流域的水文水质输移过程受气候、土壤、植被、土地利用以及流域自身地形地貌等多种因子共同作用的影响，存在着明显的时空变异特征，而模型是研究时空变异的有效途径和方法^[1].HSPF（Hydrological Simulation Program-Fortran）模型源于斯坦福模型SWM（Stanford Watershed Model）^[2],于1981年由Robert Cart Johanson提出。它是一个半分布式的概念模型，充分考虑了流域陆面参数在空间上的变异性，把空间分布的物理属性结合到了水文响应单元^[3].HSPF模型内嵌于BASINS（Better Assessment Science Integrating Point and Non-point Sources）分析系统中，该系统集成的GIS功能为模型所需的地形、地貌、土地利用、流域等数据的自动生成和叠加处理提供了方便。

作为半分布式水文模型的优秀代表，HSPF模型在国外应用研究已经相当深入^[4,5,6,7].然而由于模型运行需要大量的输入数据和参数，目前在模型应用的文献中，对水文水质模块各组参数的使用过程存在明显差异。Mishra等^[4]在印度某流域非点源污染模拟研究中，只选取了5个影响径流和5个影响泥沙的敏感参数，对调整了哪些N、P参数并没有说明；Im等^[5]选择弗吉尼亚州的一个城镇化流域，模拟未来土地利用变化对水文水质的影响，选取了7个影响径流的敏感参数，12个影响泥沙的敏感参数，8个影响TN的敏感参数以及5个影响P的敏感参数；Ribarova等^[6]分别选取14个影响径流的参数和7个影响氮、磷营养盐的参数，对保加利亚Iskar河进行了首次洪水营养盐浓度的预测；Liu等^[7]利用HSPF模型为研究滨岸带土地利用变化对水文水质的影响，选取了7个径流敏感参数，5个N和5个P敏感参数。在这些研究中，对HSPF水文水质模块中参数的使用存在不同程度的差异性，而且没有对各参数的敏感性进行分析。在国内，HSPF模型的应用研究相对较少，模型应用过程中对敏感参数的选择大多参考国外研究成果而缺乏系统的指导。近几年在潮河^[8]、东江^[9]以及淡水河^[10]等流域开展的水文、泥沙和氮磷营养盐的模拟为HSPF模型在国内的应用奠定了一定的基础，但对水文水质参数的使用同样存在上述现象。在国内外这一系列的研究中普遍缺乏对模型的参数进行系统的敏感性分析。由于缺乏参数敏感性分析，一方面使得各地区选取敏感性参数时具有一定的盲目性；另一方面增加了模型参数的不确定性，而模型参数的不确定性对模拟结果有显着的影响^[11].并且，由于模型校准时不同的参数组合可能会得到相同的模拟结果，参数选择的准确性成为模型模拟结果真实可靠的关键。因此，对HSPF模型水文水质参数的敏感性进行系统的分析对指导模型的应用非常必要。

目前国内应用较多的SWAT模型已经开展过参数敏感性分析工作^[12],对其在国内的应用奠定了良好的基础，在国内关于HSPF模型的综述^[13]中也对模型参数敏感性分析工作的开展进行了展望。对模型参数进行敏感性分析能够帮助我们迅速理解模型中每一个参数对模拟结果的影响，并筛选出关键参数，减少率定的盲目性和参数的不确定性。本研究以太湖地区典型低山丘陵小流域--中田河流域为实验区，选取了HSPF模型水文水质模拟过程的相关参数并进行了系统的研究探索，旨在找出影响水文水质的一系列关键参数，为HSPF模型在国内的适应性研究和进一步推广应用奠定基础。 1 数据与方法 1.1 模型实验区概况与数据来源

中田河流域位于太湖西部丘陵山区，流域面积45.77 km²,是太湖地区典型的低山丘陵流域。河流发源于安徽宣城大梅岭山区，是天目湖重要入湖水系之一，而天目湖是江苏溧阳的主要饮用水源地，承载着溧阳市约78万人的饮用水安全。流域气候类型属亚热带季风气候，流域多年（1971-2010年）平均降水量为1170 mm且降水集中于4-9月，全年平均温度17.5 ℃。流域内分布有低山、丘陵、平原等多种地貌类型；土地利用方式主要是林地、耕地、草地、园地；地带性土壤为黄棕壤，山间谷地、山间平原发育有渗育型水稻土。

