SWAT模型和新安江模型在汉江旬河流域的应用比较研究
不同水文模型在双桥流域的应用比较
㊀收稿日期：２０１５１１０５㊀基金项目：国家自然科学基金资助项目（４１１７１０２９）；广东省水利科技创新项目（２００９－４２）㊂㊀作者简介：朱炬明（１９９０ ），男，广东台山人，硕士研究生，研究方向为水文预报㊂㊀通信作者：周买春（１９６５ ），男，江西高安人，教授，博士生导师，研究方向为水文预报和地理信息系统㊂㊀Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｊｕｍｉｎｇ＠１６３．ｃｏｍʌ水文泥沙ɔ不同水文模型在双桥流域的应用比较朱炬明，周买春（华南农业大学水利与土木工程学院，广东广州５１０６４２）摘㊀要：新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型分别代表集总式㊁响应单元式和网格分布式三种不同结构的流域水文模型㊂以Ｎａｓｈ效率系数为目标函数，采用ＳＣＥ－ＵＡ自动优化算法率定模型参数，对双桥流域的日径流进行了模拟㊂结果表明：新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型都能较好反映双桥流域的日径流过程㊂从总体效果来看，新安江模型的模拟效果比ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的好，三个模型对总体水量的模拟误差都在ʃ１０％以内，水量模拟比较平衡㊂在不同流量级的模拟中，ＳＷＡＴ模型的水量平衡效果均比新安江模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的好；大流量模拟时，新安江模型的模拟均方根误差较小，模拟效果最好；中流量和小流量模拟时，ＢＴＯＰＭＣ模型的均方根误差较小，模拟效果最好㊂关键词：新安江模型；ＳＷＡＴ模型；ＢＴＯＰＭＣ模型；径流模拟；双桥流域中图分类号：ＴＶ１２１．１；Ｐ３３８．８㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００⁃１３７９．２０１６．０４．００５㊀㊀随着水文学理论㊁计算机技术㊁地理信息系统和遥感技术的发展，流域水文模拟经历了由系统模型到概念性模型再到物理模型㊁由集总式模拟到分布式模拟的发展历程，每种模型都有各自的特点㊂由于对水文过程机理的描述和流域水文气候特征刻画的详细程度不同，因此对于一个特定流域，不同水文模型存在不同的适应性㊂那么，如何选择最适合的水文模型，就成为水文过程模拟的关键㊂近年来，国内外学者对不同模型在不同流域进行了应用对比㊂ＨＯＮＧＪ．Ｂ．等［１］的研究表明，在湿润的息县流域（流域面积８８２６ｋｍ２）应用新安江模型（集总式模型）和ＢＴＯＰＭＣ模型（网格分布式模型）的表现都较好，而在半湿润半干旱的葛沟流域（流域面积１９９６ｋｍ２）应用ＢＴＯＰＭＣ模型的表现较差；邓鹏等［２］将新安江模型㊁ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型（半分布式模型）和ＳＷＡＴ模型（响应单元式模型）应用于息县流域，表明新安江模型和ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型略好于ＳＷＡＴ模型；ＹａｎｇＤ．Ｗ．等［３］在日本关河流域（流域面积７０３ｋｍ２）的研究表明，网格式ＭＩＫＥＳＨＥ模型和坡面式ＧＢＨＭ模型均能反映流域的空间异质性，但ＭＩＫＥＳＨＥ模型适用于小流域，ＧＢＨＭ模型适用于大流域，而以地形指数为划分单元的ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型无法反映流域的空间异质性；张亦驰等［４］将ＬＣＭ模型分别以集总式㊁半分布式和全分布式应用于孤山川流域（流域面积１２６３ｋｍ２），结果表明分布式模拟的精度最高，集总式的精度最差㊂然而，前人几乎都是在中型或者大型流域对模型进行对比的，难以揭示不同模型在小型流域的适应性㊂为此，笔者分别运用新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型对双桥流域（流域面积１３１ｋｍ２）的日径流过程进行了模拟，对三种模型的模拟效果进行了分析比较㊂１㊀模型概况１．１㊀新安江模型新安江模型的产流计算基于蓄满产流机理，模型核心是流域蓄水容量分布曲线㊂为了更普遍地反映流域土壤水分分布状况，本文采用双抛物线型土壤蓄水容量曲线［５］，与 三水源 新安江模型不同，双抛物线型新安江模型将总径流仅划分为 二水源 ：地表径流和地下径流㊂由于流域蓄水容量曲线实际上是一条概率分布曲线，并不能反映流域内部某一具体点的实际土壤水分状况，因此新安江模型是一个集总式概念性模型㊂双抛物线型新安江模型地面径流汇流采用单位线法，地下径流汇流则采用线性水库法，河网汇流采用分段连续演算的马斯京根法［６－７］㊂虽然一些学者已经实现了新安江模型的分布式应用［８］，但水文要素的空间分布差异仍采用概率函数概化，还是无法反映每个具体点水文要素的实际状况㊂１．２㊀ＳＷＡＴ模型ＳＷＡＴ模型提供了ＳＣＳ模型和Ｇｒｅｅｎ－Ａｍｐｔ方程㊃２２㊃第３８卷第４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀人㊀民㊀黄㊀河㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．４㊀㊀２０１６年４月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ＹＥＬＬＯＷ㊀ＲＩＶＥＲ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ａｐｒ．，２０１６㊀㊀计算流域产流，提供了Ｈａｒｇｒｅａｖｅｓ法㊁Ｐｒｉｅｓｔｌｅｙ－Ｔａｙｏｒ法和Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｉｔｈ法计算潜在蒸散发，以及特征河长法和马斯京根法计算河道汇流㊂鉴于双桥流域位于降水量丰沛的湿润地区，故本文选用ＳＣＳ模型和Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｉｔｈ蒸散发模型，根据自然子流域㊁山坡等将流域划分为若干个单元流域，再按照不同地表覆被㊁土壤类型和坡度进一步将流域离散为多个水文响应单元㊂在每个响应单元上应用ＳＣＳ模型计算产流，再通过特征河长法进行河道汇流演算㊂由于ＳＷＡＴ模型将流域离散为一系列水文响应单元，因此能在一定程度上反映流域下垫面的空间异质性，但模型需要率定的参数较多㊂１．３㊀ＢＴＯＰＭＣ模型ＢＴＯＰＭＣ模型将流域划为若干个参数块，将集合式块参数以分布式函数转录到网格，以网格为计算单元，基于ＴＯＰＭＯＤＥＬ概念产流，使用马斯京根－康吉方法计算地表汇流，能较全面地反映水文要素和各种参数的空间差异性，是一种具有物理基础的分布式水文模型［９－１１］㊂ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型的产流机理为蓄满产流，但ＢＴＯＰＭＣ模型也可在ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型上叠加积雪／融雪模型㊁土壤冻融模型和超渗产流模型㊂ＢＴＯＰＭＣ模型参数物理意义明确，需要率定的参数较少，但其需要输入的数据较多，数据精度对模拟效果的影响较大，尤其是在小流域［１］㊂２㊀研究区域概况双桥流域位于珠江三角洲西部，流域地表径流汇入珠江水系之一的潭江㊂流域出口设有双桥水文站，集水面积为１３１ｋｍ２，主河长约２６ｋｍ，河床比降为０．２８１％，流域多年平均降水量为１６９６ｍｍ㊂除了在出口处设有１个水文测站外，笔者还使用了流域内设立的吉塘㊁棠密㊁坂村㊁布尚４个雨量站㊂双桥流域水文站㊁雨量站分布见图１㊂图１㊀双桥流域ＤＥＭ和水文站、雨量站分布３㊀数据输入３．１㊀ＤＥＭ刘远等［１２］应用ＨＹＤＲＯ１Ｋ㊁ＳＲＴＭ和ＡＳＴＥＲＧＤＥＭ三种ＤＥＭ对韩江流域进行河网计算，发现ＳＲＴＭ提取的数字河网精度最高㊂因此，本研究使用国际科学数据服务平台提供的ＳＲＴＭＤＥＭ数据，其分辨率为９０ｍ，双桥流域ＤＥＭ见图１㊂３．２㊀土地覆被土地覆被数据来自于美国地球观测系统ＥＯＳ卫星中分辨率成像光谱仪（ＭＯＤＩＳ）提供的标准ＩＧＢＰ（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＧｅｏｓｐｈｅｒｅＢｉｏｓｐｈｅｒｅＰｒｏｇｒａｍ，国际地圈生物圈计划）图像，原始分辨率为５００ｍ，它将全球土地覆盖分为１７种类型㊂通过对图像的截取研究分析，确定双桥流域内土地覆被类型有１１种，包含的覆被类型及其分布和所占比例见图２㊂由图２可知，双桥流域覆被以多树草地㊁作物地和常绿阔叶林为主㊂图２㊀双桥流域土地覆被分布３．３㊀土壤类型土壤数据采用联合国粮农组织（ＦｏｏｄａｎｄＡｇｒｉｃｕｌ⁃ｔｕｒｅＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ，简称ＦＡＯ）提供的全球数字土壤图像，分辨率为１ｋｍ㊂经过对原始图像的处理与提取，双桥流域内仅有１种编号的ＦＡＯ土壤类型，其黏土㊁沙土㊁粉土含量分别为４０．３０％㊁３８．１５％㊁２１．５５％㊂３．４㊀ＮＤＶＩＮＤＶＩ（ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ，归一化植被指数）来自ＰａｔｈｆｉｎｄｅｒＡＶＨＲＲＬａｎｄ数据库，分辨率为８ｋｍ，本研究采用该数据库１９９１年１月 １９９８年１２月的数据㊂由于卫星故障，因此缺少的１９９４年９ １２月数据采用１９９１ １９９８年的旬均值或月均值填补㊂３．