鄭思遠(yuǎn)，王飛兒，2*，俞 潔，董秋儀

（1.浙江大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，杭州 310058；2.浙江省水體污染控制與環(huán)境安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，杭州 310058；3.浙江省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，杭州 310012）

分布式模型具有一定的物理基礎(chǔ)，充分考慮空間異質(zhì)性，是目前非點(diǎn)源污染量化研究最直接有效的工具之一，為非點(diǎn)源污染控制和管理的定量化研究提供了有效的技術(shù)手段[1]。在眾多的模型中，SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型因其在水文和非點(diǎn)源污染模擬上有較好的適用性，而得到廣泛的應(yīng)用[2-4]。SWAT模型主要通過(guò)將相同坡度、土地利用方式和土壤特征的地塊劃分成水文響應(yīng)單元（Hydrological response units，HRU），獨(dú)立計(jì)算出每個(gè)單元的水量、泥沙以及污染物負(fù)荷，進(jìn)而得到子流域的輸出總量[5]。SWAT模型的模擬受到如模型結(jié)構(gòu)、輸入數(shù)據(jù)和模型參數(shù)等諸多因素的影響[6-7]，模型的模擬結(jié)果也存在一定的不確定性。其中空間離散化是實(shí)現(xiàn)SWAT模型模擬的首要步驟和關(guān)鍵步驟，并且會(huì)影響后續(xù)徑流、泥沙和污染物模擬的準(zhǔn)確性。

SWAT模型的空間離散化主要是根據(jù)數(shù)字高程模型（Digital elevation model，DEM）進(jìn)行子流域的劃分，在子流域劃分的基礎(chǔ)上根據(jù)土地利用-土壤類(lèi)型-坡度閾值組合生成更小的HRU，表示單一地面覆蓋、單一土壤類(lèi)型的研究單元。關(guān)于空間離散化的不確定性研究目前較多關(guān)注于子流域?qū)用?，包括DEM和集水面積閾值的選用[8-10]，研究發(fā)現(xiàn)過(guò)多或過(guò)少的子流域劃分均會(huì)導(dǎo)致模擬的偏差，對(duì)產(chǎn)沙模擬的影響較大，而不同地區(qū)合適的子流域劃分方案不一，均需符合實(shí)際情況[11-13]，但目前針對(duì)HRU劃分層面的研究相對(duì)較少。而HRU作為SWAT模型的基本計(jì)算單位，對(duì)于模型的模擬結(jié)果有直接的影響。王琳等[14]對(duì)子流域和HRU劃分的綜合研究也發(fā)現(xiàn)，SWAT模型模擬結(jié)果對(duì)HRU的敏感性高于子流域劃分，因此有必要單獨(dú)針對(duì)HRU劃分層面開(kāi)展研究。已有的研究結(jié)果表明，土地利用、土壤類(lèi)型和坡度閾值會(huì)影響HRU的劃分，不同的HRU劃分方案對(duì)SWAT模型的模擬結(jié)果產(chǎn)生影響，較小的土地利用和土壤類(lèi)型的閾值組合能得到較好的模擬效果，而針對(duì)坡度閾值的研究相對(duì)較少[15-17]。但目前單獨(dú)針對(duì)HRU劃分層面，分別考慮土地利用、土壤類(lèi)型和坡度閾值對(duì)總氮模擬效果影響規(guī)律的研究較少，且在苕溪流域開(kāi)展的SWAT模型研究采用的土地利用-土壤類(lèi)型閾值組合不一，有5%～10%、10%～5%和10%～15%等劃分組合[18-20]，對(duì)坡度閾值的選擇也不明確，因此不同方案的合理性和適用性仍有待實(shí)證。本文在相對(duì)合理的子流域劃分條件下，針對(duì)HRU劃分層面開(kāi)展探討，擬通過(guò)設(shè)置18種不同的HRU劃分閾值范圍組合，以東苕溪上游區(qū)域?yàn)閷?shí)證，以模型可靠性為約束準(zhǔn)則，較為全面地探討坡度、土地利用和土壤類(lèi)型閾值分別對(duì)總氮模擬效果影響的規(guī)律，并綜合確定該流域總氮模擬相對(duì)合適的HRU劃分方案。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

苕溪位于浙江省北部，屬太湖水系，是太湖流域重要的入湖河道，有東、西苕溪兩大支流，主流長(zhǎng)度157.4 km，流域總面積4 576.4 km2。本文選取東苕溪瓶窯上游段流域?yàn)檠芯繉?duì)象，包含苕溪上游南苕溪、中苕溪和北苕溪3段，流域面積1393 km2（119°31′～119°37′E、30°21′～30°23′N(xiāo)）（圖 1）。該流域?qū)儆诘湫偷膩啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，年平均氣溫15.5～15.8℃，多年平均降雨量為1460 mm。流域的地帶性土壤為黃紅壤，主要農(nóng)作物為水稻。研究區(qū)內(nèi)所占面積最大的土地利用類(lèi)型是林地，達(dá)70%；其次是水稻田，占16%；城鎮(zhèn)建設(shè)用地占總面積的8%；除此之外的水域、果園所占面積相對(duì)較小，兩者共占6%左右。流域內(nèi)非點(diǎn)源污染物主要來(lái)源于農(nóng)業(yè)、畜禽養(yǎng)殖業(yè)、漁業(yè)和農(nóng)村生活等。

