《表1 不同丰枯条件下模型参数的敏感性排序》

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《水文模型参数选取对模拟径流的年际年内分布影响评估》

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注：ALPHA＿BF表示基流系数，ESCO表示土壤蒸发补偿系数，CH-K2表示主河道有效水力传导系数，SOL＿Z表示土壤深度，CANMX表示最大冠层截留量，SLSUBBSN表示平均坡长，CH＿N2表示主河道曼宁系数，CN2表示SCS径流曲线系数，EPCO表示植物吸收补偿因子，RCHRG＿DP表示深蓄水层渗透系

根据本文所做的假设，对不同情景下的SWAT模型参数进行敏感性分析，以SWAT-CUP敏感性模块中t-stat值作为排序的标准，t-stat绝对值越大表示参数越敏感，最终不同情景下的排序如表1所示。从表1所列的参数类型可以看出，这些参数大致分为5种类型：地表径流参数（CN2)、地下径流参数（ALPHA＿BF、RCHRG＿DP、SOL＿Z、ESCO)、河道汇流参数（CH-K2、CH＿N2)、植被覆盖参数（CANMX、EPCO）和地形参数（SLSUBBSN)。首先，在降水分类和径流分类情况下，敏感参数保持了一定的一致性。其次可以发现，在SWAT模型中的ALPHA＿BF基流系数在所有情景下都是最敏感的参数，这也与高鑫[25]、李胜坤[26]的研究一致，这也代表地下水过程的参数在大多数流域都是非常重要的。相对于参照状态下的敏感性差异较大的参数是土壤蒸发补偿系数（ESCO)，在丰水年情况下（降水和径流）都由强（2）变为弱（6和5）敏感性，该系数控制土壤蒸发蓄水量的深度分布，随着该系数增加，模型从下层获得更少的蒸发需水量，土壤蒸发减小，产流量增加，而在丰水情况下，土壤表层的含水量较大，模型对下层的依赖减少，也导致该参数在这种情况下敏感性降低。最大冠层截留量（CANMX）仅在降水丰水年时敏感性相对于参照状态下增强，而其余情景敏感性均变弱。主河道有效水力传导系数（CH-K2）是在各种情景下都较敏感的参数，敏感性排序变化不大。而平均坡长（SLSUBBSN）和植物吸收补偿因子（EPCO）这2个参数在不同情景下相对参照状态敏感性变化不大，且属于弱敏感参数，这主要与本文的率定参数的策略有关，主要是由研究区域和植被覆盖数据固定。主河道曼宁系数（CH＿N2）和SCS径流曲线系数（CN2）这两个参数在丰、平、枯情景下均相对于参照状态下敏感性增强，特别是CN2在径流枯水年下敏感性变化较大。尽管SWAT模型不同的参数其敏感性规律及具体的取值变化的原因还有待进一步认识，但是通过表1可以肯定的是，由于受水文模型中包含的参数之间的相互补偿性、模型参数的随机性、目标函数的多极值性等方面影响[27]，无论是在哪种水平年背景下，优化算法都能通过不同模型参数之间的协同使得水文模型获得相对较优的参数值和模拟效果，尽管从虚拟的数值层面看，是模型的不同参数组合，但实质上反映了流域气候、植被和土壤等水文过程作用下实现的自我进化和适应[28]。