耿潤哲,梁璇靜,殷培紅,王 萌,周麗麗

生態(tài)環(huán)境部環(huán)境與經(jīng)濟政策研究中心,北京 100029

近年來,我國水環(huán)境質(zhì)量穩(wěn)中有升,全國平均水質(zhì)指數(shù)為5.66,同比改善8.4%,總磷等營養(yǎng)物質(zhì)已經(jīng)逐步取代化學需氧量等成為導致水環(huán)境質(zhì)量下降的首要污染物,面源污染則是多數(shù)地區(qū)流域水質(zhì)下降的重要影響因素[1- 2]。由于面源污染發(fā)生具有隨機性,來源和傳輸過程具有間歇性和不確定性,使得面源污染的輸出受到自然地理、農(nóng)業(yè)管理方式差異的影響較為顯著,空間變異性強,對其進行監(jiān)測和治理相對比較困難[3- 6]。推廣實施“最佳管理措施”(Best Management Practices, BMPs)是進行農(nóng)業(yè)面源污染源控制的有效手段。

BMPs主要有工程型和非工程型兩大類[7],據(jù)美國農(nóng)業(yè)部的BMPs數(shù)據(jù)庫結(jié)果顯示,僅農(nóng)業(yè)面源污染治理措施的BMPs類型就達200種以上。目前,在BMPs的實踐應用方面,受限于關鍵源區(qū)識別方法的尺度適用性、BMPs配置方案操作難易程度、BMPs對污染物負荷削減效率對水質(zhì)改善的滯后性以及區(qū)域自然地理特征差異導致的BMPs效果的不確定性等因素影響。導致BMPs配置方案的成本效益比較低,可操作性較差。因此,針對流域面源污染控制措施BMPs配置方面的諸多難點,如何通過對BMPs的削減效率及其對流域整體水環(huán)境質(zhì)量改善的效果進行有效評估,并在此基礎上借助GIS空間分析手段,從流域整體對BMPs進行多目標協(xié)同優(yōu)化配置分析,對于實現(xiàn)流域面源污染控制具有重要的意義。

BMPs的多目標協(xié)同優(yōu)化配置是解決這類問題的有效途徑,該項研究最早出現(xiàn)于1980年代,但當時的研究處于初期探索階段[8- 9],隨著計算機科學技術(shù)的快速發(fā)展,對大樣本量數(shù)據(jù)計算的能力得到顯著提升,到2000年左右以美國學者為代表的BMPs優(yōu)化配置研究逐漸豐富起來,成為在流域尺度開展BMPs配置方案研究的重要方法[10- 13]。研究表明,要實現(xiàn)流域BMPs的多目標優(yōu)化配置,需要從以下3個方面來開展相關研究：(1)面源污染關鍵源區(qū)識別(Critical Source Areas, CSAs)、(2)BMPs削減效率評估、(3)空間優(yōu)化配置模擬。下面,將分別對這3方面內(nèi)容的研究進展加以論述。

1 BMPs多目標優(yōu)化配置

1.1 面源污染關鍵源區(qū)識別

研究表明面源污染物產(chǎn)生及運移過程會受到流域內(nèi)不同景觀、管理措施以及特定點位自然地理條件的強烈影響,其污染負荷有著很大的差別[14]。只占流域總面積10%—20%的區(qū)域,對流域面源污染負荷的貢獻量通常達到了80%左右,且而且污染負荷在空間上通常呈正態(tài)分布或?qū)?shù)正態(tài)分布[15],這些污染負荷較高的區(qū)域通常被稱為面源污染關鍵源區(qū)(Critical Source Areas, CSAs)[16]。目前針對面源污染特征分析的關鍵源區(qū)識別研究主要集中2個方面：一是在流域尺度上利用模型對面源污染的時空分布特征規(guī)律進行表征,二是針對某一田間小尺度流域進行深入的實地監(jiān)測研究[17- 18]。這些研究雖然在一定程度推進了流域面源污染研究的進展且對流域面源污染控制具有指導意義,但是這些研究的共同特點是以污染負荷量或評價指數(shù)高低作為關鍵源區(qū)的評判標準,缺少不同尺度污染源和遷移因子之間的聯(lián)系,使得流域面源污染管理和控制往往缺乏對田間地塊尺度污染物的產(chǎn)生規(guī)律和影響因素的表征,導致基于關鍵源區(qū)識別的面源污染控制通常不能達到預期的效果[19]。

