流域水文模型
《基于SWAT模型塔布河流域水文模拟与预测》范文
《基于SWAT模型塔布河流域水文模拟与预测》篇一一、引言随着全球气候变化的影响，水文模拟与预测成为了一项重要的研究任务。
准确的水文模拟与预测有助于水资源管理、环境保护、农业灌溉以及灾害预防等方面的工作。
SWAT（Soil and Water Assessment Tools）模型是一种先进的流域水文模拟模型，能够对河流、湖泊等水域的流域进行综合的模拟与预测。
本文将针对塔布河流域的水文特性，运用SWAT模型进行模拟与预测，以期为该流域的水资源管理提供科学依据。
二、研究区域与方法2.1 研究区域塔布河流域位于某地区，具有复杂的地形地貌和气候条件。
该流域的水文特性对周边生态环境和人类活动具有重要影响。
2.2 SWAT模型简介SWAT模型是一种基于物理过程的分布式水文模型，能够模拟流域尺度的水文循环过程。
该模型综合考虑了气候、地形、土壤、植被等多个因素对水文循环的影响，具有较强的实用性和广泛的应用范围。
2.3 数据与方法本文采用的历史数据包括塔布河流域的气候数据（如降雨、温度等）、地形数据（如高程、坡度等）、土壤数据以及植被数据等。
在SWAT模型的基础上，结合GIS技术，对塔布河流域进行空间离散化处理，建立水文响应单元（HRU），并设置相应的参数。
然后，运用SWAT-CUP软件进行模型的率定与验证，最后进行水文模拟与预测。
三、结果与分析3.1 水文模拟结果通过SWAT模型对塔布河流域进行水文模拟，得到了该流域的径流量、蒸发量等水文要素的模拟结果。
将模拟结果与历史数据进行对比，发现模型能够较好地反映塔布河流域的水文特性。
3.2 影响因素分析通过对模型参数的敏感性分析，发现气候因素（如降雨、温度等）、地形因素（如高程、坡度等）以及植被覆盖情况等因素对塔布河流域的水文特性具有重要影响。
其中，降雨是影响径流量的主要因素，而植被覆盖情况则对蒸发量具有显著影响。
3.3 预测与分析基于SWAT模型，对塔布河流域未来的水文情况进行预测。
河海大学 流域水文模型课件
如何学习生态学概论？
由小到大的尺度转换 由单元到整体的认识过程 由单一个体到复杂群体 由现象到科学的抽象过程
通过气孔，同时进行
光合和蒸腾
描述
系统论
下午4时30分
实验
控制论
定量
信息论
下午4时30分
描述
实验
定量
2
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个体 种群 群落 群落 群落 群落 群落 生态系统 景观
下午4时30分
第一章 第 章
绪 论
3
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AEFN
AEFN
岛屿
海洋
下午4时30分 下午4时30分
AEFN
森林
防护林 乔木
农田
下午4时30分
草本
下午4时30分
建筑物 农田
人（船） 鱼
下午4时30分
河流
下午4时30分
海洋
4
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生态环境问题
1986年第三世界环境保护专家们预测10大生态问题
1、世界人口急剧增长，到2010年，世界人口比1986年增加一倍。 2、森林遭到严重砍伐。森林正在以可怕的速度减少，造成严重 的水土流失。 3、野生动物大量灭绝，野生动物的生活环境遭到破坏，许多动 物绝种，影响生态平衡。 4、沙漠化日益严重。世界沙漠面积正在不断扩大，每年有两千 公顷农田被沙海吞没。 5、饮水资源越来越少，供饮用的淡水源逐渐减少，人类饮水问 题越来越大。
下午4时30分
全
球
下午4时30分
推荐阅读书目 水文生态学与生态水文学： 过去、现在和未来
（英）伍德，汉纳，赛德勒 著，王浩等译 出 版 社：水利水电出版社 出版时间：2009-12-1
新安江模型ppt课件
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（二）稳定下渗率fc的推求
1、求一场洪水的RS、R、RG （1）据上图求RS （2）根据图求R （3）求RG=R-RS （4）fc=RG/T T为净雨时间
2024/3/24
16
Q(m3/s)
A E
G
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N
B
本次降雨形成的径流过程
H
C 直接径流
地下径流
B’ C’
F D’
I
D t(h)
d）地面、地下径流的划分（分水源） 产流面积变化，则：
