岔口小流域AnnAGNPS模型參數(shù)敏感性分析

婁永才, 郭青霞

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院, 山西 太谷 030801)

AnnAGNPS模型(Annualized Agricultural Non-point Source Pollution Model)是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部研發(fā)的廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染研究的分布式參數(shù)模型,能以日為固定步長(zhǎng)對(duì)流域一個(gè)時(shí)間段內(nèi)每天累計(jì)的地表徑流、土壤侵蝕、營(yíng)養(yǎng)鹽流失等進(jìn)行連續(xù)模擬[1-2]。國(guó)內(nèi)外研究表明,該模型機(jī)制復(fù)雜,輸入?yún)?shù)類型多樣,參數(shù)不容易直接獲取,同一參數(shù)應(yīng)用于不同地區(qū)的模擬結(jié)果也不盡相同,參數(shù)的不確定性對(duì)模擬結(jié)果有顯著影響[3]。因此,如何使參數(shù)的取值更加符合實(shí)際情況成為模型可靠運(yùn)行以及模擬結(jié)果真實(shí)可信的重要前提條件,參數(shù)敏感性分析以及參數(shù)識(shí)別和率定成為分布式水文水質(zhì)模型研究及應(yīng)用的關(guān)鍵。采用定量或定性的方法,評(píng)價(jià)模型參數(shù)的敏感性及重要性程度,識(shí)別模型主要敏感性參數(shù),提高模型參數(shù)的量化能力,降低模型參數(shù)維度及模擬結(jié)果的不確定性,進(jìn)而提高模型效率,便于模型進(jìn)一步推廣應(yīng)用[4]。

縱觀國(guó)內(nèi)外對(duì)AnnAGNPS模型的應(yīng)用和研究,在模型機(jī)理與預(yù)測(cè)偏差[5]、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建[6]、模型適應(yīng)性檢驗(yàn)[7]和流域非點(diǎn)源管理措施效果模擬[8]等方面的研究成果較多,而專門針對(duì)參數(shù)敏感性分析的研究成果相對(duì)較少或不成系統(tǒng)。SARANGI等[1]以St. Lucia流域?yàn)槔?研究表明徑流曲線數(shù)CN值是影響徑流量的重要敏感性參數(shù),土壤可蝕性因子K值是影響輸沙量的重要敏感性參數(shù)。CHAHOR等[9]以西班牙Latxaga流域?yàn)槔?發(fā)現(xiàn)RUSLE-P和冠層覆蓋度是影響輸沙量的重要敏感性參數(shù)。AnnAGNPS模型在我國(guó)不同地區(qū)應(yīng)用時(shí)影響模擬結(jié)果的敏感性參數(shù)也存在差異性。以南方低山丘陵區(qū)為例,桃溪河流域[10]、九龍江流域[7]、馬槽河流域[11]、四嶺水庫(kù)流域[12]和章溪河流域[13]等同屬亞熱帶季風(fēng)氣候,地形以低山丘陵為主,土壤以黃紅壤、水稻土為主,植被覆蓋度較高,研究發(fā)現(xiàn)CN值是影響流域徑流的最主要敏感參數(shù),此外,土壤有效含水率是影響桃溪河流域徑流量的重要敏感性參數(shù);田間持水量是影響四嶺水庫(kù)流域徑流量的重要敏感性參數(shù);降雨侵蝕力和坡度因子是影響九龍江流域、馬槽河流域產(chǎn)沙量的主要敏感性參數(shù);地表殘留覆蓋率、年根系生物量和土壤可蝕性因子是桃溪河流域產(chǎn)沙量的主要敏感性參數(shù);水土保持因子是章溪河流域產(chǎn)沙量的最主要敏感性參數(shù);CN值、地形因子和耕作管理因子是影響四嶺水庫(kù)流域氮磷輸出的重要敏感性參數(shù);CN值和水土保持因子是影響章溪河流域氮磷輸出的重要敏感性參數(shù)。這些研究主要集中在模型應(yīng)用模擬方面,而對(duì)模型參數(shù)敏感性分析缺乏系統(tǒng)性研究。與上述地區(qū)相比，黃土丘陵溝壑區(qū)氣候干燥少雨,地形支離破碎，溝壑縱橫,土質(zhì)疏松,植被覆蓋度低,這些因素導(dǎo)致模型在該地區(qū)應(yīng)用時(shí)參數(shù)取值及對(duì)模型輸出結(jié)果的敏感性與其他研究區(qū)相比會(huì)存在較大差異性。而在黃土丘陵溝壑區(qū)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)的敏感性分析鮮有報(bào)道。因此基于前人研究,結(jié)合岔口小流域?qū)嶋H情況,篩選出適合流域敏感性分析的參數(shù),采用修正的摩爾斯分類篩選法對(duì)AnnAGNPS模型參數(shù)進(jìn)行相對(duì)系統(tǒng)的敏感性分析,以期識(shí)別出對(duì)模型模擬結(jié)果影響較大的敏感性參數(shù),以此作為模型參數(shù)優(yōu)先調(diào)試和優(yōu)化的對(duì)象,盡可能使參數(shù)值準(zhǔn)確、可靠,有效縮小模型估計(jì)的不確定性范圍。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

