swat用户气象站数据计算

swat模型水量平衡方程

swat模型水量平衡方程SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）是一种广泛应用于水资源管理和土地利用规划的水量平衡模型。

它模拟了流域内水循环的各个组成部分，包括降水、蒸发、蓄水、径流等，可以用于评估不同土地利用管理措施对水资源的影响，以及预测未来的水资源供需情况。

SWAT模型的水量平衡方程是基于流域的物质守恒定律建立的，它描述了降水在流域中的水循环过程，并计算了径流的生成与运动。

首先，降水是水量平衡方程的重要输入项，包括雨滴截留、蒸发和渗漏等水文过程。

SWAT模型中通常会使用降水站点的观测数据或气象模型的输出数据作为输入。

其次，土壤蓄水量是流域水量平衡方程中的一个重要参数。

SWAT 模型通过考虑土壤类型和土壤水分特性等来模拟土壤的蓄水能力，这可以反映不同土地利用类型的水文响应。

然后，蒸发是流域水循环的关键过程之一，代表了水分从土壤和植被蒸发的过程。

SWAT模型中采用了一系列的参数和公式来计算蒸发过程，包括潜在蒸发、实际蒸发和冠层蒸发等。

此外，渗漏是指水分从土壤渗透到地下水中的过程。

SWAT模型考虑了渗漏对地下水补给的影响，通过模拟土壤的渗透能力和土壤饱和度来计算渗漏量。

最后，径流是通过蒸发和渗漏后剩余的降水流出流域的部分。

SWAT模型通过考虑土壤类型、地形、土地利用等因素，采用多个子流域的方法来模拟流域的径流产生与转移。

综上所述，SWAT模型的水量平衡方程可以描述如下：降水=截留+蒸发+渗漏+产流其中，截留代表了降水在植被上被截留的部分；蒸发代表了水分从土壤和植被蒸发的过程；渗漏代表了水分从土壤渗透到地下水中的过程；产流代表了径流的生成与运动。

SWAT模型通过计算这些过程中的关键参数和输入，以及采用物质守恒的原理，可以模拟流域内的水资源循环和水量平衡。

这些模拟结果可以帮助决策者了解不同土地利用策略对水资源的影响，优化土地利用配置方案，提高水资源的利用效率，为可持续水资源管理和土地规划提供科学的依据。

SWAT模型原理

SWAT模型原理SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool，土壤和水资源评估工具）是用于评估流域水循环、水质和土壤侵蚀的数学模型。

它是由美国农业部（USDA）开发的，用于支持农业决策和流域管理。

1.数据输入：SWAT模型的输入数据包括气象数据、土地利用数据、土壤数据和管理实践数据。

气象数据主要包括降水、温度、风速和日照等信息。

土地利用数据描述了流域中不同土地利用类型的分布情况，如农田、森林、草地等。

土壤数据描述了土壤的物理和化学特性，如土壤类型、质地、土壤有机质含量等。

管理实践数据描述了农田管理措施，如施肥、灌溉和农药使用等。

2.水文模拟：SWAT模型使用降水和蒸散发数据来计算流域的水量平衡。

降水通过自然和人为的蓄水和径流过程，形成地表径流和地下径流。

蒸散发是指水分从土地表面蒸发和植物透传到大气中的过程。

模型根据土壤含水量和植被类型，计算蒸散发的损失。

这些水文过程模拟有助于了解流域水资源的分布和利用情况。

3.土壤侵蚀模拟：SWAT模型还模拟土壤水分和沉积物的侵蚀过程。

地表径流会携带土壤颗粒和污染物，导致土壤侵蚀和水质恶化。

模型根据地表流量和土壤侵蚀的相关因素，如坡度、覆盖度和土壤侵蚀性指数等，计算土壤侵蚀的速率。

这对于评估土地利用变化和管理实践对土壤质量和水质的影响非常重要。

4.模型校准和验证：SWAT模型的输出结果需要与实际观测数据进行校准和验证。

校准是调整模型参数，使模型的输出尽可能接近实际观测结果。

验证是使用另一组独立数据来验证模型的准确性和适用性。

这个过程对于提高模型的可靠性和预测能力非常重要。

5.方案评估和决策支持：SWAT模型可以用于评估不同的土地利用和管理方案，并提供决策支持。

通过模拟不同管理实践的效果，可以评估其对水资源、土壤侵蚀和水质的影响。

这有助于制定合理的流域管理策略，促进可持续农业和水资源管理。

总之，SWAT模型基于水文和土壤侵蚀的基本原理，结合实际观测数据和参数，用于模拟流域的水文过程和土壤侵蚀过程。

SWAT水文模型

SWAT水文模型介绍1概述SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是美国农业部（USDA）农业研究局（ARS）开发的基于流域尺度的一个长时段的分布式流域水文模型。

