SWAT水文模型

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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。每一个子流域侵蚀和泥沙量的估算采用改进的USLE方程,河道泥沙演算采用改进

的Bagnold泥沙运移方程。植物吸收的氮采用供需方法计算,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,当需求超过供给时,出现营养物压力。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用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。植物吸引的磷采用与氮相似的供需方法。径流中带走的可溶解磷采用土壤表层中的不稳定磷、径流量和磷土分离系数来计算。泥沙运移的磷采用与有机氮运移相同的方程。河道中营养物的动态模拟采用QUAL2E模型。

2.1产汇流模型

模型中采用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、沉积、土壤温度、作物产量、营养物质和农业管理等部分组成。模型径流量产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

2.1.1地表径流

当落到地表的降水量多余入渗量时产生地表径流。SWAT模型采用SCS径流曲线法计算。

SCS曲线方程自上世纪50年代逐渐得到广泛使用,属于经验模型,是对全美小流域降水与径流关系20多年的研究成果。模型能反应不同土壤类型和土地利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)之比等于流域该场降雨前的最大可能入渗量(S)与最大可能径流量()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)与由径流产生前植物截留、初渗和填洼蓄水构成的流域初损()的差值。由此推到上式有:

初损受土地利用、耕作方式、灌溉条件、冠层截留、下渗、填洼等因素的影响,它与土壤最大可能入渗量S呈一定的正比关系,美国农业部土壤保持局在分析了大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:

流域当时最大可能滞留量在空间上与土地利用方式、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、土地利用方式和土壤类型状况等因素的综合。

2.1.2蒸散发

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,蒸发量都大于径流量。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化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。一般采用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,然后计算最大蒸腾量、最大升华量和最大

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。

如果潜在蒸发量大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掉,继续蒸发所需的水分就会从植被和土壤中得到。

(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:

当0≤LAI≤3.0时

当LAI>3.0时

式中:为某日最大蒸腾量,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大一些。

(5)土壤水分蒸发

在计算土壤水分蒸发时,首先区分出不同深度土壤层所需要的蒸发量,土壤深度层次的划分决定土壤允许的最大蒸发量,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土壤深度围。

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,调整后的公式可以表示为:

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不同土层蒸发量二提出的,对于不同的esco值对应着相应的土壤层划分深度。

2.1.3土壤水

渗入到土壤中的水有多种不同运动方式。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多少,因此对壤中流的计算简要概括。模型采用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:为土壤饱和区可流出的水量,mm;为山坡坡长,m;为土壤可出流的孔隙率;表示土壤层总孔隙度,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,mm/h。其表达式为:

式中:为土壤饱和导水率,mm/h;为坡度。

总结上面表达式,模型中壤中流最终计算公式为:

2.1.4地下水

模型采用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-1)天进入河道的地下水补给量,mm;为时间步长,d;为第i天蓄水层的补给流量,mm;为基流的退水系数。其中补给流量由下式计算:

式中:为第i天蓄水层补给量,mm;为补给滞后时间,d;为第i 天通过土壤剖面底部进入地下含水层的水分通量,mm/d;为第(i-1)天蓄水层补给量,mm。

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。每一个子流域侵蚀和泥沙量的估算采用改进的USLE方程,河道泥沙演算采用改进

ArcGIS课程设计-SWAT模型

《地理信息系统ArcGIS》 课程设计 专业:水文与水资源工程专业 姓名: 学号: 指导教师: 日期:2019年6月

目录 第一部分模型介绍 (1) 一、ArcGIS模型介绍 (1) 二、ArcSWAT模型介绍 (1) 第二部分ArcSWAT流域模拟 (1) 一、建立SWAT模型 (1) 二、流域划分 (2) 三、HRU分析 (7) 四、Write input tables (13) 五、SWAT 模型仿真 (17) 六、SWAT文件输出 (18) 七、查看文件 (19) 第三部分心得体会 (19)

第一部分模型介绍 一、ArcGIS模型介绍 地理信息系统(Geographical Information System简称GIS)是在计算机软硬件的支持下,对整个或者部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。ArcGIS是一个全面的、可伸缩的GIS平台,为用户构建一个完善的GIS系统提供完整的解决方案。 二、ArcSWAT模型介绍 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)是由美国农业部(USDA)的农业研究中心(ARS,Agricultural Research Service)Jeff Amonld博士1994年开发的。模型开发的最初目的是为了预测在大流域复杂多变的土壤类型、土地利用方式和管理措施条件下,土地管理对水分、泥沙和化学物质的长期影响。它是一种基于GIS基础之上的分布式流域水文模型,近年来得到了快速的发展和应用,主要是利用遥感和地理信息系统提供的空间信息模拟多种不同的水文物理化学过程,如水量、水质以及杀虫剂的输移与转化过程。ArcSW AT扩展模块是SW AT 模型在ArcSGIS平台上的图形用户界面。SW A T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。 第二部分ArcSWAT流域模拟 一、建立SWAT模型 在ArcGIS界面,打开ArcSWA T工具栏如下图: 点击SWAT Project Setup—New SW AT Project,建立一个新的SWAT项目 在弹出的ArcSW A T对话框中选择否