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例6-1:
超蓄产流模型产流量计算示例 WM＝120mm，B＝0.3，FC＝18mm/d
年.月.日
1978.7.17
18 19 20 21 22
23
24
P－E
A
f/F
R
4.22 9.40 -5.98 60.35 54.24
20.27
4、年内干湿差比较：如洪水计算值偏大，调WUM，WLM 和C，如W在久旱后出现负值，加大WM
不改WUM和WLM
5、 比 较 枯 季 地 下 径 流 ： 如 有 系 统 偏 差 ， 调 FC， 快 慢 调 KKG
6、比较小洪水：可以调IMP和B，湿润区不敏感
7、比较地面径流过程：降雨中心误差造成汇流偏早偏迟， 调KE，仍有误差，调UH和XE
IMP—不透水面积比重,干旱降小雨，有一个小洪水， 此时径流系数就是IMP，也可以在地图上量出
WM—流域平均蓄水容量（指张力水）, 反映流域干旱 程度，久旱下大雨的资料可以分析，雨前为0，雨后 为WM
WUM— 流 域 平 均 上 层 蓄 水 容 量 ， 2 0 mm， 差 5 － 10mm
浅析流域常用水文模型
浅析流域常用水文模型作者：张海波来源：《环球人文地理·评论版》2014年第01期模型是一个复杂系统的简化表达式，水文模型是一个复杂的水文系统的简化。
流域水文模型是水文科学的重要手段和方法之一，是水文自然规律研究的主要工具，是解决实际问题、径流理论和计算机科学的结合，基于流域为研究对象的数学方法来描述水文循环的仿真过程。
现在流域模型根据不同分类方法在国内外有很多分类，本文将分析三水源新安江模型（SXAJ）、陕北模型（SB）、水箱模型（Tank），常用参数的选择、适用条件，用户可以根据具体流域的实际情况，选择适当的流域水文模型，在满足精度要求，选择计算和更方便使用流域水文模型，以简化用户的劳动强度。
1、三水源新安江模型（SXAJ）新安江模型是一种分布式概念性水文模型，使用蓄满产流的概念，由赵人俊教授领导的研究小组设计的第一个完整的流域水文模型即二水源新安江模型；之后又提出三水源新安江模型，到目前为止已经形成完整的结构，良好的流域水文模型的应用效果，被联合国教科文组织国际推广模式，因此本文只介绍三水源的新安江模型1.1模型的简介新安江模型是分布式水文流域模型，可用于湿润地区与半湿润地区；可简述为“蓄满产流、一个水库、两条曲线、三种水源”；流域蒸发计算模型与三层蒸发、径流计算方法根据存储的概念，产流计算；当流域面积较小，一个集总模型，当面积较大，块模型；根据流域分为自然分水岭分割方法，泰森多边形法等，它将整个流域划分为许多单元流域，为每个单元流域产汇流计算；总径流组成是地面径流、壤中流和地下径流；模型结构如图1.1所示系统的新安江模型结构。
新安江模型结构图（1.1）1.2模型参数的取用模型参数是具有物理意义，所以原则上可以定量，通过实测、试验和参考类似流域获得相关参数。
下面就三江源新安江模型的17个参数可参照下表1-1取用。
表1-1参数分类符号符号含义建议取用值取用说明蒸散发计算 K 蒸散发折算系数 1 用E601观测，值在0.8～1.1之间，常接近1。
水文模型综述
三、分布式模型
三、分布式模型
1 TOPMODEL模型
2 SWAT模型
3 SHE模型
1 TOPMODEL模型
优点
能用于无资料流域的产汇流计算； 对日径流过程有着较高的模拟精度。
不足
对水文要素的空间变异性及水文水文单元的相互关系考虑不足； 除了计算地形指数，网格没有实际意义。
2 SWAT模型
优点
目录 Contents
一、水文模型分类
二、概念性水文模型
三、分布式水文模型
四、总结
一、水文模型分类
一、水文模型分类
概念性水文模型：
所谓概念性流域水文模型，就是根据水文循环的概念，采用概化和推理的 方法对流域水文现象进行数学模拟，建立符合水文实际，结构和参数都尽可能 有较为明确的物理意义的模型。概念型水文模型的核心是模型的结构和参数。
3 TANK模型（水箱模型）
1 新安江模型（三水源）
优点
模型参数少且大多数具有明确的物理意义,容易确定; 模型参数与流域自然条件的关系比较清楚，可以寻找到参数的区域规律。
不足
干旱半干旱地区的模拟效果不佳； 小流域模拟效果一般。
适用条件：
湿润半湿润地区
2 SACRAMENTO模型（SAC模型）
优点
分布式水文模型：
