SWAT模型应用及实例

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《基于SWAT模型的黄河源区河流泥沙变化研究》范文

《基于SWAT模型的黄河源区河流泥沙变化研究》篇一一、引言黄河作为中国的第二长河，其源区的水沙变化对于流域的生态环境和经济发展具有重要影响。

近年来，随着气候变化和人类活动的加剧，黄河源区的河流泥沙变化问题日益突出。

因此，本研究采用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，对黄河源区的河流泥沙变化进行研究，以期为黄河的治理与保护提供科学依据。

二、研究区域与数据本研究区域为黄河源区，包括青海省境内的多个流域。

研究所需的数据包括气象数据、土壤数据、地形数据、水文数据等。

其中，气象数据和土壤数据主要来源于相关气象站和土壤普查数据，地形数据和水文数据则通过遥感技术和实地测量获得。

三、SWAT模型应用SWAT模型是一种分布式水文模型，能够模拟流域的水文循环过程和泥沙运动过程。

本研究将SWAT模型应用于黄河源区，通过模型参数的调整和优化，使模型能够较好地反映该地区的实际水文过程。

在模型应用过程中，我们重点关注了泥沙模块的运行，通过调整模型参数，使模型能够准确模拟河流的泥沙输移过程。

四、河流泥沙变化分析基于SWAT模型模拟的结果，我们对黄河源区的河流泥沙变化进行了分析。

首先，我们分析了河流泥沙的时空分布特征，发现泥沙浓度在枯水期较高，丰水期较低；在空间上，上游地区的泥沙浓度较高，下游地区较低。

其次，我们分析了河流泥沙变化的原因，发现气候变化和人类活动是主要原因。

气候变化导致降雨量和温度的变化，从而影响河流的径流量和泥沙输移；人类活动则主要通过土地利用/覆被变化、水利工程建设等方式影响河流的泥沙输移。

五、结论与建议通过本研究，我们得出了以下结论：黄河源区的河流泥沙变化受到气候变化和人类活动的影响；SWAT模型能够较好地模拟该地区的河流泥沙输移过程；河流泥沙的时空分布特征为上游高、下游低，枯水期高、丰水期低。

针对黄河源区的河流泥沙变化问题，我们提出以下建议：首先，加强气候变化监测和预测，及时掌握气候变化的趋势和影响；其次，加强土地利用/覆被管理，合理规划土地利用结构，减少土地退化和水土流失；再次，加强水利工程建设和管理，提高水利工程的防洪减灾能力；最后，加强河流泥沙监测和治理，定期对河流泥沙进行监测和评估，采取有效的治理措施，减少河流泥沙的输移。

《基于SWAT模型的黄河源区河流泥沙变化研究》范文

近年来，随着气候变化和人类活动的加剧，黄河源区的河流泥沙变化问题日益突出。

因此，本研究采用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，对黄河源区的河流泥沙变化进行深入研究，以期为该区域的生态环境保护和可持续发展提供科学依据。

