以流域过程模拟结合智能优化算法进行流域管理措施情景优化，是为流域水土保持、非点源污染治理等流域管理提供科学决策支持的有效手段。但现有方法中对管理措施的空间配置单元（如水文响应单元、农场、地块等）一经划定，则在自动优化过程中不允许调整。这种管理措施空间配置单元边界固定的方式会导致优化过程完全忽略了一个探索最优解集的可能维度——调整配置单元的边界，这既不符合管理的实际情况，也难以有效利用我国长期实践中形成的各种水保治理经验模式中的定性知识（比如上坡生态林草、中坡经济林果——上坡、中坡的分界就那么确定无疑一条线吗？上移一点、下移一点，可能生态效益没什么区别、经济成本工程量就差好多，但这个在现有的边界固定方式里就考虑不上了）。

针对这个问题，我们提出了一套空间配置单元边界动态调整的流域管理措施情境优化方法。方法具体设计为，以坡位作为管理措施空间配置单元生成管理措施情景，在以空间全分布式流域过程模型模拟结合智能优化算法进行情境自动优化的过程中，根据模糊坡位信息（对坡位空间渐变特征的定量刻画）进行坡位单元边界的动态调整，可更有效地找出符合水保治理经验知识的管理措施情景优化解集。

这是我指导的学生朱良君的博士论文核心内容，近日在线发表在《Progress in Physical Geography: Earth and Environment》上。

Zhu L-J, Qin C-Z*, Zhu A-X. Spatial optimization of watershed best management practice scenarios based on boundary-adaptive configuration units. Progress in Physical Geography: Earth and Environment. DOI: 10.1177/0309133320939002.

这个工作是基于我们小组前面的一系列工作。比如，空间全分布式的流域系统综合模拟不但要能灵活耦合不同的流域子过程模块和算法，而且要面对空间配置单元边界动态调整后解集搜索空间暴增的运算量压力，我们以并行化保证模拟速度，开发了一个灵活易用的高性能流域建模框架——SEIMS：

Zhu L-J, Liu J-Z*, Qin C-Z*, Zhu A-X. A modular and parallelized watershed modeling framework. Environmental Modelling & Software, 2019, 122, 104526.  代码开源在https://github.com/lreis2415/SEIMS 

Liu J-Z, Zhu A-X*, Qin C-Z**, Wu H, Jiang J-C. A two-level parallelization method for distributed hydrological models. Environmental Modelling & Software, 2016, 80: 175-184.

以前常采用的流域管理措施空间配置单元难以有效体现坡面过程中的上下游关系、利用我国水保治理经验模式中的定性知识，对此我们提出了以坡位作为流域管理措施空间配置单元，而且评价了坡位单元较现有常用的其他空间配置单元的有效性：

Qin C-Z, Gao H-R, Zhu L-J*, Zhu A-X, Liu J-Z, Wu H. Spatial optimization of watershed best management practices based on slope position units. Journal of Soil and Water Conservation, 2018, 73(5): 504-517.

Zhu L-J, Qin C-Z*, Zhu A-X, Liu J-Z, Wu H. Effects of different spatial configuration units for spatial optimization of watershed beneficial management practices scenarios. Water, 2019, 11(2), 262.

坡位单元的划分以及坡位边界动态调整所需的模糊坡位信息怎么得来？我们最早提出的模糊坡位信息定量化方法是

Qin C-Z, Zhu A-X*, Shi X, Li B-L, Pei T, Zhou C-H. Quantification of spatial gradation of slope positions. Geomorphology, 2009, 110: 152-161.（这时间跨度到现在也差不多一个轮回了）

通过模糊坡位信息在数字土壤制图中的实际应用，探索了这种新型地形信息在地理模型中的实用性：

Qin C-Z, A-X Zhu, W-L Qiu, Y-J Lu, B-L Li, T Pei. Mapping soil organic matter in small low-relief catchments using fuzzy slope position information. Geoderma, 2012, 171-172: 64-74.

但是之前的模糊坡位信息定量化方法在实际应用中要求用户设定许多参数（参数值随研究区地形特征而变），很繁琐，而且计算复杂、效率低，我们改进为全自动的模糊坡位信息定量化方法，开源了相应工具（https://github.com/lreis2415/AutoFuzSlpPos  ）：

Zhu L-J, Zhu A-X, Qin C-Z*, Liu J-Z. Automatic approach to deriving fuzzy slope positions. Geomorphology, 2018, 304: 173-183.

朱良君去年博士毕业后留所工作，成为我的同事，继续一同深入研究流域系统综合模拟和情景分析中所面临的一系列GIS问题。

且待下回分解......