论文部分内容阅读
摘 要：汾河流域水体质量下降、富营养化加剧、水土流失严重，其中农业非点源污染分布范围广，监测、管理难度大。以河岔水文站以上汾河流域为研究区，基于GIS技术构建分布式水文模型SWAT。采用SUFI-2算法进行参数敏感性分析、率定和验证，并基于月尺度对汾河上游流域2005—2015年径流、泥沙和非点源溶解态氮负荷进行模拟。采用确定性系数R2、Nash-Sutcliffe系数（NSE）和百分比偏差（PBIAS）相结合的形式对模型适用性进行评价，结果表明：在长时间尺度下，径流、泥沙、溶解态氮模拟和实测过程线总体拟合度较好，率定期和验证期R2和NSE均高于0.5，|PBIAS|均低于25%，所构建的SWAT模型在研究区具有较好适用性，可用于模拟、分析和预测该地区水土流失和非点源污染问题。
关键词：径流;泥沙;溶解态氮;SWAT模型;非点源污染;适用性;汾河上游
中图分类号：P334+.92;X522 文献标志码：A
doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.11.012
Abstract：The water quality of Fenhe River basin is declining， eutrophication is increasing， and soil and water loss is serious， among which the agricultural non-point source pollution is widely distributed and difficult to monitor and manage. This study selected the basin above the Hecha Hydrological Station as the research object， and the distributed SWAT （Soil and Water Assessment Tool） model of the Upper Fenhe River was constructed by using GIS technology. In order to improve model performance， SUFI-2 （sequential uncertainty fitting program） was used for parameter sensitivity analysis， calibration and verification. The monthly runoff， sediment and dissolved nitrogen load data in the study area from 2005 to 2015 were simulated by the corrected model. Determination coefficient （R2）， Nash-Suttcliffe （NSE） and percent bias （PBIAS） were used to evaluate the applicability of SWAT model. The results show that in long-term process， the simulated and measured values of runoff， sediment and dissolved nitrogen are highly fitted and the values of R2 and NSE are both higher than 0.5 and |PBIAS| are lower than 25%. These indicate that the constructed SWAT model has high adaptability to the study area and we can use the model to simulate， analyze and predict soil erosion and non-point source pollution.
