王清睿，劉瑞民，門 聰，郭力嘉

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

點(diǎn)源與非點(diǎn)源是水體污染的兩個(gè)重要來源。點(diǎn)源污染主要來源于工業(yè)污水與生活污水排放，這些污染排放具有確定的排污口。隨著點(diǎn)源污染治理技術(shù)的進(jìn)步與管理措施的完善，非點(diǎn)源污染對(duì)水環(huán)境的影響顯得越來越突出。相比于點(diǎn)源污染，非點(diǎn)源污染的污染物種類和排放位置具有不確定性，使得其對(duì)水環(huán)境的威脅更大[1]。

非點(diǎn)源污染的研究與治理在國外發(fā)展較早，20世紀(jì)70年代已經(jīng)有了系統(tǒng)性的研究。利用模型對(duì)非點(diǎn)源污染進(jìn)行模擬已經(jīng)成為重中之重。模型的發(fā)展主要有三個(gè)階段:第一個(gè)階段是以經(jīng)驗(yàn)建立土地利用與污染負(fù)荷之間的關(guān)系來模擬非點(diǎn)源污染，主要有美國的通用土壤流失方程模型和徑流曲線模型[2－3]；第二個(gè)階段是確定性模型階段，該類模型與3S技術(shù)相結(jié)合，可以大大提高模擬精度與效率，主要包括CREAMS模型與ANSWERS模型[4－5]；第三個(gè)階段是隨機(jī)模型階段，該類模型主要為了解決輸入信息的不確定性、參數(shù)設(shè)定不準(zhǔn)確等問題，主要包括Jury的傳遞函數(shù)理論等。

非點(diǎn)源污染在國內(nèi)的研究發(fā)展較國外晚，當(dāng)下主要是使用國外開發(fā)的水文水質(zhì)模型對(duì)大中小型流域進(jìn)行非點(diǎn)源污染模擬，比如SWAT模型[6－7]。然而，由于國內(nèi)大多數(shù)流域缺乏長(zhǎng)期的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，使得模型在率定驗(yàn)證階段無法得到準(zhǔn)確的結(jié)果，構(gòu)建的模型與實(shí)際情況差距較大，精度難以達(dá)到要求。因此，由北美國家學(xué)者提出的非點(diǎn)源污染輸出系數(shù)法得到許多學(xué)者的青睞。輸出系數(shù)法對(duì)數(shù)據(jù)要求較少，建模簡(jiǎn)單，并且在大中尺度的流域具有較好的模擬適用性，因此被國內(nèi)學(xué)者廣泛應(yīng)用并不斷改進(jìn)完善[8－10]。

非點(diǎn)源污染的影響因素很多，包括污染物的種類、環(huán)境的自我凈化能力、經(jīng)濟(jì)因素以及土地利用的規(guī)劃與布局。許多學(xué)者對(duì)這些影響因素進(jìn)行了研究探討，其中，土地利用的合理性對(duì)非點(diǎn)源污染產(chǎn)生的影響重大[11－12]。不合理的土地利用布局會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的土壤流失與營養(yǎng)鹽流失，從而產(chǎn)生水體富營養(yǎng)化現(xiàn)象。所以，土地利用的規(guī)劃與優(yōu)化是解決非點(diǎn)源污染的重要方面。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)土地利用的數(shù)量?jī)?yōu)化進(jìn)行了很多研究，包括使用線性規(guī)劃、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和各種優(yōu)化算法對(duì)土地利用數(shù)量進(jìn)行分配[13－15]。然而，不同區(qū)域的自然社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況不同，導(dǎo)致其在相同土地利用類型上產(chǎn)生的非點(diǎn)源污染也不盡相同，僅進(jìn)行數(shù)量上的優(yōu)化分配往往不夠，還需要考慮到空間異質(zhì)性。因此，空間上的優(yōu)化分配與數(shù)量上的優(yōu)化相結(jié)合是研究的重點(diǎn)。CLUE－S（Conversion of land use and its effect at small regional extent）模型考慮了影響土地利用空間分配的各種影響因子，使用概率的方法在保持總量不變的情況下對(duì)土地利用在空間上進(jìn)行分配，由于其模擬結(jié)果較為精確，近年來被許多學(xué)者用來預(yù)測(cè)土地利用的變化[16－18]。

