里奥 勒马河流域位于墨西哥中部卡帕拉湖的上游，占地52，000 Km²。卡帕拉湖是墨西哥境内最大的淡水湖泊。勒马河流域内的绝大多数城市（如Toluca， Querétaro，Leon）都位于流域的上游，缺少足够的废水处理设备。而且许多城市都有重工业，包括石化、制革以及炼油等。为了减少污染，Nacional del Agua委员会 (CNA)启动了一个程序，在第一阶段建立40个废水处理工厂，并在第二阶段继续建立38个废水处理工厂。然而，这还涉及到从河流里取水的水量，特别是对于灌溉，即使是在短期内都是不能维持稳定的。因此，在污染控制计划实施前，取水量必须减少到更为合理的数量。为了这个目标，CNA邀请Thames Water代表他们的利益来配置WaterWare（流域综合规划决策支持系统），从而建立水量和水质的平衡。通过这种途径产生一个代替以往的稳定的流动状态，该状态可以用来确定为了获得最大受益在废水处理中应该如何努力。本文的介绍中将涉及到这个程序。 

20世纪90年代初期，Thames Water为里奥-勒马河/卡帕拉湖（可能是墨西哥最著名的流域）的总体规划作准备。里奥勒马河的重要性源于其靠近首都城市墨西哥和墨西哥的第二大城市瓜达拉哈拉，这两个城市都在一定程度上依赖于其水资源。流域内大约有8，500，000的人口，这些人口主要集中在城市地区。由于基础设施的不完善，里奥 勒马河遭受了很严重的污染。Thames Water的作用在于对河流污染控制提出建议，而非直接参与废水处理基础设施的设计。在Thames Water参与之前，第一阶段的建设工作已经开始进行，所以目前的要求是评估第一阶段可能带来的改进，以助于对第二阶段进行规划。如果由于某种原因，按照预期的第二阶段的改善措施，不能达到规定的河流水质，就需要重新考虑第一阶段的工作以确定需要对现有废水处理厂提高处理等级。为了这一目的，Thames Water做了一个称作Tomcat的水质模拟模型来对第一阶段的结果进行预测，并对第二阶段进行规划。还有一个显著的问题就是需要对水量加以重视。届时，将需要一个独立的模型来计算出一个合适的流场，用于Tomcat以替代以往的流动数据。但是，在1994年，CNA发现了一个WaterWare的原型版本，一个已经用于泰晤士河流域综合规划的决策支持系统。尽管如此，WaterWare仍然在发展，CNA将用于里奥 勒马河流域。本文将对其应用加以介绍。

里奥 勒马河流域大约52,000Km²，流经墨西哥中部平原地区的东侧，包括5个不同省份的部分地区，这五个省份分别是Jalisco, Michoacán, Guanajuato, Querétaro 和墨西哥。流域包含Toluca, Querétaro 和León在内的几个主要城市，所有这些城市的人口都介于500，000到1，000，000之间。更为重要的，里奥 勒马河 流入的卡帕拉湖，为拥有6，000，0000人口的瓜达拉哈拉市提供了绝大多数的用水。与之相似，大量地下水在抽取后被送到拥有超过20，000，000的人口的墨西哥谷地。然而，勒马河流域内的水的主要用途是灌溉，灌溉用水占到了总需水量的80％。

在墨西哥的这一地区，通常只有3、4个月会发生降雨，其他时间温暖而干燥。一旦降雨发生，主要是暴雨，通常发生洪水。由于该地区是属于半干旱地区，农业生产依赖于灌溉，年平均灌溉水量在5500 x 10⁶ m³左右，灌溉用水通过复杂的渠网从河流中引水。而地下水也被用于灌溉。但在勒马河流域，没有主含水层，只有湖泊沉积物。卡帕拉湖是一个非常大的天然湖尚存的一部分。即使是现在，它仍极可能是墨西哥最大的淡水湖，拥有超过10,000 x 10⁶ m³的蓄水量。另外，流域内还有10个主要水库，提供了1850 x 10⁶ m³的蓄水，主要用于灌溉。

里奥勒马河/ 卡帕拉湖的总体规划被认为是一个污染控制问题。勒马河流域的大多数城市，如Toluca, Querétaro和León等均位于源头，拥有不适当的市政污水处理设备。此外，多数城市中拥有重工业，包括Toluca的石油化工，Leon的制革业，Salamanca的世界第十五大石油精炼厂。但对这些工业没有或只有很少的有效控制。另外，勒马河流域也拥有大量的家畜饲养业，尤其是养猪业，这些行业产生的没有经过处理的废水也被排放到河里。因此，保守地说，勒马河的大部分以及它的支流都被严重的污染了。由此引发了对卡帕拉湖的密切关注，卡帕拉湖不仅被污染，而且已经倾向于富营养化。

在此背景下，Nacional del Agua委员会提出通过改善污水处理来恢复勒马河的计划。在第一阶段，制定了建造约40个污水处理厂计划，在第二阶段又制定了更进一步建造38个污水处理厂的计划。除了确定开展的工作，里奥勒马河/ 卡帕拉湖的总体规划尝试着预测这些投资对河流水质的影响，为此，计划使用TOMCAT水质模拟模型。然而，河流、湖泊和地下水的现有取水量很难确定。在卡帕拉湖水面每年平均下降1米，湖水当时只有9米深。由于水流的稀释作用很小，在TOMCAT模型中使用的水流条件导致了对处理厂偏低的设计。在决定放弃使用两个独立的质量和数量模型后，所有将来的规划均通过WaterWare系统来实施。