Key words： runoff; sediment; dissolved nitrogen; SWAT model; non-point source pollution; applicability; upper basin of Fenhe River
汾河是黃河第二大支流。近年来，随着汾河两岸工业化、城市化的快速发展，汾河流域水环境功能发生了较大变化，水体质量下降、富营养化加剧、水土流失严重等问题日益突出。作为重要水源地的汾河上游流域，其水环境功能直接关系省会太原的饮水安全[1-3]。2016年4月《汾河流域生态修复规划（2015—2030年）》颁布，意味着三晋治汾工作全面启动，更是山西省转型发展、生态文明建设的标志。
由于汾河上游流域工业少、坡地多、水土流失严重，因此农业非点源污染是汾河上游水环境治理工作中的棘手问题。与点源造成的水污染相比，农业非点源污染分布范围广，监测、管理和控制难度大，国外专家认为，50%以上的水环境污染物来自于农业非点源污染[4]，国内研究也证明农业非点源污染是太湖、巢湖、滇池等湖泊富营养化加剧的主要原因[5-8]。
分布式水文模型可为大、中型流域水环境管理提供重要的技术支持[9-10]。SWAT作为该类模型的代表，可模拟和预测不同环境条件下污染物的迁移转化规律，定量表征水体各类污染物的负荷量及空间分布情况，评估不同措施的水污染防治效果。目前，国内关于汾河流域非点源污染的研究较少，且研究区多集中于汾河中下游灌区，流域面积小、时间跨度短、涉及模型参数不完全，不足以指导整个汾河流域的生态修复工作[11-13]。鉴于此，选取河岔水文站以上汾河流域为研究区，以水文站实测2005—2015年径流、泥沙和溶解态氮数据为基础，构建汾河上游流域SWAT水文模型，以月尺度对流域内的径流、泥沙及溶解态氮进行模拟，利用SWAT-CUP中的SUFI-2方法对模型参数进行敏感性分析、率定和验证，采用确定性系数R2、Nash-Sutcliffe系数（NSE）和百分比偏差（PBIAS）相结合的形式对模型的适用性进行评价，得到适合汾河上游水文环境的最佳参数，以期为汾河流域水环境污染防治工作提供参考。 1 研究区概况
位于太原市娄烦县的河岔水文站是汾河上游水文监测专用站，以河岔站以上的汾河流域为研究区，研究区集水面积3 242.35 km2，海拔为1 084～2 717 m，见图1。研究区属温帶大陆性气候区，气候干旱，四季分明。降水量年际变化大，年内多集中于汛期（6—9月），汛期降水量占全年总降水量的70%以上。流域内山地丘陵分布广，坡耕地为主要土地利用方式，土壤以褐土为主。流域内共涉及宁武、五寨、静乐、岚县和娄烦五县，工业基础薄弱，支柱产业为种植业与养殖业，主要作物为玉米、谷子、大豆和马铃薯。
2 数据与方法
2.1 数据来源
构建SWAT模型需要输入空间数据和属性数据，空间数据主要包括研究区数字高程（DEM）栅格数据（见图1）、土壤栅格数据（见图2）和土地利用栅格数据（见图3），属性数据主要包括研究区内气象站2005—2015年日观测数据（降水量、气温、太阳辐射等）、河岔水文站2005—2015年每月观测数据（径流、泥沙和污染物）和流域内主要作物农业管理数据，见表1。
2.2 土壤数据库
在中国土壤数据库（http：//vdb3.soil.csdb.cn/extend/jsp/introduction）中检索研究区土壤的粒径分布、颗粒组成、养分含量等理化指标信息。利用样条插值法将土壤粒径标准转换为美国制[14]，并根据土壤最小下渗率特征进行土壤水文分组;利用SPAW软件中的SWCT模块计算湿密度、有效持水量、饱和导水率等参数，利用改进的EPIC模型计算土壤侵蚀因子（USLE-K）[15]，见表2。各类土壤的化学指标（全氮、全磷、速效磷）主要通过野外采样，实验室检测的方法获得，并参考SWAT理论手册的经验公式估算出硝酸盐氮、有机氮和有机磷含量，见表3。
2.3 土地利用数据库
由于汾河上游流域以种植业和养殖业为主，2005—2015年土地利用类型以耕地和林地为主，因此将土地利用数据作为静态数据，选用2010年土地利用数据作为源数据，代表整个研究期内的土地利用现状。2010年土地利用数据主要通过对Landsat-7遥感影像解译获得，分辨率为30 m。依据SWAT模型土地利用索引表对源数据进行代码转换和重分类，见表4。
2.4 污染源及农作物管理数据库
