昆明市明通河流域降雨径流水量水质SWMM模型模拟

选取昆明市明通河流域为研究区域,在暴雨管理模型(SWMM模型)参数敏感性分析、模型率定的基础上,对明通河流域进行了降雨径流水量水质模拟。结果表明:SWMM模型水文水力模块中最灵敏参数为不透水率,水质模块中污染物最大累积量、污染物累积速率均为灵敏参数,而冲刷系数和冲刷指数的灵敏度受降雨强度影响波动较大。水量水质模拟结果与实测结果较为吻合,模型率定取得了满意的结果。模拟结果显示,研究区降雨径流总氮、总磷、化学需氧量单位面积负荷率分别为75.6、8.5、697.8 kg hm-2a-1,城市降雨径流污染在滇池流域面源污染中占有较大份额。     

SWMM模型参数局部灵敏度分析

利用Morris筛选法,分析了3场不同雨强降雨条件下,城市降雨径流模型SWMM的水文水力模块和水质模块的参数灵敏度。结果表明:对SWMM模型径流总量和径流峰值最敏感的参数依次是不透水面洼蓄量(destore-imperv)、管道曼宁系数(conduit roughness)和汇流区宽度(width-K),最大灵敏度分别为-0.329、-0.144、0.133和-0.294、0.171和0.143;对污染物总量敏感性较高的是路面和屋面的最大积累量(max buildup)、冲刷系数(coefficient)和冲刷指数(exponent)参数。雨强对于SWMM模型水文水力参数中的下渗参数的敏感性有较大影响,而对水质参数的敏感性影响较小;研究区的土地利用状况对参数敏感性也有较大的影响。水质参数总体的稳定性要高于水文水力参数。     

基于SWMM模型的城市排水区域降雨及地表产流特征

以上海市中心城区典型排水区域为研究对象,基于SWMM模型连续模拟2009—2011年降雨径流,分析区域235场降雨及地表径流特征.结果表明: 该区域发生频率较高的降雨具有雨量小、强度低的特点,雨量为0～10 mm、平均降雨强度为0～5 mm·h^-1、降雨峰值为0～10 mm·h^-1的降雨发生频率最大,分别占所有研究降雨场次的66.4%、88.8%和79.6%,这对于该区域应用低影响开发措施削减小雨量或低强度降雨下的径流和面源污染具有重要意义;径流量总体随着降雨量增大而增大,区域降雨产流临界值不仅与降雨量有关,还与平均降雨强度和降雨历时有关,2 mm以下的降雨基本不产流;2～4 mm的降雨如降雨强度在1.6 mm·h^-1以下,产流量不到1 mm,当降雨量在4 mm以上、平均降雨强度大于1.6 mm·h^-1时,区域基本产流.基于SWMM径流模拟结果,建立适合该区域的径流量与降雨因子的回归方程,其调整R²均大于0.97,能较好反映该区域径流量与降雨因子的关系.研究结果可为该区域更好地规划低影响开发措施和削减排水系统溢流污染提供计算基础,并为类似区域的径流研究提供参考.     

基于SCS-CN模型的沟垄微型集雨系统径流预测

地表径流是引起土壤侵蚀的主要动力,控制水土流失和提高降水资源利用效率是半干旱区农业可持续发展的关键因素。本研究利用沟垄微型集雨径流场实测径流资料,基于SCS-CN模型,结合下垫面、降雨量等信息,分析模型参数(径流曲线数CN和初损系数λ)的敏感性,测定不同沟垄比和不同覆盖材料对模型参数的影响,提出适合沟垄微型集雨系统产流计算的参数值,并对其进行模拟验证及有效性分析。结果表明,初损系数λ是影响模型模拟的主要因子,试验沟垄比对模型参数率定的影响较小;该模型所模拟的径流量与实测径流量具有较好的一致性,土垄、普通塑料膜垄和生物可降解膜垄的有效性系数分别为0.864、0.988和0.947,说明模型在参数的确定上较为合理,可应用于沟垄微型集雨系统降雨径流的预测,为半干旱区控制水土流失和提高降水资源利用效率提供科学方法。     

