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1　绪论1

1.1　研究背景与目的1

1.2　研究内容与技术路线6

2　国内外研究进展9

2.1 TMDL技术9

2.1.1 TMDL及我国容量总量控制的发展历程9

2.1.2　对比分析17

2.1.3　三点不足之处18

2.2　不确定性“质-量”模拟模型22

2.2.1　研究热点与发展历程22

2.2.2　模型特点与对比分析29

2.2.3　重要的科学问题33

2.3　不确定性优化模型34

2.3.1　研究热点与发展历程34

2.3.2　模型特点与对比分析40

2.3.3　重要的科学问题42

3　不确定性非线性系统“模拟-优化”耦合模型开发44

3.1　DRSS模型44

3.1.1　DRSS模型的数学理论44

3.1.2　DRSS模型的算法50

3.1.3　模型对比分析与讨论51

3.2　BRRT模型58

3.2.1　BRRT模型的数学理论58

3.2.2　BRRT模型的算法64

3.2.3　模型对比分析与讨论66

3.3 EILP模型73

3.3.1　EILP模型的数学理论73

3.3.2　EILP模型的算法84

3.3.3　EILP模型的衍生模型86

3.3.4　模型对比分析与讨论89

4　应用研究：Swift Creek水库流域营养盐TMDL最优分配与风险决策方案94

4.1　研究区域与数据94

4.2　水体污染物分布式源解析97

4.3　半分布式水文、非点源和二维水质水动力机理模型校准105

4.4　基于机理过程的不确定性“质-量”响应模拟114

4.5　营养盐TMDL最优分配与风险决策方案137

5　结论、创新点与展望144

5.1　主要结论144

5.2　创新点与贡献147

5.3　研究展望148

参考文献151

附录171

附录A　SCR流域的其他子流域水文模拟结果171

附录B　SCR流域的其他子流域非点源模拟结果173

附录C　BRRT v1.0的C程序177

附录D SCR流域营养盐TMDL的不确定性“模拟-优化”耦合模型的Lingo程序207

彩图14

表2-1 我国水体污染物容量总量控制发展历程14

表2-2 面向系统优化的主流不确定性“质-量”响应模拟模型的对比分析31

表2-3 主流的不确定性优化模型对比分析41

表3-1 EI不确定性下风险水平与目标函数值、决策变量的对应关系82

表3-2 BWC模型、ILP模型、MILP模型和EILP模型的计算过程91

表4-1 SCR流域各子流域土地利用分布95

表4-2 SCR流域各子流域土壤分布96

表4-3 不同时空尺度下的SCR流域水体污染物潜在污染源识别及其特征101

表4-4 不同时间尺度下的SCR流域水体污染物潜在污染源贡献率估计104

表4-5 不同空间尺度下的SCR流域水体污染物潜在污染源贡献率估计104

表4-6 SCR流域浮游植物TMDL最优分配模型参数与情景设计138

表4-7 不同情景下SCR流域浮游植物TMDL最优分配方案（1998年）139

表4-8 不同情景下SCR流域营养盐排放负荷最小削减方案（1998年）140

图1-1 TMDL计划的制订与反馈过程3

图1-2 不确定性非线性系统“模拟-优化”耦合模型开发的技术路线8

图2-1 TMDL研究热点分析10

图2-2 TMDL研究热点趋势分析11

图2-3 水环境容量情景分析19

图2-4 总量分配技术的5种模式20

图2-5 TMDL中不确定性的来源分析21

图2-6 不确定性“质-量”响应模拟模型研究热点分析23

图2-7 不确定性“质-量”响应模拟模型研究趋势分析24

图2-8 直接式“模拟-优化”耦合模型原理30

图2-9 贝叶斯网络模型原理30

图2-10 基于SCA的“模拟-优化”模型原理32

图2-11 不确定性优化模型研究热点分析35

图2-12 不确定性优化研究趋势分析36

图3-1 时空分异性分析子模型原理45

图3-2 AFS-MLR子模型原理47

图3-3 DRSS模型的算法50

图3-4 DRSS模型算例：香港东部近海海域52

图3-5 基于Euclid空间距离平方和离差平方的EHK近海海域空间分类53

图3-6 EHK近海海域最优空间分类分析54

图3-7 空间分异性影响（Ⅰ）：影响因素载荷55

图3-8 空间分异性影响（Ⅱ）：影响因素的因子得分？56

图3-9 空间分异性影响（Ⅲ）：影响因素贡献率57

图3-10 反标准化对影响因素贡献率估计的影响57

图3-11 BRRT模型的算法流程65

图3-12 随机样本中独立变量和因变量之间的响应关系67

图3-13 BRRT及主流模型（CART、CHAID、BCART和BTREED）的回归树结果68

图3-14 BRRT模型与以往回归决策树模型的准确度比较69

图3-15 BRRT模型与以往贝叶斯模型的计算效率和稳定性比较71

图3-16 四类不确定性比较分析75

图3-17 EILP模型的定理1图解76

图3-18 EILP模型主要思想的图解85

图3-19 EI不确定性的极端与非极端风险决策分析92

图4-1 Swift Creek水库流域的部分气象数据（1998.01.01～2000.12.31）96

图4-2 Swift Creek水库流域最优时间和空间分类分析98

图4-3 Swift Creek水库空间尺度显著性指标的IDW模拟98

图4-4 Swift Creek水库时间尺度显著性指标的IDW模拟99

图4-5 Swift Creek水库采样点受潜在污染源影响程度分析102

图4-6 Horsepen-Otterdale-Blackman Creek子流域HSPF模型的水文校准106

图4-7 Swift Creek子流域HSPF模型的水文校准107

图4-8 Horsepen-Otterdale-Blackman Creek子流域HSPF模型的水质校准108

图4-9 Swift Creek子流域HSPF模型的水质校准109

图4-10 Swift Creek水库二维水质水动力模拟的计算网格划分111

图4-11 Swift Creek水库水位在1998～2000年的模拟值与监测值111

图4-12 Swift Creek水库温度在1998～2000年的模拟值与监测值112

图4-13 Swift Creek水库第16个断面的温度模拟值与监测值的垂直分布112

图4-14 Swift Creek水库NH4+、NO3-和Chl-a在1998～2000年的模拟值与监测值113

图4-15 Swift Creek水库第16个断面的DO模拟值与监测值的垂直分布114

图4-16 BRRT模型先验分布的参数与lnp（Y｜ X,Ti）和叶节点数的关系116

图4-17 SCR流域BRRT模型校准与验证准确度分析（Ⅰ）：Multi-restart全局随机搜索过程117

图4-18 SCR流域BRRT模型校准与验证准确度分析（Ⅱ）：基于Wilks似然比的局部贪婪搜索过程（全局随机搜索之后）118

图4-19 SCR流域BRRT模型最终回归树TFinal119

图4-20 SCR流域BRRT模型校准与验证准确度分析（Ⅲ）：建立不确定性回归方程122

图4-21 与传统TMDL分配方法对比分析（Ⅱ）：最小削减负荷122

图A-1 Tomahawk Creek子流域HSPF模型的水文校准171

图A-2 Dry-Ashbrook Creek子流域HSPF模型的水文校准172

图A-3 West Branch子流域HSPF模型的水文校准172

图B-1 Tomahawk Creek子流域HSPF模型的水质校准173

图B-2 Dry-Ashbrook Creek子流域HSPF模型的水质校准174

图B-3 West Creek子流域HSPF模型的水质校准175