陳磊，李爽，王國(guó)波，沈珍瑤

(北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100875）

基于流域?qū)傩院蛥?shù)敏感性的相似流域識(shí)別方法

陳磊，李爽，王國(guó)波，沈珍瑤*

(北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100875）

以三峽庫(kù)區(qū)大寧河流域?yàn)槔?提出了基于流域?qū)傩院湍Ｐ兔舾行詤?shù)兩種相似流域的識(shí)別方法。案例研究結(jié)果表明,基于參數(shù)敏感性法的相似流域識(shí)別結(jié)果較好,評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)劃分精細(xì)程度會(huì)影響屬性法的結(jié)果。當(dāng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)很精細(xì)時(shí),兩種相似流域識(shí)別方法得到的結(jié)果趨于一致,表明兩種方法均可用于相似流域判定。同時(shí),兩種方法各有其適應(yīng)性,在實(shí)際應(yīng)用時(shí)可將兩種方法相結(jié)合,以便獲得更為精確的識(shí)別結(jié)果。本研究所提出的方法有助于改善農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染模擬技術(shù),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染影響的準(zhǔn)確量化。

非點(diǎn)源污染；SWAT模型；參數(shù)移植法；相似性評(píng)價(jià)；三峽庫(kù)區(qū)

農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染導(dǎo)致環(huán)境污染事件頻發(fā),已成為當(dāng)前環(huán)境治理的關(guān)鍵課題之一,科學(xué)有效地控制農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染是當(dāng)前農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和水環(huán)境保護(hù)亟待解決的重要問題。模型模擬是進(jìn)行農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染評(píng)估的主要技術(shù)手段,目前廣泛用于農(nóng)業(yè)面源污染評(píng)價(jià)的機(jī)理模型包括AnnAGNPS、AGNPS、ANSWERS、SWRRB、HSPF和SWAT等［1］。這些機(jī)理模型可以很好地描述農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生的過程,并通過構(gòu)建流域內(nèi)各要素間的數(shù)值關(guān)系,量化農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源對(duì)于河流(湖泊）水環(huán)境的影響。如趙倩等［2］運(yùn)用AnnAGNPS對(duì)柴河上游流域農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染負(fù)荷進(jìn)行了估算；Liu等［3］運(yùn)用SWAT模型評(píng)估了最佳管理措施對(duì)農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染的影響。但由于我國(guó)農(nóng)田-地表水系統(tǒng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的相對(duì)滯后,導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失,這也成為流域農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染評(píng)價(jià)亟待解決的關(guān)鍵問題。開展數(shù)據(jù)缺失下的農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染模型應(yīng)用研究,有助于量化農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染影響、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染的有效防治。

在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失的情況下,利用已有的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)率定得到的模型參數(shù)在空間上進(jìn)行移植成為必不可少的技術(shù)手段,并被廣泛地應(yīng)用于流域水文研究中,其中相似流域識(shí)別是模型參數(shù)移植的前提和關(guān)鍵。其主要實(shí)現(xiàn)途徑是通過尋找與缺資料流域特征最為相似的流域,并將有監(jiān)測(cè)資料流域的相關(guān)參數(shù)移植到缺資料流域,從而實(shí)現(xiàn)缺資料流域的非點(diǎn)源污染預(yù)報(bào)［4］。目前基于相似流域的水文模擬方法主要有參數(shù)等值線法、水文比擬法、地區(qū)經(jīng)驗(yàn)法以及區(qū)域化方法等,其中參數(shù)移植法與參數(shù)回歸法為目前常用的兩種區(qū)域化方法。參數(shù)回歸法通過建立有資料流域與缺資料流域特征值之間的多元回歸方程,然后由缺資料流域的物理屬性推求其他參數(shù)［5-6］。參數(shù)移植法主要基于屬性相似法和距離相近法［8-9］,尋找與缺資料流域?qū)傩蕴卣髯顬橄嗨频牧饔?并將參證流域的相關(guān)參數(shù)移植到缺資料流域［7］。距離相近法指的是目標(biāo)流域與其距離最近的參證流域具有相似的水文過程和模型參數(shù)。由于降雨條件、地表結(jié)構(gòu)以及土地利用等因素的差異,該方法的參數(shù)移植效果不一定令人滿意。目前關(guān)于相似流域分析的研究更多集中在水文領(lǐng)域,如何基于非點(diǎn)源污染過程進(jìn)行流域相似性判斷,并在此基礎(chǔ)上開展缺資料地區(qū)的非點(diǎn)源污染評(píng)價(jià)是目前研究的難點(diǎn)。本文提出了基于流域?qū)傩院湍Ｐ兔舾行詤?shù)的兩種相似流域識(shí)別方法,并以三峽庫(kù)區(qū)大寧河流域?yàn)槔?分析了兩種方法的適用性。

