中科院 SWAT模型结构与软件
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 Ｐｅｒｒｉｎ ｄｅ Ｂｒｉｃｈａｍｂａｕｔ［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
３ ＳＷＡＴ 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模型
2021/5/27
35
1.4 SWAT 面临的问题与挑战
- SWAT 在平原区应用问题
目前官方网站上提供AVSWAT是基于ARCVIEW开发 的界面程序，根据DEM自动提取河网的，但在平原区由 于地势平坦很难有效地提取河网。需要进行改进，目前 通过编程实现人工判断单元流向自动实现运行控制文件 的生成，解决了平原区建模的难题。
2021/5/27
36
1.4 SWAT 面临的问题与挑战
- SWAT 在地下水模拟中问题
SWAT考虑到对浅层和深层地下水的模拟，采用的是基 于水循环过程的水量平衡模型，能够满足一般管理上的需 要。但是，对于地下水流场变化的模拟较弱。但可以通过 耦合地下水动力学模型加以解决。目前，我们即将完成这 方面的开发工作。
在每个HRU内单独计算产流量，然后叠加得到子流域产流量 ，在进行坡面汇流，进入子流域主河道。最后通过河网汇流 演算得到流域总径流量。
SWAT的水循环陆面部分中，主要考虑到气候、水文和植被 覆盖等几个方面因素。
2021/5/27
16
1.2 SWAT 原理概述
水循环的陆面部分
气候因素
SWAT所需要输入的气候因素变量主要包括：
2021/5/27
18
1.2 SWAT 原理概述
水循环的陆面部分
植被因素
SWAT利用一个通用的植物生长模型模拟所有类型 的植被覆盖。 植物生长模型能区分一年生植物和多年生植物。 被用来判定根系区水和营养物的移动、蒸腾和生物 量或产量。
2021/5/27
19
1.2 SWAT 原理概述
水循环的陆面部分
前者控制着每个子流域内主河道的水、沙、营养物 质和化学物质等输入量；后者决定水、沙等物质 从河网向流域出口的输移过程。
SWAT模型数据库构建辅助软件PPT课件
• 输出三个文件在程序目录中：A.out，totalpcp.sta， mean_pcp.sta
▫ A.out 降雨数据统计参数 ▫ totalpcp.sta 每年每月总降水 ▫ mean_pcp.sta 每年每月平均每日降水
DEW.exe
• 温度及风速因子包括月均最高最低气温、月均最 高最低气温标准差、月均风速、露点温度 前几项EXCEL
• 不同形态N/P营 养物质迁移和转 化
污染负荷
SWAT模型的难点之一
• 模型自带的土壤数据库和气象数据库是针对北美 的土壤植被和流域水文设计的
• 中国研究区需要建立相应的数据库
模型数据库的建立
DEM
• 划分子流域，寻找出流路径
土地利用
• 计算植被，耗水，地表产汇流
土壤图
• 计算壤中流，浅层地下水量
提问与解答环节
Questions And Answers
谢谢聆听
·学习就是为了达到一定目的而努力去干, 是为一个目标去 战胜各种困难的过程,这个过程会充满压力、痛苦和挫折
Learning Is To Achieve A Certain Goal And Work Hard, Is A Process To Overcome Various Difficulties For A Goal
• 通过图形界面进行数据输入和文件选择 • 模型结果既有表格的也有图形的
pcpSWAT
• 降雨相关因子有月均降雨量、月均降雨量标准偏 差、降雨量偏度系数、月内干日系数、月内湿日 系数和月均降雨天数。
• 计算 SWAT 气象发生器所需要的每日降水数据的 统计参数。
• 输入日观测降雨量，输出降雨相关因子。
• 因为，当空气中水汽已达到饱和时， 气温与露点温度相同
swat模型简介,研究生课堂演示文稿
SWAT通过子流域命令,进行分布式
产流计算;通过汇流演算命令,模拟 河网与水库的汇流过程;通过叠加命 令,把实测的数据和点源数据输入到 模型中同模拟值进行比较;通过输入 命令,接受其它模型的输出之值;通 过转移命令,把某河段(或水库)的水 转移到其他的河段(或水库溉。 SWAT模型的命令代码能够根据需 要进行扩展。
子流域划分 阈值的影响
• 胡远安等认为，SWAT 模型输出空间分割的响 应关系与空间异质性特征密切相关，并提出 合理的子流域面积特征尺度应当在空间自相 关尺度的1/ 2-1/ 3 之间。
三、径流模拟研究内容>>模型的构建
模型数据的输入
• 张雪松等的研究表明，相同雨量站密度条件 下，选取不同的雨量站分布对流域径流模拟 结果影响不同，而在面雨量相近但降雨空间 分布相差较大的情景下，径流量的模拟值也 相差较大。
三、径流模拟研究内容
数据输入 模拟算法选 择 参数分析 径流模拟 验证方法 土地利用变 化 气候波动
模型构建
模型应用
三、径流模拟研究内容>>模型的构建
模型数据的输入
类空间数据 的影响
• 吴险峰等研究表明，DEM的不同水平分辨率 对提取流域坡度值影响明显，导致受长度和 坡度因素影响的流域汇流时间和滞时有较大 不同。
SWAT模型简介
指导教师：郑粉莉 学生：潘岱立 李娟 覃超 陈海心 于卫洁 张晓曦
提纲
模型简介
水文过程
泥沙过程
污染物模块 应用实例
Swat模型简介
1 模型结构 2 数据与数据库
3 运行与命令模式 4 应用领域与特点
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水文响应单元 （Hydrological Response Units,HRU)。离散的方法有三种:自 然子流域(subbasin)、山坡(hillslop) 和网格(grid)。
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模型中天气发生器与数据库构建及其验证摘要：SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种广泛应用于流域水文模拟与管理的工具。
天气生成器和数据库是SWAT模型中重要的组成部分，用于模拟流域的水文过程和评估不同管理方案的效果。
本文将介绍SWAT模型中天气发生器和数据库的构建方法，并通过实例验证其模拟能力。
1. 引言水资源是人类生活和经济发展的基础，流域水循环的研究对于实现可持续水资源管理至关重要。
SWAT模型作为广泛应用的流域水文模拟工具，可以模拟流域尺度的水文过程，如降雨、蒸散发和径流等。
为了提高模型的模拟精度，需要准确地描述流域的天气情况，并建立相应的数据库。
2. SWAT模型中天气发生器的构建SWAT模型的天气发生器是模拟流域降雨的重要组成部分。
它可以生成符合流域特征的逐时、逐日或其他时间尺度的降雨数据，为模型提供输入。
在构建天气发生器时，需要考虑以下几个关键因素：(1) 气象站数据：为了能够准确模拟流域的降雨情况，需要获取气象站的观测数据。
这些数据包括气温、降水量、相对湿度和风速等。
(2) 数据质量控制：在使用气象观测数据之前，需要对数据进行预处理和质量控制。
常见的处理方法包括插补缺失值、去除异常值和调整不同站点之间的不一致性等。
