美国佛罗里达大学WR：确定非点源污染的关键源区以提高水质——综合SWAT建模和多变量统计分析，揭示关键变量和阈值

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01 文章简介 |  Abstract 该研究探讨了通过整合SWAT模型与多变量统计分析，以识别影响水质的关键因素及阈值，定位非点源污染的关键源区。研究在美国阿拉巴马州和佛罗里达州的Choctawhatchee流域展开，重点考察森林覆盖率和人类活动对氮磷污染的影响。基于SOMs的逐步线性回归分析结果表明，森林覆盖率与总氮和有机氮、磷浓度呈负相关，而人类开发区域比例与总磷浓度呈正相关。研究还利用ROC曲线分析确定了37.47%的森林覆盖率和20.26%的人类开发区域比例作为阈值，这些关键源区仅占流域的28%，但贡献了流域47%的总氮和50%的总磷。该研究强调了多变量统计与基于物理过程的建模结合的有效性，为流域管理提供了科学依据。 02 主要图表 |  Fig. 注：*p < 0.05，***p < 0.001；TN，总氮；ORGN，有机氮；TP，总磷；ORGP，有机磷；Forest，森林在子流域中的百分比；So ………………………………