梁麗營(yíng)，高振剛，劉德財(cái)，閆小雨，曾鴻鵠，3*，劉 崢，覃禮堂，梁延鵬

（1.桂林理工大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，廣西 桂林 541006；2.桂林理工大學(xué)化學(xué)與生物工程，廣西 桂林 541006；3.桂林理工大學(xué)，巖溶地區(qū)水污染控制與用水安全保障協(xié)同創(chuàng)新中心，廣西 桂林 541006）

非點(diǎn)源污染是繼點(diǎn)源污染得到治理后對(duì)流域水體威脅最大的又一污染類型，其也成為了流域水體污染治理的主要目標(biāo)[1]。農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染常見的污染物來源主要有耕作施肥、殺蟲劑、農(nóng)藥等，而農(nóng)業(yè)活動(dòng)對(duì)于非點(diǎn)源污染貢獻(xiàn)的評(píng)價(jià)又是最復(fù)雜的[2]，因此對(duì)農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染負(fù)荷產(chǎn)生遷移的物理過程的模擬，能夠?qū)χ卫磙r(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染起到重要作用。國(guó)外運(yùn)用計(jì)算機(jī)模型模擬非點(diǎn)源污染起步早，技術(shù)較為成熟，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各流域的非點(diǎn)源污染的模擬[3-5]。我國(guó)對(duì)于非點(diǎn)源污染的研究起步較晚[6]，前期我國(guó)研究者直接使用模型自帶的參數(shù)用于我國(guó)其他地區(qū)的研究。隨著SWAT、HSPF、AnnAGNPS等模型在我國(guó)的推廣使用，運(yùn)用模型對(duì)非點(diǎn)源污染的研究也越來越成熟。許多學(xué)者使用AnnAGNP模型對(duì)我國(guó)非巖溶地區(qū)各流域進(jìn)行了適用性研究，九江小流域[7]，珠江三角洲小流域[8]、三峽庫區(qū)流域[9-10]、黃土丘陵小流域[11]等非巖溶地區(qū)流域的地表徑流適用性研究表明，AnnAGNP模型自帶的參數(shù)不能直接應(yīng)用于我國(guó)的小流域，需要對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，優(yōu)化取值范圍，才能應(yīng)用于本土流域的非點(diǎn)源污染模擬。

在全球范圍內(nèi)，喀斯特地貌面積為2200萬km2，約占全球陸地總面積的12%[12]，中國(guó)的巖溶地貌面積占我國(guó)國(guó)土面積的1/3以上[13]?？λ固氐貐^(qū)主要位于歐洲沿線地中海沿岸、美國(guó)東部和中國(guó)西南地區(qū)[14]?？λ固氐孛残纬捎诳扇苄蕴妓猁}巖（如石灰?guī)r）區(qū)域，這些區(qū)域受到地質(zhì)和化學(xué)溶解作用，形成由裂隙、溝渠和洞穴組成的地下巖溶排水系統(tǒng)（巖溶含水層）[15-16]。巖溶系統(tǒng)的表面和地下形成了一個(gè)空間開放的雙層水文系統(tǒng)，這個(gè)特別“雙重結(jié)構(gòu)”容易導(dǎo)致地表水流失[12-13]?？λ固睾畬油ǔＤ芸焖夙憫?yīng)降雨水文事件以及城市人為補(bǔ)給過程[17]。目前，巖溶地區(qū)地表徑流的研究通常采用地表徑流小區(qū)域觀測(cè)法，以及近年來學(xué)者們嘗試使用水文分布式模型對(duì)巖溶地區(qū)流域的非點(diǎn)源污染進(jìn)行模擬。Malagò等[18]與Amatya等[19]研究發(fā)現(xiàn)SWAT模型對(duì)巖溶地區(qū)流域徑流的模擬以及非點(diǎn)源污染的水質(zhì)模擬存在較大的誤差，應(yīng)當(dāng)根據(jù)巖溶特征做適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，才能更好地模擬非點(diǎn)源污染。SWAT模型主要應(yīng)用于大中型流域的模擬，而AnnAGNPS則廣泛應(yīng)用于小流域的模擬，精度比SWAT高。

