HSPF模型在流域水文与水环境研究中的进展

刘友存，邹杰平，尹小玲，孟丽红，陈 明，曾金凤，乔丽潘古丽·吐尔洪

（1.江西理工大学资源与环境工程学院，江西赣州341000；2.广东省科学院广州地理研究所，广东广州510070；3.赣南师范大学地理与环境工程学院，江西赣州341000；4.江西理工大学建筑与测绘工程学院，江西赣州341000；5.江西省赣州市水文局，江西赣州341000）

0 引言

近年来，随着社会经济的快速发展、气候变化及土地利用方式的改变，导致了水污染主要方式由点源向非点源污染转换。而非点源污染具有隐蔽性、随机性、分散性、难以监测和不易量化处理等特点，同时，它和流域径流、土壤流失、物质迁移等水文过程紧密相连，因此研究难度极大。所以通过构建数学模型，对其进行长时间和大空间序列的模拟是解决该问题的一种有效方式［1-2］。随着地理信息系统（GIS）、遥感（RS）影像摄影和雷达检测等空间数据获取技术的成熟和现代计算机处理数据能力的提升，水文模型和水质模型得到了极大地发展和广泛的应用［3］。代表性的模型如表1所示［4-7］，从表1中可知，各个模型具有自己的优势，并在相关领域中得到了广泛的应用和较大的改进。作为近年来兴起的水文水质模型，一方面，HSPF模型集合了分布式与集中式水文模型的优点，提高了流域水文模拟的准确性；另一方面，相对于现在发达的信息交流而言，模型本身存在参数无法运用于国内的不足之处已然解决。然而，由于模型早期的参数和设置均基于欧美标准，加之由于国内监测设备相对落后、水文数据不完整以及数据共享度低等原因的限制，该模型在国外得到了广泛地运用，而国内仅在密云水库、云南滇池和东江流域等少数地区研究中有所应用，所以针对该模型本土化参数的修订和应用研究亟需开展［8］。

作为水资源与水环境演化过程模拟的重要工具之一，HSPF模型是美国环保署（EPA）为了更好地进行环境灾害预测，基于SWM（Stanford Water-shed Model）模型的基础上结合ArcView自身强大的空间数据处理能力和贮存能力搭建而成的。HSPF模型具有自动提取模拟地区的地势地貌、土地利用方式和土地植被覆盖等空间数据，并进行非点源污染负荷在长时间序列上的连续模拟的功能［9］。该模型是一种适用于较大流域范围、且具有很高模拟精度的分布式综合水文模型。模型研发至今，不仅组合了早期的HSP（Hydrologic Simulation Program）、ARM（Agricultural Runoff Management）和NPS（Nonpoint Source）等模块，而且将常见的各种污染物模块整合到了其中，包括总氮、总磷、大肠杆菌群和水体叶绿素含量的模拟等。因此，它是一种能够进行地面河流，壤中流过程、累积、迁移和转化的综合性的模拟方法［10］。本文旨在介绍HSPF模型研发与整合的发展历程，以及模型中PERLND、IMPLND与RCHRES等3个主要模块结构，同时对该模型在不同空间利用、水文变化、非点源污染迁移转化和参数改变等方面的模拟研究进展进行综述，并对该模型本土化的模拟应用研究进行展望。

表1 我国常用的面源污染模型对比Table 1 Comparison of non-point source pollution models commonly used in China

1 HSPF模型的发展和模块结构

1.1 HSPF模型的发展

20世纪70年代末，美国环保署发现运用模型模拟的方法在解决复杂的水资源问题中具有很大的价值，因此，他们在SWM模型的基础上研发一个较为复杂的FORTRAN程序，其包含了HSP（1977）、ARM（1978）和NPS（1979）三种模型的功能，之后扩展形成HSPF模型。20世纪80年代到90年代，美国地质调查局（USGS）的产品ANNIE，WDM和HSPEXP极大地推动和简化了流域模型的应用。之后在经过不断地发展完善，模型已经可以提供多种沉积化学作用模式，并结合水动力方程实现沉积物以及多种污染物的地表径流、壤中流过程及其迁移、转化的综合模拟［11］。总之，目前模型已经发展到了功能比较齐全、模拟效果准确的阶段。HSPF模型的主要发展历程如表2所示。