本研究以香溪河流域?yàn)槔?，在土地利用?shù)量變化上，考慮應(yīng)用線性外推法和馬爾科夫鏈法，因?yàn)樗鼈兪乾F(xiàn)今學(xué)者使用最多的兩種預(yù)測(cè)方法，兩者各有優(yōu)缺，前者計(jì)算簡(jiǎn)單，而后者考慮到了土地利用變化的隨機(jī)性。而優(yōu)化算法使用較少，但是由于其考慮到了環(huán)境社會(huì)經(jīng)濟(jì)等各方面的約束，模擬精度較高。因此，本研究采用線性外推法、馬爾科夫鏈以及遺傳算法3種方法對(duì)香溪河流域的土地利用數(shù)量進(jìn)行分配，并對(duì)3種方法的模擬結(jié)果加以對(duì)比討論，分析方法的適用性。在數(shù)量預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，結(jié)合CLUE－S模型，對(duì)香溪河流域未來的土地利用空間格局變化加以預(yù)測(cè)，并基于輸出系數(shù)法，對(duì)香溪河流域的總磷負(fù)荷進(jìn)行模擬。本研究旨在分析不同土地利用數(shù)量預(yù)測(cè)方法的模擬性能，選擇最優(yōu)方法。其次，分析預(yù)測(cè)香溪河流域未來土地利用的變化趨勢(shì)以及總磷負(fù)荷的總量變化與空間分布改變，為未來土地利用管理規(guī)劃提供一定的參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)范圍

香溪河位于湖北省西部，是流經(jīng)湖北興山與秭歸的最大河流。流域占地約3200 km2，海拔110～3088 m，干流全長(zhǎng)94 km，是三峽水庫湖北庫區(qū)內(nèi)的第一大支流。南陽河、古夫河、高嵐河為香溪河流域的三大支流，另有上百條小型支流。香溪河由北向南經(jīng)過興山縣，在秭歸縣香溪鎮(zhèn)流入長(zhǎng)江。流域水利資源十分豐富，年平均徑流量 63.5 m3·s-1，最大流量 2700 m3·s-1，最小流量8.9 m3·s-1。香溪河流經(jīng)高橋鄉(xiāng)、古夫鎮(zhèn)、昭君鎮(zhèn)、峽口鎮(zhèn)、南陽鎮(zhèn)、黃糧鎮(zhèn)、榛子鄉(xiāng)和水月寺鎮(zhèn)。共包含109個(gè)行政村。2012年全縣總?cè)丝?74 707人，其中農(nóng)業(yè)人口131 904人，占75.51%，非農(nóng)業(yè)人口42 803人，占 24.49%（圖 1）。

圖1 香溪河流域地理位置Figure 1 Location of Xiangxi River basin

1.2 模型介紹

馬爾科夫鏈?zhǔn)菙?shù)學(xué)中具有馬爾科夫性質(zhì)的離散時(shí)間隨機(jī)過程。對(duì)于離散時(shí)間隨機(jī)過程，在給定當(dāng)前知識(shí)或信息的情況下，過去（即當(dāng)期以前的歷史狀態(tài)）對(duì)于預(yù)測(cè)將來是無關(guān)的。因此，馬爾科夫鏈有眾多的應(yīng)用，如人口過程、排隊(duì)理論、食品價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)、統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用等[19-21]。馬爾科夫鏈也被一些學(xué)者用來預(yù)測(cè)土地利用的變化[22-23]。

設(shè) E（0）=[x1，x2，x3，…，xi]為土地利用面積的初始狀態(tài)，x1，x2，x3，…，xi分別為第 i種土地利用的初始面積。馬爾科夫鏈的關(guān)鍵是為求出一步轉(zhuǎn)移矩陣P（公式1）。此步驟可在ArcGIS中完成。

根據(jù)初始狀態(tài)向量E（0）與一步轉(zhuǎn)移矩陣P，即可得到以后每一年的土地利用面積E（i）（公式2），i=1，2，3，…，k。

遺傳算法是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律演化而來的隨機(jī)優(yōu)化搜索算法[24-25]。其主要特點(diǎn)是直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定，具有內(nèi)在的隱并行計(jì)算性和更好的全局尋優(yōu)能力。遺傳算法采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動(dòng)獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則?；谶z傳算法的函數(shù)尋優(yōu)計(jì)算，針對(duì)適應(yīng)度函數(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)較快的收斂計(jì)算，尋優(yōu)結(jié)果較合理，魯棒性較好。遺傳算法主要包括初始群體的生成、雜交、適應(yīng)度值評(píng)估檢測(cè)、選擇、變異以及終止6個(gè)過程?？稍贛ATLAB中實(shí)現(xiàn)。遺傳算法實(shí)現(xiàn)流程如下：

