流域尺度的营养物质输移模型研究综述

试验平台S WAT模型及其应用研究*于峰1史正涛1李滨勇2杨具瑞3彭海英1(1.云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650092;2.北京师范大学资源学院,北京100875;3.昆明理工大学电力工程学院,云南昆明650051)中图分类号:P334+.92文献标志码:B文章编号:1673-5366(2008)05-0001-04摘要:利用数学模型来模拟水文、泥沙、非点源污染过程是流域管理中对特定管理措施的效果进行评估的重要工具,也是研究环境变化条件下水资源管理的重要手段。

S WAT(So il andW ater A ssess ment T oo l)模型是一个集成了遥感(RS)、地理信息系统(G IS)和数字高程模型(D E M)技术的目前国际流行分布式水文模拟工具。

介绍了S W AT模型的发展历程、原理及特点,概述了S W AT模型目前在径流模拟、非点源污染模拟与控制、气候变化对水文响应的影响、模型参数敏感性分析方面的进展情况,并对S W AT模型今后的应用和改进方向作了初步探讨。

关键词:S WAT;水文模型;应用进展S WAT(So il and W ater A ssess m ent Tool)模型是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型中比较先进的一个。

可用来预测模拟大流域长时期内不同的土壤类型、植被覆盖、土地利用方式和管理耕作条件对产水、产沙、水土流失、营养物质运移、非点源污染的影响,甚至在缺乏资料的地区可利用模型的内部天气生成器自动填补缺失资料[1]。

迄今为止,S WAT模型的有效性已经得到了国内外许多研究项目和研究者的证明,模型已经广泛应用于大的区域性项目和许多不同尺度的研究项目中,研究内容涉及流域的水平衡、河流流量预测和非点源污染控制评价等诸多方面[2]。

美国环保署将S WAT模型作为其T MDL项目的首选模型,并将S WAT模型集成在其开发的BASI N S模型系统中[3]。

SWAT 模型简述1. 模型研究目的SWAT （Soil and Water Assessment Tool ）是由美国农业部（USDA ）的农业研究中心（ARS ，Agricultural Research Service ）Jeff Amonld 博士1994年开发的。

模型开发的最初目的是为了预测在大流域复杂多变的土壤类型、土地利用方式和管理措施条件下，土地管理对水分、泥沙和化学物质的长期影响。

它是一种基于GIS 基础之上的分布式流域水文模型，近年来得到了快速的发展和应用，主要是利用遥感和地理信息系统提供的空间信息模拟多种不同的水文物理化学过程，如水量、水质以及杀虫剂的输移与转化过程。

SWAT 模型综合了早期开发的SWRRB （the Simulator for Water Resources in Rural Basins ）模型和ROTO （the Routing Ourputs to Outlet ）模型的特征，从1990s 问世以来，经历了SW AT94.2，96.2，98.1，99.2，2000等版本，模型在原理算法、结构、功能等方面都有很大的改进，现在使用的SWAT2005版本可以在Arcview 、ArcGIS 等常见的软件平台上运行，具有良好的用户界面。

2. 模型的原理与结构SWAT 是一个物理基础的模型，可以进行连续时间序列的模拟。

SW AT 模拟的流域水文过程分为水循环的陆面部分（即产流和坡面汇流部分）和水循环的水面部分（即河道汇流部分）。

前者控制着每个子流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量；后者决定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动。

整个水分循环系统遵循水量平衡规律：01()tt day surf a seep gw i sw sw R Q E w Q ==+----∑式中：t sw (mm)是土壤最终含水量，0sw (mm)土壤初始含水量，t 为时间(day)，day R (mm)为第i 天总降水量，surf Q (mm)是第i 天地表径流总量，a E (mm)是第i 天蒸散总量，seep w (mm)第i 天土壤侧流总量，gw Q (mm)第i 天地下径流总量。

SWAT水文模型介绍1概述SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是美国农业部（USDA)农业研究局（ARS）开发的基于流域尺度的一个长时段的分布式流域水文模型。

它主要基于SWRRB模型，并吸取了CREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO的主要特征.SWAT具有很强的物理基础,能够利用GIS和RS提供的空间数据信息模拟地表水和地下水的水量和水质，用来协助水资源管理，即预测和评估流域内水、泥沙和农业化学品管理所产生的影响。

该模型主要用于长期预测，对单一洪水事件的演算能力不强,模型主要由8个部分组成:水文、气象、泥沙、土壤温度、作物生长、营养物、农业管理和杀虫剂。

SWAT模型拥有参数自动率定模块，其采用的是Q.Y.Duan等在1992年提出的SCE-UA算法。

模型采用模块化编程，由各水文计算模块实现各水文过程模拟功能，其源代码公开,方便用户对模型的改进和维护。

2模型原理SWAT模型在进行模拟时，首先根据DEM把流域划分为一定数目的子流域,子流域划分的大小可以根据定义形成河流所需要的最小集水区面积来调整，还可以通过增减子流域出口数量进行进一步调整。

