HSPF模型在流域面源污染模擬中的應用

羅娜，李華，樊霆，郭彬，李凝玉，傅慶林，馬潔，金躍群

(1.安徽農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院 農(nóng)田生態(tài)保育與污染防控安徽省重點實驗室，安徽 合肥 230036； 2.浙江省農(nóng)業(yè)科學院 環(huán)境資源與土壤肥料研究所，浙江 杭州 310021)

水環(huán)境污染問題仍是當今中國乃至全球普遍關注的重要問題，極大地制約了全球經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展，其中，對面源污染的研究是水環(huán)境污染研究中的重要方向。水環(huán)境中的面源污染是指在雨水的沖刷下，大氣、地表和土壤中的溶解性或固體污染物質(zhì)進入江河、湖泊、水庫和海灣等水體引起的污染[1]。其特點綜合而言包括時間的不確定、途徑的不確定和量的不確定[2-4]。流域水體的面源污染物大多來源于地表徑流、土壤侵蝕和流失、農(nóng)田用料、污水灌溉、生活污水、畜禽糞便、大氣干濕沉降、 水體人工養(yǎng)殖、底泥二次污染，以及旅游污染等[5-9]。

全球已有30%～50%的地表受到非點源污染的影響[10]。美國水體面源污染物的含量分別為：生物需氧量(BOD)含量73%，細菌含量83%，懸浮物92%[11-12]；墨西哥灣因面源污染造成的水體富營養(yǎng)化導致的總氮含量高達89%；荷蘭大部分河流面源污染的氮磷含量分別為60%、40%～50%[11]；歐洲某河流面源污染物氮、磷含量分別為60%、25%；丹麥大部分水體中來自面源污染的氮磷含量為94%、52%[12]。

對于我國來說，農(nóng)業(yè)面源污染是當今導致河流、湖泊等水體水質(zhì)惡化的主要原因。太湖流域水體富營養(yǎng)化導致的農(nóng)業(yè)面源污染中N、P貢獻率分別為59%、30%，滇池流域水體中農(nóng)業(yè)面源污染物N、P負荷分別為53%和42%[13-14]。據(jù)全國污染源公告發(fā)布，農(nóng)業(yè)污染源排放的污染物中化學需氧量、總氮和總磷含量分別占全國總量的43.71%、57.19%和67.27%。目前，我國年農(nóng)藥、化肥使用量分別為30多萬t和4 124萬t，平均每公頃農(nóng)田化肥施用量遠超發(fā)達國家的安全上限[15]。

面源污染在生態(tài)環(huán)境的影響愈甚，對此，我國環(huán)?？蒲腥藛T自20世紀80年代以來便積極吸取國外經(jīng)驗，利用面源污染的分析模型尋求解決我國面源污染的突破口。面源污染模型研究通過實地野外考察，結合遙感、地理信息系統(tǒng)等技術，得出面源污染時間、空間分布特點，確定污染物的來源，總結污染物負荷含量，分析污染物或不同土地管理措施對流域的影響，最終對流域規(guī)劃與污染治理提供支持[16]。目前我國可利用的面源污染模型有CREAMS模型、ANSWERS模型、AGNPS模型、AnnAGNPS模型、SWAT模型，以及HSPF模型[17-20]。其中，HSPF模型依托于BASINS系統(tǒng)，與擁有強大功能的Arcview緊密結合，能自動生成模型所需的土壤、地形、土地利用等數(shù)據(jù)，并能夠模擬較長時間序尺度，且模擬精度相較其他面源污染模型高，在國內(nèi)外許多國家都有成功的應用先例。

本文旨在介紹HSPF模型及目前廣泛應用的面源污染模型，綜述該模型在國內(nèi)外流域面源污染模擬中的應用進展，并對HSPF模型在面源污控制中的應用研究進行展望。

1 HSPF模型及常用面源污染模型對比

1.1 HSPF模型

HSPF模型在斯坦福流域模型上發(fā)展而來，能夠在BASINS系統(tǒng)和WDMUtil等工具的輔助下，綜合模擬水文徑流、土壤流失狀況、水溫、泥沙運輸、污染物含量、河道水力等過程。HSPF模型將模擬模塊分為透水地段模塊、不透水地段模塊、地表水體水質(zhì)模擬模塊，以及管理實踐相關的BMP模塊，實現(xiàn)對泥沙、BOD、溶解氧(DO)、氮、磷、農(nóng)藥等污染物負荷，以及遷移轉(zhuǎn)化的長時間序列的連續(xù)模擬[21]。