二、研究区域与方法1. 研究区域本研究选取黄河源区作为研究对象，该区域位于青藏高原东北部，具有独特的地理环境和气候条件。

2. 研究方法（1）SWAT模型介绍SWAT模型是一种分布式水文模型，能够模拟流域尺度的水循环过程，包括降水、蒸发、径流、泥沙输移等。

本研究利用SWAT模型对黄河源区的河流泥沙变化进行模拟和分析。

（2）数据来源与处理本研究所需的数据包括气象数据、土壤数据、地形数据、植被数据等。

其中，气象数据来自当地气象站，其他数据通过遥感手段获取。

数据处理过程中，对数据进行质量控制和空间插值等处理，以保证数据的准确性和可靠性。

三、模型构建与验证1. 模型构建根据研究区域的地理环境和气候条件，构建SWAT模型。

模型包括气象生成模块、水文响应单元模块、泥沙输移模块等。

在构建过程中，对模型的参数进行优化和调整，以保证模型的准确性和可靠性。

2. 模型验证为了验证模型的准确性和可靠性，本研究选取历史数据进行模型验证。

通过对比模型输出结果与实际观测结果，对模型的参数进行进一步优化和调整。

经过多次验证和调整，最终得到较为准确的模型结果。

四、河流泥沙变化分析1. 泥沙来源分析利用SWAT模型对黄河源区的泥沙来源进行分析。

通过分析土壤类型、植被覆盖度、地形等因素对泥沙的影响，得出不同区域的泥沙来源和贡献程度。

2. 河流泥沙变化趋势分析利用SWAT模型对黄河源区河流的泥沙变化趋势进行分析。

通过对比历史数据和未来预测数据，得出河流泥沙的变化趋势和影响因素。

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 . P .M .Allen G .Bernhardt .A comprehensive surface ~groundWater floW model .Journal of ~y-drology 1993 (142):47~69.[3]Reay W .G . D .L .Gallagher Jr . G .M .Simmons .GroundWater discharge and its impact on surface Water guali-ty in a Chesapeake Bay inlet .GroundWater 1992 28(6):1121~1133.[4]Memon B .A .Guantitative analysis of springs .Environ .Geol . 1995 (26):111~120.[5]Wood W .W . W .E .Sanford .Chemical and isotopic methods for guantifying groundWater recharge in a regionalsemiarid environment .GroundWater 1997 (33):458~468.[6]Meyboom P .Estimating groundWater recharge from streamfloW hydrograph .Journal of Geophysical Research1961 66(4):1203~1214.[7]Knisel W .G .BasefloW recession analysis for comparison of drainage basins and geology .Journal of GeophysicalResearch 1963 (68):3649~3653.[8]Nathan R .J . and T .A .McMahon .Evaluation of Automated Technigues for BasefloW and Recession Analysis .Water Resources Research 1990 26(7):1465~1473.[9]Rorabaugh M .I .Estimating changes in bank storage and groundWater contribution to stream floW .Int .As-soc .Sci .~ydrol .1964 (63):432~441.[10]Bevans ~.S .Estimating stream -aguifer interactions in coal areas in eastern Kansas by using stream records .In :Seymour (Ed .).Selected Papers in the ~ydrologic Sciences US Geologic Survey Water Supply Paper .1986 (2290):51~64.[11]~oos A .B .Recharge rates and aguifer 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 Input to Hydrological Models.Water Resources Bulletin,1985,21(3):423~432.[22]McNamara,J.P.,D.L.Kane,and L.D.HinZman.Hydrograph separations in an Arctic watershed using mixingmodel and graphical technigues.Water Resources Research,1997,33:973~983.[23]Birtles,A.B.Identification and separation of major baseflow components from a stream hydrograph.Water Re-sources Research,1978,14(5):791~803.[24]Furey,P.R.,V.K Gupta.A physically based filter for separating baseflow form streamflow times series.WaterResources Research,2001,37(11):2709~2722.[25]Rabiner,L.R.,B.Gold.Theory and application of digital signal processing.史令启译.北京:国防工业出版社,1982.[26]Lyne,V.,M.Hollick.Stochastic time variable rainfall runoff modeling.Hydrology and Water Resources Sympo-sium Berth,Proceedings,National Committee on Hydrology and Water Resources of the Institution of Engineers, Australia,1979,89~92.[27]Nathan,R.J.,and T.A.McMahon.Evaluation of Automated Technigues for Baseflow and Recession Analysis.Water Resources Research,1990,26(7):1465~1473.[28]Arnold,J.G.,and P.M.Allen.Automated methods for estimating baseflow and ground water recharge fromstreamflow.Journal of the American Water Resources Association,1999,35(2):411~424.[29]Arnold,J.G.,P.M.Allen,R.S.Muttiah,et al.Automated baseflow separation and recession analysis tech-nigues.Groundwater,1995,(33):1010~1018.[30]郭建民,郑金亮主编.伊洛河志.北京:中国科学技术出版社,1995.[31]洛南县地方志编纂委员会.洛南县志.北京:作家出版社,1999.[32]卢氏县水利志编纂领导小组.卢氏县水利志.西安:陕西人民出版社,2001.[33]王中根,刘昌明等.基于DEM的分布式水文模型构建方法.地理科学进展,2002,21(5):430~439.[34]Nash,J.E.,and J.Suttciliffe.River Flow Forecasting Through Conceptual Models,Part1~A Discussion ofPrinciple.Journal of Hydrology,1970,10(3):282~290.[35]/swat/swatbase.html[EB/OL],2003-6-10.The Study on Basef low Estimation and Assessment in SWATLuohe Basin as An EXampleYANG Guilian ,HAO Fanghua ,LIU Changming ,ZHANG Xuesong(Institute of Environmental Sciences ,Beijing Normal University ,Key Laboratory for Water and Sediment Sciences ,Ministry of Education ,Beijing 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 Sanford Chemical and isotopic methods for quantifying groundwater recharge in a regional semiarid environment 1997(33)6.Meyboom P Estimating groundwater recharge from streamflow hydrograph 1961(04)7.Knisel W G Baseflow recession analysis for comparison of drainage basins and geology 1963(68)8.Nathan R J;T A McMahon Evaluation of Automated Techniques for Baseflow and Recession Analysis 1990(07)9.Rorabaugh M I Estimating changes in bank storage and groundwater contribution to stream flow 1964(63)10.Bevans H S Estimating stream-aquifer interactions in coal areas in eastern Kansas by using stream records 198611.Hoos A B Recharge rates and aquifer characteristics forselected drainage basins in middle and east Tennessee 1990(4015)12.Rutledge A T Computer Programs for Describing the Recession of Groundwater Recharge and for Estimating Mean Groundwater Recharge and Discharge from Streamflow Records 1993(4121)13.Arnold J G;R Srinivasan;R S Muttiah Large area hydrologic modeling and assessment.PartⅠ.Model development 1998(34)14.