(3) 模型参数估计：天气发生器的构建需要根据观测数据估计模型的参数。
常用的参数估计方法包括最小二乘法、最大似然法和贝叶斯估计等。
(4) 模型模拟：构建天气发生器后，需要对模型进行验证。
可以利用观测数据和模拟数据之间的比较来评估模型的模拟能力。
3. SWAT模型中数据库的构建SWAT模型中的数据库主要包括土壤数据库、作物数据库和管理数据库。
这些数据库用于描述流域的土壤特性、作物生理特性和管理措施等，为模拟流域的水文过程提供基础数据。
数据库的构建包括以下几个方面：(1) 数据源：构建数据库需要收集不同来源的数据，如土壤采样数据、植物学文献和管理措施的实地调查数据等。
基于SWAT-MODFLOW地表-地下水耦合模型的结构与应用研究
基于SWAT-MODFLOW 地表−地下水耦合模型的结构与应用研究刘文冲 1，赵良杰 2, 3，崔亚莉 1，曹建文 2, 3，王 莹 4，李美玲1（1. 中国地质大学(北京), 北京 100083；2. 中国地质科学院岩溶地质研究所/自然资源部、广西岩溶动力学重点实验室/联合国教科文组织国际岩溶研究中心, 广西 桂林 541004；3. 广西平果喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站, 广西 平果 531406；4. 广东省地质环境监测总站, 广东 广州 510510）摘 要：为了利用Seonggyu Park 和Ryan T.Bailey 的SWAT-MODFLOW 耦合程序实现地表、地下不同范围模型耦合，同时探究耦合程序输出的以SWAT 计算的地下水补给量和以MODFLOW 网格计算的补给量之间的差异，以及耦合程序在有关地表地下水研究上的优势。
本文以该耦合程序示例模型美国佐治亚州南部小河流域（LRW ）为例，选取模型中SWAT 划分的104号子流域为边界，用GMS10.4建立地下水流模型，最后将地下水流模型和原SWAT 模型进行耦合。
研究结果表明：(1)耦合程序能实现以地表分水岭自然边界为范围的SWAT 模型与以子流域为边界的小范围MODFLOW 模型的耦合，但由于地下水流模型网格边界和子流域边界不能完全匹配，导致MODFLOW 以网格计算的地下水降雨补给量和SWAT 统计的地下水降雨补给量存在差异，误差随网格变小而变小；(2)耦合后各均衡项发生了变化，河道对地下水的总补给量变为耦合前的15.25%，地下水向河道的总排泄量比耦合前多19.29%，总降雨补给比耦合前多17.07%，总蒸发量是耦合前的3.08倍。
经过研究发现耦合模型能更准确的模拟地表地下水文过程，反映降水与地下水、地表水与地下水转化关系。
关键词：SWAT-MODFLOW ；耦合模型；地表−地下水中图分类号：P333；P641 文献标识码：A 文章编号: 1001 − 4810 （ 2023 ） 06 − 1131 − 09开放科学 （ 资源服务 ） 标识码 （ OSID ）：0 引 言数值模型是定量分析水文过程的重要工具，其中具代表性的模拟软件有SWAT 和MODFLOW 。
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种广泛应用于水资源管理、土地利用规划和农业决策支持的集成水文模型。
它可以模拟流域内的水循环、土壤侵蚀、蓄水和河川水质等过程，并评估不同土地利用和水资源管理策略对流域水资源的影响。
1.模型参数化方法改进：SWAT模型的参数化是模拟结果准确性的关键。
近年来，研究人员提出了多种新的参数优化方法，包括基于遗传算法、贝叶斯推理、多目标优化等算法，以提高模型在不同流域的适用性和预测能力。
2.微生物和生态系统过程模拟：SWAT模型最初是基于物理动力学和水文过程的，但近年来研究人员开始注重添加生态系统和微生物过程的模拟。
例如，模型中加入了对生物固氮、植物养分吸收和水体富营养化等过程的模拟，提高了模型的生态环境评估能力。
3.不确定性分析和风险评估：SWAT模型的预测结果受到各种不确定性因素的影响，为了提高模型的可靠性，研究人员开始开展不确定性分析和风险评估。
这些方法包括蒙特卡洛模拟、灵敏度分析和不确定性传播等技术，可以评估不同因素对模型结果的影响，并提供更可靠的管理决策支持。
4.气候变化影响模拟：气候变化对水资源管理和土地利用规划产生了重大影响，因此，模拟气候变化对流域水循环和水质的影响成为SWAT模型研究的重点之一、研究人员通过气候模型的耦合或将未来气象数据嵌入到SWAT模型中来预测气候变化对流域水资源的潜在影响。
5.模型应用和决策支持：SWAT模型得到了全球范围内的广泛应用，涵盖了从小流域到大流域的各种尺度。
它被用于评估不同土地利用策略对水循环和水质的影响，指导土地利用规划和水资源管理。
此外，还有越来越多的农户和政策制定者开始使用SWAT模型来验证农业措施的有效性，以减少农业活动对水资源和环境的负面影响。
总结来说，随着SWAT模型不断发展和改进，它在水资源管理、土地利用规划和农业决策支持方面的应用越来越广泛。
未来的研究重点将集中在模型参数化方法、微生物和生态系统过程模拟、不确定性分析、气候变化影响模拟和决策支持等方面，以提高模型的精度和可靠性，为可持续水资源管理提供更多的科学依据。
SWAT模型的原理结构及应用研究-地理科学进展
V o l. 22, N o. 1 J an. , 2003
SW A T 模型的原理、 结构及应用研究
王中根1, 刘昌明1, 黄友波2
(11 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101; 21 武汉大学水利水电学院, 武汉 430072)
摘 要: SW A T (So il and W a ter A ssessm en t Too l) 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 G IS 和 R S 提供的空间数据信息, 模拟复杂大流域中多 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。本文着重探 讨 SW A T 模型的水文学原理和模型的基本结构与独特的分布式运行控制方式, 并将其成 功应用于西北寒区 (黑河莺落峡以上流域) 的分布式日径流过程的模拟。 关 键 词: SW A T; 分布式水文模型; 黑河流域; 应用研究 中图分类号: P34313
收稿日期: 2002210; 修订日期: 2002211 基金项目: 国家重点基础研究发展规划项目 (G19990436201) 与中科院知识创新工程项目课题
(K ZCX 1210203) 作者简介: 王中根 (19732 ) , 男, 河南潢川人, 中国科学院地理与资源研究所博士后, 主要从事水文
主河道的演算分为 4 部分: 水、 泥沙、 营养物和有机化学物质。 其中进行洪水演算时 若水流向下游, 其一部分被蒸发和通过河床流失, 另一部分被人类取用。 补充的来源为直 接降雨或点源输入。 河道水流演算多采用变动存储系数模型或M u sk ingum 方法。
11212 水库汇流演算 水库水量平衡包括: 入流、出流、降雨、蒸发和渗流。在计算水库出流时, SW A T 提