岔口小流域位于山西省西南部永和縣、石樓縣和隰縣交界地帶,涉及永和縣4個(gè)行政村,隰縣和石樓各1個(gè)自然村,總面積131.91 km2,地處北緯36°47′26″～36°57′14″,東經(jīng)110°38′01″～110°50′02″,平均海拔1 184 m。研究區(qū)屬于典型的暖溫帶半干旱大陸性季風(fēng)氣候區(qū),四季分明,日照時(shí)間長(zhǎng),多年平均氣溫8.6 ℃,多年平均降水530.9 mm,并多集中在7—9月,約占全年降雨量的62.25%。流域內(nèi)河流屬季節(jié)性河流,豐水期為歷時(shí)很短的洪水徑流且徑流中攜帶大量泥沙和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)。研究區(qū)位于典型的黃土丘陵溝壑區(qū),流域內(nèi)溝壑縱橫,導(dǎo)致水土流失嚴(yán)重,生態(tài)環(huán)境脆弱。流域內(nèi)共有17種土壤類別,土壤質(zhì)地以粉砂質(zhì)壤土為主,濕陷性較大。研究區(qū)主要土地利用類型為耕地、園地、林地、草地、水域和居民點(diǎn),其中林地面積占比較大。流域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一,以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主,經(jīng)濟(jì)發(fā)展遲緩,無(wú)較大城鎮(zhèn)，無(wú)大型養(yǎng)殖場(chǎng)和工業(yè)企業(yè),因此可以不考慮點(diǎn)源污染。研究區(qū)示意圖見圖1。

圖1 研究區(qū)地理位置

1.2 AnnAGNPS模型構(gòu)建

模型包括水文、土壤侵蝕和污染物遷移等模塊;基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)主要有氣象、地形、土壤和土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)。流域地形數(shù)據(jù)選用分辨率為10 m的數(shù)字高程模型柵格數(shù)據(jù)。流域土地利用現(xiàn)狀圖參考第2次全國(guó)土地調(diào)查土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù),以2013年QuickBird影像為底圖進(jìn)行全流域野外實(shí)地調(diào)查生成。徑流曲線數(shù)CN值參考取值條件和流域不同的土地利用方式、土壤類別及植被覆蓋等確定;流域內(nèi)作物、田間管理和肥料數(shù)據(jù)主要通過入戶調(diào)查和實(shí)地采樣測(cè)得;蓄水壩數(shù)據(jù)通過岔口小流域壩系工程設(shè)計(jì)文本和實(shí)地調(diào)查獲得;土壤數(shù)據(jù)由永和縣土壤1∶5萬(wàn)地圖經(jīng)矢量化得到;土壤理化性質(zhì)主要通過實(shí)地采樣獲得;土壤可蝕性K值根據(jù)土壤粒徑含量并參考諾莫圖獲得;氣象數(shù)據(jù)為2001—2013年永和縣氣象站逐日氣象資料數(shù)據(jù)(露點(diǎn)溫度、云覆蓋、每日地面太陽(yáng)輻射等通過經(jīng)驗(yàn)公式間接獲得[14-15])和流域內(nèi)設(shè)立的3個(gè)雨量監(jiān)測(cè)站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。根據(jù)流域?qū)嶋H情況,最終確定臨界源面積(CSA)和最小初始溝道長(zhǎng)度(MSCL值)分別為5 hm2和100 m,將流域劃分為8 121個(gè)子流域(圖2)。將模型所需基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型輸入編輯器,初步建成岔口小流域AnnAGNPS模型。

圖2 流域子流域劃分

1.3 模型敏感性分析參數(shù)選取

在參數(shù)初步率定的基礎(chǔ)上,結(jié)合模型機(jī)制結(jié)構(gòu),同時(shí)兼顧模型操作運(yùn)算情況,從可能對(duì)模型輸出結(jié)果有影響的參數(shù)中篩選出與SCS-CN徑流曲線數(shù)模型、RUSLE方程和營(yíng)養(yǎng)鹽輸出模擬過程等有關(guān)的10個(gè)參數(shù)(表1)進(jìn)行相對(duì)系統(tǒng)的敏感性分析。

表1模型敏感性分析參數(shù)

Table1Modelsensitivityanalysisparameters

參數(shù)參數(shù)說(shuō)明值域單位CN徑流曲線數(shù)30～100K土壤可蝕性因子0～0.1317t·hm2·h·hm-2·MJ-1·mm-1SHC飽和導(dǎo)水率0～254000mm·h-1FERT化肥使用量0～56000kg·hm-2R降雨侵蝕因子0～34100MJ·mm·hm-2·h-1·a-1LS地形因子10-5～100C耕作管理因子0～1P水土保持因子0～1MA溝道曼寧系數(shù)0.005～1FC田間持水量0～1

1.4 參數(shù)敏感性分析方法

對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行相對(duì)系統(tǒng)的敏感性分析可識(shí)別出對(duì)模型模擬結(jié)果影響較大的敏感參數(shù),在此基礎(chǔ)上對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化處理,使模型在實(shí)際應(yīng)用中更加科學(xué)合理。摩爾斯分類篩選法因簡(jiǎn)單易懂,計(jì)算量較小,特別適于參數(shù)較多的復(fù)雜模型的敏感參數(shù)識(shí)別,但僅能給出定性結(jié)果,無(wú)法給出定量結(jié)果[5]。筆者采用修正的摩爾斯分類篩選法,假設(shè)各參數(shù)間相互獨(dú)立,選擇1個(gè)參數(shù)為隨機(jī)變量,在其閾值范圍內(nèi)按固定比例取值,并將不同取值代入模型從而得到不同的模擬結(jié)果,通過基準(zhǔn)值判斷參數(shù)值改變對(duì)模型輸出結(jié)果的影響程度[16]。計(jì)算公式為

(1)

式(1)中,S為敏感性指標(biāo)因子;Qi和Qi+1為第i次和i+1次模型模擬輸出值;Q0為參數(shù)率定后模型模擬基準(zhǔn)值;Pi和Pi+1為第i次和第i+1次模型運(yùn)算參數(shù)值相對(duì)于率定后參數(shù)值的變化百分率;n為模型運(yùn)行次數(shù)。

基于模型各參數(shù)的閾值和基準(zhǔn)值,在基準(zhǔn)值基礎(chǔ)上以5%的步長(zhǎng)對(duì)參數(shù)進(jìn)行擾動(dòng),每個(gè)參數(shù)值分別±5%、±10%、±15%和±20%,利用模型的不同輸出結(jié)果與參數(shù)的相對(duì)變化值來(lái)分析模型參數(shù)的敏感性。

