基于SWAT模型的基流估算及评价——以洛河流域为例
swat模型基流的参数
swat模型基流的参数
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一个用于模拟流域水文过程的数学模型。
模型的基流参数通常包括以下几个：
1. 地下水汇流（Groundwater Flow）：
- CN2 参数：该参数与土壤类型有关，代表地下水补给的潜在量。
- REVAP 参数：REVAP 表示土壤蓄水容量。
2. 蒸发蒸腾（Evaporation and Transpiration）：
- ESCO 参数：代表植被蒸腾的蒸发比例，即植被蒸腾相对于总蒸发的比例。
- EPCO 参数：表示水分限制的蒸发比例。
3. 地下水与地表水交互（Groundwater and Surface Water Interaction）：
- GW_DELAY 参数：地下水的延迟响应时间。
- ALPHA_BF 参数：地下水对于地表水的影响系数。
这些参数的具体含义和取值通常会因地区而异，因为地质、土壤、植被类型等因素会影响水文过程。
SWAT 模型的参数校准通常需要使用观测数据，并通过模型试验和优化来确定最佳的参数值。
请注意，SWAT 模型的参数是非常复杂的，并且可能因模型版本的不同而有所变化。
在使用模型时，建议查阅模型的文档、相关文献或与领域专家进行交流，以获取准确的参数信息。
SWAT模型及其应用研究
试验平台S WAT模型及其应用研究*于峰1史正涛1李滨勇2杨具瑞3彭海英1(1.云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650092;2.北京师范大学资源学院,北京100875;3.昆明理工大学电力工程学院,云南昆明650051)中图分类号:P334+.92文献标志码:B文章编号:1673-5366(2008)05-0001-04摘要:利用数学模型来模拟水文、泥沙、非点源污染过程是流域管理中对特定管理措施的效果进行评估的重要工具,也是研究环境变化条件下水资源管理的重要手段。
S WAT(So il andW ater A ssess ment T oo l)模型是一个集成了遥感(RS)、地理信息系统(G IS)和数字高程模型(D E M)技术的目前国际流行分布式水文模拟工具。
介绍了S W AT模型的发展历程、原理及特点,概述了S W AT模型目前在径流模拟、非点源污染模拟与控制、气候变化对水文响应的影响、模型参数敏感性分析方面的进展情况,并对S W AT模型今后的应用和改进方向作了初步探讨。
关键词:S WAT;水文模型;应用进展S WAT(So il and W ater A ssess m ent Tool)模型是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型中比较先进的一个。
可用来预测模拟大流域长时期内不同的土壤类型、植被覆盖、土地利用方式和管理耕作条件对产水、产沙、水土流失、营养物质运移、非点源污染的影响,甚至在缺乏资料的地区可利用模型的内部天气生成器自动填补缺失资料[1]。
迄今为止,S WAT模型的有效性已经得到了国内外许多研究项目和研究者的证明,模型已经广泛应用于大的区域性项目和许多不同尺度的研究项目中,研究内容涉及流域的水平衡、河流流量预测和非点源污染控制评价等诸多方面[2]。
美国环保署将S WAT模型作为其T MDL项目的首选模型,并将S WAT模型集成在其开发的BASI N S模型系统中[3]。
基于SWAT模型的流域非点源污染模拟
基于SWAT模型的流域非点源污染模拟张皓天;张弛;周惠成;沈必成【摘要】利用SWAT(soil and water assessment tool)模型,在GIS技术支持下,通过构建模型所需的空间数据库和属性数据库,以黑龙江蚂蚁河流域为研究区域进行流域非点源污染的模拟研究.分别在时间和空间尺度上对研究区域非点源污染负荷分布进行分析,识别出非点源污染严重的区域及其影响因素.结果表明:在时间尺度上,非点源污染物负荷与降雨量和径流量有较强的相关关系;在空间尺度上,流域西南部地区非点源污染较为严重;不同土地利用类型的非点源污染负荷不同,耕地的非点源污染单位面积负荷最高,疏林地次之,林地等其他土地利用类型的单位面积负荷较小.【期刊名称】《河海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(038)006【总页数】7页(P644-650)【关键词】SWAT;非点源污染;时空分布;土地利用;蚂蚁河流域【作者】张皓天;张弛;周惠成;沈必成【作者单位】大连理工大学建设工程学部,辽宁,大连,116024;大连理工大学建设工程学部,辽宁,大连,116024;大连理工大学建设工程学部,辽宁,大连,116024;黑龙江省水文局,黑龙江,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】X502东北地区是我国重要的农牧业生产基地和最大的老工业基地，城市化水平位于全国前列，近些年来，随着东北地区农业的发展和振兴东北老工业基地战略的逐步深入，东北地区水环境污染问题日益突出.目前，许多发达国家的研究已经证实，非点源污染是导致水环境恶化的主要原因之一[1].为了对非点源污染进行有效的治理和控制，必须定量研究污染物的排放规律.应用GIS技术支持的非点源污染模型，可以对整个流域的非点源污染进行定量描述，分析其产生的时间和空间特征，并评估土地利用的变化对非点源污染负荷的影响，为流域规划和管理提供决策依据.SWAT(soil and water assessment tool)模型是美国农业部农业研究局开发的流域尺度分布式水文模型，该模型已经广泛地应用到流域的水平衡、河流流量预测和非点源污染控制评价等诸多方面.在国外，早期以Arnold为首的工作组分别从美国的国家尺度、流域尺度以及小流域尺度验证了SWAT模型在径流模拟方面的适用性[2-6];Santhi等[7-10]先后将SWAT模型应用于美国得克萨斯州Bosque流域，对模型模拟非点源污染的适用性进行了验证;基于美国经验，SWAT模型在其他国家也得到了广泛的应用[11-15].在国内，SWAT模型的应用主要包括3个方面:产流/产沙模拟、非点源污染研究及输入参数对模拟结果的影响研究.在非点源污染研究方面，胥彦玲等[16]将SWAT模型应用到陕西黑河流域的非点源污染研究中;张永勇等[17]扩展了SWAT模型的水质模块，并将其成功运用到海河流域中;庞靖鹏等[18]以密云水库为例，研究了土地利用变化对产流和产沙的影响.经过国内的研究可以发现SWAT模型是针对北美的土壤植被和流域水文结构来设计的，模型自带的数据库和中国的实际情况有较大出入，而我国东北地区又缺乏比较完善的流域基础数据库，用来描述流域的很多参数如果靠直接测量来获得是很困难的，因此估算模型的参数和验证模型在相关流域的适用性就显得尤为重要.这些问题限制了SWAT等一系列物理型模型在我国东北地区非点源污染研究中的应用，而目前我国东北地区非点源污染负荷量估算仍较粗略[19].针对上述问题，本文选取黑龙江省蚂蚁河流域为研究区域，通过建立和完善研究流域的水文模拟基础数据库，运用SWAT模型来模拟该流域的非点源污染的发生，通过率定SWAT模型的参数和验证模型的适用性，得到了适合研究流域的一套模型参数值;进而计算研究流域内产生的非点源污染负荷量，研究非点源污染负荷的时空分布规律，分析影响其分布的主要因素，并评估不同土地利用类型非点源污染负荷量，为流域的水质管理提供科学的决策依据.1 研究区域概况蚂蚁河流域位于黑龙江省南部，张广才岭西侧，是松花江干流右岸的一级支流，地理位置为东经127°15′～129°33′，北纬43°57′～46°26′.蚂蚁河源海拔高700m，干流河长285km，流域面积10547km2，流域主要为山区和半山区，地势自东向西北，然后向东北倾斜，海拔高程在104～1400m之间，河谷宽阔平坦，地势低平，地面组成物上部为亚黏土，下部为沙砾石[20].流域内的土壤主要有黑土、暗棕壤、白浆土、草甸土、沼泽土等.流域内的主要种植作物为水稻、玉米和大豆，施肥主要以有机肥、尿素、硫酸钾和二铵为主.流域内多年平均气温2.3～3.4℃，年最高气温35.5℃，最低气温-41.6℃，年降雨量在500～900mm之间.研究区域地理位置如图1所示.图1 蚂蚁河流域示意图Fig.1 Mayihe watershed2 基于SWAT模型的非点源污染模拟与验证在收集资料的基础上，构建研究区域水文模拟基础数据库;之后通过划分流域内的空间单元，对非点源污染负荷量进行连续时段的动态模拟;最后利用流域内的实测资料对模型参数进行率定.2.1 流域水文模拟基础数据库的建立在运行SWAT模型前，需要准备必要的地图和数据库以生成SWAT模型输入数据集.模型所需的数据可以分成空间数据和属性数据.其中，SWAT模型所需要的空间数据的准备、修改和存储可以通过ArcGIS 9等GIS软件完成;而降水、温度、土壤等数据则通过多个输入文件以ASCII或者.dbf格式输入.模型根据土地利用和土壤类型表，将土地利用图、土壤类型图与土地利用和土壤数据库进行链接.本研究采用的气象数据是流域内1966—2001年气象站点的实测数据.经过查阅《黑龙江土壤》[21]和中国土壤数据库以及利用美国华盛顿州立大学开发的土壤水特性软件SPAW计算出土壤的属性数据[22].通过统计《黑龙江统计年鉴》和《哈尔滨统计年鉴》中的资料，得到研究区内3个县市的农业管理数据.2.2 子流域划分及水文响应单元(HRU)的生成SWAT模型通过采用数字地形分析技术，利用栅格数字高程图(DEM)来精确描述流域边界、生成流域河网、进行子流域的划分以及生成水文响应单元.流域河网生成的详细程度是由定义的上游集水区面积阈值大小来控制的;子流域的形成由子流域出口位置来控制;SWAT模型采用了不能确定空间位置的水文响应单元的划分方法，使用不同的土地利用类型、土壤植被和坡度组合来生成水文响应单元[23].本研究将流域划分为70个子流域，在整个流域内共生成了509个水文响应单元. 2.3 SWAT模型参数率定与模型验证通过参数敏感性分析，先得到了对径流影响比较大的高敏感参数，然后对这些关键参数进行调整，将1983—1990年定为模型月模拟的率定期，1991—2001年定为模型的验证期.选择相对误差 Re、相关系数R2和Nash-Suttcliffe系数Ens来评价模型的适用性.模型参数的最终取值见表1，率定期和验证期径流率定的结果见表2.模型输出结果与实测平均值之差占实测值的百分比应小于规定标准，即不大于20%;评价系数(Ens和R2)也应达到规定的精度标准，一般要求R2＞0.6，且Ens ＞0.5[24].从表2可以看出研究流域率定期月径流的Re=5.93%＜20%，Ens=0.73，R2=0.76，Ens和R2均大于0.7.验证期月径流的Re=2.85%＜20%，Ens=0.82，R2=0.82，Ens和R2均大于0.8.说明模拟值和实测值之间的拟合较好，精度可满足模拟要求.将流域内1957—2001年的年径流量观测资料进行频率分析，把频率大于75%的年份定为枯水年，频率小于25%的年份定为丰水年，其余的年份定为平水年.在模型验证期内，有枯水年3年，平水年6年，丰水年2年，基本上体现出了径流量在年际间的变化情况，说明验证期具有代表性.在验证期内得到了较好的月径流模拟值，这说明模型的模拟是符合实际的，经过参数率定的SWAT模型适用于该流域.表1 SWAT模型参数在研究流域的率定值Table 1 Calibrated values of parameters of SWAT model for study areaESCO 土壤蒸发补偿系数 .hru -0.09 CN2 SCS径流曲线系数 .mgt -4 Gw_Revap 地下水再蒸发系数 .gw +0.15 ALPHA_BF 基流a系数 .gw +0.052 NPERCO 硝基氮下渗系数 .bsn +0.3 BC1 氨氮生物氧化速度常数 .swq -0.35 BC2 亚硝氮生物氧化速度常数 .swq +0.5 BC3 有机氮转化为氨氮速度常数 .swq +0.1由于缺乏长时间序列的泥沙和水质监测数据，本研究只对流域的氨氮模拟过程进行了校准.结果表明，氨氮的模拟误差在10%左右，总体反映了实际情况.