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模型ppt课件
B．美墨Rio Grande/Rio Bravo 流域的水文模拟。流域面积60万km2，研究 跨国河流Rio Grande/Río Bravo 流域的水文和水质状况，及生态系统的动态 过程。
-
C．欧洲15国应用SWAT模型模拟农业产生的营养盐的输移情况。
-
D．在印度的应用，量化气候变化对印度水资源的影响，并进行洪水 和干旱模拟分析。
-
1.2 SWAT 原理概述
水循环的陆面部分
植被因素
SWAT利用一个通用的植物生长模型模拟所有类型 的植被覆盖。 植物生长模型能区分一年生植物和多年生植物。 被用来判定根系区水和营养物的移动、蒸腾和生物 量或产量。
-
1.2 SWAT 原理概述
水循环的陆面部分
水土流失
SWAT采用修改MUSLE模型（Universal Soil Loss Equation,Williams,1975）来模拟每个水文响应单 元HRU的水土流失和泥沙的产生。 MUSLE模型能够与水文模型很好的结合，利用水 文模型提供产流量和洪峰流量进行水土流失的模 拟计算。
杀虫剂 模块
日降水等 水文模块
作物生长 模块
SWRRB 模型
-
SWAT 模型 模型 改进
ROTO 模型
ESWAT 模型
SWAT-G 模型
SWIM 模型
SWATMOD 模型
1.1 SWAT 起源与发展 SWAT自开发以来不断在发展和完
善。在世界范围内具有十分广泛 的应用。
-
SWAT应用举例：
A.Arnold和Srinivasan（1999）应用20年的气象数据模拟了美国78663个子流 域内的水文循环及水量的平衡关系。
-
swat模型与modflow模型的耦合计算及应用
一、概述近年来，随着水资源开发利用的不断深化和水环境保护的日益重视，水资源管理和保护越来越引起人们的重视。
在水资源管理和保护领域中，模型计算技术的应用日益广泛，其中SWAT模型和MODFLOW模型是两个常用的水资源数学模型。
SWAT模型主要用于农业流域水文模拟，而MODFLOW模型则主要用于地下水水文模拟。
在实际应用中，SWAT模型和MODFLOW模型结合起来进行耦合计算，能够更准确地模拟和预测水资源变化情况，为水资源管理和保护决策提供有力支持。
二、SWAT模型与MODFLOW模型的基本原理1. SWAT模型基本原理SWAT模型是一种基于土地利用、土地管理和气象因素进行水文模拟的数学模型。
该模型能够模拟流域内土地利用的变化对水文过程的影响，包括径流产生、土壤侵蚀和农药迁移等过程。
SWAT模型利用了GIS技术，结合土地利用、土地管理和气象因素，对流域水文过程进行了细致的模拟和预测。
2. MODFLOW模型基本原理MODFLOW模型是一种流域地下水水文模拟模型，能够模拟地下水流动和输出情况。
该模型基于地下水的水位和水质数据，结合地层结构和水文地质条件，对地下水资源的变化进行了模拟和预测。
三、SWAT模型与MODFLOW模型的耦合计算原理1. SWAT模型与MODFLOW模型的耦合方法在实际应用中，SWAT模型与MODFLOW模型可以通过耦合方法相结合，来进行流域水文过程的综合模拟。
具体耦合方法包括两种形式：一种是单向耦合，即将SWAT模型的模拟结果作为MODFLOW模型的输入数据；另一种是双向耦合，即将SWAT模型的输出数据作为MODFLOW模型的输入数据，同时将MODFLOW模型的输出数据作为SWAT模型的输入数据，实现两个模型之间的相互影响和交互。
2. SWAT模型与MODFLOW模型的数据交互在进行耦合计算时，首先需要进行水文地质条件的数据整合，包括地表和地下水监测数据、土壤类型和地形地貌等，以确保两个模型的输入数据的一致性和完整性。
swat模型简介研究生课堂
SWAT通过子流域命令,进行分布式 产流计算;通过汇流演算命令,模拟 河网与水库的汇流过程;通过叠加命 令,把实测的数据和点源数据输入到 模型中同模拟值进行比较;通过输入 命令,接受其它模型的输出之值;通 过转移命令,把某河段(或水库)的水 转移到其他的河段(或水库溉。 SWAT模型的命令代码能够根据需 要进行扩展。
大流域的计算效率高
连续模拟,能够模拟长期管理变 化的影响
经过改进，目前已经可以预测 模拟次降雨的水文效果
西北农林科技大学
SWAT模型的流域径流模拟研究
学生：李娟 学号：2012051431
主要内容
一、径流模拟介绍 二、径流模拟的适用性 三、径流模拟研究内容 四、径流模拟中存在问题
一、径流模拟介绍
SWAT有8个组成模块:水文、气象、泥沙、 土壤温度、作物生长、营养物和农业化学品
数据与数据库
SWAT模型涉及的各种过程计算方程多达近千个, 主要 包含水文过程子模型、土壤侵蚀子模型和污染负荷子 模型。
所需参数大致可以分为气象水文、地形、土壤、土地 利用、农业管理等
为能更方便地建立流域基础数据库,SWAT 模型结合 GIS建立一个扩充模块( AvS-WAT) , 此扩充模块满足了 SWAT 模型建置与管理基础数据库的需求。
SWAT的应用领域主要有营养物模拟、杀 虫剂模拟、土地利用与气候变化的水文效 TMDL水质分析等。目前较新颖的有：
非点源污染模拟和控制 环境变化对水文响应的影响 洪水短期预报
SWAT模型开发的目的是预测 大尺度、无测站流域水、泥 沙和农药管理的影响,因此它 具备一下几个特点：
不需要率定 对大流域采用易获得的输 入数据
径流模拟是SWAT模型最基本、最重要的功能。基于 SWAT 模型的径流模拟是 SWAT 研究的焦点。
SWAT水文模型
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Q.Y.Duan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再划分为⽔⽂响应单元HRU。
HRU是同⼀个⼦流域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。
swat模型讲义
第四讲 Google Earth 中河流的数字化及其格式转换 ................................................................... 31 4.1 Google Earth 描述 ............................................................................................................. 31 4.2 GoogleEarth 中河流的数字化 ............................................................................................ 32 4.3 kml 格式到 shp 格式的转换 ................................................................................................ 33 第五讲 子流域的划分 ...................................................................................................................... 37 5.1 启动 ArcSWAT 分区模块....................................................................................................... 37 5.2 子流域的划分 ..................................................................................................................... 39
