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总量控制的实施在一定程度上改善了我国的水环境质量，对流域水污染防治起到了积极作用。然而我国在总量控制的实践中多以点源污染防治为主，较少考虑或忽略了非点源污染的影响。由于非点源污染在流域水污染中已占有相当的比重，因此依照当前的总量控制模式将很难达到预期的水质目标，我国在流域水污染防治工作中依然缺乏成熟、完备、系统化的方法体系。最大日负荷总量方法（Total Maximum Daily Loads，TMDL）可将点源和非点源污染综合起来加以控制，其在美国的实践取得了较好的效果，这对我国的流域水污染防治有一定的借鉴意义。
TMDL流程的很多方面存在不确定性，在TMDL总量分配中以安全余量（Margin ofSatety，MOS）的形式体现。以往多采用主观或经验的方式处理MOS项，但该做法缺乏科学依据。为使流域水污染防治方案更加合理有效，需对TMDL的不确定性进行分析，在此基础上确定MOS项。
本文选取三峡库区大宁河流域（巫溪段）为研究区，以总磷为研究对象进行了TMDL的试探性研究及不确定性分析。首先构建了适合大宁河流域（巫溪段）特点的TMDL框架，然后运用流域模型SWAT（Soil and Water Assessment Tool）进行了研究区的水沙和总磷模拟，最后在总磷模拟不确定性分析的基础上计算了MOS项。本文的主要结论如下：
（1）结合美国TMDL实践中的经验教训，提出了适合三峡库区大宁河流域（巫溪段）特点的TMDL框架：①确定待治理河段；②污染源分析和评价；③总量的确定；④污染负荷的分配；⑤提出治理措施。基于SWAT CUP（SWAT Calibration and Uncertainty Programs）程序中的SUFI2（Sequential Uncertainty Fitting version2）方法对SWAT模型参数进行了率定和验证，根据对多个站点的流量、泥沙和总磷负荷模拟效果的统计分析，可知SWAT模型能够较好地模拟研究区的水文、泥沙和磷迁移转化过程。
（2）运用普适似然不确定性估计方法（Generalized Likelihood Uncertainty Estimation，GLUE）分析了SWAT模拟中参数的不确定性，在探讨参数取值范围、不确定性区间上下限和似然函数阈值这三类主观因素对不确定性分析结果影响的基础上，提出用“最佳模拟值±标准差”替代GLUE的置信区间来表达不确定性分析的结果；计算得到各年总磷负荷模拟的变异系数均值介于0.141-0.177之间。
（3）分析了降雨数据、DEM、土地利用图和作物管理措施这四类模型输入数据的不确定性对SWAT模拟的影响。结果表明，由这四类输入数据的误差导致的总磷模拟不确定性大小依次为：降雨数据>DEM>土地利用图>作物管理措施。其中前两者引起的不确定性较大，后两者则较小；计算得到各年总磷负荷模拟的变异系数均值介于0.105-0.249之间。
（4）通过改进磷在土壤中的迁移转化、从陆相到水体的迁移和在水体中的迁移转化这三个过程的代码，对SWAT模型结构的不确定性进行了定量研究。结果表明，各年总磷负荷模拟的变异系数均值介于0.051-0.092之间。
（5）综合比较模型参数、输入和结构这三类不确定性分析的结果，可知三者的不确定性排序为：输入>参数>结构。
（6）将不确定性综合分析结果中的平均标准差作为MOS值以反映TMDL的不确定性，在此基础上进行了枯、平、丰水年TMDL总量的分配。不同分区之间MOS/TMDL比值的差异较大，其中巫溪水文站上游区最小，在2.3-2.6％之间；后溪河分区最大，各年均大于68.7％。总磷负荷削减目标中，除东溪河分区在枯水年和巫溪水文站上游区各年无需进行削减外，其余分区均需一定量的削减，且所需削减的比例也较高。