５㊀水文气象数据模型运行需要的水文气象资料包括了降水㊁径流㊁气温㊁湿度㊁太阳辐射和风速等㊂降水和径流数据采用１９９１ １９９８年双桥流域４个雨量站和１个水文站的实测数据㊂其余气象数据来自ＣＲＵ（ＣｌｉｍａｔｅＲｅｓｅａｒｃｈＵｎｉｔａｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥａｓｔＡｎｇｌｉａｉｎＵＫ，英国东英格利亚㊃３２㊃大学气候研究所）的ＴＳ２．０数据集，包括每月的日平均气温㊁日平均风速㊁日气温变幅㊁云量和实际水汽压，分辨率为０．５ʎˑ０．５ʎ㊂４㊀模型应用４．１㊀参数率定本研究以１９９１ １９９４年为率定期，１９９５ １９９８年为验证期㊂三个模型的参数均采用ＳＣＥ－ＵＡ（Ｓｈｕｆ⁃ｆｌｅｄＣｏｍｐｌｅｘＥｖｏｌｕｔｉｏｎＤｅｖｅｌｏｐｅｄａｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｉｚｏ⁃ｎａ，洗牌复合形进化）算法［１３］进行自动率定，以Ｎａｓｈ效率系数为目标函数，同时以模拟与实测流量总量之比和均方根误差作为评价指标：ＮＳ＝１－ðＮｉ＝１（Ｑｓｉｍ，ｉ－Ｑｏｂｓ，ｉ）２ðＮｉ＝１（Ｑｏｂｓ，ｉ－Ｑ－ｏｂｓ）２（１）Ｖｏｌ＝ðＮｉ＝１Ｑｓｉｍ，ｉ／ðＮｉ＝１Ｑｏｂｓ，ｉ（２）ＲＭＳＥ＝ðＮｉ＝１（Ｑｓｉｍ，ｉ－Ｑｏｂｓ，ｉ）２Ｎ（３）式中：ＮＳ为Ｎａｓｈ效率系数；Ｖｏｌ为模拟与实测径流总量之比；ＲＭＳＥ为均方根误差；Ｑｏｂｓ，ｉ为实测流量；Ｑｓｉｍ，ｉ为模拟流量；Ｑ－ｏｂｓ为平均实测流量；Ｎ为流量序列长度㊂４．１．１㊀新安江模型参数率定双抛物线型新安江模型产流参数有９个，Ｎａｓｈ综合单位线和线性水库汇流参数有３个，各参数物理意义㊁取值范围［６－７］㊁取值见表１㊂由于水文模拟对φ㊁Ｗｄｍ不敏感［６］，因此根据参考文献预先设定；而ＩＭＰ和Ｗｕｍ可根据流域植被情况和模拟过程中保证深层土壤水分不出现负值相应确定；当采用蒸发皿观测值作为潜在蒸散发时，α值根据蒸发皿形式来确定，本研究采用Ｅ６０１蒸发皿观测值作为潜在蒸散发，取α＝１．０㊂其他参数采用ＳＣＥ－ＵＡ方法率定㊂４．１．２㊀ＳＷＡＴ模型参数率定ＳＷＡＴ模型涉及参数较多，本研究需要率定的参数分为地表水文过程参数和地下水文过程参数两类㊂根据模拟结果对参数的敏感性，本研究采用ＳＷＡＴ－ＣＵＰ（ＳＷＡＴＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙＰｒｏｇｒａｍｓ，ＳＷＡＴ模型校准和不确定性分析程序）中基于拉丁超立方采样的目标函数多元回归敏感性分析方法［１４］选出对模拟影响较大的１０个参数，再使用ＳＷＡＴ－ＣＵＰ程序中的ＳＣＥ－ＵＡ算法自动率定模型参数㊂各参数的物理意义㊁取值范围１４－１５和率定结果见表２㊂表１㊀新安江模型参数的物理意义㊁取值范围和取值参数物理意义取值范围取值α潜在蒸散发与蒸发皿蒸散发之比０．８ １．１１．０φ最小蒸散发系数０．１５ ０．２００．１８ＩＭＰ不透水面和已饱和面占流域总面积比０ ０．０６０．０２Ｗｕｍ上层土壤蓄水容量／ｍｍ０ ５０２０Ｗｌｍ下层土壤蓄水容量／ｍｍ６０ １００８８．１８Ｗｄｍ深层土壤蓄水容量／ｍｍ０ １００３５ｂ土壤蓄水容量分布曲线指数０．１ ０．６０．４５５ｃ土壤蓄水容量分布曲线权重因子－０．５ ０．５－０．２６３ｆｃ稳定下渗率／（ｍｍ㊃ｄ－１）０ ３０１７．８０Ｋｒ基流退水系数０．９ １．００．９９５ｎ综合单位线线性水库个数０．０１ ５．００４．７６５Ｋ综合单位线线性水库蓄泄系数０．０１ ５．０００．３２９㊀注：Ｋｒ㊁ｎ㊁Ｋ为汇流参数，其余为产流参数表２㊀ＳＷＡＴ模型参数物理意义㊁取值范围和率定结果参数物理意义取值范围率定结果ｒ＿ＣＮ２ＳＣＳ径流曲线系数－０．２ ０．２－０．０８ｖ＿ＥＳＣＯ土壤蒸发补偿系数０ １０．５４ｒ＿ＳＯＬ＿ＢＤ土壤湿密度／（ｇ㊃ｃｍ－３）－０．５ ０．６－０．０５ｒ＿ＳＯＬ＿Ｋ土壤饱和渗透系数／（ｍｍ㊃ｈ－１）－０．８ ０．８０．１７ｖ＿ＣＨ＿Ｎ２主河道曼宁系数０．０１ ０．１５０．０２ｖ＿ＡＬＰＨＡ＿ＢＦ基流消退系数／ｄ０ １０．２８ｖ＿ＧＷ＿ＲＥＶＡＰ地下水再蒸发系数０．０２ ０．２００．０９ｖ＿ＧＷ＿ＤＥＬＡＹ地下水滞后系数／ｄ３０ ４５０３８７．５ｖ＿ＣＨ＿Ｋ２主河道有效渗透系数／（ｍｍ㊃ｈ－１）５ １３０８３．８６ｖ＿ＡＬＰＨＡ＿ＢＮＫ河岸调蓄基流消退系数０ １０．０９㊀注：ｒ＿ＣＮ２㊁ｖ＿ＥＳＣＯ㊁ｒ＿ＳＯＬ＿ＢＤ㊁ｒ＿ＳＯＬ＿Ｋ㊁ｖ＿ＣＨ＿Ｎ２为地表水文过程参数，其余为地下水文过程参数；参数名称中首字母ｖ代表分析中对该参数用率定值直接替换原参数值，ｒ代表分析中对该参数做乘处理，即模型默认参数值乘以（１＋率定值）４．１．３㊀ＢＴＯＰＭＣ模型参数率定ＢＴＯＰＭＣ模型产流参数包括土壤参数和蒸散发参数，汇流参数包括应用马斯京根－康吉法的空间和时间离散格式和河道曼宁糙率系数㊂各参数的物理意义㊁取值范围［１６－１７］及率定结果见表３㊂表３㊀ＢＴＯＰＭＣ模型参数的物理意义㊁取值范围和率定结果参数物理意义取值范围率定结果Ｔ０，ｃｌａｙ饱和黏土剖面侧向出流系数／（ｍ２㊃ｈ－１）０．０１ １００．０００．０５２Ｔ０，ｓａｎｄ饱和沙土剖面侧向出流系数／（ｍ２㊃ｈ－１）０．０１ １００．０００．１１０Ｔ０，ｓｉｌｔ饱和粉土剖面侧向出流系数／（ｍ２㊃ｈ－１）０．０１ １００．０００．０８５ｍ出流系数随土层深度的衰减指数０．０１ ０．３００．２９９αＥＴ计算实际蒸散发的土壤干燥函数系数－１０ １００．４１３ｎΔｘ网格河段的最大离散段数１ １０２ｎΔｔ模拟时间步长的最大离散段数１ １０１０ｎ０参数块平均曼宁糙率系数０．０１５ ０．５０００．３０６㊀注：ｎΔｘ㊁ｎΔｔ㊁ｎ０为汇流参数，其余为产流参数；参数块与单元网格的曼宁糙率系数转换函数为ｎ＝ｎ０（ｔａｎβ／ｔａｎβ０）１／３，其中ｔａｎβ为任意网格单元的地面坡降，下标０为网格所在参数块的平均值；通过地形坡度转换的河道单元网格曼宁糙率系数ｎ为０．００１ ０．１３２，平均为０．０２３，在合理范围内［１６］㊃４２㊃４．２㊀模拟结果分析４．２．１㊀总体模拟效果对比不同模型的日径流模拟结果见表４㊂表４㊀各模型在双桥流域的模拟结果时期新安江模型ＮＳＶｏｌＳＷＡＴ模型ＮＳＶｏｌＢＴＯＰＭＣ模型ＮＳＶｏｌ率定期０．９０１．０６０．８５１．０３０．８４１．０４验证期０．９００．９９０．８５０．９７０．８８０．９４由表４可以看出，新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型率定期的ＮＳ分别为０．９０㊁０．８５和０．８４；验证期的ＮＳ分别为０．９０㊁０．８５和０．８８㊂无论是率定期还是验证期，新安江模型的模拟效果都是最好的，而ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的模拟效果相当，原因是ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型使用的下垫面数据精度较低㊂另一方面，率定期新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的Ｖｏｌ分别为１．０６㊁１．０３㊁１．０４，均大于１．００；验证期的Ｖｏｌ分别为０．９９㊁０．９７和０．９４，均小于１．００㊂三个模型率定期和验证期的径流量相对误差均能保持在ʃ１０％以内，总体效果较好㊂４．２．２㊀不同流量级模拟效果对比为了对比三个模型在不同流量级的模拟效果，本研究将实测流量序列自大向小排序，前２５％序列作为丰水流量，２５％ ７５％的序列作为平水流量，７５％ １００％的序列作为枯水流量，以Ｖｏｌ和ＲＭＳＥ作为评价指标，探究不同流量下各个模型的模拟效果，见表５㊂表５㊀不同流量级各模型模拟效果流量级评价指标率定期新安江模型ＳＷＡＴ模型ＢＴＯＰＭＣ模型验证期新安江模型ＳＷＡＴ模型ＢＴＯＰＭＣ模型丰水Ｖｏｌ０．８７０．９２０．８７０．８４０．９５０．９１ＲＭＳＥ／（ｍ３㊃ｓ－１）３．４１４．４５４．７１６．５１８．４１６．４３平水Ｖｏｌ１．５３１．４３１．４４１．２１１．０２０．８１ＲＭＳＥ／（ｍ３㊃ｓ－１）１．０８０．８９０．６６０．９４０．９９０．７４枯水Ｖｏｌ２．２１１．３９２．５９１．７７１．０３１．１９ＲＭＳＥ／（ｍ３㊃ｓ－１）０．７１０．４３０．４２１．１９０．８１０．３１㊀㊀从表５可以看出，丰水时，新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型㊁ＢＴＯＰＭＣ模型率定期和验证期的Ｖｏｌ分别为０．８７㊁０．９２㊁０．８７和０．８４㊁０．９５㊁０．９１，均小于１．００，这说明大流量模拟时三个模型的模拟流量普遍偏小㊂率定期和验证期ＳＷＡＴ模型的水量平衡效果均比其他两个模型的好㊂而三个模型率定期和验证期的ＲＭＳＥ分别为３．４１㊁４．４５㊁４．７１ｍ３／ｓ和６．５１㊁８．４１㊁６．４３ｍ３／ｓ，新安江模型在率定期和验证期都有相对较小的ＲＭＳＥ㊂平水时，从Ｖｏｌ来看，率定期和验证期ＳＷＡＴ模型均比其他两个模型接近１．００，因此ＳＷＡＴ模型水量平衡模拟在平水时也较好㊂从ＲＭＳＥ来看，ＢＴＯＰＭＣ模型的误差最小，率定期和验证期分别为０．６６㊁０．７４ｍ３／ｓ，而新安江模型分别为１．０８㊁０．９４ｍ３／ｓ，ＳＷＡＴ模型分别为０．８９㊁０．９９ｍ３／ｓ㊂枯水时，三个模型的径流总量比均大于１．００，说明小流量模拟时三个模型的模拟流量普遍偏大㊂相比于其他两个模型，ＳＷＡＴ模型的径流总量比在率定期和验证期都更接近１．００㊂因此，ＳＷＡＴ模型的水量平衡模拟在枯水时也较新安江模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的好㊂而ＢＴＯＰＭＣ模型的ＲＭＳＥ在率定期和验证期分别为０．４２㊁０．