不确定性被假设为与水深的不确定性相当，后者评估为测量数据（$ \tau_{obs} $）与回归线数据点之间的均方根误差（RMSE）。与水面坡度相关的不确定性估计为线性拟合系数的95%置信区间。对于DFSs测量，不确定性评估为校准过程中估计的力与施加的负载之间的平均RMSE乘以植被密度 $m$，结果为 $ \tau_{veg} $ 的值。对于SP测量，不确定性估计为校准过程中估计的力与施加的力之间的RMSE与SP头板面积的比率，结果为 $ \tau_{dune} $ 的值。值得注意的是，SP和DFSs测量值在实验中的差异均在估计的测量不确定性范围内。

在所有实验中，水表面高程和床面剖面均通过线性回归进行拟合，以估算相对坡度。非均匀性校正被考虑在内，以考虑渠道与水面坡度之间的差异。在FB实验中，观察到更大的差异（表2），这主要是由于实验装置的限制，如模型所占渠道长度有限、渠道壁高度受限以及由植被和沙丘形态阻力引起的表面波浪。

线性叠加原理通过比较观测到的总床面剪切应力与由测量推导出的床面剪切应力分量的总和进行验证。在FB实验中，总床面剪切应力 $ \tau_b $ 与由SP和DFSs测量推导出的分量总和进行比较。在表4的最后一列中，测得值与预测值的比率显示为2.17至3.27倍。结果表明，预测模型在沙丘和叶片状植被共存的场景中低估了总床面剪切应力，而Yen（2002）则声称，当存在多个形态阻力源时，使用线性组合单独计算的因素会导致总床面剪切应力的高估。这种差异揭示了预测模型在处理多个形态阻力源时的局限性，因为它们忽略了水流、植被和床形之间的相互作用。

本研究的结果表明，植被的叶片配置对总床面剪切应力的组成具有显著影响，尤其是在存在沙丘的情况下。在移动床实验中，观测到的总床面剪切应力在存在叶片的设置中明显高于预测值，随着植物形态的复杂性增加，偏差也相应增大。在124设置中，最大偏差达到60%，其中下部叶片被移除，上部叶片仍保持连接。在该设置中，形成了接近床面的加速流层，加剧了湍流并比裸床或裸茎设置更显著地破坏了流场。这些效应生成了额外的床面剪切应力，无法通过简单地将各个分量相加来完全捕捉。这表明植被结构引入了复杂的水流、植被和沙丘之间的相互作用，影响了总床面剪切应力。尽管J?rvel?（2004）的方法考虑了叶片在估算植被形态阻力中的影响，但它并未明确考虑叶片质量的垂直分布。在这方面，Fischenich（2000）和B?lscher（2005）的研究表明，叶片质量的垂直变化显著影响流体，将流体分为减速的冠层和加速的床面层，可能在植物中增加床面剪切应力（Aberle等人，2011）。此外，Einstein和Banks（1950）声称，当粗糙度源不相互作用时，叠加原理成立。然而，在本研究中，床形和植被之间的复杂相互作用导致了总床面剪切应力的明显非线性偏差。

在固定床实验中，通过直接测量液压力的方法评估了总床面剪切应力的组成。在这些实验中，使用了相同的预测模型来估算沙丘和植被的皮肤摩擦力和形态阻力。预测的总床面剪切应力 $ \tau_b $ 与通过SP和DFSs测量推导出的分量总和进行了比较。在表4中，测得值与预测值的比率显示为2.17至3.27倍。这表明预测模型在沙丘和叶片状植被共存的场景中低估了总床面剪切应力，而Yen（2002）则声称，当存在多个形态阻力源时，使用线性组合单独计算的因素通常会导致总床面剪切应力的高估。这种差异揭示了预测模型在处理多个形态阻力源时的局限性，因为它们忽略了水流、植被和床形之间的相互作用。

在FB实验中，植被形态阻力的测得值（通过DFSs测量）与预测值（通过J?rvel?，2004的公式）进行了比较。比较结果（图5）显示，这些值之间通常有良好的一致性，所有数据点均落在一致性线的30%偏差范围内。这些发现表明，即使在存在沙丘的情况下，J?rvel?（2004）的模型也能提供令人满意的植被形态阻力估算。然而，在124设置中，观察到高达40%的偏差。这种偏差归因于植被中LA I的复杂垂直分布和沙丘床的存在，因为J?rvel?（2004）的公式是在平面床条件下推导的。如前所述，这种偏差源于该设置中独特的流体动力学，其中叶片面积的垂直变化导致流体分为两个不同的层：上层由叶片和增加的阻力组成，减缓了流体；下层则具有加速的流体，增加了床面剪切应力。这种效应随着平均流速的增加而更加显著，导致模型精度降低。

通过比较观测到的总床面剪切应力 $ \tau_b $ 与由SP和DFSs测量推导出的床面剪切应力分量总和（图6和表5），发现叶状设置中的 $ \tau_{veg} + \tau_{dune} $ 值平均比观测值高出35%。这些结果表明，叶片的添加增强了水流、植被和沙丘床之间的总床面剪切应力。特别是，测得值与观测值之间的偏差随着植物形态的复杂性增加而增大，确认了MB实验的结果。在124设置中，最大的偏差达到44%，这归因于该设置中124植物配置下的流体行为，其中流体被划分为一个阻力较大的上层和一个加速的下层，这一现象无法通过校正后的深度坡度乘积方程（方程7）来解释。

本研究的结果表明，当前的预测模型在存在叶片状植被时可能低估了与沙丘形态阻力相关的总床面剪切应力。这些发现突显了对流体在柔性植被和沙丘共存的环境中物理过程理解的不足。本研究中呈现的结果并不旨在反映实际规模的条件，其中在各种植被情景下可以预期极端的水文地貌条件；因此，这些发现的有效性仅适用于本研究中使用的特定条件和植物。进一步的研究，考虑更广泛的水文条件，包括变化的流速、水深和沉积物输移率，以及多样化的植物形态和密度，将有助于更好地理解流体、植被和地貌动力学之间的复杂相互作用。这将有助于提高预测模型的有效性，从而改善河流管理与修复策略。