王中根;刘昌明;黄友波SWAT模型的原理、结构及应用研究[期刊论文]-地理科学进展2003(01)15.袁作新流域水文模型 199016.张建云地理信息系统及其在水文水资源中的应用[期刊论文]-水科学进展 1995(04)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[期刊论文]-水科学进展1995(04)18.张仁杰从遥感信息到水文模型参数[期刊论文]-遥感信息 1987(01)19.魏文秋;谢淑琴遥感资料在SCS模型产流计算中的应用 1992(04)20.吴险峰;刘昌明流域水文模型研究的若干进展[期刊论文]-地理科学进展 2002(04)21.Rango A Assessment of Remote Sensing Input to Hydrological Models 1985(03)22.McNamara J P;D L Kane;L D Hinzman Hydrograph separations in an Arctic watershed using mixing model and graphical techniques 199723.Birtles A B Identification and separation of major baseflow components from a stream hydrograph 1978(05)24.Furey P R;V K Gupta A physically based filter for separating baseflow form streamflow times series[外文期刊] 2001(11)25.Rabiner L R;B Gold;史令启Theory and application of digital signal processing 198226.Lyne V;M Hollick Stochastic time variable rainfall runoff modeling 197927.Nathan R J;T A McMahon Evaluation of Automated Techniques for Baseflow and Recession Analysis 1990(07)28.Arnold J G;P M Allen Automated methods for estimating baseflow and ground water recharge from streamflow 1999(02)29.Arnold J G;P M Allen;R S Muttiah Automated baseflow separation and recession analysis techniques 1995(33)30.郭建民;郑金亮伊洛河志 199531.《洛南县地方志》编纂委员会洛南县志 199932.《卢氏县水利志》编纂领导小组卢氏县水利志 200133.王中根;刘昌明基于DEM的分布式水文模型构建方法[期刊论文]-地理科学进展 2002(05)34.Nash J E;J Suttciliffe River Flow Forecasting Through Conceptual Models,Part 1-A Discussion of Principle 1970(03)35.查看详情 20031.桑学锋.周祖昊.秦大庸.魏怀斌.SANG Xue-feng.ZHOU Zhu-hao.QIN Da-yong.WEI Huai-bin改进的SWAT模型在强人类活动地区的应用[期刊论文]-水利学报2008,39(12)2.于磊.邱殿明.YU Lei.QIU Dian-ming基于SWAT模型的漳卫南流域水量模拟[期刊论文]-吉林大学学报（地球科学版）2007,37(5)3.孙瑞.张雪芹.SUN Rui.ZHANG Xue-qin基于SWAT模型的流域径流模拟研究进展[期刊论文]-水文2010,30(3)4.王中根.刘昌明.黄友波SWAT模型的原理、结构及应用研究[期刊论文]-地理科学进展2003,22(1)5.郑捷.李光永.韩振中.孟国霞.邢黎明.ZHENG Jie.LI Guang-yong.HAN Zhen-zhong.MENG Guo-xia.XING Li-ming SWAT模型在水资源管理中研究进展与灌区应用展望[期刊论文]-土壤2009,41(5)1.王立红.陈娟.张慧济南市锦绣川流域景观变化对河川径流的影响研究[期刊论文]-绿色科技2011(8)2.张明旭.赵海英晋江西溪流域气候变化的SWAT模型模拟[期刊论文]-通化师范学院学报 2009(4)3.盛前丽.张洪江.刘国栋环境变化对香溪河流域径流影响的研究[期刊论文]-西部林业科学2008(4)4.岳隽.王仰麟.李贵才.吴健生.谢苗苗不同尺度景观空间分异特征对水体质量的影响——以深圳市西丽水库流域为例[期刊论文]-生态学报 2007(12)5.张华.张勃.赵传燕黑河上游多年基流变化及其原因分析[期刊论文]-地理研究 2011(8)6.翟晓燕.夏军.张永勇基于SWAT模型的沙澧河流域径流模拟[期刊论文]-武汉大学学报（工学版） 2011(2)7.袁军营.苏保林.李卉.路雨基于SWAT模型的柴河水库流域径流模拟研究[期刊论文]-北京师范大学学报(自然科学版) 2010(3)8.范丽丽.沈珍瑶.刘瑞民.宫永伟基于SWAT模型的大宁河流域非点源污染空间特性研究[期刊论文]-水土保持通报 2008(4)9.黎坤.林凯荣.江涛.陈晓宏数字滤波法在点源和非点源污染负荷分割中的应用[期刊论文]-环境科学研究 2010(3)10.罗书文.梁虹.杨桃.贺中华基于分形理论的喀斯特流域枯水资源影响因素分析[期刊论文]-安徽水利水电职业技术学院学报 2009(1)11.罗书文.梁虹.杨桃.贺中华基于分形理论的喀斯特流域枯水径流影响因素分析[期刊论文]-水科学与工程技术 2008(5)12.高杨.张明旭.王林晋江西溪流域气候变化下的水文响应研究[期刊论文]-水资源与水工程学报 2008(2)13.王林.陈兴伟基于3个站点校准与验证的晋江流域径流模拟[期刊论文]-中国水土保持科学2007(6)14.ZHANG Xiang.张扬.CHEN Xiao-dan.罗蔚汉江上游流域产水产沙时空规律研究[期刊论文]-南水北调与水利科技 2008(4)15.罗慈兰.叶水根.李黔湘SWAT模型在房山区ET的模拟研究[期刊论文]-节水灌溉 2008(10)16.罗睿.徐宗学.程磊SWAT模型在三川河流域的应用[期刊论文]-水资源与水工程学报 2008(5)17.于磊.邱殿明基于SWAT模型的漳卫南流域水量模拟[期刊论文]-吉林大学学报（地球科学版）2007(5)18.魏怀斌.王明娜.周祖昊.桑学峰基于分布式水文模型水文还原的地表水资源评价[期刊论文]-人民黄河 2009(3)19.许其功.席北斗.何连生.魏自民.姚波.霍守亮三峡库区大宁河流域非点源污染研究[期刊论文] -环境工程学报 2008(3)20.陆颖.Sam BUCHANAN.何大明流域水文模型中的土壤质地转换与饱和导水率Ks值确定[期刊论文]-云南地理环境研究 2008(5)21.黄国如流量过程线的自动分割方法探讨[期刊论文]-灌溉排水学报 2007(1)22.孔彦龙.庞忠和高寒流域同位素径流分割研究进展[期刊论文]-冰川冻土 2010(3)23.徐金涛.张奇.徐力刚抚仙湖集水域地表径流入湖水量模拟[期刊论文]-湖泊科学 2007(6)24.戴枫勇.姚琪.苏东彬SWAT模型研究[期刊论文]-江苏环境科技 2006(z1)25.代俊峰.崔远来基于SWAT的灌区分布式水文模型——Ⅰ.模型构建的原理与方法[期刊论文]-水利学报 2009(2)26.刘吉峰.李世杰.丁裕国基于气候模式统计降尺度技术的未来青海湖水位变化预估[期刊论文]-水科学进展 2008(2)27.王林.张明旭.陈兴伟基于SWAT模型的晋江西溪流域径流模拟[期刊论文]-亚热带资源与环境学报 2007(1)28.郑璟.方伟华.史培军.卓莉快速城市化地区土地利用变化对流域水文过程影响的模拟研究——以深圳市布吉河流域为例[期刊论文]-自然资源学报 2009(9)29.侯统昭.李锦育SWAT模型之初步探讨[期刊论文]-水土保持研究 2009(6)30.李丽娇.薛丽娟.张奇基于SWAT的西苕溪流域降雨—径流关系及水量平衡分析[期刊论文]-水土保持通报 2008(5)31.于峰.史正涛.李滨勇.杨具瑞.彭海英SWAT模型及其应用研究[期刊论文]-水土保持应用技术2008(5)32.于磊.顾鎏.李建新.朱新军基于SWAT模型的中尺度流域气候变化水文响应研究[期刊论文]-水土保持通报 2008(4)33.刘吉峰.霍世青.李世杰.杜宇SWAT模型在青海湖布哈河流域径流变化成因分析中的应用[期刊论文]-河海大学学报（自然科学版） 2007(2)34.许其功.刘鸿亮.沈珍瑶.席北斗参数空间分布对非点源污染模拟的影响[期刊论文]-环境科学2007(7)35.舒卫先.李世杰.刘吉峰青海湖水量变化模拟及原因分析[期刊论文]-干旱区地理 2008(2)36.李丽娇.张奇一个地表-地下径流耦合模型在西苕溪流域的应用[期刊论文]-水土保持学报。