３１ｍ３／ｓ，均比新安江模型和ＳＷＡＴ模型的小㊂５㊀结㊀论（１）新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型总体上都能较好反映双桥流域日径流过程㊂率定期和验证期，新安江模型的模拟效果均比ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型要好，而ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型模拟效果相当㊂三个模型模拟的径流总量率定期都偏大，验证期都偏小，但率定期和验证期径流量相对误差均能保持在ʃ１０％以内，总体水量平衡效果较好㊂（２）在不同流量级模拟中，三个模型大流量模拟时流量普遍偏小，而小流量模拟时流量普遍偏大㊂ＳＷＡＴ模型在不同流量级模拟中，水量平衡效果均比新安江模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的好㊂除此之外，大流量模拟时，新安江模型的模拟均方根误差较小，效果最好；中流量和小流量模拟时，ＢＴＯＰＭＣ模型的模拟均方根误差较小，效果最好㊂（３）不同模型在双桥流域日径流模拟中表现出不同的效果㊂在实际应用中，应根据具体要求和目的选择相应的模型，以取得更好的模拟效果㊂参考文献：［１］㊀ＨＯＮＧＪＢ，ＷＡＮＧＬＬ，ＬＩＺＬ，ｅｔａｌ．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＤａｉｌｙＲａｉｎｆａｌｌ－ＲｕｎｏｆｆＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈＢＴＯＰＭＣＭｏｄｅｌａｎｄＣｏｍ⁃ｐａｒｉｓｏｎｗｉｔｈＸｉｎ ａｎｊｉａｎｇＭｏｄｅｌ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎ⁃ｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１０，３（２）：１２１－１３１．［２］㊀邓鹏，李致家．３种水文模型在淮河息县流域洪水模拟中的比较［Ｊ］．河海大学学报（自然科学版），２０１３，４１（５）：３７７－３８２．［３］㊀ＹＡＮＧＤＷ，ＳＲＩＫＡＮＴＨＡＨ，ＫＡＴＵＭＩＭ．ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＤｉｆｆｅｒｅｎｔＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｄｅｌｓｆｏｒＣｈａｒａｃｔｅｒｉｚａ⁃㊃５２㊃ｔｉｏｎｏｆＣａｔｃｈｍｅｎｔＳｐａｔｉａｌＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，２０００，１４（３）：４０３－４１６．［４］㊀张亦驰，刘昌明，杨胜天，等．黄土高原典型流域ＬＣＭ模型集总㊁半分布和分布式构建对比分析［Ｊ］．地理学报，２０１４，６９（１）：９０－９９．［５］㊀周买春，ＪＡＹＡＷＡＲＤＥＮＡＡＷ．利用双抛物线型土壤蓄水容量曲线对新安江产流模型的改进［Ｊ］．水利学报，２００２，３３（１２）：３８－４３．［６］㊀赵人俊．流域水文模型 新安江模型与陕北模型［Ｍ］．北京：水利电力出版社，１９８４：１０７－１１２．［７］㊀赵人俊，王佩兰．新安江模型参数的分析［Ｊ］．水文，１９８８，８（６）：２－９．［８］㊀李致家，姚成，章玉霞，等．栅格型新安江模型的研究［Ｊ］．水力发电学报，２００９，２８（２）：２５－３４．［９］㊀ＴＡＫＥＵＣＨＩＫ，ＡＯＴＱ，ｅｔａｌ．ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆＢｌｏｃｋ－ＷｉｓｅＵｓｅｏｆＴＯＰＭＯＤＥＬａｎｄＭｕｓｋｉｎｇｕｍ－ＣｕｎｇｅＭｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅＨｙｄｒｏ－ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆａＬａｒｇｅＵｎｇａｕｇｅｄＢａｓｉｎ［Ｊ］．ＨｙｄｒｏｌｏｇｙＳｃｉｅｎｃｅｓ，１９９４，４４（４）：６３３－６４６．［１０］㊀ＴＡＫＥＵＣＨＩＫ，ＨＡＰＵＡＲＡＣＨＣＨＩＰ，ＺＨＯＵＭＣ，ｅｔａｌ．ＡＢＴＯＰＭｏｄｅｌｔｏＥｘｔｅｎｄＴＯＰＭＯＤＥＬｆｏｒＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＬａｒｇｅＢａｓｉｎｓ［Ｊ］．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，２００８，２２（１７）：３２３６－３２５１．［１１］㊀ＡＯＴＱ．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｄｅｌｆｏｒＬａｒｇｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｓａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏＳｏｕｔｈｅａｓｔＡｓｉ⁃ａｎＲｉｖｅｒｓ［Ｄ］．Ｋｏｆｕ：ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＹａｍａｎａｓｈｉ，２００１：１２４．［１２］㊀刘远，周买春，陈芷菁，等．基于不同ＤＥＭ数据源的数字河网提取对比分析 以韩江流域为例［Ｊ］．地理科学，２０１２，３２（９）：１１１２－１１１８．［１３］㊀ＤＵＡＮＱＹ，ＳＯＲＯＯＳＨＩＡＮＳ，ＧＵＰＴＡＶＫ．ＯｐｔｉｍａｌＵｓｅｏｆｔｈｅＳＣＥ－ＵＡＧｌｏｂａｌＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＣａｌｉｂｒａｔｉｎｇＷａｔｅｒｓｈｅｄＭｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，１９９４，１５８（３－４）：２６５－２８４．［１４］㊀ＡＢＢＡＳＰＯＵＲＫＣ．ＳＷＡＴ－ＣＵＰ４：ＳＷＡＴＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙＰｒｏｇｒａｍｓ⁃ＡＵｓｅｒＭａｎｕａｌ［Ｍ］．Ｋａｓｔａｎｉｅｎｂａｕｍ：ＳｗｉｓｓＦｅｄｅｒａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｑｕａｔｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１：７４－９３．［１５］㊀ＡＲＮＯＬＤＪＧ，ＫＩＮＩＲＹＪＲ，ＳＲＩＮＩＶＡＳＡＮＲ，ｅｔａｌ．ＳＷＡＴ２００９输入输出文件手册［Ｍ］．郑州：黄河水利出版社，２０１２：１４８－２１１．［１６］㊀ＬＩＮＳＬＥＹＪＲＲＫ，ＫＯＨＬＥＲＭＡ，ＰＡＵＬＨＵＳＪＬＨ．Ｈｙ⁃ｄｒｏｌｏｇｙｆｏｒＥｎｇｉｎｅｅｒｓ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＭｃＧｒａｗ⁃Ｈｉｌｌ，１９８２：４６８．［１７］㊀ＫＥＩＴＨＢ．ＴＯＰＭＯＤＥＬ：ＡＣｒｉｔｉｑｕｅ［Ｊ］．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，１９９７，１１（９）：１０６９－１０８５．ＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＤｉｆｆｅｒｅｎｔＨｙｄｒａｕｌｉｃＭｏｄｅｌｓｉｎＳｈｕａｎｇｑｉａｏＢａｓｉｎＺＨＵＪｕｍｉｎｇ，ＺＨＯＵＭａｉｃｈｕｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙａｎｄＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６４２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｘｉｎａｎｊｉａｎｇ，ＳＷＡＴａｎｄＢＴＯＰＭＣａｒｅｔｈｒｅｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｔｏｓｉｍｕｌａｔｅａｂａｓｉｎｌｕｍｐｅｄ，ｒｅｓｐｏｎｓｅｕｎｉｔｓｅｍｉ⁃ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｎｄｇｒｉｄ⁃ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｄａｉｌｙｒａｉｎｆａｌｌ⁃ｒｕｎｏｆｆｐｒｏｃｅｓｓｅｓｉｎＳｈｕａｎｇｑｉａｏｂａｓｉｎａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅｃａｌｉｂｒａｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇＳＣＥ⁃ＵＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈＮａｓｈ⁃Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｓｔｈｅｉｒｏｂｊｅｃｔｆｕｎｃｔｉｏｎｓ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔＸｉｎａｎｊｉａｎｇ，ＳＷＡＴａｎｄＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌｓｃａｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔｄａｉｌｙｒａｉｎｆａｌｌ⁃ｒｕｎｏｆｆｐｒｏｃｅｓｓｅｓｉｎＳｈｕａｎｇｑｉａｏｂａｓｉｎｖｅｒｙｗｅｌｌ．