CLUE-S模型包含兩個(gè)獨(dú)立的模塊：空間分配模塊和需求模塊。需求模塊在模型運(yùn)行時(shí)計(jì)算各個(gè)土地利用類型的面積，空間分配模塊基于柵格對(duì)土地利用進(jìn)行空間上的分配[26]。

需求模塊可以與多種數(shù)學(xué)方法相結(jié)合，包括線性外推法、馬爾科夫鏈等。方法的選擇基于數(shù)據(jù)的可獲取性以及精度要求?？臻g分配模塊基于概率圖進(jìn)行分配。概率計(jì)算公式如下[27]：

式中：TPROPi，u代表第i個(gè)柵格對(duì)應(yīng)第u種土地利用類型的總概率；Pi，u為通過Logistic回歸得到的第i個(gè)柵格第u種土地利用類型的概率；ELASu代表第u種土地利用類型的相對(duì)彈性；ITERu為迭代系數(shù)。

本研究采用輸出系數(shù)法對(duì)以磷為代表的非點(diǎn)源污染進(jìn)行估算，輸出系數(shù)采用相關(guān)學(xué)者總結(jié)的我國長(zhǎng)江中上游不同土地利用類型總磷輸出系數(shù)[28]（表1）。該系數(shù)是基于對(duì)已有關(guān)于長(zhǎng)江中上游非點(diǎn)源污染研究成果的總結(jié)歸納得來[29－31]，并且已經(jīng)得到很多學(xué)者的認(rèn)可與應(yīng)用[32－34]，因此較為可靠。

表1 長(zhǎng)江中上游各土地利用類型總磷輸出系數(shù)Table 1 Export coefficient of different land use types at upper and middle Yangtze River area

總磷負(fù)荷計(jì)算公式如下：

式中：Lp代表總磷負(fù)荷，kg·a－1；x1到 x6分別代表林地、草地、水域、城鎮(zhèn)、水田和旱地的面積，hm2。

1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

香溪河流域2000年與2010年土地利用數(shù)據(jù)通過對(duì)Landsat5 TM數(shù)據(jù)解譯獲得。DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云（www.gscloud.cn）下載的SRTMDEM 90M分辨率數(shù)據(jù)。土壤數(shù)據(jù)來源于中科院地理所。香溪河流域社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于《興山縣農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展公報(bào)》與《興山縣統(tǒng)計(jì)年鑒》。研究區(qū)內(nèi)道路、河流、居民地空間數(shù)據(jù)通過ArcGIS數(shù)字化得到。

1.4 模型構(gòu)建

首先基于2000年與2010年的土地利用狀況，分別使用線性外推法、馬爾科夫鏈法與遺傳算法對(duì)2020年土地利用數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

線性外推法較為簡(jiǎn)單，根據(jù)2000—2010年的變化趨勢(shì)進(jìn)行推算，假設(shè)每年變化方向與速度不變。

利用ArcGIS中的疊加分析等功能獲得2000—2010年土地利用的轉(zhuǎn)移矩陣，進(jìn)而使用馬爾科夫鏈法對(duì)2020年的土地利用進(jìn)行預(yù)測(cè)。

遺傳算法使用的關(guān)鍵是建立合理的目標(biāo)函數(shù)與相關(guān)約束。本研究使用的目標(biāo)函數(shù)為香溪河流域年總磷負(fù)荷（公式4），約束條件如表2所示。

選取2000年土地利用空間分布圖作為CLUE－S土地利用初始輸入，驅(qū)動(dòng)因子選取高程、坡度、坡向、到城鎮(zhèn)距離、到主要河流距離、到公路距離以及土壤類型和人口密度。土地利用彈性系數(shù)設(shè)置主要依據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)以及實(shí)地調(diào)查結(jié)果。

以線性外推法、馬爾科夫鏈法以及遺傳算法得到的2020年土地利用數(shù)量預(yù)測(cè)作為3種情景輸入CLUE－S模型進(jìn)行2020年土地利用空間分布預(yù)測(cè)。

首先基于2000年土地利用模擬得到2010年土地利用空間分布，基于Kappa系數(shù)對(duì)CLUE－S模擬效果進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證后對(duì)各個(gè)情景分別進(jìn)行模擬，Kappa系數(shù)定義如下：

