面向管理決策的標準化流域水環境模型評估驗證技術框架研究

秦成新，李志一，榮易，孫傅，杜鵬飛＊

（1.清華大學環境學院，北京 100084；2.北京清環智慧水務科技有限公司，北京 100085）

引言

隨著我國全面加強水環境綜合治理和保護，流域水環境模型被越來越廣泛地應用于環境規劃與管理，結構復雜、參數眾多的模型存在不確定性，不規范地模型應用（缺乏輸入數據質量控制、未開展參數率定和模型驗證等）可能增加決策風險，限制了模型在更大范圍和更深層次上的作用。因此，如何通過過程管理，形成標準化的模型評估驗證技術流程，使模型的應用規范化，成為水環境管理領域的重要議題。

流域水環境模型評估驗證的目的在于檢驗模型是否適宜支持管理決策實踐。隨著模型技術的不斷發展，模型結構的復雜程度不斷增加，模型引入了大量有明確物理意義或無明確物理意義、可觀測或不可觀測的模型參數和求解條件，對模型評估驗證提出了更高要求。近年來國內外開展了大量研究，形成了結構合理性評估[1]、模型參數識別與靈敏度分析[2]、模型模擬效果評估[3]、模型不確定性分析[4,5]等多項關鍵技術。然而針對流域水環境模型的評估與驗證大多是基于特定模型和特定區域開展的，模型的類型和決策功能不盡相同，評估驗證的內容和標準存在較大差異。

國外從通用模型評估方案出發[6]，針對影響環境模型使用的關鍵問題[7]，制定了模型使用可接受性、模型質量保證體系、常用模型清單、同行評審等技術指南[8-10]，保障了環境模型從開發到應用全生命周期的規范化使用。在此基礎上，美國國家環保局于2009 年發布環境模型開發、評估和應用指南的最終版本[11]，提出了由同行評議、質量保證、驗證、敏感性分析、不確定性分析組成的模型評估最佳實踐。與此同時，歐盟遵循由模型描述、數據庫描述、科學評估、代碼驗證、模型驗證、面向用戶評估組成的綜合驗證框架[12]，以重大風險源為著力點，在稠密氣體擴散、計算流體力學和瓦斯爆炸領域編制了更專業的模型評估技術指南[13-15]。綜合來看，國外管理辦法側重于給出環境模型使用的原則性建議或特定應用場景下模型的技術性說明，然而兼顧多種模型類型和決策需求的流域水環境模型評估驗證技術框架尚不多見。

我國流域水環境模型評估驗證的規范化管理起步相對較晚。2018 年修訂發布的《環境影響評價技術導則 地表水環境 HJ2.3—2018》強調了數值模型的定量評價，規定了模型的初始條件、邊界條件、參數率定與驗證、結果合理性等一般性原則[16]。然而由于長時序數據基礎薄弱、模型法規化制度沒有建立等原因，我國針對流域水環境模型應用的標準化技術仍處于較低水平，制約了環境規劃與管理研究的發展。

本文將從框架制定的基本原則出發，針對模型類型、決策功能等特征，提出模型結構特征、數據質量、模擬性能、決策功能評估等技術要求，構建標準化的流域水環境模型評估驗證技術框架，期望其能推進我國流域水環境模型應用的規范化、標準化和本地化。

1 基本原則

流域水環境模型是流域控制單元水質目標管理的重要工具，其模擬結果支持了水環境問題診斷、容量總量分配、排污許可管理、污染源—水質響應關系分析等諸多水環境管理實踐。模型模擬結果是否可靠，是否適用于典型的管理實踐？在科學問題導向和管理需求導向的引領下，流域水環境模型評估驗證技術框架應滿足以下基本原則：

（1）需求導向。流域水環境模型評估驗證的目的在于檢驗模型是否適宜支持管理決策。不同的決策需求對模型功能要求不同，例如，適用于重大風險源實時決策支持系統的流域水環境模型應具有嚴格的運算速度要求。因此，模型評估驗證的內容和技術要求等應與決策需求相適應。

（2）風險管控。流域水環境模型的開發和應用過程存在不確定性，以此作為工具開展管理決策存在風險。風險集中體現在模型是否適合、模擬結果是否正確這兩個關鍵問題上，進而影響模型適宜的決策支持功能認定以及參數本地化取值建議。因此模型評估驗證的內容和技術要求等應與決策風險的影響范圍、嚴重程度等相適應。

