免费文献传递   相关文献

A review: model estimations on effectiveness of best management practices for agricultural non-point source pollution control

基于模型的农业非点源污染最佳管理措施效率评估研究进展



全 文 :第 34 卷第 22 期
2014年 11月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.22
Nov.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金项目(40971258,41271495,41201534);高等学校博士学科点专项科研基金联合资助项目(20121108110006)
收稿日期:2013鄄12鄄31; 摇 摇 修订日期:2014鄄06鄄16
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: cnuwxy@ gmail.com
DOI: 10.5846 / stxb201312313081
耿润哲,王晓燕,赵雪松,陈永娟.基于模型的农业非点源污染最佳管理措施效率评估研究进展.生态学报,2014,34(22):6397鄄6408.
Geng R Z, Wang X Y,Zhao X S,Chen Y J.A review: model estimations on effectiveness of best management practices for agricultural non鄄point source
pollution control.Acta Ecologica Sinica,2014,34(22):6397鄄6408.
基于模型的农业非点源污染最佳管理
措施效率评估研究进展
耿润哲1,王晓燕1,2,*,赵雪松3,陈永娟1
(1. 首都师范大学资源环境与旅游学院,北京摇 100048; 2. 首都圈水环境研究中心,北京摇 100048;
3. 河北省丰宁满族自治县统计局,丰宁摇 068350)
摘要:随着点源污染的逐步控制,农业非点源污染已成为世界范围内关注的热点,由于其特有的时空异质性特点导致对其进行
有效控制较为困难,最佳管理措施(BMPs,Best Management Practices)是实现流域农业非点源污染控制的有效手段,对拟实施的
BMPs效率进行评估是实施流域非点源污染 BMPs配置的前提。 通过模型模拟的方法可对拟采用的不同措施的削减效率及经
济成本进行评估以获取最具成本鄄效益的 BMPs空间配置方案,为措施有效选择提供依据。 通过对多种模型在工程型和管理型
BMPs评估方面的研究进行论述表明,通常概念化模型多用于对污染源控制类措施进行评估,而机制类模型则可用于对不同时
空尺度下的过程控制类 BMPs进行评估;措施效率发挥的时间滞后性及模型模拟不确定性是模型模拟过程中需要重点考虑的
问题,可通过增加野外监测点数量、监测频率、优化监测点位置并选择合适的评估指标以降低模型评估 BMPs 过程中滞后效应
的影响;此外 BMPs实施时间与空间位置的不匹配、时空尺度异质性、污染物形态及生态系统服务功能转换风险均需在 BMPs
评估过程中加以考虑。 模型模拟是 BMPs效率评估(包括非点源污染关键源区的时空识别)、污染物迁移转化以及成本效益分
析的有效工具,同时对于流域非点源污染管理控制及 BMPs实施利益相关者有效参与问题的分析也具有重要意义。
关键词:最佳管理措施(BMPs);削减效率;模型;非点源污染
A review: model estimations on effectiveness of best management practices for
agricultural non鄄point source pollution control
GENG Runzhe1, WANG Xiaoyan1,2,*,ZHAO Xuesong3,CHEN Yongjuan1
1 College of Resources, Environment & Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China
2 Research Center of Aquatic Eovironment in the Capital Region, Beijing 100048, China
3 Bureau of Statistics of Fengning Manchu Autonomous County, Fengning 068350, China
Abstract: With the development of point source pollution control, Agricultural Non鄄point Source Pollution ( AGNPS)
issues have become increasingly prominent worldwide. Non鄄point source pollution is difficult to control because it comes
from the everyday activities of many different people, such as fertilizing a lawn, using a pesticide, or constructing a road or
building. Recently, the agricultural non鄄point source pollution control has become a hotspot in the water research. As a
common tool used to reduce non鄄point source pollution, Best management practices (BMPs) have been widely adopted to
improve water quality problems associated with agricultural nonpoint source pollution, however, there have been few
realistic efforts to assess their effectiveness in reducing AGNPS pollution. The effectiveness of BMPs must be evaluated at
various spatial and temporal scales before adoption. Models are more comprehensive that can reflect choice of mitigation at a
widely range of scales and then to achieve the best cost鄄effectiveness selection and placement of BMPs for non鄄point source
http: / / www.ecologica.cn
pollution control. In this paper, we review some models used to assess the effectiveness of BMPs for agricultural non鄄point
source pollution control, including non鄄structure practices and structure practices. The conceptual models mostly used to
evaluate the impact of source control measures, while the physically鄄based models used to evaluate the BMPs that through
control the timing and location, the response time and the transport and transformation of pollutants. The lag time between
adoption of management changes and the detection of measurable improvement in water quality in the target water body are
extremely important for the BMPs estimation as well as the model evaluation and validation. Models can be served as an
effective tool to identify timing and critical non鄄point source pollution areas for target actions at different spatial scales. Other
issues of critical importance include minimizing pollution swapping and assessing the cost鄄effectiveness of the measures
within multi鄄objectives, as well as the acceptance of the these measures by the stakeholders involved before performing an
integrated assessment of BMPs implementation. These issues are all relevant and challenging for the implementation of water
and environmental policies. For future research, approaches to deal with the inevitable lag time between implementation of