式中：P0為正確模擬的比例；Pc為在隨機(jī)情況下正確模擬的比例；Pp為在理想狀態(tài)下正確模擬的比例。

最后，根據(jù)總磷負(fù)荷輸出系數(shù)法對(duì)香溪河流域總磷年負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，并分析在不同情景下總磷污染負(fù)荷總量變化與空間分布轉(zhuǎn)變。

2 結(jié)果與討論

2.1 基于不同算法的土地利用數(shù)量預(yù)測(cè)

由表3可知，基于線性外推法得到的水田、旱地面積均有增加，分別增加124、1857 hm2，草地、水域與城鎮(zhèn)面積也均有所增加，林地面積減少約1%。說明如果按2000—2010年的變化趨勢(shì)進(jìn)行發(fā)展，至2020年農(nóng)田面積會(huì)大幅增加，而且主要來源于對(duì)林地的砍伐。此種預(yù)測(cè)方法假設(shè)每年的變化趨勢(shì)保持不變，顯然有其局限性。而根據(jù)馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)得到的土地利用面積結(jié)果顯示，水田面積相比于2010年反而減少，旱地面積增加，但與線性外推法得到的旱地面積相比有所減少，林地面積減少較為緩和。草地、水域與城鎮(zhèn)模擬結(jié)果無明顯差異。由遺傳算法預(yù)測(cè)得到的土地利用數(shù)量與前兩種模擬結(jié)果差異較大。水田、旱地面積均大幅減少，但是由于約束條件的存在，農(nóng)田面積仍然可以達(dá)到2020年規(guī)劃的農(nóng)田保有量。林地面積相比于2010年有所增加，這與規(guī)劃中提到的在坡度較大區(qū)域?qū)嵤┩烁€林措施保持一致。遺傳算法考慮到了多種因素的影響，能夠更為精確地代表在有人為約束的情況下土地利用的變化情況。

表2 土地利用優(yōu)化遺傳算法的約束條件Table 2 Constraint condition set in Genetic algorithm for land use optimization

表3 2020年不同情景下土地利用面積預(yù)測(cè)Table 3 Prediction of land use area under different scenarios in 2020

2.2 基于CLUE-S的土地利用空間分配分析

基于2000年模擬得到的2010年土地利用結(jié)果與實(shí)際2010年土地利用分布圖進(jìn)行Kappa系數(shù)驗(yàn)證（圖2），經(jīng)驗(yàn)證得到Kappa系數(shù)為0.89，符合精度要求，說明CLUE-S模型可以在香溪河流域?qū)ν恋乩眠M(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。

通過對(duì)比3種土地情景下的土地利用空間分布圖（圖3），可知在線性外推和馬爾科夫鏈情景下，2020年土地利用空間分布差異不明顯，相比于2010年的土地利用，旱地面積增加，主要位于流域中部與西南部。這是由于中部與西南部坡度較其他區(qū)域平緩，利于種植，且離道路、居住地等距離較近，便于運(yùn)輸，因此，耕地的適宜性較強(qiáng)，在耕地面積增加的情況下，最有可能由林地轉(zhuǎn)變?yōu)楹档?。在遺傳算法情景下，2020年水田與旱地面積顯著減少，林地面積顯著增多。由水田旱地向林地的轉(zhuǎn)變大多數(shù)發(fā)生在流域的北部區(qū)域。這是由于北部區(qū)域?yàn)楦吆０螀^(qū)域且坡度較大，絕大多數(shù)區(qū)域?yàn)樵忌?，且離居民區(qū)距離很遠(yuǎn)，因此，耕地的適宜度很低，而林地的適宜度很高。因此在分配的過程中被改變?yōu)榱值亍?/p>