（3）分類評估。流域水環境模型類型多樣，其模擬對象、建模方法、開發和應用基礎等存在較大差異。按照計算思路，流域水環境模型分為系數模型、統計模型和機理模型。各類模型對水文循環過程和污染物遷移轉化機理的解釋程度不同，產生的適用性評估結果不同。因此，模型評估驗證的內容和技術要求等應與模擬對象、模型自身特點等相適應。

（4）應用支撐。流域水環境模型評估驗證除了做出模型是否適宜支持管理決策的結論之外，還應著眼于模型應用的規范化、標準化與本地化，結合評估驗證過程得到的結果為模型在實際決策中的合理、規范應用提供技術建議。

2 流域水環境模型評估驗證技術框架

在國外模型綜合驗證管理框架和通用模型評估驗證方法[11,12]的基礎上，依據我國流域水環境管理需求導向等基本原則，本文構建了一種兼顧多種模型類型和決策需求的流域水環境模型評估驗證技術框架。模型開發者和使用者應參考如圖1 所示的技術框架開展模型評估驗證，評價模型對相應管理決策目標的適用性。

如圖1 所示，流域水環境模型評估驗證過程遵循“定義目標→初步評估→模型結構→數據質量→模擬性能→決策功能→綜合評價”7 個步驟。

圖1 流域水環境模型評估驗證技術框架

在遍歷7 個步驟后，模型開發者和使用者綜合評估候選模型對于管理決策目標的適用性，在評估驗證報告中明確給出模型是否適用的結論。

技術框架適用的用戶主體是流域管理決策的利益相關者，包括模型開發者、使用模型的政策制定者等；適用的模型包括但不限于非點源污染模型、河流和湖庫水質模型等；適用的管理決策包括但不限于生態環境管理部門開展的，與環境規劃和功能區劃、環境標準、污染物排放總量控制和排污許可、環境影響評價、環境監測與預報預警、環境應急預案、環境污染事件處置等有關的政策和方案制定。

3 流域水環境模型評估驗證技術要求

3.1 定義流域水環境管理決策目標

在時間維度上，流域水環境管理涉及歷史回顧、現狀分析、未來預測等決策場景。根據其不同決策場景，界定出不同的決策目標。它們對非點源、河流、湖庫等典型模型性能的要求詳見表1。

歷史回顧評價是指利用流域或水體的歷史數據，對水量、水質、污染物排放狀況及其時空變化特征等開展回顧性分析，針對污染源貢獻、水環境容量、污染防治效果等做出評價和決策。例如，運用湖庫水質模型The Environmental Fluid Dynamics Code（EFDC）定量表征流域污染源對巢湖藍藻水華的影響[17]。

實時預警應急是指利用實時數據以及風險預警、污染溯源等機制，快速準確地識別或預警流域或水體污染事件，預測污染事件演化趨勢及其影響，評估各類應急預案的效果，針對污染事件影響、應急預案實施等做出評價和決策。此類決策對模型計算效率的要求極高，如三峽庫區水環境風險評估與預警平臺將環境應急響應時間縮短至20 分鐘內[18]。

未來規劃評估是指利用流域或區域的水資源、水環境和水生態現狀條件，分析經濟社會發展相關政策、規劃等對流域或水體的影響，評估污染防治措施的必要性和效果，針對政策和規劃的環境影響、污染防治措施等做出評價和決策。例如，非點源模型Soil and Water Assessment Tool（SWAT）用于識別氣候變化情景對西北干旱區內陸河流域水文過程的影響[19]。

3.2 初步評估候選流域水環境模型的適用性

在模型模擬之前，分析候選模型的適用條件和基本性能，包括模擬變量、適用的土地利用類型和時空尺度等，并與管理決策目標對模型性能的要求相比較，初步評估候選模型的適用性。如果候選模型適用或經過二次開發后可以適用，則進入下一個評估步驟。

3.3 模型結構特征評估

流域水環境模型的本質是具有數學結構的一種抽象表述，構建這種抽象表述所需的知識基礎、數學表達與求解方法是模型結構特征評估的主要內容。針對“初步評估”產生的候選模型，需按照機理的完備程度，判定成熟模型、經驗模型和商業軟件的結構特征。