Ｆｒｏｍｔｈｅｏｖｅｒａｌｌ，ＸｉａｎｊｉａｎｇｍｏｄｅｌｇｅｔｓａｂｅｔｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｈａｎｔｈａｔｏｆＳＷＡＴａｎｄＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌｓ；ａｌｌｔｈｅｔｈｒｅｅｍｏｄｅｌｓａｒｅｇｏｏｄｉｎｗａｔｅｒｖｏｌｕｍｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｓｃｈａｒｇｅｓ，ＳＷＡＴｍｏｄｅｌｈａｓａｂｅｔｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｖｏｌｕｍｅｔｈａｎｔｈａｔｏｆＸｉｎａｎｊｉａｎｇａｎｄＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌｓ；ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆＸｉｎａｎｊｉａｎｇｍｏｄｅｌｉｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｉｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈｄｉｓｃｈａｒｇｅａｎｄＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌｐｅｒｆｏｒｍｓｔｈｅｂｅｓｔｉｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｍｅｄｉａｎａｎｄｓｍａｌｌｆｌｏｗ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｘｉｎａｎｊｉａｎｇｍｏｄｅｌ；ＳＷＡＴｍｏｄｅｌ；ＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌ；ｒｕｎｏｆｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；Ｓｈｕａｎｇｑｉａｏｂａｓｉｎʌ责任编辑㊀翟戌亮ɔ㊃６２㊃。
基于SWAT模型的汉江上游流域径流情景预测研究
第33卷，第1期国土资源遥感Vol.33,No.1 2021年3月REMOTE SENSING FOR LAND&RESOURCES Mao,2021doi:10.6046/gtzyyy.2020028引用格式：马新萍，武涛，余玉洋.基于SWAT模型的汉江上游流域径流情景预测研究［J］.国土资源遥感,2021,33(1)：174-182.(Ma X P,Wu T,Yu Y Y.A study of ogo W scenario prediction in the upper reaches of Hanjiang Rives based on SWAT model # J］.Remote Sensing for Land and Resources,2021,33(1):174-182.)基于SWAT模型的汉江上游流域径流情景预测研究马新萍1‘2,武涛3,余玉洋2(1.咸阳师范学院资源环境与历史文化学院，咸阳712000；2.陕西师范大学地理科学与旅游学院，西安710126；3.西北工业大学自动化学院，西安710129)摘要:气候变化和土地利用是影响径流变化的主要驱动因素,为了精确预测未来汉江上游流域径流量变化趋势，基于SWAT模型、天气发生器BCC/RCG-WG以及CA-Markov模型预测了未来2种土地利用变化模式下的径流量变化,土地利用情景的设置建立在CA-Markov模型预测结果的基础之上，结合全国林地保护利用规划目标以及汉江上游林地具体情况。
结果显示：未来汉江上游流域径流将呈现明显的上升趋势，林地增加情景下径流量升高率少于自然生态情景，这可能与林地增多导致生态需水量增大有关，因此，对于汉江上游流域的水资源保护不可盲目投入大量人为林地增加,而应遵循植被自然生长规律，延续当前生态保护政策,尽量以减少人为污染、提高全民节约用水思想意识策略为主。
关键词：SWAT模型；CA-Markov模型；BCC/RCG-WG；径流预测；汉江上游中图法分类号：TP79文献标志码：A文章编号：1001-070X(2021)01-0174-090引言目前，已经有大量研究结果表明影响流域径流变化的主要因素为气候变化和人类活动［1］,气温变暖是当前最为主要的气候变化特征，土地利用变化是影响地表自然环境变化的主要驱动因素，也是反映人类活动最直观的方法之一，气候变化与人类活动综合影响径流变化，这三者之间的关系需要用一种机理模型来模拟,通过建立机理模型来解决经济与生态发展的平衡问题，同时，定量分解两种因素的影响也是该研究方向的核心问题［2］'对于汉江上游流域，有研究已经得出人类活动的影响稍大，且其对径流变化的影响呈现增长趋势。
基于SWAT模型的汉江流域水资源对气候变化的响应_夏智宏
第19卷第2期2010年2月长江流域资源与环境Reso urces and Environment in t he Yangtze BasinVol.19No.2Feb.2010 文章编号:100428227(2010)022********基于SWA T模型的汉江流域水资源对气候变化的响应夏智宏1,周月华1,许红梅2(1.武汉区域气候中心,湖北武汉430074;2.国家气候中心中国气象局气候研究开放实验室,北京100081)摘 要:汉江流域未来的气候变化趋势和对水资源的影响,将直接关系到南水北调工程和引江济汉工程的使用和效益。
因此,分析研究汉江流域水资源对气候变化的响应特点,可为地面调水、空中水资源开发、应对气候变化的不利影响和更好地保护南水北调中线水源区的水资源提供科学依据。
以1971～2000年为基准期,应用SWA T模型对汉江流域基准期内的逐月径流进行了模拟;在30a基准期径流模拟的基础上,以全球变化背景下可能出现的25种不同气候变化模式为假设条件,模拟出各假设气候变化模式下汉江流域水资源状况,获得了各气候变化模式下汉江流域水资源相对于基准期的变化率,研究了汉江流域水资源对气候变化的响应程度。
结果表明:模型模拟精度高于评价标准(Ens>015,r2>016),SWA T模型适用于汉江流域的径流模拟;不同气候变化情景下,汉江流域径流变化较实际蒸散发的变化明显;降水对地表径流、基流的影响要大于气温;气温对实际蒸散发的影响大于降水;降水增加或气温降低都会导致径流增加,而降水增加或气温增加都会导致实际蒸散发的增加。
关键词:汉江流域;SWA T;径流模拟;气候响应文献标识码:A SWA T(Soil and Water Assessment Too1)模型是由美国农业部(U SDA)的农业研究中心(A RS)研发的,比较适用面向水资源管理的长时段的分布式水文过程模拟。
SWA T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[1～6],模型已经广泛地应用到美国国家项目HUMU S(Hydro2 logical Unit Modeling of U nited States)。
四种水文模型的比较
四种水文模型的比较摘要：水文模型是用数学的语言对现实水文过程进行模拟和预报，在进行水文规律的探讨和解决水文及生产实际问题中起着重要作用。
本文分别介绍了新安江模型、萨克拉门托（SAC）模型、SWAT模型以及TOPMODEL模型，并对这四种水文模型的蒸发计算、产流机制、汇流计算、适用流域、参数以及模型特点等不同方面进行了比较分析。
并结合对着4种模型之间的比较，作出了总结分析和展望。
关键词：新安江模型；SAC模型；SWA T模型；TOPMODEL模型；模型比较引言流域水文模型在进行水文规律研究和解决生产实际问题中起着重要的作用。
新安江模型是一个概念性水文模型，1973年由赵人俊教授领导的研究组在编制新安江预报方案时，汇集了当时在产汇流理论方面的成果，并结合大流域洪水预报的特点，设计出的我国第一个完整的流域水文模型，至今仍在我国湿润和半湿润地区的洪水预报中得到广泛应用；萨克拉门托水文模型，简称SAC模型，是R.C.伯纳什（Burnash）和R.L.费雷尔（Ferral）以及R.A.麦圭儿（Mcguire）于20世纪60年代末至70年代初研制的，是一个连续模拟模型，模型研制完成时间相对较晚，其功能较为完善，兼有蓄满产流和超渗产流，广泛应用于美国水文预报中；SWAT模型是美国农业部农业研究中心研制开发的用于模拟预测土地利用及土地管理方式对流域水量、水质过程影响的分布式流域水文模型；TOPMODEL为基于地形的半分布式流域水文模型，于1979年由Beven和Kirkby提出，其主要特征是将数字高程模型（DEM）的广泛适用性与水文模型及地理信息系统（GIS）相结合，基于DEM数据推求地形指数，并以此来反映下垫面的空间变化对流域水文循环过程的影响，描述水流趋势。
本文对这四中水文模型从蒸发计算、产汇流计算、适用流域以及参数等方面进行分析比较，并得出结论。
1模型简介1.1新安江模型新安江模型是赵人俊等在对新安江水库做入库流量预报工作中，归纳成的一个完整的降雨径流模型。
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
《2024年气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》范文
《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一一、引言钱塘江，作为我国著名的江河流之一，承担着重要的水资源供应与生态保护任务。
随着全球气候的快速变化，钱塘江流域的水文过程也受到了显著影响。