1 材料和方法

1.1 相似流域識(shí)別的基本理念

基于水文過程的相似流域判定本質(zhì)上是尋找與缺資料流域相似的有資料的參證流域,在參證流域構(gòu)建水文模型,并將參證流域的參數(shù)移植到缺資料流域,這為基于非點(diǎn)源污染的相似流域判定提供了較好的思路。借鑒水文學(xué)研究的最新研究進(jìn)展,本研究提出了基于流域?qū)傩院湍Ｐ蛥?shù)敏感性的兩種相似流域判定方法。其中屬性相似可以定義為有資料和缺資料流域具有相同或相似的驅(qū)動(dòng)力條件、下墊面結(jié)構(gòu)特征、水流動(dòng)力特征等流域?qū)傩裕?0-11］。流域?qū)傩苑ㄊ窍嗨屏饔蚺卸ǖ闹匾椒?通過比較影響非點(diǎn)源污染過程的氣候、地形、植被等指標(biāo)的相似性識(shí)別相似流域。參數(shù)敏感性法主要通過對(duì)目標(biāo)流域和參證流域進(jìn)行模型參數(shù)敏感性分析,明確各個(gè)流域的敏感性參數(shù)的分布情況,并將敏感性參數(shù)分布相似的流域定義為相似流域。在有資料的參證流域構(gòu)建非點(diǎn)源污染評(píng)價(jià)模型,并將參證流域獲得的模型參數(shù)作為與其相似的缺資料流域的參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)缺資料流域的農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染預(yù)報(bào)。

1.2 基于屬性的相似流域識(shí)別方法

(1）相似指標(biāo)體系構(gòu)建

已有研究表明,流域內(nèi)影響非點(diǎn)源污染的主要因素包括水文氣象要素、下墊面要素、土地利用要素、土壤要素以及人類活動(dòng)影響要素等。因此流域?qū)傩灾笜?biāo)也從這5個(gè)方面著手［4,7］,基于非點(diǎn)源污染過程的流域相似性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示,共包含了5個(gè)一級(jí)指標(biāo),12個(gè)二級(jí)指標(biāo)。

圖1 流域相似性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Figure 1 Basin similarity evaluation index system

(2）相似元計(jì)算

在本研究中,將目標(biāo)流域和參證流域所包含的共有的屬性和特征,且在具體數(shù)值上存在差異的要素所構(gòu)成的組合單元稱為相似元［12］。若相似元值為負(fù)值表明流域相似性較差。相似元計(jì)算公式為.

式中：q(ui）為相似元值；yr為流域A的屬性特征值；ys為流域B的屬性特征值。

(3）相似權(quán)重計(jì)算

由于流域許多指標(biāo)之間的相關(guān)性可能會(huì)造成信息的大量重疊,甚至掩蓋其內(nèi)在規(guī)律,因此需要先對(duì)選定的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。由于不同流域指標(biāo)的相似程度存在顯著差異,因此需量化每項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,以表征不同指標(biāo)對(duì)于流域相似度的影響。本文采用變異系數(shù)法評(píng)估各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,通過每個(gè)指標(biāo)包含的信息計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,以消除量綱不同的影響。各項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)計(jì)算如下.

式中：Vi是第i項(xiàng)相似指標(biāo)的變異系數(shù)；σi是第i項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差；xˉi是第i項(xiàng)指標(biāo)的平均值。各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重為.

(4）相似度計(jì)算

相似度是基于流域?qū)傩缘南嗨屏饔蚺卸ǚ椒ǖ淖罱K量化指標(biāo),具體包含相似要素?cái)?shù)量、相似元數(shù)值、各個(gè)相似元權(quán)重系數(shù)的函數(shù)集合［13］,流域相似度可以表示為：

式中：流域A由k個(gè)特征要素構(gòu)成,流域B由l個(gè)特征要素構(gòu)成,兩流域間相似特征要素的數(shù)量為n,每個(gè)相似元記為q(ui）,各個(gè)相似元的權(quán)重系數(shù)為βi。