太湖流域地处长江三角洲南翼，北滨长江，总面积3.69万hm².流域属北亚热带季风气候，四季分明，多年平均降雨量为1181 mm,其中60%的降雨集中在5-9月。流域内分布有丘陵、平原、洼地等地貌类型；由于气候地带性变化的影响，太湖流域丘陵山区的地带性土壤相应为亚热带的黄棕壤与中亚热带的红壤。非地带性土壤有3类，其中滨海平原盐土分布于杭州湾北部与上海东部平原，冲积平原草甸土分布于沿江广大的冲积平原，沼泽土分布于太湖平原湖群的沿湖低地。耕作土壤主要为水稻土。

由于中田河流域内的地形地貌、气候条件及土壤特性等方面与太湖流域丘陵区总体情况具有较高的相似性，在中田河流域开展研究具有一定的代表性与典型性。

HSPF模型构建需要的空间数据包括地形数据、土地利用数据及土壤数据等，属性数据包括气象数据、水文数据。其中地形数据源自研究区1∶5万地形图，由ArcMap数字化后得到矢量文件，建立中田河流域数字高程模型（DEM）;土地利用数据采用2009年0.5 m空间分辨率的航拍影像，使用ArcGIS完成目视解译，同时经实地勘察验证，完成土地利用现状图；土壤数据主要来自《江苏省溧阳县土壤志》，土壤类型在ArcMap中直接矢量化得到。气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网溧阳站点，包括日最高气温、日最低气温、20:00-20:00降水量、平均风速及日蒸发量等。 1.2 HSPF水文水质模拟原理与参数选择

在HSPF模型中，根据不同土地利用方式分为透水地面（林地、耕地、草地等）和不透水地面（建筑用地）.流域水文过程在不透水模块的模拟主要包括降水、截留、地表径流以及蒸发；在透水模块的模拟除了以上过程外还包括地表填洼、渗透、蒸腾、壤中流和地下水流等过程，模型自上而下分为树冠层、植被层、各土壤层（表层土壤、上土壤层、下土壤层、地下水涵养层）,降水在这6层间进行分配，最终由地表径流、壤中流和地下水流进入河流。基于此，本文参考HSPF模型手册径流过程模拟的相关方程以及国内外研究成果^{[14,15,16,17,18]},共选取了17个对流域水文过程有影响的参数进行敏感性分析（表 1）.

表 1 径流参数敏感性分析结果 Table 1 Sensitivity analysis of flow parameters

表选项

水体中的泥沙主要来源于降雨对透水地面土壤的侵蚀以及对不透水地面的冲刷。HSPF中透水地面泥沙的模拟在SEDMNT模块中完成，包括两部分过程：由降雨引起泥沙与土壤基质的分离过程；地表径流对泥沙的搬迁过程。不透水地面对泥沙的模拟在SOLIDS模块下完成，其只有地表径流对泥沙的搬迁这一过程。在河道中，泥沙的模拟在SEDTRN模块中进行，主要是考虑水流演进中泥沙在河道的传输。本研究参考HSPF模型泥沙相关方程及国外文献^[4,19]选取了18个参数进行敏感性分析（表 2）.

表 2 泥沙参数敏感性分析结果 Table 2 Sensitivity analysis of sediment parameters

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HSPF模型对水质的模拟有两种方法：水质成分的积累和消耗以一阶消解速率来表示；潜在因素法，该法假定水质成分与泥沙运移有密切关系。氮和磷的营养物循环分别在PQUAL（Quality constituents for pervious land）、IQUAL（Quality constituents for impervious land）、GQUAL（General quality constituents for reaches）等模块下用简单的经验关系对透水地段（PERLND）、不透水地段（IMPLND）和地表水体（RCHRES）进行模拟。由于硝酸盐和亚硝酸盐通常不会被沉淀吸附，它们的模拟采用一阶消解速率法，而磷的负荷量通常与沉淀的负荷量相关，因此，磷的模拟是采用潜在因素法来计算磷与沉淀的强度关系。每个子流域中氮和磷的模拟以各自的土地利用为基本单元，然后一起汇聚到河流并流向流域出口^[20].文中参考相关N、P方程及国外研究成果^[7]对N、P敏感参数进行了敏感性分析（表 3、表 4）.

