HSPF模型在流域水文與水環境研究中的進展

劉友存，鄒杰平，尹小玲，孟麗紅，陳 明，曾金鳳，喬麗潘古麗·吐爾洪

（1.江西理工大學資源與環境工程學院，江西贛州341000；2.廣東省科學院廣州地理研究所，廣東廣州510070；3.贛南師范大學地理與環境工程學院，江西贛州341000；4.江西理工大學建筑與測繪工程學院，江西贛州341000；5.江西省贛州市水文局，江西贛州341000）

0 引言

近年來，隨著社會經濟的快速發展、氣候變化及土地利用方式的改變，導致了水污染主要方式由點源向非點源污染轉換。而非點源污染具有隱蔽性、隨機性、分散性、難以監測和不易量化處理等特點，同時，它和流域徑流、土壤流失、物質遷移等水文過程緊密相連，因此研究難度極大。所以通過構建數學模型，對其進行長時間和大空間序列的模擬是解決該問題的一種有效方式［1-2］。隨著地理信息系統（GIS）、遙感（RS）影像攝影和雷達檢測等空間數據獲取技術的成熟和現代計算機處理數據能力的提升，水文模型和水質模型得到了極大地發展和廣泛的應用［3］。代表性的模型如表1所示［4-7］，從表1中可知，各個模型具有自己的優勢，并在相關領域中得到了廣泛的應用和較大的改進。作為近年來興起的水文水質模型，一方面，HSPF模型集合了分布式與集中式水文模型的優點，提高了流域水文模擬的準確性；另一方面，相對于現在發達的信息交流而言，模型本身存在參數無法運用于國內的不足之處已然解決。然而，由于模型早期的參數和設置均基于歐美標準，加之由于國內監測設備相對落后、水文數據不完整以及數據共享度低等原因的限制，該模型在國外得到了廣泛地運用，而國內僅在密云水庫、云南滇池和東江流域等少數地區研究中有所應用，所以針對該模型本土化參數的修訂和應用研究亟需開展［8］。

作為水資源與水環境演化過程模擬的重要工具之一，HSPF模型是美國環保署（EPA）為了更好地進行環境災害預測，基于SWM（Stanford Water-shed Model）模型的基礎上結合ArcView自身強大的空間數據處理能力和貯存能力搭建而成的。HSPF模型具有自動提取模擬地區的地勢地貌、土地利用方式和土地植被覆蓋等空間數據，并進行非點源污染負荷在長時間序列上的連續模擬的功能［9］。該模型是一種適用于較大流域范圍、且具有很高模擬精度的分布式綜合水文模型。模型研發至今，不僅組合了早期的HSP（Hydrologic Simulation Program）、ARM（Agricultural Runoff Management）和NPS（Nonpoint Source）等模塊，而且將常見的各種污染物模塊整合到了其中，包括總氮、總磷、大腸桿菌群和水體葉綠素含量的模擬等。因此，它是一種能夠進行地面河流，壤中流過程、累積、遷移和轉化的綜合性的模擬方法［10］。本文旨在介紹HSPF模型研發與整合的發展歷程，以及模型中PERLND、IMPLND與RCHRES等3個主要模塊結構，同時對該模型在不同空間利用、水文變化、非點源污染遷移轉化和參數改變等方面的模擬研究進展進行綜述，并對該模型本土化的模擬應用研究進行展望。

表1 我國常用的面源污染模型對比Table 1 Comparison of non-point source pollution models commonly used in China

1 HSPF模型的發展和模塊結構

1.1 HSPF模型的發展

20世紀70年代末，美國環保署發現運用模型模擬的方法在解決復雜的水資源問題中具有很大的價值，因此，他們在SWM模型的基礎上研發一個較為復雜的FORTRAN程序，其包含了HSP（1977）、ARM（1978）和NPS（1979）三種模型的功能，之后擴展形成HSPF模型。20世紀80年代到90年代，美國地質調查局（USGS）的產品ANNIE，WDM和HSPEXP極大地推動和簡化了流域模型的應用。之后在經過不斷地發展完善，模型已經可以提供多種沉積化學作用模式，并結合水動力方程實現沉積物以及多種污染物的地表徑流、壤中流過程及其遷移、轉化的綜合模擬［11］。總之，目前模型已經發展到了功能比較齊全、模擬效果準確的階段。HSPF模型的主要發展歷程如表2所示。