桂林市奇峰河流域地處西南巖溶地區(qū)，AnnAGNPS模型在其他非巖溶流域有著廣泛的應(yīng)用，但是在巖溶地區(qū)小流域的非點(diǎn)源污染研究頗少。而AnnAGNPS模型應(yīng)用于西南典型巖溶地區(qū)小流域模擬的適用性有待于進(jìn)一步驗(yàn)證。如何優(yōu)化模型的參數(shù)以及取值范圍，是驗(yàn)證其在奇峰河流域的適用性的關(guān)鍵，參數(shù)敏感性分析為優(yōu)化參數(shù)提供參考依據(jù)。因此本研究選取西南巖溶地區(qū)桂林奇峰河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，進(jìn)行AnnAGNP模型的適用性以及參數(shù)敏感性分析研究，具有理論可行性與現(xiàn)實(shí)意義。AnnAGNP模型對(duì)于地表徑流的模擬，將會(huì)填補(bǔ)地處西南巖溶區(qū)的桂林市小流域數(shù)值模擬的空白，同時(shí)優(yōu)化完善后的模型可進(jìn)一步應(yīng)用于非點(diǎn)源污染的模擬，為治理巖溶地區(qū)非點(diǎn)源污染提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 流域概況

奇峰河發(fā)源于廣西壯族自治區(qū)桂林市臨桂縣南邊山的香草巖，屬漓江的一級(jí)支流，流經(jīng)南邊山鄉(xiāng)、六塘鎮(zhèn)及桂林市郊雁山區(qū)，在蔣家壩與桂柳運(yùn)河交匯后稱為良豐河，流經(jīng)柘木鎮(zhèn)，在柘木的胡子巖處注入漓江。位于北緯 24°55'36″～25°06'47″，東經(jīng) 110°13'11.29″～110°22'23.59″。奇峰河流域所在地區(qū)氣候溫暖濕潤(rùn)，屬中亞熱帶季風(fēng)氣候，冬無嚴(yán)寒，夏無酷暑，多年平均降雨量為1 835.8 mm，年最大降雨量為2 452.7 mm，年最小降雨量1 313.3 mm。雨季為3—8月，降雨量占全年的80%，其中，4—8月是暴雨多發(fā)時(shí)期，降雨約占全年的50%。奇峰河流域上游是由中泥盆統(tǒng)信都組碎屑巖組成的架橋嶺背斜核部，中流段主要是由灰?guī)r與白云巖組成的六塘-莫家向斜盆地。桂林巖溶區(qū)的特點(diǎn)主要是規(guī)模小，多零星散布于巖溶峰叢洼（谷）地、峰林平原（盆地）中，氣候條件溫暖，降雨量豐富，具有“土在樓上，水在樓下”的雙層水文地質(zhì)結(jié)構(gòu)，大氣降水在地表快速地向地下流失，容易導(dǎo)致大面積的地表水缺乏，水土流失嚴(yán)重。

1.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)來源

AnnAGNPS需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括地理空間數(shù)據(jù)、水文氣象數(shù)據(jù)、土壤屬性數(shù)據(jù)、作物管理數(shù)據(jù)和水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等。空間數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型（DEM）、土壤類型圖、土地利用類型圖。DEM在地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)下載（https：//www.gscloud.cn/），空間分辨率為30 m×30 m；土壤類型數(shù)據(jù)是第二次全國(guó)土壤調(diào)查1∶400萬的土壤類型圖；土地利用類型圖是由谷歌地球上的遙感影像解譯而來。土壤屬性數(shù)據(jù)主要包括土壤水文組分、土壤侵蝕因子、不透水層深度、土層數(shù)量、土層深度、土壤容重、有機(jī)質(zhì)含量、土壤水分含量、田間持水量、土壤飽和導(dǎo)水率、凋萎點(diǎn)系數(shù)、黏土比例、淤泥比例、沙子比例、巖石比例。土壤水文特性屬性值田間持水量、土壤飽和導(dǎo)水率、土壤水分含量等通過Soil Water Characteristics軟件計(jì)算；其他數(shù)據(jù)來源于全國(guó)第二次土壤普查，我國(guó)土壤粒徑與模型使用的美國(guó)制的粒徑不相同，因此需要進(jìn)行粒徑轉(zhuǎn)換。降雨侵蝕因子、土壤可侵蝕性因子K的計(jì)算參考文獻(xiàn)[20]；地表殘留物覆蓋率、擾動(dòng)面積為百分比的無量綱參數(shù)，參考模型推薦的范圍值以及實(shí)地走訪調(diào)查。徑流曲線數(shù)（Runoff curve number，也稱為曲線數(shù)或簡(jiǎn)稱CN）是水文中用于預(yù)測(cè)降雨過量直接徑流或入滲的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。曲線數(shù)法是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部自然資源保護(hù)局開發(fā)的一種方法，徑流曲線數(shù)根據(jù)美國(guó)農(nóng)業(yè)部監(jiān)測(cè)的小型集水區(qū)和坡地徑流的經(jīng)驗(yàn)分析得出。氣象數(shù)據(jù)來源于國(guó)家氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)（http：//data.cma.cn/user/toLogin.html），AnnAGNPS模型需要的氣象數(shù)據(jù)有七類：日降雨量、風(fēng)速、風(fēng)向、每日最高氣溫、每日最低氣溫、露點(diǎn)溫度、輻射值。水文數(shù)據(jù)來源于桂林市良豐河水文站。其他基礎(chǔ)的原始數(shù)據(jù)不經(jīng)過任何的數(shù)據(jù)處理，直接輸入模型。