SWAT模型参数对土地利用变化的响应及其对不同时间尺度径流模拟的影响

SWAT模型广泛应用于土地利用变化的水文效应评估研究,但土地利用变化是否对模型参数产生影响,进而影响径流模拟效果还有待于进一步分析。以东南沿海福建省山美水库流域为研究区,基于SWAT模型,分别模拟1995年、2005年、2015年土地利用条件下的年、月、日尺度径流过程,采用SWAT-CUP进行参数敏感性分析与自动率定,分别获取1995年、2005年、2015年3种土地利用条件下径流过程模拟的最优参数集,比较参数差异;将3组参数集分别应用到不同土地利用条件,分析参数变化对不同时间尺度径流模拟的影响。结果表明：（1）1995-2015年间,研究区土地利用格局发生了较大变化,主要表现为林地转向园地和建设用地;3期土地利用条件下率定的SWAT模型都能较好地模拟山美水库流域年、月、日尺度径流,其效率系数NS和决定系数R²分别大于0.62和0.78。（2）不同土地利用条件下敏感参数基本一致,敏感参数分别为CN2、SOL_AWC、SOL_K、CANMX、ESCO、GW_DELAY、OV_N,但敏感参数取值随着土地利用变化而变化,其变化规律符合敏感参数的物理意义,变化率基本与土地利用变化强度正相关。（3）由土地利用变化引起的参数变化,对年、月径流模拟的影响较小,对日径流影响显著,且随着土地利用变化强度的增加而增加。     

土地利用格局对SWMM模型汇流模式选择及相应产流特征的影响

城市下垫面土地利用格局与地形的复杂性将导致地表汇流模式的多变性。在城市雨洪管理模型中,不同汇流模式的选取对雨洪模拟结果产生重要影响,而这一影响往往被忽视。基于设定与巴中城市社区尺度相近的实验区以及巴中市的真实降水数据,并根据实验区土地利用格局特征,在SWMM雨洪管理模型汇水模块中设置Outlet、Impervious、Pervious 3种汇流演算模式及其演算面积比,分析了不同土地利用格局响应下的不同汇流模式选择对城市雨洪模拟结果的影响。结果表明:(1)Outlet、Impervious两种汇流演算模式下汇水区地表径流的模拟结果相同,但与Pervious演算模式下的模拟结果差异显著。在Pervious模式下地表径流相对另外两种汇流模式最大降低了52%,降雨下渗量提高了近1倍。(2)在Pervious模式下,演算面积比对汇水区地表径流模拟结果具有重要影响。在总不透水面(IA)面积一定的情况下,有效不透水面(DCIA)的减少引起非有效不透水面(UIA)的比率增加。这种土地利用格局的变化致使汇水区总径流量、径流系数显著下降,降雨下渗量逐渐增加,洪峰流量则呈先增后减的趋势,且在非有效不透水面(UIA)比率为30%和40%时(此时非有效不透水面与渗透面面积相接近),洪峰流量最小。对结果的分析表明了雨洪管理模型在小尺度汇水区上应用时,应根据土地利用格局特征选择相应的地表汇流模式。正确的评价和分析不同土地利用格局方案对地表径流的影响,从而更为科学地指导城市雨洪管理和海绵城市的规划与建设。     

街尘与城市降雨径流污染的关系综述

街尘是引起城市面源污染分布最为广泛、最重要的污染物载体,街尘及其负载的污染物与降雨冲刷相关过程的全面认识,对有效控制城市地表径流污染有着重要的意义.针对全球快速城市化背景下街尘及其降雨冲刷污染的研究现状,阐明了街尘及其降雨冲刷污染的不足与难点,并对未来研究方向的突破性给予展望.     

基于AnnAGNPS模型的三峡库区秭归县非点源污染输出评价

非点源(NPS)污染已成为全球关注的环境问题。由于NPS特点、实验手段和监测数据的局限,其研究多采用数学模型进行时间和空间模拟。模型模拟提供了一种成本低效率高的手段来评定区域非点源污染。选择连续农业非点源污染AnnAGNPS(Annualized AGricultural Non-Point Source)模型,构建该模型数据库,模拟秭归县黑沟、兰陵溪、杉木溪等3条典型流域和县域径流、泥沙和营养物质的输出。结果表明：AnnAGNPS模型对3条典型流域的径流模拟能力高于对泥沙和养分的模拟,径流模拟误差均在可接受范围之内,说明模型中采用的径流预测(SCS曲线)法对研究区的地理气候条件是适用的;对3条典型流域泥沙输出模拟误差较高,对氮磷等养分输出模拟的误差最高,通过调整RUSLE和HUSLE等子模型的输入参数来减小泥沙模拟误差;对小型降雨径流事件,模型泥沙、养分模拟误差有偏大趋势,对较大降雨径流事件,模型泥沙和养分模拟误差有偏小趋势;2006年秭归县县域模型模拟的地表径流量为363 mm,泥沙输出为19.6 t/hm2,总氮输出为122 kg/hm2,总磷输出为28 kg/hm2,有机碳输出为581 kg/hm2,模拟结果与相关文献研究和政府统计数据较为相符;AnnAGNPS模型对NPS污染物输出模拟具有一定的不确定性,但作为一个较好的高级农业流域管理工具,该模型可以在三峡库区地理气候条件下使用。     