因此，本研究采用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，对钱塘江流域的水文过程进行深入研究，以期为该流域的可持续发展提供科学依据。
二、研究背景及意义在全球气候变化的背景下，水文过程研究成为水文地质领域的研究重点。
钱塘江流域位于气候敏感地带，其水文过程的稳定与变化对区域生态、农业及水资源管理具有重大意义。
SWAT模型作为目前较为成熟的水文模拟工具，在国内外众多流域得到了广泛应用。
因此，基于SWAT模型对钱塘江流域的水文过程进行研究，不仅有助于深入了解流域的水文循环机制，还能为流域的可持续发展提供科学支持。
三、研究方法与数据来源本研究采用SWAT模型对钱塘江流域的水文过程进行研究。
首先，收集并整理了钱塘江流域的气象数据、地形数据、土壤数据等基础资料。
其次，根据SWAT模型的构建要求，对数据进行预处理和参数化。
最后，利用SWAT模型对钱塘江流域的水文过程进行模拟与分析。
四、SWAT模型在钱塘江流域的应用4.1 模型构建与参数设置根据钱塘江流域的地形地貌、气候特点及土壤类型等特点，设置SWAT模型的各项参数。
在模型的构建过程中，重点关注水文循环的各个环节，包括降雨、蒸发、径流等过程。
同时，结合流域的实际状况，对模型进行校准和验证。
4.2 模拟结果与分析通过SWAT模型对钱塘江流域的水文过程进行模拟，得到了流域的径流、蒸发等关键水文参数的时间变化序列。
分析这些参数的变化规律，可以更好地了解钱塘江流域的水文循环机制。
此外，结合气候变化数据，进一步分析气候变化对钱塘江流域水文过程的影响。
五、气候变化对钱塘江流域水文过程的影响5.1 气候变化的趋势根据收集的气候数据，分析钱塘江流域近几十年来的气候变化趋势。
水文模型在流域洪水预警中的应用研究
水文模型在流域洪水预警中的应用研究一、引言洪水是一种常见的自然灾害，给人们的生命和财产安全带来了巨大的威胁。
为了有效地减轻洪水灾害的影响，提前进行洪水预警至关重要。
水文模型作为一种重要的工具，在流域洪水预警中发挥着关键作用。
二、水文模型的基本概念与分类水文模型是对流域水文过程的数学描述，它通过模拟降水、蒸发、下渗、地表径流、地下径流等水文要素的变化，来预测流域的产汇流过程和洪水的形成与演进。
根据模型的复杂程度和应用目的，水文模型可以分为经验模型、概念模型和物理模型。
经验模型主要基于历史观测数据建立统计关系，计算简单但适用范围有限。
概念模型将流域水文过程进行概化，用一系列概念性的参数来描述，具有一定的物理基础。
物理模型则基于水文学和物理学的基本原理，对流域的地形、土壤、植被等进行详细的描述和模拟，精度较高但计算量大。
三、水文模型在流域洪水预警中的作用（一）洪水预报水文模型能够根据实时的气象数据和流域的初始条件，预测未来一段时间内的洪水流量和水位变化，为洪水预警提供重要的依据。
通过提前预知洪水的发生时间、规模和可能的影响范围，相关部门可以及时采取措施，如疏散人员、转移财产等，降低洪水造成的损失。
（二）风险评估利用水文模型可以评估不同降水情景下的洪水风险，为制定防洪规划和应急预案提供参考。
通过分析洪水可能淹没的区域、受灾人口和经济损失等，合理安排防洪工程的建设和资源的配置，提高流域的防洪能力。
（三）决策支持在洪水预警过程中，水文模型的结果可以为决策部门提供科学的依据。
例如，根据模型预测的洪水流量和水位，决定是否开启泄洪闸、启用蓄滞洪区等，以最大限度地减轻洪水灾害的影响。
四、常见的水文模型及其在洪水预警中的应用实例（一）新安江模型新安江模型是我国应用较为广泛的概念性水文模型，它考虑了降水、蒸发、产流、汇流等过程，在湿润和半湿润地区的洪水预报中取得了较好的效果。
例如，在长江流域的洪水预警中，新安江模型被用于预测洪水的发生和演进，为防汛决策提供了有力支持。
基于swat模型的汉江流域径流模拟
ＣＨＥＮＨａｏｒｏｎｇ，ＪＩＮＳｈｅｎｇ
（ＦａｃｕｌｔｙｏｆＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ１１６０２４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈａｒｅｌｉａｂｌｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃｈｙｄｒｏｄｙｎａｍｉｃｃｏｕｐｌｉｎｇｍｏｄｅｌ，ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎ ｔｈｅＨａｎｊｉａｎｇｒｉｖｅｒｂａｓｉｎｗａｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄｆｉｒｓｔ．ＴｈｅｕｐｐｅｒａｒｅａｏｆＨａｎｚｈｏｎｇＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃＳｔａｔｉｏｎｉｎＨａｎｊｉａｎｇＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ ｗａｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａ，ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＣｈｉｎａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ＡｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎＤｒｉｖｉｎｇＤａｔａｂａｓｅｆｏｒｔｈｅＳＷＡＴｍｏｄｅｌ（ＣＭＡＤＳ１．０）．Ａｎｄｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅｃａｌｉｂｒａｔｅｄａｎｄｖｅｒｉｆｉｅｄ ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｄａｉｌｙｒｕｎｏｆｆｄａｔａｏｆｔｈｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃｓｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｉｎ ｇｏｏｄａｇｒｅｅｍｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｖａｌｕｅｓ．ＡｎｄｔｈｅＮａｓｈ－Ｓｕｔｔｃｌｉｆｆｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆｄａｉｌｙｒｕｎｏｆｆｉｎｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄ（２０１０—２０１３）ｒｅａｃｈｅｄ０．７７ａｎｄ０．７８．Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄ（２０１４— ２０１７），ｔｈｅＮａｓｈＳｕｔｔｃｌｉｆｆｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｗｅｒｅ０．７４ａｎｄ０．７５ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｉｎ ｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅＳＷＡＴｍｏｄｅｌｉｓａｐｐｌｉｃａｂｌｅｔｏｔｈｉｓｒｅｇｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｕｎｏｆｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ＳＷＡＴｍｏｄｅｌ；ＣＭＡＤＳ；ｐａｒａｍｅｔｅｒｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎＫｅｙｗｏｒｄｓ：
《2024年气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》范文
《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一一、引言钱塘江作为中国东南地区重要的河流之一，其流域的水文过程直接关系到流域内生态环境和人类社会的可持续发展。
然而，随着全球气候变化的加剧，钱塘江流域面临着严峻的水资源问题。
为了更好地理解并预测钱塘江流域的水文过程变化，本研究采用了SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型进行深入研究。
二、SWAT模型概述SWAT模型是一种分布式水文模型，被广泛应用于各种尺度的流域水文过程模拟。
该模型可以模拟不同空间尺度上的水循环过程，包括降雨、蒸发、径流、渗透等过程。
SWAT模型通过对流域进行空间离散化处理，可以详细地描述流域内的气象、地形、土壤、植被等参数对水文过程的影响。
三、钱塘江流域概况钱塘江流域位于中国东南沿海地区，气候类型为亚热带季风气候。
近年来，由于气候变化和人类活动的影响，钱塘江流域的水文过程发生了显著变化。
为了更好地了解这些变化，我们选择了SWAT模型进行深入研究。
四、研究方法本研究首先对钱塘江流域进行了详细的地理信息收集，包括地形、气象、土壤、植被等数据。
然后，根据SWAT模型的要求，对流域进行了空间离散化处理，建立了SWAT模型。
在模型运行过程中，我们收集了长时间序列的气象数据和流域的水文观测数据，对模型参数进行了优化和校正。
最后，我们利用SWAT模型对钱塘江流域的水文过程进行了模拟和分析。
五、研究结果（一）水文过程的模拟结果通过SWAT模型的模拟，我们得到了钱塘江流域的径流、蒸发、渗透等水文过程的详细数据。