1.3 基于參數(shù)敏感性的相似流域識(shí)別方法

機(jī)理模型是流域水文過程和非點(diǎn)源污染過程的概化,流域過程在模型中通過一定的函數(shù)關(guān)系式表達(dá)。模型參數(shù)是流域過程和屬性的概化,模型構(gòu)建過程的核心是確定模型內(nèi)部函數(shù)的相關(guān)參數(shù)。各流域的氣候、地形等屬性存在差異,導(dǎo)致不同流域的模型參數(shù)也不盡相同。參數(shù)敏感性在數(shù)值上表現(xiàn)為參數(shù)變化對(duì)模型模擬結(jié)果的影響,其差異反映了流域間的水文過程、污染發(fā)生過程的差異,其大小也一定程度上反映了非點(diǎn)源污染產(chǎn)生的主導(dǎo)過程。敏感性分析是分析模型對(duì)參數(shù)的響應(yīng)程度,具體操作是在參數(shù)最佳估計(jì)值附近給定一個(gè)人工干擾,并計(jì)算參數(shù)在這一很小范圍內(nèi)產(chǎn)生波動(dòng)所導(dǎo)致模型輸出的變化率。敏感性分析不受觀測(cè)資料的限制,對(duì)于缺資料地區(qū)同樣適用,若兩個(gè)流域的敏感性參數(shù)相同且在敏感度排序上具有一致性,一定程度上說明這兩個(gè)流域具有相似的非點(diǎn)源污染過程,則可以將具有相同參數(shù)敏感性或者參數(shù)敏感性排序一致的流域判斷為相似流域。

參數(shù)敏感性分析方法有傅里葉分析法、摩爾斯分類篩選法(OAT）［16］、拉丁超立方抽樣法(LHS）以及結(jié)合兩者的LH-OAT方法［17-18］等。本文采用較為常見的LH-OAT方法進(jìn)行參數(shù)敏感性分析,具體方法是選定眾多參數(shù)中的一個(gè)變量,進(jìn)而在該變量閾值范圍內(nèi)隨機(jī)改變變量值,運(yùn)行模型得到該變量不同值對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值,最終運(yùn)用基本影響值來判斷參數(shù)變化對(duì)輸出值的影響程度,這種方法具有易于編程實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行、計(jì)算效率高和單個(gè)參數(shù)敏感性特征明顯的特點(diǎn)。同時(shí)本文采用傳統(tǒng)的摩爾斯平均系數(shù)作為敏感性大小的判別指標(biāo)。

式中：SN為敏感性判別因子；Yi為模型第i次運(yùn)行輸出值；Yi+1為模型第i+1次運(yùn)行輸出值；Y0為參數(shù)調(diào)整后計(jì)算結(jié)果初始值；Pi為第i次模型運(yùn)算參數(shù)值相對(duì)于校準(zhǔn)后參數(shù)值的變化百分率；Pi+1為第i+1次模型運(yùn)算參數(shù)值相對(duì)于校準(zhǔn)后初試參數(shù)值的變化百分率；n為模型運(yùn)行次數(shù)。

基于上述,本研究對(duì)相似流域的判定過程為.

(1）初步構(gòu)建流域非點(diǎn)源污染模型,通過大量的參數(shù)抽樣獲得不同模型參數(shù)組,代入流域非點(diǎn)源污染模型分析模擬,得到參證流域和目標(biāo)流域各自的敏感性參數(shù)；

(2）若參證流域與研究流域具有相同的敏感性參數(shù)且排序一致,則判斷兩流域?yàn)橄嗨屏饔颉Ｏ嗤判虻拿舾行詤?shù)越多,則說明兩個(gè)流域相似程度越高。

(3）如參證流域與研究流域的敏感性參數(shù)不同,也可依據(jù)1.2節(jié)的方法進(jìn)行流域間的相似度判斷。

2 案例研究

2.1 研究區(qū)介紹

本研究選擇位于三峽庫(kù)區(qū)上游的一級(jí)支流大寧河流域巫溪段作為研究對(duì)象。巫溪段流域總面積為2422 km2(圖2）,地貌以山地為主,丘陵分布少,平均海拔1197 m,多年平均氣溫18.4℃,多年平均降水量1 049.3 mm。土地利用方式主要以森林為主(占比65.8%）,農(nóng)田次之(占比22.2%）,草地面積占比11.4%。