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）是美国农业部（USDA）自1992年开始研制的土壤和水资源评估工具，被广泛用于宏观水文模拟、流域水文过程研究、流域管理决策支持等领域。
SWAT模型是一种集成性的水文模型，可以模拟流域内的水文循环、土壤侵蚀过程、氮磷输送和植被生长等多种过程，被认为是目前流域水文模型中功能最为完善的模型之一。
随着对流域水文过程研究需求不断增加，SWAT模型在科研和工程实践中的应用也越发广泛，研究者们对该模型进行了大量的改进和应用研究，取得了丰硕的成果。
一、SWAT模型的基本原理和结构SWAT模型是一种分布式的水文模型，它基于流域内土地利用、土壤类型、气候、地形、植被等多种因素，对流域内水文循环、土壤侵蚀、植被生长等多种过程进行综合模拟。
SWAT模型的基本原理是通过对流域内的土壤、植被、气象等环境因素进行空间分布和时序变化的描述，建立这些要素之间的交互关系，并通过数学模型对这些关系进行定量描述。
模型以日为时间步长，将流域划分为若干子区域，每个子区域内的水文过程和土壤侵蚀过程都可以分别进行模拟，并通过子区域之间的水文过程和物质输移过程进行耦合，从而揭示了流域内复杂的水文-土壤-植被系统的动态变化过程。
SWAT模型的结构包括了土地利用、土壤、气候、植被、水文过程和管理活动等多个模块，这些模块之间通过不同的参数和方程相互联系，形成了完整的流域水文过程模拟系统。
SWAT模型具有很强的通用性和适用性，可以广泛应用于不同流域和不同环境条件下的水文模拟和管理决策等领域。
在SWAT模型的基础上，研究者们通过对模型参数和算法的改进以及对输入数据的优化，不断提高了模型的模拟精度和适用范围，使其成为了流域水文研究和管理决策的重要工具。
近年来，SWAT模型的研究进展主要集中在以下几个方面：1. 模型改进和优化针对流域水文模拟中的一些难题和挑战，研究者们对SWAT模型的各个模块进行了改进和优化，以提高模型的模拟精度和适用性。
SWAT水文模型
SWAT水文模型介绍之迟辟智美创作1概述SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是美国农业部（USDA）农业研究局（ARS）开发的基于流域标准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发生的影响.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个部份组成：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，其采纳的是Q.Y.Duan等在1992年提出的SCE-UA算法.模型采纳模块化编程，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把流域划分为一定命目的子流域，子流域划分的年夜小可以根据界说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法式整.然后在每一个子流域内再划分为水文响应单位HRU.HRU是同一个子流域内有着相同土天时用类型和土壤类型的区域.每一个水文响应单位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纳SCS径流曲线法.渗透模块采纳存储演算方法，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发生回流.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纳动力蓄水水库来模拟.河道中流量演算采纳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纳改进的USLE方程，河道内泥沙演算采纳改进的Bagnold泥沙运移方程.植物吸收的氮采纳供需方法计算，植物的氮日需求量是植物与生物量中氮浓度的函数.土壤中向植物供给氮，当需求超越供给时，呈现营养物压力.地表径流、壤中流和渗透过程运移的硝态氮量由水量和土壤层中的平均硝态氮浓度来估计.泥沙中运移的有机氮采纳McElroy et al.开发的负荷方程，后经进一步改进.该负荷方程基于土壤表层的有机氮浓度、泥沙量和富集率来估计径流中的有机氮损失.植物吸引的磷采纳与氮相似的供需方法.径流中带走的可溶解磷采纳土壤表层中的不稳定磷、径流量和磷土分离系数来计算.泥沙运移的磷采纳与有机氮运移相同的方程.河道中营养物的静态模拟采纳QUAL2E模型.模型中采纳的水量平衡表达式为：式中：为土壤最终含水量，mm；为土壤前期含水量，mm；t为时间步长，d；为第i天降水量，mm；为第i天的地表径流，mm；为第i天的蒸发量，mm；为第i天存在于土壤剖面底层的渗透量和侧流量，mm；为第i天地下水含量，mm.SWAT模型水文循环陆地阶段主要有水文、天气、堆积、土壤温度、作物产量、营养物质和农业管理等部份组成.模型径流量发生计算流程图如下图2-1所示.图2-1 SWAT模型产流计算流程图当落到地表的降水量过剩入渗量时发生地表径流.SWAT模型采纳SCS径流曲线法计算.SCS曲线方程自上世纪50年代逐渐获得广泛使用，属于经验模型，是对全美小流域降水与径流关系20多年的研究功效.模型能反应分歧土壤类型和土天时用方式及前期土壤含水量对降雨径流的影响，它是基于流域的实际入渗量（F）与实际径流量（Q）之比即是流域该场降雨前的最年夜可能入渗量（S）与最年夜可能径流量（）之比的假定基础上建立的SCS模型的降雨-径流基本关系表达式如下：式中：假定潜在径流量（）为降水量（P）与由径流发生前植物截留、初渗和填洼蓄水构成的流域初损（）的差值.由此推到上式有：初损受土天时用、耕作方式、灌溉条件、冠层截留、下渗、填洼等因素的影响，它与土壤最年夜可能入渗量S 呈一定的正比关系，美国农业部土壤坚持局在分析了年夜量长期的实验结果基础上，提出了二者最合适的比例系数为0.2，即：由此可得SCS方程为：流域那时最年夜可能滞留量在空间上与土天时用方式、土壤类型和坡度等下垫面因素密切相关，模型引入的值可较好地确定，公式如下：CN是一个无量纲参数，CN值是反映降雨前期流域特征的一个综合参数，它是前期土壤湿度、坡度、土天时用方式和土壤类型状况等因素的综合.模型考虑的蒸散发是指所有地表水转化为水蒸气的过程，包括树冠截留的水分蒸发、蒸腾和升华及土壤水的蒸发.