污染源数据来源于太原市、忻州市生态环境局和《中国农业年鉴》，包括点源和非点源数据。汾河上游流域以农业为主，点源数据涉及静乐县和娄烦县的污水处理厂。非点源数据主要参考《中国农业年鉴》，当前流域内普遍施用复合肥，且复合肥种类多，行政村之间差别明显。根据流域是否追肥，在现状基础上进行区域划分，并赋予相应的土地利用分类代码，其中流域内不同作物用地施肥类型及含营养元素比例根据耕地面积、施肥量和施肥种类加权求平均确定。流域内主要作物管理信息见表5、表6。
2.5 SWAT模型构建
利用ArcGIS 10.2软件将上述3类空间数据统一在同一坐标系中（Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_111E），并将这些数据重新划分为30 m×30 m的栅格数据。选择河岔水文站作为流域出口，汇水面积3 242.35 km2。将流域面积的5.01%（162.5 km2）作为子流域提取阈值，汾河上游共划分了35个子流域，见图4。将流域坡度分为3级（0～5°、5°～25°和25°以上），在子流域基础上划分研究区水文响应单元（HRU），其中土地利用阈值取5%，土壤类型阈值取20%，坡度阈值取20%，流域最终生成488个水文响应单元。依据SWAT模型输入要求，将4个气象站（宁武、静乐、岚县、河岔）2005—2015年的气象数据，利用SWATWeather、PCPswat和DEW02软件生成天气发生器各个参数[14，16]，导入到SWAT数据库中，并将逐日降水数据整理成规范格式的.txt文件，依据站点坐标建立索引表，并在模型中加载，完成SWAT模型构建。为提高SWAT模型在汾河上游流域的适用性，将2005年作为模型预热期，2006—2012年作为模型率定期，2013—2015年作为模型验证期，基于月尺度对径流、泥沙和污染物进行结果输出。
2.6 参数率定与敏感性分析
模型构建涉及的参数众多，为尽可能提高模型适用性，减少“异参同效”现象[17-18]，研究选用SWAT-CUP工具进行参数率定和敏感性分析，选用确定性系数（R2）、Nash-Sutcliffe系数（NSE）和百分比偏差（PBIAS）作为评价指标。一般认为NSE>0.75、R2>0.75，且|PBIAS|<10%，模型适用性非常好;NSE≤0.50、R2≤0.50，且|PBIAS|≥25%，模型拟合精度不满意;介于两者之间则认为模型适用性比较令人满意。以河岔水文站2005—2015年每月实测的径流、泥沙和营养氮数据为观测值，在SWAT模型中依次进行敏感性分析，共选取了27个敏感性强的参数进行率定，其中径流参数10个、泥沙参数8个、营养氮参数9个，见表7。率定期利用SWAT-CUP中的SUFI-2反演算法，结合人工校正依次对径流、泥沙和溶解态氮参数进行了3次迭代（每次模拟500次），直到获取相关参数的最优校准值，并在验证期进行适用性验证。
3 模型适用性评价
2005—2015年河岔水文站径流、泥沙和溶解态氮观测值和模拟值见图5。丰水期，径流量模拟值和实测值过程线拟合程度高，特别是对暴雨引起的径流峰值反应灵敏;枯水期，模拟值略高于实测值，这与姚苏红等[19]的研究结果一致。枯水期，模拟值略高于实测值的原因，一方面是研究区内降水观测站时空分布不均;另一方面是近年来随着水库、淤地坝、农业用水等水利工程的实施，枯水期河道中径流量减少，对模拟效果产生了影响。对率定后的SWAT模型进行径流模拟适用性验证，率定期R2=0.933、NES=0.915、PBIAS=-6.1%，验证期R2=0.874、NES=0.869、PBIAS=-7.3%，表明SWAT模型适用于汾河上游流域径流模拟，能够很好模拟和反映流域内径流变化趋势。 从图5（b）可以看出，泥沙的模拟值和实测值误差主要集中在枯水期和强降雨事件，这是汾河上游流域特殊的自然条件造成的。研究区降水集中在6—9月，降水持续时间短且雨量大，流域内以黄土丘陵沟壑区和土石山区为主，水土流失特别严重，暴增的径流在流向河道的过程中不仅会挟带坡耕地中的泥沙，而且会对河道中原本淤积的黄土造成冲击，从而提高径流中泥沙含量。而在枯水期，河道中水量极少，没有泥沙含量观测值。对率定后的SWAT模型进行泥沙模拟适用性验证，率定期R2=0.729、NES=0.702、PBIAS=-11.8%，验证期R2=0.767、NES=0.752、PBIAS=-9.7%，表明SWAT模型对汾河上游流域泥沙模拟的整体适用性较好。