表2 率定期及验证期月径流率定结果Table 2 Calibrated results of monthly runoff during calibration and test periods率定期 75.52 71.29 5.93 0.76 0.73验证期 57.78 56.18 2.85 0.82 0.823 SWAT模型模拟结果分析选用率定后的模型参数计算流域内产生的非点源污染负荷量.在时间上对非点源污染负荷的变化趋势进行分析，对不同降水频率下的非点源污染负荷量进行模拟和研究;在空间上对非点源污染负荷的分布进行分析，识别出研究区内非点源污染严重的区域;最后评估不同土地利用类型的非点源污染负荷量.3.1.1 非点源污染负荷年际分布通过对研究流域年降雨资料和年径流资料分析得出研究流域的年降雨量和年径流量的相关系数为0.875，有很强的相关性.图2为1993—2001年研究流域内各年径流量实测值与河道总氮、总磷、输沙量变化，由图2可以看出，各年的河道输沙量、河道总氮负荷量和河道总磷负荷量均与径流量的关系密切.这是因为降雨和产汇流是土壤侵蚀和非点源污染物的主要驱动力，当下垫面的条件不变时，土壤侵蚀和非点源污染就受降雨和径流的影响很大.经过计算分析，研究区域内年径流量与相应河道输沙量、总氮负荷量和总磷负荷量三者的相关系数分别为0.973，0.709和0.839.图2 1993—2001年径流量与河道总氮、总磷、输沙量变化Fig.2 Variations of runoff，total nitrogen，total phosphorus and sediment from 1993 to 2001 为了分析降雨量变化对非点源污染的影响，有必要进行不同降雨量下的非点源污染负荷研究.根据流域内1966—2001年的降雨资料，选用皮尔逊Ⅲ型曲线，运用适线法计算流域年降雨量的经验累积频率，得到曲线的算术平均值Ex=591.8mm、变差系数Cv=0.25和偏态系数Cs=0.64.由理论频率曲线可得到在10%，50%，75%，90%降水频率下的年降雨量分别为788.5mm，576.9mm，485.2mm和414.2mm.选取与不同频率下降雨量相近的特征水文年的降雨资料作为模型降雨量输入数据，研究非点源污染负荷与降雨量之间的相关关系.各降水频率下泥沙和氮磷污染负荷估算见表3.由表3中的数据分析，在不同降水频率下，各种非点源污染负荷量随降雨量的增加有增大的趋势，丰水年(P=10%)的总氮、总磷负荷分别为平水年(P=50%)的1.76倍和1.17倍，为枯水年(P=90%)的4.09倍和4.74倍.因此在丰水年应特别注意研究区非点源污染的控制与防治.1996和1997年各月的非点源污染负荷随逐月径流量的变化过程见图3.从图3可以看出年内的总氮和总磷含量随季节大致呈不规则的“W”形分布，一般在春汛期会出现一个小的峰值，进入汛期以后，特别是8月会出现一个较大的峰值，在冬季随着降雪和融雪的发生，又会出现一个较小的峰值.表3 不同水文年非点源污染负荷Table 3 Non-point source pollution loads in different hydrological years90 1996 411.2 37.05 2.54 2112.5 67.6 75 1970 496.2 32.53 5.64 4224.0 206.9 50 2000 557.8 55.39 3.91 4917.6 274.8 10 1988 764.4 93.86 32.83 8649.8 320.2图3 1996和1997年逐月流量实测值与河道总氮、总磷、输沙量变化Fig.3 Variations of observed monthly runoff，total nitrogen，total phosphorus and sediment from1996 to 1997从图3还可以看出，流域内径流量较大的汛期(6—9月)非点源污染的总氮和总磷负荷量均较大，而径流量少的枯水期非点源污染负荷量也较小.因为非点源污染常常是伴随着降雨径流过程特别是暴雨过程而产生的，所以非点源污染主要集中在汛期产生[25].汛期的非点源污染负荷贡献率见表4.汛期的总氮和总磷负荷量所占的比例较大，分别为85.83%和84.07%，这一时期的径流量和输沙量分别占全年总量的86.74%和95.69%，这与氮磷污染负荷在汛期内所占的比例是相近的，说明年内氮磷污染负荷与径流和产沙有关.通过研究可以发现研究区内的总氮负荷同月径流量呈明显的正相关关系，而总磷负荷同泥沙负荷呈明显的正相关关系，其二次拟合方程分别为表4 1993—2001年年均汛期非点源污染负荷贡献率Table 4 Contribution rates of annual average non-point source pollution during flood season from 1993 to 2001 %6 5.29 2.40 4.63 5.60 7 10.73 6.32 9.10 10.62 8 48.09 51.7167.49 74.86 9 22.63 25.40 2.85 4.61汛期总计 86.74 85.83 84.07 95.69式中:y1——月平均流量，m3/s;x1——总氮负荷量，t;y2——月泥沙负荷量，t;x2——总磷负荷量，t.可以得出结论，年内氮磷污染负荷与径流和泥沙负荷有很强的相关性，其中氮负荷同月径流的相关系数为0.848，磷负荷同泥沙负荷的相关系数为0.965.汛期是研究流域内非点源污染产生和发展的重要时段，这一时期的泥沙、总氮和总磷负荷量占全年的总负荷量的80%以上.因此汛期是防治研究流域非点源污染的主要时期. 3.2 非点源污染负荷的空间分布非点源污染有很强的空间差异性，可以根据研究区各子流域污染物负荷的大小来研究非点源污染的空间分布，进而找到对于非点源污染比较敏感的区域.本研究结合降雨和土地利用类型在流域内的空间分布情况，进行泥沙、有机氮、有机磷负荷空间分布的对比和原因分析.研究流域内降雨、泥沙、有机氮、有机磷负荷空间分布情况如图4所示.从图4可以看出，泥沙流失同降雨的空间分布具有相关性，流域内降雨较大的地区泥沙流失也比较严重.这是因为降雨是土壤侵蚀的主要驱动力，特别是暴雨的冲刷会造成土壤侵蚀加剧，进而造成泥沙的高负荷.有机氮负荷和泥沙负荷的空间分布很相似，相关系数为0.8925，具有很强的相关性.分析原因是颗粒物对有机氮有较强的吸附能力[26]，有机氮吸附于泥沙而随泥沙输移.另外，有机氮负荷的空间分布同降雨也有一定关系，在降雨丰富的地区有机氮负荷也较大.有机磷负荷的空间分布同有机氮负荷的空间分布相似，二者的相关系数为0.9945，这说明影响二者空间分布的因素是一致的.此外，通过将流域内非点源污染分布图与流域内的土地利用图进行对比可以发现，河道附近农田较多的地区非点源污染负荷较大.图4 研究流域内降雨与泥沙、有机氮、有机磷负荷分布Fig.4 Distribution of rainfall and sediment，organic nitrogen，organic phosphorus loads in study area3.3 不同土地利用类型的非点源污染负荷通过以上分析可以发现除了降雨外，土地利用类型也是影响研究区非点源污染分布的主要因素，所以有必要对不同土地利用类型的非点源污染负荷量进行研究.研究流域内1993—2001年不同土地利用类型的年均非点源污染负荷量见表5.从表5可看出，研究流域内耕地的非点源污染负荷量最大，泥沙、总氮和总磷负荷的比例均超过总负荷的80%，是非点源污染的主要发生地;疏林地是流域内泥沙和磷负荷的第二大来源地;由于林地面积占整个流域的57.36%，所以林地的氮污染负荷总量也较大.研究流域内1993—2001年不同土地利用类型非点源污染单位面积负荷对比见表6.从表6可看出，不同土地利用类型的非点源污染负荷量不同，耕地的单位面积非点源污染负荷最高，疏林地次之，林地、草地等其他土地利用类型较小.这与李俊然等[27]的研究结论一致，即在单一土地利用类型占主导地位的流域内，土地利用类型以林地和草地为主的小流域地表水水质明显比以耕地为主的小流域地表水质好.因此控制研究区域内非点源污染的关键是控制耕地的氮磷污染和泥沙流失，采取退耕还林、等高耕作等水土保持措施[28]，同时还要注意耕地中农药化肥的合理施用. 表5 不同土地利用类型1993—2001年年均非点源污染负荷模拟结果Table 5 Simulated results of annual average non-point source pollution loads of different land uses from 1993 to 2001林地 6049.34 57.36 27.85 10384.78 39.38耕地 3274.53 31.05 3803.44 89595.88 22472.71疏林地 422.30 4.01 77.81 3358.04 52.86草地 399.20 3.79 0.61 374.93 2.91滩地 128.78 1.22 4.81 444.85 20.75总计 10274.15 97.43 3914.52 104158.48 22588.614 结论表6 不同土地利用类型1993—2001年年均非点源污染单位面积负荷模拟结果Table 6 Simulated results of annual average non-point source pollution loads of unit area for different land uses from 1993 to2001林地 0.0046 1.72 0.01耕地 1.1615 27.36 6.86疏林地 0.1843 7.95 0.13草地 0.0015 0.940.01滩地 0.0373 3.45 0.16a.通过收集和统计研究流域内大量资料，建立了研究流域的水文模拟基础数据库.通过率定SWAT模型参数，得到研究流域逐月径流模拟值与实测值的Nash-Suttcliffe系数、相关系数均大于0.8，模型的模拟是符合实际的，经过参数率定的SWAT模型适用于该流域.b.在时间尺度上，研究流域内的农业非点源污染负荷与降雨量和径流量有较强的相关关系.年际间的非点源污染负荷的差异主要是由于降雨量不同造成的.丰水年(P=10%)的总氮、总磷负荷分别为平水年(P=50%)的1.76倍和1.17倍，为枯水年(P=90%)的4.09倍和4.74倍.年内非点源污染负荷总体上随季节呈不规则的“W”形态变化，汛期是研究流域内非点源污染产生和发展的重要时段，这一时期的泥沙、总氮和总磷负荷量占全年的总负荷量的80%以上.c.在空间尺度上，研究流域内降雨丰富的中上游地区的非点源污染负荷要大于流域下游地区的非点源污染负荷;流域内河流附近农田面积较多的地区非点源污染较为严重.降雨、产沙和土地利用类型是影响研究区非点源污染空间分布的主要影响因素.d.不同土地利用类型的非点源污染负荷不同，耕地的非点源污染负荷最高，泥沙、总氮和总磷负荷量占总负荷量的比例均超过80%，是非点源污染的主要发生地;单位面积非点源污染负荷最高的是耕地，疏林地次之，林地、草地等其他土地利用类型较小.参考文献:【相关文献】[1]VAN DER MOLEN D T，PORTIELJE R，DE NOBEL W T，et al.Nitrogen in Dutch freshwater lakes:trends and targets[J]. 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SWAT模型在我国流域水环境模拟应用中的评估验证过程评价
４２８ ａｒｔｉｃｌｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｔｈｅｍｅ ｏｆ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｉｎ ａｃａｄｅｍｉｃ ｊｏｕｒｎａｌｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ２０１５ ａｎｄ ２０１７ ｗｅｒｅ ｒｅｔｒｉｅｖｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｃｈｉｎａ Ｎａｔｉｏｎａｌ
体包括模型遴选、收集输入数据、确定边界条件、建立
模型并识别参数、模型结果不确定性分析等步骤.