辽宁中部城市群城市非点源污染负荷评估

过去几十年我国经历了快速城市化过程,这使得不透水面大幅度增加,导致地表径流和洪峰流量增加,进入水体的污染物增多。城市非点源污染已成为河流水体恶化、生态系统退化的重要原因。在快速城市化过程中,城市群已成为城市化发展的新阶段。位于同一流域的各城市所产生的城市非点源污染导致城市群流域水环境问题越来越突出,成为制约城市群流域可持续发展的关键因素之一。现有的关于城市非点源的研究多集中于城市内部小尺度,对城市群大尺度的研究亟需发展。以位于浑河太子河流域的辽宁中部城市群为例,在沈阳市不同功能区和不同下垫面进行降雨径流采样,基于事件平均浓度（Event Mean Concentration, EMC）法和SWMM（Storm Water Management Model）模型相结合的方式,定量评估城市群流域城市非点源污染负荷。研究结果表明：路面径流中城市非点源污染物浓度、负荷量及其单位面积负荷要高于屋面径流和透水面径流。辽宁中部城市群TP、TN、COD、TSS的年均城市非点源污染负荷分别为265.52、852.89、2249.71、192496.74 t/a,重金属Cd、Ni、Pb、Cr、Cu、Zn的年均城市非点源污染负荷分别为347.99、9932.62、25861.29、28360.41、36068.30、138840.42 kg/a。沈阳市城市非点源污染负荷最高,但其单位面积负荷最低。本研究基于更为精细的城市下垫面划分,综合考虑城市功能区划、下垫面类型和降雨强度,更为准确的评估了辽宁中部城市群流域的城市非点源污染负荷。该研究能够为高度城市化流域城市非点源污染防控和水环境综合治理提供科学依据。     

城市地表径流污染来源的分类与特征

城市地表径流中污染物的分布和浓度等污染特征取决于其污染来源。本文依据3种分类方法分析了城市地表径流污染物的来源及其特征,重点讨论了城市地表径流中主要的污染物悬浮颗粒物、持久性有机污染物、农药、重金属、营养元素、有机质和其他有代表性的工业源化合物的来源、污染特征和生态风险等,介绍了城市地表径流对受纳水体的影响及其评价方法,并探讨了今后的研究重点。     

生态过程模型敏感参数最优取值的时空异质性分析——以BIOME-BGC模型为例

生态过程模型是当前研究陆地生态系统水循环、碳循环有力的工具,但此类模型参数众多,参数的合理取值对模型模拟结果有重要影响.以往研究对模型参数的敏感性以及参数的优化取值有诸多的分析和讨论,但有关参数最优取值的时空异质性关注较少.本文以BIOME-BGC模型为例,在常绿阔叶林、落叶阔叶林、C3草地3种植被类型下,通过构建敏感性判别指数,筛选出模型的敏感参数,并在每种植被类型下选取两个试验站点,使用模拟退火算法结合实测通量数据构建目标函数,获取各站点敏感参数逐月的最优取值,然后构建时间异质性判别指数、空间异质性判别指数和时空异质性判别指数对模型敏感参数最优取值的时空异质性进行定量分析.结果表明:BIOME-BGC模型在3种植被类型下遴选出的敏感参数大部分一致,少数有差异,但参数的敏感性强弱在不同植被类型下的表现不尽相同;BIOME-BGC模型敏感参数的最优取值,大都具有不同程度的时空异质性,但不同植被类型下,敏感参数最优取值的时空异质性表现各异;敏感参数中与植被生理、生态相关的参数,其时空异质性相对较小,而与环境、物候相关的参数,其时空异质性普遍较大;在3种植被类型下,模型敏感参数最优取值的时间异质性与空间异质性表现出显著的线性相关性;依据其最优取值的时空异质性,可对BIOME-BGC模型敏感参数进行类型划分,以便在实践应用中采取不同的参数率定策略.本研究结论有助于加深对生态过程模型参数特性及最优取值的理解,可为实践应用中模型参数的合理取值提供一种思路和参考.     