然后在每一个子流域内再划分为水文响应单元HRU。

HRU是同一个子流域内有着相同土地利用类型和土壤类型的区域。

每一个水文响应单元内的水平衡是基于降水、地表径流、蒸散发、壤中流、渗透、地下水回流和河道运移损失来计算的。

地表径流估算一般采用SCS径流曲线法。

渗透模块采用存储演算方法，并结合裂隙流模型来预测通过每一个土壤层的流量,一旦水渗透到根区底层以下则成为地下水或产生回流。

在土壤剖面中壤中流的计算与渗透同时进行.每一层土壤中的壤中流采用动力蓄水水库来模拟。

河道中流量演算采用变动存储系数法或马斯金根演算法。

模型中提供了三种估算潜在蒸散发量的计算方法—Hargreaves、Priestley-Taylor和Penman-Monteith。

收稿日期:2003-06;修订日期:2003-08基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(G 1999043601)~教育部博士点基金资助项目(20010027013)作者简介:杨桂莲(1979-)~女~湖北广水人~硕士研究生~主要从事水文~水资源及水环境方面的研究O E -mail :ygl 781220@sina .com文章编号:1007-6301(2003)05-0463-09基于SWAT 模型的基流估算及评价以洛河流域为例杨桂莲~郝芳华~刘昌明~张雪松(北京师范大学环境科学研究所~水沙科学教育部重点实验室~北京100875)摘要:SWAT 是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型~它能够利用GIS 和RS 提供的空间数据信息~模拟复杂大流域中的径流成分O 本文应用SWAT 模型对基流进行模拟~分别采用1992~1996年和1997~1998年洛河流域卢氏水文站逐年~月实测径流资料进行模型校准和验证~确定模型的敏感性参数:径流曲线数~地下水再蒸发系数~土壤蒸发补偿系数和植物蒸发补偿系数;并借助滤波技术对实测径流进行基流分割O将滤波分割的基流与SWAT 模拟值进行对比~采用线性回归系数(R 2)和Nash -Suttclife模拟系数(E ns )对SWAT 模型进行评价~其结果月基流R 2为0.76~E ns 为0.75~模拟精度较高O关键词:SWAT 模型;基流估算;滤波技术;洛河流域中图分类号:P 343;P 333.11引言地下水的补给和排泄(即形成基流)特征对地下水资源的高效管理与可持续发展~以及地表水与土壤水转换时的污染最小化方面都至关重要O 在大西洋海岸平原地区~地下径流占总径流的90%以上[1]~而在美国德克萨斯州可达50%[2]O Reay 等人发现若忽略浅层地下水这一水源~将直接影响水质管理决策的可靠性[3]O 地下水补给过程一般较复杂~取决于两类因子~一类是气象因子~如雨强~降水历时~气温~湿度~风速;另一类是下垫面因子~如地下水位以上的土壤和岩层特性~地形~植被和土地利用等O 这些因子的变化会导致地下水补给在时空分布上变化显著[4]O 计算地下水的补排通常有两种方法:水量平衡法或基于监测水分运动的张力计法~示踪剂法~重力测渗仪法[5]O 后者一般费用较高~实际中采用不多O 在干旱和半干旱地区~大流域的地下水补给和基流计算广泛采用基于水量平衡的基流估算法[6~8]和消退曲线平移法[9~12]~后者只需根据流量观测资料就可确定地下水特征值OSWAT 模型是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型~它能够利用第22卷第5期2003年9月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHY Vol.22~No.5Sept.~2003GIS 和RS 提供的空间数据信息 模拟地表水和地下水水量与水质 长期预测土地管理措施对于具有多种土壤 土地利用和管理条件的大面积复杂流域的水文 泥沙和农业化学物质产量的影响[13] SWAT 通过水文响应单元( R )单独计算径流量 然后演算得到流域总径流量 水文响应单元的水循环包括四个部分的水量 融雪 土壤剖面(O~2m ) 浅层含水层(2~2O m )和深层含水层(>2O m ) 土壤剖面可分为多层 土壤水运动包括下渗 蒸发 植被截留 侧向流和土壤剖面下边界向潜水层的渗流(即地下水补给) SWAT 模型中计算的地下水补给量是以下三项的总和 土壤剖面下边界渗出量 河道输移损失 池塘和水库的蓄量[14]本文试图借助滤波技术估算基流 并将该结果与SWAT 模拟值进行对比 对SWAT 模型在研究区的应用结果进行评价2研究方法 .1估算方法 SWAT 模型基于水量平衡的SWAT 模型模拟每个水文响应单元的地表径流量和洪峰流量 模型中采用的水量平衡方程式为SW t =SW O - tz=1(Rcay - suLf -E a -W seep - gw )(1)式中 SW t 为土壤最终含水量(mm ) SW O 为土壤前期含水量(mm ) t 为时间步长(d ) R cay 为第z 日降水量(mm ) suLf 为第z 日的地表径流(mm ) E a 为第z 日的蒸发量(mm ) W seep 为第z 日土壤剖面地层的渗透量和侧流量(mm ) gw 为第z 日的基流量(mm )模型采用下列方程式计算流域基流gw z = gw z-1 exp(-a gw At)-W LchLg [1-exp(-a gw At)](2)式中 gw z 为第z 日进入河道的基流补给量(mm ) gw z-1为第(z -1)日进入河道的基流补给量(mm ) t 为时间步长(d ) W LchLg 为第z 日蓄水层的补给量(mm ) O gw 为基流的消退系数其中补给流量由下式计算W LchLg z =[1-exp(-1/8gw )] W seep -exp(-1/8gw ) W LchLg z-1(3)式中 W LchLg z 为第z 日蓄水层补给量(mm ) 8gw 为补给滞后时间(d ) W seep 为第z 日通过土壤剖面底部进入地下含水层的水分通量(mm /d )地表径流采用美国农业部水土保持局(Soil Conservation Service )研制的小流域设计洪水模型 SCS 模型进行模拟 目前该模型在美国及其他一些国家得到了广泛的应用 在我国也有一些介绍和应用[15~2O] CN (Curve number )值是SCS 模型的主要参数 可将前期土壤湿润程度 坡度 土壤类型和土地利用现状等因素综合在一起 用量的指标来反映下垫面条件对产汇流过程的影响 是反映降雨前流域特征的一个综合参数 SCS 模型有特定的土壤分类系统 需对土壤分类进行对应归并 得到符合SCS 模型的土壤分类结果[14] 因土壤属性较稳定 将土壤分类结果作为不变值 用于模型计算中 CN 值同样受降雨前的流域内土壤湿润程度的影响 SCS 模型将土壤湿润程度根据前5d 的总雨量划分为3类 分别代表干 平均 湿3种状态(AMCI AMCII AMCIII ) 不同湿润状况的CN 值有相互的转464地理科学进展22卷换关系G 最终根据SCS 模型提供的CN 值查算表[15] 充分考虑当地的自然条件 并参考有关研究者在SCS 模型应用中所确定的CN 值[18 19 21] 确定出当地的CN 值G壤中流用动态存储模型预测计算 该模型考虑到水力传导度~坡度和土壤含水量的时空变化G 计算下渗考虑两个主要参数:初始下渗率(依赖于土壤湿度~供水条件)和最终下渗率(等于土壤饱和水力传导度)G蒸散发包括水面蒸发~裸地蒸发和植被蒸腾G 土壤水蒸发和植物蒸腾被分开模拟G 潜在土壤水蒸发由潜在蒸散发和叶面指数估算G 实际土壤水蒸发用土壤厚度和含水量的指数关系式计算G 植物蒸腾由潜在蒸散发和叶面指数的线性关系式计算G 潜在蒸散发有以下三种计算法:~argreaves (~argreaves and Samani 1985) Prestley -Taylor (Prestley and Taylor 1972) Penman -Monteith (Monteith 1965) 本文采用Penman -Monteith 法G2.2评价方法 数字滤波法传统的基流分割法包括图解法[22]和分析法[23]G 图解法主观性较强 在计算两次连续降雨或多次连续降雨时效果较差;分析法依赖迭代曲线拟合算法 且参数较多 难以确定其误差来源[24]G 近年来人们将数字滤波应用于基流的分割G 数字滤波能通过滤波器把输入系列通过一定的运算变换成输出系列G 数字滤波器的实现方式之一是利用通用计算机的存储器~运算器和控制器把滤波器所要完成的运算编成程序通过计算机来执行 也就是采用计算机软件来实现[25]G滤波法较图解法更加客观 操作容易 执行速度快 且参数较少[24]G Nathan 和McMa-hon 首次采用Lyne -~ollick 算法[26]对流量过程进行分析和处理 从流量过程中分割出基流[27]G Arnold 在美国西部和东部选取6个代表流域对该方法进行验证 结果表明该方法不仅精度较高 而且具有较好的客观性和可重复性[28]G 本文采用该方法将实测径流划分为直接径流和基流两部分G 基于Lyne -~ollick 算法的滤波方程为:g t =Bg t 1+(1+B)(0t 0t 1)/2(4)式中:g t 为t 时刻过滤出的快速响应(即直接径流信号 以日为时间步长);0为实测河川总径流;B 为滤波参数G 从总径流中过滤出快速响应 即可得出基流b t :b t =0t g t (5)Nathan 和McMahon 及Arnold 等人采用三通道滤波器 将模拟结果与手工分割的结果进行对比研究 率定出B 值 分别定为O.9O~O.95 O.925[27 29]G3实例研究3.1流域概况洛河是黄河小浪底水库以下的最大支流 洛河干流在陕西省有两条 西干流发源于蓝田县灞源乡 北干流发源于洛南县洛源乡 汇合后经陕西省的洛南县和河南省的卢氏~洛宁~宜阳~洛阳市区~郊区~偃师~巩县 在神堤村注入黄河G 干流长446.9km 流域面积18881km 2 多年平均径流量34.22亿m 3G 其中洛河上游卢氏水文站以上流域 流域面积4623km 2 河道长192km 跨陕西和河南两省 该区为典型的石山林区[23]G 地势高峻 河沟密集 坡陡石多 地形复杂 切割严重 土地贫瘠G 大部分地区海拔在12OO~2OOO m5645期杨桂莲等:基于SWAT 模型的基流估算及评价之间沿河有许多面积较小的河谷平原海拔高度600*1000m O土壤类型以棕壤~褐土为主天然植被较好除岩石裸露外大部分是天然次生杂木林森林和草地覆盖率达70%以上[31 32]O根据1971*2000年资料统计流域内多年平均降水量为720mm多年平均水面蒸发量为966mm O3.2SWAT模型估算3.2.1模型输入本文应用与Arc View GIS藕合的SWAT模型AVSWAT来处理卢氏流域的输入文件(见表1D O根据前文所述的亚流域划分原则并考虑实际的县区边界将卢氏流域划分为39个亚流域[33]O表1模型输入数据Tab.1The input data f or SWAT model数据类型尺度数据描述来源气象24个雨量站日降水和气温黄委水文局地形1=250000高程坡面与河道坡度~长度国家基础地理信息中心土壤1=1000000土壤属性如密度~剖面和质地等南京土壤所土地利用1=100000土地利用类型分类中科院地理所模型所要求的地形土地利用/覆盖和土壤数据是使用AVSWAT2000在Arc View中生成的地形数据是从1=250000万DEM中生成的O SWAT模型所要求的亚流域地图是在AVSWAT中从地形数据中生成的O流域中的土地利用分类数据是从1=100000的土地利用图中得到的并重新进行了分类得到7种土地利用类型耕地(AGRL D~林地(FRST D~草地(PAST D~农村居民点(RURL D~城镇用地(URAN D~水域(WATR D和裸地(BARE D O输入气象数据包括日降水量~最高最低气温~风速和相对湿度等这些数据可以是统计数据也可根据SWAT的天气模拟程序生成O3.2.2模型校准和验证当模型的结构和输入参数初步确定后就需要对模型进行校准(calibration D和验证(Validation D O通常将使用的资料系列分为两部分其中一部分用于校准模型而另一部分则用于模型的验证[34]O校准是调整模型参数(经分析得出SCS曲线数CN~土壤中植物可利用水量~土壤蒸发补偿系数为最敏感因子D~初始和边界条件以及限制条件的过程以使模型接近于测量值O选用线性回归系数(R2D和Nash-Suttclife模拟系数(Ens D 来评估模型在校准和验证过程中的模拟效果O使用Nash-Suttclife系数Ens来衡量模型模拟值与观测值之间的拟合度其表达式为[34]E ns=1-E nz=1(@m-@p D2E nz=1(@m-@aU!D2(6D式中@m 为观测值@p为模拟值@aU!为观测值平均值n为观测的次数O当@m=@p时E ns=1"如果E ns为负值说明模型模拟值比直接使用测量值的算术平均值更不具代表性O664地理科学进展22卷根据数据获取的完整性,选用1992~1997年卢氏水文站的河道流量对径流进行参数率定0对以下的四个敏感性参数进行调整;径流曲线数(CN 2D ~地下水再蒸发系数(RWVAPC D ~土壤蒸发补偿系数(ESC0D 和植物蒸发补偿系数(EPC0D 0通过调整这些参数使径流模拟值与实测值吻合,其模拟值与实测值年均误差应小于实测值的15%,月均值的线性回归系数R 2>O.6且E ns >O.50流量校准年径流平均误差为14.3%,且月径流E ns 为O.86,R 2为O.87,精度满足模型要求0采用模型参数率定过程中所得到的参数,应用1998~1999年的实测流量数据进行模型验证,并采用R 2及E ns 对模型的验证结果进行评价0流域出口模拟径流量与实测流量拟合较好,月径流R 2为O.81,E ns 为O.840模型对1998年6~9和1O 月,1999年4~5月和12月的模拟值较高;对1998年8月和12月的模拟值较低,其原因可能是由于降雨的空间不均匀性0但总体来说模型预测的评价系数满足评价标准0通过对径流的校准和验证,最后确定出模拟径流过程的模型参数,如表2所示0表2模型校准参数值Tab .2The calibrated parameters f or SWAT model 变量模拟过程参数描述值域/变化范围参数最终值CN 2径流径流曲线数+/-8+2RWVAPC径流地下水再蒸发系数O.OO~1.OO O.1O ESC0径流土壤蒸发补偿系数O.OO~1.OO O.2EPC0径流植物吸收补偿系数O.OO~1.OO O.1O 4结果与分析4.1估算结果SWA 模型输出的是39个亚流域逐日基流量0图版1,图1是39个亚流域年均基流分布图,而图版1,图2是8~1O 月基流总和分布图,其分布规律与年均基流分布相似,主要是由于这三个月占年均基流的46%0由于该研究区为典型的石山林区,地处黄河中游地区,汛期多发生在8~9月份,由于地下径流的滞后效应,1O 月份的基流量所占的比例也较大04.2滤波结果输入1992~1999年日流量资料,在MS -D0S 环境下运行下载的bflow .exe 模块[33],即可得到逐日基流量以及基流参数FT ~退水个数~a gw 系数和退水天数,基流参数如表3所示0表3滤波分割基流参数值Tab .3The parameters of f iltered basef low 基流系数FT 1基流系数FT 2基流系数FT 3退水个数a gw 系数基流天数O.49O.3O O.239O.OO38264注;FT 1~FT 2~FT 3为各自采用第一~二~三通道滤波时,所分割的基流占总径流的比例07645期杨桂莲等;基于SWA 模型的基流估算及评价其中Fl =Z t /@(7)c gw =ln(@gw,O /@gw,N )/N (8)式中:@gw,O 和@gw,N 分别为退水计算时的始,末流量0为了精确计算出c gw ,退水时间(N )不得少于1O 天0根据对研究区的初步分析,发现该区基流占总径流的2O%左右,因此选用基流系数Fl 3以及相应的逐日基流分割值04.3评价与分析将基于滤波技术分割出的基流值与SWAT 模拟值作对照,月基流R 2为O.76,Ens 为O.75,(如图3,图4所示),模拟精度较高0由图3可以看出,SWAT 在模拟高水流时的月份时,基流模拟结果往往偏大,而在模拟低水流时,结果往往偏小0这涉及多方面的原因,一方面,由于土壤含水层的分布本身就很复杂,另一方面,模型在校准时参数不止一个,多个参数之间的相互影响并不明确0在实际校准时,往往只对总径流进行校准,基流的校准由于一般无实测资料,难以进行图3基于滤波技术分割的月基流与SWAT 模拟值对照图Fig .3Monthly time series (1992*1999)of SWAT simulated and filtered baseflow5结论滤波技术使得基流分割地下水补给得以自动完成0该法为SWAT 模型的基流模拟评价提供了依据和途径:(1)自动化滤波技术能快速,高效地分割出基流,结合计算机使退水曲线得以自动平移,可计算出基流量;(2)在无地下水观测地区,借助滤波技术分割基流,可应用于SWAT 模型的基流校准,为SWAT 模型的径流模拟和非点源污染模拟提供了有利途径,同时也为研究地下水资源量864地理科学进展22卷图4基于滤波技术分割的月基流与SWAT 模拟值散点图Fig .4The regression of SWAT simulated and filtered basefloW提供了一种新的方法;(3)SWAT 是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型 在充分利用GIS 和RS 提供的空间数据信息的前提下 能够模拟复杂大流域中的径流成分O参考文献[1]Williams J .R . and J .E .Pinder I .GroundWater floW and runoff a coastal plain stream .Water Resources Bul-letin 1990 726(2):343~352.[2]Arnold J .G . 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100875,China )Abstract ,BasefloW ,usually separated from total streamfloW ,is very important in many research fields .TWo methods to analyze and calculate basefloW Were introduced .The first method uses the Water balance components from the soil and Water assessment tool model (SWAT ).The second method uses a digital recursive filter to separate basefloW from dai-ly floW .The result Was applied in Lushi basin located in the upper of Luohe to calibrate basefloW in SWAT model .Simulated floW Was calibrated against calculated floW at Luohe (4623km 2)from 1992*1996.To validate the model ,calibrated and simulated monthlyfloW at Luohe from 1997*1998Was compared With a R 2of 0.81and an Ens of 0.84.Foursensitive factors ,including CN 2,RWVAPC ,ESCO and EPCO ,are determined after cali-bration and validation of the model .The rate of three -month (Aug .to Oct .)basefloW in annual total one is 46%because the floods usually took place in August and September in the study area .Comparing simulated monthly basefloW to the filtered one from 1992*1998,a good result can be gained With a R 2of 0.76and an E ns of 0.75.The case study illu-minates that SWAT model can simulate basefloW Well ,and the filter technigue has the po-tential to provide realistic estimates of basefloW for input into regional groundWater models and a check for surface hydrologic models .!ey words ,SWAT model "basefloW estimation "digital filter technigue "Luohe basin1745期杨桂莲等,基于SWAT 模型的基流估算及评价基于SWAT模型的基流估算及评价 --以洛河流域为例作者：杨桂莲， 郝芳华， 刘昌明， 张雪松作者单位：北京师范大学环境科学研究所,水沙科学教育部重点实验室,北京,100875刊名：地理科学进展英文刊名：PROGRESS IN GEOGRAPHY年，卷(期)：2003,22(5)被引用次数：72次1.Williams J R;J E Pinder ⅢGroundwater flow and runoff a coastal plain stream1990(02)2.Arnold J G P;M Allen;G Bernhardt A comprehensive surface-groundwater flow model 1993(142)3.Reay W G;D L Gallagher Jr;G M Simmons Groundwater discharge and its impact on surface water quality in a Chesapeake Bay inlet 1992(06)4.Memon B A Quantitative analysis of springs 1995(26)5.Wood W W;W E 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第37卷 第2期2009年2月西北农林科技大学学报(自然科学版)Journal o f N ort hw est A&F U niv ersit y(N at.Sci.Ed.)Vo l.37N o.2Feb.2009 AnnAGNPS模型研究及应用进展李家科1,李怀恩1,李亚娇2(1西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,陕西西安710048;2西安科技大学建筑与土木工程学院,陕西西安710054)[摘 要] 目的 A nnA G NP S(Annualized Ag ricultur al No n-Point So urce Po llut ion M o del)模型是由美国农业部开发的用于模拟评估流域地表径流、泥沙侵蚀和氮磷营养盐流失的连续型分布式参数模型。