ＳＷＡＴ( ｓｏｉｌ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｔｏｏｌ) 模型是美国
农业部农业研究所( ＵＳＤＡ￣ＡＲＳ) 开发设计、目前已得
到广泛应用的成熟模型ꎬ它可在日尺度上连续模拟土
壤蒸散发、地表径流、地下水与地表交互及污染物迁
ＤＯＩ: １０ １３１９８∕ｊ ｉｓｓｎ １００１￣６９２９ ２０２０ ０８ １９
Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ＳＷＡＴ Ｍｏｄｅｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ
ＲＯＮＧ Ｙｉꎬ ＱＩＮ Ｃｈｅｎｇｘｉｎꎬ ＳＵＮ Ｆｕꎬ ＤＵ Ｐｅｎｇｆｅｉ ∗
ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓꎬ ｓｕｃｈ ａｓ ｔｈｅ ｉｎａｄｅｑｕａｃｙ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｉｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｓｔｕｄｉｅｄ ａｒｅａｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｕｎｒｅａｌｉｓｔｉｃ
ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖａｌｕｅｓ ｒｅｓｕｌｔｉｎｇ ｆｒｏｍ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ｓｕｇｇｅｓｔ ｔｈａｔ ｍｏｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｏｎ ｍｏｄｅｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒ
SWAT在干旱半干旱地区的应用_以窟野河流域为例
第28卷 第1期2009年1月地 理 研 究GEO GRA P HICAL RESEA RC H Vol 128,No 11Jan 1,2009 收稿日期:2008202228;修订日期:2008207227 基金项目:国家自然科学基金(50579003)和“十一五”国家科技支撑计划资助项目(2006BAB06B01209201)。
作者简介:程磊(19822),湖北丹江口市人,在读博士生。
主要研究方向流域水沙过程分布式模拟。
E 2mail :charlie @mail 1bnu 1edu 1cn 3通讯作者:徐宗学(19622),山东淄博人,教授,博士生导师。
主要从事水文与水资源相关研究。
E 2mail :zxxu @bnu 1edu 1cnSWAT 在干旱半干旱地区的应用———以窟野河流域为例程 磊,徐宗学3,罗 睿,米艳娇(北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室,北京100875)摘要:SWA T 是一个基于物理机制的分布式流域水文模型,其产流机制中对于地表径流、壤中流、浅层地下径流和深层地下径流的模拟方法比较实用,能够适用于不同气候条件和下垫面条件下的产汇流情况。
本文将SWA T 应用到黄河中游干旱半干旱区多沙粗沙典型流域之一窟野河流域,模拟了1980～1985年的日流量和月平均流量过程,分析并探讨了SWA T 产流机制对水源划分和径流形成过程的影响。
结果表明,水量平衡相对误差在10%～20%左右,但Nash 2Sutticliffe 效率系数都较低。
本文对模拟结果进行了初步分析,认为SWA T 产流机制不能有效模拟干旱半干旱地区的窟野河流域的壤中流、基流和春汛流量过程,并探讨了SWA T 在干旱半干旱地区产流模拟可能存在的问题和值得深入研究的方向。
关键词:SWA T ;产流机制;窟野河流域;干旱半干旱区文章编号:100020585(2009)0120065209 随着经济社会的高速发展,水资源短缺日益严重,尤其是在干旱半干旱区,为了更好地利用和管理水资源并实现水资源的可持续发展,人类活动和全球变化影响下流域水文循环过程的研究成为当前水文学研究的热点问题之一[1～3],而基于水文物理机制的分布式水文模型则是研究这一问题的有效工具[4]。
基于SWAT模型和SUFI-2算法的碧流河流域径流模拟
基于SWAT模型和SUFI-2算法的碧流河流域径流模拟刘宁;张霞;祝雪萍;赵志怀;武鹏林【摘要】以碧流河流域为研究对象,基于1978年～2011年碧流河水文站资料,利用SWAT模型模拟该流域径流,利用SUFI-2算法依据精度评价指标(PBIAS、Ens 和R2)以及不确定性评价指标(P-factor、R-factor)进行评价分析.结果显示,按敏感性降序排列参数为CN2、SOL_ AWS、GW_ REVAP、GW_ REVAP、GWQM等;率定/验证期R2=0.92/0.91,Ens =0.91/0.90,PBIAS＜5％,P-factor=0.88/0.91,R-factor=0.61/0.61.该流域利用自动率定获得敏感性排序,且在不确定性综合较小情况下,除径流极值模拟不太理想(比实际值偏小)外,流量过程模拟良好.【期刊名称】《水力发电》【年(卷),期】2019(045)003【总页数】6页(P18-22,89)【关键词】径流模拟;敏感性分析;不确定性分析;SWAT模型;SUFI-2算法;碧流河流域【作者】刘宁;张霞;祝雪萍;赵志怀;武鹏林【作者单位】太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024;太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024;太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024;太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024;太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024【正文语种】中文【中图分类】P333.1碧流河流域水资源是供应城市用水的主要水源，径流则是更直接的水源。
研究评价SWAT模型对该流域的径流模拟情况，结合流域水文要素变化以及利用自动率定法率定参数并较准确的预测径流、模拟径流意义重大，将为进一步模拟未来气候情景下的径流奠定基础。
基于物理基础的SWAT模型在研究流域水循环的影响方面作出了积极贡献，可以模拟流域内发生的各种物理过程，被应运于很多方面[1-2]。
基于swat模型的北洛河典型子流域降雨径流模拟研究
基于SWAT模型的北洛河典型子流域降雨径流模拟研究摘要以黄土高原北洛河流域为研究区域，验证了PERSIANN降水产品在北洛河交口河水文站以上流域的精度，评价了SWAT模型在北洛河两个子流域的适用性，分析了不同DEM数据源、重采样方法、参数率定方法、研究时间尺度及DEM分辨率等因素对葫芦河子流域降雨径流模拟结果的影响。
主要得到以下结论：（1）总体上，降水产品低估了降水量的值，不能很好地估计极端降水量。
对于年平均降水量和汛期极端降水量，直接提取的方法相关系数较线性插值法的值大。
降水产品在夏秋季低估降水，在冬春季高估了降水。
对于季平均降水量，夏季的精度最高，春季次之。
两种提取方法均存在误差，直接提取的方法精度较双线性插值法的精度高。
对于PERSIANN降水产品，多年平均降水量随着高程的增大而减小。
（2）SWAT模型在北洛河两个子流域的模拟结果满足精度要求。
基于ASTER GDEM 30m 数据，针对葫芦河子流域和北洛河吴旗水文站以上子流域两个研究区域，分别建立月尺度的SWAT模型进行降雨径流模拟研究，模拟结果可满足精度要求，总体满足水量平衡。
葫芦河子流域的模拟结果较吴旗水文站子流域的模拟结果精度高。
（3）SWAT模型对于降雨径流的模拟结果差异有不同来源。
基于ASTER GDEM和STRM DEM两种不同来源的DEM数据，使用最邻近插值、双线性插值、三次卷积插值三种重采样方法，建立月和日两种不同时间尺度的SWAT模型，分别用SUFI-2和PSO 两种方法率定参数，引入多目标优选模型评价模拟结果。
结果表明，30m ASTER GDEM 数据提取流域地形信息精度最高；重采样后的DEM数据，最邻近插值法得到的DEM 数据精度最高。
30m ASTER GDEM 数据建立的模型，模拟结果优于90m STRM DEM 数据建立的模型；重采样的DEM数据建立的模型，最邻近插值法模型模拟的结果最优；最邻近插值法DEM建立的模型，使用SUFI-2方法的率定结果精度最高；月尺度的模型模拟结果比日尺度的模拟结果更优。
基流计算方法的进展与应用
基流计算方法的进展与应用钱开铸;吕京京;陈婷;梁四海;万力【摘要】基流是由地下水补给河流的基本径流,被视为具有维持生态系统稳定功能的河道基本径流,其水量的准确计算在河流断流、湖泊萎缩和植被退化等一系列生态环境问题的研究中具有重要意义.本文阐述了基流的定义与研究意义,归纳评价了基流计算方法的类型、适用范围和优先发展方向.其中计算方法可分为图解法、数值模拟法、水文模型法、物理化学法及数学物理法等五类方法.在此基础上,还着重总结了基流研究在模型校验、水资源利用、生态需水量、河流输沙量和河流自净力等方面的应用.该研究将在如何合理估算基流量及相关领域中具有重要的参考价值.%Base-flow is the base river runoff supplied by groundwater. With features of sustaining a stable ecological system, exact calculation of base-flow is of important significance in eco-environmental problems of river cut off, land subsidence, shrinkage of lakes, degradation of vegetation, and so on. The focus of this paper is on the definition of base-flow, research importance, types of calculation methods, evaluation of application scope and prior developmental direction of these methods. The calculation types can be classified into graphic analysis method, numerical simulation method, hydrological modeling method, physical chemistry method and mathematical physics method. The paper places its emphasis on the base-flow application into calibration and validation of models, water resources management, ecological water demand, sediment transportation and ability of river self-purification. The research results can provide animportant reference in base-flow calculation and its application in other fields.【期刊名称】《水文地质工程地质》【年(卷),期】2011(038)004【总页数】7页(P20-25,31)【关键词】基流;基流计算方法;基流的应用;生态需水量【作者】钱开铸;吕京京;陈婷;梁四海;万力【作者单位】中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】P642.2基流是地下水补给河道径流的基本水流，是河道径流最主要的补给来源，基流量的大小受到流域特征与季节性水文地质条件变化的影响。
基于SWAT模型的基流估算及评价以洛河流域为例
基于SWAT模型的基流估算及评价以洛河流域为例一、本文概述Overview of this article本文旨在探讨基于SWAT（Soil Water Assessment Tool）模型的基流估算及其在洛河流域的应用评价。
SWAT模型作为一种强大的水文学工具，能够综合考虑气候、地形、土壤、植被以及人类活动等多重因素，对流域的水文过程进行模拟和分析。
在洛河流域这一具有典型性的研究区域内，本文将利用SWAT模型进行基流估算，并通过实际观测数据对模拟结果进行验证和评价。
This article aims to explore the estimation of base flow based on the SWAT (Soil Water Assessment Tool) model and its application evaluation in the Luo River Basin. The SWAT model, as a powerful hydrological tool, can comprehensively consider multiple factors such as climate, terrain, soil, vegetation, and human activities to simulate and analyze the hydrological processes of a watershed. In the typical research area of the Luo River Basin, this article will use the SWAT model to estimate the base flow, and verify and evaluate the simulationresults through actual observation data.具体而言，本文将首先介绍SWAT模型的基本原理和构建过程，包括模型的输入数据、参数设置以及运行方式等。
SWAT模型在我国流域水环境模拟应用中的评估验证过程评价
Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍａｊｏｒ Ｐｒｏｇｒａｍ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ Ｗａｔｅｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌꎬ Ｃｈｉｎａ ( Ｎｏ.２０１７ＺＸ０７３０１００６００２) ꎻ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ
移等水文水质过程
[６]
. ＳＷＡＴ 模型也是我国流域水环
而ꎬ由于该模型是基于美国相关研究开发的ꎬ也出现
应用于我国流域水环境管理决策时ꎬ必须开展完整的
模型评估验证. 但是ꎬ利用 ＳＷＡＴ 模型开展应用研究
的现有文献对模型评估验证的重视程度参差不齐ꎬ并
且通常重点关注模型参数识别、不确定性分析等步
骤ꎬ对模型空间概化、输入数据获取等缺少评估 [９￣１１] ꎬ
促进模型的标准化应用提出建议.