1.2 SWAT建模數(shù)據(jù)

SWAT模型的輸入數(shù)據(jù)包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程（DEM）圖（30 m分辨率）、土壤類(lèi)型圖（1∶50 000）、土地利用圖（1∶10 000）等，均來(lái)自浙江大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院遙感所；屬性數(shù)據(jù)包括2011—2014年的氣象數(shù)據(jù)（橋東村、臨安、橫畈、余杭、莫干山等氣象站點(diǎn)的逐日降雨量、日最高最低氣溫、日平均風(fēng)速和相對(duì)濕度）、土壤數(shù)據(jù)（土壤理化性質(zhì)）、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（各縣市區(qū)人口、農(nóng)業(yè)種植施肥量、畜禽養(yǎng)殖量、水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量等）、點(diǎn)源污染數(shù)據(jù)（污水處理廠和工業(yè)點(diǎn)源的氮磷排放量）以及水文觀測(cè)數(shù)據(jù)（瓶窯斷面日均徑流量和月均水質(zhì)數(shù)據(jù)）等，其中土壤類(lèi)型及其理化性質(zhì)參考第二次全國(guó)土壤普查及《浙江土壤志》，另有水稻田管理數(shù)據(jù)根據(jù)實(shí)地調(diào)查得到。

1.3 劃分方案設(shè)計(jì)

根據(jù)DEM圖對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行子流域劃分，并結(jié)合實(shí)際的水系進(jìn)行修正，使子流域的劃分相對(duì)符合實(shí)際情況，共得到26個(gè)子流域，具體見(jiàn)圖1。在子流域劃分的基礎(chǔ)上，根據(jù)坡度、土地利用與土壤類(lèi)型3個(gè)基本要素的閾值（分別記為A%、B%、C%）組合進(jìn)行HRU的劃分，具體步驟見(jiàn)圖2[15]。當(dāng)子流域中要素某一類(lèi)型的面積占比小于設(shè)定的閾值，這個(gè)類(lèi)型將被合并到超過(guò)該閾值的其他類(lèi)型當(dāng)中，從而將同一子流域內(nèi)具有相同類(lèi)型要素的HRU合并在一起[21]。

圖1 研究區(qū)位置圖Figure 1 Location of study area

為了探討合理的HRU劃分閾值組合模式，本研究分別設(shè)置了A、B、C 3組方案，每組方案分別對(duì)坡度、土地利用和土壤類(lèi)型閾值變化的影響進(jìn)行了探究（表1）。本研究設(shè)置的閾值范圍為5%～30%，A組在土地利用和土壤類(lèi)型閾值均為5%的條件下，以5%為梯度，對(duì)坡度分級(jí)要素設(shè)置了從5%～30%的變化范圍，通過(guò)比較總氮模擬值與觀測(cè)值的符合度探究坡度閾值對(duì)總氮模擬的影響并確定坡度分級(jí)的合理閾值；B組設(shè)定土壤類(lèi)型閾值為5%，在A方案確定的坡度閾值條件下，同樣以5%為梯度，對(duì)土地利用閾值從5%～30%變化，探究合理的土地利用閾值；C組在A、B方案確定的坡度和土地利用閾值條件下，探究土壤類(lèi)型閾值變化對(duì)總氮模擬的影響。由此得到18種HRU的劃分閾值組合情景，通過(guò)不同方案下總氮的模擬結(jié)果，分別探討坡度、土地利用和土壤類(lèi)型閾值對(duì)總氮模擬的影響，并綜合確定本研究相對(duì)合理的HRU劃分方案。

圖2 SWAT模型HRU劃分流程圖Figure 2 Process of HRU delineation by SWAT model

1.4 方案評(píng)價(jià)方法

為了更好地反映研究區(qū)流域特征，以坡度、土地利用和土壤類(lèi)型閾值均為0的方案作為基準(zhǔn)情景進(jìn)行模型參數(shù)率定。2012—2013年為率定期，2014年為驗(yàn)證期進(jìn)行徑流和總氮率定。采用SWAT-CUP的SUFI2率定方法，主要以決定系數(shù)（R2，式1）和納什系數(shù)（NSE，式2）衡量，R2表示實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)趨勢(shì)的一致性，NSE用于衡量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)的擬合程度。