management practices and water quality response lies in appropriately characterizing the watershed, considering lag time in
selection, location, and monitoring of management measures including the selection of appropriate indicators and designing
an effective monitoring programs to detect water quality response. Understanding of NPS model uncertainty has become a
front edge topic, and future studies should focus on improvement of parameter calibration, optimization of data acquisition
solutions, and uncertainty analysis. Regarding to the timing and location of measures, pollution and ecosystem service
swapping, and optimization and placement of BMPs in watershed, the integration of NPS models with 3S technology (GPS,
RS, GIS) should be proposed. Stakeholders may play important role in developing the mitigation plan and enhancing the
communication, reciprocal understanding, trust and acceptance of modelling results.
Key Words: BMPs; effectiveness estimation; models; non鄄point source pollution
摇 摇 在中国、欧盟以及美国的大部分水体中均存在
藻类的过量繁殖和溶解氧含量过低等问题[1鄄3],其中
农业非点源污染的贡献量达到了污染负荷总量的半
数以上[4鄄5]。 虽然已采取大量的控制措施,但受限于
普遍存在的措施可执行性、效率滞后性[6鄄7]、配置方
案和实施时间的合理性以及时空尺度转换等因素的
影响导致河流水体的整体水质状况并未达到预期的
治理目标[4]。
BMPs的有效实施能够提高其污染物削减效率
及经济效益,同时还可减少土地占用。 因此 BMPs
削减效率的准确评估是决定措施是否适用的关键步
骤[8]。 美国农业部自 20 世纪 80 年代起提出采用
BMPs对全国范围内的农业非点源污染进行控制,并
制定了相应的评估方案,如切萨皮克海湾 BMPs 控
制计划(Chesapeake Bay Program)就采用了小尺度代
表流域监测与大尺度模型模拟相结合的方式来对该
流域内的 BMPs 效率进行评估,并以此为实施蓝本
在美国其他流域内进行评估方法的推广;在欧洲,
BMPs也得到了广泛的应用,如希腊 Arachtos 河流域
保护规划中的 BMPs 模型评估工作、德国 Ems 河流
域所采用的与 GIS技术相结合的基于可视化评估平
台的 BMPs配置及效果评估工作等;在我国,随着政
府对农业非点源污染控制逐步重视,在 BMPs 研究
方面也逐步深入,代表性工作如长江三峡流域的
BMPs评估及优化方案的提出、长春石头口门水库流
域的 BMPs配置方案的实地监测及模型评估以及北
京密云水库流域 BMPs 空间配置方案的优选以及
BMPs评估工具箱的构建。 目前流域 BMPs 的配置
研究已经发展到采用多尺度控制技术同优化模拟算
法相结合的综合控制阶段,但是 BMPs 效率评估作
为流域整体配置的基础仍具有不可忽视的重要作
用,以上这些研究均可对 BMPs 评估工作提供一定
的借鉴意义。
BMPs在所实施区域的本地化效应可以通过地
块尺度的实验监测工作来实现,但是对大尺度流域
内 BMPs的评估工作却很难以通过有效实地监测实
验来完成。 目前来看模型模拟是应用最为广泛的非
点源污染最佳管理措施的评估技术,在流域综合管
理方案的设计执行过程中扮演着非常重要角色,尤
其是对于拟实施措施的选择和本地化应用、环境效
益以及实现河流水质物理化学及生态质量明显提升
所需的时间等预测方面具有重要的用途。 如:欧盟
8936 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
http: / / www.ecologica.cn
WFD计划的初始阶段,就将模型模拟技术作为拟实
施 BMPs潜在效率评估的首选方法。 Cherry 等基于
不同的评估目标和研究尺度对不同的 BMPs 评估方
法进行划分,建议采用实地监测、模型模拟、风险评
估以及养分平衡法相结合的耦合模型系统来对拟实
施的 BMPs进行评估,且在措施的设计和配置阶段
也多通过模型模拟与实地监测网络构建相结合的方
式来进行必要的决策支持[9]。 但是受限于多模型数
据采集以及模型操作人员技术程度等因素的限制,
耦合模型在实际操作方面还存在一定的困难。
本文通过对国内外 BMPs 模型评估方面的相关
研究进行总结,分析不同模型在 BMPs 评估方面的
适用性,及存在的问题,以对流域综合管理中模型评
估 BMPs工作研究提供理论支持和建议。
1摇 BMPs模型评估
按照模型运行复杂程度、适用的时空尺度,可将
BMPs削减效率评估模型划分为经验模型、概念化模
型及机制型模型[9]。 在本文中按照以下两种不同层
次对模型进行划分;1)根据模型运行机制的不同将
模型分为经验模型、概念化模型以及物理机制模型,
包括不同复杂程度的实际模拟过程;2)根据可模拟
BMPs运行机制的不同将模型划分为源头控制类措
施模型和过程控制类措施模型。 具体划分情况见
图 1。
1.1摇 经验鄄概念化模型
经验模型又称为“黑箱模型冶,其不涉及复杂函
数运算过程(即不考虑污染物的迁移转化过程),仅
以污染物输入输出间的量化关系为基础进行模拟。
具有工作原理及操作简单且所需数据量少的特点。
但经验模型对异常值和极端事件的预测可能会产生
较大的误差。 概念化模型相对而言要比经验模型复
杂一些,能够对部分简单的污染物传输过程进行表
征,因此所需的数据量相比经验模型也更多。
目前在 BMPs评估方面应用较为广泛的经验鄄概念
化模型主要有输出系数模型(ECM,Export Coefficient
Model)[10]、GREEN模型(Geospatial Regression Equation
for European Nutrient losses ) [11]、 MONERIS 模型
(Modelling Nutrient Emissions in River Systems) [7]、磷
指数法( Phosphorus Index,PI) [12鄄13]以及 MITERRA
模型(A tool for integrated assessment of N emissions
图 1摇 BMPs (Best Management Practices)评估模型分级图
Fig.1摇 Classification map of models
SWAT: Soil and Water Assessment Tool; HSPF: Hydrological
Simulation Program鄄Fortran; AGNPS: Annualized Agricultural Non鄄
Point Source Pollution;HBV鄄N / HYPE: Hydrological Predictions for
the Environment; STICS鄄MODCOU: Simulateur Multidiscplinaire
pour les Cultures Standard; EPICgird: Erosion Productivity Impact
Calculator; MONERIS: Modelling Nutrient Emissions in River
Systems; GREEN: Geospatial Regression Equation for European
Nutrient losses; MITERRA: A tool for integrated assessment of N
emissions from agriculture at regional; ECM: Export Coefficient
Model; PI: Phosphorus Index
from agriculture at regional) [14]等。
1.2摇 机制模型
机制模型能够对污染物的产生机理、迁移转化
过程以及较为复杂的时空传输过程进行详尽的模
拟,因此这类模型一般较为复杂,能够对非点源污染
“源—汇冶过程及与之相关的控制措施进行模拟。 在
BMPs评估研究中有两类机制模型应用较为广泛。
第一类由一维营养物循环模型、水文模型以及河道
过程模拟模块组合所构成的综合模型;第二类为耦
合的流域尺度模型,在这类模型中营养物质陆地循环
与河道循环过程均可通过水文模拟模块形成反馈回
路流动系统。 常见的 BMPs 评估机制型模型包括
HYPE(Hydrological Predictions for the Environment)[15鄄16]、
SWAT( Soil and Water Assessment Tool) [17]、AGNPS
(Annualized Agricultural Non鄄Point Source Pollution)[18]、
SUSTAIN(System for Urban Stormwater Treatment and
Analysis Integration Model ) [19]、 HSPF ( Hydrological
Simulation Program鄄Fortran) [20] 等。 相关模型模拟
BMPs削减效率的研究案例及模型适用性和局限性
分析见表 1。
9936摇 22期 摇 摇 摇 耿润哲摇 等:基于模型的农业非点源污染最佳管理措施效率评估研究进展 摇
http: / / www.ecologica.cn