隨著對面源污染發(fā)生機理認識的深化,多數(shù)研究均表明流域水文模型和GIS技術(shù)的聯(lián)合使用能夠在CSAs識別、量化以及相應措施的選取方面發(fā)揮重要的作用[17,20]。根據(jù)實施的難易程度及適用的尺度,關鍵源區(qū)識別方法主要有風險評價及模型模擬兩大類[21]。

風險評價方法主要以量化面源污染負荷的發(fā)生風險為基礎,通過對污染物產(chǎn)生與運移同時發(fā)生的概率進行估算,進而在污染物流失風險分級的基礎上,識別BMPs配置的目標區(qū)域(關鍵源區(qū))[22]。目前應用較多的的風險評價方法有磷指數(shù)法(phosphorus index, PI)及其相應的衍生模型,美國學者Lemunyon(1993)等在綜合考慮影響流域內(nèi)面源污染產(chǎn)生及傳輸?shù)亩鄠€因子及其相互作用對磷流失的影響后構(gòu)建而成。由于其可以根據(jù)研究區(qū)的特征對因子進行修正,具有很大的可擴展性,目前在世界各國磷流失的風險評價方面得到廣泛應用與改進[23- 24]。PI既可以識別磷流失的潛在風險也可以定量估算磷的實際流失量,不使用復雜的數(shù)學模型,操作使用方便,具有很強的靈活性[25]。但由于大尺度流域內(nèi)磷污染的來源、傳輸及遷移轉(zhuǎn)化過程非常復雜,對其進行概率量化評估非常困難,因此PI法還主要應用于地塊尺度,大尺度流域PI體系的構(gòu)建還有待加強[26],同時由于風險評價法是基于對污染風險區(qū)污染物流失風險高低的定性分析,而流域面源污染的控制以及BMPs的配置需要有量化的風險指標為基礎,因此如何將定性的風險分析指標進行量化也成為了限制風險評估法在流域綜合管理體系中進行應用的重要限制性因素[27- 28]。

模型模擬方法主要通過將地理信息數(shù)據(jù)(DEM)、土壤屬性數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)等進行耦合,能夠?qū)α饔騼?nèi)面源污染發(fā)生及遷移具有重要驅(qū)動作用的復雜的水文及污染物輸移過程進行較好的表征,多用于從田間地塊尺度到流域尺度范圍研究區(qū)面源污染負荷的估算、關鍵源區(qū)識別及不同BMPs的長期效果評價,是BMPs優(yōu)化配置的第一個重要前提[27,29- 31]。目前應用廣泛的機理模型主要有ANSWERS、SWAT、AnnAGNPS和HSPF等[32- 35]。值得注意的是,隨著研究尺度的提升,流域水文過程和土壤侵蝕過程往往被簡化或均一化,導致對小尺度產(chǎn)污單元的污染特征考慮不夠充分[5],因此,小尺度面源污染模型的引入就顯得非常必要, IFSM模型是一個綜合性的田間地塊尺度模型,它能夠?qū)﹂L時期內(nèi)地塊尺度的工程型和管理型BMPs措施的環(huán)境和經(jīng)濟效益進行評估。能夠?qū)ψ魑锷L、動物生長以及營養(yǎng)物質(zhì)平衡(僅包括動物飼料和化肥的輸入,輸出僅包括動物產(chǎn)品和農(nóng)作物產(chǎn)品P、N、K)等進行預測。保持地塊尺度上營養(yǎng)物質(zhì)的平衡是防止營養(yǎng)物質(zhì)富集的關鍵因素。同時IFSM還能夠?qū)Φ湫偷貕K外的土壤侵蝕以及地表徑流中P的流失進行預測,是一種較好的田間地塊尺度面源污染特征識別機BMPs模擬工具[36- 37]。