本研究所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括.流域內(nèi)部雨量站的降雨數(shù)據(jù),氣象數(shù)據(jù)(溫度、濕度、風(fēng)速、太陽(yáng)輻射）,流域數(shù)字高程圖、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)等。主要包含的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有2000—2008年月流量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和月總磷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。詳細(xì)數(shù)據(jù)來源如表1所示。

根據(jù)大寧河水系結(jié)構(gòu)和課題組前期研究,將大寧河流域劃分成22個(gè)子流域(圖3）。由于受地理?xiàng)l件、人力財(cái)力等限制,只有巫溪水文站(13號(hào)子流域出口）具有水質(zhì)監(jiān)測(cè)站點(diǎn),這就給非點(diǎn)源污染的準(zhǔn)確評(píng)價(jià)造成了困難。在對(duì)各子流域特征和模型參數(shù)敏感性研究的基礎(chǔ)上,本研究對(duì)22個(gè)內(nèi)部流域進(jìn)行了相似性識(shí)別,并對(duì)缺資料地區(qū)的相似流域識(shí)別方法進(jìn)行了驗(yàn)證。

圖2 大寧河流域巫溪段示意圖Figure 2 Location of Daning watershed

圖3 子流域劃分示意圖Figure 3 Diagram for division of sub-basins

2.2 基于屬性的相似流域識(shí)別

根據(jù)前期研究,大寧河流域的降雨空間差異性不大,因此本研究結(jié)合大寧河流域地形特征,及指標(biāo)間的相似度識(shí)別結(jié)果,最終選擇了平均高程、平均坡度、林地百分比和耕地百分比作為流域?qū)傩耘卸ǚ椒ǖ木唧w指標(biāo)。選取指標(biāo)的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示?？傮w來說,各指標(biāo)之間相關(guān)性并不顯著。

根據(jù)公式(3）計(jì)算得到各指標(biāo)的權(quán)重,并且對(duì)出現(xiàn)負(fù)相似元值的流域組合予以去除。以1號(hào)流域?yàn)槔?參證流域的指標(biāo)權(quán)重值如表3所示。根據(jù)流域概況,初步選擇五級(jí)相似度評(píng)價(jià)等級(jí)(表4）。

表2 指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣Table 2 Correlation coefficient matrix of index

表1 主要數(shù)據(jù)及來源Table 1 Source and description of basic data

2.3 基于模型參數(shù)敏感性的相似流域識(shí)別

SWAT(Soil and Water Assessment Tool）是美國(guó)農(nóng)業(yè)部(USDA）農(nóng)業(yè)調(diào)查局(ARS）開發(fā)的流域尺度模型,可用于模擬地表水和地下水水量及水質(zhì)。本課題組已經(jīng)應(yīng)用SWAT模型開展了大寧河流域水文、泥沙和農(nóng)業(yè)化學(xué)物質(zhì)模擬,并量化了不同農(nóng)業(yè)管理措施對(duì)非點(diǎn)源污染過程的影響。因此本研究擬在課題組已構(gòu)建模型的基礎(chǔ)上,開展模型敏感性分析,并基于各流域的敏感性參數(shù)對(duì)比進(jìn)行流域相似性判定。其中,用于模型率定和驗(yàn)證的水文水質(zhì)觀測(cè)數(shù)據(jù)主要從長(zhǎng)江水利委員會(huì)、巫溪縣環(huán)境保護(hù)局和巫溪水文站獲取。模型率定驗(yàn)證過程采用SWAT-CUP軟件實(shí)現(xiàn),模型評(píng)價(jià)指標(biāo)為Nash-Sutcliffe系數(shù)(NSE）和相關(guān)系數(shù)(R2）。SWAT模型參數(shù)率定驗(yàn)證結(jié)果見表5,巫溪水文站月平均徑流量和月總磷負(fù)荷模擬結(jié)果同實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)R2均大于0.79,NSE均大于0.74,模擬效果較好。

表3 流域指標(biāo)權(quán)重值Table 3 Weight of index for basins

通過參數(shù)敏感性分析,得到大寧河流域最敏感的23個(gè)參數(shù)(表6）。在對(duì)22個(gè)流域的敏感性參數(shù)分析發(fā)現(xiàn),對(duì)多數(shù)流域而言,USLE_P、CANMX、CH_K2、SOL_Labp、CH_N2、SOL_Z等參數(shù)對(duì)模擬結(jié)果的影響均較大,說明22個(gè)流域受影響較大的參數(shù)范圍比較一致,但具體到各個(gè)流域,其敏感性參數(shù)排序差別較大。研究中取前三位敏感性參數(shù)排序一致的流域組劃為相似流域。識(shí)別結(jié)果如表7所示。