它主要基于SWRRB模型，并吸取了CREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO的主要特征。

SWAT具有很强的物理基础，能够利用GIS和RS提供的空间数据信息模拟地表水和地下水的水量和水质，用来协助水资源管理，即预测和评估流域内水、泥沙和农业化学品管理所产生的影响。

该模型主要用于长期预测，对单一洪水事件的演算能力不强，模型主要由8个部分组成：水文、气象、泥沙、土壤温度、作物生长、营养物、农业管理和杀虫剂。

SWAT模型拥有参数自动率定模块，其采用的是等在1992年提出的SCE-UA算法。

模型采用模块化编程，由各水文计算模块实现各水文过程模拟功能，其源代码公开，方便用户对模型的改进和维护。

2模型原理SWAT模型在进行模拟时，首先根据DEM把流域划分为一定数目的子流域，子流域划分的大小可以根据定义形成河流所需要的最小集水区面积来调整，还可以通过增减子流域出口数量进行进一步调整。

然后在每一个子流域内再划分为水文响应单元HRU。

HRU 是同一个子流域内有着相同土地利用类型和土壤类型的区域。

每一个水文响应单元内的水平衡是基于降水、地表径流、蒸散发、壤中流、渗透、地下水回流和河道运移损失来计算的。

地表径流估算一般采用SCS径流曲线法。

渗透模块采用存储演算方法，并结合裂隙流模型来预测通过每一个土壤层的流量，一旦水渗透到根区底层以下则成为地下水或产生回流。

在土壤剖面中壤中流的计算与渗透同时进行。

每一层土壤中的壤中流采用动力蓄水水库来模拟。

河道中流量演算采用变动存储系数法或马斯金根演算法。

模型中提供了三种估算潜在蒸散发量的计算方法—Hargreaves、Priestley-Taylor和Penman-Monteith。

每一个子流域内侵蚀和泥沙量的估算采用改进的USLE方程，河道内泥沙演算采用改进的Bagnold泥沙运移方程。

SWAT模型参数及运行过程

第1章SWAT模型1.1SWA T模型参数1.1.1DEM数据DEM大部分是比较光滑的地形表面模型，但是由于误差及某些特殊地形的存在，造成DEM表面会有一些凹陷的地区存在，导致得到精度不高的水流方向结果，使得原始DEM数据不能满足研究的需要。

因此，在进行绝大多数模拟实验之前，都会将原始DEM数据通过ArcGIS软件的水文分析模型进行洼地填充，最终得到满足研究需求的无洼地DEM数据。

1.1.2土地利用数据通过对洱海流域高分辨遥感影像监督分类取得研究区的土地利用空间分布图后，首先查看分布图的投影坐标体系，如果与研究中设定的不相同，则需要利用ArcToolbox的投影模块Projections对其进行投影转换；第二步需要建立图中分类编码与模型中土地分类编码之间的联系，以供模型模拟使用。

1.1.3气象数据气象数据主要包括流域的气温数据（日平均、最高和最低）、太阳辐射、风速、相对湿度、降水数据（包括降雨强度、月均降雨量、月均降雨量标准偏差、降雨的偏度系数、月内干日数、月内湿日数、平均降雨天数等参数）。

在数据类型上，这些数据可以是统计数据，也可以通过SWAT模型的天气发生器模拟生成，或者是统计和模拟数据的结合；在数据格式上，这些气象数据需要以DBF格式保存在ArcGIS自带的属性数据库中；在时间尺度上，模型的模拟时间步长可以为年、月、日。

