swat模型
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概述
• SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是美国农业部开发 的长时段的流域分布式水文模型。
• 主要目的：模拟预测土地利用、土地管理方式对流域水量、水 质等方面的影响。
• SWAT模型具有较强的物理机制，能够利用GIS和RS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。
• 该方法通过循环的方式来执行，每一个循环起始于一个LH采样点。 • 在每个LH采样点j附近，每个参数ei的局部影响Si,j（百分比）见下式：
• 参数随着fi而改变，根据定义可能增加也可能减少，因此一个循环需要运行P+1 次。最终的影响为所有LH采样点每次循环（N次循环）的局部影响的平均值。 • 该方法效率高，在LH方法中定义的N个区间需要运行N*（P+1）次。
• SWAT模型从90年代问世以来，经历了SWAT94.2、96.2、 98.1、99.2和2000等版本的不断发展和完善，现在使用的 SWAT2005版本可以在Arcview、ArcGIS等常见的软件平台上 运行，具有良好的用户界面。
• 应用：面源污染、水土流失、土地利用、农业管理等领域
原理与结构
（河道汇流）
决定水、沙等物质从河网向流域 出口的输移运动
SWAT模型的流域地理过程
•陆相水文循环
模拟过程：气候模拟(降水、融雪、土壤温度等)、水文模拟(植物截 留、入渗、壤中流、蒸散发、表面径流、地下径流等)、作物／植 被生长模拟、土壤侵蚀与产沙模拟、养分(氮、磷)输移模拟、杀虫 剂模拟、农业管理操作模拟。对应于SWAT模型的几个功能模块。
•河道水文循环
陆相水文循环确定了水、沙等的产出量，河道水文循环用来模拟 这些物质在河道或水库中的输移和损失。河道水文循环由SWAT 模型的河道演算、河流泥沙演算、河道内养分和杀虫剂的演算、 水库内的演算等几个演算组件完成。
SWAT模型的流域地理过程
• 在模拟过程中，为了减小流域下垫面和气候因素时空变异对SWAT模型 的影响，通常将研究流域细分成若干个单元流域（即流域的离散化）。
• 优点：确保所有参数在其取值范围内均被采样，并且明确地确定哪一个 参数改变了模型的输出，减少了需要调整的参数数目，提高了计算效率 。
• 原理： LH-OAT先执行LH采样，然后执行OAT采样，见下图。
模型参数敏感性分析
• 首先，每个参数被划分为N个区间，在每个区间内取一个采样点（LH采 样）。然后，一次改变一个采样点（OAT）。
模型Hale Waihona Puke Baidu数确定
模拟应用与 结果分析
模型参数敏感性分析
• 敏感性分析是判断计算结果不 确定性的基础。
• 传统的方法是对每一个可能的 敏感性参数进行“微扰动”计 算，然后考察因变量对自变量 变化的敏感度指标值。
参数率定和验证
• 模型的率定可定义为“寻找能使模 拟与观测之间最一致的参数值”， 即调整模型参数、初始和边界条件 以及限制条件使模型接近于测量值
• 可以模拟流域内部的多种地理过程，如模拟地表径流、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、养分流失（氮、磷）、 流域水质、农药／杀虫剂等多种过程以及多种农业管理措施 （耕作、灌溉、施肥、收割、用水调度等）对这些过程的影 响。
SWAT模型的流域地理过程
• 空间离散化操作完成后，就可以运用循环计算方式来模拟流域的水文过 程。
• 其水文过程模拟系统框架如图1；SWAT模型的运行命令控制图如图2。
图1 SWAT模型 水文循环
图 2 SWAT 模型的运行 命令控制
SWAT模型的应用
基础数据库的构建
• 根据研究目的的不同， 结合研究区域的特点， 处理模型所需的空间数 据和属性数据，建立不 同的流域基础数据库
文本文件组成）
▪ 气象站点的信息以及实 测的气象数据
▪ 土壤属性数据 ▪ 农业管理措施 ▪ 水库和湖泊的位置，出
流点
▪ 用于模型率定的的实测 流量、泥沙、水质数据
▪ 等等…