然而,盡管模型模擬法在CSAs識別及BMPs模擬方面具有諸多優(yōu)勢和較高的認可度,但是其在CSAs識別和目標措施評估的實際應用方面還存在以下幾點不足：(1)空間數(shù)據(jù)信息的不匹配性；(2)流域邊界與行政邊界(實際實施)之間之間尺度存在斷層；(3)面源污染物流失量空間傳輸?shù)姆蔷€性所導致的CSAs識別結(jié)果的尺度差異性等,這些因素會使得流域內(nèi)CSAs的面積和位置發(fā)生變化,為后期BMPs的優(yōu)化配置帶來一定的不確定性。

1.2 BMPs削減效率評估

BMPs 控制效率的評估是決定措施是否適用的關鍵步驟,同時也是進行流域BMPs多目標優(yōu)化配置的第二個重要前提,全面考察目標配置方案所包含的BMPs 及其組合措施的環(huán)境效應及成本-效益情況需要采用一系列的評估方法。常用的BMPs削減效率評估方法主要有實地監(jiān)測、風險評價、模型模擬和養(yǎng)分平衡4種[38]。按照實現(xiàn)的原理可歸結(jié)為實地監(jiān)測和模型模擬2大類。小尺度流域或試驗地塊的現(xiàn)有研究成果多采用實地監(jiān)測的方法對單體措施的效率進行評估,大尺度流域內(nèi)BMPs 組合削減效率評估則多通過經(jīng)驗和機理模型模擬來實現(xiàn)[39- 40]。

在研究區(qū)位置、水文、氣象以及下墊面條件等自然地理因素的影響下,不同實施規(guī)模及基質(zhì)材料的最佳管理措施(BMPs)效率的研究結(jié)果差異明顯[41- 42]。究原因可歸結(jié)以下三點：(1)BMPs措施污染削減效率發(fā)揮的滯后性的影響,使得所監(jiān)測到的措施削減效率與實際削減效率出現(xiàn)較大的差異[43]；(2)不同的自然地理因素導致BMPs效率發(fā)揮的不確定性,如下墊面基質(zhì)的差異對入滲溝、植草水道等以下滲為主要削減機制BMPs效果的發(fā)揮所產(chǎn)生的不同影響[19]；(3)BMPs的實施規(guī)模以及當?shù)靥赜械霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動導致的污染物的入流量差異的影響,如種植制度、耕作方式等[44]。