第16章SWAT模型1

第16章SWA T模型16.1 概述SWA T（Soil and Water Assessment Tool）（Arnold et al., 1998; Neitsch et al., 2002）是由美国农业部农业研究中心(USDA-ARS）开发的流域尺度模型。

模型开发的目的是在具有多种土壤、土地利用和管理条件的复杂流域，预测长期土地管理措施对水、泥沙和农业污染物的影响。

SWA T模型经历了不断的改进，很快便在水资源和环境领域中得到广泛承认和普及。

Bera et al.（2003）称之为在农业和森林为主的流域具有连续模拟能力的最有前途的非点源模型。

模型主要组成部分包括气候、水文、土壤温度和属性、植被生长、营养物、杀虫剂和土地管理等。

本章首先介绍了SWA T模型的发展历史和基本结构，然后从水文评估、污染物流失、气候变化影响、洪水短期预报、敏感性分析、率定和不确定性分析、模拟关键影响因素及与其他模型的比较和耦合等方面详细介绍了SWA T模型的最新研究进展，进而分析了模型特点，并提出今后研究的展望，最后结合黄河河源区气候变化对水文循环影响的研究案例详细介绍了SWA T模型的具体应用。

16.2 模型发展历史16.2.1 模型的发展与改进SWA T主要基于SWRRB，并且吸取了CREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO的主要特征。

SWA T作为一种非点源模型已被并入BASINS（Better Assessment Science Integrating point and Nonpoint Sources）。

BASINS由美国环保局（USEPA）开发，其主要目的是在全国范围内分析和制定最大日负荷(Total Maximum Daily Loads, TMDL）的标准和指导方针。

SWA T模型自90s初开发以来，已经经历了不断的回顾和扩展。

模型主要的改进版本为：⑴ SWA T94.2：添加了水文响应单元（HRUs）。

SWAT模型应用及实例

3 5
1998年研究内各子流域内产流量及各河段流量
3 6
1998年各子流域产沙量及各河段的输沙量
3 7
1998年各子流域ORG_N的产出量和河道输出量
3 8
1998年各子流域NO3_N的产出量及各河段的输出量
3 9
1998年各子流域可溶性磷的产出量和河道中输出的总磷
4 0
不同水平年入库流量
500.00 0.00
不同水平年逐月入库总磷量
1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1
丰水年
平水年
枯水年
2000 2010 2020
3 5 7 9 11
特枯年
4 5
不同水平年在不同水文年的逐月氨氮量入库过程线
氨氮(T) 12000.00 10000.00
8000.00 6000.00 4000.00 2000.00
0.4000
0.2000
0.0000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
4 8
逐日入库浓度
浓度（mg/L）浓度（mg/L）
不同水文年潘家口水库出流氨氮浓度（2000）
5.0000 4.5000
4.0000 3.5000
3.0000 2.5000 2.0000
1.5000 1.0000
BOD(T)
200
150
40
100
30
3.0
2.5
50
20
2.0
40
1.5
0
10
30
1.0
4
5 0
6
7 0.85 9 1020 11 12 13
obs

中科院SWAT模型结构与软件

灌溉
降水
降雨
降雪雪盖融雪
下渗土壤水
土壤分层（最多10层）
土壤水蒸发植物蒸散发
壤中流渗漏
地表径流输移损失池塘/水库调蓄
池塘/水库蒸发
灌溉
池塘/水库出流池塘/水库渗透
浅层地下水灌溉潜水蒸发渗透回归流
深层地下水灌溉
河流灌溉用水输移损失
河段出流量
蒸散发
根系层
不饱和带
浅含水层
4.5 模型参数提取
4.5 模型参数提取
4.5 模型参数提取
子流域文件 HRU参数文件
4.6 模拟结果
Streamflow (mm) Precipitation (mm)
100
初始参数
80
模拟结果
60
40
与实测值相比： 20
峰值太高；基流略低。
0
1993
0
100
SWAT with default parameters
SWAT模型
结构与软件
SWAT模型结构与软件
主要内容
1
SWAT模型的用途
2
SWAT模型的结构
3
SWAT模型相关软件
4
SWAT模型应用示例
1 SWAT模型的用途
1.1 模型作用概述
1.1.1 模型的目标
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型可用于预测土地管理措施对于具有多种土壤类型、土地利用和管理措施的大面积复杂流域中径流、泥沙负荷及营养物质流失的长期影响。
SWAT200X 利用准备好的模型参数，模拟每可执行程序天的流域过程，输出模拟结果。
2.4 模型对流域的空间剖分

SWAT模型及其在水环境非点源污染研究中的应用

SWAT模型及其在水环境非点源污染研究中的应用1. 引言1.1 研究背景水资源是人类生存不可或缺的重要资源，由于人类活动的持续发展和水资源管理的不足，水环境污染日益严重，其中非点源污染是水环境污染的主要来源之一。

非点源污染是指来自于多个点，难以具体界定来源的污染物排放，其复杂性和难以预测性给水环境保护和管理带来了巨大的挑战。

为了有效地评估和管理水环境非点源污染，许多研究者使用了SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型。