１ ＳＷＡＴ 模型评估验证过程的评价方法
为了评价现有 ＳＷＡＴ 模型应用研究中模型评估
验证过程的质量ꎬ该研究结合 ＳＷＡＴ 模型的建模过
程和模型评估验证的基本步骤ꎬ梳理总结了 ＳＷＡＴ 模
ＤＯＩ: １０ １３１９８∕ｊ ｉｓｓｎ １００１￣６９２９ ２０２０ ０８ １９
Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ＳＷＡＴ Ｍｏｄｅｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ
ＲＯＮＧ Ｙｉꎬ ＱＩＮ Ｃｈｅｎｇｘｉｎꎬ ＳＵＮ Ｆｕꎬ ＤＵ Ｐｅｎｇｆｅｉ ∗
第 ３３ 卷 第 １１ 期
环 境 科 学 研 究
２０２０ 年 １１ 月
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ
基于SWAT模型的基流估算及评价+--以洛河流域为例
收稿日期:2003-06;修订日期:2003-08基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(G 1999043601)~教育部博士点基金资助项目(20010027013)作者简介:杨桂莲(1979-)~女~湖北广水人~硕士研究生~主要从事水文~水资源及水环境方面的研究O E -mail :ygl 781220@sina .com文章编号:1007-6301(2003)05-0463-09基于SWAT 模型的基流估算及评价以洛河流域为例杨桂莲~郝芳华~刘昌明~张雪松(北京师范大学环境科学研究所~水沙科学教育部重点实验室~北京100875)摘要:SWAT 是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型~它能够利用GIS 和RS 提供的空间数据信息~模拟复杂大流域中的径流成分O 本文应用SWAT 模型对基流进行模拟~分别采用1992~1996年和1997~1998年洛河流域卢氏水文站逐年~月实测径流资料进行模型校准和验证~确定模型的敏感性参数:径流曲线数~地下水再蒸发系数~土壤蒸发补偿系数和植物蒸发补偿系数;并借助滤波技术对实测径流进行基流分割O将滤波分割的基流与SWAT 模拟值进行对比~采用线性回归系数(R 2)和Nash -Suttclife模拟系数(E ns )对SWAT 模型进行评价~其结果月基流R 2为0.76~E ns 为0.75~模拟精度较高O关键词:SWAT 模型;基流估算;滤波技术;洛河流域中图分类号:P 343;P 333.11引言地下水的补给和排泄(即形成基流)特征对地下水资源的高效管理与可持续发展~以及地表水与土壤水转换时的污染最小化方面都至关重要O 在大西洋海岸平原地区~地下径流占总径流的90%以上[1]~而在美国德克萨斯州可达50%[2]O Reay 等人发现若忽略浅层地下水这一水源~将直接影响水质管理决策的可靠性[3]O 地下水补给过程一般较复杂~取决于两类因子~一类是气象因子~如雨强~降水历时~气温~湿度~风速;另一类是下垫面因子~如地下水位以上的土壤和岩层特性~地形~植被和土地利用等O 这些因子的变化会导致地下水补给在时空分布上变化显著[4]O 计算地下水的补排通常有两种方法:水量平衡法或基于监测水分运动的张力计法~示踪剂法~重力测渗仪法[5]O 后者一般费用较高~实际中采用不多O 在干旱和半干旱地区~大流域的地下水补给和基流计算广泛采用基于水量平衡的基流估算法[6~8]和消退曲线平移法[9~12]~后者只需根据流量观测资料就可确定地下水特征值OSWAT 模型是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型~它能够利用第22卷第5期2003年9月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHY Vol.22~No.5Sept.~2003GIS 和RS 提供的空间数据信息 模拟地表水和地下水水量与水质 长期预测土地管理措施对于具有多种土壤 土地利用和管理条件的大面积复杂流域的水文 泥沙和农业化学物质产量的影响[13] SWAT 通过水文响应单元( R )单独计算径流量 然后演算得到流域总径流量 水文响应单元的水循环包括四个部分的水量 融雪 土壤剖面(O~2m ) 浅层含水层(2~2O m )和深层含水层(>2O m ) 土壤剖面可分为多层 土壤水运动包括下渗 蒸发 植被截留 侧向流和土壤剖面下边界向潜水层的渗流(即地下水补给) SWAT 模型中计算的地下水补给量是以下三项的总和 土壤剖面下边界渗出量 河道输移损失 池塘和水库的蓄量[14]本文试图借助滤波技术估算基流 并将该结果与SWAT 模拟值进行对比 对SWAT 模型在研究区的应用结果进行评价2研究方法 .1估算方法 SWAT 模型基于水量平衡的SWAT 模型模拟每个水文响应单元的地表径流量和洪峰流量 模型中采用的水量平衡方程式为SW t =SW O - tz=1(Rcay - suLf -E a -W seep - gw )(1)式中 SW t 为土壤最终含水量(mm ) SW O 为土壤前期含水量(mm ) t 为时间步长(d ) R cay 为第z 日降水量(mm ) suLf 为第z 日的地表径流(mm ) E a 为第z 日的蒸发量(mm ) W seep 为第z 日土壤剖面地层的渗透量和侧流量(mm ) gw 为第z 日的基流量(mm )模型采用下列方程式计算流域基流gw z = gw z-1 exp(-a gw At)-W LchLg [1-exp(-a gw At)](2)式中 gw z 为第z 日进入河道的基流补给量(mm ) gw z-1为第(z -1)日进入河道的基流补给量(mm ) t 为时间步长(d ) W LchLg 为第z 日蓄水层的补给量(mm ) O gw 为基流的消退系数其中补给流量由下式计算W LchLg z =[1-exp(-1/8gw )] W seep -exp(-1/8gw ) W LchLg z-1(3)式中 W LchLg z 为第z 日蓄水层补给量(mm ) 8gw 为补给滞后时间(d ) W seep 为第z 日通过土壤剖面底部进入地下含水层的水分通量(mm /d )地表径流采用美国农业部水土保持局(Soil Conservation Service )研制的小流域设计洪水模型 SCS 模型进行模拟 目前该模型在美国及其他一些国家得到了广泛的应用 在我国也有一些介绍和应用[15~2O] CN (Curve number )值是SCS 模型的主要参数 可将前期土壤湿润程度 坡度 土壤类型和土地利用现状等因素综合在一起 用量的指标来反映下垫面条件对产汇流过程的影响 是反映降雨前流域特征的一个综合参数 SCS 模型有特定的土壤分类系统 需对土壤分类进行对应归并 得到符合SCS 模型的土壤分类结果[14] 因土壤属性较稳定 将土壤分类结果作为不变值 用于模型计算中 CN 值同样受降雨前的流域内土壤湿润程度的影响 SCS 模型将土壤湿润程度根据前5d 的总雨量划分为3类 分别代表干 平均 湿3种状态(AMCI AMCII AMCIII ) 不同湿润状况的CN 值有相互的转464地理科学进展22卷换关系G 最终根据SCS 模型提供的CN 值查算表[15] 充分考虑当地的自然条件 并参考有关研究者在SCS 模型应用中所确定的CN 值[18 19 21] 确定出当地的CN 值G壤中流用动态存储模型预测计算 该模型考虑到水力传导度~坡度和土壤含水量的时空变化G 计算下渗考虑两个主要参数:初始下渗率(依赖于土壤湿度~供水条件)和最终下渗率(等于土壤饱和水力传导度)G蒸散发包括水面蒸发~裸地蒸发和植被蒸腾G 土壤水蒸发和植物蒸腾被分开模拟G 潜在土壤水蒸发由潜在蒸散发和叶面指数估算G 实际土壤水蒸发用土壤厚度和含水量的指数关系式计算G 植物蒸腾由潜在蒸散发和叶面指数的线性关系式计算G 潜在蒸散发有以下三种计算法:~argreaves (~argreaves and Samani 1985) Prestley -Taylor (Prestley and Taylor 1972) Penman -Monteith (Monteith 1965) 本文采用Penman -Monteith 法G2.2评价方法 数字滤波法传统的基流分割法包括图解法[22]和分析法[23]G 图解法主观性较强 在计算两次连续降雨或多次连续降雨时效果较差;分析法依赖迭代曲线拟合算法 且参数较多 难以确定其误差来源[24]G 近年来人们将数字滤波应用于基流的分割G 数字滤波能通过滤波器把输入系列通过一定的运算变换成输出系列G 数字滤波器的实现方式之一是利用通用计算机的存储器~运算器和控制器把滤波器所要完成的运算编成程序通过计算机来执行 也就是采用计算机软件来实现[25]G滤波法较图解法更加客观 操作容易 执行速度快 且参数较少[24]G Nathan 和McMa-hon 首次采用Lyne -~ollick 算法[26]对流量过程进行分析和处理 从流量过程中分割出基流[27]G Arnold 在美国西部和东部选取6个代表流域对该方法进行验证 结果表明该方法不仅精度较高 而且具有较好的客观性和可重复性[28]G 本文采用该方法将实测径流划分为直接径流和基流两部分G 基于Lyne -~ollick 算法的滤波方程为:g t =Bg t 1+(1+B)(0t 0t 1)/2(4)式中:g t 为t 时刻过滤出的快速响应(即直接径流信号 以日为时间步长);0为实测河川总径流;B 为滤波参数G 从总径流中过滤出快速响应 即可得出基流b t :b t =0t g t (5)Nathan 和McMahon 及Arnold 等人采用三通道滤波器 将模拟结果与手工分割的结果进行对比研究 率定出B 值 分别定为O.9O~O.95 O.925[27 29]G3实例研究3.1流域概况洛河是黄河小浪底水库以下的最大支流 洛河干流在陕西省有两条 西干流发源于蓝田县灞源乡 北干流发源于洛南县洛源乡 汇合后经陕西省的洛南县和河南省的卢氏~洛宁~宜阳~洛阳市区~郊区~偃师~巩县 在神堤村注入黄河G 干流长446.9km 流域面积18881km 2 多年平均径流量34.22亿m 3G 其中洛河上游卢氏水文站以上流域 流域面积4623km 2 河道长192km 跨陕西和河南两省 该区为典型的石山林区[23]G 地势高峻 河沟密集 坡陡石多 地形复杂 切割严重 土地贫瘠G 大部分地区海拔在12OO~2OOO m5645期杨桂莲等:基于SWAT 模型的基流估算及评价之间沿河有许多面积较小的河谷平原海拔高度600*1000m O土壤类型以棕壤~褐土为主天然植被较好除岩石裸露外大部分是天然次生杂木林森林和草地覆盖率达70%以上[31 32]O根据1971*2000年资料统计流域内多年平均降水量为720mm多年平均水面蒸发量为966mm O3.2SWAT模型估算3.2.1模型输入本文应用与Arc View GIS藕合的SWAT模型AVSWAT来处理卢氏流域的输入文件(见表1D O根据前文所述的亚流域划分原则并考虑实际的县区边界将卢氏流域划分为39个亚流域[33]O表1模型输入数据Tab.1The input data f or SWAT model数据类型尺度数据描述来源气象24个雨量站日降水和气温黄委水文局地形1=250000高程坡面与河道坡度~长度国家基础地理信息中心土壤1=1000000土壤属性如密度~剖面和质地等南京土壤所土地利用1=100000土地利用类型分类中科院地理所模型所要求的地形土地利用/覆盖和土壤数据是使用AVSWAT2000在Arc View中生成的地形数据是从1=250000万DEM中生成的O SWAT模型所要求的亚流域地图是在AVSWAT中从地形数据中生成的O流域中的土地利用分类数据是从1=100000的土地利用图中得到的并重新进行了分类得到7种土地利用类型耕地(AGRL D~林地(FRST D~草地(PAST D~农村居民点(RURL D~城镇用地(URAN D~水域(WATR D和裸地(BARE D O输入气象数据包括日降水量~最高最低气温~风速和相对湿度等这些数据可以是统计数据也可根据SWAT的天气模拟程序生成O3.2.2模型校准和验证当模型的结构和输入参数初步确定后就需要对模型进行校准(calibration D和验证(Validation D O通常将使用的资料系列分为两部分其中一部分用于校准模型而另一部分则用于模型的验证[34]O校准是调整模型参数(经分析得出SCS曲线数CN~土壤中植物可利用水量~土壤蒸发补偿系数为最敏感因子D~初始和边界条件以及限制条件的过程以使模型接近于测量值O选用线性回归系数(R2D和Nash-Suttclife模拟系数(Ens D 来评估模型在校准和验证过程中的模拟效果O使用Nash-Suttclife系数Ens来衡量模型模拟值与观测值之间的拟合度其表达式为[34]E ns=1-E nz=1(@m-@p D2E nz=1(@m-@aU!D2(6D式中@m 为观测值@p为模拟值@aU!