文章对A nnAG N PS 的国内外研究应用进行了全面综述,以期为模型在我国的深入研究和应用提供参考。

方法 从A nnAG N PS模型的机理、结构、国内外应用现状及我国应用中存在的问题等方面作了综合性总结。

结果 模型应用情况表明,模型对径流和非点源污染的模拟基本在可接受精度范围内,对于地表径流的模拟能力要强于泥沙和氮磷营养盐,对总磷输出的模拟表现出了较大的不确定性;年、月时间尺度模拟精度高于单场降雨的模拟精度;单场降雨雨量越大,模拟效果越好;大尺度区域模拟精度低于小尺度区域;对洪峰流量估计过高。

结论 我国目前对模型的适应性和重要参数的敏感性分析方面研究较多,受相关数据获取困难等因素的影响,A nnA G NP S模型的应用缺乏系统性和连续性。

对模型的修正或改进,以及非点源管理措施效果的模拟评价等方面的研究有待加强。

[关键词] AnnAG N PS模型;非点源污染;研究与应用[中图分类号] X143[文献标识码] A[文章编号] 1671-9387(2009)02-0225-10Development of study on AnnAGN PS model and its applicationLI Jia-ke1,LI H ua-i en1,LI Ya-jiao2(1K ey L ab of N or thw e st W ater Re sour ce and Env ironment E cology of M OE,X i an Univ er sity of T ec hnology,X i an,S haanx i710048, China;2S chool of A rch itecture and Civ il E ngineer ing,X i an Unive rsity of S cience and T echnolog y,X i an,Sh aanxi710054,Ch ina)Abstract: Objective AnnAGNPS,a continuo us and distributed model developed by U SDA,can simu-late and evaluate the y ield quantities of r unoff,sediment,and nutrients o f a w atershed o n a daily,m onthly, or year ly basis according to user s specification.In this paper,study and application on AnnA GNPS mo del at home and abroad w ere analyzed in detail to offer reference for apply ing the model in our country. Meth-o d T he principle,str ucture,present situation of appliance at home and abr oad as w ell as pro blems of using the A nnAGN PS model in our country w ere presented. Result Application of the mo del show ed that:Sim-ulatio n results on runoff and non-point source pollutio n(N SP)of the mo del w er e accepted,of w hich,the simulatio n pr ecision on r unoff w as higher than that on sediment,nitrog en and phosphorous nutrients.Sim-ulatio n on total pho spho rous to ok on som e uncertainty.The simulation precision on year or m onth w as hig her than that on single rainfall.T he amo unt of precipitation of single rainfall w as bigger and the simula-tion effect better.T he simulation precision on large-scale regio n w as low er than that on smal-l scale one. The estimation on peak discharge of the model w as to o hig h. Conclusion T here have been a number of studies on the adaptability of the m odel and sensitivity of important par am eters in our country,but affected by the difficulty to acquir e relev ant data,the application of AnnA GNPS model lacks of sy stemic and cont-i nuity.Mo dification or im pro vem ent o n the model and effects simulation as w ell as ev aluatio n of no n-po int*[收稿日期] 2008-04-03[基金项目] 国家自然科学基金项目(90610030);陕西省教育厅科学研究计划项目(06J K222)[作者简介] 李家科(1975-),男,湖北荆门人,讲师,在职博士,主要从事非点源污染与水资源保护研究。

第29卷 第7期2010年7月地 理 研 究GEOGRAPH ICAL RESEARCHVol 129,No 17July,2010收稿日期:2009209210;修订日期:2009212212基金项目:国家重点基础研究发展计划项目(2007CB 407203)作者简介:景可(19392),男,江苏省丹徒县人,研究员。

主要从事流域侵蚀产沙研究。

E 2mail:jingk @igsnrr 1ac 1cn*通讯作者:焦菊英(19652),女,博士,研究员,从事水土保持环境效应评价研究,E 2mail:jiaojuying @ya 2hoo 1com 1cn输沙量、侵蚀量与泥沙输移比的流域尺度关系)))以赣江流域为例景 可1,2,焦菊英1*,李林育1,张世杰1(11西北农林科技大学中国科学院水利部水土保持研究所,陕西杨凌712100;21中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101)摘要:输沙量、侵蚀量与泥沙输移比的流域尺度转换研究是当前流域侵蚀产沙研究领域的前沿课题,旨在通过尺度转换理论将坡面小区试验研究成果转换到流域的更大范围。

以赣江流域实测输沙量和计算侵蚀量与泥沙输移比数据为基础,探讨了该流域3个变量的流域尺度关系,进而研究分析了3个变量尺度转换的可能性。

3个变量与流域面积的关系散点图和相关方程都反映了这3者与流域面积不存在明显的相关关系,相悖于前人反比关系的结论。

文章还阐述了流域面积的内涵及输沙量、侵蚀量和输移比的影响因素与流域面积的关系,发现3个变量的影响因素与流域面积不存在尺度效应。

由此推断在赣江流域输沙量、侵蚀量和泥沙输移比实现尺度转换存在的可能性不大。

这一研究结论是否成立或是否具有普遍性意义还有待于更多流域的研究成果来进一步证实。

关键词:输沙量;侵蚀量;输移比;尺度转换;流域面积;赣江流域文章编号:100020585(2010)07211632081 问题的提出长时间以来,土壤侵蚀量的研究大都局限于坡面、小区和小流域的侵蚀试验研究,以此研究成果为基础建立的土壤侵蚀预报模型,其数量举不胜举。

长江口水文、泥沙计算分析文献综述1研究背景河口地区是海陆相互作用最为典型的区域，其水动力条件复杂，如径流、潮汐、波浪、沿岸流以及地转科氏力等作用强烈；人类活动也颇为活跃，其作为经济发展的强势地位集中体现在沿江、沿海等地域优势上。

众所周知，河流泥沙资料是为防治水土流失、减轻泥沙灾害、合理开发水土资源、维护生态平衡等方面的宏观分析与决策研究，以及流域水利水电工程建设规划、设计和水库运用、调度管理等提供科学依据的重要基础工作。

我国属于多河流、广流域的国家，据统计，在我国长达21000多公里的海岸线上，分布着大小不同、类型各异的河口1800多个，其中河流长度在100公里以上的河口有60多个（沈焕庭等，2001）。

长江是我国第一大河，水量丰沛，输沙量大，全长约6300km，流域面积约180万km2，占全国面积的1/5。

其河流长度仅次于尼罗河与亚马孙河，入海水量仅次于亚马孙河与刚果河，均居世界第三位。

据长江大通站资料(1950~2004)，流域平均每年汇集于河道的径流总量达9.00 X 1011m3，并挟带约3. 78 X 108t泥沙(中华人民共和国泥沙公报，2004)，由长江河口的南槽、北槽、北港和北支等四条汉道输送入海。

根据长江口水流动力性质和形态特征，可分为径流段、过渡段、潮流段和口外海滨段。

过渡段是径流与潮流相互消长的河段，它自五峰山镇至徐六径，长约184km。

潮流段是潮流势力逐渐增强，径流势力相对减弱，风浪与风暴潮对河道的影响大增的河段，它自徐六径至河口，长约174km。

口外海滨段是诸多水动力因素非常活跃的场所，又受到海岸、海底等边界条件的制约，水流动力情况比较复杂。

它的大致范围是西起长江口拦门沙前端、东至水下三角洲前缘，南自南汇嘴附近、北达江苏省篙枝港(胡辉，1988；沈焕庭2000，2001；宋兰兰，2002)。

每个典型河段都有其固有的且相互影响的悬移质含沙量分布特性，它们在长江口地貌形态、河口演变过程中扮演着重要角色。

第16卷第5期2009年10月水土保持研究Research of Soil and Water ConservationVol.16,No.5Oct.,2009　SW AT模型及其在水环境非点源污染中的应用研究进展3杨菁荟1,张万昌2(1.南京大学国际地球系统科学研究所,南京210093;2.南京大学水科学研究中心,南京210093)摘　要:非点源污染是水环境污染的主要来源之一,其过程机理复杂,应用水环境污染模型模拟是研究非点源污染的重要手段。

SWA T模型是国际上著名的分布式流域水环境模型之一,结合了遥感(RS)、地理信息系统(GIS)技术,能够准确、长时间段连续地模拟复杂流域的各种水环境过程以及气候变化、土地利用类型、管理措施对流域水平衡和非点源污染的影响,为监测、评价、研究流域水环境非点源污染状况提供了强大的支持平台。

在大量调研国内外相关文献的基础上,围绕模型的主要标志性改进及应用成果介绍了SWA T模型的发展历程和现状,论述了模型应用于水环境非点源污染研究的几个主要方面和国内外研究新进展,分析了目前国内应用SWA T模型进行水环境非点源污染研究存在的问题,并对SWA T非点源污染子模型的发展趋势做了展望,以推广这一先进模型在国内的应用范围,提高非点源污染模拟、监测、评价工作的效率及结果的可靠性。