1摇



BM
Ps








Ta
bl
e
1摇
C
as
e
st
ud
y
of
m
od
el
s
an
d
BM
Ps
to
re
du
ce
no
n鄄
po
in
ts
ou
rc
e
po
llu
tio
n


M
od
el
s


Ty
pe
BM
Ps


BM
Ps
Ty
pe




Sp
at
ia
l
sc
al
e




Ti
m
e
Sc
al
e




Ap
pl
ic
at
io
n
ar
ea


Ad
va
nt
ag
es



lim
ita
tio
n
EC
M
,
Ex
po
rt
Co
ef
fic
ie
nt
M
od
el
,






[1
0]































,计


便






,仅
































,不





BM
Ps




GR
EE
N,
Ge
os
pa
tia
l
Re
gr
es
sio
n
Eq
ua
tio
n
fo
r
Eu
ro
pe
an
Nu
tri
en
t
lo
ss
es
[2
1鄄
22
]











、畜


便































,考



























BM
Ps




,对




















,同



















,限




BM
P












M
ON
ER
IS
,M
od
el
lin
g
Nu
tri
en
tE
m
iss
io
ns
in
Ri
ve
rS
ys
te
m
s[
23
鄄2
4]





使





便


、削






































、地



、地







































,且













,对
















(如





)的






,模







M
IT
ER
RA
[1
4]
,
A
to
ol
fo
r
in
te
gr
at
ed
as
se
ss
m
en
t
of
N
em
iss
io
ns
fro
m
ag
ric
ul
tu
re
at
re
gi
on
al
,
co
un
try
,
an
d
EU

27
le
ve
ls









便


、缓


、冬





















、地



、根






























,适






BM
Ps





,实




,且











BM
Ps




PI
,P
ho
sp
ho
ru
s
In
de
x,





[1
2鄄
13
]
































便
,所















BM
Ps






,且













,同















H
YP
E,
H
yd
ro
lo
gi
ca
l
Pr
ed
ic
tio
ns
fo
rt
he
En
vi
ro
nm
en
t[
25
鄄2
6]







、耕





便


、填



、缓


、人

湿















、下









































,同


















,并









BM
Ps








AG
NP
S,
An
nu
al
ize
d
Ag
ric
ul
tu
ra
lN
on
鄄P
oi
nt
So
ur
ce
Po
llu
tio
n[
27
鄄2
8]











BM
Ps




































,且












BM
Ps






,同





















BM
Ps







H
SP
F[
29
鄄3
0]






BM
Ps




















































,且











,模






0046 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
http: / / www.ecologica.cn




M
od
el
s


Ty
pe
BM
Ps


BM
Ps
Ty
pe




Sp
at
ia
l
sc
al
e




Ti
m
e
Sc
al
e




Ap
pl
ic
at
io
n
ar
ea


Ad
va
nt
ag
es



lim
ita
tio
n
ST
IC
S鄄
M
OD
CO
U,
Si
m
ul
at
eu
rM
ul
tid
isc
pl
in
ai
re
po
ur
le
s
Cu
ltu
re
s
St
an
da
rd
[3
1]









































,数































,在


使

















EP
IC
gr
id
,E
ro
sio
n
Pr
od
uc
tiv
ity
Im
pa
ct
Ca
lc
ul
at
or
[3
2]





使





便


、改








、填
























、泥

、作














,同





BM
Ps

































,对











(如














)以

















SW
AT
,S
oi
la
nd
W
at
er
As
se
ss
m
en
tT
oo
l[
33
鄄3
7]








、填






、缓


、作








、降





























;结

GI
S









;易

使



















,且









BM
Ps








,且















,如




、构




、湿




IN
CA
,
In
te
gr
at
ed
Nu
tri
en
ts
in
Ca
tc
hm
en
ts
[3
8鄄
39
]














