《Journal of Hydrology》：A climate-adapted GIS-based simulation-optimization method for optimal basin-scale wetland placement to mitigate nonpoint source pollution under shared socioeconomic pathways
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气候变化；湿地优化；SWAT模型；地理信息系统；遗传算法
作者：赵超|朱浩然|张晓蕾|程冠辉
中山大学土木工程学院，中国广东省珠海市香洲区塘家湾，邮编519082
摘要
人工湿地（CWs）是缓解非点源（NPS）污染的有效最佳管理实践（BMPs）；然而，在气候变化条件下其长期有效性仍不确定。本研究开发了一种基于GIS的气候适应型模拟-优化方法（CA-GSOM），该方法将SWAT流域模型、三角洲变化方法、基于GIS的复合地形指数（CTI）分析和遗传算法整合到一个通用的模拟-优化框架中。该方法不仅可以优化湿地配置以减轻未来气候情景下的NPS污染，还能通过结合地形和水文约束来确保生态和物理上的可行性。CA-GSOM应用于中国南方的汉江流域，以确定在八个CMIP6 GCMs预测的历史和未来气候情景下，以及四种共享社会经济路径（SSPs）下的空间最优湿地布局方案。研究结果表明：（i）所有SSPs预测气温都将上升（1.18–1.59°C），而降水量则因情景而异；尽管径流发生变化，NH3-N负荷却持续下降（-2.87%至-12.04%），其中SSP3-7.0下的降幅最大；（ii）最优湿地分布面积总体上减少，空间优先级从西南部子流域转移到东北部和北部热点区域；（iii）建设和维护成本大幅降低，SSP3-7.0下的节省最多（高达93.2%），但更高的可信度水平对应更高的系统成本。这些发现表明，气候变化不仅会减少对人工湿地的总体投资，还会重塑其实施的空间策略。CA-GSOM为气候适应型流域规划和成本效益高的NPS污染控制提供了一个建模框架。
引言
气候变化通过改变降水模式、提高温度和加剧极端事件，从而加速了非点源（NPS）污染物的传输，并加剧了接收水体的富营养化和生态退化（Merz等人，2023年；Scholz等人，2025年；Seymour和McLellan，2025年）。人工湿地（CWs）作为一种工程化的最佳管理实践（BMPs）被广泛采用，能够长期去除污染物，并带来诸如水分保持、生态恢复和洪水调节等附加效益。在气候变化的情况下，其战略部署对于流域规模的NPS污染控制至关重要（Hansen等人，2018年；Wu等人，2023年）。然而，优化湿地空间布局需要平衡多种因素，如污染物去除效率、土地可用性和生命周期成本。此外，由于气候变化导致的水文过程变化和污染物传输的空间迁移，使得湿地选址决策更加复杂。因此，开发一个支持流域尺度上气候适应型空间优化的综合系统框架至关重要。
传统的基于情景的模拟方法（SSMs）通常依赖于SWAT等流域模型来评估预定义的BMP配置的性能（Leh等人，2018年；Qiu等人，2019年）。虽然这些方法对于预定义的策略有效，但它们本质上是静态的，且在探索替代配置或权衡方面存在局限性。相比之下，模拟-优化方法（SOMs）将SWAT与启发式算法（如遗传算法或NSGA-II）动态结合，通过迭代优化在大型解决方案空间中识别成本效益高的BMP位置（Dai等人，2024年）。例如，Ding等人（2025年）将NSGA-II与SWAT结合，确定了张河盆地减少氮和磷污染的最优空间位置，同时考虑了实施成本。Dai等人（2024年）将SWAT与遗传算法结合，确定了汉江流域减少氨氮污染的最优空间位置。Wang等人（2023年）将遗传算法与SWAT结合，确定了滦河盆地减少氮和磷污染的成本效益高的空间位置。尽管取得了这些进展，现有的SOM应用仍面临两个主要缺点：（i）大多数方法依赖于历史气候条件，忽略了未来气候变异性下水文和污染物传输的变化，尽管BMPs的运行时间长达数十年；（ii）很少有方法结合空间生态或物理约束，如地形适宜性和水文累积区，这可能导致生态上不切实际或物理上不可行的布局方案。