2 分析與討論

分析輸入?yún)?shù)對(duì)模擬結(jié)果的影響,可更加清晰和有針對(duì)性地描述各參數(shù)對(duì)模型輸出結(jié)果的不同影響趨勢(shì),為參數(shù)調(diào)試提供參考。10個(gè)輸入?yún)?shù)變化對(duì)模型徑流量、泥沙負(fù)荷、氮磷負(fù)荷、總有機(jī)碳負(fù)荷模擬結(jié)果的影響如圖3所示。

由圖3可知,CN值與模型模擬輸出結(jié)果呈明顯正相關(guān),即模擬結(jié)果隨著CN值的增大而相應(yīng)的增加。對(duì)于模擬結(jié)果,徑流量的變化幅度最大,是由于模型采用SCS-CN徑流曲線數(shù)模型計(jì)算徑流量,CN值的大小直接影響模擬徑流量的大小。氮磷輸出中,吸附態(tài)氮磷較溶解態(tài)氮磷變化幅度小是因?yàn)镃N值通過影響模型水文模塊的運(yùn)算進(jìn)而影響流域徑流量的變化,溶解態(tài)污染物輸出隨著徑流量的變化而改變,吸附態(tài)氮磷輸出主要受土壤侵蝕模塊影響。飽和導(dǎo)水率(SHC)對(duì)模型模擬結(jié)果均有不同程度的影響。總磷和總氮隨著SHC值的增加而增加,不同形態(tài)的氮磷變化趨勢(shì)也不同,SHC值的增加會(huì)導(dǎo)致溶解態(tài)氮減少,吸附態(tài)氮磷、溶解態(tài)磷增加，總體而言該參數(shù)主要影響吸附態(tài)氮。

化肥施用量(FERT)主要影響模型氮磷輸出,對(duì)其他模擬結(jié)果均無(wú)影響。氮磷流失量隨著施肥量的增加而增加,兩者基本上呈正比關(guān)系。與吸附態(tài)氮磷輸出相比,溶解態(tài)氮磷對(duì)該參數(shù)更敏感,尤其是溶解態(tài)氮。降雨侵蝕因子(R)對(duì)模型輸出結(jié)果無(wú)影響,因此可以判定其不是模型的敏感因子,這一結(jié)論與李家科等[17]研究結(jié)果相一致。

圖3 輸入?yún)?shù)變化對(duì)不同模型結(jié)果的影響

土壤可蝕性因子(K)對(duì)模型徑流量、溶解態(tài)氮輸出均無(wú)影響,對(duì)其他輸出結(jié)果均有較大影響,并呈明顯的正相關(guān)特征。K值是RUSLE方程中計(jì)算水土流失的重要因子之一,是評(píng)價(jià)土壤對(duì)侵蝕影響作用的因子,代表土壤對(duì)侵蝕應(yīng)力分離和搬運(yùn)作用的抵抗能力其主要影響流域泥沙輸出量。地形因子(LS)對(duì)模型徑流量、溶解態(tài)氮的輸出均無(wú)影響,對(duì)模型其他輸出結(jié)果均有較大影響,并呈明顯的正相關(guān)特征,對(duì)吸附態(tài)氮磷的影響大于溶解態(tài)氮磷。流域?qū)儆诘湫偷狞S土丘陵溝壑區(qū),流域內(nèi)植被稀疏，溝壑縱橫，土質(zhì)疏松,地形坡度越大,雨水對(duì)土壤侵蝕越嚴(yán)重,流域內(nèi)泥沙流失也越嚴(yán)重,從而導(dǎo)致吸附態(tài)氮磷輸出量增加,總氮、總磷污染物負(fù)荷必然隨著坡度的增加而增加。

耕作管理因子(C)和水土保持因子(P)對(duì)徑流量和溶解態(tài)氮輸出無(wú)影響,而對(duì)其他輸出結(jié)果有較大影響,并呈明顯的正相關(guān)特征。2個(gè)參數(shù)對(duì)泥沙負(fù)荷和有機(jī)碳負(fù)荷影響最大,其次是吸附態(tài)氮磷。田間持水量(FC)對(duì)模型模擬結(jié)果均有不同程度的影響,且呈明顯負(fù)相關(guān)特征,該參數(shù)對(duì)徑流量影響最明顯,其次是有機(jī)碳負(fù)荷,再次是泥沙負(fù)荷。田間持水量主要通過SCS-CN徑流曲線數(shù)模型影響地表產(chǎn)流,隨FC值的增加,徑流量和泥沙逐漸減少,導(dǎo)致氮磷等污染物負(fù)荷輸出減少。溝道曼寧系數(shù)(MA)對(duì)模型模擬結(jié)果的影響趨勢(shì)與田間持水量相同,呈明顯負(fù)相關(guān)特征。流域內(nèi)河道粗糙度隨著溝道曼寧系數(shù)的增加而增加,直接導(dǎo)致徑流阻力增大，流速變緩,使得泥沙輸出量減少,同時(shí)也會(huì)減少吸附態(tài)污染物輸出。