因此,實現(xiàn)BMPs效率的準確評估,需要考慮多方面因素所帶來的措施效率不確定性的影響。孟凡德等(2013)對實地監(jiān)測、養(yǎng)分平衡、風險評估及模型模擬這四種方法所具有的其優(yōu)缺點和適用的條件進行了總結(jié)(表1)[45]。結(jié)果表明：(1)實地監(jiān)測法可通過對目標水體中污染物濃度和負荷數(shù)據(jù)進行長期連續(xù)監(jiān)測,以實現(xiàn)BMPs削減措施效率的有效表征,在此基礎上進一步實現(xiàn)BMPs 對流域水質(zhì)和生態(tài)功能的實際改善效果的有效評估。但受限于成本投入、污染源分布離散化、流失以及傳輸途徑的時空異質(zhì)性等因素,實地監(jiān)測法很難在大尺度流域得到應用,而多適用于小尺度區(qū)域,在大尺度區(qū)域評估時需采用替代的評估方法。養(yǎng)分平衡分析法是以氮磷等營養(yǎng)元素在地塊或流域尺度的輸入輸出平衡狀況作為評價標準,對營養(yǎng)元素在“源”和“匯”之間傳輸變化對于面源污染產(chǎn)生的影響進行評估。(2)養(yǎng)分平衡法具有簡便、易用且所需時間短等特點,同時還可有效規(guī)避措施效率的滯后性對評估效果的影響,但對影響污染物削減的傳輸過程變化考慮較少,無法對以傳輸機制控制為主的BMPs進行較好的表征。(3)風險評估法通過調(diào)整源因子、運移因子類型及參數(shù),可模擬源控制及傳輸過程控制為主的BMPs 的實施效果。該方法很難對以種植活動和飼養(yǎng)活動等為控制目標的措施效率的年際間變化情況進行有效表征[21,46],并且在缺乏實地監(jiān)測數(shù)據(jù)支持的情況下,無法很好的反映污染物傳輸過程對面源污染的影響,且BMPs的削減效率易被模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)的不確定性影響[47]。風險評估法進行BMPs效率評估時最主要的缺陷還在于其評估結(jié)果只是污染物流失的潛在風險值,并不是實際的磷流失量,而如何將定性的評估結(jié)果進行量化,以使其滿足BMPs優(yōu)化配置的模擬要求目前來看還鮮見相關研究報道[48]。另外,在源因子以及遷移因子的權(quán)重確定、評估結(jié)果的風險等級劃分環(huán)節(jié)還缺乏統(tǒng)一的標準,說專家打分主觀性影響較大,使得風險評估法對BMPs削減效率評估的計算結(jié)果可信度通常不高[49]。(4)模型模擬方法可以對不同空間尺度下BMPs源頭控制、時間效應、傳輸路徑控制等環(huán)節(jié)進行表征,精度較高,但是對數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可靠性、操作人員的專業(yè)水平等要求較高,同時由于模型設計成百上千的參數(shù),在使用過程中如校驗不當,還會導致“異參同效”現(xiàn)象的出現(xiàn),對精準評估BMPs的削減效率產(chǎn)生干擾。

不同評估方法對于BMPs效率的評估都有其各自的優(yōu)點和局限性,因此其適用性也存在較大差異。如何有效的將各種方法整合在一起進行綜合評估已成為近年來相關研究的熱點。大量已有研究表明,方法集成過程中的實地監(jiān)測工作不可或缺。在此基礎上,研究者可根據(jù)各自的研究目的將不同評估方法進行組合,才可達到預期BMPs評估目標。例如,Brown等以NCYCLE (氮循環(huán)模型)模擬結(jié)果為數(shù)據(jù)來源,進行了場域平衡估算,最終通過編程設計出了一種施肥決策支持系統(tǒng)(NGAUGE)[50]。Oenema等為考察源削減對河流水質(zhì)的影響,首先利用營養(yǎng)平衡模型(MINAS)估算了小尺度研究區(qū)營養(yǎng)鹽的盈余,接著將這一數(shù)據(jù)帶入到河流水質(zhì)模型中,進而預測了不同施肥方式對河道內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)的影響[51]。

此外,在傳統(tǒng)BMPs評估的基礎上,近年來美國和歐洲所建立的BMPs數(shù)據(jù)庫也已成為BMPs削減效率評估的重要手段,如20世紀70年代初,美國農(nóng)業(yè)部就在美國范圍內(nèi)開展了大量BMPs效率評估及檢測相關的基礎研究工作,其下屬的自然資源保護局(NRCS)基于此構(gòu)建了全球范圍內(nèi)的第一個BMPs評估數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫中包括約160種農(nóng)業(yè)BMPs,且免費對外開放。用戶可通過檢索該數(shù)據(jù)庫來獲取擬實施的各項措施對目標污染物的潛在削減效率以及實施所需的成本數(shù)據(jù),為BMPs的實地配置工作提供決策分析依據(jù)。在歐洲,自2005年起有超過30個國家共同發(fā)起了名為“Cost action 869”地表水和地下水中營養(yǎng)物質(zhì)削減措施評估計劃,構(gòu)建了包括養(yǎng)分管理、農(nóng)業(yè)管理、化肥施用管理等八類措施在內(nèi)的BMPs成本-效益評估數(shù)據(jù)庫,可對歐洲地區(qū)用戶提供便捷高效的BMPs配置決策依據(jù)[42]。