1.2 HSPF模型的模塊結構

HSPF模型是一種兼具有分布式與集中式水文模型的綜合式水文模型。相比SWAT模型將模擬過程分為陸面產流階段和匯流階段兩方面來說［12］，HSPF模型是將水文水質模擬劃分為3個模塊：①透水地面水文水質過程模擬（PERLND），主要運用在流域內以地表徑流、壤中流和地下滲流等三種流動方式下進行水沙、污染物和有機質的遷移轉化過程的模擬；②不透水地面水文水質過程模擬（IMPLND），主要運用在很少或者幾乎不發生滲透的界面上，與前一模塊的不同在于不依賴于水沙的積累和遷移過程，可對城市中固體顆粒的堆積和搬遷過程進行模擬；③河流水庫水文水質模擬（RCHRES），適用于單一開放式河流河段，封閉式渠系或者湖泊，水庫等水體的模擬［13］。由于模型系統比較復雜，規模相對較大，所以在上述三大模塊下又附屬了很多子模塊（圖1），在一系列模塊的整合下實現了對徑流、泥沙和水溫，以及生化需氧量、溶解氧、氮和磷等污染物的負荷與遷移轉化的連續模擬。

表2 HSPF模型的發展歷程Table 2 Evolution of HSPF

2 HSPF模型的應用研究進展

HSPF模型自開發到今天，已經在多個國家和地區被廣泛的應用。而且隨著模型的完善和發展，所取得的成果愈來愈好，并逐漸得到廣大學者的認可。該模型模擬的主要內容有流域徑流、輸沙和營養物質的遷移轉化等。本節主要從以下4個主要方面對模型的研究進展進行綜述。

2.1 HSPF模型在不同土地利用空間條件下的模擬

針對模型在不同空間條件下的應用研究，國內外研究的主要側重點在于土地利用方式及覆被等方面的應研究。對于非水質方面，Chen［14］運用HSPF模型分析不同土地利用方案對中國東部西苕溪盆地降水徑流的影響時發現，HSPF模型可以很好地再現實測的日流量和季節流量，但是不能準確地重現極端條件下的徑流，且參數的不確定性對徑流的影響隨時間尺度變化而變化。吳慧鳳等［15］用HSPF模型模擬了不同土地利用方式（園地、耕地和林地）對流域輸沙的影響時表現出了較高的模擬精度，其中園地和耕地會導致輸沙量上升，而林地則降低，但降低幅度很有限。Kuntoro等［16］運用HSPF模型模擬分析了土地利用變化對萬隆的西爪哇Cikapundung流域流量的影響，指出森林面積減少時流量變化幅度會增大，也就是說土地利用發生變化會對流域徑流產生影響。Choi等［17］在威斯康辛州東南部的Milwaukee河流域采用HSPF模型進行土地利用變化對氣候變化的影響研究，結果表明土地利用變化對氣候變化所產生影響非常小，幾乎可以忽略不計。Alarcon等［18］運用HSPF模型對基于土地利用變化的Quilmo河流域（智利南部）水文響應進行了評估，指出草原和原生森林的水文響應效果明顯不同，但二者相結合可以得到水文響應的動態平衡點，此后出現的洪峰曲線比較平緩。Liu等［19］運用HSPF模型在美國俄亥俄州的上游小邁阿密河流域模擬土地變化的水文影響時發現HSPF模型對來自土地利用變化的非點源污染模擬非常有效，得出在寬度為60 m、90 m和120 m的河岸林帶和濕地緩沖區可使年平均流量減少0.26%～0.28%，硝酸鹽和亞硝酸鹽增加2.9%～6.1%，總磷降低3.2%～7.8%；此外，Ouyang等［20］在密西西比州下亞祖河流域應用HSPF模型進行了10年的模型模擬，發現林地不會減少從地表進入地下水的補給。總之，HSPF模型從不但能模擬單一土地利用變化情景，也能模擬復雜土地利用等多種變化情景及其組合，能解決更加綜合的水文問題。

除了水體本身，水體污染更多來自于與土地空間利用方式緊密相關的人類活動。眾多研究表明，流域土地利用方式的變化和水質有著直接或者間接的聯系，且不同空間尺度的土地利用變化是水質響應的重要驅動力［21］。在這個方面，劉永鋒［22］運用HSPF模型估算了流溪河流域6種不同土地利用方式對非點源污染的貢獻率，并分析了該流域非點源污染負荷在時間和空間分布上的規律及其對不同時期土地利方式的響應。Akter等［23］基于不同土地利用對河流水質的影響，發現HSPF模型在徑流的水質模擬方面具有很好的效果，并應用HSPF模型對泰國Mun河流域進行評價的結果表明農業用地和總氮具有良好的線性相關性。Cothren［24］開展了基于土地利用變化的HSPF模型的水質模擬研究，通過GIS轉換集成發現潛在著土地利用變化對水質有著重要的影響。綜上，可以發現HSPF模型在分析不同土地利用類型對流域水質的影響的研究逐漸受到了國內外科技工作者的重視，并取得了較好的研究成果。

