不确定因素影响下流域非点源污染最佳管理措施空间优化配置研究

The uncertainty induced by climate change and land use change exerts negative effects on the spatial optimal allocation scheme of watershed best management practices (BMPs) in controlling non-point source pollution. This study focuses on the role of uncertainties in pollution control of BMPs and the establishment of spatial optimal allocation scheme with uncertainties involved at Hangfu River basin of upper Chaohu watershed. The non-point source pollution BMPs optimal allocation model and the optimization scheme are developed by SWAT model and multi-objective genetic algorithm. The uncertainties are identified through hydrological frequency analysis, land use planning and analysis, scenario analysis, and Monte-Carlo simulation so as to determine distribution interval and probability. After running SWAT model with uncertainties introduced, the effects of the uncertainties on pollution control of optimal allocation scheme are revealed according to the interval and probability distribution of water quality data from model outputs. The uncertainty optimal allocation scheme is developed and subsequently the construction method for optimal allocation scheme of BMPs is proposed. The outcomes provide theoretic foundation for elaborating influences of uncertainty on optimal allocation in controlling non-point source pollution and offer technical supports for improvement of optimal allocation schemes.

气候变化和土地利用变化等因素导致的不确定性会影响流域最佳管理措施（BMPs）空间优化配置方案对流域非点源污染的防控效果。本研究从解析不确定因素对BMPs空间优化方案污控效果的影响以及探讨如何建立不确定性影响下的BMPs空间优化方案着手，选取巢湖流域内柘皋河小流域为研究区，运用SWAT模型和多目标遗传算法构建BMPs优化配置模型及优化方案；通过运用水文频率分析、土地利用规划分析及Monte-Carlo分析等方法辨析影响污控效果的不确定因素，探究不确定因素分布区间及分布概率；在此基础上，将不确定因素代入优化方案并运用SWAT模型模拟，根据模型输出水质数值的分布区间及概率，解析不确定因素对优化方案污控效果的影响；将不确定因素代入BMPs优化配置模型进而得出不确定条件下优化方案，其方案可降低不确定性影响。研究成果为揭示不确定因素影响和改进BMPs优化方案从而提高污控效率提供理论依据。

自然界和人类社会的不确定性会影响最佳管理措施（BMPs）空间优化配置方案对非点源污染物的防控效果。本研究从流域尺度和城市街区尺度角度出发研究不确定性影响下的BMPs优化方案及模型的构建和其污染物控制效果。在流域尺度上运用SWAT模型和遗传算法构建了确定条件下的BMPs空间优化配置方案，辨析影响方案效果的气候不确定因素和土地利用不确定因素并在此基础上构建不同情景下的基于不确定性的BMPs空间配置方案，研究最终生成6种情景下的优化配置方案和其对应的非点源污染物控制效果，结果表明1）较高的降水会减少BMPs的非点源污染物的控制效果；2）土地利用变化虽然对BMPs的空间配置方案产生影响，但是对关键区域的污染物控制效果变化不大；研究成果揭示了不确定因素对BMPs空间配置方案和污控效果的影响机理和效果，并建立了BMPs优化方案。在城市街区尺度，本研究建立基于确定条件的BMPs优化配置模型以控制城市街区的非点源污染和城市雨洪，辨析影响BMPs优化方案（BMPs设施规模、种类和数量设置）和污控效果的不确定影响因素，针对不确定因素的数学特性建立相应的不确定数学规划模型（区间、模糊、随机、CCP及情景规划），整合不确定模型建立不确定因素影响下的BMPs优化配置模型，其模型不仅处理不确定条件下的非电源污染和雨洪，还可以确定BMPs设施种类，数量和规模。结果表明，不同降雨量，预算及BMPs设施的雨水处理性能对于优化配置方案有很大的影响。研究为BMPs设施的建设提供了可行的区间范围。本研究在流域尺度和城市街区尺度的研究成果为揭示不确定因素对BMPs空间优化方案设计和污染物控制效果的影响提供了理论支持，研究设计的方法具有普适性，研究方法可以为BMPs空间优化配置提供理论帮助。

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