应用SWAT模型及QuickBird高分辨率卫星图像对最优化管理措施对非面源污染的 减量效果的评价外文翻译资料

 2022-08-30 14:46:51

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应用SWAT模型及QuickBird高分辨率卫星图像对最优化管理措施对非面源污染的

减量效果的评价

MiSeon Lee1, GeunAe Park2, MinJi Park2,

JongYoon Park2, JiWan Lee2, SeongJoon Kim2,

摘要：本文应用SWAT（土壤-水评估工具）评价了在一个1.21平方公里小型农业流域应用最优化管理方法（BMPs）对面源污染的减量效应。运用了该流域的两米Quick Bird土地利用数据影像。SWAT模型通过每日水流量、每月水质（总磷TP和总氮TN）和从1999年到2000年和2001年到2002年的悬浮物（SS）数据记录进行校准和验证。

关键词：QuickBird；土地利用；土壤-水分析工具；最优化管理措施；非面源污染

概述

今年来，高空间分辨率的影像如IKONOS，QuickBird和KOMPSAT（韩国多用途卫星）已经应用于各种与土地利用相关的领域。在对农耕地和自然灾害的调查及环境评估方面应用得越来越多。KOMPSAT-3拥有0.8米空间分辨率全色图像和2.8米多光谱图像。计划于2011年发射（KOMPSAT-1于 1999年发射，分辨率为6.6米、KOMPSAT-2于2007年发射，分辨率为1.0米）。KOMPSAT-3的影像能USGS4（美国地质调查局）的土地利用数据，这将被用于确定详细的水文周期、土壤侵蚀过程、沉积物和污染物的转运机制。韩国由面源污染导致的环境问题（NPS）对流域的健康管理的影响很严重。准确的NPS评价将最终改善河流水质从而提高流域管理水平。最优化管理措施（BMPs）的施行将最大限度地消除和减少面源污染以达到水质标准。植物过滤带(VFS)作为移除沉积物和粪便细菌及降低施肥农田和牧场污染物负荷的手段，被广泛应用。

最优化管理措施已被运用于削减和消除扩散进入受纳水体的污染物。基于特定的条件选择合适的BMP系统是很困难的，因为污染的程度与不可控的气候事件及特定的场地条件如土壤，地形和土地利用情况相关。因此，精确的土地利用信息可以提高对面源污染负荷的评估，有利于流域BMPs的建立。

在各种NPS评价模型中，SWAT被广泛应用于土地管理和农业活动对未来水文水质的影响。水质模拟模型能通过模拟各种BMPs进入受纳水体的条件下，得出每日最大负荷总量（TMDL）的变化趋势。结合历史观测数据和当前的模拟程序，模型能得出TMDL允许产生/负荷以及实现策划的信息。

本文应用BMP图像对NPS污染的减量进行了评估。BMP图像应用了SWAT模型，通过对由QuickBird卫星图像生成土地利用数据。QuickBird卫星图像的空间分辨率和光谱特性类似于KOMPSAT-3。自2006年5月1日起，通过QuickBird卫星图像得到了精确的农业土地利用地图，可得到和分析植被过滤带和河岸缓冲系统的四个BMPs，通用土壤流失方程的P因子以及作物施肥量。

1 材料和方法

1.1SWAT模型概述

SWAT是一个物理基础的、连续长期的分布参数模型，用于预测土地管理过程中水文流失量，农业流域的沉积物和污染物的转运，各种土壤，土地利用和管理条件。SWAT是基于水文响应单元(HRUs)的概念，水文响应单元是拥有独特的土地利用/管理/土壤属性的子流域的一部分。以天气、土壤特性、地形、植被和土地管理状况作为输入数据，分别计算来自各HRU的径流量，泥沙和营养负荷。然后，总结起来得出子流域的总负荷量。SWAT模型能预测土地管理过程中各组分包括农业结构如肥料、作物、耕作方式和放牧的贡献率对流域的影响。SWAT还包括点源排放。

