利用SWAT模型和进化算法对农业保护措施进行空间多目标优化

摘要

本研究展示了一种将水质模型与基于进化算法的优化组件相结合的方法，用于求解在特定水质改善目标下农业保护措施的最优（最低成本）布局方案。该方法采用多目标优化途径生成解决方案，能够明确量化各项权衡关系。

摘要

寻找成本效益高的（即，以最低成本实现全流域特定水质目标的保护措施投资方案，在流域管理中至关重要。在流域背景下，采用传统经济学方法寻找最低成本解决方案（例如,^5,12,20）假设异地影响可以准确地表示为现场污染产生量的一个比例。这类方法不太可能真实反映流域内实际的污染过程，因为在流域中，污染源的影响通常由复杂的生物物理过程所决定。采用现代基于物理机制、空间分布的水文模拟模型，能够在过程表征方面提供更高的真实性，但需要构建一个模拟-优化耦合框架，使模型成为优化过程的有机组成部分。

进化算法似乎是一种特别有用的优化工具，能够应对流域模拟-优化问题的组合特性，并允许使用完整的水质模型。进化算法将流域中特定空间分布的保护措施配置视为候选解，并利用一组（种群）候选解，迭代地应用选择、重组和变异等随机算子，以在优化目标方面寻找改进方案。本案例中的优化目标是，在最小化流域非点源污染的同时，最小化保护措施的成本。近年来，越来越多的研究尝试采用类似方法，将水质模型与广义定义的进化优化方法相结合^{3,4,9,10,13-15,17-19,22,23,25}。在本应用中，我们展示了一个遵循Rabotyagov等人方法的程序，该程序将现代且广泛使用的SWAT水质模型⁷与多目标进化算法SPEA2²⁶相结合，并整合用户指定的一组保护措施及其成本，用于搜索保护措施成本与用户指定水质目标之间的完整权衡前沿。这些前沿通过呈现与各种水质改善目标相关联的全部成本范围，量化了流域管理者所面临的权衡关系。该程序支持选择能够实现特定水质改善目标的流域配置，并生成保护措施优化布局的地图。

方案

1. 准备流域模型并提供优化所需的输入数据

1. 创建一个 i_SWAT 数据库。
   1. 使用名为“rotator”的程序，从多个输入数据库（包括土壤、气象、管理措施和肥料数据）构建该数据库。
   2. 或者，可以使用 i_SWAT.exe 导入一个已有的 SWAT 运行结果（可能由 ArcSWAT 或 AVSWAT 创建）。在此情况下，可使用程序“swat_rewrite”根据田块级数据替换管理措施或其他 HRU 信息。
   3. 应在该阶段对 SWAT 模型进行率定与验证。本研究中所采用的 Raccoon 河流流域 EA 建模框架内嵌的 SWAT 模型（版本 2005）最初是为一项最大日负荷总量（TMDL）研究而进行率定与验证的，相关方法详见 Jha 等（2010）。后续进一步的 SWAT 模型率定与验证工作由 Agren, Inc.（2011）完成，以支持 Raccoon 河流流域总体规划的制定，本研究即采用该版本的 SWAT 模型。
   4. 使用一个修改版本的 SWAT2005.exe，即 SWAT2005GA.exe。
2. 准备文件“watershed presets.csv”——这是一个文本文件，用于存储与 Raccoon 流域相关的许多特定设置。该文件将被下方的 GeneticiSWAT 和 MapSWAT 读取，以便通过单击操作设置流域的多个控制参数和数据字段。
3. 准备各项保护措施....

讨论

我们构建了一个集成的模拟-优化框架，用于搜索流域配置的帕累托有效集，该配置涉及实现不同流域尺度营养物减排目标下成本最低的农业保护措施组合及其选址方案。图8展示了该模拟-优化系统的概念示意图。流域模拟（包括农业保护措施对水质影响的模拟）由水文模型 SWAT2005 完成，并与基于 Windows 的数据库控制系统 i_SWAT^6,8 耦合。优化模块作用于 SWAT 模型的水文响应单元（HRUs），采用进化算法²⁶的逻辑，寻找在最小化营养物负荷（氮、磷或两者同时）的同时也最小化保护措施成本的措施分配方案。当算法迭代终止后，保留下来的个体集合即代表近似的权衡前沿。由于同时考虑两种营养物（硝态氮和总磷），我们得到一个三维的权衡前沿。权衡前沿上的每一个个体点都对应一套特定的保护措施配置方案，适用于流域内每个决策单元（耕地型 HRU）。为了确定选择了哪些保护措施，我们需要设定营养物减排目标，然后在权衡前沿中搜索满足该营养物减排标准的个体配置方案。所选保护措施的位置和组合可回映至流域内田块尺度的空间决策单元（若创建 HRU 时具备相应数据）。我们的方法通过明确保护措施的具体.......