1.3 模型簡(jiǎn)介

圖1 桂林市奇峰河流域DEM與水系圖Figure 1 DEM and water systemmap of Qifeng River Basin in Guilin

20世紀(jì)80年代，美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究局（USDAARS）與自然資源保護(hù)局（NRCS）共同研發(fā)了AnnAGNPS模型，它是一種連續(xù)模擬的分布式，以每日時(shí)間為步長(zhǎng)的污染物負(fù)荷加載模型，是AGNPS的延續(xù)版本[3]。AnnAGNPS以流域DEM為基礎(chǔ)，按照微地形一致性原則，將流域劃分為若干個(gè)任意形狀的集水單元，然后由河網(wǎng)把這些子單元連接起來，以日尺度連續(xù)監(jiān)測(cè)各集水單元的徑流量、泥沙、營(yíng)養(yǎng)物和農(nóng)藥負(fù)荷量，通過河道演算得到流域出口處各種成分的含量[21]。模型采用SCS-CN徑流曲線方程計(jì)算地表徑流量，采用修正的通用土壤流失方程計(jì)算地表泥沙侵蝕量。氮、磷、有機(jī)碳的顆粒和可溶性形式的化學(xué)傳輸和農(nóng)藥使用源自CREAMS模型[22]。有關(guān)模型的參數(shù)敏感性分析率定、驗(yàn)證過程的具體操作見文獻(xiàn)[23-25]。

1.4 最佳子流域集水單元?jiǎng)澐?/h3>

在AnnAGNPS的模塊TopAGNPS中可以通過設(shè)定不同的臨界源區(qū)面積（CSA）和最小源區(qū)溝道長(zhǎng)度（MSCL）取值，將流域劃分為空間上分散的集水單元，可以產(chǎn)生不同的子流域分割形狀以及數(shù)量，這兩個(gè)參數(shù)的取值決定了流域的離散程度。河流集水區(qū)是自然界的空間單位，其中復(fù)雜的相互作用過程發(fā)生，影響河流中的水在出口處的匯合[2]，同時(shí)影響營(yíng)養(yǎng)物的動(dòng)力學(xué)[26]。根據(jù)模型的用戶手冊(cè)，選取研究區(qū)的CSA的取值范圍 10～300 hm2，MSCL取值范圍30～300 m，研究不同集水單元?jiǎng)澐窒碌哪M結(jié)果。

1.5 參數(shù)敏感性分析方法

本研究參考非巖溶地區(qū)小流域的參數(shù)敏感性[20，27]，選取了可能對(duì)巖溶地區(qū)產(chǎn)生敏感性的十個(gè)參數(shù)：徑流曲線數(shù)（CN）、河段曼寧系數(shù)、凋萎點(diǎn)系數(shù)、土壤飽和含水率、耕作深度、田間持水量、降雨侵蝕因子、土壤可侵蝕性因子、地表殘留物覆蓋率、擾動(dòng)面積。本研究采用DSA進(jìn)行參數(shù)敏感性分析，設(shè)定一個(gè)參數(shù)的初始值，然后在初始值附近增減10%，其他參數(shù)保持不變，通過計(jì)算參數(shù)敏感性指數(shù)I獲取各參數(shù)的敏感性程度。DSA將敏感性指數(shù)I分為四個(gè)等級(jí)， ||I＞1表示極其敏感，0.2＜ ||I＜1表示非常敏感，0.05＜ ||I＜0.2表示中等敏感，||I＜0.05表示不敏感，敏感性指數(shù)I的計(jì)算公式為：

式中：x0為參數(shù)的初始值，y0是參數(shù)x0對(duì)應(yīng)的模型輸出值，y1、y2分別表示x1=x0-Δx、x2=x0+Δx對(duì)應(yīng)的模型輸出值，Δx=10%x0。