1.2 我國常用面源污染模型對比

結合相關資料[18,22]，將我國常用面源污染模型作一對比(表1)?？梢钥闯觯琀SPF模型結合了分布式水文模型與其他集總式流域模型的一些優(yōu)點。(1)HSPF模型依托于最新的BASINS 4.1系統(tǒng)。BASINS為美國環(huán)保署(USEPA)于1998年開發(fā)的操作平臺，HSPF利用BASINS及GenScn工具，可方便快捷地幫助HSPF預處理所需的輸入數(shù)據(jù)。同時，HSPF模型可利用MapWindow GIS自動劃分子流域，生成所需河網(wǎng)水系，并將Arcview融合水文模型，實現(xiàn)對土地利用、土壤、地形、數(shù)字高程模型(DEM)等圖形的加載疊加和可視化，大大降低了數(shù)據(jù)處理的煩瑣度[23]。(2)HSPF模型可根據(jù)應用對象水文單元大小進行調(diào)整，從而適應各子流域的模擬運算并緊密結合相互子流域，操作方便，減小運算負擔。(3)HSPF模型可模擬詳細的徑流形成過程，時間步長較其他面源污染模型更久，模擬過程更連續(xù)，模擬結果精度較好。(4)HSPF模型相較于SWAT模型而言，可運用于單個的洪水事件[24]。

對比HSPF模型與我國其他面源污染模型，HSPF模型結合了分布式水文模型與集中式水文模型的優(yōu)勢，它可分析模擬點源與面源的過程，在美國、澳大利亞、韓國及我國的水文水質(zhì)領域研究中都得到了許多應用[25]。如今，HSPF模型作為美國環(huán)保署在水環(huán)境研究中的推薦模型，在流域面源污染中的功效愈發(fā)顯現(xiàn)。

表1 我國常用的面源污染模型對比

2 HSPF模型在流域面源污染中的應用研究

自1981年Jeon等[21]提出HSPF模型以來，美國環(huán)保署充分利用HSPF模型研究了社會環(huán)境中水環(huán)境的水質(zhì)與水文狀況以及流域污染問題，以期在社會經(jīng)濟及生態(tài)環(huán)境方面做出貢獻。HSPF模型也因自身模型優(yōu)勢，被更多地運用于流域的水文循環(huán)過程及面源污染防治當中[26]。

HSPF模型的輸入數(shù)據(jù)主要可分為空間數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)及污染源數(shù)據(jù)3大類，其中：空間數(shù)據(jù)主要有流域數(shù)字高程模型、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)；氣象數(shù)據(jù)包括降水量、氣溫、日照、云量、露點溫度、風速、相對濕度等；污染源數(shù)據(jù)包括流域的大量點源排放數(shù)據(jù)，以及不同子流域的農(nóng)業(yè)作業(yè)模式數(shù)據(jù)等[27]。綜合迄今國內(nèi)外學者們基于HSPF模型的相關模擬應用進展，主要包括以下3個方面：(1)不同土地利用類型等空間屬性條件下流域面源污染研究；(2)降雨、徑流等不同氣象條件影響下流域面源污染研究；(3)HSPF模型自身參數(shù)敏感性與不確定性研究。本節(jié)將從以上3個方面綜述HSPF模型在流域面源污染模擬中的研究進展。

2.1 HSPF模型對不同空間屬性條件下流域面源污染的模擬

在國內(nèi)，何泓杰[30]用HSPF模型模擬估算，確定了2009年流溪河流域面源污染物的負荷總量與重點污染分布區(qū)及時間段，研究得出不同土地利用條件下的面源污染負荷貢獻率，并利用HSPF模型對流溪河未來一定時段面源污染負荷進行了預測模擬，對日后此流域的污染及管理規(guī)劃提供了切實的研究數(shù)據(jù)。李濤[31]利用HSPF模型研究了濟南南部山區(qū)面源污染在土地利用及不同覆被影響下的負荷及規(guī)律，研究計算了此區(qū)域總氮、總磷的含量，結果表明，耕地對總氮的污染負荷貢獻最大，建設用地對總磷的污染負荷影響最深，林地和草地對面源污染負荷貢獻成反比。該研究為山區(qū)由于人為因素投放農(nóng)藥、化肥造成的水環(huán)境的面源污染治理提供了支持，為山區(qū)的生態(tài)環(huán)境維護與可持續(xù)發(fā)展提供了依據(jù)。