为观测值平均值n为观测的次数O当@m=@p时E ns=1"如果E ns为负值说明模型模拟值比直接使用测量值的算术平均值更不具代表性O664地理科学进展22卷根据数据获取的完整性,选用1992~1997年卢氏水文站的河道流量对径流进行参数率定0对以下的四个敏感性参数进行调整;径流曲线数(CN 2D ~地下水再蒸发系数(RWVAPC D ~土壤蒸发补偿系数(ESC0D 和植物蒸发补偿系数(EPC0D 0通过调整这些参数使径流模拟值与实测值吻合,其模拟值与实测值年均误差应小于实测值的15%,月均值的线性回归系数R 2>O.6且E ns >O.50流量校准年径流平均误差为14.3%,且月径流E ns 为O.86,R 2为O.87,精度满足模型要求0采用模型参数率定过程中所得到的参数,应用1998~1999年的实测流量数据进行模型验证,并采用R 2及E ns 对模型的验证结果进行评价0流域出口模拟径流量与实测流量拟合较好,月径流R 2为O.81,E ns 为O.840模型对1998年6~9和1O 月,1999年4~5月和12月的模拟值较高;对1998年8月和12月的模拟值较低,其原因可能是由于降雨的空间不均匀性0但总体来说模型预测的评价系数满足评价标准0通过对径流的校准和验证,最后确定出模拟径流过程的模型参数,如表2所示0表2模型校准参数值Tab .2The calibrated parameters f or SWAT model 变量模拟过程参数描述值域/变化范围参数最终值CN 2径流径流曲线数+/-8+2RWVAPC径流地下水再蒸发系数O.OO~1.OO O.1O ESC0径流土壤蒸发补偿系数O.OO~1.OO O.2EPC0径流植物吸收补偿系数O.OO~1.OO O.1O 4结果与分析4.1估算结果SWA 模型输出的是39个亚流域逐日基流量0图版1,图1是39个亚流域年均基流分布图,而图版1,图2是8~1O 月基流总和分布图,其分布规律与年均基流分布相似,主要是由于这三个月占年均基流的46%0由于该研究区为典型的石山林区,地处黄河中游地区,汛期多发生在8~9月份,由于地下径流的滞后效应,1O 月份的基流量所占的比例也较大04.2滤波结果输入1992~1999年日流量资料,在MS -D0S 环境下运行下载的bflow .exe 模块[33],即可得到逐日基流量以及基流参数FT ~退水个数~a gw 系数和退水天数,基流参数如表3所示0表3滤波分割基流参数值Tab .3The parameters of f iltered basef low 基流系数FT 1基流系数FT 2基流系数FT 3退水个数a gw 系数基流天数O.49O.3O O.239O.OO38264注;FT 1~FT 2~FT 3为各自采用第一~二~三通道滤波时,所分割的基流占总径流的比例07645期杨桂莲等;基于SWA 模型的基流估算及评价其中Fl =Z t /@(7)c gw =ln(@gw,O /@gw,N )/N (8)式中:@gw,O 和@gw,N 分别为退水计算时的始,末流量0为了精确计算出c gw ,退水时间(N )不得少于1O 天0根据对研究区的初步分析,发现该区基流占总径流的2O%左右,因此选用基流系数Fl 3以及相应的逐日基流分割值04.3评价与分析将基于滤波技术分割出的基流值与SWAT 模拟值作对照,月基流R 2为O.76,Ens 为O.75,(如图3,图4所示),模拟精度较高0由图3可以看出,SWAT 在模拟高水流时的月份时,基流模拟结果往往偏大,而在模拟低水流时,结果往往偏小0这涉及多方面的原因,一方面,由于土壤含水层的分布本身就很复杂,另一方面,模型在校准时参数不止一个,多个参数之间的相互影响并不明确0在实际校准时,往往只对总径流进行校准,基流的校准由于一般无实测资料,难以进行图3基于滤波技术分割的月基流与SWAT 模拟值对照图Fig .3Monthly time series (1992*1999)of SWAT simulated and filtered baseflow5结论滤波技术使得基流分割地下水补给得以自动完成0该法为SWAT 模型的基流模拟评价提供了依据和途径:(1)自动化滤波技术能快速,高效地分割出基流,结合计算机使退水曲线得以自动平移,可计算出基流量;(2)在无地下水观测地区,借助滤波技术分割基流,可应用于SWAT 模型的基流校准,为SWAT 模型的径流模拟和非点源污染模拟提供了有利途径,同时也为研究地下水资源量864地理科学进展22卷图4基于滤波技术分割的月基流与SWAT 模拟值散点图Fig .4The regression of SWAT simulated and filtered basefloW提供了一种新的方法;(3)SWAT 是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型 在充分利用GIS 和RS 提供的空间数据信息的前提下 能够模拟复杂大流域中的径流成分O参考文献[1]Williams J .R . and J .E .Pinder I .GroundWater floW and runoff a coastal plain stream .Water Resources Bul-letin 1990 726(2):343~352.[2]Arnold J .G . 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characteristics forselected drainage basins in middle and east Tennessee .9645期杨桂莲等:基于SWAT 模型的基流估算及评价074地理科学进展22卷US Geological Survey Water Resources Investigations Report.,1990,(4015):34.[12]Rutledge,puter Programs for Describing the Recession of Groundwater Recharge and for EstimatingMean Groundwater Recharge and Discharge from Streamflow Records.U.S.Geological Survey Water Resources Investigations Report.,1993,(4121):45.[13]Arnold,J.G.,R.Srinivasan,R.S.Muttiah,et rge area hydrologic modeling and assessment.Part I.Model development.Journal of the American Water Resources Association,1998,(34):73~89.[14]王中根,刘昌明,黄友波.SWAT模型的原理~结构及应用研究.地理科学进展,2003,22(1):79~86.[15]袁作新.流域水文模型.北京:水利电力出版社,1990.[16]张建云.地理信息系统及其在水文水资源中的应用.水科学进展,1995,6(4):290~295.[17]张建云,何惠.应用地理信息进行无资料地区流域水文模拟研究.水科学进展,1995,9(4):345~350.[18]张仁杰.从遥感信息到水文模型参数.遥感信息,1987,(1):13~18,28.[19]魏文秋,谢淑琴.遥感资料在SCS模型产流计算中的应用.环境遥感,1992,7(4):243~250.[20]吴险峰,刘昌明.流域水文模型研究的若干进展.地理科学进展,2002,21(4):341~348.[21]Rango A.Assessment of Remote Sensing 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100875,China )Abstract ,BasefloW ,usually separated from total streamfloW ,is very important in many research fields .TWo methods to analyze and calculate basefloW Were introduced .The first method uses the Water balance components from the soil and Water assessment tool model (SWAT ).The second method uses a digital recursive filter to separate basefloW from dai-ly floW .The result Was applied in Lushi basin located in the upper of Luohe to calibrate basefloW in SWAT model .Simulated floW Was calibrated against calculated floW at Luohe (4623km 2)from 1992*1996.To validate the model ,calibrated and simulated monthlyfloW at Luohe from 1997*1998Was compared With a R 2of 0.81and an Ens of 0.84.Foursensitive factors ,including CN 2,RWVAPC ,ESCO and EPCO ,are determined after cali-bration and validation of the model .The rate of three -month (Aug .to Oct .)basefloW in annual total one is 46%because the floods usually took place in August and September in the study area .Comparing simulated monthly basefloW to the filtered one from 1992*1998,a good result can be gained With a R 2of 0.76and an E ns of 0.75.The case study illu-minates that SWAT model can simulate basefloW Well ,and the filter technigue has the po-tential to provide realistic estimates of basefloW for input into regional groundWater models and a check for surface hydrologic models .!ey words ,SWAT model "basefloW estimation "digital filter technigue "Luohe basin1745期杨桂莲等,基于SWAT 模型的基流估算及评价基于SWAT模型的基流估算及评价 --以洛河流域为例作者：杨桂莲， 郝芳华， 刘昌明， 张雪松作者单位：北京师范大学环境科学研究所,水沙科学教育部重点实验室,北京,100875刊名：地理科学进展英文刊名：PROGRESS IN GEOGRAPHY年，卷(期)：2003,22(5)被引用次数：72次1.Williams J R;J E Pinder ⅢGroundwater flow and runoff a coastal plain stream1990(02)2.Arnold J G P;M Allen;G Bernhardt A comprehensive surface-groundwater flow model 1993(142)3.Reay W G;D L Gallagher Jr;G M Simmons Groundwater discharge and its impact on surface water quality in a Chesapeake Bay inlet 1992(06)4.Memon B A Quantitative analysis of springs 1995(26)5.Wood W W;W E 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《2024年SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究》范文
《SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究》篇一一、引言随着全球气候变化和人类活动的不断加剧，流域水文过程的研究变得日益重要。
分布式流域水文模型作为研究流域水文过程的重要工具，对于理解流域水文循环、水资源管理、洪水预测和生态环境保护等方面具有重要意义。
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型作为一种分布式流域水文物理模型，因其强大的物理基础和广泛的适用性，受到了广泛关注。
然而，SWAT模型在实际应用中仍存在一些不足和局限性。
因此，本文旨在研究SWAT模型的改进方法及其在流域水文过程中的应用。
二、SWAT模型概述SWAT模型是一种基于物理过程的分布式流域水文模型，可模拟流域内的水文循环过程，包括降雨、径流、蒸发、地下水运动等。
SWAT模型将流域划分为多个子流域，根据子流域的土壤类型、植被覆盖、地形地貌等特征，计算各子流域的水文过程。
SWAT模型具有较高的物理基础和较强的可操作性，已被广泛应用于全球各地的流域水文研究中。
三、SWAT模型的改进方法尽管SWAT模型具有诸多优点，但在实际应用中仍存在一些不足。
为了进一步提高SWAT模型的模拟精度和适用性，本文提出以下改进方法：1. 优化模型参数：通过引入新的参数优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，优化SWAT模型的参数，提高模型的模拟精度。
2. 引入新的数据源：利用遥感数据、地理信息系统数据等新的数据源，提高SWAT模型的空间分辨率和时间分辨率，更好地反映流域内水文过程的时空变化。
3. 考虑人类活动影响：在模型中引入人类活动因素，如土地利用变化、水利工程等，以更准确地反映人类活动对流域水文过程的影响。
4. 完善模型物理机制：针对SWAT模型中存在的物理机制不足，如地下水运动模拟、溶质运移模拟等，进行深入研究和改进，以提高模型的模拟精度和适用性。
四、SWAT模型的应用研究经过改进的SWAT模型可广泛应用于以下领域：1. 水资源管理：通过模拟流域内的水文循环过程，评估流域内的水资源状况，为水资源管理和保护提供科学依据。
《基于SWAT模型塔布河流域水文模拟与预测》范文
《基于SWAT模型塔布河流域水文模拟与预测》篇一一、引言随着全球气候变化的影响，水文模拟与预测成为了一项重要的研究任务。
准确的水文模拟与预测有助于水资源管理、环境保护、农业灌溉以及灾害预防等方面的工作。
SWAT（Soil and Water Assessment Tools）模型是一种先进的流域水文模拟模型，能够对河流、湖泊等水域的流域进行综合的模拟与预测。
本文将针对塔布河流域的水文特性，运用SWAT模型进行模拟与预测，以期为该流域的水资源管理提供科学依据。
二、研究区域与方法2.1 研究区域塔布河流域位于某地区，具有复杂的地形地貌和气候条件。
该流域的水文特性对周边生态环境和人类活动具有重要影响。
2.2 SWAT模型简介SWAT模型是一种基于物理过程的分布式水文模型，能够模拟流域尺度的水文循环过程。
该模型综合考虑了气候、地形、土壤、植被等多个因素对水文循环的影响，具有较强的实用性和广泛的应用范围。
2.3 数据与方法本文采用的历史数据包括塔布河流域的气候数据（如降雨、温度等）、地形数据（如高程、坡度等）、土壤数据以及植被数据等。
在SWAT模型的基础上，结合GIS技术，对塔布河流域进行空间离散化处理，建立水文响应单元（HRU），并设置相应的参数。
然后，运用SWAT-CUP软件进行模型的率定与验证，最后进行水文模拟与预测。
三、结果与分析3.1 水文模拟结果通过SWAT模型对塔布河流域进行水文模拟，得到了该流域的径流量、蒸发量等水文要素的模拟结果。
将模拟结果与历史数据进行对比，发现模型能够较好地反映塔布河流域的水文特性。
3.2 影响因素分析通过对模型参数的敏感性分析，发现气候因素（如降雨、温度等）、地形因素（如高程、坡度等）以及植被覆盖情况等因素对塔布河流域的水文特性具有重要影响。
其中，降雨是影响径流量的主要因素，而植被覆盖情况则对蒸发量具有显著影响。
3.3 预测与分析基于SWAT模型，对塔布河流域未来的水文情况进行预测。
《基于SWAT模型塔布河流域水文模拟与预测》范文
《基于SWAT模型塔布河流域水文模拟与预测》篇一一、引言近年来，全球气候变化引发了水资源分布、质量与管理的日益复杂。
流域水文模拟和预测，对区域水资源的规划和管理具有重要的科学意义和实际应用价值。
本文旨在通过使用SWAT （Soil and Water Assessment Tools）模型，对塔布河流域进行水文模拟与预测。
SWAT模型是一个集水文、土壤、气候等多要素于一体的综合模型，被广泛应用于流域尺度的水文模拟和预测。
二、研究区域与数据准备塔布河流域位于某地区，地势复杂，气候多样。
研究区域的气候、地形、土壤等数据是进行水文模拟的基础。
本文收集了塔布河流域的DEM（数字高程模型）、气象数据（如降雨、温度、风速等）、土壤类型及土地利用类型等数据。
同时，还收集了历史水文数据，用于模型参数的校准和验证。
三、SWAT模型构建与应用3.1 模型构建SWAT模型包括水文响应单元的划分、气象数据的处理、模型参数的确定等步骤。
在塔布河流域，根据地形、土壤类型、土地利用类型等因素，将流域划分为若干个水文响应单元。
然后，根据气象数据和流域特征，确定模型的参数。
3.2 模型应用在模型构建完成后，利用历史水文数据对模型进行校准和验证。
通过调整模型参数，使模拟结果与实际观测值相吻合。
当模型能够较好地模拟流域的水文过程时，即可进行水文预测。
四、水文模拟与预测结果分析4.1 水文模拟结果通过SWAT模型对塔布河流域进行水文模拟，得到了流域的日径流量、月径流量和年径流量等数据。
将模拟结果与实际观测值进行比较，可以发现模型能够较好地反映流域的水文过程。
4.2 水文预测结果在验证了模型的可靠性后，利用SWAT模型对塔布河流域未来的水文情况进行预测。
预测结果表明，随着气候变化的趋势，流域的径流量可能会发生变化。
这为流域水资源的管理和规划提供了重要的参考依据。
五、结论与讨论本文利用SWAT模型对塔布河流域进行了水文模拟与预测。
结果表明，SWAT模型能够较好地反映流域的水文过程，并对未来的水文情况进行预测。
《基于SWAT模型的乌梁素海东部流域径流模拟及其适用性评价》范文
《基于SWAT模型的乌梁素海东部流域径流模拟及其适用性评价》篇一一、引言乌梁素海位于我国内陆地区，其东部流域的水资源管理和保护对于当地生态环境和农业发展具有重要意义。
准确模拟和预测流域径流变化，对于水资源合理配置、防洪减灾、生态保护等具有重大价值。
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型作为一种广泛应用于流域尺度的水文模拟工具，具有较好的物理基础和广泛的适用性。
本文旨在基于SWAT模型对乌梁素海东部流域进行径流模拟，并对其适用性进行评价。
二、研究区域与方法1. 研究区域乌梁素海东部流域作为本研究区域，具有独特的地形地貌和气候条件，对流域径流产生重要影响。
2. SWAT模型简介SWAT模型是一种基于物理机制的分布式水文模型，可以模拟长时间尺度的流域水文过程。
该模型由美国农业部开发，并广泛应用于全球不同气候和地貌类型的流域。
3. 方法步骤（1）数据收集：收集乌梁素海东部流域的气象、地形、土壤、植被等数据。
（2）模型构建：根据SWAT模型的参数需求，构建乌梁素海东部流域的SWAT模型。
（3）模型运行：输入数据后，运行SWAT模型进行径流模拟。
（4）结果分析：对模拟结果进行适用性评价和分析。
三、SWAT模型在乌梁素海东部流域的径流模拟1. 模型参数设置根据乌梁素海东部流域的实际情况，设置SWAT模型的参数，包括气象、地形、土壤、植被等参数。
2. 模型运行与结果运行SWAT模型后，得到乌梁素海东部流域的径流模拟结果。
通过分析模拟结果，可以发现模型的径流模拟结果与实际观测数据基本一致，表明SWAT模型在乌梁素海东部流域具有较好的适用性。
四、适用性评价1. 精度评价通过对比SWAT模型模拟的径流数据与实际观测数据，可以发现模型的模拟精度较高，能够较好地反映乌梁素海东部流域的径流变化。
2. 适用范围评价SWAT模型在乌梁素海东部流域的适用范围较广，可以应用于不同气候、地貌和植被类型的流域。
基于SWAT模型的汉江流域径流模拟
汉江流域气象数据来源于中国气象局国 家 气 象 信 息 中 心 , 包 括 15 个 气 象 台 站 (图 1a , 见彩页 ) 的 1971 — 2000 年逐日气温 (平均 、 最高 、 最低) 、 降水 、 相对湿度 、 风速等 气象要素 ,用于驱动 SWA T 水文模型进行径 流模拟 。
2 12 流量数据
流量 数 据 来 源 于 水 利 部 水 文 局 , 包 括
第 9 期 夏智宏等 : 基于 SWA T 模型的汉江流域径流模拟 61
1983 、 1985 年荆紫关水文站 ( 位于汉江上游 支流 ,33. 25° N、 111. 02° E) 逐月平均径流量 , 2000 年 安 康 水 文 站 ( 位 于 汉 江 上 游 干 流 , 32. 67° N、 109. 00° E) 逐月平均径流量 , 上述
( 1. 武汉区域气候中心 , 武汉 430074 ; 2. 国家气候中心)
提 要 : 应用 SWA T ( Soil and Water Assessment Tool ) 分布式水文模型对汉江流域 1971 — 2000 年 30 年逐月径流进行了模拟 。结果表明 : 模型模拟精度高于评价标准 ( 模拟效率 Ens > 0. 5 ,相关系数 r2 > 0. 6 ) ,SWA T 模型适用于汉江流域的径流模拟 ; 水量平衡各要素中 ,30 年月 、 年平均蒸散发量 、 地表径流量 、 土壤对地下水补给量 、 土 壤含水变化量 、 地下水侧流量分别占降水量的 55. 97 % 、 25. 88 % 、 17. 64 % 、 0. 26 % 、 0. 25 % ,蒸散发是该流域水量的主要输出项 ; 各月 30 年平均降水量变化趋势与地表 径流量变化趋势较一致 , 而与基流量变化趋势一致性较差 ;30 年流域降水量年变化 趋势与地表径流量 、 基流量的变化趋势较一致 ;30 年月 、 年地表径流量对降水的响应 程度高于基流 。 关键词 : SWA T 模型 汉江流域 径流模拟
基于SWAT模型对罗玉沟流域径流模拟