表 3 总氮参数敏感性分析结果 Table 3 Sensitivity analysis of TN parameters

表选项

表 4 P参数敏感性分析结果 Table 4 Sensitivity analysis of P parameters

表选项

参数敏感性分析（Sensitivity analysis）是研究参数变化所引起的模型响应，是模型不确定性分析的重要内容之一，也是研发和评价模型不可或缺的环节。

在实际应用中，集合了大量参数的水文模型需要进行模拟结果与真实值之间的对比以评估模拟的精确度，而水文模型的过度参数化是个难点问题。为解决参数的过度化问题，对模型参数进行敏感性分析是十分必要的，参数敏感性分析能有效识别关键参数，减少不确定性参数对模型的影响，从而提高模拟的精确度。常用的水文模型参数敏感性分析方法包括扰动分析法、RSA方法、GLUE方法等^[21].由于计算思路简单实用，扰动分析方法的应用比较普遍，薄会娟等^[22]采用该法对新安江模型的参数进行了分析；席庆等^[23]采用此种方法对AnnAGNPS模型的水文水质参数进行分析，找出了对模型输出结果影响最大的参数。鉴于扰动分析法在模型敏感参数分析中的有效性，本文也采用该法计算了参数的敏感性，其公式为：

式中：S为参数相对敏感度；P_i、P_i+1分别为第i、i+1次计算参数的调整百分率；Q_b为率定后模型的输出结果；Q_i、Q_i+1分别为第i、i+1次计算模型输出结果；n为计算次数。

根据敏感度的高低，并参考李燕等^[24]对敏感性级别进行了如下分类：0≤|S|<0.05不敏感（Ⅰ）;0.05≤ |S|<0.2一般敏感（Ⅱ）;0.2≤|S|<1.0敏感（Ⅲ）;|S|≥1.0极度敏感（Ⅳ）. 2 结果与讨论 2.1 HSPF模型径流模块参数敏感性分析结果

径流模拟是水质模拟的基础，流量的准确模拟是模型真实表达流域水文水质过程的关键。本文采用扰动分析法公式计算了径流模块相关参数对径流过程的敏感性，计算结果见表 1.

分析结果显示：共有7个参数对模拟流域径流过程有明显影响，它们分别是INFILT、UZSN、DEEPFR、AGWRC、LZSN、INTFW、IRC,其中INFILT、AGWRC、UZSN敏感级别为Ⅲ类。INFILT是影响土壤中水分分配的关键参数，它控制着降雨转变成地表径流、地下径流以及土壤含水量的分配比例，提高INFILT可以减少瞬时地表径流而增加地下水量产生更多的基流，降低则会产生更多的壤中流和坡面流。AGWRC是地下水退水速率，控制着地下水退水过程，它等于当前的地下水排放量与24 h前的排放量的比值，整个流域的退水速率与流域特征有关，包括气候、地形、土壤和土地利用方式。UZSN与LZSN、地表特征以及地形这三个因素相关，并且随着季节的变化而变化，UZSN值增加会提高上层的蓄水容量和蒸发能力，这样将导致坡面流减少，UZSN降低则增加坡面流。LZSN、DEEPFR、INTFW、IRC敏感级别为Ⅱ类。LZSN与降雨和流域的土壤特性有关，提高LZSN的值则会使下土壤层的蓄水容量上升继而相应提高了蒸发能力，导致流量的减少，反之亦然^[15].DEEPFR表示地下水出流中进入深层地下水的比例，其值越大产流越小。 INTFW是决定截留水进入地下成为壤中流的系数，增加INTFW值使壤中流增加，减少坡面流，在总水量不变情况下减少高峰流量，基流并不受其影响。IRC主要影响壤中流从存储中排放的比率，它通过改变高峰暴雨流量和基流曲线的下阶段（退水区域）来影响水文类型。 INTFW和IRC在日流量的调整中有着重要作用。

不敏感参数方面：LSUR、SLSUR对该区域径流的影响微弱，可能是由于它们主要影响坡面流的大小，而对径流的总量影响微弱。BASETP为不敏感参数，可能由于中田河流域植被覆盖率高，因而基流的蒸发量有限，导致BASETP参数对径流量影响微弱。CEPSC和CEPT亦属不敏感参数，在蒸发过程和植物吸收过程影响下，植被的截留量能有效进入土壤内部的部分十分微小。LZETP主要影响下土壤层的蒸发量，对降雨过程中大流量和小流量级部分的径流调整有影响，而对径流量的影响微弱，因此LZETP也是不敏感参数。