以往工作的一个缺点在于这两个模型在结构上并非完全协调，因此必须通过一些手工调整措施来对少量的起不同作用的地区进行校正。这种情况下虽然有一些细微变化，但依赖于对两个模型使用相同的整体系统结构便可以避免。根据节点和河段使用河流网络编辑器产生一个与模型无关的物理系统可以达到上述目的。从系统的上游端开始，通过选取合适的节点并通过河段将之与下一节点相连，网络被逐渐构建。尽管与河段有关的物理数据（长度、交叉部分的轮廓）在网络组装的时候被输入，与节点有关的数据主要是根据与相应流域的关系从数据库中得到的。例如一个代表废水处理厂的节点需要模型专门的关于排放量和污染负荷的数据，这些数据将从数据库中获得。每一模型都有其自己的但又与整个网络兼容的解释。水资源评价模型可能综合了很多节点，每一个小的节点均代表一个独立的入流。然而，如果废水特性不同，水污染控制模型可能期望节点是独立的。

在构建了既与模型相容又与GIS和数据库的数据相符合河道网络以后，下一步就是应用水资源评价模型，这是水资源规划的一部分。在 ‘super-set’中将模型和适当节点相连。某些节点代表着没有流动数据的支流。在实例分析中，需通过调用水文过程的空间综合日降雨/径流模型从现有降雨记录中拟合出历史水流数据。许多要求用以验证此模型的信息直接取自于GIS，包括地区、土地利用和海拔高度等集水特征。降雨数据取自于数据库。

水资源评价模型本质上是一个试图满足所有市政、农业和工业用水需求的计算程序。既然如此，它不怎么需要校准，需有一年内三个独立的每日实测值，可以覆盖较大范围的可能值，通过预测值和实测值的比较进行模型验证。总的来说比较验证是合理的，但在有些情况下，需识别局部区域历史记录的矛盾。模型的实际应用已交由Comision Nacional del Agua去实施，在公平的基础上削减灌溉用水量，这样不仅稳定卡帕拉湖中的水量而且满足用水的增长。目标是在不影响农民收入的情况下减少农业需水量，这需要通过提高灌溉效率或对农作物种类的选择来达到。尽管由于市场条件、作物种类等信息的缺乏，这一特定研究还没有展开，灌溉用水需求模型已成为需水预测的一部分，已经被用于上述目标。

构筑基于TOMCAT的河流水质模拟模型，简单来讲就是要将其连接到super-set上适当的节点，所有其他与GIS、数据库等的联接均自动执行。为了验证，将利用现有的流动和水质数据，任何因为灌溉减少导致的现有水流状态的变化将在稍后加以介绍。高度易变的季节性取水量和明显不同的雨旱季引发了一个极易变化的流动状态，但可以被此模型很好地模拟。类似地，生化耗氧量的模型预测值和实测值吻合良好，而溶解氧、大肠杆菌、氨氮的预测值也是合理的。然而，由于数据的缺乏以及输入假设，悬浮物和磷的验证明显不够合理，尤其对于磷的验证，预测值甚至和有限的观测值不在同一量级。

为了预测里奥 勒马河/卡帕拉湖总体规划的效果，必须对两个发展阶段中各种类型污水处理方法可能达到的污水质量标准做出一些假设。尽管这些预测证实了与目前情形相比将有一个比较大的改进，同样需要进一步投资。然而在终止第二阶段设计之前，一个重要的事情就是要证实减少灌溉取水量的影响。这可能就将涉及到用水资源评价模型中模拟的流动状态代替现有的流动状态。虽然这将是使用独立模型的主要任务，使用WaterWare系统将使之快速而高效。由于在早期的报告中所描述的河流污染决策支持模型没有被明确地构建，所以这将是一个在反复试验的基础上利用水质模拟模型决定第二个发展阶段中的排放条件。如果没有可行的解决措施，可能必须对第一阶段中的一些治理厂提高污水处理级别。另外， Comision Nacional del Agua现在已经有了相应的分析工具。

    和原先基于使用两个独立模型的研究相比，使用象WaterWare这样的决策支持系统具有许多明显的好处。在最有利的情况下，模拟预测是一个麻烦的过程，需要大量的输入数据。在使用WaterWare的实例中需要的数据只装配了一次，而不是分别为某一模型单独装配。类似地，利用一个模型输出作为对下一个模型的输入通常也是一个令人厌烦的过程，因为必须要在两套数据间作一些调整以适应小的变化和不连续等。从这个方面考虑，用河流网络编辑器构建对流域的描述是个主要的改进。这里，河流海洋对象代表的所有特征，无论其是否被特定的模型所要求都被纳入考虑。

其后，被要求的模型被连接到超集中的适当的节点，结果被自动存储而作为对下一个可能有一些细微结构差别的模型的输入。这样不仅节约了时间，还保留了在将来可以包含其他模型而不需要重新构建整个网络的选择权。

本报告的目的在于整体上对决策支持系统的可能用途做出提示，并以WaterWare作为一个案例。并没有说WaterWare现有的能力可以足够论述在计划新的投资和最大效率地使用现有资源中所有需要纳入考虑的问题，毫无疑问，足够的时间将对这些加以调整。目前对一说法达成共识更加重要，这一说法便是，那些可以赖以计划决策的模型，有能力对决策支持系统加以合理利用而无需具备过多的数学模型技术的经验。

一个典型的实例便是勒马河工程，要求其提供一套能使委员会规划其基础设施而非持续依赖外部咨询的分析工具。显然，外部支持在构建服务于某一特定应用的系统和建立可靠的应用模型时都是需要的。内部职员也同样需要培训，但培训后，希望内部职员在得到必要的使用经验后能够独立的操作，只在必要时依赖于正在运行的支持和维护。