蒸散发是水分转移出流域的主要途径，在许多江河流域，蒸发量都年夜于径流量.准确地评价蒸散发量是估算水资源量的关键，也是研究气候和土地覆盖变动对河川径流影响的关键.（1）潜在蒸散发模型提供了Penman-Monteith、Priestley-Taylor和Hargreaves三种计算潜在蒸散发的方法，另外还可以使用实测资料或已经计算好的逐日潜在蒸散发资料.一般采纳Penman-Monteith方法来计算流域的潜在蒸散发.（2）实际蒸散发实际蒸散发以潜在蒸散发为计算基础.在计算流域实际蒸散发量的时候，模型首先计算植物冠层截留水分的蒸发，然后计算最年夜蒸腾量、最年夜升华量和最年夜土壤蒸发量，最后计算实际的升华量和土壤水分蒸发量.（3）冠层截留蒸发量模型在计算实际蒸发时假定尽可能蒸发冠层截留的水分，如果潜在蒸发量小于冠层截留的自由水量，则：式中：为某日流域的实际蒸发量，mm；为某日冠层自由水蒸发量，mm；为某日的潜在蒸发量，mm；为某日植被冠层自由水初始含量，mm；为某日植被冠层自由水终止含量，mm.如果潜在蒸发量年夜于冠层截留的自由水含量则：当植被冠层截留的自由水被全部蒸发失落，继续蒸发所需的水分就会从植被和土壤中获得.（4）植物蒸腾假设植物生长在一个理想的条件下，植物蒸腾可用以下表达式计算：式中：为某日最年夜蒸腾量，mm；为植被冠层自由水蒸发调整后的潜在蒸发，mm；LAI为叶面积指数.因为没有考虑到植物下面图层的含水量问题，由此公式计算处的蒸腾量可能比实际蒸腾量要年夜一些.（5）土壤水分蒸发在计算土壤水分蒸发时，首先区分出分歧深度土壤层所需要的蒸发量，土壤深度条理的划分决定土壤允许的最年夜蒸发量，可由下式计算：式中：为z深度处蒸发需要的水量，mm；z为地表以下土壤的深度，mm.表达式中的系数是为了满足50%的蒸发所需水分来自土壤表层10mm，以及95%的蒸发所需水分来自0～100mm土壤深度范围内.土壤水分蒸发所需要的水量是有土壤上层蒸发需水量与土壤下层蒸发需水量决定的：式中：为ly层的蒸发需水量，mm；为土壤下层的蒸发需水量，mm；为土壤上层的蒸发需水量，mm.土壤深度的划分假设50%的蒸发需水量由0～10mm内土壤上层的含水量提供，因此100mm的蒸发需水量中50mm都要由10mm的上层土壤提供，显然上层无法满足需要，这就需要建立一个系数来调整土壤层深度的划分，以满足蒸发需水量，调整后的公式可以暗示为：式中：esco为土壤蒸发调节系数，该系数是SWAT为调整土壤因毛细作用和土壤裂隙等因素对分歧土层蒸发量二提出的，对分歧的esco值对应着相应的土壤层划分深度.渗入到土壤中的水有多种分歧运动方式.土壤水可以被植物吸收或蒸腾而损耗，可以渗透到土壤底层最终补给地下水，也可以在地表形成径流，即壤中流.由于主要考虑径流量的几多，因此对壤中流的计算简要概括.模型采纳动力储水方法计算壤中流.相对饱和区厚度计算公式为：式中：为土壤饱和区内可流出的水量，mm；为山坡坡长，m；为土壤可出流的孔隙率；暗示土壤层总孔隙度，即与土壤层水分含量达到田间持水量的孔隙度之差.山坡出口断面的净水量为：式中：为出口断面处的流速，mmh.其表达式为：式中：为土壤饱和导水率，mmh；为坡度.总结上面表达式，模型中壤中流最终计算公式为：??地下水模型采纳以下表达式来计算流域地下水：式中：为第i天进入河道的地下水补给量，mm；为第（i ）天进入河道的地下水补给量，mm；为时间步长，d；式中：土壤侵蚀模型式中：根据天气条件，泥沙输移量可以高于或者低于输移能力，招致堆积过量的泥沙通过渠道侵蚀再悬浮输移泥沙.流速方程为：式中：为流量，m3/s；为渠道宽度，m；为径流深，m.对低于齐岸深度的径流，径流深使用Manning方程来计算，假定渠道宽度远年夜于深度：式中：为渠道曼宁系数；为渠道坡度，m/m.由于降水和径流发生的土壤侵蚀是用MUSLE方程来计算的，MUSLE是修正的通用土壤流失方程（USLE）.USLE 方程是通过降水动能函数预测年均侵蚀量，而在MUSLE 中，用径流因子取代降水动能，改善了泥沙产量的预测，这样就不需要泥沙输移系数，而且可以将方程用于单次暴雨事件，因为径流因子是先行湿度和降水动能的函数.USLE 中需要输移系数是因为降水动能因子暗示的能量只在作用流域内起作用.修正的通用土壤流失方程为;式中：为土壤侵蚀量，t；为地表径流，mm/h；为洪峰流量，m3/s；为水文响应单位的面积，hm2；为土壤侵蚀因子；为植被覆盖和管理因子；为水土坚持办法因子；为地形因子；为粗碎屑因子.当其他影响侵蚀的因子不变时，因子反映分歧类型土壤抵当侵蚀力的高低.它与土壤物理性质的影响，如机械组成、有机质含量、土壤结构、土壤渗透性等有关.当土壤颗粒粗、渗透性年夜时，值就低，反之则高；一般情况下值得变幅在0.02 ~0.75之间.值得直接测定方法是：在标准小区（坡长为22.1m，宽为 1.83m，坡度为9%）上没有任何植被，完全休闲，无水土坚持办法，降水后收集由于坡面径流而冲蚀到集流槽内的土壤，烘干、称重，由公式计算获得值.试验测算式中：为颗粒标准参数；式中：为土壤有机质因子；式中：为粒径在0.05～2.00mm沙粒的百分含量；为粒径在0.002～0.05mm的淤泥、细砂百分含量；为粒径小于0.002mm的粘土百分含量；为各土壤层中有机碳含量，%.植被覆盖和管理因子暗示植物覆盖和作物栽培办法对防止土壤侵蚀的综合效益，其含义是在地形、土壤、降水条件相同的情况下，种植作物或林草地的土地与连续休养地土壤流失量的比值，最年夜取值为1.0.由于植被覆盖受植物生长期的影响，SWAT模型通过下面的方程调整植被覆盖和管理因子：式中：是最小植被覆盖和管理因子值；是地表植物残留量，kg/hm2.最小C因子可以由已知年平均C值，通过以下方程计算.式中：暗示分歧植被覆盖的年均C值.水土坚持因子是指有坚持办法的地表土壤流失与不采用任何办法的地表土壤流失的比值，这里的水土坚持办法包括等高耕作、带状种植和梯田.等高耕作对中低强度的降水侵蚀具有呵护水土流失的作用，但对高强度的降水其呵护作用则很小，等高耕作对坡度为3%～8%之间的土地非常有效.地形因子的计算公式如下：式中：为坡长；为坡长指数；为坡度.坡长指数的计算公式如下：式中：为水文相应单位的坡度，.因子因子是通过下面公式计算的：式中：为第一层土壤中砾石的百分比，%.SWAT模型可以模拟分歧形态氮的迁移转化过程，地表径流流失、入渗淋失、化肥输入等物理过程，有机氮矿化、反硝化等化学过程以及作物吸收等生物过程，氮可以分为有机氮、作物氮和硝酸盐氮三种化学状态，氮的生物固定、有机氮向无机氮的转化以及溶解性氮随侧向壤中流的迁移等过程，有机氮又被划分为活泼有机氮和惰性有机氮两种状态，以及铵态氮挥发过程的模拟.硝态氮主要随地表径流、侧向流或渗流在水体中迁移，要计算随水体迁移的硝态氮量必需先计算自由水中硝态氮浓度，用这个浓度乘以各个水路流动水的总量，即可获得从土壤中流失的硝态氮总量.自由水部份的硝态氮浓度可用下面公式计算：式中：为自由水中硝态氮浓度，kg/mm；为土壤中硝态氮的量，kg/hm2；为土壤中自由水的量，mm；为孔隙度；为土壤饱和含水量.（1）通过地表径流流失的溶解态氮计算公式：式中：为通过地表径流流失的硝态氮，kg/hm2；为硝态氮渗流系数；为地表径流，mm.