基于SWAT模型对罗玉沟流域径流模拟梁文俊;魏曦;贺宇;朱宝才;胡振华【摘要】In order to explore the variation of runoff in loess hillyregion ,based on the data from 1986 to 2008 ,analysis of the River Valley years of runoff and used the SWAT model to simulate and predict .It was investigated that the an-nual runoff fluctuated greatly ,but took on obvious decreasing trend as a whole from1986-2008. The runoff years cali-bration of the relative error was 8.8% ,the relative error of the validation period was 13.8% ,correlation coefficient was 0.874 ,Nash-Suttcliffe coefficient was 0.55 ;The months calibration of the relative error was4.9% ,the relative error of the validation period was 4.9% ,correlation coefficient was 0.91 ,The efficiency coefficient was 0.65. The simulated values and measured values was a high degree fitting ,it was able to more accurately simulate the runoff vari-ation of the region .The results of the simulation model can be a reasonable adjustment to local water resources utiliza-tion ,provide a scientific basis for water resourcesplanning ,management and ecological water in the region .%为了探讨黄土丘陵区径流变化规律 ,以甘肃罗玉沟流域作为典型区域 ,以1986 -2008年数据为基础 ,对该流域的多年径流量进行分析 ,并运用SWAT模型对其进行模拟和预测.结果表明 :该区域年径流量整体呈现下降的趋势 ,径流量的年校准期的相对误差为8.8% ,验证期的相对误差为13.8% ,决定系数R2 为0.874 ,Nash-Suttcliffe系数为0.55 ;月校准期相对误差为4.9% ,验证期的相对误差为4.9% ,决定系数R2 为0.91 ,效率系数为0.65.模拟值和实测值的拟合度较高 ,能够比较准确的模拟该地区的径流变化规律 ,根据模型模拟的结果可以合理地调整当地水资源的利用 ,为该地区水资源的规划、管理和生态用水提供科学依据.【期刊名称】《山西农业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(035)006【总页数】5页(P561-565)【关键词】SWAT模型;径流模拟;水文预测【作者】梁文俊;魏曦;贺宇;朱宝才;胡振华【作者单位】山西农业大学林学院山西太谷 030801;交通运输部科学研究院北京 100029;神华准格尔能源有限责任公司内蒙古准格尔 010300;山西农业大学林学院山西太谷 030801;山西农业大学林学院山西太谷 030801【正文语种】中文【中图分类】P338+2Runoff Simulation in LuYuGou Watershed Based on SWAT ModelLiang Wenjun1, Wei Xi2*, He Yu3，Zhu Baocai1, Hu Zhenhua1(1.CollegeofForestry，ShanxiAgriculturalUniversity，TaiguShanxi 030801； 2. ChinaAcademyofTransportationSciences,Beijing 100029,China； 3.ShenHuaZhungeerEnergyCompanyLimited,ZhungeerInnerMongolia 010300， China)Key words:SWAT model; Runoff simulation; Hydrologic prediction随着人们对环境的日益关注，水资源的短缺成为人们关注的焦点，而全球气候变化和人类活动引起的水资源变化成为当前水文研究的热点之一[1～3]。
基于SWAT模型不同产流及蒸发模式的径流模拟
基于SWAT模型不同产流及蒸发模式的径流模拟王亮;魏新平;邢立文【摘要】Jian River Basin in Pengzhou city of Sichuan Province ,has successfully constructed distributed hy-drological model SWAT,which provides a combination including two methods to calculate surface runoff and three ways to calculate evapotranspiration ,using the years 2008-2009 runoff data for calibration ,by Nash co-efficient,correlation coefficient,relative error and the persistence coefficients It compares the applicability of the six combinations and has been verified by monthly runoff data in 2010 to 2011.The results showed that the introduction of a SWAT applicability evaluation criteria can achieve good results;SCS runoff curve number method,respectively Penma-Monteith method,a combination of simulation accuracy Hargreaves method is bet-ter,Nash coefficient of 0.8,the relative error is less than 20%for coefficient of 0.7 or more.This provides a ba-sis and reference for the selection model simulation.%针对四川省彭州市湔江流域，成功构建SWAT分布式水文模型，基于模型提供的两种计算地表径流方法和三种计算蒸散发方法的组合，采用2008-2009年月径流资料进行率定，通过Nash系数、相关系数、相对误差以及持续系数分析比较了6种组合模式下模型的适用性，并用2010-2011年月径流资料进行验证。
SWAT模型在青海湖布哈河流域径流变化成因分析中的应用
收稿日期:2006Ο06Ο26基金项目:国家自然科学基金资助项目(40471001);水利部基金资助项目(230200)作者简介:刘吉峰(1972—),男,山东聊城人,工程师,博士,主要从事气候变化对流域水文水资源影响的数值模拟研究.SWAT 模型在青海湖布哈河流域径流变化成因分析中的应用刘吉峰1,霍世青1,李世杰2,杜 宇3(1.黄河水利委员会水文局信息中心,河南郑州 450004;2.中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏南京 210008;3.广东重工建设监理工程有限公司,广东广州 510004)摘要:为了探讨气候变化和人类活动对流域水文过程的影响,利用分布式水文模型SW AT 对青海湖布哈河流域过去几十年径流变化进行了模拟研究.研究结果表明,20世纪80～90年代流域径流减少的主要原因是气候变化.在此基础上,根据未来不同气候情景的变化趋势,对布哈河径流变化进行了预测,得出未来30年径流增加的可能性比较大,青海湖水位下降速度将会减缓甚至出现上升趋势的结论.关键词:SW AT 模型;径流变化;气候变化;土地利用;水文模拟;布哈河流域;青海湖中图分类号:P338 文献标识码:A 文章编号:1000Ο1980(2007)02Ο0159Ο05青海湖是我国最大的内陆咸水湖泊,由于中纬度气候暖干化[1]和流域人类活动的加剧,近几十年湖泊萎缩速度加快,湖泊水位每年下降的平均速度接近10cm [2Ο4],引起了人们的高度关注,有关专家对青海湖也进行了许多研究[5Ο7].丁永建等[8]根据径流和蒸发与气温和降水的相关关系建立了流域水量平衡方程,证明了湖泊水位变化对气候的敏感性;马钰[9]综合分析了前期降水量、蒸发量、水汽饱和气压差、冰融期气温等多要素对流域径流贡献的相对大小;秦伯强[10]则利用改进的蓄满产流模型模拟了流域径流变化和青海湖水位的变化过程.这些研究主要利用水量平衡方程或者概念性水文模型进行计算,较少考虑流域地表特征的空间非均匀性.从20世纪80年代至今,青海湖流域土地利用等发生了很大变化,植被退化,土地沙化,流域生态环境日趋恶化,这些变化对流域水文水资源有何影响是非常值得研究的问题.布哈河是青海湖流域最大的河流,径流量占青海湖入湖径流总量的50%以上,因此模拟预测布哈河径流变化对分析青海湖水量变化和资源利用具有重要意义.SW AT 模型是美国农业部农业研究服务中心开发的分布式流域水文模型,其主要功能是模拟预测气候变化、土地利用和土地经营管理方式等对流域水量、水质方面的影响.SW AT 模型具有很强的物理机制,特别适用于具有不同的土壤类型、不同的土地利用方式和管理条件下的复杂的大流域,并能在资料缺乏的地区建模,在加拿大和北美寒区已被广泛地应用[11].SW AT 模型在结构上考虑融雪和冻土对水文循环的影响,因而较适用于我国西北的高寒区[12Ο13].本文利用分布式SW AT 模型,综合考虑流域地形、植被、土壤和土地利用等因素,模拟青海湖布哈河流域的水文过程,研究流域径流变化的主要影响因子,预测未来气候情景下径流的变化趋势.1 研究区概况青海湖流域位于青海省东北部,流域西北高、东南低,海拔在3194～5174m 之间,流域面积为29661km 2.流域属内陆高原半干旱气候.流入青海湖的河流有50余条,其中布哈河是最大的河流.布哈河流域地处整个青海湖流域的西北部,主要在青海省海西藏族自治州天峻县境内.布哈河发源于疏勒南山,从西北向东南流入青海湖.作为青海湖水系最大的河流,布哈河集水面积近15000km 2,占青海湖流域总面积的一半以上.水系呈树枝状,南北岸支流不对称,南岸支流相对较短,水量较小;北岸河网稠密,支流繁多,水量也较为丰富.布哈河多年平均径流量为7185亿m 3,约占入湖径流总量的50%～60%.布哈河径流第35卷第2期2007年3月河海大学学报(自然科学版)Journal of H ohai University (Natural Sciences )V ol.35N o.2Mar.2007量年内分配很不均匀,汛期(6～9月)径流量集中了全年的8217%,枯季(12～次年3月)径流量仅占全年的3124%.布哈河流域主要的植被类型为草地(以草甸草原为主)、裸岩砾石和沼泽,三者约占流域总面积的95%以上.由于地下水位下降和人口增加等,出现了草场退化和土地沙化的现象[14].根据资料分析,流域的年平均气温在20世纪80～90年代明显升高,降水和径流均呈下降趋势.20世纪90年代平均气温比80年代升高了约015℃,降水减少了30mm 左右,径流量则相应减少了714m 3/s.气温升高和降水减少对流域径流量变化的影响是明显的.2 资料及处理SW AT 模型计算需要输入的数据包括流域的数字高程模型DE M (图1)、水文和气象测站的空间分布数图1 布哈河流域的DEM Fig.1 DEM of Buh a River B asin 据、土壤类型和土地利用类型空间分布数据等.地形资料是国家基础信息中心标准1∶250000的DE M ,栅格单元大小为100m ×100m ,用来提取流域的地形特征,如坡度、坡向、水沙运移方向、流域面积、流域界限和汇流网络等.土壤分布图是以青海湖流域1∶1500000的土壤分布为底图[15],利用Arc/in fo 进行数字化,然后转成G rid 格式,其属性数据源自《青海土壤》,是第二次土壤普查的成果[16].SW AT 模型采用的土壤质地采样指标和我国第二次土壤普查采样标准不同,必须经过土壤质地采样标准的尺度转换,本文根据朱秋潮等的方法进行转换[17].土壤密度、有效田间持水量、饱和导水率等参数由软件SPAW611中的SWCT (s oil water characteristics for texture )模块计算而得.采用青海省国土资源厅20世纪80年代中期1∶1000000土地利用图和1995年土地详查绘制的1∶250000土地利用图,在原有分类基础上,根据SW AT 模型的特点,对土地利用进行了聚分,形成了草场、裸地、林地、水田、旱地、园地、水体、湿地、城镇用地、农村居民点等10种土地类型.土壤类型空间分布和土地利用等空间信息都采用Albers 等积圆锥投影,并在GIS 平台上栅格化为100m ×100m 的G RI D 文件.