1.2 HSPF模型的模块结构

HSPF模型是一种兼具有分布式与集中式水文模型的综合式水文模型。相比SWAT模型将模拟过程分为陆面产流阶段和汇流阶段两方面来说［12］，HSPF模型是将水文水质模拟划分为3个模块：①透水地面水文水质过程模拟（PERLND），主要运用在流域内以地表径流、壤中流和地下渗流等三种流动方式下进行水沙、污染物和有机质的迁移转化过程的模拟；②不透水地面水文水质过程模拟（IMPLND），主要运用在很少或者几乎不发生渗透的界面上，与前一模块的不同在于不依赖于水沙的积累和迁移过程，可对城市中固体颗粒的堆积和搬迁过程进行模拟；③河流水库水文水质模拟（RCHRES），适用于单一开放式河流河段，封闭式渠系或者湖泊，水库等水体的模拟［13］。由于模型系统比较复杂，规模相对较大，所以在上述三大模块下又附属了很多子模块（图1），在一系列模块的整合下实现了对径流、泥沙和水温，以及生化需氧量、溶解氧、氮和磷等污染物的负荷与迁移转化的连续模拟。

表2 HSPF模型的发展历程Table 2 Evolution of HSPF

2 HSPF模型的应用研究进展

HSPF模型自开发到今天，已经在多个国家和地区被广泛的应用。而且随着模型的完善和发展，所取得的成果愈来愈好，并逐渐得到广大学者的认可。该模型模拟的主要内容有流域径流、输沙和营养物质的迁移转化等。本节主要从以下4个主要方面对模型的研究进展进行综述。

2.1 HSPF模型在不同土地利用空间条件下的模拟

针对模型在不同空间条件下的应用研究，国内外研究的主要侧重点在于土地利用方式及覆被等方面的应研究。对于非水质方面，Chen［14］运用HSPF模型分析不同土地利用方案对中国东部西苕溪盆地降水径流的影响时发现，HSPF模型可以很好地再现实测的日流量和季节流量，但是不能准确地重现极端条件下的径流，且参数的不确定性对径流的影响随时间尺度变化而变化。吴慧凤等［15］用HSPF模型模拟了不同土地利用方式（园地、耕地和林地）对流域输沙的影响时表现出了较高的模拟精度，其中园地和耕地会导致输沙量上升，而林地则降低，但降低幅度很有限。Kuntoro等［16］运用HSPF模型模拟分析了土地利用变化对万隆的西爪哇Cikapundung流域流量的影响，指出森林面积减少时流量变化幅度会增大，也就是说土地利用发生变化会对流域径流产生影响。Choi等［17］在威斯康辛州东南部的Milwaukee河流域采用HSPF模型进行土地利用变化对气候变化的影响研究，结果表明土地利用变化对气候变化所产生影响非常小，几乎可以忽略不计。Alarcon等［18］运用HSPF模型对基于土地利用变化的Quilmo河流域（智利南部）水文响应进行了评估，指出草原和原生森林的水文响应效果明显不同，但二者相结合可以得到水文响应的动态平衡点，此后出现的洪峰曲线比较平缓。Liu等［19］运用HSPF模型在美国俄亥俄州的上游小迈阿密河流域模拟土地变化的水文影响时发现HSPF模型对来自土地利用变化的非点源污染模拟非常有效，得出在宽度为60 m、90 m和120 m的河岸林带和湿地缓冲区可使年平均流量减少0.26%～0.28%，硝酸盐和亚硝酸盐增加2.9%～6.1%，总磷降低3.2%～7.8%；此外，Ouyang等［20］在密西西比州下亚祖河流域应用HSPF模型进行了10年的模型模拟，发现林地不会减少从地表进入地下水的补给。总之，HSPF模型从不但能模拟单一土地利用变化情景，也能模拟复杂土地利用等多种变化情景及其组合，能解决更加综合的水文问题。

除了水体本身，水体污染更多来自于与土地空间利用方式紧密相关的人类活动。众多研究表明，流域土地利用方式的变化和水质有着直接或者间接的联系，且不同空间尺度的土地利用变化是水质响应的重要驱动力［21］。在这个方面，刘永锋［22］运用HSPF模型估算了流溪河流域6种不同土地利用方式对非点源污染的贡献率，并分析了该流域非点源污染负荷在时间和空间分布上的规律及其对不同时期土地利方式的响应。Akter等［23］基于不同土地利用对河流水质的影响，发现HSPF模型在径流的水质模拟方面具有很好的效果，并应用HSPF模型对泰国Mun河流域进行评价的结果表明农业用地和总氮具有良好的线性相关性。Cothren［24］开展了基于土地利用变化的HSPF模型的水质模拟研究，通过GIS转换集成发现潜在着土地利用变化对水质有着重要的影响。综上，可以发现HSPF模型在分析不同土地利用类型对流域水质的影响的研究逐渐受到了国内外科技工作者的重视，并取得了较好的研究成果。