关键词:SWA T;非点源污染;分布式模型;水环境中图分类号:X522 文献标识码:A 文章编号:100523409(2009)0520260207R esearch Progress on SWAT Model and Its Application on W aterE nvironmental Nonpoint Source PollutionYAN G Jing2hui1,ZHAN G Wan2chang2(1.I nternational I nstitute f or Earth S ystem Science,N anj ing Universit y,N anj ing210093,China;2.Center f orH y d rosciences Research,N anj ing Universit y,N anj ing210093,China)Abstract:As one major causes of water environmental contamination,Non2point Source Pollution(N PS) owning to it s co mplex dynamic mechanism has drawn much attention f rom researchers to adopt water envi2 ronmental pollution models as major means for simulation st udies.Soil and Water Assessment Tool (SWA T),developed by U.S.Depart ment of Agricult ure(U SDA),has gained international acceptance as an advanced,interdisciplinary,distributed water environmental model and a st rong platform for simula2 tion,investigation and assessment of watershed N PS.Being integrated wit h techniques of Geograp hic In2 formation Systems(GIS)and Remote Sensing(RS),SWA T is distinguished for it s capabilities of compre2 hensively,continuously,reasonably simulating various long2term water environmental p rocesses in com2 plex meso2or macro2scale watersheds,as well as p redicting t he impact s of climate change,managementp ractices,Land use and cover change(L UCC)on catchment s’water balance and N PS.On t he basis of ex2 tensive investigation of SWA T related literat ures p ublished at home and abroad,wit h great effort s concen2 t rated on tracking t he periodical remarkable imp rovement s of SWA T,t his paper systematically summarizedt he progress of model developing stat us and it s current advancement s.Discussions on successful applications of the model in various watersheds on NPS studies and state2of2the2art research progress were given together with the analysis of main problems and difficulties existed in application practices of SW AT on research of NPS in Chi2 na.Additionally,future development and possible improvements for the NPS sub2model of SW AT were prospec2 ted.The paper was aimed at intensifying appropriate applications of SW AT on NPS studies in China to improve re23收稿日期:2009205208　基金项目:国家水体污染控制与治理科技重大专项(2008ZX07010-010);中科院“百人计划”择优支持项目(8-057493);国家重点基础研究发展规划973项目(2006CB400502,2001CB309404)　作者简介:杨菁荟(1985-),女,甘肃省兰州市人,硕士研究生,主要从事遥感与地理信息系统在水文学中的应用研究。