由图5（c）可以看出，2005—2015年汾河上游溶解态氮含量整体呈上升趋势，由于研究区内工业点源污染少，因此可以推论出非点源污染在这十年间呈增多趋势。溶解态氮的模拟值和实测值具有较高的拟合度，率定期R2=0.711、NES=0.699、PBIAS=13.6%，验证期R2=0.747、NES=0.744、PBIAS=11.3%，SWAT模型对汾河上游流域溶解态氮的模拟效果令人满意，适用性较好。
4 结 语
2016年山西省正式启动汾河流域生态修复工程，其中一项重要工作就是控制、治理水环境污染，提高水环境质量，重现大河风韵。相比点源污染，农业非点源污染的治理工作难度大，收效微，亟待解决。研究以河岔水文站为汇流节点，以该站2005—2015年月实测数据为基础，利用分布式水文模型SWAT对汾河上游流域径流、泥沙和溶解态氮负荷量进行模拟，结果表明在长时间尺度下，径流、泥沙、溶解态氮模拟和实测过程线总体拟合度较好，率定期和验证期R2和NSE均高于0.5，|PBIAS|均低于25%，SWAT模型在汾河上游流域整体适用性较好，可用于模拟、分析和预测该地区水土流失、非点源污染问题，从而为进一步预防、控制和治理汾河水环境污染问题提供理论依据。另外，由于受水利工程的影响，模型模拟效果存在一定误差，还需要在后期不断改进和完善。
参考文献：
[1] 王林芳，党晋华，刘利军，等.汾河上中游流域水环境中多环芳烃分布及分配[J].环境科学学报，2017，37（8）：2838-2845.
[2] 杨晨，徐明德，郭媛.基于MIKE21的汾河水库突发环境事件数值模擬[J].灌溉排水学报，2017，36（11）：115-121.
[3] 王晓宇.汾河水库及其上游水环境状况分析及治理[J].水资源保护，2010，26（4）：89-94.
[4] 莫明浩，方少文，涂安国，等.水土流失面源污染及其防控研究综述[J].中国水土保持，2012（6）：32-34.
[5] 刘庄，晁建颖，张丽，等.中国非点源污染负荷计算研究现状与存在问题[J].水科学进展，2015，26（3）：432-442.
[6] 欧阳威，刘迎春，冷思文，等.近三十年非点源污染研究发展趋势分析[J].农业环境科学学报，2018，37（10）：150-157.
[7] 张一楠，黄介生，伍靖伟.香溪河流域非点源污染负荷分析及治理措施探究[J].中国农村水利水电，2017（8）：132-135.
[8] 耿润哲，张鹏飞，庞树江，等.不同气候模式对密云水库流域非点源污染负荷的影响[J].农业工程学报，2015，31（22）：240-249.
[9] 刘彬，沙金霞，闫志宏，等.基于耗水平衡分析的区域水资源管理[J].水利水电技术，2018，49（5）：30-37.
[10] VOLK M， BOSCH D， NANGIA V， et al. SWAT： Agricultural Water and Nonpoint Source Pollution Management at a Watershed Scale[J]. Agricultural Water Management， 2016， 175： 1-3.
[11] 郑捷，李光永，韩振中，等.改进的SWAT模型在平原灌区的应用[J].水利学报，2011，42（1）：88-97.
[12] 胡文慧，李光永，孟国霞，等.基于SWAT模型的汾河灌区非点源污染负荷评估[J].水利学报，2013，44（11）：1309-1316.
[13] 张学慧，徐明德，柴国平，等.汾河水库流域非点源污染模拟与研究[J].灌溉排水学报，2017，36（4）：99-104.
[14] 李泽利，吕志峰，赵越，等.新安江上游流域SWAT模型的构建及适用性评价[J].水资源与水工程学报，2015（1）：25-31.
[15] GASSMAN P W， WILLIAMS J R， BENSON V W， et al. Historical Development and Applications of the EPIC and APEX Models[J]. Center for Agricultural & Rural Development Publications， 2005， 56： 905-912.
[16] 庞靖鹏，徐宗学，刘昌明.SWAT模型中天气发生器与数据库构建及其验证[J].水文，2007，27（5）：25-30.