岔口小流域?qū)儆诘湫偷狞S土丘陵溝壑區(qū),地形、氣候、土壤和土地利用等特征明顯,使得在該地區(qū)應(yīng)用時(shí)所選取的AnnAGNPS模型參數(shù)具有地域性、特殊性和復(fù)雜性等特點(diǎn)。研究區(qū)坡耕地坡度較大,土質(zhì)疏松,以細(xì)溝侵蝕為主;其他耕作地類坡度較小,以細(xì)溝和細(xì)溝間侵蝕為主。因此,在模型參數(shù)設(shè)定時(shí),除考慮流域潛溝侵蝕和層蝕外,增加了因耕作不同而引起的短暫切溝侵蝕數(shù)據(jù)。土壤以地帶性褐土為主,結(jié)構(gòu)松散,濕陷性較大,抗侵蝕能力差,K值遠(yuǎn)大于其他地區(qū)。降雨歷時(shí)短且強(qiáng)度高的次降雨是造成流域水土和氮磷流失的主要途徑,次降雨中EI30與徑流和泥沙均呈較好的指數(shù)關(guān)系,且擬合程度高[18];流域施肥類型多樣,以復(fù)合肥為主,有機(jī)肥較少,可忽略不計(jì)。調(diào)查發(fā)現(xiàn)在7月農(nóng)民以播撒方式對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行追肥,此時(shí)處于雨季,導(dǎo)致肥料不能及時(shí)被農(nóng)作物吸收而隨徑流和泥沙進(jìn)入環(huán)境中造成污染,因此模擬流域農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染時(shí)應(yīng)重點(diǎn)考慮施肥量及方式的影響。流域內(nèi)共有130座大中小型淤地壩,模型淤地壩模塊設(shè)計(jì)上具有局限性,只考慮淤地壩對(duì)流域泥沙淤積的影響,未考慮壩內(nèi)死水位對(duì)徑流的扣留和超過死水位時(shí)由臥管排出對(duì)泥沙和徑流流速的影響。結(jié)合流域?qū)嶋H情況和開發(fā)人員Ron Bingner的建議,將wetland和impound數(shù)據(jù)一起使用且共用1個(gè)溝道編號(hào)(reach id)模擬淤地壩對(duì)流域產(chǎn)流輸沙及污染物的影響,效果較好。

綜上所述,由于流域內(nèi)各種污染物主要以徑流沖刷和土壤侵蝕為輸出載體,所以模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性與徑流和土壤侵蝕密切相關(guān),K值和LS值在一定時(shí)間內(nèi)發(fā)生變化的可能性極小。因此,控制和治理岔口小流域水土流失及非點(diǎn)源污染時(shí)應(yīng)著重考慮徑流曲線數(shù)、植被覆蓋、耕作管理方式合理性和水土保持情況。

3 計(jì)算結(jié)果

利用修正的摩爾斯分類篩選法分別計(jì)算10個(gè)參數(shù)的敏感性指標(biāo)因子(S值),結(jié)果如表2所示。

表2各參數(shù)敏感性指標(biāo)因子(S)

Table2Parametersensitivityindicatorfactor(S)

參數(shù)敏感性指標(biāo)因子徑流量泥沙總量吸附態(tài)氮溶解態(tài)氮總氮吸附態(tài)磷溶解態(tài)磷總磷總有機(jī)碳CN10.307.125.305.545.355.035.995.027.70K0.001.701.680.001.411.601.601.601.64SHC0.030.120.14-0.050.100.100.120.130.12FERT0.000.000.041.060.260.040.050.040.00R0.000.000.000.000.000.000.000.000.00LS0.001.661.680.001.321.581.571.581.67C0.001.671.680.001.321.581.571.581.67P0.001.641.670.001.311.571.551.561.67MA-0.53-0.64-0.62-0.58-0.61-0.60-0.61-0.60-0.63FC-5.44-1.27-0.52-0.69-0.56-0.40-0.36-0.39-1.80

CN為徑流曲線數(shù),K為土壤可蝕性因子,SHC為飽和導(dǎo)水率,FERT為化肥使用量,R為降雨侵蝕因子,LS為地形因子,C為耕作管理因子,P為水土保持因子,MA為溝道曼寧系數(shù),FC為田間持水量。

由表2可知,對(duì)模型模擬輸出結(jié)果最為敏感的參數(shù)是CN值,其S值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他參數(shù)對(duì)模型模擬結(jié)果的影響。

對(duì)徑流量影響最大的是CN值,S值為10.30;其次是FC值,S值為-5.44;再次是MA值,S值為-0.53,其他參數(shù)對(duì)徑流影響較弱或者無(wú)影響。對(duì)泥沙量影響最大的是CN值,S值為7.12;其次是K值,S值為1.7,再次是C值,S值為1.67。此外,P值和LS值對(duì)泥沙輸出量也相當(dāng)敏感。這與RUSLE方程中產(chǎn)沙量主要影響因子是吻合的。

對(duì)總氮和總磷影響最大的是CN值,S值分別為5.35和5.02;其次是K值,S值分別為1.41和1.60；再次是C值,S值分別為1.32和1.58。對(duì)泥沙負(fù)荷和氮磷負(fù)荷影響最敏感的參數(shù)主要是CN值、K值、P值、C值和LS值。泥沙負(fù)荷與氮磷負(fù)荷的影響因子較一致,說(shuō)明氮磷負(fù)荷主要取決于泥沙的流失。在CN值保持不變的條件下,對(duì)吸附態(tài)氮、磷和溶解態(tài)磷最敏感的都是C值,S值分別為1.68、1.58和1.57。根據(jù)流域2007—2013年氮磷污染物負(fù)荷空間分布(圖4)可知,氮磷流失空間分布并不具有一致性,但區(qū)域性較強(qiáng),氮流失主要發(fā)生在溝谷兩側(cè),這與徑流沖刷有關(guān);磷流失主要發(fā)生在植被覆蓋度較低的地區(qū),這與泥沙侵蝕有關(guān),說(shuō)明CN值對(duì)總氮的影響大于總磷,產(chǎn)沙因子對(duì)總磷的影響均大于總氮。

對(duì)總有機(jī)碳影響最大的是CN值,S值為7.70;其次是FC值,S值為-1.80;再次是P值,S值為1.67。土壤有機(jī)碳流失主要以泥沙為承載體被帶走,土壤侵蝕造成了有機(jī)碳在泥沙中富集,且富集比大于1[19]。因此，對(duì)泥沙敏感程度高的參數(shù)對(duì)總有機(jī)碳的敏感度也高。對(duì)各所選參數(shù)敏感性進(jìn)行排序,結(jié)果如表3所示。