第３４卷㊀第９期２０２１年９月环㊀境㊀科㊀学㊀研㊀究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＶｏｌ.３４ꎬＮｏ.９Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒꎬ２０２１收稿日期:２０２１￣０１￣２４㊀㊀㊀修订日期:２０２１￣０４￣２７作者简介:郑佳琦(１９９６￣)ꎬ女ꎬ内蒙古赤峰人ꎬｚｈｅｎｇｊｑｃｈｅｅｒ＠１６３.ｃｏｍ.∗责任作者ꎬ何卓识(１９８７￣)ꎬ女ꎬ副研究员ꎬ硕士ꎬ主要从事水环境质量演变模型研究ꎬｚｈｕｏｓｈｉｈｅ＠１６３.ｃｏｍ基金项目:国家重点研发计划项目(Ｎｏ.２０１７ＹＦＡ０６０５００３)ꎻ国家自然科学基金项目(Ｎｏ.５１９２２０１０)ＳｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ(Ｎｏ.２０１７ＹＦＡ０６０５００３)ꎻＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ(Ｎｏ.５１９２２０１０)ＳＰＡＲＲＯＷ模型在水环境管理中的应用及发展趋势郑佳琦１ꎬ李文攀２ꎬ霍守亮１ꎬ何卓识１∗ꎬ曹祥会１ꎬ马春子１ꎬ黄炜惠１１.中国环境科学研究院ꎬ环境基准与风险评估国家重点实验室ꎬ北京㊀１０００１２２.中国环境监测总站ꎬ北京㊀１０００１２摘要:模型是研究水环境变化㊁进行水环境管理的重要工具.ＳＰＡＲＲＯＷ(ｓｐａｔｉａｌｌｙｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｓｏｎｗａｔｅｒｓｈｅｄａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ)是一个基于质量平衡方法将监测数据与流域特征和污染物来源信息相关联的非线性流域回归模型ꎬ具有数据需求量少㊁结构透明㊁普适性强等优点.为深刻理解ＳＰＡＲＲＯＷ模型在水环境管理中的应用现状及未来发展趋势ꎬ笔者对ＳＰＡＲＲＯＷ模型的原理以及其在营养物背景浓度模拟㊁水质评价㊁水质目标管理㊁气候变化对水环境影响等方面应用的国内外研究现状进行了系统梳理.结果表明:①通过选择合适的参考点ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型可以有效模拟流域背景营养物通量和浓度ꎬ为流域水质标准的制定提供参照依据.②ＳＰＡＲＲＯＷ模型可将营养物监测获得的数据信息外推至未监测区域ꎬ在水质监测数据数量有限的情况下进行水质评价.③ＳＰＡＲＲＯＷ模型可模拟不同土地使用条件㊁资源管理等情境下河流营养物负荷ꎬ为水质的管理与决策提供支撑.④气候变化情景下ꎬ基于ＳＰＡＲＲＯＷ模型进行气候变化对水环境影响的研究可以支撑水环境管理方案的制定ꎬ以应对未来气候变化导致的营养物输出增加.针对ＳＰＡＲＲＯＷ模型目前在应用中存在的问题进行了分析与讨论ꎬ建议未来在应用ＳＰＡＲＲＯＷ模型时ꎬ加强以下几个方面的研究:①进一步开发高锰酸盐指数㊁化学需氧量(ＣＯＤ)㊁氨氮等相关模块ꎻ②将ＳＰＡＲＲＯＷ模型与机器学习模型相结合ꎬ提高量化模型参数的能力ꎬ使模型更好地应用于不同尺度㊁不同流域的水质相关研究.关键词:水环境模型ꎻＳＰＡＲＲＯＷ模型ꎻ氮磷污染负荷ꎻ水环境管理中图分类号:Ｘ５２２㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１００１￣６９２９(２０２１)０９￣２２００￣０８文献标志码:ＡＤＯＩ:１０ １３１９８∕ｊ ｉｓｓｎ １００１￣６９２９ ２０２１ ０４ ２９ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＴｒｅｎｄｏｆＳＰＡＲＲＯＷＭｏｄｅｌｉｎＷａｔｅｒＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＭａｎａｇｅｍｅｎｔＺＨＥＮＧＪｉａｑｉ１ꎬＬＩＷｅｎｐａｎ２ꎬＨＵＯＳｈｏｕｌｉａｎｇ１ꎬＨＥＺｈｕｏｓｈｉ１∗ꎬＣＡＯＸｉａｎｇｈｕｉ１ꎬＭＡＣｈｕｎｚｉ１ꎬＨＵＡＮＧＷｅｉｈｕｉ１１.ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｒｉｔｅｒｉａａｎｄＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔꎬＣｈｉｎｅｓｅＲｅｓｅａｒｃｈＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００１２ꎬＣｈｉｎａ２.ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｔａｔｉｏｎꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００１２ꎬＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ:Ｍｏｄｅｌｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｏｌｆｏｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｗａｔｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｗａｔｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ.Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｌｙｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｓｏｎｗａｔｅｒｓｈｅｄａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ(ＳＰＡＲＲＯＷ)ｉｓａｎｏｎ￣ｌｉｎｅａｒｗａｔｅｒｓｈｅｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍａｓｓｂａｌａｎｃｅꎬｗｈｉｃｈｃｏｒｒｅｌａｔｅｓｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｗｉｔｈｗａｔｅｒｓｈｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｏｕｒｃｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ.Ｉｔｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｌｅｓｓｄａｔａｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓꎬｃｌｅａｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｅｘｃｅｌｌｅｎｔｖｅｒｓａｌｉｔｙ.ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｄｅｅｐｌｙｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｏｆｔｈｅＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌｉｎｗａｔｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆｔｈｅＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｎｕｔｒｉｅｎｔｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎬｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎꎬｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｔａｒｇｅｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｏｎｗａｔｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｗｅｒｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｒｅｖｉｅｗｅｄ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ:(１)ＴｈｅＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌｃｏｕｌｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｎｕｔｒｉｅｎｔｆｌｕｘａｎｄｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｂｙｃｈｏｏｓｉｎｇａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｔｅｓꎬａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｓｔａｎｄａｒｄｓ.(２)Ｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｅｘｔｒａｐｏｌａｔｅｎｕｔｒｉｅｎｔｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｕｎｍｏｎｉｔｏｒｅｄａｒｅａｖｉａｍｏｎｉｔｏｒｄａｔａꎬｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｉｔｐｏｓｓｉｂｌｅｔｏｅｖａｌｕａｔｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｌｉｍｉｔｅｄｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａ.(３)Ｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｒｉｖｅｒｎｕｔｒｉｅｎｔｌｏａｄｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｎｄｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｓａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎ￣ｍａｋｉｎｇ.(４)ＵｎｄｅｒｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｓｃｅｎａｒｉｏｓꎬｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｏｎｔｈｅｗａｔｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌｃａｎａｓｓｉｓｔｔｈｅｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒ第９期郑佳琦等:ＳＰＡＲＲＯＷ模型在水环境管理中的应用及发展趋势㊀㊀㊀ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｐｌａｎｓａｎｄｔａｃｋｌｅｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｎｕｔｒｉｅｎｔｏｕｔｐｕｔｃａｕｓｅｄｂｙｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅ.ＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｅｘｉｓｔｉｎｇｉｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌａｒｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄꎬａｎｄｉｔｉｓｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄｔｏｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｓｐｅｃｔｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｗｈｅｎａｐｐｌｙｉｎｇｔｈｅＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅ:(１)ＴｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｍｏｄｕｌｅｓｓｕｃｈａｓｐｅｒｍａｎｇａｎａｔｅｉｎｄｅｘꎬＣＯＤａｎｄａｍｍｏｎｉａｎｉｔｒｏｇｅｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅｓｓｈｏｕｌｄｂｅｆｕｒｔｈｅｒｄｅｖｅｌｏｐｅｄꎻ(２)ＣｏｍｂｉｎｅｔｈｅＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌｗｉｔｈｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌꎬｓｏｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｂｅｂｅｔｔｅｒａｐｐｌｉｅｄｔｏｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｒｅｌａｔｅｄｓｔｕｄｉｅｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃａｌｅｓａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｂａｓｉｎｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌꎻＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌꎻｎｉｔｒｏｇｅｎａｎｄｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｌｏａｄｉｎｇꎻｗａｔｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ㊀㊀近１０年来ꎬ随着治污力度不断加大ꎬ我国水环境质量持续改善ꎬ截至２０２０年ꎬ我国１９３７个水质断面中ꎬＧＢ３８３８ ２００２«地表水环境质量»Ⅲ类及以上水体已达到８３ ４％[１].然而由氮磷等营养物富集造成的水体富营养化问题依然存在.研究[２￣３]表明ꎬ自然环境和人类活动都会影响水体氮磷的浓度.水质模型可用于模拟不同土地管理㊁土地利用㊁气候变化下的水质变化趋势ꎬ是研究水环境变化㊁进行水环境管理的重要工具.目前比较成熟的水质模型可分为机理模型和统计模型两大类ꎬ其中机理模型为动态的㊁基于过程的流域模型ꎬ如ＳＷＡＴ(ｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｔｏｏｌｓ)㊁ＷＡＳＰ(ｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍ)㊁ＥＦＤＣ(ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆｌｕｉｄｄｙｎａｍｉｃｓｃｏｄｅ)㊁ＭＩＫＥ２１㊁ＨＳＰＦ(ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍｆｏｒｔｒａｎ).这些模型在结构上有所不同ꎬ但每个模型都需要用户提供５０~１００个相关参数来进行水文㊁泥沙和营养物的模拟[４].模型的复杂性㊁对数据量的要求以及大量需要校准的参数会限制这类机理模型的应用.相较于机理模型ꎬ统计模型具有相对简单的数学结构ꎬ易于在大流域中使用ꎬ并且模型参数和预测中的误差量化较容易(见表１)ꎬ常见的统计模型有回归分析㊁人工神经网络(ＡＮＮｓ)㊁克里格空间统计方法等[５]ꎬ该类统计模型缺乏质量平衡约束且不包含水质随空间和时间变化的信息ꎬ而这些信息通常是表征营养物输送过程的关键[６].表１㊀机理模型与统计模型的对比Ｔａｂｌｅ１Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｍｏｄｅｌａｎｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｏｄｅｌ模型类别常用模型优点缺点机理模型ＳＷＡＴ㊁ＷＡＳＰ㊁ＥＦＤＣ㊁ＭＩＫＥ２１㊁ＨＳＰＦ考虑土壤性质㊁土地覆盖等环境变量影响水质的物理过程ꎬ刻画污染物输送过程详尽数据需求量大ꎬ参数校准困难统计模型回归分析㊁人工神经网络㊁克里格空间统计模型结构简单ꎬ量化模型参数和误差较容易缺乏物理机制ꎬ不考虑质量平衡约束ꎬ仅描述变量的相关关系ꎬ不包含水质空间和随时间变化的信息㊀㊀ＳＰＡＲＲＯＷ(ｓｐａｔｉａｌｌｙｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｏｎｗａｔｅｒｓｈｅｄａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ)模型是一种将机理模型和统计模型相结合的水质模型ꎬ其通过混合统计和基于过程的方法将监测数据与流域特征和污染物来源信息联系起来ꎬ来估计污染物在流域和水体的迁移ꎬ以探索人类活动㊁自然过程和污染物迁移三者之间的关系[７].该模型吸取了机理模型和经验模型的优点ꎬ具有较强的空间特性㊁较好的污染负荷预测能力并提供模型系数和预测结果的不确定性度量[８]ꎬ具有数据需求量少㊁结构透明㊁普适性强等优点ꎬ被广泛应用于流域背景浓度模拟㊁水质目标管理与总量控制㊁水质评价及预测㊁气候变化对水环境影响等研究[９].该文对ＳＰＡＲＲＯＷ模型的结构原理及优缺点㊁国内外应用进展进行了系统阐述ꎬ在已有应用基础上ꎬ讨论了该模型在使用过程中存在的问题ꎬ并展望了该模型未来可能的发展趋势.１㊀ＳＰＡＲＲＯＷ模型的原理与结构ＳＰＡＲＲＯＷ是美国地质调查局(ＵＳＧＳ)开发的具有空间属性的非线性流域回归模型.该模型使用质量平衡方法ꎬ将水质数据与监测点位所在流域的属性相关联ꎬ估算污染物在流域下垫面及河道运输中的损失ꎬ从而获得河流中污染物的分布㊁来源和输移等信息ꎬ并提供了模型系数和水质预测不确定性度量[１０].ＳＰＡＲＲＯＷ模型将小流域的试验数据和观测结果与大流域地表水的营养物输送相关联ꎬ为赋予污染物负荷数据空间意义提供了一种可靠的方法[１１]ꎬ其复杂性适中ꎬ输入数据相对较少ꎬ结构相对透明ꎬ具有可解释的模型系数和对源贡献量的估计[１２￣１３]ꎻ同时ꎬ基于回归的ＳＰＡＲＲＯＷ模型拟合与尺度无关ꎬ使得其适用于不同尺度的时间和空间场景[１４].河流河段的污染物负荷由两部分组成ꎬ分别是上游河段传输到该河段的污染负荷和本河段及其所在子流域产生的污染负荷.Ｓｃｈｗａｒｚ等[５ꎬ１５]提供了ＳＰＡＲＲＯＷ模型理论发展的细节ꎬ计算公式:Ｆｉ∗＝ðｊɪＪ(ｉ)Ｆｊᶄ{}δｉＡ(ＺｉＳꎬＺｉＲꎻθＳꎬθＲ)＋ðＮＳｎ＝１ＳｎꎬｉαｎＤｎ(ＺｉＤꎬθＤ){}Ａᶄ(ＺｉＳꎬＺｉＲꎻθＳꎬθＲ)(１)１０２２㊀㊀㊀环㊀境㊀科㊀学㊀研㊀究第３４卷式中:Ｆｉ∗为子流域的年总污染负荷ꎬｋｇ∕ａꎬ第１部分表示由上游河段传输到下游ｉ河段的污染物通量ꎬ第２部分表示ｉ河段所在子流域产生并进入河段的污染物通量ꎻＪ(ｉ)为与ｉ河段相邻的上游河段的集合ꎻδｉ为上游污染物通量传输到ｉ河段的比例ꎬ通常依据水流量确定ꎻＡ㊁Ａᶄ均为传输过程的衰减函数ꎬ其中湖泊和河流的参数不同ꎬ分别用角标Ｒ和Ｓ表示ꎬ衰减函数的参数分别为ＺｉＳ㊁θＳ和ＺｉＲ㊁θＲꎻＮＳ为流域内污染源数量ꎻＳｎꎬｉ为ｉ河段内的第ｎ个污染源产生的污染负荷ꎬｋｇ∕ａꎻαｎ为第ｎ个污染源的排放系数ꎻＤｎ为第ｎ个污染源的水陆传输项ꎻＺｉＤ为陆域传输衰减函数的参数ꎻθＤ为参数的系数.年总污染负荷(Ｆｉ∗)由长期监测的水质及流量数据估算得到ꎬ作为模型的因变量.模型估算河流污染物负荷涉及３种自变量ꎬ分别为源变量㊁陆￣水迁移变量以及河道和湖泊中的损失变量.源变量(Ｓｎꎬｉ)可以包含城市用地面积㊁大气沉降等污染源相关变量ꎻ陆地到水体迁移变量(Ｄｎ)可以包含气温㊁降水量㊁地表坡度㊁河网密度和湿地面积等ꎻ河道中的损失变量(ＺｉＳ㊁θＳ)由河流长度和流速决定ꎬ湖泊中的损失变量(ＺｉＲ㊁θＲ)由区域水力负荷(平均径流与湖泊面积的比值)决定.利用上述自变量的参数ꎬ模型将年均污染物通量数据与流域污染现状以及影响传输的土壤景观和地表水性质相联系ꎬ基于最小二乘法的回归分析建立了水体负荷通量估算模型.对模型参数和水体负荷通量预测值模拟方程进行多次评估ꎬ最终得到模拟误差最小的最优结果.ＳＰＡＲＲＯＷ模型的结构示意如图１所示.图１㊀ＳＰＡＲＲＯＷ模型结构示意Ｆｉｇ.１ＳｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｍｏｄｅｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｏｒＳＰＡＲＲＯＷ２㊀ＳＰＡＲＲＯＷ模型的研究进展ＳＰＡＲＲＯＷ模型最初被应用于美国地区ꎬ由于其较好的模拟效果ꎬ已在国际范围内开始应用研究[１３ꎬ１６￣１７].近年来ＳＰＡＲＲＯＷ模型得到了国内外学者的关注ꎬ如Ｌｉ等[１８]利用ＳＰＡＲＲＯＷ模型评估了松花江流域扩散源的营养物输送和流失比率ꎬ并预测了上游子流域向通江监测断面运输营养物负荷的百分比ꎻＺｈｏｕ等[１９]估算了九龙江流域总氮和总磷的来源及迁移ꎬ并在ＳＰＡＲＲＯＷ模型基础上开发了情景分析模块ꎻ此外ꎬ研究人员在新安江流域[２０]㊁密云水库流域[２１]㊁艾比湖流域[２２]等地区也开展了相关研究.目前ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型在模拟营养物背景本底浓度㊁水质目标管理及总量控制㊁水质评价与预测㊁气候变化对水环境影响等方面都得到了很好的应用.２ １㊀营养物背景浓度模拟流域水体氮磷自然背景浓度反映自然因素对营养物达到水质目标的影响ꎬ有时可能在富营养化过程中起决定性的作用[２３].对水质状况的评估通常是基于当前水质状况与自然背景条件的阈值相比较ꎬ因此营养物的自然背景浓度是水质标准制定及评估富营养化过程的重要参考[２４].常用于地表水营养物背景浓度模拟研究的方法有参照湖泊法㊁古湖沼学法及压力￣响应关系法ꎬ但存在一定局限性(见表２).表２㊀营养物背景浓度研究方法Ｔａｂｌｅ２Ｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｎｕｔｒｉｅｎｔｓ方法研究过程缺点参照湖泊法使用未受干扰水体的营养物监测数据进行研究ꎬ利用频数分布法ꎬ选择适当的百分位数作为区域营养物本底浓度[２５]很少有未被开发的大流域ꎬ几乎所有的参照点都位于小流域ꎬ不同区域间营养物本底浓度可能具有很大差别ꎬ从小参考流域获得的结果很难 按比例放大 [２６￣２７]古湖沼学通过建立硅藻数据库ꎬ采用一系列多变量统计学手段提取影响硅藻分布的主要环境变量ꎬ建立转换函数并利用长期连续的湖泊监测数据来验证结果的可靠性采样和样品分析难度相对较大ꎬ沉积物中有机物保存受控因素较多ꎬ数据分析复杂压力￣响应关系法使用干扰变量作为预测因子ꎬ如人口密度㊁土地覆盖等.