[17] 李倩楠，张静，宫辉力.基于SWAT模型多站点不确定性评价方法的比较[J].人民黄河，2017，39（1）：24-29.
[18] 杨凯杰，吕昌河.SWAT模型应用与不确定性综述[J].水土保持学报，2018，32（1）：17-24.
[19] 姚苏红，朱仲元，张圣微，等.基于SWAT模型的内蒙古闪电河流域径流模拟研究[J].干旱区资源与环境，2013，27（1）：175-180.
【责任编辑 吕艳梅】
关键词：径流;泥沙;溶解态氮;SWAT模型;非点源污染;适用性;汾河上游
中图分类号：P334+.92;X522 文献标志码：A
doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.11.012
Abstract：The water quality of Fenhe River basin is declining， eutrophication is increasing， and soil and water loss is serious， among which the agricultural non-point source pollution is widely distributed and difficult to monitor and manage. This study selected the basin above the Hecha Hydrological Station as the research object， and the distributed SWAT （Soil and Water Assessment Tool） model of the Upper Fenhe River was constructed by using GIS technology. In order to improve model performance， SUFI-2 （sequential uncertainty fitting program） was used for parameter sensitivity analysis， calibration and verification. The monthly runoff， sediment and dissolved nitrogen load data in the study area from 2005 to 2015 were simulated by the corrected model. Determination coefficient （R2）， Nash-Suttcliffe （NSE） and percent bias （PBIAS） were used to evaluate the applicability of SWAT model. The results show that in long-term process， the simulated and measured values of runoff， sediment and dissolved nitrogen are highly fitted and the values of R2 and NSE are both higher than 0.5 and |PBIAS| are lower than 25%. These indicate that the constructed SWAT model has high adaptability to the study area and we can use the model to simulate， analyze and predict soil erosion and non-point source pollution.
Key words： runoff; sediment; dissolved nitrogen; SWAT model; non-point source pollution; applicability; upper basin of Fenhe River
汾河是黃河第二大支流。近年来，随着汾河两岸工业化、城市化的快速发展，汾河流域水环境功能发生了较大变化，水体质量下降、富营养化加剧、水土流失严重等问题日益突出。作为重要水源地的汾河上游流域，其水环境功能直接关系省会太原的饮水安全[1-3]。2016年4月《汾河流域生态修复规划（2015—2030年）》颁布，意味着三晋治汾工作全面启动，更是山西省转型发展、生态文明建设的标志。