2.3 基于輸出系數(shù)法的總磷污染負(fù)荷分析

由總磷污染輸出系數(shù)法計(jì)算得到2010年以及3種情景下2020年的總磷年負(fù)荷（圖4）。

相比于2010年的總磷負(fù)荷，線性外推與馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)情景下2020年總磷負(fù)荷均有增加，分別增加了11 000、8000 kg。這表明，如果按照這兩種趨勢(shì)進(jìn)行發(fā)展，至2020年，香溪河流域內(nèi)由于總磷負(fù)荷造成的非點(diǎn)源污染狀況將更為嚴(yán)重。旱地由于其土壤侵蝕較為嚴(yán)重，因此總磷輸出系數(shù)較高，而大量面積的土地由總磷污染輸出系數(shù)較低的林地轉(zhuǎn)變?yōu)楹档?，?dǎo)致了整個(gè)流域總磷負(fù)荷的增加。而在遺傳算法情景下模擬得到的結(jié)果顯示，2020年總磷負(fù)荷顯著降低，相比于2010年減少了約24 000 kg。這是由于在遺傳算法情景下，在保證耕地面積滿足國家規(guī)定的基礎(chǔ)上，通過優(yōu)化計(jì)算，將原本不應(yīng)該用作耕地的土地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?。在保證農(nóng)作物產(chǎn)量要求、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的情況下，兼顧環(huán)境效益，盡可能地降低總磷污染負(fù)荷量，屬于合理的分配方法。因此，此情景下的土地利用格局有利于非點(diǎn)源污染負(fù)荷的控制，是未來土地利用規(guī)劃的方向。

圖2 2010年模擬與實(shí)際土地利用空間分布Figure 2 Simulated and real spatial distribution of land use in 2010

圖3 2020年不同情景下土地利用空間分布Figure 3 Spatial distribution of land use under different scenarios in 2020

圖4 不同情景下的2020年總磷年負(fù)荷Figure 4 Total annual phosphorus load in 2020 under different scenarios

在空間分布上，首先根據(jù)研究區(qū)的地形特征，將香溪河流域劃分為27個(gè)子流域。隨后在ArcGIS中根據(jù)每個(gè)子流域中各土地利用類型所占面積對(duì)總磷負(fù)荷進(jìn)行空間分配（圖5），得到每個(gè)子流域各自的污染負(fù)荷。

對(duì)比3種情景下的總磷負(fù)荷空間分布結(jié)果可知，線性外推與馬爾科夫鏈情景下的空間分布狀況比較類似，相比于2010年的總磷負(fù)荷分布，2020年流域中部區(qū)域有較為明顯的負(fù)荷增加現(xiàn)象。經(jīng)過計(jì)算，位于流域中部的子流域總磷負(fù)荷增加量超過整個(gè)流域總負(fù)荷增加量的80%。對(duì)比土地利用預(yù)測(cè)圖，林地向耕地的轉(zhuǎn)變主要發(fā)生在流域的中部區(qū)域，耕地面積的增加，導(dǎo)致總磷負(fù)荷的增加。在遺傳算法情景下，2020年流域北部區(qū)域的總磷負(fù)荷有較為明顯的降低，占整個(gè)流域總磷總削減量的70%以上。對(duì)比土地利用變化圖，正是由于北部區(qū)域大面積的耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值兀沟梦廴井a(chǎn)生量大幅降低。但是，由于輸出系數(shù)法沒有考慮到污染物產(chǎn)生排放的空間異質(zhì)性，計(jì)算結(jié)果會(huì)有一定的誤差。由于北部區(qū)域多為坡度較大區(qū)域，坡耕地的水土流失情況相比于一般耕地更為嚴(yán)重，因此，此區(qū)域內(nèi)的退耕還林可以非常有效地控制總磷的流失，效果可能比采用本文所用輸出系數(shù)法計(jì)算得到的效果更為明顯。但考慮到數(shù)據(jù)收集的難易程度以及計(jì)算的簡(jiǎn)便程度，本文使用的輸出系數(shù)法計(jì)算得到的由于土地利用方式轉(zhuǎn)變而對(duì)總磷輸出起到的控制效果具有一定的參考意義。

3 結(jié)論

本研究基于3種不同的土地利用數(shù)量預(yù)測(cè)模型結(jié)合CLUE-S模型對(duì)香溪河流域2020年的土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，綜合比較3種方法，由于遺傳算法考慮到環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)方面的約束，具有優(yōu)化分配的能力，在3種方法中預(yù)測(cè)效果最好，對(duì)未來土地利用的優(yōu)化規(guī)劃具有一定的指導(dǎo)意義。

圖5 總磷年負(fù)荷空間分布Figure 5 Spatial distribution of total annual phosphorus load

CLUE－S的模擬結(jié)果表明在耕地面積減少的情況下，耕地主要轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?，且主要發(fā)生在流域的北部區(qū)域。在遺傳算法情景下，北部坡度較大區(qū)域大面積耕地面積的減少可以有效地降低水土流失量，進(jìn)而對(duì)總磷污染負(fù)荷起到削減作用。