SWAT模型是一个分布式的水文模型，可以模拟流域水循环过程，包括土地利用变化、降雨、蒸发、径流等。

SWAT模型在水环境非点源污染研究中具有重要的应用价值，可以帮助研究人员了解不同土地利用方式对水环境的影响以及提出相应的管理措施。

本文将对SWAT模型及其在水环境非点源污染研究中的应用进行深入探讨，通过案例分析，分析模型的优势与局限性，进一步展望未来研究方向，旨在为水环境保护和管理提供参考依据。

1.2 研究意义水环境是人类生存和发展的重要资源，然而由于工业化、城市化等活动的增加，水环境污染问题日趋严重。

非点源污染是水环境污染的主要来源之一，其治理难度大，成本高，效果难以评估。

对非点源污染的研究具有重要的现实意义。

通过深入研究SWAT模型在水环境非点源污染研究中的应用，可以为流域水资源管理决策提供科学依据，为改善水环境质量提供技术支持，为可持续水资源利用和环境保护作出贡献。

本文将重点探讨SWAT模型在水环境非点源污染研究中的应用，旨在提升对水环境问题的认识并促进水资源管理的发展。

2. 正文2.1 SWAT模型介绍SWAT模型，全称Soil and Water Assessment Tool，是一种用于水文模拟和流域管理的集成水文模型。

它由美国农业部自然资源保护局（USDA-NRCS）开发，旨在评估土壤侵蚀、非点源污染和水资源管理等问题。

SWAT模型基于流域尺度，结合了土地利用、气象、土壤和其他地理信息数据，模拟流域内水文过程的动态变化。

SWAT模型的研究应用进展

SWAT模型的研究应用进展SWAT模型在國内外流域水文过程、土壤侵蚀、非点源污染等研究领域得到广泛的应用。

但模型输入数据精度、缺少模拟模块等较多问题依然存在。

在研究者们不断改进调整下，SWAT模型会变得更加完善。

标签：SWAT模型；非点源污染；土壤侵蚀；产流产沙1 模型简介SWAT模型是由美国农业部农业研究中心（USDA-ARS）开发的模型，它是在结合CREAMS、EPIC、GLEAMS等模型的基础上发展起来的分布式水文模型[1]。

SWAT模型可以模拟大型复杂河流中土地管理活动对水量和质量，沉积物运移，农药和营养物质淋失的影响盆地[2]。

SWA T模型是基于连续时间段的模拟，能模拟几年、几十年的过程，模拟结果可以日、月、年为单位输出，不能模拟某次单一的降雨事件[3]。

该模型主要是基于GIS提供的空间信息模拟不同的水文物理化学的输移与转化过程[4]。

降水在低洼处汇聚，从而产生地表径流，在流动过程中不断侵蚀土壤，泥沙和氮、磷等污染物随径流冲刷，进入水体，造成江河湖泊等水体非点源污染。

基于非点源污染产生的特点，SWAT模型构建3个模块来模拟非点源污染：水文过程、土壤侵蚀和污染负荷[5]。

2 模型发展与应用国外学者对SWAT 模型的应用较早，很多工作已经比较深入。

Schomberg 等应用SWAT模型在Minnesota州和Michigan州对不同土地利用下产沙量、产流量进行了模拟。

Arabi等利用SWAT模型模拟得出不同的亚流域的划分，会影响到营养物负荷量和径流量、产沙量的模拟结果。

Tripathi M.P等模拟了小流域的径流量、产沙量和非点源污染负荷量，而后应用SWAT模型的不同管理措施组合对该流域面源污染负荷关键区进行了综合评价。

Vigiak O等人用SWAT模拟多瑙河流域的泥沙通量，流域范围内的模型模拟结果表现令人满意[6-10]。

国内引进SWAT模型的时间相对较晚，但随着近年来人们对该模型的认识不断提高使得该模型得以迅速发展。

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 ].地理科学,1995,15(2):128Ο135.[9]马钰.青海湖水位变化与湖区气候要素的相关分析[J ].湖泊科学,1996,8(2):103Ο106.[10]秦伯强.气候变化对亚洲内陆湖泊影响研究:过去,现在与未来[D].北京:中国科学院,1993.[11]NEITSCH S L ,ARNO LD J G,KI N LRY J R ,et al.S oil and water assessment tool theoretical documentation :Version 2000[M].T exas :T exas Water Res ources Institute ,C ollege S tation ,2002:3Ο5.[12]黄清华,张万昌.SW AT 分布式水文模型在黑河干流山区流域的改进及应用[J ].南京林业大学学报,2004,28(2):22Ο27.[13]杨桂莲,郝芳华,刘昌明,等.基于SW AT 模型的基流估算及评价:以洛河流域为例[J ].地理科学进展,2003,22(5):463Ο471.[14]沈芳,匡定波.青海湖最近25年变化的遥感调查与研究[J ].湖泊科学,2003,15(4):289Ο297.[15]中国科学院地理研究所.青藏高原地图集[M].北京:科学出版社,1990:96Ο97.[16]青海省农业资源区划办公室.青海土壤[M].北京:中国农业出版社,1997.[17]朱秋潮,范浩定.土壤颗粒组成分级标准的换算[J ].土壤通报,1999,30(2):53Ο54.[18]庄立伟,王石力.东北地区逐日气象要素的空间插值方法应用研究[J ].应用气象学报,2003,14(5):605Ο615.[19]NASH J E ,S UTTE LIFE J V.River flow forcasting through conceptual m odels.Part 1:A discussion of principle[J ].Journal of Hydrology ,1970,10(3):282Ο290.[20]周立华,陈桂琛.人类活动对青海湖水位下降的影响[J ].湖泊科学,1992,4(3):32Ο37.[21]王守荣,郑水红,程磊.气候变化对西北水循环和水资源影响的研究[J ].气候与环境研究,2003,8(1):43Ο51.Application of SWAT model to analysis of runoff variationof Buha River B asin of Q inghai LakeLIU Ji 2feng 1,HU O Shi 2qing 1,LI Shi 2jie 2,DU Yu 3(rmation Center o f Hydrology Bureau ,Yellow River Water Conservancy Commission ,Zhengzhou 450004,China ;2.Nanjing Institute o f G eography and Limnology ,Chinese Academy o f Sciences ,Nanjing 210008,China ;3.Supervision Company o f Heavy Industry Construction ,Guangzhou 510004,China )Abstract:The study was performed to investigate the in fluences of climate variation and human activities on the hydrological process of the river basin.With the distributed hydrological m odel SW AT ,runoff variation of the Buha River of the past decades was simulated.From the analysis ,it is concluded that the climate variation is the main cause of runoff decrease in the river basin from the 1980s to the 1990s.Then ,the runoff variation of the Buha River was predicted according to the variation trend of climate condition.The result 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模型的汾河上游流域非点源污染特征研究》范文