3.3.1 建模機理

（1）模型概化。流域水環境模型建立時，空間和時間的概化方式應合理且能夠響應管理決策目標的需求，主要評估內容包括模擬對象的空間離散方式、模擬空間維度、源匯項空間和時間分布特征等。

（2）模型機理。流域水環境模型的機理表達應與現有理論和知識相符，缺少現有理論和知識依據時，應有充分的觀測數據支持或經過模型應用檢驗被證明合理。模型機理表達一方面應能夠涵蓋模擬對象涉及的主要過程和行為，具有較好的完備性；另一方面應能響應管理決策目標，有針對性細化或簡化部分過程和行為的機理表達，以使模型保持適宜的復雜度。如產流作為關鍵的水文過程，常用機理表達有入滲方程（如Green-Ampt 方程）、徑流曲線數方程等形式。

表1 流域水環境管理決策對模型性能的要求

3.3.2 數學表達

（1）數學表達形式。流域水環境模型的數學表達形式應與模型概化和機理設計相符，具有充分的理論或觀測數據支持，或者經過模型應用檢驗被證明合理。如同“模型機理”所述，描述產流過程的徑流曲線數方程如下：

式中，S為潛在蓄水能力，單位為mm；CN 為徑流曲線數。

（2）變量和參數定義。流域水環境模型的輸出變量應與管理決策目標直接相關，輸入、輸出以及其他中間過程變量都應具有足夠的觀測數據支持。模型參數應相互獨立，宜使用具有明確物理意義且可被觀測的參數。如同式（1）所示，CN 是徑流曲線數方程的主要參數。

3.3.3 求解算法

優先求解流域水環境模型的解析解。當模型數學表達復雜、難以求得解析解時，應使用數值算法求解。選擇數值求解算法時，應兼顧算法的計算效率和求解穩定性，使之與管理決策要求的計算效率和模型精度相匹配。比如在計算基于圣維南方程組的流域匯流時，顯式差分法的計算效率高，求解穩定性較差；相對而言，隱式差分法的求解穩定性好，計算效率較低。

3.3.4 成熟模型的結構特征評估

對于在國內外廣泛應用的成熟的流域水環境模型，可省略或適當簡化模型結構特征評估。基于成熟模型二次開發得到的模型，則根據其二次開發是否涉及模型結構特征變化做出具體判斷。若二次開發僅涉及輸入數據制備、輸出結果可視化等，而未修改建模機理、數學表達、求解算法，則可省略或適當簡化模型結構特征評估；若二次開發修改了建模機理、數學表達或求解算法，則應根據修改涉及的范圍，開展相應的模型結構特征評估。

3.3.5 經驗模型的結構特征評估

對于經驗模型（如系數模型、統計模型），需開展模型結構特征評估，可通過數學實驗方法分析模型模擬變量之間的內在關系是否與現有理論和知識相符、是否存在過擬合或欠擬合等，以此評估模型結構和參數的合理性。

3.3.6 商業軟件的結構特征評估

對于商業軟件，可根據軟件說明書及其他公開發表資料提供的模型建模機理、數學表達和求解算法，評估模型結構的合理性。對于已得到廣泛應用的商業軟件，可參照成熟模型省略或適當簡化模型結構特征評估。

3.4 模型數據質量評估

模擬效果受數據的影響較大，對觀測數據、輸入數據和求解條件等典型模型數據而言，充分的代表性和全面的質量控制是結果分析可靠性的必要保障。

3.4.1 觀測數據

（1）數據代表性。用于流域水環境模型評估的觀測數據應具有充分的時間和空間代表性，且不同類型的觀測數據（如水量、水質）宜在時間和空間上相互匹配。

觀測數據的時間頻率宜與模擬變量的輸出頻率相當，同時觀測數據應覆蓋足夠長的時段（如包含豐、平、枯不同水文年份），充分體現主要模擬變量的變化范圍。

觀測數據應涵蓋模擬對象的主要控制點位（如系統邊界）和系統過程（如污染源和水體）。此外，觀測數據包含的模型變量宜多樣化，涉及模擬對象的不同系統過程。

（2）數據質量。流域水環境模型模擬變量、參數等的觀測數據獲取方式（如采樣布點、檢測方法、質量控制等）應符合國家或相關部門制定的技術標準。確無條件的，可采用非標準方法獲取的數據，但應標明數據獲取的具體技術方法，以備查證。在使用觀測數據前，宜評價數據的完備度、準確度和精密度。數據完備度宜定性評價，取數據量、代表性、匹配性和觀測質量4 個維度的最低等級作為整體評價結果；數據準確度通過均值、中位數等判據定量表達；數據精密度運用標準差、四分位距等指標反映。