2.2 HSPF模型在水文方面的研究模拟

近年来，国内外学者从降雨径流等方面运用HSPF模型对水文过程进行了研究模拟。在降雨方面，刘婕［25］在乌伦古湖流域运用HSPF模型对长时期内降水对径流的影响进行模拟分析，发现平均降水值和降水变差系数均对径流存在较大的影响，而降水强度也是流域径流发生变化的重要因素；Solakian等［26］在HSPF模型中，引用了基于卫星的降水产品来估算水质指标的潜力，发现卫星降水产品中观测到的时空变化对径流和水质指标均有可量化的影响。而在径流和水分补给方面，Yazdi等［27］运用HSPF模型模拟了城市流域径流，发现HSPF模型能较好地模拟径流过程，但对于平均径流模拟结果较好，而洪峰流量略差；Stern等［28］对北加利福尼亚的萨克拉门托河流域进行径流分析时发现，HSPF模型模拟精度高，可以很好弥补数据缺失的问题并为水资源评价提供支撑；蒋昌波等［29］以沩水流域中上游为研究区域，运用HSPF模型分析了该流域径流在2000—2015年对不透水面扩张的响应过程，发现不透水面的变化对汛期径流过程影响较大；Fonseca［30-31］首先用HSPF模型模拟了葡萄牙北部Corgo河流域的径流过程，经过5个水文站的实测数据进行了验证，发现模拟效果很好。以上研究表明，HSPF模型在水文过程尤其是径流过程方面已经取得了研究成果，并得到了广泛的应用，但是极端水文尤其是洪峰流量的模拟方面还有较大的提升空间。

2.3 HSPF模型对非点源污染物的迁移转化模拟

非点源污染物的负荷和迁移是水环境污染模拟研究的重要方面，其主要的研究对象是N和P，以及新兴的生物指标评价［32］，而HSPF模型整合了分布式与集中式水文模型的长处，使其能够更好地分析并模拟非点源污染过程。目前，HSPF模型作为美国环保署在水文水质研究中的推选模型，在流域非点源污染中的功效愈发凸显。Jeon等［33］运用HSPF模型对一个含有30%水稻田的区域进行污染物负荷的模拟，发现该区域的总氮（TN）和总磷（TP）的模拟值和实测值非常接近；Mishra等［34］运用HSPF模型对印度一典型土地用类型（土地农业、灌木丛、森林、岩石和草地）小流域的径流过程进行了模拟，发现在季节性情况下HSPF模型模拟的径流产沙量和N、P、S污染物均与实测值高度吻合；Patil等［35］应用HSPF模型在时间尺度上对美国路易斯安那州的安岩河的硝酸盐氮负荷进行了估算，发现硝态氮负荷随时间（日、周、双周、月）的增加而降低；Xie等［36］应用HSPF模型构建了基于降雨-径流事件的模型，通过引入变量，然后使用经验证的模型来模拟流动、悬浮沉积物、总磷（TP）和总氮（TN）在100个不同事件类型的降雨-径流事件中的变化效果非常好。Topalova等［37］运用HSPF模型对保加利亚西部Beli Iskar水库到Iskar水库的一段河流进行有机质的迁移转化模拟，并用数学依赖、生物算法和指示性的相关性去分析。近十年来，HSPF模型的应用在国内也逐步得到了广泛的重视，张恒等［38］结合回归方程使用HSPF模型在广东省东江流域对非点源的污染负荷进行计算模拟，发现模型很好地重现了悬浮泥沙、SS、CODCr、NO3--N和总磷等污染要素在2010年内的通量及时间序列变化；白晓燕等［39］采用HSPF模型模拟了东江流域的非点源污染负荷的时空特征，并系统地分析了2007—2009年各个非点源污染负荷及其降水变化的响应，总之，HSPF模型在模拟非点源污染尤其是N、P、S等污染物过程时效果较好，但由于降水资料的差异和模型参数的设定，精度还有待于进一步提高。

除上述外，模型在流域生物学指标评价方面受到极大关注。Lee等［40］对HSPF模型中浮游植物的生长温度公式进行了自动标定和修正，并提出一种改进的赤潮预测方法，有助于对藻类水华爆发进行早期预警。Rolle等［41］应用HSPF模型在沿海水域中进行的粪便大肠菌迁移模拟，指出粪便大肠菌群污染源主要来自森林地区，而不是来自有牲畜和养殖的地区。因此，HSPF模型在流域生物学指标评价方面的模拟研究还处于探索阶段，尤其是菌类微生物的迁移过程及影响因素等，仍需要有更深入的研究，而对模型进行二次开发或改进是必然趋势。