、畜



、土





、人

湿















、地
















































,各







,仅















,在
BM
Ps




,仅


























1046摇 22期 摇 摇 摇 耿润哲摇 等:基于模型的农业非点源污染最佳管理措施效率评估研究进展 摇
http: / / www.ecologica.cn
2摇 BMPs效率模型评估中存在的问题
2.1摇 污染物滞留及流域响应时间
BMPs实施后水质显著改善的响应时间主要受
到措施类型、配置时间、空间位置、气候条件以及当
地的自然地理状况等因素的共同影响。 农业流域内
营养物质主要通过地表径流、壤中流以及地下水传
输等过程到达受纳水体。 而壤中流和地下水流动传
输受不同空间土壤亚层性质差异、含水层复杂动态
效应的影响,措施作用的发挥可能需要一定的时间。
另外,在营养物质的传输过程中可能还会受到反硝
化作用(氮)、土壤吸附所导致的临时储存效应植物
和微生物的吸附作用等的影响而延迟到达受纳水体
时间[40]。 如河岸带和湿地系统对于氮、磷等营养物
质均具有较高的储存效率,但是却很难在流域尺度
上对其效应进行评估。 气候条件、水动力环境(水土
比、水力停留时间)以及化学物理特性(如:水体、沉
积物以及水土界面中溶解氧浓度和光照等)均会使
其对流域尺度营养物质的滞留效应产生较大的不确
定性和复杂性。
通过实地监测对流域尺度营养物质传输和滞留
效应进行研究具有一定难度,而模型模拟和养分平
衡法更适用于这类研究。 Meals 等研究发现时间滞
后性主要由 3部分组成[41]:1)措施效用发挥所需的
时间,如植被缓冲带需要在措施完全设置完毕 3a 后
才能够发挥效用;2)BMPs所发挥的效用转变为对水
质的改善效用也需要一定时间;3)河流水体生态系
统对于 BMPs 效用的响应所需要的时间。 因此,在
模型校准的过程中需考虑时间滞后性影响,在对模
型校准时一定要明确所测得数据可能是措施实施后
多年营养物浓度的混合值,并且长期的监测数据相
比于临时监测数据受时间滞后性的影响更大[41]。
有学者采用模型模拟的方法对流域水质状况对措施
实施后效应的响应时间进行了评估。 Behrendt 等应
用 MONERIS模型对德国境内所实施的河岸带非点
源污染管理措施的评估结果表明,流域水质改善对
措施效益的响应时间为 10—30a 不等[7]。 Sohier 等
应用 EPICgrid模型发现比利时 Walloon 流域在实施
改善地下水水质的 BMPs 后由于受到蓄水层水力传
输时间滞后性的影响,流域水质对 BMPs 效应的响
应时间达到了 15a之久[32]。 Fenton 等所进行的研究
表明措施实施后的流域响应时间最多可达到
21a[42]。 以上这些研究成果均表明应用模型对
BMPs效率进行评估时应当考虑较长的河流水质响
应滞后期,同时也可采用短期稳态模型以弱化时间
滞后性的影响。
2.2摇 模型模拟的不确定性
很多学者在应用模型方法对流域 BMPs 进行评
估时发现措施效率会受到特定区域气候条件的影
响,因此,没有任何一种模型能够具有普适性。 各种
不同的模型在特定区域使用时由于研究目的不同均
会体现出一定的优势和不足,同时不同的区域特征
及数据的可获取性也会对模型的不确定性产生影
响,如欧盟 WFD 计划中各成员国所采用的 BMPs 评
估模型在欧洲南部区域使用时的不确定性要高于其
他区域[40]。 欧洲多国的研究表明由于模型模拟主
要是以流域出口的实测数据为基准,而不是以营养
物滞留过程及非点源污染物的排放为基准,因此在
目标流域内建立合适的营养物滞留与排放过程模拟
模型是较为困难的。 实际上,在模型模拟过程中如
果对营养物滞留与排放过程同时出现高估或低估的
现象,那么模拟结果也可能是合理的。 模型模拟过
程中不同参数的组合也可能会出现相同的模拟结
果,也即“异参同效冶效应[9]。 对模型的校准和营养
物传输模拟过程的调整会对模型有效评估起到重要
的控制作用。 通过对基础情景模拟结果和措施实施
后模拟值之间均方根误差进行比较,将有助于识别
和降低措施实施后模型评估校准和验证过程导致的
污染物负荷量的变化队评估结果的影响[43]。
2.3摇 措施实施的时间和位置
在 BMPs的实际配置工作中首先需要采用模型
模拟或风险评估的方法来对目标流域内非点源污染
的关键源区(CSAs,Critical Source Areas)进行识别,
这有助于提高措施配置目的性并获得较高的成本效
益比[9]。 Vagstad等分别采用 7 种复杂程度不同的
模型对恩扎河流域(意大利)和 Zelivka 河(捷克)流
域内的 BMPs评估结果的一致性及对流域出口水质
状况的影响进行评估。 结果表明,不同类型措施对
于不同模型工具的反映存在一定的差异,但是在两
个流域内组合实施的 BMPs 却产生了相似的削减效
果[44]。 究其原因可能是由不同模型对不同类型措
施进行模拟时内部参数设置差异所致。 另外其研究
2046 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
http: / / www.ecologica.cn
结果还表明措施空间配置不同也会产生不同的效果
(如土地利用变化措施中所需实施变化的土地利用
的位置不同)。 因此,在运用模型对措施进行评估时
(如增加林地覆盖面积或改变农作物种植类型),模
型的参数化、对时空变化的敏感性等都会对措施效
果的模拟结果产生影响[44]。 部分学者还针对 BMPs
配置前进行 CSAs 识别的必要性以及哪些模型适用
于 CSAs 识别进行了讨论[45鄄47]。 Panagopoulos 等就
如何在有限的实测数据条件下运用 SWAT模型进行
流域非点源污染 CSAs 识别进而配置合适的 BMPs
问题进行了讨论[36]。 现有关于模型的研究大多仅
关注单一措施实施后的效果的评估,但实际监测发
现流域非点源污染治理目标的实现只有通过在合理
的时空节点上进行 BMPs的组合配置才能够实现。
2.4摇 模型模拟的时空尺度
目前多数学者都对 BMPs 评估中的空间(如地
块、景观、流域、区域)及时间尺度问题进行了讨
论[48鄄50]。 有研究表明措施设置的空间尺度(地块尺
度)与水质评价(河道水质状况)之间本身就存在一
定的尺度差异性[51]。 通常情况下措施是在地块尺
度上实施,但却以流域整体的水质状况是否达标作
为评价标准,同时在不同的空间尺度内还可能涉及
不同的利益相关者。 正如 2.1 节中所提到响应的时
间滞后性,气候变化等因素均会对不同时空尺度内
的措施效果产生影响。 空间尺度的差异也会对措施
实施后所导致的污染物转换风险产生影响[52鄄53]。
通常根据研究区的空间尺度大小来选择合适的
BMPs评估模型,机制型模型适用于小尺度到大中尺
度流域 BMPs的评估,而区域尺度 BMPs的评估则主
要通过经验型模型来完成,如 GREEN、MONERIS、
MITERRA、PI以及输出系数模型等。 随着近年来全
球环境基础数据库构建的不断完善,也有部分学者
采用机制型模型对区域或国家尺度上的非点源污染
进行研究[54]。 适用于大尺度农业系统中作物生长、
土壤侵蚀以及营养物流失过程模拟的机制型模型
(如 EPIC、MITERRA 模型等)也逐渐受到了较多的
关注,但是这些模型对地下水及汇水区污染物对河
流营养物负荷总量贡献率的相关研究在大尺度区域
内却仍然存在一定的限制。
不同空间尺度流域内实测 /调查数据(如:BMPs
相关信息、基础情景下营养物质输入量、气候环境特
征以及用于模型校准的水质流量数据的时间序列)
的可用性也会对模型模拟结果产生较大的影响。 非
点源污染模型可以对 BMPs 实施后对目标流域内污
染物的迁移、转化、缓冲以及滞留等过程进行模拟,
但其模拟精度却受到实测数据的可用性的影响而产
生较大的差异。 因此,精确模拟结果的获取应当以
构建完善的监测网络及数据库为基础。 然而,目前
来看世界各地均存在多尺度水质监测网络不足以支
撑各类 BMPs 评估的问题[6],同时监测数据的可靠
性还受到采样频率及实验计算方法不同的影响[55]。
即使是在监测数据缺乏的条件下,模型法在 BMPs
评估工作中仍然会发挥较大的作用,如 Panagopoulos
等和 Maringanti等的研究中就是在有限的监测数据
条件下实现了对 CSAs 的识别以及污染物不同季节
变化趋势的合理解释,但是这些研究也仅仅是对措
施实施后污染物负荷量及关键源区的整体变化趋势
进行了评估,并没有获得较为可靠的量化环境评估
结果[35,36]。
2.5摇 污染物形态及生态系统服务功能转换风险
流域水环境治理目标的实现需要对不同形态或
类型的污染物同时进行有效控制,但是目前还没有
任何一种 BMP 能够实现多种污染物的同时有效调
控[52]。 反而在 BMPs的配置过程中可能会使得一种
BMPs的实施可能会对某一种污染物起到控制削减
作用,但同时可能会使得另一种或多种的污染物浓
度或负荷量得到增加,或者是在对某种污染物的一
种形态进行削减,但是导致污染物其他形态之间出
现化学成分转换或增加[52]。 例如,在流域内设置以
提高氮的反硝化作用为工作机制的 BMPs 后可能会
使得水体中的硝酸盐氮负荷量降低,但同时会使得
排入大气层中的亚硝态氮的负荷量增加,这会使得
温室气体的效应风险得到增加。
应用模型对 BMPs进行评估时的污染物形态转
换风险可以通过多模型耦合的方法来解决。 这对于
BMPs配置过程中的多目标优化决策问题具有重要
的意义。 然而,由于污染物形态转换风险所涉及的
多种污染物或同种污染物多种形态所导致对其进行
准确模拟具有一定的复杂性和难度,目前关于 BMPs
配置过程中的污染物形态转换风险的研究案例还不
多[56]。 仅有的研究来自 Velthof 等应用 MITERRA
模型对欧盟 27国所采用的 BMPs对氮的排放对地下
3046摇 22期 摇 摇 摇 耿润哲摇 等:基于模型的农业非点源污染最佳管理措施效率评估研究进展 摇
http: / / www.ecologica.cn
水和大气层的影响的削减效果进行了评估[14]。
另外,在进行流域非点源污染 BMPs 多目标配
置工作中还应当考虑措施的实施对流域内不同生态
系统服务功能的影响。 因此,在今后的研究中,需要
进一步建立能够对生态系统服务功能转换风险进行
评估的模型[57]。 多种措施的集成实施以及多学科
模型研究的交叉应用也应当成为未来 BMPs 评估模
型研究的方向。
2.6摇 成本鄄效益分析和优化
通过 BMPs效率的评估已经不能够在有限的资
金资源条件下解决 BMPs 的有效配置问题,因此,成