1.6 模型率定及評(píng)價(jià)方法

模型的穩(wěn)健性及可靠性能需要一定的評(píng)價(jià)指標(biāo)，單一的評(píng)價(jià)指標(biāo)往往不能全面評(píng)價(jià)一個(gè)模型的模擬性能或者模型的模擬精度，因此本研究選取了三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，即相關(guān)系數(shù)（R2）、納什效率系數(shù)（ENs）、相對(duì)誤差（Re）對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行模型性能的評(píng)價(jià)。R2越大，表示實(shí)測(cè)值與模擬值的相關(guān)性越好。ENs值越接近于1，表示模型模擬精度越高[28]。Re為0，則表明模擬值與實(shí)測(cè)值完全吻合。對(duì)于水文模型在以月為時(shí)間步長(zhǎng)進(jìn)行徑流與水質(zhì)的模擬評(píng)價(jià)等級(jí)，已經(jīng)形成了統(tǒng)一的適用性標(biāo)準(zhǔn)[29]。模型的率定根據(jù)徑流的參數(shù)敏感性分析結(jié)果，選取了對(duì)徑流敏感的參數(shù)，采用試錯(cuò)法人工調(diào)參校準(zhǔn)模型。首先要將模型的初始參數(shù)輸入，然后運(yùn)行模型，根據(jù)結(jié)果計(jì)算R2、ENs和Re值，如果模型在可接受范圍內(nèi)，則停止運(yùn)行模型，如果模型不在可接受范圍內(nèi)，則返回修改模型參數(shù)，再重復(fù)運(yùn)行模型，直至模型在可接受范圍。

2 結(jié)果與討論

2.1 最佳子流域劃分

集水單元和河道數(shù)量如表1所示。從表中可以看出，MSCL為200 m時(shí)，隨著CSA取值從10 hm2增大到50 hm2，集水單元和河段的數(shù)量急劇減少，兩者均減少了76%；CSA從50 hm2增加到100 hm2時(shí)，數(shù)量減少了42%；當(dāng)CSA大于100 hm2時(shí)，集水單元和河道的數(shù)量減少的幅度不大，對(duì)河網(wǎng)密集度影響不顯著。這與Pradhanang等[30]的研究結(jié)果相似，MSCL取值在100～200 m時(shí)，對(duì)河網(wǎng)的密集程度影響不顯著。

表1 不同的CSA取值下的集水區(qū)劃分結(jié)果Table 1 Results of watershed division under different CSA values

2.1.1 子流域集水單元?jiǎng)澐窒碌耐寥篮屯恋乩米兓?/p>

根據(jù)不同CSA和MSCL取值下的試驗(yàn)結(jié)果，當(dāng)CSA取值為10 hm2時(shí)，河道數(shù)量過多，部分河道產(chǎn)生重疊，當(dāng)CSA取值大于50 hm2時(shí)，劃分的集水單元的面積過大，當(dāng)流域內(nèi)一些土壤和土地利用的面積過小時(shí)，面積大的土壤或者土地利用類型將占主導(dǎo)地位，而面積小的土壤或者土地利用類型會(huì)被忽略，即在空間上產(chǎn)生一定的概化。從圖2的不同CSA取值下土壤面積的變化結(jié)果來看，紅泥黏土的面積出現(xiàn)了先迅速下降后緩慢上升，在CSA等于40 hm2時(shí)再次下降，而后在CSA為20 hm2時(shí)開始趨于穩(wěn)定。水稻土的面積變化趨勢(shì)則和紅泥黏土的變化趨勢(shì)相反，最終都在CSA等于20 hm2時(shí)趨于穩(wěn)定。而紅石灰泥土在流域中所占的面積不大，先迅速下降后逐漸平穩(wěn)，再緩慢下降，而后在CSA為30 hm2時(shí)趨于穩(wěn)定。

從土地利用類型面積變化圖（圖2）可以看出，林地先下降后上升，后緩慢下降，當(dāng)CSA等于40 hm2時(shí)趨于穩(wěn)定；旱地面積先上升后迅速下降，后緩慢下降，最后在20 hm2時(shí)趨于穩(wěn)定；水田的面積變化情況較為復(fù)雜，波動(dòng)性較大，先下降后迅速上升再迅速下降，后上升再緩慢下降，再上升后再下降，原因是水田的分塊面積均較小，因此在集水單元?jiǎng)澐值臅r(shí)候常處于非主要地位；果園的面積先迅速上升，后緩慢上升，再慢慢趨于穩(wěn)定；居民地的面積變化則比較單一，先保持變化不大，后緩慢下降，再緩慢上升，最后在20 hm2處穩(wěn)定。因此綜合考慮土壤和土地利用類型面積變化情況，確定將奇峰河流域的CSA取值為20 hm2，能較全面地描述流域的地形信息。前人的研究表明[30]，不同的MSCL取值（100～200 m的取值）對(duì)模擬結(jié)果沒有顯著影響，因此本文直接選取MSCL為200 m。