SWAT模型 水资源 数学建模

SWAT模型:让水资源评估“技高一筹” 来源:发布时间:2009年12月01日 当我们盘点当今世界热点名词时,“气候变化”无疑 会榜上有名。的确,气候变化正在并已经对人类的社会经济 发展、生态系统、极端天气气候事件产生极其重要的影响。 而水资源作为生态系统的重要组成部分,不可避免地受到气 候变化的“关照”——气候变化将导致水资源时空分布格局 改变、极端水资源事件频率增加等。近年来,特别是进入21 世纪后,水资源问题越来越困扰全球的经济社会发展,中国 亦不例外。因此,探讨研究气候变化和人类活动影响下的水 资源问题,也就显得更为至关重要。 在此背景下,气象部门相关专家学者经过长期努力, 在水资源问题研究上取得显著成绩。SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型作为开展水资源评估影响的有效工 具,已初显成效。该模型正日益被采纳应用,并推而广之。 缘起:水文模型必不可少 第十一届全国人大财经委员会副主任、原水利部部长 汪恕诚曾说:“人多水少,水资源时空分布不均,水土资源 与经济社会发展布局不相匹配,是我国的基本水情。”此言 道出了我国水资源的总体特征。

我国水资源总量为2.8万亿立方米,居世界第六位,但人均占有量只有2200立方米,仅为世界平均水平的30%左右。目前,全国年缺水总量约达300亿立方米至400亿立方米,近三分之二的城市存在不同程度的缺水。此外,我国水资源分布呈南多北少、东多西少态势:长江及其以南水系流域面积占全国国土总面积的36.5%,其水资源量却占全国的81%;淮河及其以北面积占63.5%,水资源量仅占19%。西北内陆河地区面积占35.3%,水资源量仅占4.6%。 同时,受季风气候影响,我国的降水量年内分配极不均匀,大部分地区汛期4个月的降水量占全年总量的70%左右。此外,水资源中大约三分之二是洪水径流量,且降水量年际变化也很大。特别是在全球气候变化和大规模经济开发双重因素交织作用下,我国水资源情势更加堪忧。 如何对水资源系统进行深入研究,掌握其规律特性,趋利避害、造福人民呢?水文模型的应用提上日程。 国家气候中心专家许红梅博士介绍说,水文模型是以水文系统为研究对象,根据降雨和径流在自然界的运动规律建立数学模型,通过电子计算机快速分析、数值模拟、图像显示和实时预测各种水体的存在、循环和分布,以及物理和化学特性。水文模型可以帮助人们理解复杂的水循环系统,通过对观测资料的分析,使看不见、摸不着的水资源系统量化、直观化、连续化,从而为决策者提供科技支撑,为水资

SWAT模型原理

SWAT安装指南 AVSWAT的安装: 1)安装环境: ArcView 3.1 or 3.2 (software) Spatial Analyst 1.1 or later (单独安装的模块) Dialog Developer 3.1 or later (自带的模块) 2)安装要点: 先安装ArcView和Spatial Analyst模块,中文用户需要把区域与语言选项中把语言修改为英语(美国)。然后解压AVSWAT安装文件,启动ArcView,在File 菜单上单击Open Project,打开安装文件所在的目录,选择setup.apr,并单击OK。 AVSWAT的启动不规范引起的错误,正确启动方法如下: 在下图所示的弹出框中选择Cancel,不要选择OK哦;然后在File菜单下的Extensions选择SWAT模块加载即可。 ArcSWAT 1.0.7的安装: 1)安装环境: Microsoft .Net Framework 1.1 ArcGIS-ArcView 9.1 with service pack 2 (Build 766) ArcGIS Spatial Analyst 9.1 extension ArcGIS Developer Kit (usually found in C:\Program Files\ArcGIS\DeveloperKit\) ArcGIS DotNet support (usually found in C:\Program Files\ArcGIS\DotNet\) 2)安装顺序及要点: ①首先安装Microsoft .Net Framework 1.1;注意:很重要,否则第2步中 将不会出现".NET Support"; ②安装ArcGIS9.1,选择自定义安装并勾选".NET Support"和"Spatial Analyst"模块,或者选择完全安装; ③安装ArcGIS Developer Kit; ④安装ArcGIS9.1 SP2 (build 766);从英文官网可以下载到, https://www.360docs.net/doc/0f4179520.html,/index.cfm?fa=downloads.patchesServicePacks.viewP atch&PID=43&MetaID=1162