与实际观测数据相比，模拟结果具有较高的准确性，表明SWAT模型可以有效地应用于钱塘江流域的水文过程模拟。
（二）气候变化对水文过程的影响通过对模拟结果的分析，我们发现气候变化对钱塘江流域的水文过程产生了显著影响。
随着全球气候变暖，钱塘江流域的降雨量和蒸发量都呈现出增加的趋势，导致径流量也发生了变化。
《2024年气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》范文
《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一一、引言钱塘江作为中国东部的最大河流之一，其流域的生态环境和水资源对于周边地区具有举足轻重的意义。
近年来，随着全球气候变化的加剧，钱塘江流域的水文过程也面临着新的挑战。
本研究利用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，对钱塘江流域的水文过程进行深入研究，旨在理解气候变化对流域水文循环的影响，并为流域水资源管理和环境保护提供科学依据。
二、SWAT模型及其应用SWAT模型是一种基于物理机制的分布式水文模型，能够对较大空间尺度的流域进行长期连续的水文模拟。
模型涵盖了复杂的气候-水文-生态系统的交互作用，被广泛应用于全球范围内各种气候条件下的流域研究。
在钱塘江流域的水文过程研究中，SWAT模型的应用将有助于我们更准确地模拟和预测流域的水文变化。
三、钱塘江流域概况钱塘江流域位于中国东部沿海地区，涵盖了多个省份和城市。
流域内气候类型多样，受到季风气候的影响显著。
近年来，随着城市化进程的加快和气候变化的影响，钱塘江流域的水文过程发生了明显变化。
这些变化不仅影响了流域内的生态环境，也对周边地区的经济和社会发展产生了深远影响。
四、模型构建与参数校准本研究基于SWAT模型构建了钱塘江流域的水文模型。
在模型构建过程中，我们根据流域的地理、气候和土壤等数据，确定了模型的参数和结构。
随后，我们利用历史水文数据对模型进行了校准和验证，确保模型的准确性和可靠性。
五、气候变化对钱塘江流域水文过程的影响通过SWAT模型模拟的结果显示，气候变化对钱塘江流域的水文过程产生了显著影响。
首先，随着全球气温的升高，钱塘江流域的蒸发量有所增加，导致河流径流量的减少。
其次，气候变化还影响了流域的降水模式，使得极端气候事件（如暴雨和干旱）的频率和强度增加。
这些变化不仅影响了流域的水资源供应，也对生态系统和农业生产造成了负面影响。
六、管理策略与建议为了应对气候变化对钱塘江流域水文过程的影响，我们提出了以下管理策略与建议：1. 加强监测：建立和完善流域水文监测网络，实时监测流域的水文变化，为决策提供科学依据。
《2024年气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》范文
《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一摘要：本文以钱塘江流域为研究对象，利用SWAT（土壤水评估工具）模型，对气候变化背景下该流域的水文过程进行了深入研究。
通过模型模拟和实地观测数据的对比分析，探讨了气候变化对钱塘江流域水文循环的影响，并提出了相应的适应性管理措施。
一、引言钱塘江作为我国重要的河流之一，其流域的水资源管理和保护对于区域生态安全和经济发展具有重要意义。
近年来，随着全球气候变化的加剧，钱塘江流域的水文过程也发生了显著变化。
因此，本研究采用SWAT模型，对气候变化下钱塘江流域的水文过程进行模拟和分析，以期为流域的水资源管理和应对气候变化提供科学依据。
二、研究区域与方法（一）研究区域概况钱塘江流域位于中国东部沿海地区，地理位置独特，气候类型多样。
本研究选取了具有代表性的几个子流域进行重点研究。
（二）SWAT模型简介SWAT模型是一种分布式水文模型，能够模拟大尺度流域的水文循环过程。
该模型基于物理机制，通过输入气象、地形、土壤和水文地质等数据，模拟地表径流、地下水和土壤水等水文要素的动态变化。
（三）数据来源与处理本研究采用了气象、地形、土壤和水文地质等数据。
其中，气象数据包括降雨、温度、风速等；地形数据主要通过数字高程模型（DEM）获取；土壤和水文地质数据则来自相关部门的调查资料。
所有数据均经过预处理和质量控制，以满足SWAT模型的输入要求。
三、模型构建与模拟（一）模型构建根据钱塘江流域的地理特征和气象条件，构建了SWAT模型的框架和参数体系。
通过调整模型的参数，使模型能够更好地反映钱塘江流域的水文过程。
（二）模型模拟利用构建好的SWAT模型，对钱塘江流域的水文过程进行了模拟。
通过输入历史气象数据和其他相关数据，得到了地表径流、地下水和土壤水等水文要素的模拟结果。
四、结果与分析（一）模拟结果与实地观测数据的对比分析将SWAT模型的模拟结果与实地观测数据进行对比分析，发现模型能够较好地反映钱塘江流域的水文过程。
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
四种水文模型的比较
四种水文模型的比较四种水文模型的比较摘要：水文模型是用数学的语言对现实水文过程进行模拟和预报，在进行水文规律的探讨和解决水文及生产实际问题中起着重要作用。
本文分别介绍了新安江模型、萨克拉门托（SAC）模型、SWAT模型以及TOPMODEL模型，并对这四种水文模型的蒸发计算、产流机制、汇流计算、适用流域、参数以及模型特点等不同方面进行了比较分析。
并结合对着4种模型之间的比较，作出了总结分析和展望。
关键词：新安江模型；SAC模型；SWAT模型; TOPMODEL模型；模型比较引言流域水文模型在进行水文规律研究和解决生产实际问题中起着重要的作用。
新安江模型是一个概念性水文模型，1973年由赵人俊教授领导的研究组在编制新安江预报方案时，汇集了当时在产汇流理论方面的成果，并结合大流域洪水预报的特点，设计出的我国第一个完整的流域水文模型，至今仍在我国湿润和半湿润地区的洪水预报中得到广泛应用；萨克拉门托水文模型，简称SAC 模型，是R.C.伯纳什（Burnash）和R.L.费雷尔（Ferral ）以及RA麦圭儿（Mcguire ）于20世纪60年代末至70年代初研制的，是一个连续模拟模型，模型研制完成时间相对较晚，其功能较为完善，兼有蓄满产流和超渗产流，广泛应用于美国水文预报中；SWAT模型是美国农业部农业研究中心研制开发的用于模拟预测土地利用及土地管理方式对流域水量、水质过程影响的分布式流域水文模型；TOPMODEL为基于地形的半分布式流域水文模型，于1979年由Beven和Kirkby提出，其主要特征是将数字高程模型（DEM ）的广泛适用性与水文模型及地理信息系统（GIS）相结合，基于DEM数据推求地形指数，并以此来反映下垫面的空间变化对流域水文循环过程的影响，描述水流趋势。
本文对这四中水文模型从蒸发计算、产汇流计算、适用流域以及参数等方面进行分析比较，并得出结论。
1模型简介1.1新安江模型新安江模型是赵人俊等在对新安江水库做入库流量预报工作中，归纳成的一个完整的降雨径流模型。
《2024年气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》范文
《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一摘要：本文旨在研究气候变化背景下，钱塘江流域水文过程的变化情况。
通过构建SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，分析流域内水文循环的动态变化，并探讨其与气候变化的关联性。
本文首先介绍SWAT模型及其在钱塘江流域的应用背景，随后阐述模型构建过程、数据分析方法及结果，最后对研究结果进行讨论和总结，以期为钱塘江流域的水资源管理和应对气候变化提供科学依据。
一、引言钱塘江是中国东南沿海地区的重要河流，其流域的水文过程对区域生态环境和经济发展具有重要意义。
近年来，随着全球气候变化的加剧，钱塘江流域的水文循环过程也发生了显著变化。
为了更好地了解这一变化，本文采用SWAT模型对钱塘江流域的水文过程进行研究。
二、SWAT模型及其应用SWAT模型是一种基于物理过程的分布式水文模型，能够模拟流域内水文循环的多个环节，包括降雨、蒸发、径流、土壤水等。
该模型在国内外众多流域的水文研究中得到了广泛应用，为水资源管理、生态环境保护等提供了重要的科学依据。
在钱塘江流域，SWAT模型的应用尚处于起步阶段。
本文通过收集流域内的气象、水文、土壤等数据，构建了适用于钱塘江流域的SWAT模型，以期更好地模拟和预测流域内的水文过程。
三、模型构建与数据分析1. 数据收集与处理：本文收集了钱塘江流域内近十年的气象数据、地形数据、土壤数据等，对数据进行处理和筛选，以确保数据的准确性和可靠性。
2. SWAT模型构建：根据收集到的数据，建立钱塘江流域的SWAT模型。
模型中包括了流域的地理信息、气象信息、土壤信息等，能够较好地模拟流域内的水文循环过程。
3. 模型运行与结果分析：通过模拟不同气候条件下的水文过程，分析钱塘江流域内水文循环的动态变化。
同时，结合实际观测数据，对模型结果进行验证和修正，以提高模型的精度和可靠性。
四、研究结果与讨论1. 水文循环动态变化：通过模拟和实际观测数据对比，发现钱塘江流域的水文循环在气候变化背景下发生了显著变化。
新安江模型和SWAT模型的对比应用研究
性水库；壤中流汇流可采用线性水库或滞后演算法模拟；地下径流汇流可采用线性水库方法。 河道洪水演算可采用 Muskingum 方法或滞后演算法。
2.2 SWAT 模型原理