1.1.4土壤数据SWAT 模型需要将各类土壤的水文、水传导属性作为输入值, 并将其分为按土壤类型和按土壤层输入的两类参数。

按土壤类型输入的参数包括：(1)每类土壤所属的水文单元组；(2)植被根系最大深度；(3)土壤表面到最底层深度；(4)土壤空隙比等。

按土壤层分层输入的数据有；(5)土壤表面到各土壤层深度；(6)土壤容重；(7)有效田间持水量；(8)饱和导水率；(9)每层土壤中的粘粒、粉沙、沙粒、砾石含量；(10)USLE方程中的土壤可蚀性K；(11)田间土壤反照率；(12)土壤电导率。

swat模型面源模块计算

swat模型面源模块计算SWAT模型是一个被广泛应用于水资源管理和农业系统评估的面源污染模型。

它可以帮助决策者预测土地利用变化对水资源质量的影响，并制定相应的管理措施。

本文将介绍SWAT模型的基本原理和应用，并探讨其在水资源管理中的重要性。

面源污染是指由农田、牧场、城市和工业等活动产生的污染物通过雨水径流进入水体的过程。

这些污染物包括农药、化肥、沉积物和氮磷等营养物质，对水体生态系统造成严重威胁。

因此，准确预测和评估面源污染的影响，对于制定有效的保护和管理策略至关重要。

SWAT模型是一个基于土地利用、气象、土壤和水文等数据的面源污染模型。

它通过模拟水循环、土壤侵蚀和污染物迁移等过程，定量评估不同土地利用方式对水资源质量的影响。

SWAT模型的核心是分布式参数化的水文模型，它将研究区域划分为多个子流域，并对每个子流域进行水文过程模拟。

SWAT模型的输入数据包括土地利用、土壤、降雨、蒸发散和氮磷负荷等信息。

通过对这些数据的处理和分析，模型可以预测不同土地利用方式下的径流量、沉积物产量和污染物迁移等指标。

这些指标可以帮助决策者评估不同管理措施对水资源的影响，并制定相应的管理策略。

SWAT模型的应用范围广泛，包括农业系统评估、水资源管理和环境影响评价等领域。

在农业系统评估中，SWAT模型可以帮助农民和农业专家选择合适的种植方式和施肥策略，以减少面源污染的风险。

在水资源管理中，SWAT模型可以帮助决策者评估不同土地利用和水资源利用方案的可行性，以及制定保护和管理措施。

在环境影响评价中，SWAT模型可以帮助评估不同土地利用方式对水资源质量的影响，为环境保护和生态恢复提供科学依据。

SWAT模型是一个重要的面源污染模型，可以帮助决策者预测和评估不同土地利用方式对水资源质量的影响。

它的应用范围广泛，并在农业系统评估、水资源管理和环境影响评价等领域发挥着重要作用。

通过使用SWAT模型，我们可以更好地保护和管理水资源，实现可持续发展的目标。

SWAT模型：pcpSTAT中文手册

The Program pcpSTATUser’s ManualStefan Liersch, Berlin, August 12, 2003stliersch@freenet.de下载地址：/swat/pcpSTAT.zip引言pcpSTAT.exe程序用来计算SWAT模型气象发生器所需要的每日降水数据的统计参数(userwgn.dbf)。

表1中列出的一些参数能毫不费力地利用MICROSOFT EXCEL等工具计算出来，而PR_W1 和 PR_W2比较难计算。

表1：SWAT所用的降水统计参数PCPMM(mon) = average or mean total monthly precipitationPCPSTD(mon) = standard deviation for daily precipitation in monthPCPSKW(mon) = skew coefficient for daily precipitation in monthPR_W1(mon) = probability of a wet day following a dry dayPR_W2(mon) = probability of a wet day following a wet dayPCPD(mon) = average number of days of precipitation in month输入文件存储着每日降水数据的输入文件必须是只有一列数字的ASCII码文本文件（图1）。

观测期必须是开始于1月1日，结束于12月31日。

换句话说，第一个数据值是1月1日的，最后一个是12月31日的。

虽然对利用的总年数没有限制，但每一次的计算都必须是基于一整年。

若是有缺失的数据，需要用空值（必须是数字）来填充这些缺失的数据值。

程序会询问这些值，并用整个系列的平均值取代空值。

图1: Example of a Precipitation Input File创建输入文件降水数据文件通常是文本文件，一列是日期，一列为降水值。

swat模型中气象数据库和土壤数据库的构建方法

swat模型中气象数据库和土壤数据库的构建方法1. 引言1.1 概述本文将探讨在SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型中构建气象数据库和土壤数据库的方法。