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。

湘江流域SWAT模型建立及参数敏感性分析

Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2014, 3, 85-94 Published Online April 2014 in Hans. https://www.360docs.net/doc/0f4179520.html,/journal/jwrr https://www.360docs.net/doc/0f4179520.html,/10.12677/jwrr.2014.32014 The Application of SWAT to Simulate the Runoff in the Xiangjiang Basin and the Parameter Sensitivity Analysis Yukun Hou1,2, Xiao Huang2, Hua Chen1,2, Chongyu Xu1,2 1School of Water Resources and Hydropower Engineering, State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan 2School of Water Resources and Hydropower Engineering, Wuhan University, Wuhan Email: ben_monkey@https://www.360docs.net/doc/0f4179520.html, Received: Nov. 24th, 2013; revised: Jan. 25th, 2014; accepted: Feb. 12th, 2014 Copyright ? 2014 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/0f4179520.html,/licenses/by/4.0/ Abstract A distributed SWAT model was introduced and applied in Xiangjiang basin. To construct the data- base of SWAT, those data, including DEM, land use, soil and hydro-meteorology have been col-lected, transformed and analyzed. The sensitive analysis of parameters, as well as their calibration and validation, was carried out in five sub-basins, by using the daily rainfall and runoff data from 1991 to 2005. The result shows that among these parameters, the alpha coefficient and Manning coefficient have high sensitivity in the five regions when the Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (E ns) was the objective function. During the validation period from 2001 to 2005, the Nash-Sut- cliffe efficiency coefficients of five sub-basins in Xiangjiang basin are all over 0.6, and the coeffi-cients of water balance in five sub-basins are all within 10%, which shows that SWAT model has a good performance in simulating daily runoff in Xiangjiang basin. Keywords Swat Model, Xiangjiang Basin, Database, Daily Runoff, SUFI-2 湘江流域SWAT模型建立及参数敏感性分析 侯雨坤1,2,黄逍2,陈华1,2,许崇育1,2 作者简介:侯雨坤(1991-),男,江苏南京人,硕士研究生,主要从事气候变化对水文水资源影响研究。

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)。当用SCS曲线法计算地表径流时,由于计算时间步长为日,不能直接模拟下渗。下渗量的计算基于水量平衡。Green&Ampt模型可以直接模拟下渗,但需要次降雨数据。重新分配:是指降水或灌溉停止时水在土壤剖面中的持续运动。它是由土壤水不均匀引起的。SWAT中重新分配过程采用存储演算技术预测根系区每个土层中的水流。当一个土层中的蓄水量超过田间持水量,而下土层处于非饱和态时,便产生渗漏。渗漏的速率由土层饱和水力传导率控制。土壤水重新分配受土温的影响,当温度低于零度时该土层中的水停止运动。蒸散发:蒸散发包括水面蒸发、裸地蒸发和植被蒸腾。土壤水蒸发和植物蒸腾被分开模拟。潜在土壤水蒸发由潜在蒸散发和叶面指数估算。实际土壤水蒸发用土壤厚度和含水量的指数关系式计算。植物蒸腾由潜在蒸散发和叶面指数的线性关系式计算。潜在蒸散发有三种计算方 法:Hargreaves(Hargreavesetal.,1985)[5]、Priestley-Taylor(PriestleyandTaylor,1972)[6]和Penman-Monteith(Monteith,1965)[7]。壤中流:壤中流的计算与重新分配同时进行,用动态存储模型预测。该模型考虑到水力传导度、坡度和土壤含水量的时空变化。地表径流:SWAT模拟每个水文响应单元的地表径流量和洪峰流量。地表径流量的计算可用SCS曲线方法或Green&Ampt方法计算。SWAT还考虑到冻土上地表径流量的计算。洪峰流量的计算采用推理模型。它是子流域汇流期间的降水量、地表径流量和子流域汇流时间的函数。池塘:池塘是子流域内截获地表径流的蓄水结构。池塘被假定远离主河道,不接受上游子流域的来水。池塘蓄水量是池塘蓄水容量、日入流和出流、渗流和蒸发的函数。支流河道:SWAT在一个子流域内定义了两种类型的河道:主河道和支流河道。支流河道不接受地下水。 SWAT根据支流河道的特性计算子流域汇流时间。输 移损失:这种类型的损失发生在短期或间歇性河流地区(如干旱半干旱地区),该地区只在特定时期有地下水补给或全年根本无地下水补给。当支流河道中输移损失发生时,需要调整地表径流量和洪峰流量。地下径流:SWAT将地下水分为两层:浅层地下水和深层地下水。浅层地下径流汇入流域内河流;深层地下径流汇 入流域外河流。 1.1.3植被因素