國內(nèi)唐穎以BMPs適用區(qū)域特征、BMPs徑流控制功效特征和BMPs成本投入為三個關鍵標準類別,建立了適用于城市暴雨徑流控制的BMPs的初步比選體系[52]。耿潤哲等以文獻資料中關于對BMPs削減效率研究數(shù)據(jù)為基礎,結(jié)合計算機計算機數(shù)據(jù)庫技術(shù)(VBA,Visual Basic for Applications)和(SQL,Structured Query Language)和編程技術(shù)對數(shù)據(jù)庫進行整合分析構(gòu)建了適用北京市密云水庫流域的BMPs削減效率評估工具箱,結(jié)合ANOVA(方差分析)法識別影響B(tài)MPs削減效率的關鍵因子,能夠?qū)MPs進行有效篩選和評估。這些研究雖都能有效的對擬實施BMPs進行篩選,但是在不同程度上均需要大量的實地調(diào)查或監(jiān)測數(shù)據(jù)作為支撐才能實現(xiàn),同時,由于其所需的設計參數(shù)、成本維護等信息大多來自美國環(huán)保局(EPA)或美國農(nóng)業(yè)部(USDA)的BMPs數(shù)據(jù)庫,因此,在本地化應用及實際評估方面會受到一定的限制。

表1 各種評估方法特點總結(jié)[45]

①糞肥使用的時間性的重大改變有敏感性；②未給出多種削減措施的交互作用指標；③機制模型的數(shù)據(jù)需求高于經(jīng)驗模型；④從污染源到時間性以及傳輸路徑控制類型之間的不確定性是增加的；⑤假設可通過污染物盈余量來估算流失量。其中Y表示四種不同的評估方法所能夠?qū)崿F(xiàn)對相應尺度下的削減效應、尺度、復雜性、數(shù)據(jù)需求、不確定性等的表征

1.3 BMPs多目標優(yōu)化配置模擬

流域內(nèi)可能會有多種不同的BMPs及其空間組合方式以滿足面源污染的控制管理要求,這使得基于BMPs及其組合的面源污染控制問題,實際可轉(zhuǎn)化為多目標決策問題。多目標是指實現(xiàn)BMPs配置的成本最低,氮、磷等污染物的削減效率最高,水質(zhì)改善效果最顯著3個方面的目標,三者之間呈現(xiàn)非線性的動態(tài)響應關系,優(yōu)化配置方案是指當以上3個目標達到均衡狀態(tài)點(也稱閾值點)的BMPs組合方案。BMPs多目標優(yōu)化配置方法主要包括兩大類：污染物實地監(jiān)測或調(diào)查數(shù)據(jù)同最優(yōu)化的數(shù)學方法相結(jié)合；模型模擬同最優(yōu)化的數(shù)學方法相結(jié)合(或者也可稱之為BMPs組合優(yōu)化綜合模型,主要包括面源污染物削減模型、經(jīng)濟模擬模塊以及一個最優(yōu)化模型)。下面就這些方法在國內(nèi)外的應用做簡要的論述。其主要包括以下幾個部分[42]：a)有效的面源污染評估工具,通常為機制性模型,其能夠?qū)α饔騼?nèi)特定點位不同BMPs及其污染物削減效率進行較好的模擬表征；b)經(jīng)濟評估模型或經(jīng)濟評估公式,其能夠有效的對不同空間位置的BMPs的成本進行分析；c)最優(yōu)化算法程序,其能夠有效通過廣泛的、非線性的以及非連續(xù)性的解空間的尋優(yōu)運算來解決流域面源污染的最優(yōu)化求解問題[53]?；谶z傳算法衍生的多目標進化算法能夠有效解決多種目標的決策優(yōu)化問題,同時還能夠獲取全局性的帕累托最優(yōu)解。以次方法為優(yōu)化方法,可以為流域面源污染最佳管理措施的成本-效益最優(yōu)化決策提供理論和數(shù)據(jù)支持。