本文参数敏感性分析的结果共得到7个对中田河流域径流过程有明显影响的参数，与目前国内外所使用的径流参数^{[14,15,17,25]}具有高度的一致性，并且这些在不同区域而采用相似敏感参数的研究都取得了良好的模拟结果。这说明扰动分析法对于模型径流参数敏感性分析的有效性，以及大部分径流参数的敏感性不随流域的不同而变化。此外，有部分研究认为BASETP、CEPSC等参数敏感，也有研究^[26]认为UZSN参数不敏感，但他们的模拟结果仍然在模拟要求的精度范围之内，可能是由于不同流域之间极大的差异性引起的，这一点在Liu等^[7]的研究中也有相应的描述。另外，在Diaz-Ramirez^[26]的研究中发现流域特征以及降雨等相似的流域之间，敏感性参数趋于一致。因此，在模型径流敏感性参数选取时，其他与中田河流域特征如地形地貌、气候等具有较大差异的流域，只可参考本文径流参数，具体敏感参数的选取需要自行分析。对于太湖地区众多低山丘陵流域，由于流域之间存在较高的相似性，中田河的径流敏感参数可以借鉴，但各个流域的参数具体数值需要单独调整。 2.2 HSPF模型泥沙参数敏感性分析结果

泥沙的模拟由透水地面、不透水地面和河道模块组成，由扰动分析法公式计算得到泥沙参数的敏感性结果见表 2.

从分析结果可以看出：在透水地面模块，KSER、KGER、JGER敏感级别为Ⅲ类，JSER敏感级别为Ⅳ类。KSER是描述泥沙冲刷过程的参数，它是反映坡降、坡面流长度、土壤颗粒系数与糙率等因素的综合作用的系数。KGER为泥沙冲蚀方程系数，它是反映泥沙从母壤中分离出来被水流带走过程的参数。JSER和JGER分别为以上两参数对应方程的指数。其余参数为不敏感性参数，如KRER、JRER等，它们作为泥沙分离方程系数与指数，其不敏感的原因可能是泥沙的分离量与最终悬浮泥沙量没有必要联系，主要还是要看临界切应力的大小。在不透水地面模块，敏感参数为KEIM、JEIM、ACCSDP,且敏感级别都为Ⅲ。KEIM是反映坡降、固体颗粒系数和糙率等因素综合作用的系数，经验取值范围为0.05~5.JEIM反映的是径流强度与沉淀转移能力之间的关系，增大JEIM的值会导致沉淀转移能力的提高，一般JEIM取值在1~2.5之间。ACCSDP是一个很重要的参数，如果不能通过实测分析得出ACCSDP值，就必须查阅相关文献以获得其值，它的变化范围一般为0.000 25~0.05.在河道模块，KSAND和EXPSND为Ⅲ类敏感参数，这是两个需要重点率定的参数。TAUCS和TAUCD敏感级别为Ⅱ类，它们直接控制泥沙的淤积与否，河段中泥沙和粘土的临界切应力可通过分析日最大切应力TAU时间序列获得。对于TAUCS,超过此值冲刷将逐渐增加，低于此值则不会发生冲刷现象；对于TAUCD,超过此值则不发生淤积，低于此值表明有淤积。M为不敏感参数，可能是由于泥沙的产量跟临界切应力的大小有关而跟侵蚀度无关。

本文分别从透水地面、不透水地面以及河道对泥沙的参数进行了较为全面的分析，归纳出泥沙各个模块中相应的敏感参数，它们与目前研究中^[27,28]泥沙模块所使用的参数较为一致，再一次说明扰动分析法对于HSPF模型敏感性参数分析的有效性。研究结果对于其他流域泥沙参数的选取有直接的参考价值，特别是对于太湖地区低山丘陵小流域有借鉴意义。此外，泥沙参数的选取还应根据具体研究区情况而定，如研究区内不含有不透水地面则相应地只选取泥沙透水模块以及河道模块的参数进行分析。 2.3 HSPF模型氮素输出模拟参数敏感性分析结果

HSPF模型并不能直接模拟总氮的结果，总氮负荷是通过计算总氨态氮、硝态氮、亚硝态氮及有机氮之和，模拟时主要考虑了降雨时氨氮及硝态氮随地表径流、壤中流、地下水流出以及氮的硝化、脱硝等一阶生化反应。参数敏感性分析结果见表 3.