SWAT模型是一个广泛应用于流域水文研究和水资源管理的数学模型，可以模拟流域内水循环过程、土壤侵蚀和营养物质输出等综合水文过程。

而气象数据库和土壤数据库作为SWAT模型输入数据的基础，对模型的准确性和可靠性具有重要意义。

1.2 目的本文旨在介绍如何构建SWAT模型所需的气象数据库和土壤数据库，并详细阐述构建方法中涉及到的数据采集、处理以及输入质控等技术步骤。

通过深入分析和总结实际应用中的经验，希望能够为相关研究者提供有益且可行的操作指南，以提高SWAT模型分析结果的准确性。

1.3 文章结构本文共包含五个主要部分。

首先在引言部分对整篇文章进行了概述，并阐明了文章达到目标的意义。

接下来，在第二部分“SWAT模型概述”中，将简要介绍SWAT模型以及气象数据库和土壤数据库在模型中的重要性。

然后，在第三部分“构建气象数据库方法”中，将详细讨论数据采集与处理步骤、气象站点选择标准以及数据输入质控方法等关键技术。

接着，在第四部分“构建土壤数据库方法”中，将介绍土壤数据获取渠道分析、土壤属性参数提取技术应用以及土壤数据库建立流程等相关内容。

最后，在第五部分“结论与展望”中，将总结构建方法，并展望其在未来的应用前景和研究方向。

通过以上各个部分的逐步展开，本文旨在为读者提供一条清晰的指引，帮助他们成功地构建SWAT模型所需的气象数据库和土壤数据库，并对其效果进行评估和进一步研究。

同时也为SWAT模型的发展做出一定的贡献。

2. SWAT模型概述：2.1 SWAT模型简介SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种综合水文学和土壤学的数值模拟工具，用于评估流域尺度上的水资源管理和土地利用决策。

SWAT模型参数及运行过程

SWAT模型参数及运行过程SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 是一种基于分布式水文模型的农业水文模型，被广泛应用于研究、管理和决策支持系统中。

下面将介绍SWAT模型的参数设置，以及其运行过程。

1.SWAT模型参数设置：- 模型时间尺度（Time Step）：定义模拟的时间跨度，可选择从小时到年。

- 流域面积（Watershed Area）：描述研究区域的地理范围，单位为平方千米或英亩。

- 坡度（Slope）：描述研究区域的地表坡度，以百分比表示。

- 壤土类型（Soil Type）：描述地区土壤的类型，包括土壤质地、土壤有机质含量等。

- 植被类型（Land Use Type）：描述地区植被覆盖类型，包括农田、林地、草地等。

- 降水数据（Precipitation Data）：包括降水量、降水强度等降水信息。

- 水文过程模型（Hydrological Process Model）：描述地区的水文循环过程，包括蒸散发、径流产生、地下水补给等。

- 水利设施（Water Management Practice）：描述地区水利设施的使用情况，如灌溉、排水等。

2.SWAT模型运行过程：数据输入：首先需要收集和整理与研究区相关的地理、气象、土壤和植被数据。

这些数据包括流域边界、坡度、土壤类型、植被类型、降水量和温度等数据。

数据可以从局部观测站点、遥感数据和气象模型等获取。

参数设置：在模型中设置先前提到的参数，以准确描述研究区域的水文过程和土壤特性。

参数设置可以根据实地观测数据和经验来进行。

模型运行：针对所设置的参数和数据，SWAT模型通过数学方程和水文过程模型进行数值模拟。

模型会根据给定的时间尺度分别计算降水、蒸散发、径流产生、地下水补给等水文过程，并给出模拟结果。

模型评估：通过对模拟结果与实际观测数据进行比较和评估，来判断模型的精度和对研究区域水文过程的描述能力。

可以使用多种统计指标来评估模拟结果的准确性，如R方、均方根误差等。

SWAT模型参数及运行过程

第1章SWAT模型1.1SWAT模型参数1.1.1DEM数据DEM大部分是比较光滑的地形表面模型，但是由于误差及某些特殊地形的存在，造成DEM表面会有一些凹陷的地区存在，导致得到精度不高的水流方向结果，使得原始DEM数据不能满足研究的需要。