目前關于BMPs的多目標優(yōu)化配置研究多以美國學者和我國學者所建立的“水文模型+最優(yōu)化方法”為主,通過將SWAT模型與最優(yōu)化的數(shù)學方法進行耦合來解決農(nóng)業(yè)流域內(nèi)BMPs的優(yōu)化配置問題[6,52,54- 58]。在歐洲則多以考慮污染物輸出的流域決策支持系統(tǒng)構(gòu)建作為實現(xiàn)BMPs優(yōu)化配置的主要手段。如：Elbe-DSS[59],MULINO DSS[60],FLUMAGIS DSS[61],SEAMLESS-IF[62]等,以上這些決策支持系統(tǒng)均能夠在不同的空間尺度下對多種農(nóng)業(yè)管理措施進行評估。然而,其對實地監(jiān)測數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)的要求較高且通常需要操作人員具有較高的專業(yè)技能以實現(xiàn)不同空間尺度的轉(zhuǎn)換及特定環(huán)境條件下的評估。目前多數(shù)決策支持系統(tǒng)均是在區(qū)域尺度或大流域尺度來進行研究工作,對于中小尺度的BMPs空間優(yōu)化配置問題的解決能力不足,并且這類方法通常通過對單體措施的整體性能進行均一化并賦予權(quán)重來作為BMPs評估的多重準側(cè)[60]。較為明確的多目標決策進化優(yōu)選過程在以上研究中并未很好的體現(xiàn)。

對美國學者所建立的SWAT-GA理論體系進行分析發(fā)現(xiàn),還具有可進一步優(yōu)化完善的空間。如,Gitau等和Veith等的研究并沒有解決多目標決策問題,且未提供最優(yōu)化方案的成本-效益曲線[13,63,64]。相比較而言,Bekele等的研究雖然有關于成本-效益曲線的相關描述,但是僅僅是針對于BMPs成本與泥沙負荷量之間的關系,因此其在BMPs的類型選擇方面就具有較大的局限性[65]。Arabi等的研究中雖然提供了不同污染物削減效率及其BMPs成本之間的成本-效益曲線,但是其環(huán)境目標是以污染物的加權(quán)負荷量來表示的,因此在其研究中并未對不同營養(yǎng)物質(zhì)的削減效率進行較為明確的表示[54]。Rabotyagov等的研究工作與之前幾位學者的工作之間體現(xiàn)了較大的不同,其以三個決策標準的最小化為基礎,對不同營養(yǎng)物質(zhì)的成本-效益進行評估[66]。然而,以上所有研究的局限性就在于,每進行一次優(yōu)化求解過程就需要對SWAT模型進行一次運行,需要耗費大量的時間。Maringanti等提出了一套新的決策支持方案,其通過BMPs數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建來代替SWAT模型動態(tài)評估與優(yōu)化算法之間的關系,其數(shù)據(jù)庫可以實現(xiàn)BMPs削減效率的實時評估以及BMPs成本數(shù)據(jù)的評估,這使得BMPs優(yōu)化配置研究工作的運行時間大大降低[7]。但是其研究中僅僅是針對了單一的耕地BMP類型中的3種BMPs及其組合進行評估,因此,其并未對該方法在不同的土壤類型、耕地類型以及畜禽養(yǎng)殖條件下的適用性進行測試。