基于輸出系數(shù)法的流域總磷負(fù)荷模擬結(jié)果表明在不受約束的情況下，由于耕地面積的增加，流域內(nèi)的總磷負(fù)荷有所提高，中部區(qū)域尤為明顯。而在遺傳算法情景下，由于耕地面積的大幅減少，北部區(qū)域的總磷負(fù)荷明顯降低，起到了較好的控制作用。

本研究結(jié)合了土地利用數(shù)量預(yù)測(cè)模型與空間預(yù)測(cè)模型，對(duì)香溪河流域的土地利用進(jìn)行了有效預(yù)測(cè)，并對(duì)不同情景下的總磷負(fù)荷進(jìn)行了估算，對(duì)研究區(qū)未來的土地利用規(guī)劃有一定的指導(dǎo)意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]夏 軍,翟曉燕,張永勇.水環(huán)境非點(diǎn)源污染模型研究進(jìn)展[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2012,31（7）：941－952.XIA Jun,ZHAI Xiao－yan,ZHANG Yong－yong.Research progress of non－point source pollution model of water environment[J].Progress in Geography,2012,31（7）：941－952.

[2]Kinnell P I A.Event soil loss,runoff and the universal soil Loss equation family of models：A review[J].Journal of Hydrology,2010,385（1）：384－397.

[3]Mishra S K,Singh V P.Special issue on soil conservation service curve number（SCS－CN）methodology introduction[J].Journal of Hydrologic Engineering,2012,17（11）：1157.

[4]De Roo A P J,Hazelhoff L,Burrough P A.Soil erosion modelling using‘ANSWERS’and geographical information systems[J].Earth Surface Processes and Landforms,1989,14（6）：517－532.

[5]Emili L A,Greene R P.Modeling agricultural nonpoint source pollution using a geographic information system approach[J].Environmental Man－agement,2013,51（1）：70-95.

[6]魏 沖,宋 軒,陳 杰.SWAT模型對(duì)景觀格局變化的敏感性分析——以丹江口庫區(qū)老灌河流域?yàn)槔齕J].生態(tài)學(xué)報(bào),2014,34（2）：517-525.WEI Chong,SONG Xuan,CHEN Jie.Sensitivity analysis of SWAT model on changes of landscape pattern：A case study from Lao Guanhe Watershed in Danjiangkou Reservoir area[J].Acta Ecologica Sinica,2014,34（2）：517-525.

[7]楊軍軍,高小紅,李其江,等.湟水流域SWAT模型構(gòu)建及參數(shù)不確定性分析[J].水土保持研究,2013,20（1）：82-88,93.YANG Jun-jun,GAO Xiao-hong,LI Qi-jiang,et al.SWAT model construction and uncertainty analysis on its parameters for the Huangshui River basin[J].Research of Soil and Water Conservation,2013,20（1）：82-88,93.

[8]常麗娟.基于改進(jìn)的輸出系數(shù)模型對(duì)三峽庫區(qū)非點(diǎn)源氮磷污染負(fù)荷的模擬研究[D].重慶：重慶大學(xué),2015.CHANG Li-juan.Study on the nitrogen and phosphorus load of nonpoint source pollution in Three Gorges Reservoir area by using the improved export coefficient model[D].Chongqing：Chongqing University,2015.

[9]任 瑋,代 超,郭懷成.基于改進(jìn)輸出系數(shù)模型的云南寶象河流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算[J].中國環(huán)境科學(xué),2015,35（8）：2400-2408.REN Wei,DAI Chao,GUO Huai-cheng.Estimation of pollution load from non-point source in Baoxianghe watershed based,Yunnan Province on improved export coefficient model[J].China Environmental Science,2015,35（8）：2400-2408.

[10]楊 維,楊肖肖,吳燕萍,等.基于輸出系數(shù)法核定雙臺(tái)子河非點(diǎn)源污染負(fù)荷[J].沈陽建筑大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）,2012,28（2）：338-343.YANG Wei,YANG Xiao-xiao,WU Yan-ping,et al.Based on export coefficient theory in simulating pollution load of non-point source of Shuangtaizi River[J].Journal of Shenyang Jianzhu University（Natural Science）,2012,28（2）：338-343.