2.1.2 子流域集水單元?jiǎng)澐窒聫搅髯兓?/p>

事實(shí)上，長(zhǎng)期停牌的股票無法交易，大批投資者被強(qiáng)制鎖倉，導(dǎo)致投資者無法退出，對(duì)投資者利益影響重大。 不過，仍有很多“釘子戶”選擇“待機(jī)”。

不同子流域集水單元?jiǎng)澐窒碌淖畲蠛榉辶髁颗c徑流量的變化如圖3和圖4所示。由圖可看出，隨著子流域集水單元數(shù)量的增加，模擬的最大洪峰流量變化為先急速下降，緩慢上升后再緩慢下降，最后緩慢上升至相對(duì)穩(wěn)定范圍，在CSA為30 hm2（集水單元數(shù)量為800）時(shí)開始趨于相對(duì)穩(wěn)定。徑流量在集水單元數(shù)量為38和40時(shí)變化不大，后迅速下降，再上升后下降，然后再上升，最后同樣在800個(gè)集水單元時(shí)開始趨于相對(duì)穩(wěn)定。子流域集水單元數(shù)量從98到143個(gè)時(shí)，徑流量隨著集水單元數(shù)量增加而下降，降幅為6.41%。

圖2 不同CSA取值下土壤和土地利用類型面積變化Figure 2 Changes in soil and land use type under different CSA values

由此可知，集水單元數(shù)量為800～2053對(duì)徑流模擬的影響較小。

2.1.3 子流域集水單元?jiǎng)澐窒碌哪嗌匙兓?/p>

不同子流域集水單元?jiǎng)澐窒?，模型模擬的泥沙產(chǎn)量如圖5所示。由圖可知，隨著子流域集水單元數(shù)量的增加，奇峰河流域的產(chǎn)沙量變化呈現(xiàn)出先上升后下降、再上升后下降、最后趨于相對(duì)穩(wěn)定的趨勢(shì)。當(dāng)子流域集水單元數(shù)量從143上升到202個(gè)時(shí)，年產(chǎn)沙量的增幅較大，增幅為6.57%，當(dāng)子流域集水單元數(shù)量從448個(gè)上升到633個(gè)時(shí)，年產(chǎn)沙量隨著劃分?jǐn)?shù)量增加而下降，降幅為9.33%。產(chǎn)沙量在子流域數(shù)量為1225時(shí)開始趨于穩(wěn)定。由此可見，對(duì)于泥沙的模擬，子流域集水單元的劃分?jǐn)?shù)量為1225是合理的。

2.1.4 子流域集水單元?jiǎng)澐窒碌母餍螒B(tài)氮變化

圖3 最大洪峰流量變化趨勢(shì)Figure 3 Maximumflood peak flow trend

圖4 徑流量變化趨勢(shì)Figure 4 Trends in surface runoff

圖5 不同集水單元個(gè)數(shù)下泥沙的變化Figure 5 Variation of sediment under different number of water collection units

不同子流域集水單元?jiǎng)澐窒?，模型模擬的吸附態(tài)氮、溶解態(tài)氮和總氮的變化趨勢(shì)如圖6所示。吸附態(tài)氮占總氮比例高達(dá)97.72%，因此與總氮的變化趨勢(shì)相同。變化的波動(dòng)也較大，均是先劇烈波動(dòng)后上升再下降，再迅速上升后趨于相對(duì)穩(wěn)定水平。在子流域集水單元數(shù)量從315上升到385個(gè)和633上升到800時(shí)，吸附態(tài)氮含量隨著數(shù)量的增加而增加，增幅分別為5.77%和5.97%?？偟康脑龇鶠?.65%和5.87%。溶解態(tài)氮變化趨勢(shì)表現(xiàn)為先下降后上升，再下降而后上升，最后趨于穩(wěn)定。子流域集水單元數(shù)量從633上升到1225個(gè)時(shí)，溶解態(tài)氮的增幅最大，為5.44%。吸附態(tài)氮和總氮在子流域數(shù)量為800時(shí)開始趨于相對(duì)穩(wěn)定，而溶解態(tài)氮在1225時(shí)開始趨于相對(duì)穩(wěn)定，因此對(duì)于氮的模擬，子流域劃分的數(shù)量為1225時(shí)是合理的。