3.4.2 輸入數據

（1）數據代表性。流域水環境模型的輸入數據應能夠滿足模型的基本計算需求，且在時間和空間上相互匹配，輸入數據的時間和空間精度應不低于模型模擬和結果輸出的精度要求。常見的輸入數據有土地利用分布數據、數字高程模型數據、水系分布數據、氣象資料、污染源資料等。

在模型模擬時段內，模擬對象特征發生重大變化（如城鎮化導致明顯的土地利用變化）時，應使用相應的輸入數據（如城鎮化前后兩個時期的土地利用圖），分階段開展模型模擬。

當模型所需要的輸入數據確無條件獲取時，可通過使用模型默認值、參考相似模擬對象數據等方式進行替代，但必須評估數據替代對模型模擬結果的影響。

（2）數據質量。流域水環境模型的輸入數據應采用國家權威部門或機構提供的標準化數據，確無條件的，可使用其他途徑獲取的數據，但應標明數據的具體來源，以備查證。

如輸入數據為模型開發者或使用者自行調查或監測獲得，則其調查或監測方法應符合國家或相關部門制定的技術標準，并提供調查或監測的具體信息（如時間、地點、參與機構和人員及其資質等）及相應證明材料。

3.4.3 求解數據

（1）邊界條件。流域水環境模型求解的邊界條件應貼近模擬對象的實際狀況。在開展歷史回顧評價、實時預警應急等決策時，應優先使用觀測數據作為邊界條件；在開展未來規劃評估時，可參照模擬對象的歷史數據或使用其他模型得到的模擬結果設置邊界條件，同時考慮邊界條件可能出現的極端情況。

（2）初始條件。流域水環境模型模擬的初始條件應采用觀測數據以符合模擬對象的實際狀況。對于可開展連續模擬的模型，如初始條件觀測數據獲取困難，可通過在模擬時段前設置模型預熱期降低初始條件對后續模擬的影響。

（3）缺失數據或無資料。確因條件限制，流域水環境模型所需的基本數據出現缺失時，可暫時使用其他數據替代，例如使用模型參數默認值或鄰近相似區域的模型參數取值等[20]。同時，必須評估缺失數據替代對模型模擬結果的影響，并及時開展調查或監測獲取缺失數據。

3.5 模型模擬性能評估

流域水環境模型評估驗證的核心是模擬結果的評估。針對模擬獲得的參數估計和變量輸出結果，重點識別靈敏參數，確定參數本地化取值，評價模型模擬精度。

3.5.1 模型參數

（1）參數率定方法。參數率定可采用基于定向搜索和最優化以獲得單一“最優”參數組的識別方法，或者基于采樣及貝葉斯理論以獲取各參數后驗分布的識別方法。兩類方法的技術特點詳見表2[4,21]。

表2 參數率定方法的技術特點

使用基于定向搜索和最優化的識別方法能夠獲得單一參數組，易將通過率定驗證的模型用于決策目標分析，但模擬結果易受“異參同效”現象的影響?？杀M量采取物理方法確定參數取值，采取增加模擬對象不同過程、不同類型、不同點位的觀測數據，減少這些數據的誤差，增加不同種類模擬效果評估指標等方法，降低“異參同效”現象的影響[22,23]。

使用基于采樣及貝葉斯理論的識別方法可在一定程度上規避“異參同效”現象的產生，但由于獲得多組參數組，在進行流域水環境管理決策目標分析時會增加計算量。使用該方法時，可參考現有模型和實驗研究成果，特別是針對同一流域或相似流域的研究成果設置模型參數初值或初始范圍。

（2）參數率定結果。應通過結果比較的方式，比較同一流域或類似流域中使用相同模型或概化方式和數學表達相同的其他機理模型產生的模擬結果，評估流域水環境模型參數率定結果的合理性。有條件時，宜與實驗室單一機理實驗獲得的參數數值進行比較。當差異較大時，應對模型參數率定結果開展深入分析，查明偏差產生的原因，并決定是否重新開展參數率定。

當模型受輸入影響的程度較大時，可采用“動態參數”的方法[24,25]，即將參數視為可能隨時間變化的量，運用數據同化等手段從觀測數據提取參數變化規律，評估參數率定結果的合理性。