模型的截距为无人为干扰时的预测营养物浓度ꎬ即营养物背景本底浓度没有考虑大气沉降及营养物质向下游传输过程中的流失过程㊀㊀不同于参照湖泊法ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型可以利用较小的上游参照流域ꎬ为整个流域估算营养物背景浓度.该模型通过在流域上游选择无人类活动干扰或人类干扰相对较小的参照站点ꎬ构建营养物浓度与天然环境因素回归方程得到模型的营养物源变量.ＳＰＡＲＲＯＷ模型在进行背景浓度模拟时ꎬ将人为污染２０２２第９期郑佳琦等:ＳＰＡＲＲＯＷ模型在水环境管理中的应用及发展趋势㊀㊀㊀源数量设为０ꎬ同时考虑了营养物在河流和湖库输移过程中的损失ꎬ以此模拟未受人类干扰条件下水质由上游至下游的变化情况.相较于其他模型ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型输入数据相对较少且易获得.Ｓｍｉｔｈ等[２８]利用６３个低开发强度的源头河段的总氮和总磷数据校准了流域通量回归模型ꎬ建立总氮㊁总磷与径流㊁集水面积㊁大气沉降和其他区域因素的响应方程ꎬ利用总氮和总磷通量模型估算流域背景营养负荷量化ＳＰＡＲＲＯＷ模型河流运输中的营养源变量ꎬ通过ＳＰＡＲＲＯＷ模型计算总氮和总磷损失率来估计整个流域背景营养物负荷传输过程ꎬ最终得到整个流域的营养物背景浓度.利用ＳＰＡＲＲＯＷ模型模拟营养物背景浓度关键在于参照点的选择ꎬ尽可能地选择受人类活动影响较小的监测点.由于不同国家和地区的经济㊁人口㊁土地利用情况存在差异ꎬ参照点的确定也有不同的方法.芬兰将最小人为压力的流域系统定义为农用地面积占比小于１０％㊁林地面积占比小于５％㊁城镇用地面积占比小于０ ８％的流域[２９].挪威将农用地面积占比小于１０％㊁人口密度小于５人∕ｋｍ２且没有点源污染的区域视为水体不受人为影响或人为压力较小的区域[３０].美国地质调查局水文基准网络计划项目中选择基准流域所遵循的标准包括:流域内不存在人类活动㊁流域中的地下水不受抽水井的影响㊁流域内具有准确监测的河流流量数据[３１].Ｌｅｗｉｓ等[２７]在美国热带地区的流域研究中ꎬ将最小干扰流域定义为自然植被覆盖大于８０％㊁人口密度低于５人∕ｋｍ２㊁氮沉降低于２ ５ｋｇ∕(ｈｍ２ ａ)的区域.确定合适的参照点选择方法ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型可以有效模拟流域背景营养物通量和浓度ꎬ为评估由人类活动导致的水体营养物的增加提供了研究基础ꎬ为流域水质标准的制定提供了参照量化依据.我国人口密度大ꎬ流域受人类活动扰动强度高ꎬ传统的营养物背景浓度模拟方法在我国适用性差.ＳＰＡＲＲＯＷ模型提供了一种利用上游参照流域预测下游流域营养物背景浓度的方法ꎬ为我国水环境管理提供了一种新的技术.２ ２㊀水质评价与预测流域水质评价主要包括估计营养物负荷㊁识别营养物来源和分析营养物通量空间分布三方面[３２].评价过程中均需要评价目标的监测数据来描述该地区过去或现在的水质状况ꎬ但受到空间采样范围限制和监测频次差异的影响ꎬ有效水质监测数据样本量有限.ＳＰＡＲＲＯＷ模型可以将监测获得的营养物通量信息外推至未监测区域[１０]ꎬ利用流域气候㊁地质环境㊁土地利用等因素对水质的影响ꎬ预测未监测区域营养物通量及浓度.相较于一般统计模型ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型在估计流域营养负荷时考虑了污染物向下游传输时的衰减或滞留ꎬ目前已成功应用于美国全国范围河流总氮和总磷负荷的估算[３３].美国农业部在２００４年启动的保护性措施效益评价项目(ＣＥＡＰ)中ꎬ将ＳＰＡＲＲＯＷ模型应用于水质效益的评估ꎬ为ＳＷＡＴ模型提供径流和污染物负荷信息[３４].同时ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型使用整个流域的空间水系网络ꎬ利用简单的基于过程的源和输移描述ꎬ对所有子流域营养物来源贡献进行比较和排序ꎬ量化了不同营养物来源的重要性ꎬ评估水质与不同污染源之间的联系ꎬ以确定流域尺度的营养物来源和输移过程[３５￣３７].Ｘｕ等[３８]使用ＳＰＡＲＲＯＷ模型估算了天津渤海湾流域氮磷的来源和输移过程ꎬ确定了流域向渤海湾输送的氮磷负荷及流域上游㊁工业排放㊁污水排放等因素对流域营养负荷贡献的百分比.ＳＰＡＲＲＯＷ模型将回归模型与空间信息相关联ꎬ保留了环境因素的空间信息ꎬ可以直接通过地图来展示模型模拟和预测结果ꎬ提供了营养物通量详细的空间分布信息ꎬ揭示了营养物负荷的区域差异性.Ｂｏｏｔｈ等[３９]对莫比尔河进入莫比尔湾之前的最后一条河流河段开展ＳＰＡＲＲＯＷ模型研究ꎬ以评估从该河汇水区向莫比尔湾的营养物输送ꎬ研究发现ꎬ远离海湾的河段和水库上游的河段向海湾输送营养物负荷占比较低.利用ＳＰＡＲＲＯＷ模型预测得到的流域营养物负荷ꎬ结合水质评价方法ꎬ可以实现流域水环境质量评价.Ｗｉｓｅ等[４０]利用ＳＰＡＲＲＯＷ模型预测太平洋西北部河流总氮和总磷年均浓度ꎬ结合频数分布法估算该河流的年均浓度超过美国环境保护局适用参考标准的概率ꎬ以评价该河流的水质状态ꎬ为水环境管理提供参考.２ ３㊀水质目标管理及总量控制除了估算及评价未监测河流的水质条件外ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型还可用于估算不同土地使用条件㊁资源管理方案下河流营养物负荷情况.目前流域面临来自农田开垦㊁人口增长和城市扩张的压力越来越大[４１]ꎬ为保持良好的水环境ꎬ确保水资源的可持续利用ꎬ多采用ＴＭＤＬ(最大日负荷总量)法制定水环境管理政策.ＴＭＤＬ控制方案的主要部分之一是为所有影响河段水质的污染源建立一个假设的污染物负荷分配ꎬ从而使该断面的水质达到标准.ＳＰＡＲＲＯＷ模型中的通量模拟功能可实现目标水体的污染物总量估３０２２㊀㊀㊀环㊀境㊀科㊀学㊀研㊀究第３４卷算㊁流域主要污染物筛选及模拟不同的污染物负荷分配方案对水质的响应ꎬ从而确定ＴＭＤＬ控制方案[４２].Ｄｅｔｅｎｂｅｃｋ等[４３]对美国河口区的氮总量进行了综合估算ꎬ并评估不同污染源对氮负荷的相对贡献ꎬ从而制定了一种针对沿海区域减少氮负荷的ＴＭＤＬ策略.ＳＰＡＲＲＯＷ模型可以通过改变输入变量数值ꎬ描述特定输入条件变化对水环境的影响ꎬ提供实施管理方案的水质效益估计.Ｄａｉ等[４４]研究表明ꎬ通过分别削减三岔河和雅池河子流域３０％和１０％的人为氨氮负荷量ꎬ可使乌江流域８０％水体达到ＧＢ３８３８ ２００２Ⅲ类水质标准.ＳＰＡＲＲＯＷ模型是由统计分析系统(ＳＡＳ)宏语言编写的开源系统ꎬ可在原模型的基础上开发成用户友好㊁便捷访问㊁更适合管理人员使用的水质管理模型.管理者可直接使用模型参与水质模拟分析ꎬ可直观感受到不同管理方案的使用效果ꎬ精简了决策过程.如Ｈａｓｓａｎｚａｄｅｈ等[４５]基于ＳＰＡＲＲＯＷ模型开发了一个动力学决策支持系统ꎬ该模型可以计算加拿大卡佩勒河流域农业效率管理措施实施前后的负荷变化ꎬ模拟流域内畜禽养殖数量或湿地覆盖率变化对流域营养负荷的影响等.Ｂｏｏｔｈ等[３９]也开发了基于互联网的ＳＰＡＲＲＯＷ决策支持系统ꎬ方便用户利用网页访问系统界面ꎬ为用户展示水质状态ꎬ并预测未来共享社会经济路径下的水质状况.２ ４㊀气候变化对水环境影响水环境问题与水文模式息息相关ꎬ而水文模式本身对气候变化十分敏感ꎬ降水和径流的变化可能会改变营养盐的流动性和稀释率ꎬ气温的升高可能会影响被输送物质的化学反应动力学[４６].Ｈｕｏ等[４７]使用广义可加模型估计了未来气候情景对营养基准的影响ꎬ结果表明ꎬ在营养物没有增加的情况下ꎬ一些当前没有发生藻华的湖泊可能会受气候变化的影响在未来发生蓝藻水华.未来流域营养物负荷很可能会因气候变化的影响而改变ꎬ在应对气候变化的水环境管理决策中必须考虑到未来气候变化对水环境的影响.将ＳＰＡＲＲＯＷ模型与降雨￣径流模型相结合ꎬ估算在不同大气环流模式和碳排放情景下流域径流变化ꎬ调整气候变化条件下模型中流量㊁流速等水域传输变量ꎬ能得到更可靠的河流营养负荷预测结果.Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎ等[４８]根据不同情景下降雨径流模型系统(ＰＲＭＳ)模拟河流未来流量及其相应的水流速度和行进时间ꎬ然后利用ＳＰＡＲＲＯＷ模型模拟未来情景中营养物在河道内的损失.Ｔｅｕｔｓｃｈｂｅｉｎ等[４９]用概念性水文模型ＨＢＶ模拟未来情景下每个集水区的日径流ꎬ再与ＳＰＡＲＲＯＷ模型耦合实现对未来气候情景下流域污染负荷的估计.目前ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型在气候变化对水环境影响的研究应用中还存在一定的局限性.水体营养物浓度的季节性波动要比外源输入量的波动大得多ꎬ气候变暖很可能导致更强的季节性波动[５０].ＳＰＡＲＲＯＷ模型没有考虑营养物传输的时间动态ꎬ只提供营养物的长时间平均值ꎬ忽略了季节性波动的影响ꎬ是未来可以进行改进的地方.气候变化情景下ꎬ基于ＳＰＡＲＲＯＷ模型进行气候变化对水环境影响的研究可以支撑水环境管理方案的制定ꎬ以应对未来气候变化导致的营养物输出增加ꎬ只有将营养物浓度保持在一定水平下ꎬ水体富营养化问题才能得到有效缓解.３㊀ＳＰＡＲＲＯＷ模型应用展望和发展趋势相对机理模型而言ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型需要的监测数据数量更少ꎬ并将营养物质的产生及迁移过程与河流衰减作用相联系ꎬ用统计方法描述自然条件和人类活动对水体营养物负荷的影响.可以利用该模型在流域水环境评价与预测㊁污染物背景浓度模拟㊁污染物总量控制管理等方面开展多项研究.虽然ＳＰＡＲＲＯＷ模型在预测特定水质管理措施㊁气候变化等条件下地表水营养负荷的变化趋势方面得到了很好的应用ꎬ但该模型没有考虑各影响因素对受纳水体影响的时间效应.由上游土地利用或气候发生变化到观测到下游受纳水体中营养负荷由此变化之间的时间会受到不同流域地质条件的影响[５１].因此应开发时间动态ＳＰＡＲＲＯＷ模型ꎬ解释流域水体营养物迁移的时间效应ꎬ为制定精准的水环境管理方案提供水质预测支撑.目前ꎬ受到ＳＰＡＲＲＯＷ模型结构的影响ꎬ模型多被应用于估算流域氮磷的负荷及迁移研究ꎬ对其他污染物模拟效果一般[８ꎬ５２].ＳＰＡＲＲＯＷ模型主要包含人畜排泄㊁土地利用㊁化肥施用量㊁大气沉降及点源排放５种污染源的影响ꎬ与流域氮磷负荷的主要影响因素一致.而对其他污染物而言ꎬ如化学需氧量(ＣＯＤ)等ꎬ以上５个方面不能完整代表影响污染负荷的主要因素.ＣＯＤ污染负荷与产业用水结构及污水处理厂去污率有较大关系ꎬ自然条件(如土地利用㊁大气沉降等)对其影响较小.因此为了适应污染物总量控制需求ꎬ更准确地进行污染物负荷模拟ꎬ应对ＳＰＡＲＲＯＷ模型进一步开发高锰酸盐指数㊁ＣＯＤ㊁氨氮等相关模块.此外ꎬＳＰＡＲＲＯＷ模型使用非线性回归方法模拟流域污染负荷ꎬ流域内所有子流域使用固定系数ꎬ并４０２２第９期郑佳琦等:ＳＰＡＲＲＯＷ模型在水环境管理中的应用及发展趋势㊀㊀㊀且模型估算的河流内损失率系数反映的是河段污染物去除的平均速率ꎬ年度统计数据不能预测季节性负荷或短期年内循环ꎬ后续的研究可以通过贝叶斯等方法对其进行改进ꎬ使模型融入有关模型参数的先验知识ꎬ为模型参数找到较为准确的参数区间[５３].ＳＰＡＲＲＯＷ模型一般应用于监测频率高㊁监测点密集的大流域ꎬ致使模型很难应用于缺乏高密度监测网的中小流域.可将ＳＰＡＲＲＯＷ模型与随机森林等机器学习模型相结合ꎬ利用机器学习模型的学习能力ꎬ提高量化模型不确定性的能力ꎬ使模型更好地应用于不同尺度㊁不同流域的水质相关研究.４㊀结论ａ)ＳＰＡＲＲＯＷ模型吸取了机理模型与统计模型的优点ꎬ具有数据需求量少㊁结构透明㊁普适性强等特点.该模型通过长期监测的水质与流量数据校准污染源㊁河道损失㊁陆地￣水体迁移损失等污染物负荷主要影响因素的参数ꎬ将监测数据与流域特征相关联ꎬ为污染物负荷赋予了空间意义.ｂ)目前ＳＰＡＲＲＯＷ模型已在水质评价与预测㊁水质目标管理及总量控制㊁气候变化对水环境影响等方面得到了广泛应用.为识别㊁评估㊁预测人类活动及气候变化导致的水体营养物增加提供了研究基础.ＳＰＡＲＲＯＷ模型在营养物背景浓度模拟方面的应用ꎬ也为我国水环境管理政策的制订和管理提供了新的支撑技术.ｃ)ＳＰＡＲＲＯＷ模型多用于流域氮磷污染负荷及迁移研究ꎬ对其他几项主要污染物(如高锰酸盐指数㊁ＣＯＤ㊁氨氮等)的模拟效果一般ꎬ且该模型没有考虑影响因素的时间滞后影响.为实现水环境的精准治污㊁科学管理ꎬ未来ＳＰＡＲＲＯＷ模型应进一步开发其他污染物模块ꎬ并与机器学习模型相结合ꎬ利用机器学习模型的学习能力使该模型适应多尺度的研究区域.参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ):[１]㊀生态环境部.中国生态环境状况公报(２０２０年)[Ｒ].北京:生态环境部ꎬ２０２０:１８.[２]㊀ＣＯＵＴＵＲＥＲＭꎬＭＯＥＳＪꎬＬＩＮＹꎬｅｔａｌ.ＳｉｍｕｌａｔｉｎｇｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｕｓｏｆＬａｋｅＶａｎｓｊｏꎬＮｏｒｗａｙꎬｕｎｄｅｒｌａｎｄｕｓｅａｎｄｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｂｙｌｉｎｋｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ￣ｏｒｉｅｎｔｅｄｍｏｄｅｌｓｗｉｔｈａＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ[Ｊ].ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０１８ꎬ６２１:７１３￣７２４. [３]㊀ＳＴＡＣＨＥＬＥＫＪꎬＷＥＮＧＷꎬＣＡＲＥＹＣꎬｅｔａｌ.Ｇｒａｎｕｌａｒｍｅａｓｕｒｅｓｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｌａｎｄ￣ｕｓｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｌａｋｅｎｉｔｒｏｇｅｎａｎｄｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｙａｔｍａｃｒｏｓｃａｌｅｓ[Ｊ].ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓꎬ２０２０:ｅ０２１８７.[４]㊀ＪＡＣＫＳＯＮ￣ＢＬＡＫＥＬＡꎬＳＡＭＰＬＥＪＥꎬＷＡＤＥＡＪꎬｅｔａｌ.Ａｒｅｏｕｒｄｙｎａｍｉｃｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌｓｔｏｏｃｏｍｐｌｅｘ?ａｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆａｎｅｗｐａｒｓｉｍｏｎｉｏｕｓｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｍｏｄｅｌꎬＳｉｍｐｌｙＰꎬａｎｄＩＮＣＡ￣Ｐ[Ｊ].ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０１７ꎬ５３(７):５３８２￣５３９９.[５]㊀ＳＣＨＷＡＲＺＧＥꎬＨＯＯＳＡＢꎬＡＬＥＸＡＮＤＥＲＲＢꎬｅｔａｌ.ＴｈｅＳＰＡＲＲＯＷｓｕｒｆａｃｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌ:ｔｈｅｏｒｙꎬａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｕｓｅｒｄｏｃｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ[Ｍ].Ｖｉｒｇｉｎｉａ:Ｕ.Ｓ.ＧｅｏｌｏｇｉｃａｌＳｕｒｖｅｙꎬ２００６:１５￣１６.[６]㊀ＨＯＮＧＢꎬＳＷＡＮＥＹＤＰꎬＭＣＣＲＡＣＫＩＮＭꎬｅｔａｌ.ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＮＡＮＩａｎｄＮＡＰＩａｃｃｏｕｎｔｉｎｇｆｏｒｔｈｅＢａｌｔｉｃＤｒａｉｎａｇｅＢａｓｉｎ:ｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｔｒｅｎｄｓａｎｄｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｔｏｗａｔｅｒｓｈｅｄＴＮａｎｄＴＰｆｌｕｘｅｓ[Ｊ].Ｂｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙꎬ２０１７ꎬ１３３(３):２４５￣２６１. [７]㊀ＢＵＲＩＧＡＴＯ￣ＣＯＳＴＡＣＭＤꎬＤＡ￣ＳＩＬＶＡ￣ＭＡＲＱＵＥＳＬꎬＡＬＭＥＩＤＡＡＫꎬｅｔａｌ.Ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌｓａｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄ:ａｒｅｖｉｅｗ[Ｊ].ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＰｏｌｌｕｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０１９ꎬ２６:３６１４１￣３６１６２.[８]㊀李亚娇ꎬ宋佳宝ꎬ李家科ꎬ等.四种典型非点源污染模型研究与应用进展[Ｊ].水电能源科学ꎬ２０１９ꎬ３７(３):２１￣２４.ＬＩＹａｊｉａｏꎬＳＯＮＧＪｉａｂａｏꎬＬＩＪｉａｋｅꎬｅｔａｌ.Ｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｆｏｕｒｔｙｐｉｃａｌｎｏｎ￣ｐｏｉｎｔｓｏｕｒｃｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ[Ｊ].ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＰｏｗｅｒꎬ２０１９ꎬ３７(３):２１￣２４.[９]㊀ＮＡＵＭＡＮＴＷꎬＥＬＹＣＰꎬＭＩＬＬＥＲＭＰꎬｅｔａｌ.ＳａｌｉｎｉｔｙｙｉｅｌｄｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｔｈｅＵｐｐｅｒＣｏｌｏｒａｄｏＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｕｓｉｎｇ３０ｍｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓｏｉｌｍａｐｓａｎｄｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｓ[Ｊ].ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０１９ꎬ５５(６):４９５４￣４９７３.[１０]㊀ＳＡＡＤＤＡꎬＳＣＨＷＡＲＺＧＥꎬＲＯＢＥＲＴＳＯＮＤＭꎬｅｔａｌ.Ａｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｃｙｎｕｔｒｉｅｎｔｄａｔａｓｅｔｕｓｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｌｏａｄｓꎬｉｍｐｒｏｖｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄｅｓｉｇｎꎬａｎｄｃａｌｉｂｒａｔｅｒｅｇｉｏｎａｌｎｕｔｒｉｅｎｔＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎꎬ２０１１ꎬ４７(５):９３３￣９４９.[１１]㊀陈瑜ꎬ刘光逊ꎬ赵越ꎬ等.仿真流域的总氮模拟:ＳＰＡＲＲＯＷ模型应用方法研究[Ｊ].水资源与水工程学报ꎬ２０１２ꎬ２３(４):９８￣１０１.ＣＨＥＮＹｕꎬＬＩＵＧｕａｎｇｘｕｎꎬＺＨＡＯＹｕｅꎬｅｔａｌ.ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｔａｔａｌｎｉｔｒｏｇｅｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｉｍｉｔａｔｉｏｎｗａｔｅｒｓｈｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅＳＰＡＲＲＯＷｍｏｄｅｌ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ＆ＷａｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２０１２ꎬ２３(４):９８￣１０１.[１２]㊀ＭＯＲＡＬＥＳ￣ＭＡＲÍＮＬꎬＷＨＥＡＴＥＲＨꎬＬＩＮＤＥＮＳＣＨＭＩＤＴＫＥ.Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｃｈａｎｇｅｓｏｆａｎｎｕａｌ￣ａｖｅｒａｇｅｄｎｕｔｒｉｅｎｔｅｘｐｏｒｔｉｎｔｈｅＳｏｕｔｈＳａｓｋａｔｃｈｅｗａｎＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｕｎｄｅｒｃｌｉｍａｔｅａｎｄｌａｎｄ￣ｕｓｅｃｈａｎｇｅｓｃｅｎａｒｉｏｓ[Ｊ].Ｗａｔｅｒꎬ２０１８ꎬ１０:１４３８￣１４５６.[１３]㊀ＡＬＥＸＡＮＤＥＲＲＢꎬＥＬＬＩＯＴＴＡＨꎬＳＨＡＮＫＡＲＵꎬｅｔａｌ.ＥｓｔｉｍａｔｉｎｇｔｈｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｓｉｎｋｓｏｆｎｕｔｒｉｅｎｔｓｉｎｔｈｅＷａｉｋａｔｏＲｉｖｅｒＢａｓｉｎＮｅｗＺｅａｌａｎｄ[Ｊ].ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２００２ꎬ３８(１２):１２６８￣１２８０. [１４]㊀ＺＨＡＮＧＷａｎｇｓｈｏｕꎬＳＴＥＶＥＮＧＰꎬＬＩＨｅｎｇｐｅｎｇꎬｅｔａｌ.Ｍｏｄｅｌｉｎｇｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｔｒａｎｓｐｏｒｔｉｎａｈｅａｄｗａｔｅｒｃａｔｃｈｍｅｎｔｗｉｔｈｒａｐｉｄａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｅｘｐａｎｓｉｏｎ[Ｊ].ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ２０１９ꎬ２５５:１１３２７３￣１１３２８４.[１５]㊀ＡＬＥＸＡＮＤＥＲＲＢꎬＳＭＩＴＨＲＡꎬＳＣＨＷＡＲＺＧＥꎬｅｔａｌ.ＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓａｎｄｎｉｔｒｏｇｅｎｄｅｌｉｖｅｒｙｔｏｔｈｅｇｕｌｆｏｆＭｅｘｉｃｏｆｒｏｍｔｈｅＭｉｓｓｉｓｓｉｐｐｉＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ[Ｊ].ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ５０２２。