本鄄效益分析在 BMPs配置工作中受到了越来越多的
关注。 目前来看成本鄄效益分析多通过非点源污染
模型与经济评估模型相结合构建成本鄄效益分析模
拟系统的途径来解决,如自然环境鄄经济模型就是通
过基于自然环境模拟机制的非点源污染模型与经济
评估模型组合而成,其所采用的经济评估模型还能
够对不同措施实施后的环境效益进行货币化转
换[58鄄59]。 如:Ledoux等应用 STICS 模型对法国东北
部小流域内所设置的不同 BMPs组合的成本鄄效益进
行分析[31];Volk等采用包括 SWAT 模型在内的 4 种
不同的生物鄄物理机制模型建立了空间决策支持系
统以评估不同的土地利用管理政策对德国埃姆斯河
上游流域内污染物的削减情况进行成本鄄效益分
析[49];Cools等将 SWAT模型与经济优化模型相结合
来获取成本鄄效益比较高的措施组合以对比利时境
内的非点源污染负荷量进行削减[60]。 以上这些研
究都较好的提供了在不同的空间尺度下所适用的成
本鄄效益分析耦合模型系统。
耦合模型是 BMPs成本鄄效益分析过程中的空间
尺度、气候变化以及污染物形态转换风险进行评估
的有效途径,但是该方法对于数据量及精度要求较
高,同时还需要包括自然科学、社会科学、经济科学
以及利益相关者共同参与建立模型优化所需的环境
和社会经济目标。 另外,由于自然边界和行政边界
的不匹配性,在进行成本鄄效益分析时措施实施后的
短期及长期环境效益的量化、空间分布等问题也会
对 BMPs的成本鄄效益分析工作及措施的最终实施带
来很大的影响。[54,61]。
2.7摇 BMPs利益相关者参与及可行性
在 BMPs 的适用性评估中,利益相关者对措施
的可接受度评价是最重要的一部分内容。 利益相关
者包括决策者、农户、河流管理机构、用水企业等。
非点源污染模型能够为其提供措施实施前后的水质
改善信息、增加对相关措施的了解并获取可视化评
估结果以提高不同涉益群体对拟实施 BMPs 的接受
度。 许多研究发现模型对 BMPs 评估结果的可靠
性、利益相关者之间的信任度、社会属性以及模拟结
果的表达方式等都会对 BMPs 的可接受度产生影
响[62鄄65]。 不同部门的利益相关者可以参与到流域
BMPs配置工作的各个阶段包括:问题识别、模型设
置及调校、BMPs 情景制定以及模型预测结果讨论
等[64]。 在 BMPs模型评估工作中引入利益相关者参
与机制具有以下几方面优势:1)缩短模拟工作准备
时间:利益相关者参与有助于模型模拟者更好的获
取和理解所模拟流域的基本状况;2)不确定性:利益
相关者能够对模拟结果提供反馈和相关信息,以降
低模型模拟工作的不确定性;3)措施筛选:利益相关
者参与有助于更快的识别当前的措施并选择合适的
模型以对措施的时间和空间过程进行评估;4)尺度
方面:由于流域非点源污染评估的利益相关者均来
自流域内不同的空间尺度单元,使其参与其中有助
于模型操作者更快的获取多尺度模拟方法以对不同
措施的削减效率进行评估;5)污染物形态转换风险:
利益相关者参与是识别 BMPs 在特定区域所具有的
特定控制效果、环境目标以及生态系统服务功能的
基础,因此有助于更加准确的获取合适的 BMPs 配
置方案;6)成本鄄效益分析:不同利益相关者对水资
源或生态系统的价值具有不同的看法和观点。 因
此,使其参与 BMPs的模拟评估过程对于 BMPs配置
情景的成本分析及不同措施的可行性的评估具有重
要的作用。
3摇 研究展望
BMPs削减效率的评估是顺利实现高效的流域
整体配置方案的基础,模型技术是进行多尺度复杂
条件下 BMPs有效评估的重要手段。 采用模型模拟
法对 BMPs进行评估应对措施实施时间和位置、成
本效益、污染物形态以及生态系统服务功能转换风
险、利益相关者参与问题等加以考虑,以增加模拟结
果的可靠性和措施的可接受度。 模型的合理应用对
于构建最具成本鄄效益的 BMPs 控制规划、降低潜在
4046 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
http: / / www.ecologica.cn
的经济社会成本、提高措施的可执行性具有重要的
意义。
(1)BMPs 削减效率的滞后性问题是模拟过程
中非常重要的影响因素,在今后的研究中可在以下
方面进行改进:1)提高流域特征识别的准确性(水文
传输过程、自然地理过程以及污染源空间位置)以降
低模型选择以及措施配置失当所导致的滞后性;2)
BMPs的合理选择、优化空间配置方案以减少由于措
施的不合理配置所导致的削减效率响应的滞后性;
3)通过增加野外监测点的数量、监测频率并优化监
测位置(如:通过地表径流监测可能会比河道监测更
快的获取作物轮作及化肥减施等措施的污染物削减
效应) [66],并选择合适的评估指标以降低滞后效应
的影响[41]。
(2)模型的评估和验证是降低模型应用过程中
不确定性非常重要的步骤,在今后的研究中应通过
完善监测网络增加流域内的实测数据点以及对利益
相关者进行调查以获取相关参数对模型进行校准和
验证是提高模型对污染物传输机制进行合理模拟并
实现模型参数化和本地化的良好途径[40,44,67]。
(3)通过模型模拟的方法对不同措施及其组合
实施后的协同效应、不同景观特征之间关系以及合
理的措施设置时间进行评估是下一步流域 BMPs 优
化配置研究中的重点[68]。 主要包括采用适用于不
同运行机制、不同空间尺度的多模型相结合的方式
来对 BMPs进行评估[9],或是通过多步骤模拟相结
合的方式开展 BMPs 评估工作。 同时多模型耦合法
也是应对污染物形态转换风险的有效手段。
(4)流域 BMPs配置研究涉及多学科、多目标以
及多尺度条件下的综合研究,因此仅考虑 BMPs 削
减效率评估还不能够满足流域综合管理研究的需
求,需要将 BMPs 的环境效益同经济评估相结合并
考虑利益相关者参与以有效的解决 BMPs 优化配置
过程中的滞后效应、多尺度条件下的 BMPs 时空配
置问题、模型的不确定性以及污染物形态转换风险
等问题,实现成本鄄效益最优化的 BMPs配置方案。
致谢:感谢中国科学院东北地理与农业生态研究所
欧洋博士对写作给予的帮助。
References:
[ 1 ] 摇 Wang X Y. Study for the Non鄄point Source Pollution Mechanism
and Its Mitigation Management: a Case of Miyun Reservoir
Watershed. Beijing: Science Press, 2011.
[ 2 ] 摇 Voss M, Dippner J W, Humborg C, H俟rdler J, Korth F,
Neumann T, Schernewski G, Venohr M. History and scenarios of
future development of Baltic Sea eutrophication. Estuarine,
Coastal and Shelf Science, 2011, 92(3): 307鄄322.
[ 3 ] 摇 Sutton M A, Howard C M, Erisman J W, Billen G, Bleeker A,
Grennfelt P, Grinsven H V, Grizzetti B. The European Nitrogen
Assessment: Sources, Effects and Policy Perspectives.
Cambridge: Cambridge University Press, 2011.
[ 4 ] 摇 Bouraoui F, Grizzetti B. Long term change of nutrient
concentrations of rivers discharging in European seas. Science of
the Total Environment, 2011, 409(23): 4899鄄4916.
[ 5 ] 摇 Grizzetti B, Bouraoui F, Aloe A. Changes of nitrogen and
phosphorus loads to European seas. Global Change Biology, 2012,
18(2): 769鄄782.
[ 6 ] 摇 Iital A, Pachel K, Deelstra J. Monitoring of diffuse pollution from
agriculture to support implementation of the WFD and the Nitrate
Directive in Estonia. Environmental Science & Policy, 2008, 11
(2): 185鄄193.
[ 7 ] 摇 Behrendt H, Huber P, Kornmilch M, Opitz D, Schmoll O,
Scholz G, Uebe R. Nutrient emissions into river basins of
Germany. Texte, 2000, 23: 261.
[ 8 ] 摇 Meng F D, Geng R Z, Ou Y, Wang X Y. A review for evaluating
the effectiveness of BMPs to mitigate non鄄point source pollution
from agriculture. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33 ( 5 ):
1357鄄1366.
[ 9 ] 摇 Cherry K A, Shepherd M, Withers P J A, Mooney S J. Assessing
the effectiveness of actions to mitigate nutrient loss from
agriculture: A review of methods. Science of the Total
Environment, 2008, 406(1鄄2): 1鄄23.
[10] 摇 Johnes P J. Evaluation and management of the impact of land use
change on the nitrogen and phosphorus load delivered to surface
waters: the export coefficient modelling approach. Journal of