1.1.1水土平衡

SWAT使用一个修改版本的SCS（水土保持服务）CN（曲线数量）方法(USDA-SCS,1972)。来预测径流的形成。在SWAT中，模拟的水文循环是基于水平衡方程：

SWt=SW0 sum;(Rday -Qsurf -Ea –wseep -Qqw) (1)

其中，SWt （mm）是最终的土壤含水量，SW0 （mm）是第i天初始土壤含水量，t(day)是时间，Rday （mm）是第i天的降雨量，Qsurf （mm）是第i天表面径流量。Ea （mm）是第i天土壤水分蒸发蒸腾损失总量，wseep （mm）是第i天水从土壤剖面进入包气带的量。Qgw （mm）是第i天的回流量。

1.1.2 通过土壤侵蚀的泥沙养分运输

修改后的通用土壤流失方程(MUSLE)方法由于估计模拟侵蚀径流量和产沙量。MUSLE预测平均年侵蚀总值作为降雨能量的函数。在MUSLE中，降雨能量因子由径流量因子代替。MUSLE能被表达为Eq：

Sed =11.8（Qsurf times;qpeak times;AreaHRU）KUSLE times;CUSLE times;PUSLE times;LSUSLE times;CFRG

其中，Sed 是给定的一天内的产沙量，Qsurf （mm/ha）是表面径流体积。qpeak （msup3;/sec）是径流速率最大值，AreaHRU 是ULSE水土保持措施因子，PULSE 是ULSE地形因子，LSULSE 是粗碎屑因子，CFRG是粗碎屑因子。

模型跟踪了溶解在径流中和被沉积物吸附的的养分。溶解的养分通过水运输，而被沉积物吸附的养分可以通过沉积床在沉积物中沉降。养分可能被带入主通道以及通过表面径流和横向地下流转移到下游。　　

　

1.1.3植被过滤带

田地边缘的过滤带能以一个HRU定义。表面径流中的沉积物，养分，农药在表面径流通过过滤带的时候会被降解。过滤带对沉积物、养分和农药的捕获效率能根据Eq计算出来。

Trapef =0.367times;（Widthfilstrip）0.2967

其中，Trapef 是被过滤带捕获的负荷的分数，Widthfilstrip 是过滤带的宽度。

1.1.4 施肥

施肥为土壤提供了肥料。施肥需要的信息包括施用的时间，(月和每天的或部分的植物潜在热量单位)，施肥的类型，施肥的量以及施肥的深度分布。

SWAT假设地表径流与上层10毫米的土壤相互作用，这层表层土壤中的养分在地表径流通过时能被转运至主通道。韩国上游地区水稻和旱地作物的标准肥料如表1所示。

1.2研究区域概况

255.4kmsup2;的Gyeongancheon流域用以SWAT模型建立，另外采用位于韩国西北部的1.21kmsup2;上游子流域用以BMP试验。（表一）用以模型建立的流域，需要对流域中的出水流量和水质进行监测。在用陆地卫星流域内土地利用情况来建立模型之后，流域内1.21kmsup2;的QuickBird土地利用情况被建立起来。

表一.韩国上游地区水稻和旱地作物的标准肥料

土地利用方式

SWAT

N（kg/0.01公顷）

P（kg/0.01公顷）

K（kg/0.01公顷）

水稻

水稻

15-18

4.5

5.7

玉米

玉米

7.9

3.0

6.3

豆类

大豆

3.0

3.0

3.4

土豆

土豆

13.7

3.3

11.4

红薯

红薯

5.5

6.3

13.4

*数据来源于GARES（Gyeonggi农业调查与推广项目）

流域位于北纬37°11′5Prime;和37°12′0Prime;之间，东经127°15′46Prime;之间。该流域是汉江支流流域，并且直接与Paldang湖相连。该湖泊在首尔城市市政用水供应上极为重要。因此，在近年来，意识到水质问题的情况下，对农业种植业面源污染的防治变得尤为重要。流域特征如表2所示。