圖4 2007—2013年流域氮磷污染物負(fù)荷空間分布

表3模型各輸入?yún)?shù)敏感性排序

Table3Sensitivityoftheinputparametersofthemodel

模型輸出結(jié)果參數(shù)敏感性指數(shù)排序徑流量CN>FC>MA>SHC>K、FERT、R、LS、C、P泥沙量CN>K>C>LS>P>FC>MA>SHC>FERT、R總氮CN>K>C>LS>P>MA>FC>FERT>SHC>R溶解態(tài)氮CN>FERT>FC>MA>SHC>K、R、LS、C、P吸附態(tài)氮CN>C>LS>K>P>MA>FC>SHC>FERT>R總磷CN>K>C>LS>P>SHC>MA>FC>FERT>R溶解態(tài)磷CN>K>C>LS>P>MA>FC>SHC>FERT>R吸附態(tài)磷CN>K>C>LS>P>MA>FC>SHC>FERT>R總有機(jī)質(zhì)CN>FC>P>LS、C>MA>SHC>R、FERT

CN為徑流曲線數(shù),K為土壤可蝕性因子,SHC為飽和導(dǎo)水率,FERT為化肥使用量,R為降雨侵蝕因子,LS為地形因子,C為耕作管理因子,P為水土保持因子,MA為溝道曼寧系數(shù),FC為田間持水量。

由于流域地理位置的不同,氣候、地形、土壤、植被和土地利用等具有顯著的地域性和空間異質(zhì)性,導(dǎo)致同一參數(shù)在不同流域敏感性也存在顯著差異。R對(duì)模型輸出結(jié)果無(wú)影響,屬于非敏感參數(shù),而在九龍江流域[7]、馬槽河流域[11]、大沽河流域[20]則是影響泥沙、氮磷的較高敏感因子,原因可能在于黃土丘陵溝壑區(qū)水土流失受場(chǎng)次降雨強(qiáng)度影響較大,受日降雨量影響小。賈志軍等[21]、王萬(wàn)忠[22]認(rèn)為在黃土高原EI10或EI30為R值的最佳表達(dá)式,基于日降雨數(shù)據(jù)利用章文波等[23]提出的計(jì)算公式得出的降雨侵蝕力為半月侵蝕力,因此可能導(dǎo)致R值在研究區(qū)為非敏感參數(shù)。李海防等[24]認(rèn)為水土流失是一個(gè)受多種因素影響的復(fù)雜過程,降雨侵蝕力不能獨(dú)立反映土壤侵蝕過程,要想準(zhǔn)確描述土壤侵蝕過程,還需綜合考慮流域土地利用、植被覆蓋、坡度、坡長(zhǎng)、土壤可蝕性和水土保持措施。與其他研究區(qū)相比,岔口流域化肥施用量只對(duì)溶解態(tài)氮高度敏感,對(duì)其他輸出結(jié)果敏感性較低或無(wú)影響,而這個(gè)參數(shù)在中田河流域[25]、九龍江流域[7]則是影響氮磷的高敏感參數(shù),這主要與各研究區(qū)作物種類、施肥量及種類不同有關(guān)。對(duì)岔口小流域,農(nóng)民為了單純追求作物產(chǎn)量,施用含無(wú)機(jī)氮比例較高的復(fù)合肥,導(dǎo)致對(duì)溶解態(tài)氮影響較大。溝道曼寧系數(shù)對(duì)流域徑流影響較大,而在其他研究區(qū)對(duì)徑流并無(wú)影響,這可能是因?yàn)闇系缆鼘幭禂?shù)對(duì)日峰值流量影響顯著,岔口流域徑流屬于洪峰徑流,因此該參數(shù)對(duì)徑流敏感。此外,田間持水量對(duì)流域徑流和泥沙高度敏感,而在其他研究區(qū)敏感性適中或較弱,這可能與流域土壤質(zhì)地和理化性質(zhì)有關(guān),流域土壤以粉砂質(zhì)壤土為主,田間持水量越大,產(chǎn)流和產(chǎn)沙量越小。

4 模型模擬驗(yàn)證

在參數(shù)敏感性分析的基礎(chǔ)上,再次對(duì)模型進(jìn)行微調(diào),采用經(jīng)過校準(zhǔn)之后的參數(shù)對(duì)岔口小流域進(jìn)行模擬驗(yàn)證,用徑流、泥沙和氮磷等觀測(cè)數(shù)據(jù)與模型模擬結(jié)果相比較來(lái)驗(yàn)證模型在流域的模擬精度。觀測(cè)數(shù)據(jù)為2013年7月5場(chǎng)暴雨實(shí)測(cè)值,采用相對(duì)誤差DV、決定系數(shù)R2和Nash-Suttcliffe模擬效率系數(shù)Ens對(duì)模型模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。其中DV值越小，擬合度就越高,R2越大則表示實(shí)測(cè)值與模擬值的相關(guān)關(guān)系越好,Ens值越大表明模型模擬效果越理想。觀測(cè)值與模擬值比較結(jié)果如表4～6所示。

徑流模擬結(jié)果顯示,模型DV為-4.7%,R2和Ens均為0.99,模擬結(jié)果很理想,模擬精度符合研究要求,表明AnnAGNPS模型對(duì)流域徑流模擬的可行性。

泥沙模擬結(jié)果顯示,模型DV為181.83%,R2和Ens分別為0.43和-0.28,模擬結(jié)果不理想。原因在于:流域土質(zhì)疏松,雨季易發(fā)生滑坡,滑坡具有不確定性,難以監(jiān)測(cè)且模型缺乏滑坡模塊;模型對(duì)淤地壩模擬不準(zhǔn)確;泥沙測(cè)算采用RUSLE方程,該方程通常用來(lái)測(cè)算長(zhǎng)時(shí)間序列泥沙侵蝕量,對(duì)日泥沙侵蝕量測(cè)算精度不高。