Hydrology, 1996, 183(3鄄4): 323鄄349.
[11] 摇 Grizzetti B, Bouraoui F, De Marsily G. Assessing nitrogen
pressures on European surface water. Global Biogeochemical
Cycles, 2008, 22(4), doi: 10.1029 / 2007GB003085.
[12] 摇 Mcdowell R, Sharpley A N, Folmar G. Phosphorus export from an
agricultural watershed: linking source and transport mechanisms.
Journal of Environmental Quality, 2001, 30(5): 1587鄄1595.
[13] 摇 Sharpley A N, Kleinman P J, Jordan P, Bergstr觟m L, Allen A L.
Evaluating the success of phosphorus management from field to
watershed. Journal of Environmental Quality, 2009, 38 ( 5 ):
1981鄄1988.
5046摇 22期 摇 摇 摇 耿润哲摇 等:基于模型的农业非点源污染最佳管理措施效率评估研究进展 摇
http: / / www.ecologica.cn
[14]摇 Velthof G L, Oudendag D, Witzke H P, Asman W A H, Klimont
Z, Oenema O. Integrated assessment of nitrogen losses from
agriculture in EU鄄 27 using MITERRA鄄EUROPE. Journal of
Environmental Quality, 2009, 38(2): 402鄄417.
[15] 摇 Str觟mqvist J, Arheimer B, Dahne J, Donnelly C, Lindstr觟m G.
Water and nutrient predictions in ungauged basins: set鄄up and
evaluation of a model at the national scale. Hydrological Sciences
Journal, 2012, 57(2): 229鄄247.
[16] 摇 Singh V P. Computer models of watershed hydrology. Highlands
Ranch, Colorado: Water Resources Publications, 1995.
[17] 摇 Arnold J G, Srinivasan R, Muttiah R S, Williams J R. Large area
hydrologic modeling and assessment part I: Model development.
JAWRA Journal of the American Water Resources Association,
1998, 34(1): 73鄄89.
[18] 摇 Quinn P, Beven K, Chevallier P, Planchon O. The prediction of
hillslope flow paths for distributed hydrological modelling using
digital terrain models. Hydrological Processes, 1991, 5 ( 1 ):
59鄄79.
[19] 摇 Elliott A H, Trowsdale S A. A review of models for low impact
urban stormwater drainage. Environmental Modelling & Software,
2007, 22(3): 394鄄405.
[20] 摇 Donigan A S, Imhoff J C, Bicknell B R, Kittle J L. Application
Guide for Hydrological Simulation Program: FORTRAN(HSPF).
EPA鄄 600 / 3鄄 84鄄065 June 1984 Environmental Research
Laboratory, Athens, GA 177 p, 19 fig, 17 tab, 3 app, 20 ref 68鄄
01鄄 6207, 1984. URL: http: / / nepis. epa. gov / Exe / ZyPDF. cgi /
2000HMKI.PDF? Dockey= 2000HMKI.
[21] 摇 Grizzetti B, Bouraoui F, De Marsily G, Bidoglio G. A statistical
method for source apportionment of riverine nitrogen loads. Journal
of Hydrology, 2005, 304(1鄄4): 302鄄315.
[22] 摇 Thieu V, Bouraoui F, Aloe A, G B. Scenario analysis of
pollutants loads to European regional seas for the year 2020. Part
I: Policy options and alternative measures to mitigate land based
emission of nutrients. Luxembourg: EUR 25159 EN, 2012. URL:
http: / / publications. jrc. ec. europa. eu / repository / bitstream /
111111111 / 23310 / 1 / lbnb25159enn.pdf.
[23] 摇 Caille F, Riera J L, Rosell鄄Mel佴 A. Modelling nitrogen and
phosphorus loads in a Mediterranean river catchment (La Tordera,
NE Spain) . Hydrology and Earth System Sciences, 2012, 16(8):
2417鄄2435.
[24] 摇 Mewes M. Diffuse nutrient reduction in the German Baltic Sea
catchment: Cost鄄effectiveness analysis of water protection
measures. Ecological Indicators, 2012, 22: 16鄄26.
[25] 摇 Arheimer B, L觟wgren M, Pers B C, Rosberg J. Integrated
catchment modeling for nutrient reduction: scenarios showing
impacts, potential, and cost of measures. AMBIO: A Journal of
the Human Environment, 2005, 34(7): 513鄄520.
[26] 摇 Arheimer B, Dahn佴 J, Donnelly C. Climate change impact on
riverine nutrient load and land鄄based remedial measures of the
Baltic Sea Action Plan. Ambio, 2012, 41(6): 600鄄612.
[27] 摇 Zhao G, Zhang T Z, Chen J N. Simulation of cropland erosion
control strategies using the AGNPS model. Journal of Tsinghua
University: Science and Technology, 2002, 42(5): 705鄄707.
[28] 摇 Qi H H, Altinakar M S. A conceptual framework of agricultural
land use planning with BMP for integrated watershed management.
Journal of Environmental Management, 2011, 92(1): 149鄄155.
[29] 摇 Xue Y F. Simulation of Non鄄point Source Pollution on the Basin of
Chaohe River by HSPF Model [ D]. Beijing: Capital Normal
University, 2009.
[30] 摇 Mohamoud Y, Parmar R, Wolfe K. Modeling Best Management
Practices (BMPs) with HSPF; proceedings of the Innovations in
Watershed Management under Land Use and Climate Change
Proceedings of the 2010 Watershed Management Conference,
Madison, Wisconsin, USA, 23鄄 27 August 2010, F, American
Society of Civil Engineers (ASCE), 2010, 892鄄 898, doi: 10.
1061 / 41143(394)81.
[31] 摇 Ledoux E, Gomez E, Monget J M, Viavattene C, Viennot P,
Ducharne A, Beno觘t M, Mignolet C, Schott C, Mary B.
Agriculture and groundwater nitrate contamination in the Seine
