第1章绪论
1.1背景
流域对暴雨的水文响应，即产汇流问题，是水文学的一个主要研究课题。影响水文过程的几大要素：降雨、下垫面、土壤、地质地貌等均具有小尺度的时空变化[1，2]，因此水文响应过程也具有很强的时空变异性。在水文模拟的初期阶段，由于计算机技术与测量技术的限制，水文学家们使用经验相关等黑箱模型或者用流域面上平均的状态变量代表流域特性来模拟流域内的水文响应过程，由于水文系统为高阻尼的响应系统，这些方法能够较好地模拟出流域整体的流量响应过程[3，4]，且由于方法简单、参数容易计算、不需要复杂的资料支持，经验相关方法与集总式水文模型现在仍在水文学研究中发挥着作用。
然而随着科技的进步，计算机技术与测量技术不断飞跃式发展，水文学家们对水文过程的研究不再满足于只得到流域整体的水文响应，加之在水文学的应用中，决策部门也越来越需要水文响应的时空变化信息，以便更加科学地制定水资源保护与管理措施。能够模拟水文响应空间变异性的分布式水文模型已成为深化与拓展水文学研究的一个重要工具。作为分布式水文研究的支撑技术，地理信息系统为空间数据处理提供了平台，高性能计算平台则为海量计算提供了可能。
分布式水文模型在构建中大多依据描述物理过程的连续方程、动量方程、质量方程等模拟产汇流、蒸散发等水文过程，因此模型结构复杂、计算量大，需要详尽的流域地质地貌、植被、土壤、土地利用等资料[5，6]。很多水文学家在构建分布式水文模型时，会根据需要简化对水文模型的描述，例如忽略模拟单元间的水量交换、简化某一水文过程（如地下水与土壤水、汇流过程）、忽略地表水-土壤水-地下水间的水量交换，以此来协调资料、计算量与物理过程描述之间的矛盾。但是这样构建的分布式水文模型，对某些水文过程的描述有所忽略，可能会造成某些率定参数的偏差[7_9]。例如，若忽略地下水对流量过程的贡献，必然会低估流量，为了获得较好的拟合，在率定过程中地表水计算参数可能会偏离实际数值。本书旨在使用全面考虑降雨下渗过程，地表水、土壤水、地下水运动过程，坡面汇流与河网汇流过程，地表水-土壤水-地下水水量交换过程的分布式水文模型，研究流域水文响应机理。模型中包含的计算参数均具有物理意义，容易通过流域观测数据确定。
太湖流域是我国经济*发达的地区之一，总面积36895km2。太湖流域雨量丰沛，多年平均年水资源总量为162亿m3，但因流域内人口密集、社会经济发展程度较高，流域水资源量已远远不能满足用水需求。加之工农业废水和生活污水的排放，导致河网、湖泊水质污染，流域整体水环境质量恶化。自20世纪90年代以来，部分水质指标下降了两个等级。湖泊富营养化区域扩大，蓝藻暴发频繁，严重的流域水质型缺水已成为流域经济社会可持续发展的瓶颈[1M2]。
有关资料表明，输入太湖的总氮（TN）、总磷（TP）分别是*大允许入湖量的8.8倍和33.2倍，其中一个*重要的原因就是农业非点源污染的影响[13]。非点源污染（non-point source pollution），或称面源污染（diffused pollution）是指溶解性或固体污染物从非特定地点、在非特定时间的降水和径流冲刷作用下汇入受纳水体时引起的水体污染，其主要来源包括水土流失、农业化学品过量施用、城市径流、畜禽养殖等。而农业活动又是非点源污染物的主要来源。举例来说，1950～1998年，全世界有6亿tP通过施肥作用于农作物，只有2.5亿tP通过农作物收割而移除，这其中动物消耗农作物并转换为肥料返回给土壤的大概有0.5亿tP，这样算来，P净节余了4亿t。这些磷或者储存在土壤中，或者已通过地表水的侵蚀和淋滤作用输出。而累积在土壤中的氮，一部分被淋滤而进入地表水或地下水；一部分挥发进入大气，以酸雨或干沉降的方式进入水生态系统。