氮磷模擬結(jié)果顯示,模型DV分別為152.64%和 -1 629.62%,R2和Ens分別為0.04、0.25和-0.28、-0.21,模擬結(jié)果不理想。原因在于:氮磷等營(yíng)養(yǎng)物的流失與土壤侵蝕有關(guān),泥沙預(yù)測(cè)不理想，直接導(dǎo)致氮磷預(yù)測(cè)精度不高;流域坡改梯工程實(shí)施的影響。

表42013年7月徑流觀測(cè)值與模擬值比較

Table4ComparisonofrunoffobservationsandsimulatedvaluesinJulyof2013

日期降雨量/mm實(shí)測(cè)值/103m3模擬值/103m3DV/%R2Ens2013-07-0472.6891.8697.295.90.990.992013-07-0935.4412.5811.08-11.92013-07-1152.40133.13104.56-21.52013-07-2242.88118.17142.3620.52013-07-2551.28547.46559.822.3

DV為相對(duì)誤差，R2為決定系數(shù)，Ens為Nash-Suttcliffe模擬效率系數(shù)。

表52013年7月泥沙觀測(cè)值與模擬值比較

Table5ComparisonofsedimentobservationsandsimulatedvaluesinJulyof2013

日期降雨量/mm泥沙模擬值/t泥沙實(shí)測(cè)/tDV/%R2Ens2013-07-0472.682701.20 513.65425.880.43-0.282013-07-0935.4469.3173.17-5.282013-07-1152.401397.9014300.64-90.222013-07-2242.88863.141781.36-51.552013-07-2551.283113.12103840.53-97.00

DV為相對(duì)誤差，R2為決定系數(shù)，Ens為Nash-Suttcliffe模擬效率系數(shù)。

表62013年7月氮磷觀測(cè)值與模擬值比較

Table6ComparisonofobservedvaluesofnitrogenandphosphoruswithsimulatedvaluesinJulyof2013

日期氮磷氮模擬值/kg氮實(shí)測(cè)值/kgDV/%R2Ens磷模擬值/kg磷實(shí)測(cè)值/kgDV/%R2Ens2013-07-043930.55907.47333.130.04-0.283394.80198.69-1608.570.25-0.212013-07-09359.28345.543.98137.9772.8089.522013-07-112536.8713792.60-81.613061.419581.00-68.052013-07-221800.721896.80-5.072238.241476.1351.632013-07-252710.76122747.66-97.793656.4962536.23-94.15

DV為相對(duì)誤差，R2為決定系數(shù)，Ens為Nash-Suttcliffe模擬效率系數(shù)。

模型預(yù)測(cè)精度為徑流>泥沙>氮>磷,參考其他研究成果[26-27]可知模型對(duì)磷輸出預(yù)測(cè)誤差均偏大且不穩(wěn)定。模型可從以下2方面進(jìn)行改進(jìn):(1)歷時(shí)短、降雨強(qiáng)度高的場(chǎng)次降雨是造成黃土丘陵溝壑區(qū)水土流失的重要因素,AnnAGNPS模型中采用的RUSLE方程適合長(zhǎng)期土壤侵蝕量計(jì)算,對(duì)場(chǎng)次降雨泥沙量模擬精度較差。針對(duì)黃土丘陵溝壑土壤侵蝕的特點(diǎn),應(yīng)選用適合該地區(qū)的土壤侵蝕模型,研究發(fā)現(xiàn)改進(jìn)版通用MUSLE模型[28]和Si模型[29]對(duì)黃土丘陵溝壑區(qū)次洪或日尺度產(chǎn)沙量模擬精度較高,因此采用多模型相結(jié)合的方法是提高黃土丘陵溝壑土壤侵蝕量預(yù)測(cè)精度的重要途徑。(2)模型impound模塊設(shè)計(jì)具有局限性,只考慮淤地壩對(duì)流域泥沙淤積的影響,未考慮壩內(nèi)死水位對(duì)徑流的扣留和超過死水位時(shí)由臥管排出對(duì)泥沙和徑流流速的影響。結(jié)合流域?qū)嶋H情況,將wetland和impound數(shù)據(jù)一起使用且共用一個(gè)reach id模擬淤地壩對(duì)流域產(chǎn)流輸沙及污染物的影響,模擬效果比兩者單獨(dú)使用好,可為類似地區(qū)應(yīng)用提供參考。雖然模型對(duì)泥沙、氮磷等污染物模擬誤差較大,但從總體上還能反映出流域泥沙侵蝕和氮磷流失的趨勢(shì),對(duì)流域治理水土流失和非點(diǎn)源污染具有一定的參考價(jià)值。

5 結(jié)論

采用定量方法評(píng)價(jià)模型主要參數(shù)的敏感性程度,得到不同參數(shù)對(duì)模型模擬輸出結(jié)果的影響。總體而言,CN值對(duì)模型模擬結(jié)果有顯著影響,且呈明顯正相關(guān)特征;對(duì)模型徑流輸出影響最大的參數(shù)主要是CN值和FC值;對(duì)模型泥沙、營(yíng)養(yǎng)鹽輸出影響最大的參數(shù)主要是CN值、K值、C值、LS值和P值。結(jié)合流域?qū)嶋H情況應(yīng)著重考慮CN值、植被覆蓋和水土保持情況對(duì)模型輸出結(jié)果的影響。

氮磷污染物負(fù)荷空間分布不具一致性,但區(qū)域性明顯。土壤氮磷庫(kù)即施肥量是氮磷污染物的主要來(lái)源;總氮流失主要與徑流沖刷有關(guān),總磷流失主要與泥沙侵蝕有關(guān)。

通過模型擬合分析可知:徑流預(yù)測(cè)精度較高,泥沙和氮磷等污染物預(yù)測(cè)精度較低,精度較低的原因與滑坡、坡改梯工程、模型內(nèi)部的局限性有關(guān)。模型總體上能反映流域水土流失及非點(diǎn)源污染趨勢(shì),對(duì)流域水土流失及非點(diǎn)源污染的防治具有一定的參考價(jià)值。

在對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行敏感性分析的基礎(chǔ)上,還需進(jìn)行不確定性研究,因?yàn)槊舾卸鹊偷淮_定性高的參數(shù)對(duì)模型模擬結(jié)果的影響可能大于敏感度高但不確定性低的參數(shù),這也是敏感性分析的不足之處。

[1] SARANGI A,COX C A,MADRAMOOTOO C A.Evaluation of the AnnAGNPS Model for Prediction of Runoff and Sediment Yields in St.Lucia Watersheds[J].Biosystems Enginering,2007,97(2):241-256.