表二.流域特性

流域

面积（kmsup2;）

主海拔（m）

主坡度（Prime;）

建模流域

255.4

115.0

23.0

BMP应用流域

1.21

241.9

52.4

三个气象监测站(韩国Suwon ，Yangpyeong，Icheon)的气象数据(降水、温度最大值/最小、风力、太阳辐射强度和相对湿度，以及来自七个自动气象站降雨数据通过K-water（韩国水资源公司）的水资源管理信息系统和韩国气象局获取。流域出水的每日水流量数据和每月径流水质数据，包括总磷（TP），总氮（TN）和悬浮颗粒物（SS）用以模型的建立。

1.3建立SWAT模型的数据输入

255.4平方公里的研究流域(图1a),30米空间高程数据，陆地卫星土地利用和土壤信息(图2)。通过最近邻重采样方法，用2米DEM产生30 m数字高程模型(DEM)（图2a）30米土地利用数据。30米的土地利用数据通过对2004年，6月3日的陆地TM卫星图像的区分获取。陆地卫星图像分析通过基于PC的软件包括IDRISI Andes进行。采用最近邻重采样技术，图像几何修正过程中均方根差（RMSE）少于0.3像素。地表被划分为七大类，包括森林，稻田，旱地作物，城市，水，住宅/裸地和草原。通过运用缨帽变换系数（Crist，1985），使用六个陆地卫星项目，生成三个项（亮度，绿化和水分），排除热力项。最终，使用通过极大似然监督分类方法产生的六个项，得到30米土地利用情况（项目1，项目4，项目5分别为光强项，绿化项和水分项）。分类的Kappa光系数为0.96（图2b）。1/25,000土壤信息从韩国农村发展管理会（KRDA）获取。根据土壤属性划分土壤类别（图2c）。运用土地利用数据产生HRUs，土壤阈值分别为8%和8%。

1.4BMP应用程序的数据输入

BMP应用程序（1.21kmsup2;）子流域（图1b）需要海拔高度和土壤信息的2米空间数据。1/5000矢量地图的海拔高度数据覆盖到2米DEM（图3a）。从韩国国家地理研究所（KNGI）获取1/5000海拔高度数据2米DEM作为固定水平空间间距地面位置的地形海拔的数字文件组成用于QuickBird图像的正射校正。

通过对QuickBird土地利用数据的重采样获取2米的土地利用数据。采用2006年5月1日的全色，多光谱QuickBird图像。两幅图像的平均空间分辨率为全色0.61米，多色谱2.44米。这些图像通过使用DEM和302米投影和全球定位系统（GPS）设备提供的30个地面控制点几何纠正。土地利用数据通过屏幕数字化方法与GPS实地调查数据产生。土地利用数据被划分为26个以上的类别。土地利用数据的统计汇总如表3所示。

从KRDA获取的土壤数据通过1/25,000矢量地图栅格化（图3c）。土壤根据土壤属性划分。

2结果与讨论

2.1

在255.4kmsup2;研究水域，SWAT模型根据1999年到2002年的数据校准验证。使用1999年到2000年两年每日径流量和每月水质（TP,TN,SS）数据记录校准，通过另外两年（2001-2002年）验证。使用包括Nash-Sutcliffe模型效率的目标优化函数，决定系数（R2）和RMSE。水流量和NPS负荷的比较如图4所示，统计概要如图4和图5所示。水流的平均ME值为0.63，SS，TN和TP的R2值分别为0.88,0.72和0.68。

2.2使用SWAT模型对应用BMPs对NPS污染的减量效果评估

2米空间海拔高度数据和QuickBird土地利用数据和土壤信息，用于子流域的研究。四个BMP图像应用如下。图1是0-20米过滤带功能装置VFS的设置。VFS宽

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