因此，在进行绝大多数模拟实验之前，都会将原始DEM数据通过ArcGIS软件的水文分析模型进行洼地填充，最终得到满足研究需求的无洼地DEM数据。

1.1.2土地利用数据通过对洱海流域高分辨遥感影像监督分类取得研究区的土地利用空间分布图后，首先查看分布图的投影坐标体系，如果与研究中设定的不相同，则需要利用ArcToolbox的投影模块Projections对其进行投影转换；第二步需要建立图中分类编码与模型中土地分类编码之间的联系，以供模型模拟使用。

1.1.3气象数据气象数据主要包括流域的气温数据（日平均、最高和最低）、太阳辐射、风速、相对湿度、降水数据（包括降雨强度、月均降雨量、月均降雨量标准偏差、降雨的偏度系数、月内干日数、月内湿日数、平均降雨天数等参数）。

在数据类型上，这些数据可以是统计数据，也可以通过SWAT模型的天气发生器模拟生成，或者是统计和模拟数据的结合；在数据格式上，这些气象数据需要以DBF格式保存在ArcGIS自带的属性数据库中；在时间尺度上，模型的模拟时间步长可以为年、月、日。

1.1.4土壤数据SWAT 模型需要将各类土壤的水文、水传导属性作为输入值, 并将其分为按土壤类型和按土壤层输入的两类参数。

按土壤类型输入的参数包括：(1)每类土壤所属的水文单元组；(2)植被根系最大深度；(3)土壤表面到最底层深度；(4)土壤空隙比等。

按土壤层分层输入的数据有；(5)土壤表面到各土壤层深度；(6)土壤容重；(7)有效田间持水量；(8)饱和导水率；(9)每层土壤中的粘粒、粉沙、沙粒、砾石含量；(10)USLE方程中的土壤可蚀性K；(11)田间土壤反照率；(12)土壤电导率。

SWAT模型中天气发生器与数据库构建及其验证

SWAT模型中天气发生器与数据库构建及其验证SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 模型是一种广泛应用于水资源管理和环境保卫领域的水文模型，可以模拟流域的水文过程和污染物的输移。

天气数据对于SWAT模型的运行和模拟效果具有重要影响。

因此，本文旨在介绍SWAT模型中天气发生器和数据库构建的方法，并通过验确认例来评估其效果。

1. 引言SWAT模型以流域为探究对象，模拟流域标准上的水资源循环过程，包括降雨、蒸发、土壤水分和地下水等。

天气数据是SWAT模型的重要输入之一，用于模拟流域内的水文过程和污染物的输移。

正确、准确地得到和利用天气数据对于SWAT模型的精度至关重要。

2. 天气发生器的原理天气发生器用于生成流域范围内的天气数据，包括降雨和蒸散发。

其基本原理是利用统计模型对历史天气数据进行分析，构建出将来天气的概率分布，从而生成将来的天气数据。

常用的统计模型包括概率分布函数、马尔科夫链和Markov Chain-Monte Carlo等。

3. 天气数据库的构建天气数据库是存储和管理天气数据的集合，为SWAT模型提供所需的天气输入。

天气数据库的构建包括数据收集、数据分类和数据存储等步骤。

数据收集阶段需要得到流域内各站点的气象观测数据，并对数据进行质量控制和修复。

然后，依据流域的气象特征，对气象站点进行分类，并将分类好的数据存储在数据库中。

4. 验证方法与实例为了验证天气发生器和数据库的效果，我们选取了某流域为例进行实证探究。

起首，我们使用天气发生器生成了将来30年的降雨和蒸散发数据。

接着，将生成的数据输入到SWAT模型中，分别对模拟结果进行评估。

评估指标包括径流量、土壤水分、洪水峰值等。

最后，将模拟结果与实际观测数据进行对比，以评估天气发生器和数据库的准确性和可靠性。

5. 结果与谈论实证探究结果显示，通过天气发生器生成的数据能够较好地模拟流域的水文过程和污染物输移。

模拟结果与观测数据具有一致性，并能够反映出流域的水文特征和变化趋势。

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)。

SWAT中文说明

QQ：94527257The Soil and Water Assessment ToolThe Blue Nile CatchmentAnn van GriensvenSenior Lecturer of Environmental Hydroinformatics, UNESCO-IHE0. 开始之前0.1 收集整理数据(i) Digital elevation model (DEM)DEM-HYDRO1k：美国地质调查局公开数据HYDRO1k(/products/elevation/gtopo30/hydro/index.html)。