《基于SWAT模型的汾河上游流域非点源污染特征研究》篇一一、引言非点源污染是指由于雨水冲刷和地表径流引起的污染，与点源污染（如工厂排放）相比，其来源广泛且难以控制。

汾河作为我国重要的河流之一，其上游流域的非点源污染问题日益突出，对河流生态安全和下游用水安全造成了严重影响。

本文利用SWAT（土壤和水评估工具）模型，对汾河上游流域的非点源污染特征进行了深入研究。

二、研究区域与数据准备本研究选取了汾河上游流域作为研究对象，该区域地理位置重要，非点源污染问题严重。

我们收集了该流域的数字高程模型（DEM）、土壤类型、土地利用类型等基础地理数据，以及气象数据、水质监测数据等。

此外，我们还利用SWAT模型的数据库，建立了适合该流域的模型参数。

三、SWAT模型应用及非点源污染特征分析SWAT模型是一种具有物理基础的分布式水文模型，能够模拟流域尺度的水循环过程和污染物的迁移转化。

我们将收集到的数据输入SWAT模型，模拟了汾河上游流域的径流、泥沙和污染物负荷等过程。

通过模型模拟结果，我们分析了非点源污染的特征。

首先，非点源污染主要来源于农业活动，尤其是化肥和农药的使用。

其次，非点源污染在雨季尤为严重，与降雨强度和径流量的变化密切相关。

此外，非点源污染的空间分布也呈现出明显的规律性，与土地利用类型和土壤类型密切相关。

四、污染来源及影响因素分析通过进一步分析，我们发现非点源污染的主要来源包括农业活动、城镇生活、工业生产等。

其中，农业活动是主要的污染来源，化肥和农药的过量使用是导致非点源污染的主要原因。

此外，城镇生活和工业生产也会对非点源污染产生一定影响。

影响因素方面，降雨是导致非点源污染的关键因素之一。

降雨强度和降雨量的变化会直接影响径流量和泥沙量，从而影响非点源污染的程度。

此外，土地利用类型、土壤类型、植被覆盖度等也会对非点源污染产生影响。

五、对策与建议针对汾河上游流域的非点源污染问题，我们提出以下对策与建议：1. 加强农业管理，推广科学施肥技术，减少化肥和农药的使用量。

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。

非点源模型中的水文模拟_以SWAT模型在芦溪小流域的应用为例

除以上数据外 ,SWAT 的输入数据还包括气候气象、土壤类型、管理措施、农村居民点、点源、化肥农药性质、作物生长参数等。将数据主要分为以下三类 :以栅格格式存贮的空间数据 ,如土壤类型 ;以 Coverage 格式存贮的空间数据 ,如气象站点分布 ; 以 DBF 格式存贮的属性数据和监测数据 ,如土壤理化性质等。不同数据之间保有一定的独立性 ,以方便数据的修改与更新 ,并能够通过标识码相互链接。 312 子单元划分与计算
笔者结合芦溪小流域的非点源研究情况 ,着重讨论分散参数非点源模型 SWAT ( Soil and Water Assess2 ment Tool) 在水文模拟方面的应用情况。
1 研究区域概况
芦溪小流域位于江西省萍乡市芦溪县境内 ,袁水 (赣江主要支流) 上游。流域面积约为 334 km2 。流域内多山地丘陵 ,上、下游落差达 1 700 多 m。主要土壤类型为红壤。大部分山地植被覆盖状况良好 ,以常绿林为主 ;部分丘陵原有植被遭到破坏 ,但并未开垦 ,植被以自然生长的草本植物为主 ;耕地以水田为主 ,其他类型 (如旱地、菜地) 所占比例不足 10 %。流域内工、矿、企业不发达 ,点源污染较少。
2 SWAT 模型水文模块
非点源模型 (SWAT) 是一个流域水文水质模型 ,适用于大流域的长时间序列连续模拟计算。其水文模块的模拟内容见图 1 ,建模的基本思想是总量平衡。来水包括降雨、降雪和流域外引水 ,出水包括地表径流、壤中流 (侧向径流) 和地下水反补给。流域含水量主要包括土壤含水量、地下水量。
收稿日期 : 2002 - 12 - 24 基金项目 : 国家环境保护总局、江西省环境保护局科研基金资助项

SWAT模型的原理、结构及应用研究

SWAT模型的原理、结构及应用研究一、本文概述本文旨在全面探讨SWAT（Soil Water Assessment Tool）模型的原理、结构以及其在各种应用场景下的实践研究。

SWAT模型作为一种强大的水文学工具，已经在全球范围内得到了广泛的应用，特别是在水资源管理、农业灌溉、洪水模拟和生态环境评估等领域。

本文首先对SWAT模型的基本原理进行概述，然后深入解析其模型结构，包括模型的各个主要组成部分以及它们之间的相互作用关系。

接下来，本文将通过具体的案例分析，展示SWAT模型在实际应用中的效果和影响力。

通过对这些案例的研究，我们期望能够揭示SWAT模型的潜在价值和局限性，以便在未来的研究和实践中更好地利用这一工具。

本文还将对SWAT模型的发展趋势和前景进行展望，以期为未来相关领域的研究提供参考和借鉴。

二、SWAT模型的理论基础SWAT模型（Soil Water Assessment Tool）是一种基于物理过程的分布式水文模型，其理论基础主要源于水文学、土壤学、生态学等多个学科。