2.2 HSPF模型對不同氣象和水文條件下流域面源污染的模擬

關于HSPF模型在不同氣象條件下的流域面源污染應用研究，國內(nèi)外學者大多從降雨及徑流因素、氣候因素等不同條件下對流域面源污染進行研究。在國外，Ouyang等[32]用HSPF模型，模擬了一定流域、氣象、水文條件下美國佛羅里達州Cedar-Ortega河流域Hg動態(tài)負荷狀況，并用已有的現(xiàn)場數(shù)據(jù)對模型進行了標定和驗證，然后應用該方法預測了在降雨以及水流通的情況下從流域出口到LSJR的日和年負荷，結果顯示，預計模擬期間日均總汞通量是0.69 g·hm-2。模擬進一步表明，降雨事件對Hg載荷的影響是顯著的，特別是在一個非常潮濕的時期。Huo等[33]在降雨數(shù)據(jù)缺乏的情況下，利用HSPF模型對流域流量預測進行改進，對Feitsui水庫流域的每小時降水進行估計。結果表明，利用HSPF模型可對降雨數(shù)據(jù)進行補充，改善河流流量預測，從而便于對流域進行水質(zhì)評價。

在國內(nèi)，白曉燕等[34]研究了東江流域在降水影響下的面源污染物遷移與時空分布狀況，利用HSPF模型得出各面源污染物在降水汛水期和枯水期的污染負荷情況。數(shù)據(jù)表明，校準期和驗證期的HSPF模型中東江流域月徑流量、輸沙量，以及總氮(TN)、BOD、總磷(TP)污染負荷的相對誤差均在15%以下。在枯水期以及汛水期，流域面源污染負荷表現(xiàn)差異明顯。東江流域的面源污染負荷在2007—2009年間汛水期(4—9月)較重，而枯水期污染物負荷總量較少，并且較集中期間的各污染物BOD、TN、TP的負荷比重分別高達86.7%、79.3%、85.5%，結果顯示東江流域降水量與流域的面源污染呈現(xiàn)正相關關系，密切影響流域的水質(zhì)變化，且HSPF模型在東江流域的面源污染模擬結果精度較高，較為適用。張鵬飛[35]研究了氣候變化條件下，密云水庫流域面源污染負荷的變化情況，并利用HSPF模型對水庫的徑流和營養(yǎng)物質(zhì)進行校準驗證。結果表明，總氮、總磷的負荷量減少與降雨量關系密切，氣溫條件變化對污染物負荷影響不突出。由密云水庫的降雨年際波動深刻影響了面源污染來看，極端氣候條件下流域面源污染的防控與整治格外重要。

2.3 HSPF模型參數(shù)的不確定性研究

在流域水文水質(zhì)的模擬應用過程中，HSPF模型自身參數(shù)的不確定性對模擬輸出的影響較大。研究HSPF模型參數(shù)調(diào)整，對減少參數(shù)不確定性的影響具有重要意義。在國內(nèi)，羅川等[36]對太湖小流域的水文模塊、泥沙模塊，以及N、P輸出等模擬參數(shù)進行了敏感性分析，結果得出7大關于徑流過程的敏感參數(shù)，其中，關于泥沙敏感性的參數(shù)3種，關于水質(zhì)模擬的敏感參數(shù)4種。研究結論對類似太湖區(qū)域的丘陵地區(qū)的小流域水文水質(zhì)模擬的敏感性參數(shù)調(diào)整和選擇具有一定的借鑒作用。李燕等[37]也分析了太湖丘陵地區(qū)流域徑流模擬的關鍵參數(shù)敏感性，總結了AGWRC、UZSN、INFILT、LZSN、DEEPFR這5大水文模擬中的關鍵參數(shù)的敏感性，通過調(diào)整參數(shù)將徑流模擬偏差控制在10%以內(nèi)，直到精度能符合模擬要求，提高了HSPF模型的模擬準確度。張麗紅[38]將HSPF模型應用于青山水庫的水文徑流應用中，通過利用PEST參數(shù)校準工具，在貝葉斯理論基礎上，構建了青山水庫模型參數(shù)相對誤差的函數(shù)，對模型的參數(shù)不確定性和預測不確定性進行了研究，得出了參數(shù)的標準差及協(xié)方差，以及參數(shù)在預測不確定性中的貢獻，結果與參數(shù)敏感性分析一致。