(ii) Digital stream network (DSN):DSN-HYDRO1k：美国地质调查局公开数据HYDRO1k stream network。

(iii) Soil map:SOIL-FAO：联合国粮食及农业组织 (FAO, 1995) ，(/Services/docs.htm?docid=8953)。

(iv) Landuse mapLANDUSE-GLCC：美国地质调查局Global Land Cover Characterization (GLCC) database (/glcc/glcc.html)。

(v) Weather data:WEATHER-CRU/dGen: The Climatic Research Unit (CRU,/cru/data/hrg.htm) data-sets TS 1.0 (wet days per month; New et al., 2000) and TS 2.0 provides precipitation and average minimum and maximum temperature per month (Mitchell et al., 2004). These monthly climate grids have a resolution of 0.5°. Daily weather values for each sub-basin were generated based on CRU data using the semi-automated daily weather generator algorithm dGen (Schuol and Abbaspour, 2007). To make use of the climate grid in SWAT, dGen changed the grid data into synthetic station data by overlaying the climate grids with SWAT subbasins shape-file and then aggregating into point data. This program creates Thiessen polygons around each value point representing the center of the grid cell, overlays and intersects the subbasin layer with the climate grids and finally computes the area-weighted average which is then assigned to each subbasin centroid.空间地理信息检查以下数据：Resolution Projection DatabaseDEM Projection known?Y/N (should-气象资料数据Weather Generator Files需要建立自己的气象资料数据库，用自建的Userwgn.dbf替换数据库的对应文件。

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

swat用户气象站数据计算

swat用户气象站数据计算本程序用来计算C:\Program Files\Swat\ArcSWAT\Databases 下的SWAT2005.mdb中的userwgn所需的统计数据：各文件名及含义：lianp_pcp.xls 降雨数据用户创建lianp_temp.xls 气温数据用户创建lianp_wnd.xls 风速数据用户创建lianp_dwp.xls 露点数据用户创建留空本宏不提供计算用dew02.exe计算lianp_hhr.xls 最小半小时降水统计表用户创建这个统计比较麻烦简化处理：挑最大日降水然后除以48lianp_slr.xls 日辐射数据用户创建用提供的matlab代码计算lianpwgn.xls 计算结果每个字段含义请见WGNmaker4.1的format表WGNmaker4.1.xls 主程序输入输出文件都在这定义samplefilelist.xls 输入文件制定填写所需的文档名没有的话也要填然后建一个空的xls文档比如没有最大半小时降雨数据要在目录下建一个lianp_hhr.xls逐日露点数据计算(dw02.exe)有日最大最小气温和空气湿度数据的话直接运行dew02.exe,如果只有日平均温度和湿度数据的话运行dew.exe，运行时输入文件名请加后缀名。