该模型的核心理论框架基于流域水量平衡原理，通过对流域内不同土地利用类型、土壤类型以及管理措施下的水文过程进行模拟，实现对流域水文循环的全面描述。

SWAT模型基于水量平衡方程，即流域内水分的输入（降雨、灌溉等）等于输出（径流、蒸发、渗漏等）与存储（土壤水、地下水等）之和。

这一原理是流域水文学的基本原理，也是SWAT模型进行模拟的基础。

SWAT模型采用分布式参数化方法，将流域划分为若干个子流域或水文响应单元（HRU），每个HRU具有相同的土地利用类型和土壤类型。

这种划分方式充分考虑了流域内空间异质性对水文过程的影响，提高了模型的模拟精度。

在SWAT模型中，水文过程主要包括产流、汇流、蒸散发和土壤水运动等。

产流过程主要受到降雨、植被覆盖、土壤类型等因素的影响；汇流过程则通过计算河网水流路径和流速，模拟水流在流域内的运移过程；蒸散发过程受到气温、湿度、风速等多种气象因素的影响；土壤水运动则描述了水分在土壤剖面中的运动和存储过程。

SWAT作业

SWAT模型的应用SWAT（Soil and Water Assessment Tool)模型是由美国农业部(USDA)的农业研究中心Jeff Amonld博士于1994年开发的，主要用于模拟地表水和地下水的水质和水量，预测土地管理措施对各种土壤类别、土地利用形式和管理条件下的大面积复杂流域的水文、泥沙和农业化学物质产量的长期影响.该模型自开发以来在美国、加拿大、北美寒区、欧洲以及澳洲地区有许多应用实例，并在应用中得到不断发展。

它能够利用提供的土地土壤信息,模拟复杂大流域中各种不同的水文物理过程,包括水、沙、化学物质和杀虫剂的输移与转化过程;通过水文、农作物生长、营养物循环等原始数据输入进行非点源污染模拟，为中大流域最优化决策、流域水资源综会规划管理等提供必要的科学支撑。

一、SWAT模型原理及研究进展SWAT模型是由701个方程、1013个中间变量组成的综合模型体系，因此模型可以模拟流域内的多种水文物理过程：水的运动、泥沙的输移、植物的生长及营养物质的迁移转化等.模型的整个模拟过程可以分为两个部分:子流域模块和汇流演算模块。

前者控制着每个子流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量;后者决定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动及负荷的演算汇总过程。

子流域模块可分成8个组件：水文、气象、泥沙、土壤温度、作物生长、营养物、农药/杀虫剂和农业管理。

汇流演算模块属于水循环的水面部分，主要考虑水、沙、营养物(N，P等)和杀虫剂在河网中的输移，包括河道汇流演算和蓄水体（汇流演算两大部分。

SWAT采用先进的模块化设计思路,水循环的每一个环节对应一个子模块,十分方便模型的扩展和应用。

根据研究目的，模型的诸多模块既可以单独运行，也可以组合其中几个模块运行模拟.SWAT模型在国内的应用主要针对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.其中，径流模拟是SWAT应用的一个主要方面，长江流域、黄河流域、海河流域，以及中国红壤生态实验站，都有SWAT应用的研究案例。

SWAT模型参数自动率定的改进与应用

1敏感性参数表参数名称参数意义下限上限参数序号参数变化方法hrusmfmx21日最大融雪度日因子103421日最小融雪度日因子1035alphabf基流阿尔法因子2001gwqmn浅层地下水回归流阈值深度2001gwrevap地下水再蒸发系数01020Байду номын сангаас22001revapmn浅层地下水再蒸发或下渗的阈值深度2001esco土壤蒸发补偿系数2001slope平均坡度陡度5050232001slsubbsn平均边坡长度5050242001tlaps温度下降率5050522001chk2主河道曼宁系数150542001cn2土壤湿度下scs5050102001solawc土壤有效储水量5050172001surlag地表径流延迟时间1033sftmp降雪温度阈值swat模型中大概有60多个参数另外每个hrusub以及basin都有自己独立的参数随着子流hru个数的增加参数的个数也会增加
Abstract:LH 2OAT analysis module and SCE2UA auto calibration module have been added to SWAT 2005. During the p rocess of param eter sensitivity analysis and calibration, the computing time increases w ith the number of subbasins. For a watershed w ith an area of 16800 km2 , subbasins of 138 fo r B eijing, the tim e is about 1 m inute for a 5 yeas simu2 lation of SWAT model. Because the parameters auto calibration p rogram of SWAT model tries many times of different param eters, the model was rerun about 5000 times for 10 parameters used in B eijing, which w ill cost about 4 days. If any m istake occurs in this p rocess, it w ill need to redo the calibration work. Therefore this calibration method is ill2sui2 ted and unaccep table for large basins. An idea is put forwarded and realized in the paper, that is we can only sim ula2 tion som e subbasins, such as the only subbasins flow to target hydro station. Then w ith only sim ulation of these several subbasins, the tim e used for param eters auto calibration w ill be greatly reduced. W ith this method app lied in parameter calibration in B eijing Swat model, it takes no more than 30 m inutes to calibrate the five yearsπday runoff of Q ianx2 inzhuang hydro station and the results are p referably. The calibration of runoff p rocess for a num ber of hydro stations in distributed hydrological model can be rap idly done through the generalization of this method. Key words: LH 2OAT sensitivity analysis; SCE2UA parameter estimation; SWAT