由于汾河上游流域工业少、坡地多、水土流失严重，因此农业非点源污染是汾河上游水环境治理工作中的棘手问题。与点源造成的水污染相比，农业非点源污染分布范围广，监测、管理和控制难度大，国外专家认为，50%以上的水环境污染物来自于农业非点源污染[4]，国内研究也证明农业非点源污染是太湖、巢湖、滇池等湖泊富营养化加剧的主要原因[5-8]。
分布式水文模型可为大、中型流域水环境管理提供重要的技术支持[9-10]。SWAT作为该类模型的代表，可模拟和预测不同环境条件下污染物的迁移转化规律，定量表征水体各类污染物的负荷量及空间分布情况，评估不同措施的水污染防治效果。目前，国内关于汾河流域非点源污染的研究较少，且研究区多集中于汾河中下游灌区，流域面积小、时间跨度短、涉及模型参数不完全，不足以指导整个汾河流域的生态修复工作[11-13]。鉴于此，选取河岔水文站以上汾河流域为研究区，以水文站实测2005—2015年径流、泥沙和溶解态氮数据为基础，构建汾河上游流域SWAT水文模型，以月尺度对流域内的径流、泥沙及溶解态氮进行模拟，利用SWAT-CUP中的SUFI-2方法对模型参数进行敏感性分析、率定和验证，采用确定性系数R2、Nash-Sutcliffe系数（NSE）和百分比偏差（PBIAS）相结合的形式对模型的适用性进行评价，得到适合汾河上游水文环境的最佳参数，以期为汾河流域水环境污染防治工作提供参考。 1 研究区概况
位于太原市娄烦县的河岔水文站是汾河上游水文监测专用站，以河岔站以上的汾河流域为研究区，研究区集水面积3 242.35 km2，海拔为1 084～2 717 m，见图1。研究区属温帶大陆性气候区，气候干旱，四季分明。降水量年际变化大，年内多集中于汛期（6—9月），汛期降水量占全年总降水量的70%以上。流域内山地丘陵分布广，坡耕地为主要土地利用方式，土壤以褐土为主。流域内共涉及宁武、五寨、静乐、岚县和娄烦五县，工业基础薄弱，支柱产业为种植业与养殖业，主要作物为玉米、谷子、大豆和马铃薯。
2 数据与方法
2.1 数据来源
构建SWAT模型需要输入空间数据和属性数据，空间数据主要包括研究区数字高程（DEM）栅格数据（见图1）、土壤栅格数据（见图2）和土地利用栅格数据（见图3），属性数据主要包括研究区内气象站2005—2015年日观测数据（降水量、气温、太阳辐射等）、河岔水文站2005—2015年每月观测数据（径流、泥沙和污染物）和流域内主要作物农业管理数据，见表1。
2.2 土壤数据库
在中国土壤数据库（http：//vdb3.soil.csdb.cn/extend/jsp/introduction）中检索研究区土壤的粒径分布、颗粒组成、养分含量等理化指标信息。利用样条插值法将土壤粒径标准转换为美国制[14]，并根据土壤最小下渗率特征进行土壤水文分组;利用SPAW软件中的SWCT模块计算湿密度、有效持水量、饱和导水率等参数，利用改进的EPIC模型计算土壤侵蚀因子（USLE-K）[15]，见表2。各类土壤的化学指标（全氮、全磷、速效磷）主要通过野外采样，实验室检测的方法获得，并参考SWAT理论手册的经验公式估算出硝酸盐氮、有机氮和有机磷含量，见表3。
2.3 土地利用数据库
由于汾河上游流域以种植业和养殖业为主，2005—2015年土地利用类型以耕地和林地为主，因此将土地利用数据作为静态数据，选用2010年土地利用数据作为源数据，代表整个研究期内的土地利用现状。2010年土地利用数据主要通过对Landsat-7遥感影像解译获得，分辨率为30 m。依据SWAT模型土地利用索引表对源数据进行代码转换和重分类，见表4。
2.4 污染源及农作物管理数据库
污染源数据来源于太原市、忻州市生态环境局和《中国农业年鉴》，包括点源和非点源数据。汾河上游流域以农业为主，点源数据涉及静乐县和娄烦县的污水处理厂。非点源数据主要参考《中国农业年鉴》，当前流域内普遍施用复合肥，且复合肥种类多，行政村之间差别明显。根据流域是否追肥，在现状基础上进行区域划分，并赋予相应的土地利用分类代码，其中流域内不同作物用地施肥类型及含营养元素比例根据耕地面积、施肥量和施肥种类加权求平均确定。流域内主要作物管理信息见表5、表6。
2.5 SWAT模型构建