（3）參數靈敏度和可識別性。應分析流域水環境模型的參數靈敏度和可識別性。結構簡單的模型應開展局部、區域或全局靈敏度分析，結構復雜的模型可針對部分參數開展靈敏度分析。常用的靈敏度分析技術詳見表3[26,27]。

表3 常用的靈敏度分析技術

參數靈敏度既可以指示模型結構的合理性，也可以指示模擬結果的可靠性。例如，低靈敏度模型參數的數量過多，則模型結構存在過參數化的問題；高靈敏度模型參數對應的系統過程如不是系統關鍵過程，則模型結構可能存在問題；高靈敏度模型參數如可直接觀測或被較好識別，則模擬結果的可靠性更高。

靈敏參數應具有較高的參數可識別性?？梢罁惾~斯概率理論相對性地比較參數后驗分布與先驗分布的差異，差異越大，參數可識別性越高。

高靈敏度且可識別的模型參數是模型“本地化”處理的關鍵[28]?？山Y合“動態參數”或原位試驗資料等方法，進一步訂正參數率定結果，提高模型在本地應用中的表現。

3.5.2 模擬結果

（1）模型率定和驗證結果。在模型參數率定過程中，流域水環境模型的模擬值應與觀測值較好地吻合，誤差應能夠滿足管理決策目標的要求。進而借助率定得到的模型參數，利用獨立于率定數據的觀測數據檢驗模型模擬結果時，模型模擬值與觀測值之間的誤差也應能夠滿足決策的精度要求。

應盡可能利用模擬對象不同系統過程中多個變量的觀測數據評估模型模擬效果。應根據管理決策目標需求，從如表4 所示的圖示評價、誤差評價、分布匹配度評價、多模型評價四類模擬效果評估技術選擇[3]，制定諸如優秀、良好、及格和不及格等級的精度要求。

（2）模擬結果的不確定性。應分析流域水環境模型輸入、參數等不確定性對模型模擬結果不確定性的影響，并對模型是否足以支撐管理決策進行評價?？梢砸氩煌瑧脠鼍?、引入更多輸入數據或施加不同程度的輸入擾動，分析模型輸出與觀測結果的擬合程度，綜合評估模型可靠性和魯棒性等特征。例如根據模型模擬結果的置信區間，給出管理決策風險。條件允許時，應提出降低模擬結果不確定性的措施[4]。

（3）多模型多案例模擬結果。針對候選流域水環境模型應用的決策案例，宜選擇具有相似模擬能力的、國內外廣泛應用的主流模型，將其應用于該案例，比較候選模型和主流模型模擬效果的差異。當候選模型的前期決策應用案例較少時，宜補充管理決策目標相似的案例，利用候選模型開展模擬，評估候選模型在相似決策案例中的模擬效果。當管理決策可能存在重大經濟、社會和環境影響時，必須進行多模型、多案例模擬評估。

3.6 模型決策功能評估

針對候選模型對于流域水環境管理決策目標的適用性，不僅要從技術層面評估模型模擬結果的可靠性，也要注重決策實用性和應用便利性。

3.6.1 決策實用性

（1）計算效率。流域水環境模型的計算效率應滿足管理決策的時效性要求。評價模型的計算效率，需要將其與另外一個具有相同決策功能的模型進行比較。引入算法時間復雜度的概念來衡量模型計算效率[29]，分析隨著操作數（模型輸入或輸出）的增加，模型運行時間增加的變化趨勢。根據模型所需操作數與兩條時間復雜度曲線在“操作數—運行時間”二維空間中的位置關系，判定計算效率較高的模型。

（2）數據需求。對于需要長期服務的管理決策目標，應評估在正常業務狀態下流域水環境模型所需各項數據的更新頻率是否能夠滿足決策需求。本文以中等發達的社會發展水平為基準，提出模型數據更新頻率的建議[30,31]，詳見表5。

（3）軟硬件要求。對于需要長期服務的管理決策目標，應評估在正常業務狀態下是否具備流域水環境模型應用所需的計算機軟件和硬件、技術人員等條件。

3.6.2 應用便利性

（1）操作便利程度。流域水環境模型宜擁有可視化及自動化輸入數據準備模塊，如自動實現模擬區域空間細化等功能，以降低模型使用者操作難度；宜具有標準化且易于讀寫的輸入、輸出文件格式，以及模擬結果圖表化和可視化模塊，輔助模型使用者分析模擬結果。