高山峡谷地区森林流域分布式降雨-径流模型的构建与验证

根据岷江上游杂谷脑河流域典型的高山峡谷地区主要水文特点,选择通用性较强的水文过程模式,构建高山峡谷地区森林流域分布式降雨-径流过程模型,避免过多复杂的区域性模型参数率定,保证模型在相似地区的可移植性;并选择杂谷脑水文站上游地区进行降雨-径流过程模拟,得到1999年和2000年模拟时段长度为1000 h的两个径流过程,对模拟与实测的径流过程、累积径流量、洪峰流量与峰现时间等进行比较,其拟合效果较好.该模型结构简单,引入的经验参数较少,可推广应用到其它尺度流域.     

京津冀城市群土地利用变化对地表径流的影响

城市化的显著特征之一是地表景观格局被人为改变,大量硬化地表覆盖、取代了原本自然或半自然的土地覆盖类型,极大地干扰了区域水文循环过程。其中,最直接的体现是对地表径流过程的影响。城市群作为当前我国城市化的重要模式,其聚集连片的扩张模式,对区域地表径流过程的干扰尤为严重。以京津冀特大城市群为研究区域,应用长期水文影响评价模型(L-THIA),以1980、1990、2000、2010、2015年5期土地利用数据、土壤数据以及1950—2015年逐日降雨数据为输入,模拟计算了不同土地利用/覆被格局对多年平均地表径流量的影响。结果表明,(1)经过率定的L-THIA模型能够较为准确地模拟京津冀城市群地区的地表径流分布特征,模型模拟误差在±10%内;(2)1980—2015年,京津冀城市群地区不透水地表面积急剧增加,其净增长值为12690.14 km~2。北京与天津等超大城市不透水地表面积增加最明显;(3)随着土地利用格局的变化,京津冀地区地表径流量呈逐年增长趋势。1980—2015年,京津冀城市群地区地表径流量的绝对增长值为17.84亿m~3,增幅11.83%。其中,1990—2000年及2010—2015年期间地表径流年均增长率较大,分别为0.36%与0.46%。对地表径流贡献较大的土地利用类型为耕地和不透水地表,其5期土地利用情景下的平均产流占比分别为35.38%、22.71%;(4)城市尺度上,不同城市的标准化年均径流深(NAARD)存在较大差异。天津、石家庄的产流能力较强,承德、衡水等城市的产流能力较弱,北京市的标准化年均径流深处于中等水平。另一方面,不同城市标准化年均径流深增长规律也存在较大差异。1980—2015年,天津市的NAARD增长最多,承德市增长最少,北京市的NAARD增长处于中等水平。本文对于京津冀城市群水文过程的时空演变研究以及国土空间优化指导具有参考意义。     

SWAT模型在气候变化对水资源影响研究中的应用——以河南省中部农业区为例

为了研究气候变化对水资源的影响,应用具有物理基础的SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型,针对河南中部农业区(淮河上游沙河周口水文站上游区域)的特点,构建了该区域气候变化影响水资源(径流)评估模型。通过加载1∶4000000电子河系数据,消除了SWAT在平原区从1∶250000 DEM自动提取河系的误差;在对模型参数敏感性分析的基础上,将1999—2002年作为校准期,2003—2006年作为验证期,对模型的参数进行了校准和验证,模型校准期Nash-Sutcliffe效率系数Ens=0.96,r2=0.95,验证期Ens=0.81,r2=0.87,表明模型应用于该区域的月径流模拟精度较高。将1966—2007年的气象资料应用于模型进行模拟,分析结果表明,地表径流、基流年内变化趋势与降水量变化趋势一致,蒸散发是该地区水量的主要输出项,地表径流是基流的2倍左右,地表径流相对于降水有滞后性,基流滞后于降水3个月时间。     

Biome-BGC模型模拟阔叶红松林碳水通量的参数敏感性检验和不确定性分析

生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。     

Testing parameter sensitivities and uncertainty analysis of Biome-BGC model in simulating carbon and water fluxes in broadleaved-Korean pine forests

生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。     

高度城市化地区屋顶绿化径流调控效益评价——以厦门岛为例

屋顶绿化的降雨径流调控效益对城市水安全与可持续发展具有重要作用,尤其是在土地资源紧缺与环境问题突出的高度城市化地区,然而目前针对城市尺度进行屋顶绿化降雨径流调控效益的研究较少。以厦门岛142 km~2的典型高度城市化地区为研究对象,采用ArcGIS与SCS-CN水文模型,研究了四种屋顶绿化实施场景在四种不同重现期(2、5、10、20年)降雨事件下各汇水区屋顶绿化的降雨径流调控效益,并依其空间分异特征制定差异化生态建设策略。结果显示,(1)平均地表径流减少率随城市屋顶绿化量的增加从0.91%增加至4.51%,随降雨强度的增加从2.86%下降到2.01%。屋顶绿化对南部城市核心区中山路商圈汇水区的地表径流削减作用最为显著,在2年重现期降雨事件和100%屋顶绿化实施场景下地表径流减少了8.84%。(2)厦门岛易积水区域主要分布在高崎机场、西北部港口、筼筜湖、五缘湾和环岛路;在四种屋顶绿化实施场景下,平均积水深度降低1.68、4.68、6.45、14.43 cm,平均积水面积减少6.11、16.89、23.29、52.06 hm~2,而随着降雨强度的增加,积水面积减少率幅度降低,屋顶绿化对中低...     