[11]李明濤.密云水庫流域土地利用與氣候變化對(duì)非點(diǎn)源氮、磷污染的影響研究[D].北京：首都師范大學(xué),2014.LI Ming-tao.Impacts of land use and climate changes on nonpoint source nitrogen and phosphorus pollution in the Miyun Reservoir watershed[D].Beijing：Capital Normal University,2014.

[12]孫麗娜,盧文喜,楊青春,等.東遼河流域土地利用變化對(duì)非點(diǎn)源污染的影響研究[J].中國環(huán)境科學(xué),2013,33（8）：1459-1467.SUN Li-na,LU Wen-xi,YANG Qing-chun,et al.Effect of future land use caused change on the non-point source pollution in Dongliao River weatershed[J].China Environmental Science,2013,33（8）：1459-1467.

[13]胡雪麗,徐 凌,張樹深.基于CA-Markov模型和多目標(biāo)優(yōu)化的大連市土地利用格局[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2013,24（6）：1652-1660.HU Xue-li,XU Ling,ZHANG Shu-shen.Land use pattern of Dalian City,Liaoning Province of Northeast China based on CA-Markov model and multi-objective optimization[J].Chinese Journal of Applied E－cology,2013,24（6）：1652-1660.

[14]徐昔保.基于GIS與元胞自動(dòng)機(jī)的城市土地利用動(dòng)態(tài)演化模擬與優(yōu)化研究[D].蘭州：蘭州大學(xué),2007.XU Xi-bao.Research on dynamic simulation and optimization of urban land use based on GIS and cellular automata[D].Lanzhou：Lanzhou University,2007.

[15]張鴻輝,曾永年,譚 榮,等.多智能體區(qū)域土地利用優(yōu)化配置模型及其應(yīng)用[J].地理學(xué)報(bào),2011,66（7）：972-984.ZHANG Hong-hui,Zeng Yong-nian,TAN Rong,et al.A model for regional land use optimization allocation based on multi-agent system and its application[J].Acta Geographica Sinica,2011,66（7）：972-984.

[16]馮仕超,高小紅,顧 娟,等.基于CLUE-S模型的湟水流域土地利用空間分布模擬[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33（3）：985-997.FENG Shi-chao,GAO Xiao-hong,GU Juan,et al.Land use spatial distribution modeling based on CLUE-S model in the Huangshui River Basin[J].Acta Ecologica Sinica,2013,33（3）：985-997.

[17]李 鑫,馬曉冬,肖長(zhǎng)江,等.基于CLUE-S模型的區(qū)域土地利用布局優(yōu)化[J].經(jīng)濟(jì)地理,2015,35（1）：162-167,172.LI Xin,MA Xiao-dong,XIAO Chang-jiang,et al.The regional land use layout optimization based on the CLUE-S model[J].Economic Geography,2015,35（1）：162-167,172.

[18]張丁軒,付梅臣,陶 金,等.基于CLUE-S模型的礦業(yè)城市土地利用變化情景模擬[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2013,29（12）：246-256,294.ZHANG Ding-xuan,FU Mei-chen,TAO Jin,et al.Scenario simulation of land use change in mining city based on CLUE-S model[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2013,29（12）：246-256,294.

[19]丁 明,鮑玉瑩,畢 銳.應(yīng)用改進(jìn)馬爾科夫鏈的光伏出力時(shí)間序列模擬[J].電網(wǎng)技術(shù),2016,40（2）：459-464.DING Ming,BAO Yu-ying,BI Rui.Simulation of PV output time series used improved Markov chain[J].Power System Technology,2016,40（2）：459-464.

[20]廖普明.基于馬爾科夫鏈狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的商品市場(chǎng)狀態(tài)預(yù)測(cè)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2015（2）：97-99.LIAO Pu-ming.Prediction of the status of commodity market based on the Markov chain[J].Statistics and Decision,2015（2）：97-99.

[21]王 勇,韓學(xué)山,丁 穎,等.基于馬爾科夫鏈的電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性快速評(píng)估[J].電網(wǎng)技術(shù),2013,37（2）：405-410.WANG Yong,HAN Xue-shan,DING Ying,et al.Markov chain-based rapid assessment on operational reliability of power grid[J].Power System Technology,2013,37（2）：405-410.

[22]劉復(fù)剛,張水勝,張緒教,等.利用馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)齊齊哈爾土地利用結(jié)構(gòu)變化[J].高師理科學(xué)刊,2011,31（4）：63-65,72.LIU Fu-gang,ZHANG Shui-sheng,ZHANG Xu-jiao,et al.Using Markov-chain to predict the land-use structure variation of Qiqihar[J].Journal of Science of Teachers′College and University,2011,31（4）：63-65,72.