利用ArcGIS 10.2软件将上述3类空间数据统一在同一坐标系中（Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_111E），并将这些数据重新划分为30 m×30 m的栅格数据。选择河岔水文站作为流域出口，汇水面积3 242.35 km2。将流域面积的5.01%（162.5 km2）作为子流域提取阈值，汾河上游共划分了35个子流域，见图4。将流域坡度分为3级（0～5°、5°～25°和25°以上），在子流域基础上划分研究区水文响应单元（HRU），其中土地利用阈值取5%，土壤类型阈值取20%，坡度阈值取20%，流域最终生成488个水文响应单元。依据SWAT模型输入要求，将4个气象站（宁武、静乐、岚县、河岔）2005—2015年的气象数据，利用SWATWeather、PCPswat和DEW02软件生成天气发生器各个参数[14，16]，导入到SWAT数据库中，并将逐日降水数据整理成规范格式的.txt文件，依据站点坐标建立索引表，并在模型中加载，完成SWAT模型构建。为提高SWAT模型在汾河上游流域的适用性，将2005年作为模型预热期，2006—2012年作为模型率定期，2013—2015年作为模型验证期，基于月尺度对径流、泥沙和污染物进行结果输出。
2.6 参数率定与敏感性分析
模型构建涉及的参数众多，为尽可能提高模型适用性，减少“异参同效”现象[17-18]，研究选用SWAT-CUP工具进行参数率定和敏感性分析，选用确定性系数（R2）、Nash-Sutcliffe系数（NSE）和百分比偏差（PBIAS）作为评价指标。一般认为NSE>0.75、R2>0.75，且|PBIAS|<10%，模型适用性非常好;NSE≤0.50、R2≤0.50，且|PBIAS|≥25%，模型拟合精度不满意;介于两者之间则认为模型适用性比较令人满意。以河岔水文站2005—2015年每月实测的径流、泥沙和营养氮数据为观测值，在SWAT模型中依次进行敏感性分析，共选取了27个敏感性强的参数进行率定，其中径流参数10个、泥沙参数8个、营养氮参数9个，见表7。率定期利用SWAT-CUP中的SUFI-2反演算法，结合人工校正依次对径流、泥沙和溶解态氮参数进行了3次迭代（每次模拟500次），直到获取相关参数的最优校准值，并在验证期进行适用性验证。
3 模型适用性评价
2005—2015年河岔水文站径流、泥沙和溶解态氮观测值和模拟值见图5。丰水期，径流量模拟值和实测值过程线拟合程度高，特别是对暴雨引起的径流峰值反应灵敏;枯水期，模拟值略高于实测值，这与姚苏红等[19]的研究结果一致。枯水期，模拟值略高于实测值的原因，一方面是研究区内降水观测站时空分布不均;另一方面是近年来随着水库、淤地坝、农业用水等水利工程的实施，枯水期河道中径流量减少，对模拟效果产生了影响。对率定后的SWAT模型进行径流模拟适用性验证，率定期R2=0.933、NES=0.915、PBIAS=-6.1%，验证期R2=0.874、NES=0.869、PBIAS=-7.3%，表明SWAT模型适用于汾河上游流域径流模拟，能够很好模拟和反映流域内径流变化趋势。 从图5（b）可以看出，泥沙的模拟值和实测值误差主要集中在枯水期和强降雨事件，这是汾河上游流域特殊的自然条件造成的。研究区降水集中在6—9月，降水持续时间短且雨量大，流域内以黄土丘陵沟壑区和土石山区为主，水土流失特别严重，暴增的径流在流向河道的过程中不仅会挟带坡耕地中的泥沙，而且会对河道中原本淤积的黄土造成冲击，从而提高径流中泥沙含量。而在枯水期，河道中水量极少，没有泥沙含量观测值。对率定后的SWAT模型进行泥沙模拟适用性验证，率定期R2=0.729、NES=0.702、PBIAS=-11.8%，验证期R2=0.767、NES=0.752、PBIAS=-9.7%，表明SWAT模型对汾河上游流域泥沙模拟的整体适用性较好。
由图5（c）可以看出，2005—2015年汾河上游溶解态氮含量整体呈上升趋势，由于研究区内工业点源污染少，因此可以推论出非点源污染在这十年间呈增多趋势。溶解态氮的模拟值和实测值具有较高的拟合度，率定期R2=0.711、NES=0.699、PBIAS=13.6%，验证期R2=0.747、NES=0.744、PBIAS=11.3%，SWAT模型对汾河上游流域溶解态氮的模拟效果令人满意，适用性较好。
4 结 语
2016年山西省正式启动汾河流域生态修复工程，其中一项重要工作就是控制、治理水环境污染，提高水环境质量，重现大河风韵。相比点源污染，农业非点源污染的治理工作难度大，收效微，亟待解决。研究以河岔水文站为汇流节点，以该站2005—2015年月实测数据为基础，利用分布式水文模型SWAT对汾河上游流域径流、泥沙和溶解态氮负荷量进行模拟，结果表明在长时间尺度下，径流、泥沙、溶解态氮模拟和实测过程线总体拟合度较好，率定期和验证期R2和NSE均高于0.5，|PBIAS|均低于25%，SWAT模型在汾河上游流域整体适用性较好，可用于模拟、分析和预测该地区水土流失、非点源污染问题，从而为进一步预防、控制和治理汾河水环境污染问题提供理论依据。另外，由于受水利工程的影响，模型模拟效果存在一定误差，还需要在后期不断改进和完善。
参考文献：
[1] 王林芳，党晋华，刘利军，等.汾河上中游流域水环境中多环芳烃分布及分配[J].环境科学学报，2017，37（8）：2838-2845.