表4 模擬效果評價技術體系

表5 不同的流域水環境管理決策目標下模型數據更新頻率的建議

（2）技術服務支撐。流域水環境模型應具備模型機理說明書和模型使用說明書，為模型使用者理解模型運算過程和使用模型提供幫助。條件允許時，模型開發者或開發團隊可組建客戶服務團隊，并可通過會議、網絡等方式推廣模型使用。模型開發者或開發團隊應對業務化運行模型的模擬效果進行定期評估，及時發現和糾正模型應用可能存在的風險。

（3）模型可擴展性。流域水環境模型宜具有良好的可擴展性，如具有標準化接口及標準化輸入、輸出文件等。推薦采用模塊化方式構建模型，將模型的每個模擬過程設計為單一模塊，模塊間通過變量、參數等相互連接，運算時互不干擾，便于模型使用者根據具體決策需求關閉無關模塊，提高運算效率。模型代碼宜為開源代碼，以便其他模型使用者進行二次開發[10]。

3.7 編制評估驗證報告

綜合3.1 至3.6 節評估結果，從模型結構、數據質量、模擬性能、決策功能等方面評價候選模型對于特定管理決策目標的適用性，明確給出模型是否適用的結論。該報告可供同行評議，也可作為生態環境管理部門在管理決策中采納該候選模型及其模擬結果的主要依據。

4 案例分析

本文選取龍津溪流域多模型耦合模擬系統[4]作為實際案例介紹模型評估驗證技術框架的應用，分析其適用性。龍津溪發源于福建泉州，是九龍江的支流，流域面積894 km2，上游以林地為主，中下游地區多為農田和果林。龍津溪全長約80km，主要為天然河道，受人為干擾較少，上游干流和支流河道較窄，下游干流河道寬度近400m。龍津溪多年平均徑流量為8.6億m3。

（1）定義流域水環境管理決策目標。龍津溪流域模型的管理決策目標在于，通過歷史回顧評價，識別流域水量和水質的時空變化特征，輔助了解流域水環境模擬系統不確定性，降低決策風險。

（2）初步評估候選流域水環境模型的適用性。龍津溪流域的水文水質資料較為稀缺，擬選用廣泛應用的成熟模型實現逐日流量和氨氮濃度的模擬需求。將龍津溪所在的流域水系統概化為非點源子系統和河道子系統，其中非點源子系統候選模型有暴雨洪水管理模型（Storm Water Management Model，SWMM）、SWAT 等，河道子系統候選模型有EFDC、水質分析模擬程序（The Water Quality Analysis Simulation Program，WASP）等。候選模型使用條件和基本性能的比較詳見表6。

由于流域現有數據條件較難達到SWAT模型需求，所以非點源子系統選用SWMM 模型。又因為當地環境管理決策對于污染物模擬有較高要求，所以河道子系統將使用EFDC 模型建立水動力模塊，使用WASP模型建立水質模塊。

（3）模型結構特征評估。由于候選模型的二次開發未涉及建模機理、數學表達和求解算法，所以適當簡化模型結構特征的評估。耦合系統的建立采用松散耦合的方式，非點源子系統和上游較窄的河道（一維明渠流）采用SWMM 模型模擬，模擬結果單向傳輸給EFDC 和WASP 建立的二維河流子系統；耦合系統的時空概化方式依據流域水文特征，流域空間離散為23 個子流域和79 個河流網格，模擬時間步長為6 小時（非點源子系統）和18 分鐘（河流子系統）。

表6 候選模型的適用性分析

（4）模型數據質量評估。將觀測數據、輸入數據和求解條件等模型數據按類別劃分為地形數據、土地利用數據、土壤數據、氣象數據、農業管理措施數據、河流水文和水質觀測數據。經分析，數據均具有充分的時間和空間代表性，地形數據、土壤數據和氣象數據為標準化數據，其他類型數據為調研數據；引入不確定性輸入概念，加強數據質量控制，針對驅動非點源模型的降雨數據，設置降雨不確定性輸入因子為一個99.7%概率在-0.9 到0.9 的正態分布，針對模型驗證數據，運用GLUE 算法似然度函數對模型參數進行識別和驗證。