為控制變量，所有HRU劃分方案的SWAT模型構(gòu)建均采用相同的數(shù)據(jù)輸入和一致的子流域劃分，模型參數(shù)均采用基準(zhǔn)情景率定得到的參數(shù)值，以此運(yùn)行模型，得到不同HRU劃分方案的總氮模擬值。采用納什系數(shù)和均方根差與標(biāo)準(zhǔn)差的比值（RSR，式3）對(duì)各方案下模型總氮輸出結(jié)果與觀測(cè)值進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)而探討不同HRU劃分方案對(duì)SWAT模型總氮模擬效果的影響。

表1 HRU劃分閾值組合方案設(shè)計(jì)Table 1 Different threshold schemes for HRU delineation

式中:Qobs，i為觀測(cè)值；Qsim，i為模擬值；Qobs為所有觀測(cè)值的平均值；Qsim為所有模擬值的平均值；n為觀測(cè)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。NSE與R2越接近1，RSR越接近0，模擬的效果越好。一般來(lái)說(shuō)，R2大于0.6，NSE大于0.5，RSR小于0.7，模型模擬效果相對(duì)較好[22]。

2 結(jié)果與分析

2.1 SWAT模型率定驗(yàn)證

在坡度、土地利用和土壤閾值均為0的基準(zhǔn)情景下進(jìn)行SWAT模型率定:徑流率定期R2為0.81，NSE為0.52，RSR為0.69，驗(yàn)證期R2為0.89，NSE為0.53，RSR 為 0.68（圖 3）；總氮率定期R2為 0.60，NSE 為0.60，RSR為0.64，驗(yàn)證期R2為0.65，NSE為0.54，RSR為0.68（圖4）；模擬值與觀測(cè)值一致性較好，但峰值模擬存在一定的偏差，但總體來(lái)說(shuō)，滿(mǎn)足模型模擬要求。具體參數(shù)取值見(jiàn)表2。

2.2 不同的HRU劃分對(duì)總氮模擬的影響

18種HRU劃分方案（除土地利用閾值為30%的B-6方案）總氮模擬的NSE值大于0.5，RSR值小于0.7，符合模型模擬可信度要求（圖5）。A方案中，不同坡度情景下，NSE和RSR分別在0.51～0.57和0.65～0.70范圍內(nèi)變化，變化趨勢(shì)較為明顯（圖5a）。隨著坡度分級(jí)閾值的增加，NSE升高，RSR下降，表明較為粗放的坡度分級(jí)有利于縮小總氮模擬結(jié)果與實(shí)際的差值。在坡度分級(jí)閾值達(dá)到20%時(shí)，NSE最大，RSR最低，隨后兩者略有下降或上升，但變化相對(duì)趨于穩(wěn)定。因此，A方案中較為粗放的坡度閾值（20%～30%）對(duì)于總氮模擬較為合適，且以20%相對(duì)最佳，故將20%作為B、C方案確定的坡度閾值。

圖3 基準(zhǔn)情景下徑流率定結(jié)果Figure 3 Calibration result of runoff in basic scheme

圖4 基準(zhǔn)情景下總氮率定結(jié)果Figure 4 Calibration result of TN in basic scheme

表2 SWAT模型參數(shù)取值Table 2 Parameters selected for SWAT model

總氮對(duì)土地利用閾值變化相對(duì)敏感，B方案中NSE和RSR的變化幅度相對(duì)較大，分別在0.49～0.57和0.65～0.71范圍內(nèi)（圖5b）。隨著土地利用類(lèi)型閾值的增大，NSE減小，RSR增大，總氮的模擬效果大幅度降低，表明在較小的閾值下，總氮模擬的效果較好，土地利用閾值增大會(huì)導(dǎo)致總氮模擬結(jié)果偏離實(shí)測(cè)值。當(dāng)劃分閾值上升到30%時(shí)，NSE驟降，出現(xiàn)了NSE＜0.5、RSR＞0.7的情況，模型模擬存在一定的失真現(xiàn)象。土地利用閾值在5%～10%時(shí)，NSE降幅不大，由此，B方案中較小的土地利用閾值范圍（5%～10%）對(duì)總氮模擬相對(duì)合適，且以5%相對(duì)最佳，并以此作為C方案確定的土地利用類(lèi)型閾值。

C方案中，NSE和RSR分別在0.55～0.57和0.65～0.67范圍內(nèi)變化，土壤閾值的影響相對(duì)較小（圖5c）。隨著劃分閾值的增加，整體NSE呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，RSR呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但在土壤閾值為15%～20%時(shí)略有波動(dòng)。從模擬結(jié)果來(lái)看，較小的土壤類(lèi)型閾值有利于提高總氮模擬效果。C方案中，較小的土壤類(lèi)型閾值范圍（5%～10%）對(duì)總氮模擬相對(duì)合適，且以5%相對(duì)最佳。但在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，由于土壤閾值影響相對(duì)較小，考慮到模型的運(yùn)行效率，土壤閾值可以適當(dāng)放大。