漓江上游典型森林植被对降水径流的调节作用

利用野外同步长期定位观测林外降雨、地表径流和河川径流的方法,对漓江上游典型森林植被的生态水文过程进行观测研究。结果表明:1)流域降水年内分配极不均匀,50a年降雨量总体变化趋势不明显。林冠截留受林外降雨特征的影响,也与植被类型密切相关。2)地表径流平均滞后时间为70 min。在连续降雨的情况下,降雨滞后效应不再明显,甚至出现地表径流与降雨同步的现象,小降雨可能产生大的地表径流,从而加大流域在雨季发生洪灾的风险。3)湿季径流系数略大于旱季,干季降水量减少,且森林植被消耗大量水分,减少了枯水期径流的产生,增大发生旱灾的风险。森林植被延长河川径流持续时间,使一次持续18 d的降水过程形成的径流,在降水停止后能延续24 d。降雨后退水持续时间与前期降水及后期降水叠加有关。目的为揭示漓江上游森林植被对降水径流的调节作用,客观评估漓江上游水资源潜力、加强流域水资源管理和森林经营提供科学依据。     

Biome-BGC模型参数的敏感性和时间异质性

生态过程模型为研究陆表生态系统水、碳、氮等物质的循环提供了一种有效的手段。模型与数据同化结合可建立模拟与观测之间的桥梁,同时提高模型与观测两种方法揭示地表真实状况的有效性。但模型参数的特性,将直接影响到模型模拟及数据同化的精度。传统观念认为,生态过程模型参数在相同植被类型条件下是固定不变的,但近期研究已开始关注其时空异质性。本文以Biome-BGC模型为例,利用美国哈佛森林Environmental Monitoring Site(EMS)通量观测站的相关数据,对哈佛森林地区水、碳通量进行模拟。首先对模型参数进行敏感性分析;然后应用模拟退火算法,构造目标函数,使待优化的敏感参数在合理阈值范围内不断变动反复迭代,获取逐月的最优参数值;通过引入变异系数,对敏感参数的时间异质性进行分析。结果表明:生态过程模型参数最优值并非常量,而会随时间表现出异质性,而且各参数时间异质性大小差异显著。文中对Biome-BGC模型的敏感参数按时间异质性大小划分了相应的等级。研究结果有助于加深对生态过程模型参数特性的认识,为参数的合理取值及动态优化提供思路与依据,有助于进一步提高模型模拟和数据同化的精度与效率。     

模拟降雨下麻栎林地表径流和壤中流及氮素流失特征

为探讨人工林地地表径流和壤中流产流机制及其氮素流失规律,选择鲁中南山区典型林地麻栎林为研究对象,采用模拟降雨试验方法,研究麻栎林与荒草地的产流及氮素流失特征。结果表明:(1)麻栎林的总产流量、地表径流量、壤中流量分别是荒草地的80.5%、61.4%、162.2%。地表径流产流呈不断增加且趋于稳定的特征;壤中流产流时间明显滞后于地表径流的,产流过程径流量波动比较小,保持相对稳定。地表径流量和壤中流量随时间的变化过程可分别通过对数函数和多项式函数进行模拟。(2)麻栎林的全氮总流失浓度、地表径流全氮流失浓度、壤中流全氮流失浓度为11.5、13.1、8.9 mg/L,分别比荒草地低19.0%、13.8%、8.2%。地表径流全氮流失浓度一般前期较大,而后递减并趋于稳定;壤中流全氮流失浓度在整个产流过程中保持相对稳定。地表径流和壤中流全氮流失浓度随降雨时间的变化过程可分别通过幂函数和多项式函数进行模拟。(3)在整个降雨产流过程中,麻栎林和荒草地的地表径流量分别占总产流量的61.8%和81.1%,麻栎林和荒草地的地表径流全氮流失量分别占全氮总流失量的70.4%和87.0%,径流、氮素的流失都以地表径流为主。与荒草地相比,麻栎林具有明显增加壤中流,减少氮素流失效果。