basin. The STICS鄄MODCOU modelling chain. Science of the Total
Environment, 2007, 375(1鄄3): 33鄄47.
[32] 摇 Sohier C, Degre A. Modelling the effects of the current policy
measures in agriculture: an unique model from field to regional
scale in Walloon region of Belgium. Environmental Science &
Policy, 2010, 13(8): 754鄄765.
[33] 摇 Lam Q D, Schmalz B, Fohrer N. The impact of agricultural Best
Management Practices on water quality in a North German lowland
catchment. Environmental Monitoring and Assessment, 2011, 183
(1鄄4): 351鄄379.
[34] 摇 Laurent F, Ruelland D. Assessing impacts of alternative land use
and agricultural practices on nitrate pollution at the catchment
scale. Journal of Hydrology, 2011, 409(1): 440鄄450.
[35] 摇 Maringanti C, Chaubey I, Arabi M, Engel B. Application of a
multi鄄objective optimization method to provide least cost
alternatives for NPS pollution control. Environmental Management,
2011, 48(3): 448鄄461.
[36] 摇 Panagopoulos Y, Makropoulos C, Baltas E, Mimikou M. SWAT
parameterization for the identification of critical diffuse pollution
source areas under data limitations. Ecological Modelling, 2011,
222(19): 3500鄄3512.
[37] 摇 Shen Z Y, Hong Q, Chu Z, Gong Y W. A framework for priority
non鄄point source area identification and load estimation integrated
with APPI and PLOAD model in Fujiang Watershed, China.
Agricultural Water Management, 2011, 98(6): 977鄄989.
[38] 摇 Flynn N J, Paddison T, Whitehead P G. INCA Modelling of the
Lee System: strategies for the reduction of nitrogen loads.
Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2002, 6(3):
467鄄484.
6046 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
http: / / www.ecologica.cn
[39]摇 Rankinen K, Kenttomies K, Lehtonen H, Nenonen S. Nitrogen
load predictions under land management scenarios for a boreal
river basin in northern Finland. Boreal Environment Research,
2006, 11(3): 213鄄228.
[40] 摇 Hejzlar J, Anthony S, Arheimer B, Behrendt H, Bouraoui F,
Grizzetti B, Groenendijk P, Jeuken M H J L, Johnsson H, Porto
A L, Kronvang B, Panagopoulos Y, Siderius C, Silgarn M,
Venohr M, Zaloudlk J. Nitrogen and phosphorus retention in
surface waters: an inter鄄comparison of predictions by catchment
models of different complexity. Journal of Environmental
Monitoring, 2009, 11(3): 584鄄593.
[41] 摇 Meals D W, Dressing S A, Davenport T E. Lag time in water
quality response to best management practices: A review. Journal
of Environmental Quality, 2010, 39(1): 85鄄96.
[42] 摇 Fenton O, Schulte R P O, Jordan P, Lalor S T J, Richards K G.
Time lag: a methodology for the estimation of vertical and
horizontal travel and flushing timescales to nitrate threshold
concentrations in Irish aquifers. Environmental Science & Policy,
2011, 14(4): 419鄄431.
[43] 摇 Hanratty M P, Stefan H G. Simulating climate change effects in a
Minnesota agricultural watershed. Journal of Environmental
Quality, 1998, 27(6): 1524鄄1532.
[44] 摇 Vagstad N, French H K, Andersen H E, Behrendt H, Grizzetti
B, Groenendijk P, Porto A L, Reisser H, Siderius C, Stromquist
J, Hejzlar J,Deelstra J. Comparative study of model prediction of
diffuse nutrient losses in response to changes in agricultural
practices. Journal of Environmental Monitoring, 2009, 11 ( 3):
594鄄601.
[45] 摇 Collins A L, Str觟mqvist J, Davison P S, Lord E I. Appraisal of
phosphorus and sediment transfer in three pilot areas identified for
the catchment sensitive farming initiative in England: application
of the prototype PSYCHIC model. Soil Use and Management,
2007, 23(1): 117鄄132.
[46] 摇 Lin Z, Radcliffe D E, Risse L M, Romeis J J, Jackson C R.
Modeling phosphorus in the Lake Allatoona watershed using
SWAT: II. Effect of land use change. Journal of Environmental
Quality, 2009, 38(1): 121鄄129.
[47] 摇 Shen Z Y, Liao Q, Hong Q, Gong Y W. An overview of research
on agricultural non鄄point source pollution modelling in China.
Separation and Purification Technology, 2012, 84: 104鄄111.
[48] 摇 Quinn P. Scale appropriate modelling: representing cause鄄and鄄
effect relationships in nitrate pollution at the catchment scale for
the purpose of catchment scale planning. Journal of Hydrology,
2004, 291(3鄄4): 197鄄217.
[49] 摇 Volk M, Hirschfeld J, Dehnhardt A, Schmidt G, Bohn C,
Liersch S, Gassman P W. Integrated ecological鄄economic
modelling of water pollution abatement management options in the
Upper Ems River Basin. Ecological Economics, 2008, 66 ( 1):
66鄄76.
[50] 摇 Wall D P, Murphy P N C, Melland A R, Mechan S, Shine O,
Buckley C, Mellander P E, Shortle G, Jordan P. Evaluating
nutrient source regulations at different scales in five agricultural