[2] 田耀武,黃志霖,肖文發(fā).基于AnnAGNPS模型的三峽庫(kù)區(qū)秭歸縣非點(diǎn)源污染輸出評(píng)價(jià)[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2011,31(16):4568-4578.[TIAN Yao-wu,HUANG Zhi-lin,XIAO Wen-fa.Evaluation of Non-Point Source Pollution Output in Zigui County of Three Gorges Reservoir Area Using the AnnAGNPS Model[J].Acta Ecologica Sinica,2011,31(16):4568-4578.]

[3] 王曉燕,林青慧.DEM 分辨率及子流域劃分對(duì) AnnAGNPS模型模擬的影響[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué),2011,1(增刊1):46-52.[WANG Xiao-yan,LIN Qing-hui.The Effect of DEM Resolution and Subwatershed Delineation on AnnAGNPS Model Simulation[J].Chinna Environmental Science,2011,1(Suppl. 1):46-52.]

[4] 宋曉猛,張建云,占車生,等.水文模型參數(shù)敏感性分析方法評(píng)述[J].水利水電科技進(jìn)展,2015,35(6):105-112.[SONG Xiao-meng,ZHANG Jian-yun,ZHAN Che-sheng,etal.Review of Method of Parameter Sensitivity Analysis in Hydrologic Modeling[J].Advances in Science and Technology of Water Resources,2015,35(6):105-112.]

[5] 田耀武,王寧,劉晶.伏牛山區(qū)陶灣流域徑流泥沙模擬誤差分析[J].水土保持研究,2016,23(5):56-62[TIAN Yao-wu,WANG Ning,LIU Jing.Analysis of Simulation Error of Runoff and Sediment for Taowan Watershed of Funiushan Mountain Area[J].Research of Soil and Water Conservation,2016,23(5):56-62]

[6] 賈寧鳳,李旭霖,陳煥偉,等.AnnAGNPS模型數(shù)據(jù)庫(kù)的建立:以黃土丘陵溝壑區(qū)磚窯溝流域?yàn)槔齕J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2006,25(2):436-441.[JIA Ning-feng,LI Xu-lin,CHEN Huan-wei,etal.Database Construction for AnnAGNPS Model:Case Study of Zhuanyaogou Watershed in Hilly-Gully Loess Plateau[J].Journal of Agricultural Environmental Science,2006,25(2):436-441.]

[7] 黃金良,洪華生,杜鵬飛,等.AnnAGNPS模型在九龍江典型小流域的適用性檢驗(yàn)[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2006,25(8):1135-1142.[HUANG Jin-liang,HONG Hua-sheng,DU Peng-fei,etal.Testing AnnAGNPS for Water Quality Modelling in the Typical Sub-Watersheds in Jiulong River Watershed[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2006,25(8):1135-1142.]

[8] 程炯,吳志峰,劉平,等.珠江三角洲典型流域AnnAGNPS 模型模擬研究[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2007,26(3):842-846.[CHENG Jiong,WU Zhi-feng,LIU Ping,etal.AnnAGNPS Modeling of Agricultural Non-Point Source Pollution in the Typical Watershed of Pearl River Delta[J].Journal of Agro-Environment Science,2007,26(3):842-846.]

[9] CHAHOR Y,CASALI J,GIMENEZ R,etal.Evaluation of the AnnAGNPS Model for Predicting Runoff and Sediment Yield in a Small Mediterranean Agricultural Watershed in Navarre(Spain)[J].Agricultural Water Management,2014,134(4):24-37.

[10] 鐘科元,陳瑩,陳興偉,等.基于農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染的桃溪流域日徑流泥沙模擬[J].水土保持通報(bào),2015,35(6):131-134.[ZHONG Ke-yuan,CHEN Ying,CHEN Xing-wei,etal.Simulation of Daily Runoff and Sediment in Taoxi Watershed Based on AnnAGNPS Model[J].Bulletin of Soil and Water Conservation,2015,35(6):131-134.]

[11] 鮑錦磊.AnnAGNPS模型在巢湖馬槽河流域的應(yīng)用[D].合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2006.[BAO Jin-lei.Study of Application of AnnAGNPS Model in Macaohe Watershed in Chaohu[D].Hefei:Hefei University of Technology,2006.]

[12] 邊金云.AnnAGNPS模型在四嶺水庫(kù)小流域非點(diǎn)源控制中的應(yīng)用研究[D].杭州:浙江大學(xué),2012.[BIAN Jin-yun.The Application of AnnAGNPS Model in Non-Point Source Pollution Control in Siling Reservoir Watershed[D].Hangzhou:Zhejiang University,2012]

[13] 王威,楊海真,王少平,等.流域非點(diǎn)源分布式模型AnnAGNPS參數(shù)的不確定性研究[J].四川環(huán)境,2008,27(5):44-48.[WANG Wei,YANG Hai-zhen,WANG Shao-ping,etal.Study on the Uncertainty of the Parameters in Annualized Agricultural Non-Point Source Model for River Watershed[J].Sichuan Environment,2008,27(5):44-48.]

[14] 曹雯,申雙和.我國(guó)太陽(yáng)日總輻射計(jì)算方法的研究[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào),2008,31(4):587-591.[CAO Wen,SHEN Shuang-he.Estimation of Daily Solar Radiation in China[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,2008,31(4):587-591.]