2.4 相似流域識(shí)別結(jié)果的對(duì)比分析

基于流域?qū)傩院湍Ｐ蛥?shù)敏感性兩種方法得到的相似流域判定結(jié)果如表7所示?？梢钥闯?屬性相似法(五級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)）與模型參數(shù)敏感性法得到的相似流域組(六組相似流域）具有一定的一致性。在參數(shù)敏感性方法的結(jié)果中,1號(hào)流域、2號(hào)流域、3號(hào)流域、6號(hào)流域、9號(hào)流域、10號(hào)流域、16號(hào)流域和17號(hào)流域被識(shí)別為相似流域,這與屬性相似法的結(jié)果有所不同。此外,屬性相似法將8號(hào)流域、18號(hào)流域和19號(hào)流域判定為相似流域,但是參數(shù)敏感性法判斷18號(hào)流域、20號(hào)流域與其他流域均不相似。由此看來,兩種方法判斷出的相似流域結(jié)果也具有一定的差異性。

為量化不同相似度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響,將相似度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步細(xì)化,如表4中所示的六級(jí)、七級(jí)相似度范圍?；诹?jí)和七級(jí)相似度的識(shí)別結(jié)果如表7所示。相較于五級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),隨著相似度等級(jí)的增加,屬性相似法得到的相似流域劃分結(jié)果逐漸精細(xì),且與參數(shù)敏感性法劃分結(jié)果更為接近。說明兩種方法都能有效地進(jìn)行相似流域判定,但是屬性相似法受相似評(píng)價(jià)等級(jí)劃分影響較大,具有一定的主觀性。

表5 SWAT模型評(píng)估結(jié)果Table 5 Evaluation result of SWAT model

表4 相似度評(píng)價(jià)表Table 4 Table of similarity evaluation

2.5 相似流域驗(yàn)證

本研究將相似流域定義為具有相同或相似的流域非點(diǎn)源污染過程,具體表現(xiàn)為在同樣的降雨輸入條件下,相似流域應(yīng)具有類似的水文、非點(diǎn)源污染輸出過程線?；谏鲜龅南嗨屏饔蚺卸ńY(jié)果,本文借助于SWAT模型,對(duì)基于屬性相似法(七級(jí)標(biāo)準(zhǔn)）和模型敏感性參數(shù)法得到的相似流域分別進(jìn)行了驗(yàn)證。具體操作為對(duì)相似流域設(shè)置同樣的降雨輸入序列,通過SWAT模型模擬得到參證流域和目標(biāo)流域出口的污染物負(fù)荷輸出序列,并將模型輸出序列進(jìn)行相關(guān)性評(píng)價(jià)(用NSE指標(biāo)量化）。如輸出數(shù)據(jù)序列相關(guān)性較好,則說明兩個(gè)流域具有較強(qiáng)的相似性,也即本研究提出的方法具有較好的識(shí)別效果。鑒于各相似流域組中的模擬結(jié)果較多,為節(jié)約篇幅,本文只列出部分驗(yàn)證結(jié)果(圖4）。

表6 參數(shù)敏感性分析結(jié)果Table 6 Sensitivity analysis of parameters

表7 相似流域組識(shí)別結(jié)果Table 7 Identification results of similar basins group

由圖4可知,各相似流域的非點(diǎn)源污染(總磷）輸出結(jié)果具有較強(qiáng)的相關(guān)性,表明相似流域具有類似的非點(diǎn)源污染過程?；趨?shù)敏感性分析得到的相似流域的吻合度較高,除了個(gè)別流域組的NSE較低(如8號(hào)流域與22號(hào)流域）,其余的相似流域的總磷擬合相關(guān)性均超過了0.54(NSE值）,表明基于參數(shù)敏感性分析的相似流域識(shí)別結(jié)果較好。然而,14號(hào)流域-21號(hào)流域組為基于屬性法識(shí)別出的相似流域組,總磷擬合指標(biāo)為0.89,但卻并沒有在參數(shù)敏感性法中識(shí)別出來,這表明敏感性參數(shù)法也有一定的誤差?？傮w而言,大多數(shù)的相似流域組的擬合指標(biāo)均大于0.71(總磷模擬）,這說明模型參數(shù)敏感性具有更好的適用性。

