水是人类生存的基本条件,是国家经济社会发展的重要物质基础。研究流域水质在人类活动干扰下的特性,可以为区域水环境治理提供强有力的科学依据。本文通过实地调查和统计年鉴数据统计等方法收集数据,构建大清河流流域的水质污染SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型,解析流域污染负荷时空分布特征和主要来源,并耦合排污系数法识别流域关键污染源区,为流域污染减排提出对策建议。具体研究内容及成果如下:（1）构建了大清河流域SWAT模型并进行了参数率定和验证。收集流域污染源数据和数字高程模型、河流、土地利用、土壤类型、气象资料、水文站点、水质监测断面及流域的自然地理资料等基础数据构建模型数据库,利用模型提供的地形和河网分析工具,将流域划分为若干子流域,进一步细分为若干水文响应单元,每个水文响应单元均具有唯一的土壤和土地利用类型组合。模型构建完成后进行参数敏感性分析,率定与验证。（2）污染负荷计算与贡献核算。对流域内不同时段的径流、污染物负荷量进行模拟计算,分析其时空特性和结构变化。流域出口污染来源分析表明:大清河流域总氮（Total Nitrogen,TN）、总磷（Total Phosphorus,TP）污染负荷主要来自于生活源,其次是工业源和农业源。从时间上来看,从时间上来看,在汛期（7-9月）及汛后一段时间内,大清河全流域内TN、TP污染农业源比重极速上升,从空间上来看,大清河流域内总氮、总磷的主要产污区集中在白洋淀淀区附近。流域总氮和总磷的年平均输出负荷达到55499 t和1488 t,平均污染负荷输出浓度为1.50 t/km~2、40.67 kg/km~2。其中保定的污染物输出贡献最大,分别占TN、TP总负荷的46.34%和41.13%,但TN、TP输出浓度最高的则是河间市。（3）入淀关键污染源区识别。将SWAT模型及排污系数法进行耦合,模拟计算不同空间单元和不同生产活动对入淀TN、TP的污染贡献量,识别大清河流域关键污染源区。结果表明,流域产生的入淀TN、TP污染总量分别为41128.39、1086.40 t/a,主要污染源为生活污水处理设施排出的生活污水,约占总污染物负荷的一半。关键污染源区为府河沿线县,主要包括莲池区、徐水区、竞秀区、安新县、顺平县和满城区。位于不同空间位置的单元具有不同的水文地理特征,最终污染物入淀量也会有所不同,因此存在对淀区水污染贡献很大的关键污染源区;另一方面,由于生产属性的不同,在相同的外界条件下,不同的人类活动产生的污染物含量和结构也存在明显差异。识别关键污染源区和重污染生产活动,对控制污染物进入白洋淀淀区具有重要作用。本文将排污系数法与SWAT模型相结合,充分发挥SWAT模型在模拟污染产生和迁移过程的实用性和完整性优势,和排污系数法对污染源分类统计的优点,提出了一套适用于流域污染负荷评价和关键污染源区识别的定量分析方法。并以大清河流域为例,展示了该方法的有效性,为我国其他湖泊类流域的污染评价提供了参考。