非点源污染物的产生、迁移和水文循环有着密不可分的联系，水流是非点源污染物迁移转化的媒介，水文过程与非点源污染物迁移转化过程是互相影响、互相作用的[14-16]。水文过程（地表径流、壤中流、地下径流对降水的响应）对农业非点源污染物的产生与分配有着举足轻重的作用，要从机理上研究农业非点源污染物迁移转化规律，必须先从机理上阐述水文物理过程。若要减轻水体污染状况，改善水体富营养化现象，就要减少氮磷随水文过程从各种途径进入水体的总量。否则，随着人口的增加和人类活动（如化肥制造、燃料燃烧）导致固氮作用的加大，氮磷的累积量就会增加。因此，确定农业活动中氮磷输移的影响因子，了解氮磷随水文循环的迁移转化规律是十分必要的。它不仅为了解氮磷随水文过程的迁移转换机理、控制非点源污染物输出、改善水环境、发展高效农业提供了科学依据，而且对经济社会的可持续发展有着深远的影响。
1.2国内外研究现状
1.2.1分布式水文模型研究进展
水文模型已经成为水文学研究以及水资源管理与防洪决策不可缺少的工具，
自20世纪80年代以来，计算机的普遍应用和计算能力的不断提高为水文模型的迅速发展提供了条件。当今的水文模型已不再局限于对某一水文过程的求解，而是向能够描述整个水文循环过程方面发展，即把水文循环的各个环节耦合为一个整体进行模拟研究，包括降雨产流过程、陆面汇流过程、蒸散发过程、土壤水运动过程以及地下水运动过程等。水文学是研究地球上水的时空分布与运动规律的科学，且水圈与大气圈、岩石圈、生物圈都存在紧密的联系[17]。近年来，随着科技的发展，学科间的交叉研究显得日益重要，水文学与其他学科（如大气科学、环境科学、生态学、土壤学等）的交互机理研究已成为水文研究中的重要组成部分，水文模型的发展前景因此得到拓宽，水文模型与大气模型、生态模型、环境模型等的耦合为这方面研究提供了必要的工具[18-20]。
按照建模角度，水文模型可以分为集总式水文模型与分布式水文模型。集总式水文模型将整个流域作为一个整体来模拟，一般不考虑水文现象与水文参数的空间分布。集总式水文模型产生较早，属于水文模型早期发展形式，在水资源合理利用及水灾害防治方面起到了重要作用，并且在应用中得到不断的发展与完善，今天仍然在许多水问题研究中发挥着重要作用[21，22]。随着社会经济的发展、人口的增多、人类开发利用自然的程度不断加深，水资源问题日益严峻，水资源与社会、经济发展间的相互制约关系愈加突显，人类活动对水资源的影响已成为水循环改变的主要影响因素之一，在这一背景下产生了分布式水文模型。分布式水文模型充分利用3S技术（RS、GIS与GPS），能够考虑水文响应与水文变量的空间分布、获得流域面各研究变量的时空分布信息[23]。尽管分布式水文模型自身还不够完善，相对于传统的集总式水文模型在模拟结果上没有明显提高，但是对于研究水资源的形成与演变、加深对水文过程物理机理的认识、分析人类活动对水循环的影响有着不可替代的作用。因此近20年来，分布式水文模型成为水文研究的热点，而分布式水文模型的不断成熟，也为研究者们提供了一个分析不同条件下水文响应时空变化的工具。
基于物理基础的分布式水文模型的概念由Freeze和Harlan在1969年第一次提出（FH69）[24]，他们发表的Blueprint for a physically-based digitally-simulated hydrologic response model的文章标志着分布式水文模型研究的开始。1975年，Hewlett和Troenale提出了森林区的变源面积产流模型，对研究区域分块计算降雨产流[25]。1979年，Beven和Kirbby根据变源面积产流机制建立了TOPMODEL[26]，该模型通过研究流域的数字高程模型（DEM）推求地形指数，并利用地形指数反映下垫面的空间变化对流域水文响应的影响，模型的参数具有物理意义，但TOPMODEL没有考虑降水、蒸发等因素的空间分布对流域产汇流的影响，因此，它不是严格意义上的分布式水文模型。而由丹麦、法国及英国共同研制的SHE模型则代表了早期比较完善的分布式水文模型[27]，SHE模型考虑了植物截留、下渗、土壤蓄水、蒸散发、地表径流、壤中流、地下径流、融雪径流等水文过程，用方形网格划分流域，模型中的主要水文过程由质量守恒、动量守恒和能量守恒偏微分方程的有限差分或有限元公式来描述，模型的部分参数具有物理意义，可由流域特征确定。
