随着海绵城市建设的深入开展，对城市面源污染的精准识别和优化控制提出 了更高的要求。城市面源污染具有分布范围广、时空异质性突出且径流水量水质 随降雨事件变异性大等特点，对精准识别城市面源污染风险和高效控制带来了巨 大挑战。而基于精细的水文过程和污染物输移过程的复杂城市水文-水质模型， 则由于所要求的高质量城市雨污管网和水文资料的普遍缺乏，导致这类基于过程 的复杂模型的效果受限，简便易行的模型方法正在成为城市面源污染研究和治理 实践的迫切需求。而后者普遍面临精度低的问题，因此本研究以深圳市两个城市 化汇水区为例，在降雨-径流观测和资料搜集分析的基础上，研发面源污染源头 风险识别模型、汇水区出口径流污染高风险区间识别模型和针对面源污染控制的 绿色雨水基础设施优化配置模型，并在案例汇水区开展模拟应用。

      论文的主要发现如下：

      （1）在建立透水-不透水斑块格局与地表径流过程耦合关系的基础上，研发 了基于源因子和迁移因子的城市面源污染指数模型。其中，迁移因子的量化表征 主要考虑了透水-不透水斑块格局、不透水面比例和降雨量；源因子的量化表征 主要考虑了不透水地表比例和降雨导致的绿地汇-源互变效应。在深圳市丁山河 汇水区的应用结果表明，该模型可以有效地识别和评估城市地块尺度和汇水区尺 度面源污染风险水平，该风险是指径流污染物迁移至雨水管网负荷的相对大小。 与传统综合径流系数法预测的径流体积偏差为 27%-448%相比，考虑透水-不透 水格局与径流过程耦合效应的迁移因子可以将偏差降低 190%；同时考虑格局-过 程耦合和绿地的汇-源互变效应，可以进一步降低偏差 30%。

       （2）通过引入“切片-融合”策略和高斯云模型，捕获任意流量区间径流水 质数据的趋势、随机性和模糊性特点，研发了基于云模型的汇水区出口径流污染 高风险区间识别指数模型。径流污染高风险区间是指一种累计径流深区间，在降 雨事件中，其污染负荷高于非降雨事件时等体积河流受纳水体的负荷，且对整场 降雨事件中的污染负荷贡献占前 20%。在深圳石岩河汇水区的应用结果表明，该 模型可以较准确识别不同降雨事件条件下径流污染的高风险区间，通过控制该时 段的径流可以明显提高污染控制的成本效益。

      （3）应用非参数 Wilcoxon 秩和检验，提高了不同降雨量条件下绿色雨水基 础设施径流及污染物模拟效果，构建了基于降雨量加权的绿色雨水基础设施模拟 方法，研发改进了其优化选择与配置模型。在丁山河几个不同典型子汇水区的应 用结果表明，汇水区的开发强度和透水-不透水景观格局会影响绿色雨水基础设 施的成本效益。

      本研究开发的面源污染源头风险识别模型、汇水区出口径流污染高风险区识 别模型和绿色雨水基础设施优化配置模型，为准确识别城市面源污染的热区/热 时和绿色雨水基础设施空间配置决策提供了量化的科学方法，对开展城市面源污 染控制具有潜在的应用价值。