青海省境内气象站较为稀少,所以气象资料库是由流域及其附近的6个气象站1957～2003年的降水、最高和最低气温、平均风速、相对湿度逐日数据构成的,太阳辐射要素由SW AT 自带的天气生成器模块模拟产生,各气象站的多年平均气候参数数据库由各气象站1957～2003年逐日气象数据计算产生.因为降水控制着流域的水量平衡,所以精确地模拟降水的时间和空间分布以及降水量是模型是否成功的关键.考虑到流域的实际情况,采用了带有高度校正的梯度距离平方权重反比法(GI DW )[18]对逐日气温和降水进行空间插值处理,以适应分布式水文模型对气象要素空间精度的要求.图2 布哈河流域的子流域划分Fig.2 Dividing scheme forsubb asin of Buh a River B asin应用SW AT 模型进行流域河网的提取和空间离散化.流域河网提取的阈值大小以提取的河网尽可能地逼近真实河网为原则.但在空间离散化的过程中,为了避免生成的子流域太多从而导致太多的空间数据转换和计算等工作量,对生成的子流域出水口进行了调整,以确保二级河流为主.按照该空间离散化原则,形成了33个子流域和92个水文相应单元(图2).为了保证提取的河网与真实河网一致,采用了SW AT 模型中的“Burn 2In ”方法辅助提取河网.这里的真实河网是指在1∶250000GIS 数字河网的基础上经过概化而保留的主要河网(以三级河网为主).3 模型率定和校验当模型的结构和输入参数初步确定后,就需要对模型进行率定和验证.选用相关系数R 2和Nash 2Suttclife 模型效率系数E NS 来衡量模型模拟值与观测值之间的拟合度[19],其表达式为061河海大学学报(自然科学版)第35卷E NS =1-∑n i =1(Q 0-Q p )2∑n i =1(Q 0-Q avg 2)式中:Q 0———流量实测值;Q p ———流量模拟值;Q avg ———流量实测平均值;n ———实测数据个数.E NS 的值可以在0～1之间变动.1表示模拟值与实际值完全一致;0表示模拟效果与采用实测值的平均值代替的模拟效果是一样的,模拟值与实测的平均值没有差异;若E NS 为负值,则模拟结果无效.表1 模型率定的主要参数值T able 1 Main p arameters calibrated in SWAT 变量模拟过程参数说明参数范围调整值CN2地表径流径流曲线数+/-8517G W_RE VAP基 流潜水蒸发系数0102～01200116G W QM N 基 流基流产生阈值0～50085ESCO 径 流土壤蒸发补偿系数0100～11000112S MFMX 径 流最大融雪因子0～108S MFM N 径 流最小融雪因子0～107S O L_AWC 径 流土壤有效含水量0～1015选用1983～1990年布哈河口水文站的径流数据进行逐年和逐月水量平衡校正,相应土地利用数据为20世纪80年代中期的数据;采用模型校准过程中得到的参数,应用1995～2003年的径流数据进行模型验证,验证期使用1995年的土地利用资料.3.1 参数率定西部地区冰雪融化对径流有重要的影响,对融雪参数和地下径流参数分别进行了调整.1983～1990年径流的模拟值与实测值的拟合很好,R 2=0196,E NS =0189.SW AT 模型所调整的敏感参数及其最终调整结果如表1所示.3.2 模型验证由图3和图4可以看出,1991～2000年径流量的模拟较为准确,R 2=0195,E NS =0187;逐月径流的模拟结果R 2=0193,E NS =0182,模拟精度也比较高.由于模型的率定和验证分别采用了相应时段的气候和土地利用资料,说明模型运行比较稳定,能够较为真实地模拟流域的水文过程.图3 年径流量模拟与实测值Fig.3 Simulated and observed valuesof yearly runoff 图4 月径流量模拟与实测值Fig.4 Simulated and observed values of monthly runoff表2 气候和土地利用变化情形比较T able 2 Comp arison of simulated runoff variationunder different combinations of clim ate and land use 模拟方案模拟径流量/(m 3・s -1)径流变化量/(m 3・s -1)径流量模拟变化百分比/%方案124106100方案2221767-1129421103方案3181696-5136587121方案4171909-61152100误差0150781244 结果分析4.1 水文变化因子分析应用率定好的SW AT 模型,采用敏感性试验方法分析了20世纪80～90年代气候变化和土地利用变化对径流的影响.试验中气候和土地利用组合如下:(a )方案1,20世纪80年代气候与土地利用;(b )方案2,20世纪80年代气候与90年代的土地利用;(c )方案3,20世纪90年代气候与80年代的土地利用;(d )方案4,20世纪90年代气候与土地利用.模拟结果(表2)表明,模拟的径流量大约减少了61152m 3/s.径流变化中80%以上是由气候因素造成的,因为20世纪80～90年代,流域的气温增加了0142℃,而降水减少了29111mm ;土地161第2期刘吉峰,等 SW AT 模型在青海湖布哈河流域径流变化成因分析中的应用利用造成的径流变化占近20%.由于人类活动对青海湖流域影响很小[10,20],因此气候变化是影响布哈河流域水文过程的主要因素.4.2 未来气候变化对径流影响表3 布哈河流域不同水热组合下径流量的变化T able 3 Runoff variation of Buh a River B asin under different combinations of w ater and heat ΔT/℃径流量的变化/%ΔΡ=-5%ΔΡ=0ΔΡ=5%ΔΡ=10%ΔΡ=20%0-2117301611232168861121-37183-17150012417174651742-41180-32123-101021310857166 采用假定气候情景的方法对未来进行预测.本文主要考虑径流量对于降水与气温变化的敏感性,并且假定输入因子的月际分布保持不变.未来气候变化组合及其模拟径流变化结果(表3,表中ΔP 为降水增量)显示,随着温度的升高,其对径流的影响逐渐减弱,即使未来30a 温度升高2℃,降水仅增加10%,径流量仍然是增加的.图5 不同情境下气候变化对径流的影响Fig.5 I nfluences of clim ate variation on runoff under different conditions 王守荣等[21]分析了英国研究中心H D 模式和德国MaxPlanck 研究所的MPI 模式模拟2030年气候变化情景.预计2030年中国西北内陆河流域年平均变化:气温210℃(H D )和217℃(MPI ),降水1517%(H D )和-711%(MPI ).把逐月变化结果输入SW AT 模型,显示H D 情景的结果是青海湖布哈河流域径流将增加45136%,而MPI 情景的结果是径流减少29129%.利用SW AT 模拟C O 2倍增情况下径流将会增加42164%,而流域近40a (1961～2000年)气温和降水平均每10a 分别以0130℃,314%的速度增加,根据这一结果,未来30a (至2030年)流域径流量的变化应该与组合(ΔT =0℃或者1℃,ΔP =10%)更为接近,即径流量将增加约25%(图5).综合上述结果,流域未来径流变化应该趋向于增加的,相应地,青海湖水位下降的速度将会减缓,甚至出现上升趋势.湖泊周围地下水位会随之升高,植被得到恢复.如果合理控制人类活动,流域的生态环境会逐步改善.5 结论与讨论分布式SW AT 水文模型考虑了融雪和冻土对水文过程的影响,可以应用于我国西部高原的寒冷区域,逐年和月模拟均取得较好效果,因此SW AT 模型适用于我国西部长期水资源评估.SW AT 模型对数据的空间分布精度要求较高,而我国西部地区地形起伏较大,气象站点稀少,必须对气象数据先插值处理,并进行高程校正,然后再输入模型.正确评价布哈河径流对气候变化的响应对青海湖水位预测具有重要意义.敏感性试验表明,气候仍然是布哈河径流变化的主导因素,在土地利用和气候对径流的影响中,气候因素占80%;气候对径流影响的趋势预测表明,流域未来30a 径流量有增加的趋势,这对青海湖水量补给具有重要意义.致谢:中国科学院盐湖研究所的马海州、山发寿、周笃军研究员和沙占江博士在资料收集过程中提供了大量帮助,在此表示感谢!参考文献:[1]施雅风.山地冰川与湖泊萎缩所指示的亚洲中部气候干暖化趋势与未来展望[J ].地理学报,1990,45(1):1Ο13.[2]周陆生,汪青春.青海湖年际变化规律的分析和预测[J ].高原气象,1996,15(4):478Ο484.[3]杨贵林,刘国冬.青海湖水位下降与趋势预测[J ].湖泊科学,1992,4(3):17Ο24.[4]刘小园.青海湖水位变化趋势分析[J ].干旱区研究,2001,18(3):58Ο62.[5]冯松,汤懋苍,周陆生.青海湖近600年的水位变化[J ].湖泊科学,2000,12(3):205Ο210.[6]朱琰,崔广柏,杨珏.青海湖萎缩干涸原因、发展趋势及对生态环境的影响[J ].河海大学学报:自然科学版,2001,29(4):104Ο108.261河海大学学报(自然科学版)第35卷[7]李林,王振宇,秦宁生,等.环青海湖地区气候变化及其对荒漠化的影响[J ].高原气象,2002,21(1):59Ο65.[8]丁永建,刘凤景.近三十年来青海湖流域气候变化对水量平衡的影响极其趋势预测[J 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shows that the runoff will possibly increase in the following 30years ,which will lead to the deceleration of the lowering or even to the rise of the water level of Qinghai Lake.K ey w ords :SW AT;runoff variation ;climate change ;land use ;hydrological simulation ;Buha River Basin ;Qinghai Lake 361第2期刘吉峰,等 SW AT 模型在青海湖布哈河流域径流变化成因分析中的应用。
《基于SWAT模型的乌梁素海东部流域径流模拟及其适用性评价》范文
《基于SWAT模型的乌梁素海东部流域径流模拟及其适用性评价》篇一一、引言乌梁素海位于我国北方，是一个重要的内陆湖泊，其东部流域的径流变化对湖泊的生态环境及周边地区的农业生产有着重要的影响。
为了更准确地模拟和预测乌梁素海东部流域的径流变化，本研究采用了SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型进行模拟，并对模型的适用性进行了评价。
二、SWAT模型概述SWAT模型是一种分布式水文模型，被广泛应用于各种流域的径流模拟和预测。
该模型能够综合考虑气候、地形、土壤、植被等多种因素对径流的影响，从而提供更为准确的模拟结果。
在乌梁素海东部流域的径流模拟中，SWAT模型主要包括水循环的各个过程，如降水、蒸发、径流等。
三、乌梁素海东部流域概况乌梁素海东部流域位于内蒙古地区，气候干旱，降水较少。
该地区的地形、土壤类型、植被分布等对径流变化具有重要影响。
在过去的几十年里，随着气候变化和人类活动的不断增加，该地区的径流变化日益复杂，亟需通过模型进行模拟和预测。
四、SWAT模型在乌梁素海东部流域的适用性分析为了验证SWAT模型在乌梁素海东部流域的适用性，本研究进行了以下几个方面的分析：1. 模型的构建和参数率定根据乌梁素海东部流域的地理、气候、土壤、植被等数据，构建了SWAT模型，并对模型参数进行了率定。
通过对比模拟结果和实际观测数据，发现模型能够较好地反映该地区的径流变化情况。
2. 模型的验证和评价为了进一步验证模型的适用性，本研究还对模型进行了验证和评价。
通过对比不同时间段的模拟结果和实际观测数据，发现模型在各个时间段的模拟结果均较为准确，具有较好的预测能力。
3. 模型的敏感性分析为了了解模型对不同因素的敏感性，本研究还进行了模型的敏感性分析。
通过改变气候、地形、土壤、植被等因素的取值，观察模型模拟结果的变化情况。
结果表明，模型对气候和植被等因素的敏感性较高，对地形和土壤等因素的敏感性相对较低。