2.1.5 子流域集水單元?jiǎng)澐窒碌母餍螒B(tài)磷變化

不同子流域集水單元?jiǎng)澐窒?，模型模擬出來的磷包括吸附態(tài)的有機(jī)和無機(jī)磷、溶劑態(tài)的無機(jī)磷和總磷，它們的變化趨勢(shì)均相同（見圖7）。在子流域集水單元數(shù)量從315上升到385和633上升到800時(shí)，各形態(tài)磷含量隨著數(shù)量的增加而增加。在子流域集水單元數(shù)為800后，各形態(tài)磷的含量趨于穩(wěn)定。因此對(duì)于磷的模擬，子流域劃分的數(shù)量為800～1225時(shí)是合理的。

圖6 各形態(tài)氮的變化趨勢(shì)Figure 6 Trends in different forms of nitrogen

圖7 各形態(tài)磷的變化趨勢(shì)Figure 7 Trends in different forms of phosphorus

2.2 參數(shù)敏感性分析

2.2.1 徑流的參數(shù)敏感性分析

使用DSA方法對(duì)奇峰河流域進(jìn)行徑流模擬的參數(shù)敏感性分析，結(jié)果見表2和圖8。根據(jù)10個(gè)參數(shù)的徑流敏感性分析結(jié)果，CN是對(duì)徑流量最敏感的參數(shù)，敏感性指數(shù)為4.18，敏感性等級(jí)為極其敏感。田間持水量對(duì)徑流的敏感等級(jí)為中等敏感，指數(shù)為0.194。凋萎點(diǎn)系數(shù)和土壤飽和含水率對(duì)徑流有影響，但是影響效果不顯著，敏感指數(shù)僅為0.037和0.002，評(píng)判為不敏感等級(jí)。而其他的參數(shù)耕作深度、地表殘留覆蓋率、降雨侵蝕因子、曼寧系數(shù)、土壤可侵蝕性因子和擾動(dòng)面積等對(duì)徑流沒有影響。有研究表明[34]，河道曼寧系數(shù)對(duì)徑流量影響不顯著，但會(huì)對(duì)洪峰流量和匯流時(shí)間產(chǎn)生影響，因此也是校準(zhǔn)徑流的重要參數(shù)。這與國(guó)內(nèi)外使用AnnAGNPS模型在非巖溶流域的參數(shù)敏感性研究結(jié)果相同，Mohammed等[35]的參數(shù)敏感性分析得出，CN和通用土壤流失方程（USLE）的C因子是最敏感的參數(shù)。Sarangi等[36]的研究表明，CN值是勒比圣盧西亞島森林流域和農(nóng)業(yè)流域徑流模擬中最敏感的參數(shù)。鐘科元等[37]對(duì)福建桃溪流域的參數(shù)敏感性同樣表明，CN值是對(duì)徑流模擬最敏感的參數(shù)。

2.2.2 泥沙的參數(shù)敏感性分析

泥沙的敏感性分析結(jié)果見表2和圖9，其中土壤可侵蝕性因子、降雨侵蝕因子、CN和對(duì)泥沙的敏感性等級(jí)最高，為非常敏感，敏感指數(shù)分別為1.09、-0.932和0.214。地表殘留覆蓋、曼寧系數(shù)和擾動(dòng)面積表現(xiàn)為中等敏感，敏感指數(shù)為-0.136和-0.115。其他四個(gè)參數(shù)對(duì)泥沙有輕微的影響，但不顯著，屬于不敏感等級(jí)。不同的研究區(qū)域因降雨、蒸發(fā)等氣象因素的差異，以及土壤、地形、土地利用等下墊面因素的空間差異性，會(huì)表現(xiàn)出不同的參數(shù)敏感性。對(duì)比于其他相關(guān)研究[37]，福建的桃溪子流域的擾動(dòng)面積對(duì)泥沙為中等敏感，研究區(qū)域的土地利用類型為園地和耕地，人為對(duì)地表的擾動(dòng)成為水土流失的影響因素。奇峰河流域主要受土壤可侵蝕性因子以及降雨侵蝕因子的影響。人為因素對(duì)其有影響，但不是主要因素。Wu等[38]采用累積量變化率比較法（SCRCQ）定量評(píng)價(jià)了氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)，他們的研究表明，在氣候因子上，處于喀斯特的銀江流域降水和蒸發(fā)量的貢獻(xiàn)大于非喀斯特流域，人類活動(dòng)是影響非喀斯特流域徑流量的主要因素，是影響喀斯特流域的次要因素。

表2 徑流、泥沙、總氮和總磷參數(shù)敏感性指數(shù)值計(jì)算結(jié)果Table 2 Resultsof sensitivity index of runoff，sediment，total nitrogen and total phosphorus parameters