（2）通过侧向流流失的溶解态氮的量计算公式：对地表10mm图层：对10mm以下的土层：式中：为通过侧向流流失的硝态氮，kg/hm2；为硝态氮渗流系数；为自由水的硝态氮浓度，kg/mm；为侧向流，mm.（3）通过渗流流失的溶解态氮量计算公式：式中：为通过渗流流失的硝态氮，kg/hm2；为自由水的硝态氮浓度，kg/mm；为渗流，mm.有机氮通常是吸附在土壤颗粒上随径流迁移的，这种形式的氮负荷与土壤流失量密切相关，土壤流失量直接反映了有机氮负荷.有机氮随土壤流失的输移量计算公式为：式中：为有机氮流失量，kg/hm2；为有机氮在表层土壤中的浓度，kg/t；为土壤流失量，t；为水文相应单位的面积，hm2；为氮富集系数，氮富集系数是随土壤流失的有机氮浓度和土壤表层有机氮浓度的比值.计算富集系数的公式如下：式中：为地表径流中泥沙含量.的计算公式如下：式中：为土壤流失量，t；为水文相应单位面积，hm2；为地表径流，mm.溶解态磷在土壤中的迁移主要是通过扩散作用实现的，扩散是指离子在微小标准下由于浓度梯度而引起的溶质迁移，由于溶解态磷不很活跃，所以由地表径流以溶解态形式带走的土壤表层的磷很少，地表径流输移的溶解态磷可由下面公式计算：式中：为通过地表径流流失的溶解态磷，kg/hm2；为土壤中溶解态磷，kg/hm2；为土壤溶质密度，mg/m3；为表层土壤深度，mm；为土壤磷分配系数，表层土壤中溶解态磷的浓度和地表径流中溶解态磷浓度的比值.有机磷和矿物质磷通常是吸附在土壤颗粒上通过径流迁移的，这种形式的磷负荷与土壤流失量密切相关，土壤流失量直接反映了有机磷和矿物质磷负荷，有机磷和矿物质磷随土壤流失输移量计算公式为：式中：为有机磷流失量，kg/hm2；为有机磷在表层土壤中的浓度，kg/t；为土壤流失量，t；为水文相应单位的面积，hm2；为磷富集系数.模型中界说的河道均是明渠流，SWAT用曼宁公式来界说河道糙率和水流流速.水流在河道中演进过程使用变储量演算法或马斯金根法，两种方法都是动力波方程.在模拟中一般使用马斯金根法来计算.（1）马斯金根法马斯金根法假设河道内水体形状是由一个楔形蓄水体和一个棱形蓄水体组成，如下图所示.图??河道水体示意图当洪水波行进到某个河段槽，入流量年夜于出流量便形成了楔形蓄水体.当洪水波退去，在河段槽便呈现了出流量年夜于入流量的负楔蓄体.另外对楔蓄水体，河段槽内始终包括一个体积为流域长度上横截面不变的棱柱状水体.总的蓄水容量为：式中：为蓄水容量，m??；为入流量，m??s；为出流量，m??s；为稳定流情况下的河段传布时间；为流量比重因素.该公式可以重新整理为如下形式：流量比重因素的下限为0.0，上限为0.5.这个因子是楔蓄量的函数.对水库式蓄水，没有楔蓄，；而对一个完整的楔蓄，；对河流，落在0.0和0.3之间，其平均值接近0.2.对蓄水容量的界说可以加入连续公式并简化为：式中：为该时间段开始时的入流量，m3/s；为该时间段结束时的入流量，m3/s；为该时间段结束时的出流量，m3/s；为该时间段结束时的出流量，m3/s.其中，.为了用体积单位暗示所有值，在蓄水容量公式两端乘以该时间段获得：为了坚持数值稳定和防止呈现负出流量的计算，必需满足以下条件：流量比重因素X的值由使用者输入，蓄水时间常数的值估算如下：式中：为稳定流情况下的河段传布时间，s；和为权重系数，由使用者输入；为稳定刘情况下渠道蓄满水的河段传布时间，s；为渠道蓄满1/10水量时河段传布时间，s.要计算和，Cunge于1969年提出一个公式：式中：为渠道长度，km；为指定深度处的波速，m/s.波速的计算公式为：其中流速由曼宁公式求解，将曼宁公式代入上式得：式中：为湿周，m；为河段坡度，%；为曼宁系数；为流速，m/s.（2）变储量演算法对一个给定的河段，储量演算基于连续方程，可写为：式中：为稳定流情况下的河段传布时间，s；为该时间段开始时的入流量，m3/s；为该时间段结束时的入流量，m3/s；为该时间段开始时的出流量，m3/s；为该时间段结束时的出流量，m3/s；为该时间段开始时的蓄水容量，m3；为该时间段结束时的蓄水容量，m3.演进时间是由渠道中的水容量除以水流流量：式中：为蓄水容量，m3；为出流量，m3/s.联合以上两式，简化为：其中，为蓄水系数，；为入流平均流量，，m3/s.整理上式得：为用体积单位来表达所有变量，公式两边都乘以时间段，则有：3软件把持要创立SWAT数据集，ArcSWAT需要访问提供流域信息的准确类型的ArcGIS的栅格、矢量和数据文件.这些必需的舆图主题和数据文件必需在运行SWAT之前准备好.空间数据包括必需的ARCSWAT空间数据和可选的ARCSWAT空间数据.SWAT空间数据集可以以任何投影类型来创立，但所有的舆图必需用同一投影.（1）必需的ARCSWAT空间数据DEM，ESRI GRID Format.DEM的高程值可以用整型或者实数型.决定舆图分辨率的单位不用与高程的单位坚持一致.例如舆图分辨率可以是米（m），而高程可以是英尺（feet）.舆图分辨率单位必需界说为以下几种：米（m），公里（km），英尺（feet），码（yards），英里（miles）.高程单位必需界说为以下几种：米（m），厘米（cm），码（yards），英尺（feet），英寸（inches）.●Land Cover/Land Use，ESRI GRID，Shapefile，orFeature Class Format.土天时用图中的类别需要重新分类为SWAT需要的土天时用类型.用户可以用三种方法重新分类土天时用，第一种是创立舆图时用美国地质勘探局的分类代码；第二种是加载土天时用图时为每一分类选定SWAT土天时用类型；第三种是为土天时用图的分歧分类创立一个能够识别4位SWAT 代码的look up表.●Soil，ESRI GRID，Shapefile，or Feature Class Format.用户需要输入SWAT土壤文件，在创立工程之前把图中每一类的土壤数据输入User Soil database中.要对土壤图的土壤类型进行重分类，信息必需在界面中手动输入，列出土壤信息look up表（2）可选的ARCSWAT空间数据集●DEM Mask，ESRI GRID，Shapefile or Feature ClassFormat.模型可以加载一个mask在DEM之上.●STREAMS，Shapefile or Feature Class Format.在那些地势很低的处所，DEM舆图网格不能精确地判断河流的位置，就需要有河网描绘的shapefile线性文件.●User-Defined Watersheds，Shapefile or Feature ClassFormat.用户可以自界说子流域划分加载到模型中去，如果选择自界说子流域也必需自界说河网.User-Defined Streams，Shapefile or Feature Class Format.用户自界说子流域后，模型将不会进行河网提取，需要用户自行界说.属性数据包括：土壤属性数据、气象资料数据和水文数据.SWAT模型通过三个个数据库来存储属性数据，其中气象资料数据通过模型自带的数据库进行存储，另外自界说的土壤属性数据和气象站参数数据通过两个附加的数据库进行存储，水文数据用于模拟结果率定.（1）土壤属性数据模型需要的土壤属性数据包括两年夜类：土壤物理属性和土壤化学属性.