通過對以上案例進行分析發(fā)現(xiàn),目前BMPs的多目標優(yōu)化配置多以“水文模型-優(yōu)化算法”相耦合的方式分別對單一地塊或流域尺度內(nèi)的BMPs配置方案進行優(yōu)化,未對內(nèi)地塊尺度和流域尺度間污染物分布特征和BMPs配置方案的累積效應進行系統(tǒng)考慮。但污染物在流域內(nèi)不同等級河道間運移過程并不是簡單的線性累加,而是隨著支流向主河道轉(zhuǎn)換的聚合過程,呈現(xiàn)非線性的閾值響應關系[67]。同時,BMPs措施功效的發(fā)揮還會受到時間尺度變化影響,存在一定滯后效應。導致流域尺度的BMPs優(yōu)化配置方案在地塊尺度的適用性低,而地塊尺度方案對流域整體污染控制功效的表征不夠準確的問題。因此,在未來的研究中需要從流域整體角度統(tǒng)籌考慮面源污染配置方案的優(yōu)化技術(shù)流程及方案設計。

2 研究展望

以流域水環(huán)境質(zhì)量改善為核心,開展面源污染的防治工作已成為成為國內(nèi)外面源污染控制措施研究關注的熱點和難點。BMPs作為一種有效的面源污染控制手段,如何從流域整體的角度對面源污染的傳輸遷移轉(zhuǎn)化等各個階段配置BMPs,并克服自然地理、空間尺度、人類活動等因素對BMPs配置方案的污染物削減效率和成本投入產(chǎn)生的不確定性影響,實現(xiàn)在有限資金條件下BMPs的合理、高效配置,達到流域水環(huán)境整體改善的多目標優(yōu)化,對實現(xiàn)流域水環(huán)境質(zhì)量改善具有重要的現(xiàn)實和理論意義。

(1)流域面源污染關鍵源區(qū)的精準識別是實現(xiàn)BMPs多目標優(yōu)化配置的第一個重要前提。在今后的研究中需要整合各種方法的優(yōu)點,根據(jù)研究區(qū)特征建立易于操作的綜合評價體系,統(tǒng)籌辨析子流域與田間地塊兩個尺度的污染物分布特征,考慮不同空間尺度下源因子、遷移過程、流域水環(huán)境、控制措施可行性等多種因素的影響,選擇合適的評估模型進行耦合,以克服單一識別方法難以滿足不同區(qū)域、不同尺度的CSAs精準識別的不足。

(2)BMPs削減效率的準確評估是實現(xiàn)流域BMPs多目標優(yōu)化配置第二個重要前提。而BMPs實施后污染物削減效率與水環(huán)境質(zhì)量改善之間響應的滯后性、模型不確定性、時空尺度異質(zhì)性、污染物形態(tài)的轉(zhuǎn)換風險等均是今后BMPs削減效率評估中需要重點解決的關鍵問題。以小尺度區(qū)域?qū)嵉乇O(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,采用“嵌套式流域”的構(gòu)建思路對模型模擬結(jié)果進行驗證將會是今后多尺度區(qū)域BMPs削減效率有效評估研究的發(fā)展方向。

(3)將BMPs數(shù)據(jù)庫、成本數(shù)據(jù)庫以及基于進化算法的的優(yōu)化配置方案模擬模塊進行耦合,進而構(gòu)建有效界面友好化的決策支持系統(tǒng),以確定BMPs空間優(yōu)化配置方案及成本-效益最優(yōu)曲線,對于流域面源污染控制管理具有非常重要的意義。但是由于受尺度效應的影響,在河流生態(tài)系統(tǒng)恢復、重建過程中,水環(huán)境變化對人為干預的響應幾乎均為非線性的(閾值效應)[68- 69]響應關系,所以流域污染負荷的持續(xù)削減并不意味著河流環(huán)境質(zhì)量一定會持續(xù)改善[70]。因此,在未來的BMPs配置研究中,建立流域污染負荷削減比例與水質(zhì)改善之間的非線性響應關系,對提高空間配置方案的實施效果評估準確性是十分必要的。