输出结果是dd.out文件，是露点统计数据，可以直接输入到swat自定义数据库。

逐日太阳辐射计算(matlab版本)如果只需要计算短波辐射的话，只需要日照时数。

示例数据其他列是用来计算长波辐射的（参照：几种常用净辐射计算方法在黄淮海平原应用的评价）。

请根据自己需要修改。

需要注意的是，各地区的a，b值取的也不同，请自己参考文献取定。

输出结果请输入到lianp_slr.xls作统计。

SWAT模型中天气发生器与数据库构建及其验证

（ＡＵ）；ｄｎ为该年的天数，从１到３６５，二月总被假定为２８天。 " 由ＰｅｒｒｉｎｄｅＢｒｉｃｈａｍｂａｕｔ［３３］提出的公式计算。
# ! "$ －１
"＝ｓｉｎ
０．４ｓｉｎ
２$ ３６５
（ｄｎ－８２）
（３）
ＴＳＲ由公式（４）［２９］给出。
－１
ＴＳＲ＝ｃｏｓ
! －ｔａｎ%ｔａｎ! " !
ＳＷＡＴ模型的最新版本为ＳＷＡＴ２００５，该版本已在ＳＷＡＴ官方网站上公布，其主要特征是对以先前版本一些错误的纠正，值得一提的是增加了日以下步长的降水量生成器并允许用户定义天气预测期［２７］。前者对于为ＳＷＡＴ模型的短期预报打下了基础。后者允许用户在模拟降水时，预测期之前降水采用多年平均值而预测期降水采用预测期平均值来模拟，这种改进对评价流域内预测天气的影响非常有用，如预知近期暴雨的影响可以提早对水库进行合理的调控。
系数≥０．９１，确定性系数≥０．９３，取得了非常好的模拟效果。结果表明在缺乏详细的气象和土壤数据情况下，可以构建
ＳＷＡＴ模型进行水文模拟研究。
关键词：ＳＷＡＴ模型；天气发生器；土壤属性库
中图分类号：Ｐ３３８＋．９
文献标识码：Ａ
文章编号：１０００－０８５２（２００７）０５－００２５－０６
３ＳＷＡＴ模型数据库构建
３．１天气发生器降雨量、平均气温和太阳辐射量等参数对水文过程、作物生
长和养分降解、转化等都具有重要影响。连续的日降雨量、日气温等气候资料对模型的模拟效果影响显著。然而由于监测站点数量少和监测数据缺失等原因以及为了模拟气候变化对水文过程和水体水质的影响，有必要构建一种用于模拟给定气候条件下的随机天气模型，即天气发生器。ＳＷＡＴ模型内建ＷＸＧＥＮ天气发生器［２８］，其作用主要有两个［２９］，一是用于生成气候数据，二是填补缺失的数据。对于美国用户来说，ＳＷＡＴ模型已内建美国本土的天气发生器，而其他国家用户必需另行构建。其主要输入数据有日降水量、日最高和最低气温、日太阳辐射量、日露点温度和日平均风速等，经过统计分析计算得出多年月平均气候特征。对于日降水量、日最高和最低气温、日平均风速这四个数据，我国的气象观测站点一般都有监测项目，以下主要论述如何估算日太阳辐射量和露点温度。３．１．１辐射日值估算

SWAT操作说明

SWAT（Soil and Water Assessment TooL）操作说明（ArcView界面）http:/./swatR.SrinivasanBlackland Research and Extension CenterTexas Agricultural Experiment StationTexas A&M University翻译：高歌许红梅（国家气候中心）2007年11月主要内容1．简介2．目的3．扩展部分4．流域划分及土地利用、土壤类型定义5．应用SWAT6．结果的后处理及显示简介土壤和水评估工具（SWAT）是一个具有物理基础可进行连续事件模拟的水文模式，用于预报土地管理措施对水、沉积物的影响以及农用化学物的大量使用、复杂流域的土壤变化、土地利用和管理条件的长期影响。

模拟时，一个流域被划分为一定数量均匀的子流域（即水文响应单元 HRUs），子流域内的土壤和土地利用具有一致的特征。

每个子流域的输入信息包括：天气；子流域内统一的陆面覆盖、土壤以及管理措施；池塘或水库，地下水以及主要的河道及子流域支流。

径流的运载，沉淀物、营养物和杀虫剂在子流域主要河道的运载情况也可以模拟，主要考虑了一些影响水文的物理过程。

更为细致的SWAT功能的描述，请参考SWAT User’s Manual, Version 99.2 (/swat/swatdoc.html#new)。

目的操作说明介绍软件安装及熟悉基本操作。

建立项目A VSWATX , ArcView3.x的扩展版。

建立一个ArcView项目，该项目包括连接处理好的资料以及兼容所有GIS常用的功能。

项目还包括一个常用的ArcView 图形用户界面（GUI），有菜单、按钮和工具。

1.启动ArcView3.x, 从File菜单中选取extension, 浏览A VSWATX并选择可选框，出现A VSWATX界面（图１）。

2.按下New Project旁边的按钮，弹出对话框，从下拉菜单选择资料目录，然后填写创建项目的名称，如：SWATDEMO. 文件名最长可以有８个字符，不给出文件的扩展名。