题目： 水力调节：农业流域具有成本效应的水质管理的先进方法
作者： Srinivas Rallapalli, Matt Drewitz, Joe Magner, Ajit Pratap Singh, Ashantha Goonetilleke
景观水文连通性的准确模拟对于处理农业农场污染所需的规划实践至关重要。本研究评估了一种先进的地理空间方法的作用，即用于修改数字高程模型的“水力调节”，称为 hDEMs (hydro-conditioning’ employed for modifying Digital Elevation Models），依靠模拟通过排水结构(桥梁和涵洞等)的连续下坡流来复现景观水文。我们评估了人工和自动hDEMs在描绘典型农业流域中最佳管理实践 (BMPs, Best Management Practices) 的最佳位置和水处理潜力方面的能力。两个hDEMs的并行处理表明，“地面实况”在准确放置决口线以允许水流通过数字高程表面方面发挥着关键作用。结果指导从业者根据模拟水文路径的复杂性选择适当的 hDEMs（人工或自动），这对于以具有成本效益的方式在不同空间尺度上规划BMPs至关重要。建模结果表明，hDEMs极大地影响了水文连通性、流域边界、BMP 位置、处理能力和相关成本。使用稳健的子流域尺度验证方法验证了 hDEMs的准确性。本研究推荐了一种混合方法，利用自动和人工hDEMs的优势，以经济的方式来高效处理农业农场污染。
有效的农业污染管理需要准确且具有成本效益的最佳管理实践 (BMPs) 实施以改善水质。使用由准确输入数据支持的高级模型进行BMPs规划可确保精确模拟不同空间尺度上的景观水文连通性和养分输送过程。水文连通性是指景观中污染物从上游到下游的纵向转移，与流域的汇合过程有关。准确评估和复现景观水文连通性对于了解地貌和水动力过程中的空间异质性以及加强 BMPs 的规划至关重要。流域模型需要高分辨率数字高程模型(DEM) 来精确表示景观地形和水文，这对于确定 BMPs 的最佳位置及其大小、成本和处理能力至关重要。使用流域模型确定 BMPs 的处理能力和管理点（如河岸缓冲区、绿草水道、生物反应器、营养去除湿地、水和沉积物控制盆地）的最佳选址，依赖于对表面流动路径的准确模拟，同时也要考虑总最大日负荷 (TMDL, Total Maximum Daily Load)目标。
提供桥梁、涵洞和道路等各种基础设施，显著改变了流域的水文连通性，尤其是在农场尺度上。此外，农田池塘、二级沟渠和湿地等农业措施也通过改变地表径流的路线和集中径流来影响水文路径。然而，目前还没有模型或方法可以准确理解和模拟不同空间尺度上的水文连通性。因此，流域建模的输出通常不能为不同空间尺度的 BMPs 的实施提供实际指导[农场：<1.5 km2 ; 集水区：1.5-20 km2；子流域：20-50 km2；流域：> 50km2 ]。流域建模的一个关键目标是让农民参与实施 BMPs 以减轻农业污染。由于遥感技术的最新进展, 研究人员可以使用光探测和测距 (LiDAR) 传感器生成高精度的数字高程模型 (DEM)，以获取详细的实地地形地貌，用于水文分析。例如，Srinivas 等人使用 LiDAR 数据和集成的先进流域模型，在考虑水文、社会经济、农艺和生态需求的情况下，分领域有针对性地实施 BMPs。
然而，LiDAR 传感器无法穿透地表，从而被已建成的水利基础设施遮挡。因此，需要创新方法来增强 LiDAR-DEM，以模拟雨水通过桥梁和涵洞等排水基础设施的运动。Sun等利用图论和连通性指数探讨了沟渠网络对农业流域水文路径的影响。Shao等使用以河流连续性为导向的方法分析了已建构筑物对流域水文的影响。其他技术路线包括插值算法和通过填充渠道中的洼地进行扭曲来修改 DEM 以确保流量连续性的方法。然而，这些技术没有考虑排水实际洼地(如水槽、湿地、草原坑洞)被人为特征及其对实地水文连通性的贡献一分为二。另一种可以克服DEM 失真限制的方法是“水力调节”，这需要修改LiDAR-DEM 以准确表示地貌特征下方或穿过地貌特征的流动输送。在没有水力调节的情况下，水的自然流动可能会受到路堤、桥梁和涵洞的阻碍，导致景观上的虚假积水。不准确的流量路线会导致景观水文的表现不佳，进而导致 BMPs 设计无效和资源浪费。水力调节有助于对地形网络进行详尽的分析，以准确评估与地表径流相关的参数。由于水量和流速对于最佳 BMPs 布局和设计标准至关重要，因此水力调节可以在农业流域污染物传输建模中发挥关键作用。此外，可以高度精确地确定最佳位置、大小、处理能力以及与 BMPs 相关的成本。