圖8 徑流參數(shù)敏感性分析結(jié)果Figure 8 Sensitivity analysis results of runoff

圖9 泥沙參數(shù)敏感性分析結(jié)果Figure 9 Sensitivity analysis results of sediment

2.2.3 總氮的參數(shù)敏感性分析

對(duì)于總氮，土壤侵蝕因子、降雨侵蝕因子和CN是最敏感的參數(shù)，敏感等級(jí)為非常敏感，敏感指數(shù)分別為0.636、-0.631和0.413（表2和圖10）?？偟侩S著降雨侵蝕因子的增大而減小，呈負(fù)相關(guān)性，而隨著土壤可侵蝕性因子的增大而增大，呈正相關(guān)性。地表殘留覆蓋率和曼寧系數(shù)則是中等敏感的參數(shù)，敏感指數(shù)為-0.128和-0.131。擾動(dòng)面積對(duì)總氮有輕微影響，但不顯著，敏感等級(jí)為不敏感，敏感指數(shù)為0.049。耕作深度、凋萎點(diǎn)系數(shù)、田間持水量和土壤飽和含水率對(duì)總氮影響不顯著。對(duì)于總氮而言，土壤是吸附態(tài)氮的傳輸媒介，而吸附態(tài)氮是總氮的主要組成部分，因此土壤可侵蝕性因子越大，對(duì)于土壤流失攜帶的吸附態(tài)氮就越多。對(duì)于確定的土壤以及降雨數(shù)據(jù)，土壤可侵蝕性因子和降雨侵蝕因子是確定的，因此在特定的流域下，總氮的最敏感參數(shù)是CN，在校準(zhǔn)模型時(shí)，主要調(diào)整CN的取值。

2.2.4 總磷的參數(shù)敏感性分析

總磷和總氮的敏感參數(shù)等級(jí)相似，但是指數(shù)大小不相同（表2和圖11）。降雨侵蝕因子、徑流曲線數(shù)和土壤可侵蝕性因子是最敏感的參數(shù)，敏感等級(jí)為非常敏感，敏感指數(shù)分別為-0.615、0.234和0.383。地表殘留覆蓋率和曼寧系數(shù)則是中等敏感的參數(shù)，敏感指數(shù)為-0.125和-0.128。擾動(dòng)面積對(duì)總磷有輕微影響，但不顯著，敏感等級(jí)為不敏感，敏感指數(shù)為0.047。耕作深度、凋萎點(diǎn)系數(shù)、田間持水量和土壤飽和含水率對(duì)總氮影響不顯著，為不敏感等級(jí)。

圖10 總氮參數(shù)敏感性分析結(jié)果Figure 10 Sensitivity analysis results of TN

圖11 總磷參數(shù)敏感性分析結(jié)果Figure 11 Sensitivity analysisresults of TP

參數(shù)敏感性的結(jié)果表明：在巖溶地區(qū)與非巖溶地區(qū)，徑流模擬的最敏感參數(shù)均為CN，在參數(shù)上是一致的[27]，顯示差異性的是參數(shù)的取值范圍。泥沙、總氮、總磷的最敏感參數(shù)為土壤可侵蝕性因子、降雨侵蝕因子，同時(shí)CN也表現(xiàn)出了非常敏感的等級(jí)。由于特定流域下，土壤可侵蝕性因子與降雨侵蝕因子是固定的，因此對(duì)泥沙與營(yíng)養(yǎng)物的輸出有影響的為CN，在校準(zhǔn)時(shí)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注CN的取值。這與部分非巖溶地區(qū)流域的敏感性參數(shù)相同[27，32，39]，可為后續(xù)模型校準(zhǔn)泥沙、總氮、總磷的模擬提供參考依據(jù)。