[2] 杨晨，徐明德，郭媛.基于MIKE21的汾河水库突发环境事件数值模擬[J].灌溉排水学报，2017，36（11）：115-121.
[3] 王晓宇.汾河水库及其上游水环境状况分析及治理[J].水资源保护，2010，26（4）：89-94.
[4] 莫明浩，方少文，涂安国，等.水土流失面源污染及其防控研究综述[J].中国水土保持，2012（6）：32-34.
[5] 刘庄，晁建颖，张丽，等.中国非点源污染负荷计算研究现状与存在问题[J].水科学进展，2015，26（3）：432-442.
[6] 欧阳威，刘迎春，冷思文，等.近三十年非点源污染研究发展趋势分析[J].农业环境科学学报，2018，37（10）：150-157.
[7] 张一楠，黄介生，伍靖伟.香溪河流域非点源污染负荷分析及治理措施探究[J].中国农村水利水电，2017（8）：132-135.
[8] 耿润哲，张鹏飞，庞树江，等.不同气候模式对密云水库流域非点源污染负荷的影响[J].农业工程学报，2015，31（22）：240-249.
[9] 刘彬，沙金霞，闫志宏，等.基于耗水平衡分析的区域水资源管理[J].水利水电技术，2018，49（5）：30-37.
[10] VOLK M， BOSCH D， NANGIA V， et al. SWAT： Agricultural Water and Nonpoint Source Pollution Management at a Watershed Scale[J]. Agricultural Water Management， 2016， 175： 1-3.
[11] 郑捷，李光永，韩振中，等.改进的SWAT模型在平原灌区的应用[J].水利学报，2011，42（1）：88-97.
[12] 胡文慧，李光永，孟国霞，等.基于SWAT模型的汾河灌区非点源污染负荷评估[J].水利学报，2013，44（11）：1309-1316.
[13] 张学慧，徐明德，柴国平，等.汾河水库流域非点源污染模拟与研究[J].灌溉排水学报，2017，36（4）：99-104.
[14] 李泽利，吕志峰，赵越，等.新安江上游流域SWAT模型的构建及适用性评价[J].水资源与水工程学报，2015（1）：25-31.
[15] GASSMAN P W， WILLIAMS J R， BENSON V W， et al. Historical Development and Applications of the EPIC and APEX Models[J]. Center for Agricultural & Rural Development Publications， 2005， 56： 905-912.
[16] 庞靖鹏，徐宗学，刘昌明.SWAT模型中天气发生器与数据库构建及其验证[J].水文，2007，27（5）：25-30.
[17] 李倩楠，张静，宫辉力.基于SWAT模型多站点不确定性评价方法的比较[J].人民黄河，2017，39（1）：24-29.
[18] 杨凯杰，吕昌河.SWAT模型应用与不确定性综述[J].水土保持学报，2018，32（1）：17-24.
[19] 姚苏红，朱仲元，张圣微，等.基于SWAT模型的内蒙古闪电河流域径流模拟研究[J].干旱区资源与环境，2013，27（1）：175-180.
【责任编辑 吕艳梅】