catchments. Environmental Science & Policy, 2012, 24: 34鄄43.
[51] 摇 Puustinen M, Turtola E, Kukkonen M, Koskiaho J, Linjama J,
Niinioja R, Tattari S. VIHMA—A tool for allocation of measures
to control erosion and nutrient loading from Finnish agricultural
catchments. Agriculture Ecosystems & Environment, 2010, 138
(3): 306鄄317.
[52] 摇 Stevens C J, Quinton J N. Diffuse pollution swapping in arable
agricultural systems. Critical Reviews in Environmental Science
and Technology, 2009, 39(6): 478鄄520.
[53] 摇 Stevens C J, Quinton J N. Policy implications of pollution
swapping. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A / B / C,
2009, 34(8鄄9): 589鄄594.
[54] 摇 De Roo A, Burek P, Gentile A, Udias A, Bouraoui F, Aloe A,
Bianchi A, La N A, Kuik O, Elorza T J, Vandecasteele I,
Mubareka S, Baranzelli C, Van Marcel, Lavalle C, Bidoglio G. A
multi鄄criteria optimisation of scenarios for the protection of water
resources in Europe: Support to the EU Blueprint to Safeguard
Europe忆 s Waters, EUR 鄄Scientific and Technical Research
Reports, 2012, doi: 10.2788 / 55540.
[55] 摇 Skarb覬vik E, St覽lnacke P, Bogen J, B覬nsnes T E. Impact of
sampling frequency on mean concentrations and estimated loads of
suspended sediment in a Norwegian river: Implications for water
management. Science of the Total Environment, 2012, 433:
462鄄471.
[56] 摇 Collins A L, Mcgonigle D F. Monitoring and modelling diffuse
pollution from agriculture for policy support: UK and European
experience. Environmental Science & Policy, 2008, 11 ( 2 ):
97鄄101.
[57] 摇 Schoumans O F, Chardon W J, Bechmann M E, Gascuel鄄Odoux
C, Hofman G, Kronvang B, Rub覸k G H, Ulen B, Dorioz J M.
Mitigation options to reduce phosphorus losses from the agricultural
sector and improve surface water quality: A review. Science of the
Total Environment, 2014: 468鄄469: 1255鄄1266.
[58] 摇 Booker J F, Michelsen A M, Ward F A. Economic impact of
alternative policy responses to prolonged and severe drought in the
Rio Grande Basin. Water Resources Research, 2005, 41 ( 2):
1鄄15.
[59] 摇 G俟rl俟k S, Ward F A. Integrated basin management: water and
food policy options for Turkey. Ecological Economics, 2009, 68
(10): 2666鄄2678.
[60] 摇 Cools J, Broekx S, Vandenberghe V, Sels H, Meynaerts E,
Vercaemst P, Seuntjens P, van Hulle S, Wustenberghs H,
Bauwens W, Huygens M. Coupling a hydrological water quality
model and an economic optimization model to set up a cost鄄
effective emission reduction scenario for nitrogen. Environmental
Modelling & Software, 2011, 26(1): 44鄄51.
7046摇 22期 摇 摇 摇 耿润哲摇 等:基于模型的农业非点源污染最佳管理措施效率评估研究进展 摇
http: / / www.ecologica.cn
[61]摇 van der Veeren R J H M, Lorenz C M. Integrated economic鄄
ecological analysis and evaluation of management strategies on
nutrient abatement in the Rhine basin. Journal of Environmental
Management, 2002, 66(4): 361鄄376.
[62] 摇 Arheimer B, Andersson L, Alkan鄄Olsson J, Jonsson A. Using
catchment models to establish measure plans according to the water
framework directive. Water Science & Technology, 2007, 56(1):
21鄄28.
[63] 摇 Olsson J A, Andersson L. Possibilities and problems with the use
of models as a communication tool in water resource management.
Water Resources Management. 2007, 21(1): 97鄄110.
[64] 摇 Voinov A, Gaddis E J B. Lessons for successful participatory
watershed modeling: a perspective from modeling practitioners.
Ecological Modelling, 2008, 216(2): 197鄄207.
[65] 摇 Grizzetti B, Porto A L, Barkved L J, Joy K, Paranjape S,
Deelstra J, Bouraoui F, Manasi S. The science鄄policy鄄stakeholder
interface in water pollution assessment / / Science, Policy and
Stakeholders in Water Management鄄An Integrated Approach to
River Basin Management. Earthscan, 2010: 67鄄77.
[66] 摇 Tomer M D, Burkart M. Long鄄term effects of nitrogen fertilizer use
on ground water nitrate in two small watersheds. Journal of
Environmental Quality, 2003, 32(6): 2158鄄2171.
[67] 摇 Kronvang B, Andersen H E, B覬rgesen C, Dalgaard T, Larsen S
E, B覬gestrand J, Blicher鄄Mathiasen G. Effects of policy measures
implemented in Denmark on nitrogen pollution of the aquatic
environment. Environmental Science & Policy, 2008, 11 ( 2):
144鄄152.
[68] 摇 Panagopoulos Y, Makropoulos C, Mimikou M. Decision support
for diffuse pollution management. Environmental Modelling &
Software, 2012, 30: 57鄄70.
参考文献:
[ 1 ] 摇 王晓燕. 非点源污染过程机理与控制管理———以北京密云水
库流域为例. 北京: 科学出版社, 2011.
[ 8 ] 摇 孟凡德, 耿润哲, 欧洋, 王晓燕. 最佳管理措施评估方法研究
进展. 生态学报, 2013, 33(5): 1357鄄66.
[27] 摇 赵刚, 张天柱, 陈吉宁. 用 AGNPS 模型对农田侵蚀控制方案
的模拟. 清华大学学报: 自然科学版, 2002, 42(5): 705鄄707.
[29] 摇 薛亦峰. 基于 HSPF 模型的潮河流域非点源污染模拟研究
[D]. 北京: 首都师范大学, 2009.
8046 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