基于屬性法識(shí)別的相似流域與基于參數(shù)敏感性相似得到的結(jié)果大體相同。不同的是,屬性相似法識(shí)別出了1號(hào)流域-5號(hào)流域、1號(hào)流域-13號(hào)流域、1號(hào)流域-22號(hào)流域和14號(hào)流域-21號(hào)流域等相似流域組。除了上述提到的14號(hào)流域-21號(hào)流域組的擬合效果較好之外,其余幾個(gè)相似流域組的總磷擬合結(jié)果均小于0.52,擬合效果較差,說明這幾組流域相似度較低。證明相對(duì)于敏感性參數(shù)法,屬性相似法誤差較大。但總體而言,當(dāng)相似評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)足夠精細(xì)時(shí),屬性相似法可以得到較為精確的相似流域組。

3 結(jié)論

相似流域識(shí)別是數(shù)據(jù)缺失下的農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染模擬的前提和基礎(chǔ)。本研究提出了基于流域?qū)傩院湍Ｐ兔舾行詤?shù)兩種相似流域的識(shí)別方法。案例研究結(jié)果中,基于參數(shù)敏感性法的相似流域識(shí)別結(jié)果較好(NSE指標(biāo)值均大于0.54）,屬性法除個(gè)別組擬合結(jié)果較差外,其余的相似流域組的擬合指標(biāo)也均超過了0.61,表明兩種方法均可用于相似流域判定。對(duì)比兩種方法發(fā)現(xiàn),流域?qū)傩苑ㄊ茉u(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)劃分影響較大,當(dāng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)增多時(shí),兩種方法的相似流域識(shí)別結(jié)果趨于一致?？傮w而言,兩種方法各有其優(yōu)缺點(diǎn),在實(shí)際應(yīng)用時(shí)可將兩種方法相結(jié)合,以便獲得更為精確的識(shí)別結(jié)果。

圖4 基于參數(shù)敏感性分析的相似流域評(píng)估Figure 4 Evaluation of similar basins based on parameter sensitivity analysis

受數(shù)據(jù)限制,本研究只基于特定的流域水文模型(SWAT模型）進(jìn)行了相似流域判斷,未來可繼續(xù)驗(yàn)證本方法對(duì)于其他模型的適應(yīng)性,同時(shí),目前基于水文過程的相似流域識(shí)別方法已取得很大進(jìn)展,建議未來加強(qiáng)對(duì)于農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染過程機(jī)理研究,并在此基礎(chǔ)上完善影響非點(diǎn)源污染過程的流域?qū)傩灾笜?biāo)體系和模型敏感性參數(shù)。

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Identifying similar basins in ungauged catchments based on attribute and parameter sensitivity

CHEN Lei,LI Shuang,WANG Guo-bo,SHEN Zhen-yao*
(School of Environment,Beijing Normal University,Beijing 100875,China）

Identifying similar basins in ungauged catchments is a foundation of agricultural non-point source pollution simulation.Using Daning watershed as a case study,two methods were proposed to identify similar basins based on attribute and parameter sensitivity.The results indicated that the method to identify similar basins based on parameter sensitivity performed well.The precise degree of evaluation criteria levels has an impact on the result of attribute method.When the evaluation criterion levels are particularly precise,the identified results of the two methods tend to be consistent.Thus both the two methods could identify similar basins.However,the two methods have different applicability.In practical applications,combining the two methods would obtain more accurate results.The methods proposed in this paper will be of great importance in improving agricultural non-point source pollution simulation techniques and quantifying the impact of non-point source pollution.

non-point source pollution;Soil and Water Assessment Tool(SWAT）;parameter transfer method;similarity evaluation;Three Gorges reservoir

X592

A

1672-2043(2017）07-1337-08

10.11654/jaes.2017-0802

陳磊,李爽,王國(guó)波,等.基于流域?qū)傩院蛥?shù)敏感性的相似流域識(shí)別方法［J］.農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2017,36(7）.1337-1344.

CHEN Lei,LI Shuang,WANG Guo-bo,et al.Identifying similar basins in ungauged catchments based on attribute and parameter sensitivity［J］.Journal of Agro-Environment Science,2017,36(7）.1337-1344.

2017-06-06

陳磊(1982—）,男,河北唐山人,副教授,從事農(nóng)業(yè)面源污染研究工作。E-mail:13756892980@163.com

*通信作者：沈珍瑤E-mail:z.y.shen@163.com

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51579011,51409003）

Project supported：The National Natural Science Foundation of China(51579011,51409003）