模型参数敏感性分析
• 对径流的敏感性分析可采用模型自带的模块，它采用Morris提出的LHOAT法进行参数的敏感性分析。
• 该方法结合了One-factor-At-a-Time（OAT）分析法与Latin Hypercube 采样技术，从而具有全局分析法和局部分析法二者的长处。
• 目前有三种划分方法：自然子流域(subbasin)、山坡(hillslop)和网格 (grid)。
• 大型流域模拟过程中，一般采用流域-子流域-水文响应单元的空间离散 方法：
以分水岭上的分水线为界进行分割，可以把一个流域分成若干个子流域，每个子流域内 部有相应的河道，这些河道又将一个个的子流域连成一个整体。 当流域面积较大时，在划分出来的子流域内部，依然分布着多种土壤类型和多种土地利用 方式。为了反映子流域内部不同的土地利用和不同的土壤类型引起的蒸散发、表面径流、 入渗水、农业管理措施等其他水文条件和人类经济活动引起的差异性，可以在子流域内部 进一步划分水文响应单元。
• 验证本质上是“一个模型对它所模 拟的真实世界正确反映程度的评价， 是对它预测的可信度的评估”
模型数据处理
SWAT模型需要的输入数据包括大量的空间数据和属性数据
空间数据 （主要形式：各 类GIS电子图层）
▪数字高程模型 （DEM）
▪土地利用图 ▪土壤图 ▪等等…
建立流域 基础数据库
属性数据 （主要由各类表、
• 水文循环是最主要的流域过程，也是流域内部过程的主要驱动力， 包括：降雨、植被截留、蒸散发、地表积水、入渗、坡面流及河道 水流、土壤水侧向运动(壤中流)、深层渗水等。
SWAT模型 的流域水文
过程
水循环的 陆面部分 控制每个子流域内主河道的水、沙、
（产流、坡面汇流） 营养物质和化学物质等的输入量
水循环的 水面部分
• SWAT模型由8个组件构成：水文(hydrology)、气象 (weather)、泥沙(sediment)、土壤温度(soil temperature)、 作物生长(crop growth)、养分(nutrient)、农药／杀虫荆 (pesticides)和农业管理(agriculture management) 。
• SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是美国农业部开发 的长时段的流域分布式水文模型。
• 主要目的：模拟预测土地利用、土地管理方式对流域水量、水 质等方面的影响。
• SWAT模型具有较强的物理机制，能够利用GIS和RS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。
• 该方法通过循环的方式来执行，每一个循环起始于一个LH采样点。 • 在每个LH采样点j附近，每个参数ei的局部影响Si,j（百分比）见下式：
• 参数随着fi而改变，根据定义可能增加也可能减少，因此一个循环需要运行P+1 次。最终的影响为所有LH采样点每次循环（N次循环）的局部影响的平均值。 • 该方法效率高，在LH方法中定义的N个区间需要运行N*（P+1）次。
• SWAT模型从90年代问世以来，经历了SWAT94.2、96.2、 98.1、99.2和2000等版本的不断发展和完善，现在使用的 SWAT2005版本可以在Arcview、ArcGIS等常见的软件平台上 运行，具有良好的用户界面。
• 应用：面源污染、水土流失、土地利用、农业管理等领域
原理与结构
（河道汇流）
决定水、沙等物质从河网向流域 出口的输移运动
SWAT模型的流域地理过程
•陆相水文循环
模拟过程：气候模拟(降水、融雪、土壤温度等)、水文模拟(植物截 留、入渗、壤中流、蒸散发、表面径流、地下径流等)、作物／植 被生长模拟、土壤侵蚀与产沙模拟、养分(氮、磷)输移模拟、杀虫 剂模拟、农业管理操作模拟。对应于SWAT模型的几个功能模块。
•河道水文循环
陆相水文循环确定了水、沙等的产出量，河道水文循环用来模拟 这些物质在河道或水库中的输移和损失。河道水文循环由SWAT 模型的河道演算、河流泥沙演算、河道内养分和杀虫剂的演算、 水库内的演算等几个演算组件完成。
SWAT模型的流域地理过程