从表 3分析结果可以看出：WSQOP、SQOLIM、MON-GRND-CONC、MON-IFLW-CONC、KATM20、TCNIT、PHYSET、MALGR是影响该流域TN（Total Nitrogen）模拟过程的关键参数。其中，WSQOP、SQOLIM和MON-GRND-CONC为Ⅳ类敏感参数，WSQOP与SQOLIM主要对硝态氮敏感而对TAM（Total Ammonia）不敏感，MON-GRND-CONC通过控制地下水中TN的浓度来影响径流中TN的浓度值；MON-IFLW-CONC与KATM20为Ⅲ类敏感参数；PHYSET和MALGR为Ⅱ类敏感参数，水体中浮游植物和藻类的新陈代谢活动是N循环中的重要组成部分，这两个参数分别影响浮游植物与藻类的沉积与生长（在下文磷参数的分析中也是同样的道理）.其余参数为不敏感参数，其中KADAM、KDSAM分别控制铵态氮与泥沙等沉淀物的吸附与脱附关系，由于氮很少吸附在泥沙等沉淀物上面，这两个参数为非敏感性参数。KDNI、KAM、KNI、KNO220、KNO320等参数分别控制着铵态氮、硝态氮以及亚硝态氮的反应过程。如KAM,这个参数控制着有机氮的氨化过程，虽然损失了有机氮，但水体中的总氮并未受到影响，因此这个参数也是不敏感性参数。在Liu等^[7]的研究中采用与以上相似的参数对TN进行了校准，并且得出了较好的验证结果。 2.4 HSPF模型磷素输出模拟参数敏感性分析结果

水体中磷以泥沙吸附态、溶解态和有机态3种形式存在，其中溶解态磷的比例很低，有机态的磷主要存在于生物体内，因此主要是模拟吸附态的无机磷。磷参数敏感分析结果见表 4.

表 4结果反映出MON-GRND-CONC、MON-POTFW、MON-IFLW-CONC、MALGR、PHYSET是影响模型在该流域模拟磷的关键参数。其中，MON-GRND-CONC是Ⅲ类敏感参数，MON-POTFW、MON-IFLW-CONC、MALGR、PHYSET是Ⅱ类敏感参数，同氮的参数分析类似。KDSP、KADP、KIMP、KMP是不敏感参数，其中KDSP和KADP是分别控制磷解吸与吸附作用的参数，可能由于水体中大部分的磷是吸附在泥沙等沉淀物的表面，而溶解态磷的比例很低，并且这两个过程是处于一个平衡状态，这两个参数对于调节磷的解吸与吸附过程不会有明显的效果。KIMP和KMP这一对参数控制着有机磷和无机磷的循环过程，由于水体中有机磷的含量较少，少量的有机磷与无机磷变化并不能对占大比例的吸附态磷总量产生明显影响，而模型主要模拟吸附态的磷，这一对参数同样为不敏感性参数。另外，由于无机磷的模拟采用的是潜在因素法，SQOLIM、IOQ、AOQC 等参数可以忽略，故也是不敏感性参数。

目前关于HSPF模型的应用中，对氮、磷敏感参数的讨论较少，由于HSPF模型中氮、磷复杂的模拟机理，氮、磷的模拟一直是个难点问题，很难得到较为精确的结果，这很可能与相关参数的选取具有直接关系。本文采用扰动分析法对氮、磷有较大影响的参数进行了探索，鉴于该方法在水文和泥沙部分的良好表现，其对氮、磷参数的分析具有同样的可信性，相关的研究可参考本文中氮、磷敏感参数。 3 结论

本研究采用基于扰动分析的参数敏感度分析方法，以中田河流域为实验区，对HSPF模型水文水质的参数进行了分析，得出以下结论：

（1）对径流过程影响最大的7个敏感参数：LZSN、UZSN、INFILT、AGWRC、DEEPFR、INTFW、IRC.其中，INFILT、AGWRC、UZSN为Ⅲ类敏感参数，LZSN、DEEPFR、INTFW、IRC为Ⅱ类敏感参数。

（2）泥沙的敏感参数：在透水地面模块，KSER、KGER、JGER、JSER为敏感性参数，其中JSER敏感级别达到了Ⅳ类，其余3个为Ⅲ类敏感参数；在不透水地面模块，KEIM、JEIM、ACCSDP为敏感性参数且敏感级别为Ⅲ类；在河道模块，KSAND、EXPSND、TAUCS、TAUCD为敏感性参数，其中KSAND、EXPSND为Ⅲ类敏感参数，TAUCS、TAUCD为Ⅱ类敏感参数。

（3）水质的敏感参数：MON-GRND-CONC、MON-IFLW-CONC、PHYSET和MALGR对氮、磷的模拟结果都敏感。对于氮的模拟，WSQOP、SQOLIM敏感级别为Ⅳ，TCNIT是Ⅱ类敏感参数，KATM20是Ⅲ类敏感参数；对于磷的模拟，其敏感性参数除了同样对氮敏感的4个参数外，MON-POTFW也为Ⅱ类敏感性参数。

（4）研究结果对于其他流域开展HSPF模型水文水质模拟工作时敏感参数的选取有一定的参考价值，尤其对于太湖周边地区众多的低山丘陵小流域进行水文水质模拟时敏感性参数的选取具有借鉴意义。