SWAT模型研究进展

结课论文 2019-2020学年第一学期 课程名称:产汇流理论 论文题目:SWAT模型国内外研究进展 学院:水文水资源学院 专业:水文学及水资源 班级:水文二班 学生姓名:刘涛 学号:191301010085 指导教师:石朋

SWAT模型国内外研究进展 流域水文模型是为了模拟地球中各种水文现象而建立的一种实体与数学框架,是对水文现象的一种简化描述。如美国的“斯坦福模型”(Stanford)及“萨克拉门托模型”(Sacramento)、日本的纯数学模型——“坦克模型”(Tank)、中国具有分层、分水源、分块的概念性水文模型——“新安江模型”。流域水文模型中,由于集总式水文模型缺乏对流域内水文现象的考虑,无法满足精确的满足当地水资源的优化配置,因此具有物理基础且更加精确的分布式水文模型诞生了。从全世界来看,目前使用最广泛的是由美国农业部于1988年成功研发的SWAT分布式水文模型,并在此之后的数十年内不断将水文、气候、土壤、土地利用和植被生长等模块添加到该模型当中,使得SWAT分布式水文模型在全世界内广泛使用[14]。 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型主要用于模拟预测各种管理措施及气候变化对水资源供给的影响,评价流域非点源污染现象[15]。该模型在模拟水文现象过程中主要包括两个部分:陆面部分(流域产流及坡面汇流)、水面部分(河道汇流)。陆面部分模拟任一个子流域的产流、产沙、化学物质等的输入量;水面过程控制着任一子流域在出口断面的水、沙等物质的输出量。 SWAT模型自开发以来在美国、欧洲、亚洲和澳洲等地区都有许多应用实例,并在应用中得到了不断发展[16]。该模型的一个最大特点是公开源代码,各位学者能够很方便的在SWAT网站上下载最新的程序,并会在网站上及时公布修改过的新的源代码,世界各地的学者可以在SWAT模型论坛上讨论自己所遇到的问题,大大加快了模型的更新速度,使得其发展十分迅速,并被广泛使用。SWAT 模型采用模块化思维,将整个流域依据土地利用方式和土地类型划分为若干个水文响应单元(Hydrologic Response Units,HRU),在径流模拟、土地利用/覆被变化的水文效应、气候变化的水文效应、非点源污染、输入参数对模拟结果的影响、与其他软件集成等方面有广泛作用。因此,本报告主要对以上几个方面的国内外研究进展进行介绍。 1径流模拟研究 Arnold[1]等选择美国伊利诺斯州等多个州县的多个流域作为研究对象,分别从三个尺度(国家、大流域和小流域)验证了在径流模拟方面,SWAT模型具有

SWAT模型国内外研究应用现状

SWAT模型及应用研究 摘要:本文综述了SWA T(Soil and Water Assessment Tool)模型在水利行业中起到的至关重要的作用,尤其在非点源污染模拟和控制、环境变化对水文响应的影响、洪水短期预报等领域,并对我国在应用SWAT模型方面的发展方向进行了初步探讨。 关键词:SWAT;水文模型;非点源;应用;污染 Primarily Study for SWAT (Soil and Water Assessment Tool) Tiantian Yang (Faculty of Infrastructure Engineering Dalian University of Technology, 116024) Abstract: The role of SWAT (Soil and Water Assessment Tool) in the field of water conservation is analyzed. Special attention is paid on simulation and control for nonpoint source pollution, the impact of environmental change on hydrologic response, and real-time flood forecasting.In order to use SWAT well, the main issues introduces the application of SWAT model include international and domestic application. Keywrods:SWAT; hydrologic model; nonpoint source; application; pollution 人类对水文系统最重要的影响是由土地利用变化所引起的,如果这种变化发生在一个流域的大片区域或者关键地区,会对径流过程产生短期或长期的影响,包括增加下游洪水泛滥的可能性以及减少深层和浅层地下水的补给[1]。在城市化区域,不透水表面和工程排水系统会增加洪峰流量和降低水质,从而使供水问题变得更加复杂[2]。非点源威胁着农业可持续发展并被认为是对地表和地下饮用水源的最大威胁,然而农业生产活动是全球非点源污染最主要的原因,全世界有30%~50%的地表已经受到非点源污染物的影响。在地方、地区和全球尺度上评价农业管理措施对非点源污染的影响已经成为取得农业可持续发展,减缓有害的环境影响策略的关键组成部分。数学模拟是用来分析非点源污染空间分布规律最

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