不同降雨水平年条件下旱作玉米面源污染试验

为研究不同降雨水平年旱作玉米农业面源污染流失特征,选取辽河流域昌图县玉米地试验田进行面源污染试验,对比分析了其在2013年丰水年和2014年平水年的面源污染流失规律。结果表明,对所选试验地点(坡度0.5‰,种植玉米),在前期降雨量比较少的条件下,中雨很难产生径流污染,但是在前一场次降雨量较大时,中雨也会导致产流,形成面源污染流失。2013年玉米生长季TN、TP和CODCr的输出系数分别为5.46kg/hm2、0.57kg/hm2、25.79kg/hm2,而2014年的输出系数分别3.14kg/hm2、0.27kg/hm2、19.62kg/hm2,较2013年都有所增加,即丰水年产生的面源污染相对平水年较多。     

一种SWAT模型参数识别的改进方法

参数的敏感性分析和不确定性分析是分布式水文模型构建的先决条件。在辽河流域建立SWAT模型,利用SWAT-CUP中的SUFI-2算法进行参数的率定,在此基础上提出一种更为简便的参数识别方法。将研究区域辽河干流的主要支流分别进行参数识别,再将SWAT-CUP中率定的最佳参数的从TXINOUT文件中提取出来,分别覆盖到SWAT模型中各对应支流子流域的TXINOUT文件中,即可得到按主要支流经过参数识别后的SWAT模型,避免了SWAT-CUP调参工具涉及众多子流域导致参数识别过于复杂的问题。结果表明,辽河干流主要支流招苏台河、清河、柴河等子流域主要水文断面率定期的平均纳什效率系数分别为0.60、0.65、0.68,验证期分别为0.60、0.72、0.77,参数率定的结果相对于全局调参有较大的改进。采用本文提出的参数识别方法,可以解决SWAT-CUP全局调参时上下游断面结果难以同时匹配或伪匹配的问题,又可以避免分区参数识别时对不同子流域的土地利用类型、土壤类型以及坡度等参数的繁琐设定,同时降低了SWAT模型手动调参的复杂程度,可较好地应用到SWAT模型参数识别过程中。