（5）模型模擬性能評估。針對耦合模擬系統中與流量模擬和氨氮模擬的21 個參數，應用Morris 方法計算參數局部靈敏度，對比參數先驗分布和后驗分布的差異，分析參數可識別性。參數分析結果見表7。

耦合模擬系統的靈敏參數共4 個，可識別性高的參數共6 個。不靈敏參數有5 個，占總數的24%，系統不存在明顯的過參數化和冗余參數問題；可識別性低的參數有6 個，占總數的29%，系統整體的可識別性較好。

針對耦合模擬系統的流量模擬和氨氮濃度模擬，應用基于Sobol 序列采樣的GLUE 算法進行模擬計算，采樣10 000 次，取累積似然度達到90%的模擬數據，獲得1950 次結果，模擬輸出效果用涵蓋率和不確定度表征，統計分析得到變量輸出的后驗分布，詳見圖2。

耦合模擬系統輸出結果可以涵蓋流量95.0%和氨氮92.9%的實測結果，流量和氨氮的不確定度分別是0.346 和0.307，模擬效果較好，耦合系統傳遞過程累積的不確定性增加了模擬結果的不確定度，精密的空間劃分方式可以降低模擬結果的不確定性。

（6）模型決策功能評估。從技術層面評估耦合模擬系統決策的實用性，開展270 天的模擬耗時378分鐘，計算效率較高；從應用層面分析耦合模擬系統應用的便利性，采用模塊化方式構建，可擴展性良好。

（7）編制評估驗證報告。綜合以上6 個步驟的評估結果，龍津溪流域多模型耦合模擬系統適用于歷史回顧評價。后續建議補充觀測數據，長時段率定驗證期數據可以提高模型模擬效果。

5 結論

本文構建了一種兼顧多種模型類型和決策需求的流域水環境模型評估驗證技術框架，在理論探討和技術實現層面具備明確的可行性。該技術框架借鑒國外環境模型的管理思路和通用的模型評估驗證研究方法，參考從開發到應用全生命周期的規范化使用方法，融合質量保證、同行評審等過程控制環節，吸收特定應用場景技術說明的經驗，將模型評估驗證流程解構為一個多過程集成的標準化框架，涵蓋了模型評估驗證的主要步驟；引入了結構合理性評估、參數識別與靈敏度分析、模擬效果評估、不確定性分析等成熟技術，依據不同模型類型和決策功能的需求，針對流域水環境模型評估驗證過程給出原則性的技術要求和應用建議。因此，這種標準化的框架明確了開展流域水環境模型評估驗證的分類方法、評估驗證內容、技術方法、工作程序、文檔規范等，界定了模型開發者、使用模型的政策制定者等在流域水環境模型評估驗證工作中的責權。此外該技術框架還提出了降低“異參同效”現象影響、分析參數可識別性和模型魯棒性的建議，拓展了技術框架應用的廣度和深度。

表7 龍津溪流域耦合模擬系統參數靈敏度分析結果

圖2 龍津溪流域耦合模擬系統模擬輸出后驗分布

流域水環境模型評估驗證技術框架的用戶主體是流域管理決策的利益相關者，包括模型開發者、使用模型的政策制定者等。該技術框架提出了“本地化參數”“動態參數”“缺失數據或無資料”等改進模擬效果的方法，與我國現階段環境模擬技術要求、環境監測能力和數據條件相適應。技術框架適用的模型包括但不限于非點源污染模型、河流和湖庫水質模型等，適用的管理決策包括但不限于生態環境管理部門開展的與環境規劃、環境功能區劃、環境標準、污染物排放總量控制、排污許可、環境影響評價、環境監測與預報預警、環境應急預案、環境污染事件處置等有關的政策和方案制定。

目前我國流域水環境模型標準化應用程度較低，未來推進模型應用面臨著缺乏法規化模型體系等較多挑戰，為此應充分借鑒先進的管理經驗，探索建立規范化、標準化與本地化的模型應用體系。建議制定適用于特定決策目標的模型清單，以導則或技術指南的形式發布模型應用規范，支持科研機構利用標準化的技術框架，系統開展模型評估和驗證研究，集成我國典型流域候選模型的模擬結果，對比分析候選模型的適用性，提出在典型流域使用模型的技術要求以及本地化參數取值建議；建議加強流域水環境基礎信息數據庫建設，持續推進數字高程模型、河網等標準化數據共享。