考虑流域内下垫面特性和气候因素的空间分布不均，SWAT 首先将整个研究区细分为 若干个子流域，对每个子流域分别进行模拟计算，再将各子流域的模拟结果叠加在一起作为 整个流域的模拟结果。子流域内的水文过程模拟可以分为两大部分，即坡面水文循环过程和 河道水文循环过程。前者控制每个子流域内主河道的水量，沉积物，氮和化学物质等的输入， 后者确定水、沙等从河网汇集到流域出口的过程[2]。
与新安江模型不同，SWAT 模型要求多种类型的资料输入。分列如下：
-3-
（1）地形资料：采用 NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）发布的 1°×1°DEM 地图。
（2）土壤及土地利用资料：分别采用 FAO（Food and Agriculture Organization）提供的 1°×1°的土壤图和 USGS（U.S. Geological Survey）提供的同精度的土地利用地图。
1．引言
新安江模型是河海大学赵人俊教授设计的、国内第一个完整的流域水文模型。新安江模 型可以进行日洪和次洪模拟，在我国应用广泛，积累了丰富的实践经验。
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是由美国农业部（USDA）开发的流域尺 度的分布式模型，用于模拟预测在具有多种土壤类型、土地利用和管理条件的复杂大流域里， 土地管理措施对水、沙和化学物质的长期影响[1]。不同于采用回归方程来描述输入输出变量 间关系的传统模型，SWAT要求详细的流域信息，包括水、土壤特性、地形、植被、土地管 理措施等，并将物理过程与水循环、泥沙运动、氮循环等结合起来。因此，模型是基于物理 基础的
《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，作为中国文明的摇篮，其源区的水沙变化直接关系到流域的生态安全和人类的生产生活。
随着气候变化和人类活动的双重影响，黄河源区的河流泥沙问题愈发凸显。
因此，对黄河源区河流泥沙变化的研究显得尤为重要。
本文基于SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，对黄河源区河流泥沙变化进行了深入研究。
二、SWAT模型及其应用SWAT模型是一种物理基础的水文模型，主要用于模拟流域水文过程，包括降雨、径流、泥沙输移等。
该模型通过模拟流域的水文循环过程，能够较为准确地反映流域的泥沙变化情况。
在黄河源区，SWAT模型的应用有助于我们更好地了解河流泥沙的变化情况，为水土保持和生态环境保护提供科学依据。
三、研究方法与数据来源本研究采用SWAT模型，结合黄河源区的地理、气候、土壤和水文等数据，对源区的河流泥沙变化进行了模拟和预测。
数据来源主要包括以下几个方面：1. 地理信息数据：包括黄河源区的DEM（数字高程模型）数据、土地利用类型数据等。
2. 气候数据：包括降雨量、温度、风速等气象数据，来源于气象部门的历史记录。
3. 土壤数据：包括土壤类型、土壤质地、土壤水分特征等，来源于土壤普查资料。
4. 水文数据：包括历史水文观测数据，用于验证模型模拟的准确性。
四、研究结果与分析1. 泥沙输移量变化通过SWAT模型的模拟，我们发现黄河源区河流的泥沙输移量呈现出明显的年际变化和季节变化。
在过去的十年里，由于气候变化和人类活动的共同作用，泥沙输移量呈现出逐年增加的趋势。
在季节上，泥沙输移主要集中在雨季，这与降雨量的季节性变化密切相关。
2. 影响因素分析影响黄河源区河流泥沙变化的主要因素包括气候因素和人类活动因素。
气候因素主要包括降雨量和温度的变化，这些因素直接影响着土壤侵蚀的强度和范围。
人类活动因素则主要表现在过度开垦、放牧等土地利用方式的改变上，这些活动加剧了土壤侵蚀的程度。
《2024年基于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、引言作为中华文明的母亲河，黄河源区的生态环境问题直接关系到下游流域的水资源供给与防洪安全。
其中，河流泥沙的来源和变化一直是国内外研究的热点问题。
本研究采用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，针对黄河源区河流泥沙变化进行深入研究，旨在为黄河源区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为研究对象，该区域位于青藏高原东北部，是我国重要的水源涵养区。
该区域具有独特的自然地理环境，对黄河的水量、水质和泥沙含量具有重要影响。
2. 研究方法本研究采用SWAT模型，该模型是一种分布式水文模型，能够模拟大尺度流域的水文循环过程。
通过收集黄河源区的气象、地形、土壤、植被等数据，建立SWAT模型，模拟和分析该区域的泥沙变化情况。
三、SWAT模型在黄河源区河流泥沙变化研究中的应用1. 模型构建与参数设置在收集到相关数据后，我们根据SWAT模型的原理和要求，建立了黄河源区的SWAT模型。
在模型中，我们设置了包括气象、地形、土壤、植被等在内的多个参数，并根据实际情况进行了调整和优化。
2. 模拟结果与分析通过模拟和分析，我们发现黄河源区的河流泥沙含量呈现出明显的时空变化特征。
在空间上，不同区域的泥沙含量存在较大差异；在时间上，不同季节和年份的泥沙含量也存在明显差异。
此外，我们还发现人类活动（如过度放牧、土地开垦等）对河流泥沙含量具有重要影响。
四、讨论与结论1. 讨论本研究表明，黄河源区的河流泥沙变化受到自然因素和人类活动共同影响。
其中，气候变化、地形地貌、土壤类型等自然因素是影响泥沙变化的主要因素之一；而过度放牧、土地开垦等人类活动也是导致泥沙增加的重要原因之一。
因此，为了保护黄河源区的生态环境，需要采取有效的措施来控制人类活动对自然环境的破坏。
此外，我们还需要进一步深入研究如何通过合理的土地利用规划、植被恢复等措施来降低河流泥沙含量，提高生态环境的承载能力。
基于 SWAT 模型的延河流域月径流量模拟分析
基于 SWAT 模型的延河流域月径流量模拟分析朱烨;方秀琴;王凯;朱求安【期刊名称】《长江科学院院报》【年(卷),期】2016(033)010【摘要】近年来 SWAT 模型在我国南方湿润半湿润流域以及众多大尺度流域取得了良好的应用效果，但在水文资料缺乏、气候相对干旱的流域应用不多。
以黄土高原典型流域陕西省延河流域为例，结合国内外已有的研究和 GIS技术，根据延河流域现有的数据成功构建了基于 SWAT 的水文模型，其中1980—1985年为模型的率定期，1986—1989年为模型的验证期。
通过对模型的参数进行敏感性分析以及一系列率定，最终得到结果为：率定期的 Nash－Sutcliffe 效率系数 NS 和相关系数 R 2分别是0．644和0．832；验证期的 Nash－Sutcliffe 效率系数 NS 和相关系数 R 2分别为0．63和0．872，均达到模型模拟的要求，表明 SWAT 模型基本上能够模拟延河流域月径流量水文过程，为 SWAT 模型在黄土高原典型流域的进一步应用提供了科学依据。
【总页数】5页(P41-45)【作者】朱烨;方秀琴;王凯;朱求安【作者单位】河海大学地球科学与工程学院，南京 210098;河海大学地球科学与工程学院，南京 210098;河海大学地球科学与工程学院，南京 210098;西北农林科技大学林学院，陕西杨凌 712100【正文语种】中文【中图分类】TV121;P33【相关文献】1.基于SWAT模型的延河流域径流侵蚀能量空间分布 [J], 龚珺夫;李占斌;李鹏;任宗萍;杨媛媛;韩芦;汤珊珊;孙倩2.基于SWAT模型的无资料地区径流模拟及生态流量计算——以杨溪河为例 [J], 刘树锋; 陈记臣; 关帅3.基于SWAT模型的湘江流域上游径流量模拟研究 [J], 易勇;曾鸣4.基于SWAT模型的吉拉姆河流域日均流量模拟研究 [J], 徐志;邓颂霖;闫明路;刘启松5.基于SWAT模型的黄土高原典型区月径流模拟分析 [J], 庞佼;白晓华;张富;刘雪峰;张佰林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
新安江上游流域SWAT模型的构建及适用性评价
新安江上游流域SWAT模型的构建及适用性评价
李泽利;吕志峰;赵越;王玉秋;张震
【期刊名称】《水资源与水工程学报》
【年(卷),期】2015(0)1
【摘要】以新安江上游屯溪流域为研究区域,建立了SWAT模型的气象、土壤、土地利用和农作物管理等数据库,并利用2000-2010年逐月实测的径流、泥沙及非点源溶解态氮负荷数据进行了多参数、多站点的率定和验证,使用多目标(纳氏系数、线性相关系数和相对误差)对模型适用性进行了评价。
结果表明:径流模拟效果非常好,泥沙和营养盐模拟结果令人满意,SWAT模型在屯溪流域适用性较好,可以模拟分析该地区的非点源污染问题,研究所构建的数据库和率定的参数可为进一步研究新安江流域的水环境管理提供科学依据和决策支持。
【总页数】7页(P25-31)
【关键词】径流;泥沙;营养盐;SWAT模型;非点源污染;适用性;新安江
【作者】李泽利;吕志峰;赵越;王玉秋;张震
【作者单位】南开大学环境科学与工程学院;环境保护部环境规划研究院;天津市环境监测中心
【正文语种】中文
【中图分类】P334.92
【相关文献】
1.基于SWAT模型在沙颍河流域适用性评价 [J], 郭薇;
2.TRMM在海河流域南系的降水估算精度评价及其对SWAT模型的适用性 [J], 谭丽丽; 黄峰; 乔学瑾; 刘海鹏; 李春强; 李保国
3.汾河上游流域SWAT模型构建及适用性评价 [J], 刘林;李金峰;李泽利;赵昌亮
4.克兰河流域上游SWAT模型数据库的构建 [J], 徐阿通;牧振伟
5.简化SWAT模型模拟漓江支流小流域的适用性评价 [J], 杨丽雅;夏源;蔡雪峰;张芹;张亚倩
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2.3. 评价方法