克服第一个限制的一种潜在方法是将全球气候模型（GCMs）的未来气候预测纳入SOM框架，从而量化由气候引起的NPS污染变化带来的决策风险（Du等人，2024年）。耦合模型比较项目（CMIP6）的第六阶段提供了代表21世纪不同排放轨迹和社会经济假设的共享社会经济路径（SSPs）（Yang等人，2023年）。将GCM输出降尺度到流域尺度后，可以将其整合到SWAT中，以模拟气候变化条件下的长期水文和NPS污染动态。多项研究表明，在SSP情景下，NPS污染可能会加剧（Ding等人，2022年；Han等人，2024b年；Sadiqi等人，2024年）。除了污染物负荷增加外，气候变化还改变了BMPs的成本效益，导致最优空间布局策略的变化，凸显了气候适应型流域规划的必要性（Han等人，2024a年）。基于SSM框架，Kim等人（2024年）评估了So-okcheon流域在不同SSPs下植被过滤带和人工湿地对总氮减少的效果。结果显示，在2011–2020年间植被过滤带的效果优于人工湿地，但在2021–2040年间人工湿地预计会更有效。将GCM输出与SWAT结合，不仅使决策者能够预测NPS污染物负荷的变化，还能设计出在多种气候情景下都具有鲁棒性的湿地布局策略。
解决第二个限制的一种潜在方法是将空间信息约束纳入SOM框架，从而确保优化后的湿地布局在生态和物理上的可行性。人工湿地在低洼、排水不良的农业区最为有效，因为这些区域径流和污染物自然积累（Babbar-Sebens等人，2013年；Geranmayeh等人，2018年；Ranjan，2021年）。基于GIS的方法，特别是复合地形指数（CTI），已被广泛用于在流域尺度上识别潜在的湿地位置。CTI是一种基于上游贡献面积和局部坡度的稳态湿度指标，能有效识别具有高水分积累潜力的区域。CTI识别的区域可以定义SOM中决策变量的边界条件，确保结果既可行又符合生态要求。例如，Dai等人（2016年）将CTI和土地利用筛选结合到一个优化模型中，以确定成本效益高的NPS污染缓解湿地位置。同样，Wang等人（2023年）将CTI分析与土地利用筛选结合，仅选择高CTI值的农田或未利用土地作为湿地建设候选区域。然而，这些方法往往忽略了未来水文和污染物传输模式的气候变化。
因此，本研究的目的是开发一种基于GIS的气候适应型模拟-优化方法（CA-GSOM），该方法将GCMs、SWAT、基于GIS的CTI方法和遗传算法整合到一个通用的模拟-优化框架中。在该框架中，SWAT模拟湿地实施情景下的NPS污染负荷，而GCM预测的SSP提供未来气候输入。基于GIS的CTI方法用于识别空间适宜的湿地位置并定义决策变量边界，遗传算法作为优化引擎来确定最佳实施方案。CA-GSOM应用于中国南方的汉江流域，以确定在未来的气候条件下缓解NPS污染的气候适应型湿地配置。通过明确纳入未来气候风险和空间可行性，该框架推进了流域规模的BMP规划，并为全球环境变化下的水质管理开发了成本效益高且具有韧性的策略。
材料与方法
CA-GSOM框架包括三个主要模块：（i）使用基于GIS的CTI方法结合DEM、土地利用和土壤数据识别潜在的湿地位置；（ii）通过将三角洲变化方法应用于多个GCMs的降尺度输出，生成流域尺度的气候情景；（iii）将SWAT与遗传算法结合，其中CTI识别的潜在位置定义决策变量边界，遗传算法搜索适应这些位置的成本效益高的湿地布局方案。
气候信号、径流和NH3-N负荷的预测变化
图5展示了在SSP1-2.6、2–4.5、3–7.0和5–8.5情景下，8个GCMs预测的未来时期（2021–2050年）的平均降水量和温度变化。与历史时期（1980–2000年）相比，集合平均温度分别增加了1.18℃、1.24℃、1.22℃和1.59℃。集合平均降水量也分别增加了2.31%、1.77%和3.68%。
NPS污染对气候变化的响应
总体而言，汉江流域的降雨量和温度预计将会增加。降雨量的增加会通过加剧土壤侵蚀提高NH3-N污染，但也会通过增加的径流水动力条件产生稀释效应从而减少污染。温度的升高会通过促进有机氮向无机氮的转化过程增加NH3-N污染。
结论
本研究开发了一种气候适应型基于GIS的模拟-优化方法（CA-GSOM），用于优化未来气候情景下人工湿地（CWs）的流域尺度布局，以减轻NPS污染。该框架将GCM预测的气候数据、SWAT流域模型、基于GIS的复合地形指数（CTI）分析和遗传算法（GA）整合到一个统一的系统中。其主要优势在于将气候适应性与空间可行性明确结合。
作者贡献声明
赵超：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，监督，软件，方法论，资金获取，概念化。朱浩然：撰写 – 原稿，正式分析，数据管理。张晓蕾：数据管理。程冠辉：撰写 – 审稿与编辑，资金获取，数据管理。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
本文得到了国家自然科学基金（项目编号52579031和52439005）和广东省引进创新和创业团队计划（2021ZT090543）的支持。我们感谢世界气候研究计划及其耦合建模工作组协调和推动了CMIP6项目。我们感谢气候建模团队生产和提供他们的模型输出，以及地球系统网格联盟（ESGF）对数据的存档。