• 在模拟过程中，为了减小流域下垫面和气候因素时空变异对SWAT模型 的影响，通常将研究流域细分成若干个单元流域（即流域的离散化）。
• 优点：确保所有参数在其取值范围内均被采样，并且明确地确定哪一个 参数改变了模型的输出，减少了需要调整的参数数目，提高了计算效率 。
• 原理： LH-OAT先执行LH采样，然后执行OAT采样，见下图。
模型参数敏感性分析
• 首先，每个参数被划分为N个区间，在每个区间内取一个采样点（LH采 样）。然后，一次改变一个采样点（OAT）。
模型Hale Waihona Puke Baidu数确定
模拟应用与 结果分析
模型参数敏感性分析
• 敏感性分析是判断计算结果不 确定性的基础。
• 传统的方法是对每一个可能的 敏感性参数进行“微扰动”计 算，然后考察因变量对自变量 变化的敏感度指标值。
参数率定和验证
• 模型的率定可定义为“寻找能使模 拟与观测之间最一致的参数值”， 即调整模型参数、初始和边界条件 以及限制条件使模型接近于测量值
• 可以模拟流域内部的多种地理过程，如模拟地表径流、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、养分流失（氮、磷）、 流域水质、农药／杀虫剂等多种过程以及多种农业管理措施 （耕作、灌溉、施肥、收割、用水调度等）对这些过程的影 响。
SWAT模型的流域地理过程
• 空间离散化操作完成后，就可以运用循环计算方式来模拟流域的水文过 程。
• 其水文过程模拟系统框架如图1；SWAT模型的运行命令控制图如图2。
图1 SWAT模型 水文循环
图 2 SWAT 模型的运行 命令控制
SWAT模型的应用
基础数据库的构建
• 根据研究目的的不同， 结合研究区域的特点， 处理模型所需的空间数 据和属性数据，建立不 同的流域基础数据库
文本文件组成）
▪ 气象站点的信息以及实 测的气象数据
▪ 土壤属性数据 ▪ 农业管理措施 ▪ 水库和湖泊的位置，出
流点
▪ 用于模型率定的的实测 流量、泥沙、水质数据
▪ 等等…
模型参数敏感性分析
• 对径流的敏感性分析可采用模型自带的模块，它采用Morris提出的LHOAT法进行参数的敏感性分析。
• 该方法结合了One-factor-At-a-Time（OAT）分析法与Latin Hypercube 采样技术，从而具有全局分析法和局部分析法二者的长处。
• 目前有三种划分方法：自然子流域(subbasin)、山坡(hillslop)和网格 (grid)。
• 大型流域模拟过程中，一般采用流域-子流域-水文响应单元的空间离散 方法：
以分水岭上的分水线为界进行分割，可以把一个流域分成若干个子流域，每个子流域内 部有相应的河道，这些河道又将一个个的子流域连成一个整体。 当流域面积较大时，在划分出来的子流域内部，依然分布着多种土壤类型和多种土地利用 方式。为了反映子流域内部不同的土地利用和不同的土壤类型引起的蒸散发、表面径流、 入渗水、农业管理措施等其他水文条件和人类经济活动引起的差异性，可以在子流域内部 进一步划分水文响应单元。
• 验证本质上是“一个模型对它所模 拟的真实世界正确反映程度的评价， 是对它预测的可信度的评估”
模型数据处理
SWAT模型需要的输入数据包括大量的空间数据和属性数据
空间数据 （主要形式：各 类GIS电子图层）
▪数字高程模型 （DEM）
▪土地利用图 ▪土壤图 ▪等等…
建立流域 基础数据库
属性数据 （主要由各类表、
• 水文循环是最主要的流域过程，也是流域内部过程的主要驱动力， 包括：降雨、植被截留、蒸散发、地表积水、入渗、坡面流及河道 水流、土壤水侧向运动(壤中流)、深层渗水等。
SWAT模型 的流域水文
过程
水循环的 陆面部分 控制每个子流域内主河道的水、沙、
（产流、坡面汇流） 营养物质和化学物质等的输入量
水循环的 水面部分
• SWAT模型由8个组件构成：水文(hydrology)、气象 (weather)、泥沙(sediment)、土壤温度(soil temperature)、 作物生长(crop growth)、养分(nutrient)、农药／杀虫荆 (pesticides)和农业管理(agriculture management) 。