选取确定性系数 Ens、相对误差 R 和均方根误差 RMSE 作为模型模拟效果的评价指标[13] [14]，各评 价指标计算公式为：
Ens = 1 −
∑ ( Qtobs − Qtsim ) ∑ (Q
t =1 t =1 N obs t
N
2
−Q
obs 2 avg
)
im
t 1 1= N obs t t =1
N
N
∑Q
× 100%
(2)
RMSE =
∑ ( Qtobs − Qtsim )
t =1
N
2
N
(3)
obs 表示实测流量均值。 式中：N 表示流量序列长度，Qtobs 和 Qtsim 分别表示 t 时刻实测流量和模拟流量，Qavg
3. 旬河流域概况及基本资料
如图 1 所示， 旬河发源于秦岭中段沙沟岭南麓， 流经旬阳县汇入汉江。 全长 218 km， 流域面积约 6300 km ，是汉江上游最大的一条支流。旬河流域坐落在东经 108˚24ꞌ~109˚26ꞌ，北纬 32˚52ꞌ~33˚55ꞌ 之间，海拔
Figure 1. Map of Xunhe River basin and locations of meteorological and hydrological stations 图 1. 旬河流域图及水文气象站点分布 Table 1. Simulation performance of SWAT model and Xin’anjiang model 表 1. SWAT 模型和新安江模型模拟结果
SWAT 模型 年份 1981 1982 1983 模型率定 1984 1985 1986 均值 1987 1988 模型验证 1989 1990 均值 R (%) 22.12 7.89 28.66 11.69 13.55 14.74 16.44 3.63 25.39 21.48 26.48 19.25 Ens 0.64 0.59 0.64 0.83 0.81 0.59 0.68 0.62 0.62 0.51 0.66 0.60 RMSE (m3/s) 82.38 46.75 199.44 99.86 44.85 44.93 86.37 122.96 69.89 80.63 64.22 84.43 R (%) 1.95 0.31 9.53 4.76 6.78 2.01 4.22 7.94 0.93 1.11 12.73 5.68 新安江模型 Ens 0.93 0.94 0.96 0.96 0.92 0.88 0.93 0.92 0.84 0.86 0.83 0.86 RMSE (m3/s) 35.54 24.75 74.67 89.32 93.94 96.01 69.04 56.89 44.58 39.98 45.55 46.75
2.2. SWAT 模型
SWAT 模型是一个确定性模型，有较强的物理基础，可进行长时段连续时间序列的降雨径流模拟，
308
SWAT 模型和新安江模型在汉江旬河流域的应用比较研究
并可适用于不同土壤类型、不同土地覆被情况下的复杂流域[11]。 SWAT 模型根据 DEM 数据将流域划分为不同的子流域，在子流域中又根据地表特征(包括土壤、坡 度、植被等因素)进一步离散化为集总式的水文响应单元(HRU)。在水文响应单元上应用概念性模型 SCS (Soil Conservation Service)模型来计算净雨，然后进行产汇流计算，最后通过马斯京根河道洪水演算推求 流域出口流量[12]。
307
SWAT 模型和新安江模型在汉江旬河流域的应用比较研究
1 2
武汉大学，水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉 水资源安全保障湖北省协同创新中心，武汉 Email: lizejun09@ 收稿日期：2014年6月19日；修回日期：2014年6月25日；录用日期：2014年7月2日
摘
要
选取分布式模型中的SWAT模型与集总式模型中的新安江模型进行流域径流模拟，以旬河流域为例，以 确定性系数、相对误差以及均方根误差作为模型模拟效果的评价指标，探究不同结构的模型在径流模拟 中的差异性。模拟结果表明：SWAT模型和新安江模型在日径流过程模拟中都表现出较好的适用性，新 安江模型优于SWAT模型；从不同流量等级(10%高水，50%中水，40%低水)的模拟效果来看，SWAT 模型在中、低水的流量模拟中表现较好，但高水部分的模拟效果较新安江模型差；由于高水流量的均方 差较中水、低水大，当采用确定性系数作为参数率定的目标函数时，会引起模型优先拟合高水部分，导 致中、低水模拟效果不够理想。
Comparative Study on the Performance of SWAT and Xin’anjiang Models in Xunhe Basin
Zejun Li1,2, Pan Liu1,2, Wang Zhang1,2, Xizhen Chen1,2, Chao Deng1,2
2. 研究方法
2.1. 新安江模型
新安江模型采用蓄满产流假定进行产流计算， 将流域内各点不同土壤含水容量概化成蓄水容量曲线。 蒸散发计算采用三层蒸发模式计算，将土壤层划分为上层、下层以及深层[9]。三水源新安江模型将净雨 划分成地面径流、壤中流以及地下径流[10]，其中地面径流采用单位线进行汇流计算，壤中流和地下径流 经过线性水库的调蓄分别作为地下水出流和壤中流出流。
关键词
SWAT模型，新安江模型，旬河，径流模拟
1. 引言
径流是自然物质和能量输移的重要载体，准确模拟径流是解决水资源、水环境、水生态以及水灾害 等问题的基本环节。流域水文模型可实现径流模拟。集总式水文模型通常将流域视为一个整体或几个单 元，对降雨径流进行概化。分布式水文模型不仅考虑了降雨时空分布的不均匀，同时也充分考虑下垫面 条件和人类活动对水文过程的影响，其模型结构和参数都具有较强的物理意义，具有较强的适应性[1]。 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)模型是由 USDA(美国农业部)开发的分布式水文模型。 国外进 行 SWAT 模型降雨径流模拟研究起步较早，成果较多。如美国的 Nueces 河流域(约 7700 km2)、巴西的 Pipiripau 河流域(约 200 km2)和美国的 Lower Walnut Creek 流域(约 22 km2)等[2]-[4]，结果表明 SWAT 模 型适用于不同空间尺度的径流模拟。 国内关于 SWAT 模型的研究起步相对较晚， 但目前已取得一定成果。 SWAT 模型在我国西北旱寒地区、北方干旱地区和南方湿润地区得到了应用并取得较好的效果[5]-[8]。 本文选取 SWAT 模型和新安江模型进行汉江旬河流域的径流模拟，比较分析两个模型的适用性。
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高度从 200 m 变化到近 3000 m，流域多山地，地形变化较大。流域地表覆被主要有阔叶林、针叶林、草 甸和耕地等类型，植被相对较差，水土流失严重，且受人类活动影响较大[15]。流域属北亚热带温暖湿润 气候区，表现为雨热同期，年均降水量约 850 mm，年均气温约 15℃。 构建 SWAT 模型需要 DEM 数据、土壤数据、土地利用类型数据和气象数据。其中，DEM 数据为 ASTER GDEM 30 米数据；土壤数据为南京土壤所提供的 1:100 万土壤数据，土壤分类系统为 FAO-90； 土地利用数据为马里兰大学发布的全球土地覆盖数据中国子集，精度为 1 km；气象数据来源于国家基本 气象站日观测数据。 新安江模型的输入为降水和蒸发数据。流域面雨量根据雨量站站点位置采用泰森多边形法计算，流 域平均蒸发量根据柞水站和青泥湾站实测蒸发数据求得。 流域出口断面流量采用向家坪水文站日流量数据。研究时段为 1980~1990 年，其中率定期为 1980~ 1986 年，检验期为 1987~1990 年。
State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan Hubei Provincial Collaborative Innovation Center for Water Resources Security, Wuhan Email: lizejun09@
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Received: Jun. 19th, 2014; revised: Jun. 25th, 2014; accepted: Jul. 2nd, 2014 Copyright © 2014 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2014, 3, 307-314 Published Online August 2014 in Hans. /journal/jwrr /10.12677/jwrr.2014.34038
4. 结果分析
选取确定性系数 Ens 和相对误差 R 作为日尺度径流过程模拟效果的评价指标，分别对全部流量和不 同流量等级的模拟效果进行对比。 SWAT 模型和新安江模型的模拟结果见表 1，可以看出，SWAT 模型和新安江模型都能够较好的进
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SWAT 模型和新安江模型在汉江旬河流域的应用比较研究
Keywords
SWAT Model, Xin’anjiang Model, Xunhe Basin, Runoff Simulation
SWAT模型和新安江模型在汉江旬河流域的应 用比较研究
李泽君1,2，刘 攀1,2，张 旺1,2，陈西臻1,2，邓 超1,2
作者简介：李泽君(1991-)，男，山西晋城人，研究生，主要从事水文预报研究。