土壤的物理属性对土壤剖面中水和气的运动状况起决定作用，并显著影响水文响应单位（HRU）中水文过程的模拟.土壤物理属性参数主要包括土层厚度、土壤层数、密度、土壤颗粒年夜小分布和土壤饱和水力传导率等.由于获得的土壤属性数据难以完全满足构建SWAT模型土壤库的要求，因此，部份无法直接获取的参数如土壤可利用有效水、饱和水力传到率等采纳美国农业部开发的土壤水特性法式SPAW进行估算；部份参数通过对前人的研究功效和经验公式获得.估算结果仅简略反映土壤参数特征，在模型参数校准的过程中还需做进一法式整.（2）气象、水文资料数据SWAT模型所需要的气象数据包括气象站点的位置以及各气象站点的实测数据.气象站点包括雨量站、湿度站、温度站、风速站、太阳辐射站，其实测数据分别为日降水量、相对湿度、日最高/最低气温、风速和太阳辐射.本文采纳北京站的气象资料来构建模型“天气发生器”所需的数据.SWAT模型自带的天气发生器WXGEN，其功能有二，一是用于生成气候数据，通过年夜量基础气象数据构建完成之后，可以用来生成任意年份的气象数据，二是对缺失的数据进行填补.SWAT模型每次模拟城市生成五个输出文件：输入汇总文件（input.std）、输出汇总文件（output.std）、HRU输出文件（output.hru）、子流域输出文件（output.sub）、河道输出文件（output.rch）.HRU输出文件包括了流域中每一个水文响应单位的信息，文件中输出数据介绍如下：MON：时间步长，根据用户选择可以为日、月、年；AREA：HRU的面积，km2；PRECIP：时间步长内HRU的降雨量，mm；SNOFALL：时间步长内HRU的降雪量，mm；SNOMELT：时间步长内HRU的冰雪融化量，mm；IRR：灌溉用水量，mm；PET：潜在蒸散发量，mm；ET：实际蒸散发量，mm；SW-INIT：土壤初始含水量，mm；SW-END：时间步长后土壤含水量，mm；PERC：植物蒸腾水量，mm；GW-RCHG：入渗量，mm；DA-RCHG：深层地下水补给量，mm；REVAP：浅层地下水向表层土壤回流量，mm；SA-IRR：浅层地下水灌溉量，mm；DA-IRR：深层地下水灌溉量，mm；SA-ST：浅层地下水储水量，mm；DA-ST：深层地下水储水量，mm；SURQ-GEN：地表径流量，mm；SURQ-CNT：地表径流进入河道水量，mm；TLOSS：输移损失水量，mm；LATQ：侧向流水量，mm；GW-Q：地下水弥补河道水量，mm；WYLD：总产流量，包括地表径流、地下水、侧向流，扣除损失水量，mm；DAILYCN：日径流曲线值；TMP-AV：日平均温度，摄氏度；TMP-MX：日最高温度，摄氏度；TMP-MN：日最高温度，摄氏度；。
SWAT模型运行结构与组织研究
第９卷第５期２００７年１０月地球信息科学ＧＥＯ－ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＳＣＩＥＮＣＥＶｏｌ．９，Ｎｏ．５Ｏｃｔ．，２００７收稿日期：２００７－０２－１５；修回日期：２００７－０６－０１．基金项目：国家自然科学基金委员会项目资助（４０５０１０５４）。
作者简介：康杰伟（１９８２－），男，硕士研究生，主要研究方向为流域模拟和模型集成。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｋｊｗ２４７＠１６３．ｃｏｍＳＷＡＴ模型运行结构与组织研究康杰伟，李硕（南京师范大学地理信息科学江苏省重点实验室，南京２１００９７）摘要：ＳＷＡＴ（ＳｏｉｌａｎｄＷａｔｅｒＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＴｏｏｌ）模型是美国农业部开发的具有物理基础的分布式非点源模型系统，可以模拟流域尺度的多种地理过程，如产水、产沙、养分和农药等的迁移与转化，并预测不同的管理措施对流域过程的影响。
ＳＷＡＴ模型模拟内容多，程序结构复杂，导致集成应用和模型修改的困难。
本文在模型结构剖析的基础上讨论了ＳＷＡＴ模型的内部运行结构，列举实例给出了运行控制文件的写法。
关键词：ＳＷＡＴ模型；分布式水文模型；运行结构；配置文件１引言ＳＷＡＴ（ＳｏｉｌａｎｄＷａｔｅｒＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＴｏｏｌ）模型是美国农业部（ＵＳＤＡ）下属的农业研究所（ＡＲＳ－Ａｇｒｉ－ｃｕｌｔｕｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈＳｅｒｖｉｃｅ）开发的流域尺度、连续时段、基于过程的综合模型。
它可以模拟地表径流、入渗、侧流、地下水流、回流、融雪径流、土壤温度、土壤湿度、蒸散发、产沙、输沙、作物生长、养分（氮、磷）流失、流域水质、农药／杀虫剂等多种过程以及各种农业管理措施（耕作、灌溉、施肥、收割、用水调度等）对这些过程的影响。
ＳＷＡＴ模型已经与ＧＩＳ软件ＡｒｃＶｉｅｗ，ＧＲＡＳＳ，ＩＤＲＩＳＩ进行了不同程度的集成，为遥感和ＧＩＳ技术集成运用到流域模拟提供了极大的便利，并且被集成到美国环保署（ＥＰＡ）开发的ＢＡＳＩＮＳ（ＢｅｔｔｅｒＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＰｏｉｎｔａｎｄＮｏｎｐｏｉｎｔＳｏｕｒｃｅｓ）模型系统中，成为ＥＰＡ非点源污染控制研究的主要模型系统［１￣５］。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SWAT模型的核心代码 3.2 SWAT模型的核心代码
SWAT模型的辅助工具 3.3 SWAT模型的辅助工具
气候统计 基流分割 pcpSTAT.exe bflow.exe
Arnold等(1995) 等 SWAT 辅助工具
自动参数率定 SWAT-CUP
Abbaspour (2007)
参数管理 结果可视化 SWAT editor VizSWAT
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 HRU参数文件
4.6 模拟结果
100 0
初始参数
Streamflow (mm)
60
Observed Simulated Precipitation
200
40
300
与实测值相比： 与实测值相比： 峰值太高； 峰值太高； 基流略低。 基流略低。
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、 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。 中径流、泥沙负荷及营养物质流失的长期影响。
子流域及HRU参数文件 子流域及HRU参数文件 HRU
输出文件
模型自带 数据库
2.6 模块调用流程
进入 HRU/Subbasin 循环 读入或生成气象数据 计算土壤温度 计算降雪和融雪
降水+融雪 降水 融雪>0 融雪 是 计算地表径流和下渗
SWAT计算 计算Subbasin内部 内部 计算 水分运动的流程
20
400
0
500
1993
1994 Year
1995
1996
Pr果
80
100
SWAT with default parameters