20世纪80年代至今，是分布式水文模型迅速发展的时期，主要由于计算机技术的迅猛发展，计算能力得到质的提高，通过地理信息系统与遥感、雷达获取降雨等水文变量技术的不断进步也为分布式水文模型的发展提供了平台与数据支持。这期间出现了大量的分布式水文模型，包括CEQUEAU、CASC2D、HYDROTEL、IHDM、SWAT、SWRRB、WATFLOOD、SLURP、SMR、HSPF、VIC、HMS等[28-38]。虽然不同模型使用不同的微分方程、求解方法和流域离散方式，但是总体上来看，大多数分布式水文模型遵循了FH69的框架，即通过质量、能量、动量方程描述水文现象，通过连续方程描述水量和能量的时空变化。
国内开展分布式水文模型方面的研究比国外要晚一些，自20世纪70年代起不仅完善了一些已有的流域水文模型，例如将我国经典的概念性水文模型一新安江水文模型修改为半分布式水文模型，成功地运用于多个流域的水文模拟和水库水资源调配管理中[38，39]，并致力于创建新的流域水文模型，例如黄平和赵吉国对一些具有物理基础的分布式水文数学模型进行了分析，提出了流域三维动态水文数值模型的构想，建立了描述森林坡地饱和与非饱和带水流运动规律的二维分布式水文模型；任立良和刘新仁根据DEM进行了河网与子流域编码，建立了河网拓扑关系[41]；郭生练等提出了一个基于DEM的分布式流域水文物理模型[42]，详细描述了网格单元的截留、蒸散发、下渗、地表径流、地下径流、融雪等水文物理过程；张建云和何惠建立了分布式月径流模型，用于水资源动态模拟评估[43]；吴险峰等提出了一种适用于人类活动较少、半湿润和半干旱地区的松散耦合结构的分布式水文模型[44]；唐莉华和张思聪提出了一个针对小流域的分布式水文模型，包括产汇流和产输沙模型[45]；李兰和钟名军提出了一种分布式水文模型[46]，该模型耦合了坡面流、壤中流、地下水流、河川径流和土壤含水量方程组；李丽等提出了一种以DEM为基础的分布式水文模型[47]；夏军建立了分布式时变增益模型（DTVGM）[48]。同时国内的学者还不断将国外比较成功的分布式水文模型引进到国内的水文学研究中[49-53]。
分布式水文模型不仅随着水文学的新发现与新理论得到不断完善，同时也受到其他学科与技术的影响，如分形理论、计算机科学、数学、测量学等，其中数字高程模型（DEM）、地理信息系统（GIS）与遥感（RS）是分布式水文模型的三大基础支撑技术[54，55]。DEM主要用来描述区域地表高程的空间分布，并且能够生成流域边界、流域水系等，自动提取坡度、坡向、栅格间的联系等地形参数。GIS在获取、存储、显示、编辑、处理、分析、输出空间数据方面具有强大的功能，它将地图显示与数据库操作功能结合在一起，使水文研究者能够清楚了解土壤、植被、地形、水系等要素的空间分布，以及土壤含水量、地下水、产流量等水文变量的空间分布，促进了对水文响应过程的理解，方便了水文学家对水文过程进一步地认识与阐述。遥感技术则为分布式水文模型提供了有力的数据支持，通过遥感技术能迅速地在大范围内获取数据资料，能够为分布式水文模拟提供土壤、植被、地形、水系等基本信息，以及土壤含水量、蒸散发、云中水汽含量等的空间分布，为模型的率定与完善提供实测资料。另外，遥感数据的格式同分布式水文模型的流域离散方式类似，这给使用上带来了便利。
1.2.2农业非点源污染物迁移转化研究进展
非点源污染的产生位置与数量都具有不确定性，空间分布广且不均匀，因此同点源污染相比较，非点源污染的监测与控制都要困难得多，并且非点
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