2.3 徑流校準(zhǔn)與驗(yàn)證

徑流量的校準(zhǔn)是通過調(diào)整最敏感的參數(shù)CN值，采用試錯(cuò)法人工調(diào)參校準(zhǔn)模型。本研究模型校準(zhǔn)后，土地利用為森林的CN取值范圍是70～85，農(nóng)作物的CN取值范圍是72～94，灌木叢的CN取值范圍是60～90。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，非巖溶地區(qū)的CN取值小于本研究巖溶地區(qū)的CN值。Polyakov等[40]的研究中土地利用為灌木叢的CN取值為60～79，森林的取值為55～77。而Karki等[41]在密西西比河流域的研究中，作物的CN取值為60.5～80.4。AnnAGNPS模型采用SCSCN徑流曲線方程計(jì)算地表徑流量，S=1000/CN-10，S表示徑流過后地表的最大滯留量，因此CN取值增大，滯留量減小，才能符合巖溶地區(qū)降雨發(fā)生后地表徑流迅速下滲到地下含水層的特點(diǎn)。賴格英等[33]通過實(shí)測(cè)的徑流量數(shù)據(jù)，利用SCS-CN的方程式反推計(jì)算出巖溶地區(qū)橫港河流域的CN取值，其范圍為79.5～95.2，這進(jìn)一步表明了巖溶地區(qū)CN的取值大于非巖溶地區(qū)。西南地區(qū)的喀斯特地表徑流是一種強(qiáng)動(dòng)能的雨源性水流[42]，在降雨發(fā)生后，喀斯特巖溶地區(qū)的水力傳導(dǎo)性強(qiáng)以及滲透性高[16]，地表徑流可直接從巖面裂隙滲漏至地下含水層與深層裂隙土壤層，形成壤中流補(bǔ)給地下徑流，地表的截留量會(huì)明顯減少。在巖溶地區(qū)，由于多基巖、土層薄，土層蓄水能力下降，降雨再分配能力較弱，導(dǎo)致地表匯流明顯減少。因此通過優(yōu)化CN值后，才能讓模型模擬的徑流量值更接近實(shí)測(cè)值。因此在非巖溶地區(qū)與巖溶地區(qū)的區(qū)別是參數(shù)CN的取值范圍不同、地表的滲透速率不相同、地下的空間格局的差異。

奇峰河流域良豐水文站徑流的校準(zhǔn)與驗(yàn)證結(jié)果（表3）為：年尺度上，校準(zhǔn)期模擬值與實(shí)測(cè)值的Re小于10%，驗(yàn)證期Re小于5%，年內(nèi)徑流量基本平衡。在月尺度下，R2大于0.9，ENs均大于0.75，Re的范圍在15%。從日尺度徑流來看，校準(zhǔn)期和驗(yàn)證期的R2與ENs均大于0.6，Re可以控制在20%以內(nèi)。

由于模型僅模擬地表徑流，對(duì)于地下水徑流的模擬是缺乏的，而巖溶地區(qū)的地下水補(bǔ)給地表水的比例較大，巖溶流域的降水及其形成的地表徑流可以通過巖溶區(qū)域的垂直管道迅速灌入地下河系。一方面，巖溶含水層中具有發(fā)育良好的地表和地下巖石孔隙、裂隙、裂縫和溶蝕孔道網(wǎng)絡(luò)，使得巖溶地區(qū)的地下水含水層和地表水的溝通間距小，給地表水下滲到地下提供充足的空間，成為地下水與地表水之間迅速交換的場(chǎng)所；另一方面，通過地下裂隙層下滲到地下含水層的溢流泉、壤中流，也可以通過裂隙滲出，與地表的坡面流匯合成為地表徑流的一部分[42]。而由于模型的局限性，并不能全面地模擬地下水補(bǔ)給地表水的過程，因此造成日尺度的模擬精度較小。在非巖溶地區(qū)小流域的徑流模擬中，不存在地下水迅速補(bǔ)給地表水，以及地表水迅速下滲到地下含水層的過程，因而在日尺度上能很好地模擬地表徑流量。本研究在總體上模型的各項(xiàng)指標(biāo)均滿足模擬要求，因此具備地表徑流的模擬能力。

表3 奇峰河流域良豐水文站徑流的校準(zhǔn)和驗(yàn)證結(jié)果Table 3 Calibration and verification results of runoff in Liangfeng hydrological station in Qifeng River Basin

3 結(jié)論

本文以中國(guó)西南巖溶地區(qū)奇峰河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，模型確定了CSA為20 hm2、MSCL為200 m時(shí)為最佳子流域的劃分，徑流曲線數(shù)是徑流模擬的最敏感參數(shù)，土壤可侵蝕性因子、降雨侵蝕因子以及徑流曲線數(shù)是泥沙、總氮和總磷模擬的最敏感參數(shù)。優(yōu)化CN取值校準(zhǔn)后的模型能滿足巖溶地區(qū)奇峰河小流域徑流量的模擬，影響模擬結(jié)果的CN值大于非巖溶地區(qū)的CN值。泥沙、總氮和總磷的參數(shù)敏感性分析為后續(xù)模型應(yīng)用于巖溶地區(qū)奇峰河小流域非點(diǎn)源污染的定量分析提供依據(jù)。同時(shí)，人工調(diào)參的方法能滿足AnnAGNPS模型在巖溶地區(qū)小流域的徑流模擬。為了進(jìn)一步提高模擬精度，可以對(duì)AnnAGNPS模型進(jìn)行修正，開發(fā)具有描繪巖溶含水層特點(diǎn)的有效參數(shù)，如孔隙度、滲透速率、落水洞、漏斗以及水力參數(shù)等的模型，未來可用于巖溶地區(qū)的非點(diǎn)源污染模擬。