4.7 模拟结果的提取
控 制 多 级 汇 流 面 积 的 河 道 结 点
查看模拟结果 output.rch
参数率定（Calibration） 4.7 参数率定（Calibration）
4.2 软件安装 软件下载与安装
安装ArcGIS 9.2以及相应补丁 安装ArcGIS 9.2以及相应补丁 ArcSWAT： ArcSWAT：
/
SWAT-CUP： SWAT-CUP：
http://www.eawag.ch/forschung/siam/software/swat/index
1.2 模型的发展与演变
GLEAMS 模型
杀虫剂 模块
QUAL2E 河道水质模型
ESWAT模型 ESWAT模型
SWATSWAT-G模型 CREAMS 模型 日降水等 水文模块 SWRRB 模型 SWAT 模型 模型 改进 SWIM模型 SWIM模型 EPIC 模型 作物生长 模块 ROTO模型 ROTO模型 SWATMOD
蒸散发（Ea） 蒸散发 降水(P) 降水
非饱和带 浅层含水层 隔水层
入渗
土壤含水量变化
地表径流（ 地表径流 （ Qsurf ） 壤中流（Qlat） 壤中流 回 归 流 （ Qgw ）
浅层地下水蒸发
补给浅层地下水
1.1.2 从文献看模型作用
From Gassman et al., 2007
1.1.3 从输出变量看模型作用
SWAT模型的特点 1.3 SWAT模型的特点
SWAT模型是一个半分布式水文模型，以相对均质的水文 SWAT模型是一个半分布式水文模型，以相对均质的水文 响应单元（HRU）为模拟单元，能够模拟复杂流域中的径流、 响应单元（HRU）为模拟单元，能够模拟复杂流域中的径流、 泥沙、氮泥沙、氮-磷、杀虫剂等流出量及蒸散发量，还可输出日土壤 水、土壤温度等时态变量，并能预测土地管理措施的影响。 简要概括，SWAT模型具有如下特点： 模型具有如下特点： 简要概括，SWAT模型具有如下特点
4.7 参数率定
序号 1 参数名称 CN2 ESCO EPCO OV_N LAT_TTIME SLSOIL ALPHA_BF GW_DELAY GWQMN GW_REVAP REVAPMN RCHRG_DP SHALLST CH_N2 CH_K2 SURLAG SFTMP SMTMP SMFMX SMFMN TIMP FFCB 参数含义 初始CN2值 土壤蒸发深度调节因子 植被蒸腾吸水调节因子 坡面漫流的曼宁系数 壤中流运行时间（天） 壤中流坡长（m） 基流消退系数 地下水滞后时间（天） 基流产生的水位阈值（mm） 地下水上行补给系数 发生上行补给的水位阈值（mm） 深层地下水补给系数 浅含水层初始水深（mm） 主河道的曼宁系数 主河道的有效水力传导度（mm/hr） 地表径流滞后系数 允许降雪产生的温度（℃） 允许融雪发生的温度（℃） 最大融雪因子（mmH2O/℃-天） 最小融雪因子（mmH2O/℃-天） 雪被温度滞后因子 土壤初始含水量（用含水量占田间持水量的比例表示）
否 否 计算土壤水,汇流 计算土壤水 汇流, 汇流 蒸散发,水塘 水塘,湿地 蒸散发 水塘 湿地 水平衡,地下水 水平衡 地下水 退出HRU/Subbasin 循环 退出
地表径流>0? 地表径流 是
计算洪峰流量,输移损 计算洪峰流量 输移损 产沙,养分与杀虫剂 失,产沙 养分与杀虫剂 产沙
SWAT模型的相关软件 3 SWAT模型的相关软件
D*为模型默认参数值， HRU不同而不同。 D*为模型默认参数值，随HRU不同而不同。 为模型默认参数值 不同而不同
4.7 参数率定
采用所需的目标方程（总径流量、径流序列吻合度等），对 采用所需的目标方程（总径流量、径流序列吻合度等），对 ）， 模型参数进行自动率定
20
15 Streamflow (mm)
利用准备好的模型参数， 利用准备好的模型参数，模拟每 天的流域过程，输出模拟结果。 天的流域过程，输出模拟结果。
2.4 模型对流域的空间剖分
提取水系 DEM划分子流域 划分HRU 划分HRU HRU 参数 HRU的空间离散分布 HRU的空间离散分布
2.5 模型的文件组成
输入输出 控制文件 运行控制 流域参数 气象数据
SWAT模型 SWAT模型
结构与软件
SWAT模型结构与软件 SWAT模型结构与软件
主要内容 1 2 3 4
SWAT模型的用途 模型的用途 SWAT模型的结构 模型的结构 SWAT模型相关软件 模型相关软件 SWAT模型应用示例 模型应用示例
SWAT模型的用途 1 SWAT模型的用途
1.1 模型作用概述
SWAT模型应用示例 4 SWAT模型应用示例
4.1 例子概述
目的：利用SWAT模型进行径流模拟 目的：利用SWAT模型进行径流模拟 SWAT
界面平台：ArcGIS 9.2 with SP6 界面平台： SWAT版本： SWAT版本：ArcSWAT 2.1.6 版本 参数自动率定软件： 参数自动率定软件：SWAT-CUP
SWAT模型的界面 3.1 SWAT模型的界面
ArcView 3.x AVSWAT200x
Di Luzio等(1998, 2000, 2002) 等
SWAT 操作界面
ArcGIS
ArcSWAT200x
Olivera等(2006) 等
Map Window
MWSWAT
George和Leon(2007) 和
4.3 输入数据收集
流域DEM 流域DEM 植被图 土壤类型图及土壤属性表 日降水、最高最低气温、太阳辐射、风速、 日降水、最高最低气温、太阳辐射、风速、空 气相对湿度等气象数据， 气相对湿度等气象数据，和气候统计数据 观测径流 管理措施、水库、 管理措施、水库、湿地等具体信息
4.4 数据整理
植被类型采用SWAT的编码， 植被类型采用SWAT的编码，制作植被类型 SWAT的编码 检索表 土壤属性表按格式导入模型数据库的usersoil 土壤属性表按格式导入模型数据库的usersoil 表中， 表中，同时制作土壤类型检索表 气象数据格式整理 气候统计数据按格式导入模型数据库的 userwgn表中 表中， userwgn表中，制作气象站检索表
方法： 方法：
用独立于模型验证时段的气象数据驱动模型， 用独立于模型验证时段的气象数据驱动模型，比较模 拟结果和观测值的吻合程度。 拟结果和观测值的吻合程度。
其它
模拟结果文件介绍>> 模拟结果文件介绍>> ArcView SWAT运行示例>> SWAT运行示例 运行示例>> 推荐用SWAT-CUP做参数率定 推荐用SWAT-CUP做参数率定
(Y 2 − Y 1) / Y 1 I= ( X 2 − X 1) / X 1
4.7 参数率定
参数敏感性分析
4.7 参数率定
通过参数敏感性分析， 通过参数敏感性分析，选择敏感参数
参数 CN2 ESCO SMTMP ALPHA_BF GWQMN RCHRG_DP CH_K2 默认值 D* 0.95 0.5 0.048 0.0 0.05 0.0 范围 (0.8~1.2)D* 0.01~1 -5~5 0~1 0~5000 0~1 0~150 调整后的参数 0.81 D* 0.40 3.9 0.041 40.2 0.29 115.2
备调参数 初步筛选
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22