[15] 賀慶棠.氣象學(xué)[M].北京:中國(guó)林業(yè)出版社,1988：52-90.[HE Qing-tang.Meteorology[M].Beijing:China Forestry Publishing House,1988：52-90.]

[16] 郝芳華.流域非點(diǎn)源污染分布式模擬研究[D].北京:北京師范大學(xué),2003.[HAO Fang-hua.Comparative Simulation of Non-Point Source Pollution in Watershed[D].Beijing:Beijing Normal University,2003.]

[17] 李家科,李懷恩,李亞嬌,等.基于AnnAGNPS模型的陜西黑河流域非點(diǎn)源污染模擬[J].水土保持學(xué)報(bào),2008,22(6):81-88.[LI Jia-ke,LI Huai-en,LI Ya-jiao,etal.Simulation on Non-Point Source Pollution in Heihe River Watershed of Shaanxi Based on AnnAGNPS Model[J].Journal of Soil and Water Conservation,2008,22(6):81-88.]

[18] 閆勝軍,郭青霞,閆瑞，等.AnnAGNPS 模型在黃土丘陵溝壑區(qū)小流域的適用性評(píng)價(jià)[J].水資源與水工程學(xué)報(bào),2016,27(1):13-19.[YAN Sheng-jun,GUO Qing-xia,YAN Rui,etal.Applicability Evaluation of AnnAGNPS Model in Small Watershed of Loess Hilly and Gully Region[J].Journal of Water Resources and Water Engineering,2016,27(1):13-19.]

[19] 賈松偉,賀秀斌,陳云明,等.黃土丘陵區(qū)土壤侵蝕對(duì)土壤有機(jī)碳流失的影響研究[J].水土保持研究,2004,11(4):88-90.[JIA Song-wei,HE Xiu-bin,CHEN Yun-ming,etal.Effects of Soil Erosion on Soil Organic Carbon Loss in Loess Hilly Areas[J].Research of Soil and Water Conservation,2004,11(4):88-90.]

[20] 鄒桂紅,崔建勇.基于AnnAGNPS模型的農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染模擬[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2007,23(12):11-17.[ZOU Gui-hong,CUI Jian-yong.Simulation of Agricultural Non-Point Pollution Based on AnnAGNPS Model[J].Transaction of the CSAE,2007,23(12):11-17.]

[21] 賈志軍,王小平,李俊義.晉西黃土丘陵區(qū)降雨侵蝕力R指標(biāo)的確定[J].中國(guó)水土保持,1987(6):18-20.[JIA Zhi-jun,WANG Xiao-ping,LI Jun-yi.Determination of R Index of Rainfall Erosivity in the Loess Hilly Area of West Shanxi[J].China Soil and Water Conservation,1987(6):18-20.]

[22] 王萬(wàn)忠.黃土地區(qū)降雨特性與土壤流失關(guān)系研究Ⅱ:降雨侵蝕力指標(biāo)R值的探討[J].水土保持通報(bào),1983,5(12):62-64,26.[WANG Wan-zhong.Relationship Between Loess Rainfall and Soil Loss[J].Bulletin of Soil and Water Conservation,1983,5(12):62-64,26.]

[23] 章文波,付金生.不同類型雨量資料估算降雨侵蝕力[J].資源科學(xué),2003,25(1):35-41.[ZHANG Wen-bo,FU Jin-sheng.Rainfall Erosivity Estimation Under Different Rainfall Amount[J].Resources Science,2003,25(1):35-41.]

[24] 李海防,衛(wèi)偉,鄧居禮,等.關(guān)川河流域1995—2010年降雨特征及其水土流失效應(yīng)[J].水土保持通報(bào),2013,33(6):84-97.[LI Hai-fang,WEI Wei,DENG Ju-li,etal.Characteristics of Precipitation and Soil Erosion From 1995 to 2010 in Guanchuan River Basin[J].Bulletin of Soil and Water Conservation,2013,33(6):84-97.]

[25] 席慶,李兆富,羅川.基于擾動(dòng)分析法的AnnAGNPS模型水文水質(zhì)參數(shù)敏感性分析[J].環(huán)境科學(xué),2014,35(5):1773-1780.[XI Qing,LI Zhao-fu,LUO Chuan.Sensitivity Analysis of AnnAGNPS Model′s Hydrology and Water Quality Parameters Based on the Perturbation Analysis Method[J].Environmental Science,2014,35(5):1773-1780.]

[26] 趙倩，馬建，問青春，等.應(yīng)用AnnAGNPS模型模擬柴河上游農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2010，29(2)：344-351.[ZHAO Qian,MA Jian,WEN Qing-chun,etal.Modeling Pollutant Load and Management Alternatives in Heatwater of Chai River Watershed with AnnAGNPS[J].Journal of Agro-Environment Science,2010,29(2):344-351.]

[27] 涂宏志,侯鷹,陳衛(wèi)平.基于AnnAGNPS模型的葦子溝流域非點(diǎn)源污染模擬研究[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2017,36(7):1345-1352.[TU Hong-zhi,HOU Ying,CHEN Wei-ping.Simulation of Non-Point Source Pollution in Weizigou Watershed With AnnAGNPS Model[J].Journal of Agro-Environment Science,2017,36(7):1345-1352.]

[28] 穆興民,李朋飛,高鵬,等.土壤侵蝕模型在黃土高原的應(yīng)用評(píng)述[J].人民黃河,2016,38(10):100-110,114.[MU Xing-min,LI Peng-fei,GAO Peng,etal.Review and Evaluation of Soil Erosion Models Applied to China Loess Plateau[J].Yellow River,2016,38(10):100-110,114.]

[29] SI W,BAO W M,PENG J,etal.A Semi-Physical Sediment Yield Model for Estimation of Suspended Sediment in Loess Region[J].International Journal of Sediment Research,2017,32(1):12-19.