尽管变更DEM中地表高程的是一种习惯做法，但DEM 高程的水力调节是一种新的景观分析方法。它可以利用有关地表和地下（即溪流、沟渠和涵洞、雨水管和瓷砖排水管）的排水连接信息来精确修改高程数据。水力调节将决口线置于水流障碍物上(虚假汇集)，以允许水的输送。修改和增强的水文表面是水力调节的DEM (hDEMs)。hDEMs过程的复杂性取决于多种因素，例如设置突破线所采用的程序、流域地形、土地利用/覆盖特征、系统规格和技术专业知识的可用性。人工或自动过程均可用于水力调节，这些方法中的每一种都有优点和局限性。从业者必须对固有问题有一个深入的理解，这种理解基于科学上可靠的研究，以复现景观水文学和促进BMPs规划。由于水力调节是一个资源密集型过程，因此有关选择合适的 hDEMs（人工或自动）创建方法的信息对于以具有成本效益的方式在不同空间尺度上进行最佳 BMPs 规划至关重要。这将受到流域水文路径复杂性的影响。
本研究的主要目标是：（1）评估和比较人工和自动hDEMs在准确表示景观水文连通性和污染传输过程方面的稳健性；(2) 创造新知识以支持农业流域决策，从而优化BMPs规划，并帮助选择合适的方法来生成不同时空尺度的hDEMs。研究结果将有助于更好地了解不同的 hDEMs如何使决策者能够实现水质和经济目标。
（1）BMP标准:水流受阻、真正的洼地、水文连通性和集水区边界
表1总结了使用两种hDEMs的结果。水力调节程序会影响 BMP布置标准。提供的数据显示人工和自动hDEM之间的凹陷数量和最大深度存在显著差异。图 1显示“人工 hDEM”只有人工验证（地面实况）真实凹陷。由于存在最佳数量的人工验证的决口线，与自动 hDEM相比，人工 hDEM 具有较少的阻碍流动（虚假汇集）。
图1 自动（左）和人工（右）验证的地面塌陷
图 2：展示了自动和人工生成的hDEM如何复现研究区域的景观水文。使用两种 hDEM 生成的流量网络也使用 Minnesota DNR 水道数据集进行了验证。以蓝色矩形突出显示的部分（图 2) 表明手动“hDEM”在以连续方式表示流量网络方面更为成功，尤其是跨越道路、田野边缘和其他障碍物时。
图2 解释人工和自动hDEM表现景观水文学能力的卫星图像
由于流域边界是根据模拟的水文连通性划定的，因此流域边界、大小和面积会根据水文调节过程表现出显著差异。图 3中突出显示的部分和表 1中给出的统计数据表明，集水区的数量从 630（自动）减少到 609（人工）。此外，自动 hDEM 集水区的最大面积为 829,548 m2，明显低于手动hDEM (975,078 m2 )。图 3表明模拟的流域边界（大小）表现出相当大的变化，这会影响污染物迁移过程和子流域出口处模拟的径流量。因此，BMPs 的处理能力、位置和数量都会受到影响。
图3 使用自动（左）和人工（右）hDEMs生成的流域边界差异
（2）受水力调节影响的 BMP
根据水力调节类型的不同，不同地点产生的沉积物、磷和氮的空间分布存在很大差异。图 4显示，使用手动 hDEM估计的沉积物的最大负载为 0.49 kg/m2 ，而使用自动hDEM 生成的最大沉积物负载为0.23 kg/m2。另一方面，不同水力调节方法的磷负荷变化不大。图4中突出显示的区域清楚地表明，BMP 布局的优先区域根据所使用的水力调节方法而有所不同。地图中的蓝色和紫色区域贡献了最大的污染物负荷，优先级最高。蓝色区域表示使用手动hDEM分布的沉积物0.26–0.49 kg/m2，但在自动hDEM的情况下，为 0.094–0.237 kg/m2得到分布的沉积物。据此，目标位置以及与 BMP 相关的成本会有所不同。污染物空间分布的变化意味着BMPs处理的数量、位置和总面积的相应变化。最终，它将影响每种措施的处理潜力和处理成本。
图4 自动(左)和人工(右)水力调节的泥沙来源评估
图5显示，两种hDEM导致储水措施在数量、位置、大小和面积方面存在显著差异。例如，存储措施的数量从129 增加到177，而使用自动和人工hDEM时，它们的面积从30.22 km2减少到2.22 km2 (表1)。这是因为，水力调节会影响流线、污染物负荷以及集水区边界、储水措施，即水和沉积物控制盆地、农场池塘、排水管理和养分去除湿地。
本研究指导从业者根据可用预算、时间限制和水质目标，选择合适的水力调节DEM，以进行不同规模的高效BMPs规划。对hDEMs的分析证实，通过识别受阻水流和布置最佳数量的决口线，精确模拟水文连通性，可以实现更精确的选址和更具成本效益的最佳管理方案规划，如储存和生物过滤实践。另一方面，诸如过滤等处理方法不会受到水力调节方法的显著影响。验证结果和地面实况表明，使用人工hDEM生成的流量网络有助于在农场范围内制定更准确、更有针对性的实施计划。另一方面，自动化hDEM可以有效地使用适当的代码快速设置决口线，并且更适合提供子流域规模的实施计划。
根据适用性的概念，实用的方法应该是选择一个特定的hDEM模型，在期望的精度和资源可用性水平上模拟水文过程。研究结果建议利用两种流程(混合方法)的优势来生成hDEM，其中可以修改自动化代码，并有机会手动细化工具提出的决口线。
文章来源：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0043135422006005
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