流域科学与社会、生态、经济等多领域的交叉发展，使得其管理所面临的问题越来越复杂，涉及的范围越来越广泛，流域可持续的管理和长远发展成为当前一项比较复杂和艰巨的任务，传统的管理模式和手段已很难适应现代流域的发展状态，为解决传统流域决策系统功能的单一性问题，故而需要开展支持多学科融合的流域决策系统的研究[1-2]。

传统的流域管理决策分析系统，主要包括水文水资源、土地利用、洪水预报、生态经济等项目，往往是独立存在，互不兼容[3-4]，采用的分析方法有：HEC-HMS模型、组件式流域模拟模型、基于SOA的云计算流域模拟模型、基于组合赋权的改进集对模型等[5-8]。在多领域分析模型上，赵彦博首先开展了一个新的支持多学科模型集成的流域决策支持系统框架研究，可同时实现包括生态经济、水文等方面的计算和分析，为流域决策管理提供了新的思路[9]。

本文以黑河流域为例，基于前人研究成果[10-12]，构建起一种支持多学科融合的流域决策管理系统，可实现多种领域的跨时空尺度的集成分析，可为流域决策管理问题提供一定的指导意义。

1 系统框架构建

1.1 结构设计

当前，流域管理的研究趋势日渐向自然科学与社会科学融合、人文因素并行发展，由于流域管理具有不确定性、交叉性、依赖性和复杂性，使得决策系统的构建及其困难，模型系统不仅要考虑功能性，还得兼顾易用性和经济性，才能使得其大范围的推广和使用。传统的流域决策系统结构主要包括：1系统（人机交互系统）+3库（数据库、模型库和方法库），随着计算机应用技术的日趋成熟，逐渐演化为语言系统（LS）+处理系统（PPS）+知识系统（KS），目前仍处于初级阶段。

基于上述分析，结合当前各项技术成熟度，本文将流域决策系统划分为以下6部分：人机交互系统+决策流程管理系统+专家知识系统+数据管理系统+模型管理系统+方法库，其结构示意图见图1。

1.2 决策流程

决策过程包括分析问题和解决问题两部分，通过对某一区域的统计数据的调取，然后有针对性地选择最佳的模型、模型参数以及驱动数据等，实现不同情况下的情景模拟再现，最终得出评价分析结果，基于情景驱动的决策流程见图2。

图2 决策流程示意图

图1 系统结构示意图

1.3 集成方案

由于所有的模型均是被独立开发的，因此在数据和参数要求、时空尺度、文件格式以及运行环境等方面均存在一定的差异，需要对多学科的知识和参数进行资源整合，本文采用 “节点-连接（Node-Link）”方式实现多学科的模型集成，即所有节点之间的逻辑关系和数据交换全部由连接对象实现，连接对象具有方向属性和数据属性双重属性，且将格式转换写成工具内置于系统中，以实现数据源名称的自动匹配。以水源涵养林村；流域汇流影响为例，采用植被动态模型BGC、陆面过程模型Noah和某一汇流计算方法共同组成了模型的集成方案，见图3。

图3 系统集成方案示意

2 案例分析

2.1 研究区概况

黑河流域位于甘蒙交界地区，发源于南部祁连山区，流域面积约14.29万km2，流域气候主要受中高纬度的西风带环流控制和极地冷气团影响，气候干燥，降水稀少而集中，多大风，日照充足，太阳辐射强烈，昼夜温差大；该流域的河川径流形成、利用、消失分区较为明显，以降水补给为主，径流量年际变化不大但分配集中；主要植被包括温带小灌木、半灌木荒漠植被、胡杨、沙枣、红柳和梭梭。由于过度的开发和使用，使得当地的绿洲萎缩、土地沙漠化、盐碱化发展迅速，水资源污染十分严重，经济与社会和谐发展受到严重制约。为了遏制生态环境的进一步恶化，国家在该区域陆续实施了一些措施，如：“黑河流域生态综合治理”、“退牧还草”等，这就涉及该流域的生态补偿问题和土地利用问题，故而本文采用建立的多学科模型集成系统对这两方面进行分析说明。

2.2 模型的选择

（1）生态补偿问题：采用SWAT模型，该模型是美国农业部开发的分布式水文模型，可通过空间离散化将整个流域分为地理因素和其它相对均一的单元体，包括地表水模块、土壤水模块、河道汇流模块等，适用于地表径流、融雪径流等的模拟和预测。采用生态服务最小数据法，假定牧民对土地利用管理的目标是经济收入最大化，而流域内的土地利用类型包括方牧和禁牧，其对应的水源涵养服务值为0和e，牧民将从水源涵养服务e中获取 p 元，见图 4（a）。