SWAT模型

1SWAT模型原理介绍SWAT模型主要用来预测人类活动对水、沙、农业、化学物质的长期影响。

它可以模拟流域内多种不同的水循环物理过程。

由于流域下垫面和气候因素具有时空变异性,为了提高模拟的精度,通常SWAT模型将研究流域细分成若干个单元流域。

流域离散的方法有三种:自然子流域(subbasin)、山坡(hillslop)和网格(grid)。

关于流域离散方法的探讨见参考文献[4]。

SWAT模拟的流域水文过程分为水循环的陆面部分(即产流和坡面汇流部分)和水循环的水面部分(即河道汇流部分)。

前者控制着每个子流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量;后者决定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动。

1.1水循环的陆面部分流域内蒸发量随植被覆盖和土壤的不同而变化,可通过水文响应单元(HRU)[2]的划分来反映这种变化。

每个HRU都单独计算径流量,然后演算得到流域总径流量。

在实际的计算中,一般要考虑气候、水文和植被覆盖这三个方面的因素。

1.1.1气候因素流域气候(特别是湿度和能量的输入)控制着水量平衡,并决定了水循环中不同要素的相对重要性。

SWAT所需要输入的气候因素变量包括:日降水量、最大最小气温、太阳辐射、风速和相对湿度。

这些变量的数值可通过模型自动生成,也可直接输入实测数据。

1.1.2水文因素降水可被植被截留或直接降落到地面。

降到地面上的水一部分下渗到土壤;一部分形成地表径流。

地表径流快速汇入河道,对短期河流响应起到很大贡献。

下渗到土壤中的水可保持在土壤中被后期蒸发掉,或者经由地下路径缓慢流入地表水系统。

冠层蓄水:SWAT有两种计算地表径流的方法。

当采用Green&Ampt 方法时需要单独计算冠层截留。

计算主要输入为:冠层最大蓄水量和时段叶面指数(LAI)。

当计算蒸发时,冠层水首先蒸发。

下渗:计算下渗考虑两个主要参数:1初始下渗率(依赖于土壤湿度和供水条件);2最终下渗率(等于土壤饱和水力传导度)。

第八讲 SWAT的非点源污染模拟

K L I phosyn ,hr 1 FL 光 k depth ln K I t L phosyn ,hr exp k t depth C NO3 C NH 4 氮 FN C NO3 C NH 4 K N
N nit|vol ,ly
N nit |vol ,ly
腐殖质有机氮 orgNhum ,ly 新有机氮
挥发 Nvol ,ly
orgNfrsh,surf=0.0015· rsdsurf
反硝化作用
矿化作用、分解作用/固氮作用
腐殖质矿化如果γsw,ly ≥0.95，则 Ndenit,ly = NO3ly•(1-exp[-1.4γtmp,lyorgCly]) 如果γsw,ly <0.95，则 Ndenit,ly =0.0
滞蓄水体中（池塘、湿地、水库,不包括洼地）：
1、随地表径流进入滞蓄水体，并出流进入主河道 2、仅考虑营养元素的沉降，不模拟转化过程
河道水质模拟
市政和工厂排放
非点源排放
生物降解和转化泥沙吸附作用
稀释和扩散积和再悬浮
沉积和积累
河道水质模型
1—复氧作用； 2—河底生物(包括底泥)的耗氧； 3—碳化合物BOD耗氧； 4—光合作用产氧； 5—氨氮氧化耗氧； 6—亚硝酸氮氧化耗氧； 7—碳化BOD的沉淀； 8—浮游植物对硝酸氮的吸收； 9—浮游植物对磷(磷酸盐磷)； 10—浮游植物呼吸产生磷； 11—浮游植物的死亡和沉淀； 12—浮游植物呼吸产生氨氮； 13—底泥释放氨氮； 14—氨氮转化为亚硝酸氮； 15—亚硝酸氮转化为硝酸氮； 16—底泥释放磷。
亚硝酸态氮： NO2 N ,1 NH 4 str N , 2 NO2 str TT 硝态氮： NO

《基于SWAT模型的泗河流域气候及土地利用变化的水文响应研究》范文

《基于SWAT模型的泗河流域气候及土地利用变化的水文响应研究》篇一一、引言随着全球气候变化和人类活动的不断加剧，水文循环和生态环境的变化成为国内外学者研究的热点。

泗河流域作为我国典型的内陆河流域，其水文环境和水资源管理具有重要的实践意义。

本文采用SWAT模型，针对泗河流域的气候及土地利用变化进行水文响应研究，旨在为该流域的水资源管理和生态保护提供科学依据。

二、研究区域与方法1. 研究区域泗河流域位于我国中东部地区，流域面积广阔，涵盖了多种气候和土地利用类型。

本研究选择泗河流域的典型区域作为研究对象，对其气候及土地利用变化的水文响应进行研究。

2. SWAT模型简介SWAT（Soil and Water Assessment Tool）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循环过程和土地利用变化对水文循环的影响。

该模型包括气象、水循环、土壤、植被、农业管理等多个子模型，能够全面反映流域的水文过程。

三、数据来源与处理本研究所需的数据包括气象数据、土地利用数据、土壤数据等。

气象数据主要包括降水量、温度、风速等，来源于中国气象局；土地利用数据来源于地理空间数据云等；土壤数据则通过实地采样和实验室分析获得。

所有数据均经过严格的预处理和质量控制，以确保数据的准确性和可靠性。

四、模型构建与参数设置1. 模型构建根据泗河流域的地理特征和气候特点，构建SWAT模型。

模型包括气象、水循环、土壤、植被等多个模块，能够全面反映流域的水文过程。

2. 参数设置根据研究区域的实际情况和SWAT模型的参数要求，设置模型的参数。

包括气象参数（如降水量、温度等）、土壤参数（如土壤类型、土壤层次等）、植被参数（如植被类型、植被覆盖度等）等。

所有参数均经过严格的校准和验证，以确保模型的准确性和可靠性。

五、气候及土地利用变化的水文响应分析1. 气候变化的水文响应分析通过SWAT模型模拟不同气候情景下的水文过程，分析气候变化对泗河流域水文循环的影响。