SWAT⽔⽂模型SWAT⽔⽂模型介绍1概述SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是美国农业部（USDA）农业研究局（ARS）开发的基于流域尺度的⼀个长时段的分布式流域⽔⽂模型。

它主要基于SWRRB模型，并吸取了CREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO的主要特征。

SWAT 具有很强的物理基础，能够利⽤GIS和RS提供的空间数据信息模拟地表⽔和地下⽔的⽔量和⽔质，⽤来协助⽔资源管理，即预测和评估流域⽔、泥沙和农业化学品管理所产⽣的影响。

该模型主要⽤于长期预测，对单⼀洪⽔事件的演算能⼒不强，模型主要由8个部分组成：⽔⽂、⽓象、泥沙、⼟壤温度、作物⽣长、营养物、农业管理和杀⾍剂。

SWAT模型拥有参数⾃动率定模块，其采⽤的是Q.Y.Duan等在1992年提出的SCE-UA算法。

模型采⽤模块化编程，由各⽔⽂计算模块实现各⽔⽂过程模拟功能，其源代码公开，⽅便⽤户对模型的改进和维护。

2模型原理SWAT模型在进⾏模拟时，⾸先根据DEM把流域划分为⼀定数⽬的⼦流域，⼦流域划分的⼤⼩可以根据定义形成河流所需要的最⼩集⽔区⾯积来调整，还可以通过增减⼦流域出⼝数量进⾏进⼀步调整。