圖5 不同HRU劃分方案對(duì)總氮模擬的影響Figure 5 Effect of HRU delineation on TN simulation

綜合A、B、C 3組方案的總氮模擬情況，較小的土地利用閾值和土壤類(lèi)型閾值，較為粗放的坡度閾值有利于減小總氮模擬值和觀測(cè)值的偏差，提高總氮模擬效果，在18種方案中，坡度閾值20%，土地利用閾值和土壤閾值均為5%的方案相對(duì)最為合適。

3 討論

SWAT模型的HRU劃分是通過(guò)設(shè)定土地利用閾值，清除各子流域內(nèi)的次要土地利用類(lèi)，設(shè)定土壤類(lèi)型閾值來(lái)清除特定土地利用面積中的次要土壤類(lèi)，設(shè)定坡度閾值來(lái)清除特定土地利用和土壤類(lèi)型面積中次要的坡類(lèi)，進(jìn)而得到單一的土地利用、土壤類(lèi)型和坡度組合，各閾值的影響原因相似，均通過(guò)確定相對(duì)合適的劃分閾值，使HRU的劃分更符合實(shí)際情況，進(jìn)而得到較好的模型模擬結(jié)果。從A、B、C 3組18種HRU劃分方案來(lái)看，土地利用閾值對(duì)總氮模擬的影響最大，且在B方案中當(dāng)土地利用閾值為30%時(shí)存在一定的模擬失真現(xiàn)象，因此，以土地利用閾值為例，對(duì)其影響的原因進(jìn)一步分析和討論。

在HRU劃分中，通過(guò)設(shè)定土地利用閾值，當(dāng)某類(lèi)土地利用類(lèi)型的面積小于設(shè)定閾值，這類(lèi)土地利用類(lèi)型將被合并到超過(guò)該閾值的其他土地利用類(lèi)型當(dāng)中。從表3中發(fā)現(xiàn)，隨著土地利用閾值的增加，耕地、果園、城鎮(zhèn)和水域部分面積會(huì)合并到林地這一土地利用類(lèi)型中，導(dǎo)致耕地、果園、城鎮(zhèn)和水域的總面積均下降，而林地的面積占比不斷升高。通過(guò)相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，總氮模擬NSE同耕地面積占比呈顯著正相關(guān)，同林地面積占比呈極顯著負(fù)相關(guān)（表4）。當(dāng)土地利用類(lèi)型劃分閾值達(dá)到25%時(shí)，果園這一土地利用類(lèi)型缺失，城鎮(zhèn)和水域的面積占比低至近0，耕地面積占比也有所下降，而林地的面積占比不斷升高，由于林地對(duì)總氮負(fù)荷的貢獻(xiàn)相對(duì)較小，因此較大的土地利用類(lèi)型劃分閾值會(huì)導(dǎo)致模擬的總氮負(fù)荷偏小，整體模擬效果變差。由于在農(nóng)作物的播種、生長(zhǎng)、收成等不同時(shí)期需要進(jìn)行施肥等管理措施，總氮模擬NSE與耕地這類(lèi)土地利用類(lèi)型的面積占比呈顯著正相關(guān)，耕地面積占比在土地利用閾值為30%時(shí)驟降，降至3.11%，存在較大的地理信息缺失，也導(dǎo)致了該閾值條件下模型總氮模擬NSE降到0.5以下，存在一定的模擬失真現(xiàn)象。

表3 不同土地利用類(lèi)型面積（占比）隨劃分閾值的變化Table 3 Each land use area（ratio）under different threshold schemes

表4 不同土地利用面積占比和總氮模擬NSE相關(guān)性Table 4 Correlation analysis between different landuse area ratio and NSE of TN simulation

4 結(jié)論

（1）在18種HRU劃分方案中，坡度閾值20%、土地利用閾值和土壤類(lèi)型閾值均為5%的方案對(duì)于本研究總氮模擬來(lái)說(shuō)相對(duì)最佳。

（2）土地利用閾值對(duì)總氮模擬的影響相對(duì)最大，其通過(guò)對(duì)土地利用類(lèi)型的篩選，使總氮產(chǎn)量高低不同的HRU面積發(fā)生變化來(lái)影響總氮負(fù)荷的模擬量，其中耕地由于施肥管理等措施，其面積占比是主要的影響因素。

（3）土壤類(lèi)型閾值的影響相對(duì)較小，在實(shí)際的模型應(yīng)用過(guò)程中，兼顧模型的模擬精度和運(yùn)行效率，在合理范圍內(nèi)盡量選擇小的土地利用閾值，坡度和土壤類(lèi)型閾值可以適當(dāng)放大。