[23]朱 萌,馬孝義,劉雪嬌.基于馬爾科夫模型的武功縣土地利用/覆被動(dòng)態(tài)變化研究[J].水土保持研究,2013,20（5）：64-68.ZHU Meng,MA Xiao-yi,LIU Xue-jiao.Dynamic changes of land use/cover based on Markov model in Wugong County,Shaanxi Province[J].Research of Soil and Water Conservation,2013,20（5）：64-68.

[24]葛繼科,邱玉輝,吳春明,等.遺傳算法研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2008,25（10）：2911-2916.GE Ji-ke,QIU Yu-hui,WU Chun-ming,et al.Summary of genetic algorithmsresearch[J].ApplicationResearchofComputers,2008,25（10）：2911-2916.

[25]馬永杰,云文霞.遺傳算法研究進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2012,29（4）：1201-1206,1210.MA Yong-jie,YUN Wen-xia.Research progress of genetic algorithm[J].Application Research of Computers,2012,29（4）：1201-1206,1210.

[26]Zhou F,Xu Y P,Chen Y,et al.Hydrological response to urbanization at different spatio-temporal scales simulated by coupling of CLUE-S and the SWAT model in the Yangtze River Delta region[J].Journal of Hydrology,2013,485：113-125.

[27]Cai Y M,Liu Y S,Yu Z R,et al.Progress in spatial simulation of land use change：CLUE-S model and its application[J].Progress in Geography,2004,23（4）：63-71.

[28]應(yīng)蘭蘭,侯西勇,路 曉,等.我國非點(diǎn)源污染研究中輸出系數(shù)問題[J].水資源與水工程學(xué)報(bào),2010,21（6）：90-95,99.YING Lan-lan,HOU Xi-yong,LU Xiao,et al.Discussion on the export coefficient method in non-point source pollution studies in China[J].Journal of Water Resources and Water Engineering,2010,21（6）：90-95,99.

[29]龍?zhí)煊?梁常德,李繼承,等.基于SLURP模型和輸出系數(shù)法的三峽庫區(qū)非點(diǎn)源氫磷負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2008,28（3）：574-581.LONG Tian-yu,LIANG Chang-de,LI Ji-cheng,et al.Forecasting the pollution load of non-point sources imported to the Three Gorges Reservoir[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2008,28（3）：574-581.

[30]梁常德,龍?zhí)煊?李繼承,等.三峽庫區(qū)非點(diǎn)源氮磷負(fù)荷研究[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境,2007,16（1）：26-30.LIANG Chang-de,LONG Tian-yu,LI Ji-cheng,et al.Importation loads of non-point source nitrogen and phosphorus in the Three Gorges Reservoir[J].Resources and Environment in the Yangtze Basin,2007,16（1）：26-30.

[31]丁曉雯,劉瑞民,沈珍瑤.基于水文水質(zhì)資料的非點(diǎn)源輸出系數(shù)模型參數(shù)確定方法及其應(yīng)用[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）,2006,42（5）：534-538.DING Xiao-wen,LIU Rui-min,SHEN Zhen-yao.Method for obtaining parameters of export coefficient model using hydrology and water quality data and its application[J].Journal of Beijing Normal University（Natural Science）,2006,42（5）：534-538.

[32]吳 磊.三峽庫區(qū)小江流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷模擬研究[D].重慶：重慶大學(xué),2008.WU Lei.Study on the simulation of non-point source pollution load in Xiaojiang river basin in the Three Gorges Reservoir area[D].Chongqing：Chongqing University,2008.

[33]劉臘美,龍?zhí)煊?李崇明,等.嘉陵江流域非點(diǎn)源溶解態(tài)氮污染負(fù)荷模擬研究[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2009,28（4）：808-813.LIU La-mei,LONG Tian-yu,LI Chong-ming,et al.Simulation of dissolved nitrogen load in Jialing River basin[J].Journal of Agro-Environment Science,2009,28（4）：808-813.

[34]郝俊萍.三峽庫區(qū)典型小流域非點(diǎn)源污染模擬研究[D].武漢：華中農(nóng)業(yè)大學(xué),2008.HAO Jun-ping.The simulation of non-point source pollution of typical smallwatershedintheThreeGorgesReservoirarea[D].Wuhan：Huazhong Agricultural University,2008.