2.4 HSPF模型参数的不确定性研究

同大多数模型一样，HSPF模型也存在由于自身参数的不确定性而影响精度的问题。因此，HSPF模型参数的选取和率定也逐渐受到了学界的广泛重视。在PEST（Politics Economy Society Technology）自动校准方法方面，杨博等［42］在PEST自动校准方法基础上，以晋江山美水库流域为例，对HSPF模型的径流模拟进行了优化，发现多个目标的率定可以更好地获取径流的变化趋势和精度；李金城等［43］以中河流域为例，运用PEST自动校准方法并基于子流域划分的数量对流量的模拟精度影响进行判断，发现子流域的划分对HSPF模型模拟效果的影响十分显著，但是存在阈值效应，当超出阈值时，径流模拟精度都会受到很大影响，其中子流域划分数量为10～20之间的时候，对模拟结果的精确度影响最大；Zhang等［44］应用HSPF模型基于参数估计（PEST）方法对辽宁省太子江流域的径流进行了模拟，发现HSPF模型具有较好的适用性。总之，PEST自动校准方法可以对HSPF模型的模拟进行优化，使其具有更好的本土适用性。

而在另一方面，刘兴坡等［45］应用回应面优化法进行HSPF模型的参数寻优和可靠性分析，结果表明回应面优化方法在优化效果和效率等方面比PEST参数自动校准方法为好，而且参数的交互作用对于模拟结果的影响是比较明显的；薛联青等［46］应用HSPF模型对塔里木河流域日径流量进行模拟，并选用纳什效率系数（NSE）、可决系数（R2）和均方根误差（σ）对模拟结果进行率定，发现率定期和验证期地表水模拟纳什系数都大于0.7，不仅对长期连续径流模拟效果比较好，而且地下水位模拟随补给量变化与实测值基本一致；刘洁等［47］在东江流域应用HSPF模型对径流与非点源污染进行了模拟，并在这个基础上对东江流域非点源污染的时空分布进行分析，发现只有当满足径流模拟的相对误差在10%以内，纳什效率系数大于0.8，泥沙和非点源污染的氨氮与总磷模拟的相对误差在15%以内，进一步发现纳什效率系数大于0.6时才能说明模型模拟的东江流域径流与非点源污染长期变化过程与时空分布特征是准确的。而在国外，Kim［48］使用HSPF模型模拟干旱条件下围堰施工前后水质的变化，发现在非干旱条件下模型参数化中隐含的平稳性假设在干旱条件下是无效的，由此可知模型在模拟干旱对水质生化过程的影响时性能降低；Ahmadisharaf等［49］通过HSPF模型进行不确定性分析，并模拟了细菌浓度变化，发现在污染物减少的极端情况下，具有非常高可靠性的OLS是无法提供可以满足与细菌TMDL相关的水质标准，并用于评估替代污染物减少的方案。总之，参数的优化对于模型模拟结果精度的提高具有很大的意义，所以模型的本土化参数的修订和应用研究是目前亟需解决的问题。

3 结论与展望

相对于国外而言，由于受国内早期数据共享程度较低和获取不便等因素影响［50］，致使HSPF模型在国内流域水环境方面的研究发展相对缓慢。近年来，随着国内实测数据的不断积累和数据共享平台的建立和开放，流域水环境（水文水质）的模拟研究不再受到数据来源的限制，故使得HSPF模型在国内的应用研究也将更加广泛。然而，就目前国内外对流域水环境（水文水质）模拟研究的现状和背景看来，HSPF模型若要想取得广泛的应用和更大的进展，还需要从以下的几方面加强：

（1）模型的模拟研究主要是依赖于以往的经验公式和诸多的假设估计来进行分析研究。但是，很多经验公式和假设估计对于不同地区可能存在着不可估计的差异。因此，对于经验公式和假设估计仍然存在改进与完善的空间。

（2）模型所用参数的随机性和敏感性也给模拟结果带来了不确定性因素。因此，所用参数的深入分析研究对模型的应用具有重要意义。

（3）HSPF模型对采集数据精度的要求非常高，但国内对于采集数据精度的要求偏低，导致模拟结果存在一定程度的偏差。因此要在提高采集数据精度上狠下功夫，并制定相应的采集数据规范。

综上所述，国内流域水环境（水文水质）研究的路程是漫长的，急需从零散式的研究转向大数据的统计和模拟，将HSPF模型的理论研究更多地应用于实践，并要加强HSPF模型在国内的适用性分析研究，使得HSPF模型在国内流域水环境（水文水质）等研究中发挥更大作用。鉴于HSPF模型在国内已取得的诸多研究成果，相信HSPF模型在今后不断改进中，会更加完善并得到广泛应用。

致谢：感谢中科院西北生态环境资源研究院焦克勤研究员在论文的撰写过程中提出的宝贵意见，并从逻辑和语言上对论文进行了仔细的推敲和认真的修改。