國外，Gallagher等[39]認為流域模擬模型參數(shù)在自然界中很難甚至不可能測量，參數(shù)必須經(jīng)常在次級信息源中進行評估，因此通常具有顯著的不確定性，參數(shù)的準確度對于模型模擬應用的成功是至關重要的。Fonseca等[40]研究了葡萄牙水流域模型模擬參數(shù)的不確定性和靈敏度，目的是在數(shù)據(jù)資源獲取條件不足的前提下對模型參數(shù)的精確度研究進行指導，該研究進行了為期4 a的驗證，結果顯示，HSPF模型模擬結果與預測值一致性較高，敏感性分析結果顯示，徑流估計與土壤、土地利用、氣候條件參數(shù)最為相關。此研究說明，今后學者在研究數(shù)據(jù)有限條件下的流域建模中，應多注意部分重點敏感性參數(shù)，以期更有效地利用資源。

3 HSPF模型在我國流域面源污染控制中的應用展望

面源污染管理研究的延遲影響了面源污染模型在我國流域中的應用研究，同時，水文水質(zhì)模型在我國面源污染中的應用本就存在一些現(xiàn)實的局限。HSPF模型是來源于美國的半分布式推廣模型，在我國進行本土化應用時，須調(diào)整相關基礎數(shù)據(jù)。HSPF模型對于數(shù)據(jù)收集的要求較高，需要長時間序列數(shù)據(jù)，如降水、蒸發(fā)、日照、氣溫等，同時也需相應的連續(xù)水文水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)來校正模型，而我國各地區(qū)的資料相對短缺，且研究時間跨度不足，缺乏長時間的序列數(shù)據(jù)，這是限制HSPF模型在我國廣泛應用的主要原因。隨著我國數(shù)據(jù)化信息化的進步，以及水文水質(zhì)等數(shù)據(jù)收集站監(jiān)測點的增多和發(fā)展，所需的氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、河道水力數(shù)據(jù)和其他相關數(shù)據(jù)將更易獲取，HSPF模型在面源污染中的應用優(yōu)勢將逐漸凸顯。

國內(nèi)外基于HSPF模型的流域面源污染模擬研究中，大多數(shù)學者已關注了降雨徑流及流量對面源污染負荷、泥沙侵蝕運輸?shù)拿芮杏绊?，今后的面源污染研究方向應?cè)重于在不同氣象水文條件、極端氣候影響、不同大小尺度流域條件下HSPF模型的模擬應用研究，尤其須關注我國特色的引水工程、人工配水等人為干預下流域面源污染的模擬。

從HSPF模型自身來看，此模型依托于由GIS技術整合的平臺——BASINS系統(tǒng)，利用GIS自動劃分子流域，生成所需河網(wǎng)水系，并將ArcView與水文模型融合，從而實現(xiàn)對土地利用、土壤、地形、DEM等數(shù)據(jù)圖形的引用及可視化。近年來，關于HSPF模型參數(shù)的不確定性研究增多，此類研究將成為模型定量評價研究的重點，對提高HSPF模型在面源污染模擬中的應用精度具有重要意義。

我國流域的面源污染研究前路漫漫，亟須從碎片化的研究轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與模擬，將HSPF模型的理論研究更多地應用于實踐并挖掘HSPF模型的更多實用性價值，探索HSPF模型的潛力，為解決我國愈發(fā)嚴重的面源污染問題提供強大的數(shù)據(jù)和管理平臺支撐，更好發(fā)揮HSPF模型在我國流域面源污染研究中的應用效果。