2.2 HSPF模型在水文方面的研究模擬

近年來，國內外學者從降雨徑流等方面運用HSPF模型對水文過程進行了研究模擬。在降雨方面，劉婕［25］在烏倫古湖流域運用HSPF模型對長時期內降水對徑流的影響進行模擬分析，發現平均降水值和降水變差系數均對徑流存在較大的影響，而降水強度也是流域徑流發生變化的重要因素；Solakian等［26］在HSPF模型中，引用了基于衛星的降水產品來估算水質指標的潛力，發現衛星降水產品中觀測到的時空變化對徑流和水質指標均有可量化的影響。而在徑流和水分補給方面，Yazdi等［27］運用HSPF模型模擬了城市流域徑流，發現HSPF模型能較好地模擬徑流過程，但對于平均徑流模擬結果較好，而洪峰流量略差；Stern等［28］對北加利福尼亞的薩克拉門托河流域進行徑流分析時發現，HSPF模型模擬精度高，可以很好彌補數據缺失的問題并為水資源評價提供支撐；蔣昌波等［29］以溈水流域中上游為研究區域，運用HSPF模型分析了該流域徑流在2000—2015年對不透水面擴張的響應過程，發現不透水面的變化對汛期徑流過程影響較大；Fonseca［30-31］首先用HSPF模型模擬了葡萄牙北部Corgo河流域的徑流過程，經過5個水文站的實測數據進行了驗證，發現模擬效果很好。以上研究表明，HSPF模型在水文過程尤其是徑流過程方面已經取得了研究成果，并得到了廣泛的應用，但是極端水文尤其是洪峰流量的模擬方面還有較大的提升空間。

2.3 HSPF模型對非點源污染物的遷移轉化模擬

非點源污染物的負荷和遷移是水環境污染模擬研究的重要方面，其主要的研究對象是N和P，以及新興的生物指標評價［32］，而HSPF模型整合了分布式與集中式水文模型的長處，使其能夠更好地分析并模擬非點源污染過程。目前，HSPF模型作為美國環保署在水文水質研究中的推選模型，在流域非點源污染中的功效愈發凸顯。Jeon等［33］運用HSPF模型對一個含有30%水稻田的區域進行污染物負荷的模擬，發現該區域的總氮（TN）和總磷（TP）的模擬值和實測值非常接近；Mishra等［34］運用HSPF模型對印度一典型土地用類型（土地農業、灌木叢、森林、巖石和草地）小流域的徑流過程進行了模擬，發現在季節性情況下HSPF模型模擬的徑流產沙量和N、P、S污染物均與實測值高度吻合；Patil等［35］應用HSPF模型在時間尺度上對美國路易斯安那州的安巖河的硝酸鹽氮負荷進行了估算，發現硝態氮負荷隨時間（日、周、雙周、月）的增加而降低；Xie等［36］應用HSPF模型構建了基于降雨-徑流事件的模型，通過引入變量，然后使用經驗證的模型來模擬流動、懸浮沉積物、總磷（TP）和總氮（TN）在100個不同事件類型的降雨-徑流事件中的變化效果非常好。Topalova等［37］運用HSPF模型對保加利亞西部Beli Iskar水庫到Iskar水庫的一段河流進行有機質的遷移轉化模擬，并用數學依賴、生物算法和指示性的相關性去分析。近十年來，HSPF模型的應用在國內也逐步得到了廣泛的重視，張恒等［38］結合回歸方程使用HSPF模型在廣東省東江流域對非點源的污染負荷進行計算模擬，發現模型很好地重現了懸浮泥沙、SS、CODCr、NO3--N和總磷等污染要素在2010年內的通量及時間序列變化；白曉燕等［39］采用HSPF模型模擬了東江流域的非點源污染負荷的時空特征，并系統地分析了2007—2009年各個非點源污染負荷及其降水變化的響應，總之，HSPF模型在模擬非點源污染尤其是N、P、S等污染物過程時效果較好，但由于降水資料的差異和模型參數的設定，精度還有待于進一步提高。

除上述外，模型在流域生物學指標評價方面受到極大關注。Lee等［40］對HSPF模型中浮游植物的生長溫度公式進行了自動標定和修正，并提出一種改進的赤潮預測方法，有助于對藻類水華爆發進行早期預警。Rolle等［41］應用HSPF模型在沿海水域中進行的糞便大腸菌遷移模擬，指出糞便大腸菌群污染源主要來自森林地區，而不是來自有牲畜和養殖的地區。因此，HSPF模型在流域生物學指標評價方面的模擬研究還處于探索階段，尤其是菌類微生物的遷移過程及影響因素等，仍需要有更深入的研究，而對模型進行二次開發或改進是必然趨勢。