然后在每⼀个⼦流域再划分为⽔⽂响应单元HRU。

HRU是同⼀个⼦流域有着相同⼟地利⽤类型和⼟壤类型的区域。

每⼀个⽔⽂响应单元的⽔平衡是基于降⽔、地表径流、蒸散发、壤中流、渗透、地下⽔回流和河道运移损失来计算的。

地表径流估算⼀般采⽤SCS径流曲线法。

渗透模块采⽤存储演算⽅法，并结合裂隙流模型来预测通过每⼀个⼟壤层的流量，⼀旦⽔渗透到根区底层以下则成为地下⽔或产⽣回流。

在⼟壤剖⾯中壤中流的计算与渗透同时进⾏。

每⼀层⼟壤中的壤中流采⽤动⼒蓄⽔⽔库来模拟。

河道中流量演算采⽤变动存储系数法或马斯⾦根演算法。

模型中提供了三种估算潜在蒸散发量的计算⽅法—Hargreaves、Priestley-Taylor和Penman-Monteith。

SWAT模型及其在水环境非点源污染研究中的应用SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）是一种广泛应用于水环境非点源污染研究的数学模型。

它是美国农业部自然资源保护服务处（NRCS）于1995年开发的，用于评估水资源规划和管理中的土壤侵蚀、氮和磷等非点源污染的影响。

SWAT模型基于土壤水分、气象、土地利用、地形等因素，通过数学公式和模拟算法，模拟水文过程、水源利用和土壤侵蚀等过程，从而预测流域尺度上的水文和水质变化。

1. 土壤侵蚀模拟：SWAT模型可以通过模拟降雨强度、土壤类型、地形等因素，预测农田、林地等土地利用类型下的土壤侵蚀情况，为土壤侵蚀控制工程提供科学依据。

2. 水质模拟：SWAT模型可以模拟流域中氮、磷等养分的流动、转化和去除过程，预测流域的水质状况。

通过对不同农业经营管理措施的模拟，可以评估其对水质改善的效果，为流域水质管理提供参考。

3. 湖泊富营养化研究：SWAT模型可以模拟流域养分输入对湖泊富营养化的影响，并根据养分输入情况预测湖泊富营养化的趋势。

研究者可以通过模拟不同减少养分输入的措施，评估其对湖泊富营养化治理的效果。

4. 河流水量预测：SWAT模型可以对流域中的水量进行模拟和预测，包括流域出口的径流、地下水补给量等。

这对水资源的合理利用和水环境工程的规划设计有重要意义。

5. 土地利用规划：SWAT模型可以模拟不同土地利用类型对水环境的影响，为土地利用规划提供科学依据。

通过比较不同土地利用方案下的水质状况和水资源利用效益，可以选择对水环境影响较小且综合效益较高的土地利用方式。

SWAT模型在水环境非点源污染研究中具有重要的应用价值，可以为相关决策提供科学支持，促进水环境的保护和管理。

输出系数模型非点源污染模型是非点源污染进行时空模拟的重要手段，但现有模型往往只是对小区域的精细模拟，很难适用于大尺度区域的负荷估算。

因此，大尺度流域的非点源污染负荷估算一直是非点源污染研究的薄弱环节。

基于土地利用变化提出的输出系数模型，避开了非点源污染发生的复杂过程，所需参数少，操作简单，又具有一定的精度，在我国大尺度流域的非点源污染负荷研究时表现出独特的优越性。

一、模型结构输出系数模型（Export Coeffi cient Models）来自一种称为“单位负荷测算”（Unit load approach）的研究思路。

20世纪70年代初期，美国、加拿大学者最先提出输出系数模型并将其应用于研究土地利用-营养负荷-湖泊富营养化关系。

其核心是测算每个计算单元（人、畜禽或单位土地面积）的污染物产生量，将每个计算单元的平均污染物产生量与总量相乘，估算研究范围内非点源污染的潜在产生量。

Novrell等于1979年提出了一个较为简单的输出系数模型，以预测康涅狄格州湖泊群流域的营养物输入对湖泊富营养化的影响。

在输出系数模型中，各土地利用类型对营养物的贡献率是与该土地利用类型在流域中的面积比重成正比的。

来自于不同土地利用类型的径流量及径流中污染物浓度各不相同，这主要通过输出系数的不同取值来体现。

早期的模型假定所有土地利用类型的输出系数固定不变，这种假设和现实状况差异很大，因而限制了模型的应用。

Johnes（1996）在已有研究成果基础上建立了更为细致、输出系数更完备的输出系数模型。

该模型对不同的土地利用类型或牲畜种类等分别采用不同的输出系数并考虑居民生活污染输出。

在总氮输入方面还进一步考虑了植物固氮、氮的空气沉降等因素，大大提高了非点源污染负荷估算精度。

该模型已经成为输出系数法的经典模型，国内输出系数法方面的研究，大多基于该模型或稍作改进。

模型表达式为式中：L为研究区域的总污染负荷量；n为土地利用类型的种类或牲畜、人口等不同的污染来源；Ei为第i种土地利用类型、牲畜或人口的污染物输出系数；A i 为第i种土地利用类型的面积或牲畜、人口的数量；Ii为第i种污染物的输出量；p为来自降雨的污染物输出量。

四种水文模型的比较摘要：水文模型是用数学的语言对现实水文过程进行模拟和预报，在进行水文规律的探讨和解决水文及生产实际问题中起着重要作用。

本文分别介绍了新安江模型、萨克拉门托（SAC）模型、SWAT模型以及TOPMODEL模型，并对这四种水文模型的蒸发计算、产流机制、汇流计算、适用流域、参数以及模型特点等不同方面进行了比较分析。

并结合对着4种模型之间的比较，作出了总结分析和展望。

关键词：新安江模型；SAC模型；SWA T模型；TOPMODEL模型；模型比较引言流域水文模型在进行水文规律研究和解决生产实际问题中起着重要的作用。

新安江模型是一个概念性水文模型，1973年由赵人俊教授领导的研究组在编制新安江预报方案时，汇集了当时在产汇流理论方面的成果，并结合大流域洪水预报的特点，设计出的我国第一个完整的流域水文模型，至今仍在我国湿润和半湿润地区的洪水预报中得到广泛应用；萨克拉门托水文模型，简称SAC模型，是R.C.伯纳什（Burnash）和R.L.费雷尔（Ferral）以及R.A.麦圭儿（Mcguire）于20世纪60年代末至70年代初研制的，是一个连续模拟模型，模型研制完成时间相对较晚，其功能较为完善，兼有蓄满产流和超渗产流，广泛应用于美国水文预报中；SWAT模型是美国农业部农业研究中心研制开发的用于模拟预测土地利用及土地管理方式对流域水量、水质过程影响的分布式流域水文模型；TOPMODEL为基于地形的半分布式流域水文模型，于1979年由Beven和Kirkby提出，其主要特征是将数字高程模型（DEM）的广泛适用性与水文模型及地理信息系统（GIS）相结合，基于DEM数据推求地形指数，并以此来反映下垫面的空间变化对流域水文循环过程的影响，描述水流趋势。

本文对这四中水文模型从蒸发计算、产汇流计算、适用流域以及参数等方面进行分析比较，并得出结论。

1模型简介1.1新安江模型新安江模型是赵人俊等在对新安江水库做入库流量预报工作中，归纳成的一个完整的降雨径流模型。

1SWAT模型原理介绍SWAT模型主要用来预测人类活动对水、沙、农业、化学物质的长期影响。

它可以模拟流域内多种不同的水循环物理过程。

由于流域下垫面和气候因素具有时空变异性,为了提高模拟的精度,通常SWAT模型将研究流域细分成若干个单元流域。

流域离散的方法有三种:自然子流域(subbasin)、山坡(hillslop)和网格(grid)。

关于流域离散方法的探讨见参考文献[4]。

SWAT模拟的流域水文过程分为水循环的陆面部分(即产流和坡面汇流部分)和水循环的水面部分(即河道汇流部分)。

前者控制着每个子流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量;后者决定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动。

1.1水循环的陆面部分流域内蒸发量随植被覆盖和土壤的不同而变化,可通过水文响应单元(HRU)[2]的划分来反映这种变化。

每个HRU都单独计算径流量,然后演算得到流域总径流量。

在实际的计算中,一般要考虑气候、水文和植被覆盖这三个方面的因素。

1.1.1气候因素流域气候(特别是湿度和能量的输入)控制着水量平衡,并决定了水循环中不同要素的相对重要性。

SWAT所需要输入的气候因素变量包括:日降水量、最大最小气温、太阳辐射、风速和相对湿度。

这些变量的数值可通过模型自动生成,也可直接输入实测数据。

1.1.2水文因素降水可被植被截留或直接降落到地面。

降到地面上的水一部分下渗到土壤;一部分形成地表径流。

地表径流快速汇入河道,对短期河流响应起到很大贡献。

下渗到土壤中的水可保持在土壤中被后期蒸发掉,或者经由地下路径缓慢流入地表水系统。

冠层蓄水:SWAT有两种计算地表径流的方法。

当采用Green&Ampt 方法时需要单独计算冠层截留。

计算主要输入为:冠层最大蓄水量和时段叶面指数(LAI)。

当计算蒸发时,冠层水首先蒸发。

下渗:计算下渗考虑两个主要参数:1初始下渗率(依赖于土壤湿度和供水条件);2最终下渗率(等于土壤饱和水力传导度)。

Vol.41 No.4Aug., 2021第41卷第4期2021年8月水文JOURNAL OF CHINA HYDROLOGYDOI: 10.19797/ki.1000-0852.20200196WRF-Hydro 模型在典型中小流域的日径流模拟研究刘洪波1,菅浩然1,孙明坤2(1.黄河水利职业技术学院，河南开封475004； 2.河海大学水文水资源学院，江苏南京210098)摘 要：新一代蓄满超渗结合的水文气象模型WRF-Hydro 可在陆面模式基础上进行精细的水文模拟。

然而利用它进行日径流模拟的研究并不充足。

将WRF-Hydro 应用于半湿润的陈河流域和湿润的屯溪 流域,并结合新安江模型以探索其在中小流域中的径流模拟能力，为流域的径流模拟和水资源管理提供参考。

结果表明:WRF-Hydro 在屯溪日径流模拟表现较好，在陈河表现一般。

虽然高估屯溪2014的洪峰，但整体表现较好,NSE 与新安江模型相当或稍弱；在陈河,WRF-Hydro 只在降水或径流较大的年份 中表现较好，此时NSE 稍弱于新安江模型。

WRF-Hydro 的表现与降雨径流关系的非线性程度有关，当降水或径流较小时模型表现可能不理想，这说明其计算超渗径流的机制仍需改进。

该模型在湿润地区有较好的应用潜力；而应用在半湿润地区，可能需要更高质量的输入数据。

关键词：WRF-Hydro 模型；日径流模拟；半湿润地区；湿润地区；中小流域；新安江模型中图分类号:TV121文献标识码:A文章编号：1000-0852(2021)04-0048-080引言近年来，数值天气预报模式和水文模型被广泛地应用于暴雨和洪水事件模拟。

数值天气预报模式［1］可 预测未来一定时间内的大气运动状态,并提供气象变量分布场。

而水文模型［2-3］是基于理解“降水-径流”关 系的基础上建立的模拟水文状态的工具。

为更好地模拟大气与陆面之间的水能交换，水文气象模型近年来被广泛应用［4］。