2.4 HSPF模型參數的不確定性研究

同大多數模型一樣，HSPF模型也存在由于自身參數的不確定性而影響精度的問題。因此，HSPF模型參數的選取和率定也逐漸受到了學界的廣泛重視。在PEST（Politics Economy Society Technology）自動校準方法方面，楊博等［42］在PEST自動校準方法基礎上，以晉江山美水庫流域為例，對HSPF模型的徑流模擬進行了優化，發現多個目標的率定可以更好地獲取徑流的變化趨勢和精度；李金城等［43］以中河流域為例，運用PEST自動校準方法并基于子流域劃分的數量對流量的模擬精度影響進行判斷，發現子流域的劃分對HSPF模型模擬效果的影響十分顯著，但是存在閾值效應，當超出閾值時，徑流模擬精度都會受到很大影響，其中子流域劃分數量為10～20之間的時候，對模擬結果的精確度影響最大；Zhang等［44］應用HSPF模型基于參數估計（PEST）方法對遼寧省太子江流域的徑流進行了模擬，發現HSPF模型具有較好的適用性。總之，PEST自動校準方法可以對HSPF模型的模擬進行優化，使其具有更好的本土適用性。

而在另一方面，劉興坡等［45］應用回應面優化法進行HSPF模型的參數尋優和可靠性分析，結果表明回應面優化方法在優化效果和效率等方面比PEST參數自動校準方法為好，而且參數的交互作用對于模擬結果的影響是比較明顯的；薛聯青等［46］應用HSPF模型對塔里木河流域日徑流量進行模擬，并選用納什效率系數（NSE）、可決系數（R2）和均方根誤差（σ）對模擬結果進行率定，發現率定期和驗證期地表水模擬納什系數都大于0.7，不僅對長期連續徑流模擬效果比較好，而且地下水位模擬隨補給量變化與實測值基本一致；劉潔等［47］在東江流域應用HSPF模型對徑流與非點源污染進行了模擬，并在這個基礎上對東江流域非點源污染的時空分布進行分析，發現只有當滿足徑流模擬的相對誤差在10%以內，納什效率系數大于0.8，泥沙和非點源污染的氨氮與總磷模擬的相對誤差在15%以內，進一步發現納什效率系數大于0.6時才能說明模型模擬的東江流域徑流與非點源污染長期變化過程與時空分布特征是準確的。而在國外，Kim［48］使用HSPF模型模擬干旱條件下圍堰施工前后水質的變化，發現在非干旱條件下模型參數化中隱含的平穩性假設在干旱條件下是無效的，由此可知模型在模擬干旱對水質生化過程的影響時性能降低；Ahmadisharaf等［49］通過HSPF模型進行不確定性分析，并模擬了細菌濃度變化，發現在污染物減少的極端情況下，具有非常高可靠性的OLS是無法提供可以滿足與細菌TMDL相關的水質標準，并用于評估替代污染物減少的方案。總之，參數的優化對于模型模擬結果精度的提高具有很大的意義，所以模型的本土化參數的修訂和應用研究是目前亟需解決的問題。

3 結論與展望

相對于國外而言，由于受國內早期數據共享程度較低和獲取不便等因素影響［50］，致使HSPF模型在國內流域水環境方面的研究發展相對緩慢。近年來，隨著國內實測數據的不斷積累和數據共享平臺的建立和開放，流域水環境（水文水質）的模擬研究不再受到數據來源的限制，故使得HSPF模型在國內的應用研究也將更加廣泛。然而，就目前國內外對流域水環境（水文水質）模擬研究的現狀和背景看來，HSPF模型若要想取得廣泛的應用和更大的進展，還需要從以下的幾方面加強：

（1）模型的模擬研究主要是依賴于以往的經驗公式和諸多的假設估計來進行分析研究。但是，很多經驗公式和假設估計對于不同地區可能存在著不可估計的差異。因此，對于經驗公式和假設估計仍然存在改進與完善的空間。

（2）模型所用參數的隨機性和敏感性也給模擬結果帶來了不確定性因素。因此，所用參數的深入分析研究對模型的應用具有重要意義。

（3）HSPF模型對采集數據精度的要求非常高，但國內對于采集數據精度的要求偏低，導致模擬結果存在一定程度的偏差。因此要在提高采集數據精度上狠下功夫，并制定相應的采集數據規范。

綜上所述，國內流域水環境（水文水質）研究的路程是漫長的，急需從零散式的研究轉向大數據的統計和模擬，將HSPF模型的理論研究更多地應用于實踐，并要加強HSPF模型在國內的適用性分析研究，使得HSPF模型在國內流域水環境（水文水質）等研究中發揮更大作用。鑒于HSPF模型在國內已取得的諸多研究成果，相信HSPF模型在今后不斷改進中，會更加完善并得到廣泛應用。

致謝：感謝中科院西北生態環境資源研究院焦克勤研究員在論文的撰寫過程中提出的寶貴意見，并從邏輯和語言上對論文進行了仔細的推敲和認真的修改。