随着计算机技术，电子技术，GIS技术和RS技术的发展，出现了分布式水文 模型，因为其能全面考虑降雨和下垫面空间不均匀性的模型，能够充分反映流 域内降雨和下垫面要素空间变化对洪水形成的影响，成为未来水文模型发展的 必然趋势。
二、概念性模型
二、概念性模型
1 新安江模型（三水源）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2 SACRAMENTO模型（SAC模型）
swat模型
• 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。
• 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）。
• 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
（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。
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。
新安江流域水文模型
4.水文数学模型： 水文数学模型： 水文数学模型
• 水文数学模型是根据水文循环中各个环节的物理规律建立起 来的“数学系统”。一般文献中指的水文模型实际上是水文 数学模型。 • 根据下渗规律、蒸散发规律、河道洪水波运动规律等建立的 下渗模型、蒸散发模型、河道洪水演算模型都是水文模型， 但是，它们并不是流域水文模型。 • 流域水文模型是以一个流域作为基本的研究单元，以流域的 水文循环的整体过程作为模拟对象，将流域水文循环涉及到 的降水、蒸发、截留和下渗；产流、汇流，包括地表径流、 壤中流、地下径流的产、汇流，以及坡面调蓄和河网调蓄等 流域水文循环的环节或子过程有机地融合在一起，构成一个 完整、严密的数学系统。因此流域水文模型也是一种水文模 型，但是比一般水文模型更完整，结构更复杂，建立模型也 更为困难。
三、新安江模型 1.概述 概述
• 最初的新安江模型为两水源模型，只能模拟地表径流和地下 径流。上世纪80年代初期，模型研制者将萨克拉门托模型与 水箱模型中，用线性水库函数划分水源的概念引入新安江模 型，提出了三水源新安江模型，模型可以模拟地面径流、壤 中流、地下径流。 • 1984至1986年，又提出了四水源新安江模型，可以模拟地面 径流、壤中流、快速地下径流和慢速地下径流。三水源新安 江模型一般应用效果较好，但模拟地下水丰富地区的日径流 过程精度不够理想。在新安江三水源模型中增加慢速地下水 结构就成为四水源新安江模型。
⑵新安江三水源模型流域产流计算
• 新安江模型产流部分的计算是蓄满产流模式； • 蓄满产流指在流域包气带土湿满足田间持水量以前不产流， 所有的降雨都被土壤吸收；而在土湿达到田间持水量之后， 所有的降雨（除去同期的蒸散发）都产流。 • 在产流后，流域包气带土壤的下渗能力为稳定下渗率，下渗 的水分成为地下径流和壤中流，超蓄的部分成为地面径流。 • 考虑到流域内各点的蓄水容量并不相同，实际产流时常常是 在部分面积上产流，新安江模型引入流域蓄水容量分布曲线 来刻划流域内各点蓄水容量的不均匀性，把流域内各点的蓄 水容量概化成如图所示的一条抛物线（也可概化成其它函数 形式）。
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(1)物理模型
• 其特点是： 对水文现象的描述机制清楚，具有物理严密性， 通用性好，预测和外延能力强； 但由于模型的结构复杂， 边界值和参数值的困难。 受人们对水文现象认识水平、水文现象及其边界条件的复杂 性和原始资料的局限性与可靠性等因素的限制，现阶段完全
• 3水源新安江模型的流程图。模型设计将全流域 划分为若干个自然条件相似的小流域，然后分 别对每个单元从降水开始包括产流、汇流等径 流形成的全过程进行分析计算，模型以包气带 为转换装置，将实测降雨量P、实测水面蒸发量 EM输入；输出为出口流量Q、流域蒸散发E。模 ②产流量计算；③分水源计算；④汇流计算。
应用上不可避免地要遇到求解非线性数学难题和估计初始值、
物理化的物理模型应用于流域水文模拟还存在很大的难度。
(2)概念性模型
以物理成因机制作为基础，对水文现象提出假设、概 化和数学模拟的模型称为概念性模型。 其特点是：模型结构较物理模型简单，具有一定的物 理成因机制，易于推广应用，当假设条件与实际情况相近， 概化合理时，预测效果好，但通用性较物理模型差。 随着人们对水文现象认识水平的不断提高，物理成因 机制的逐步物理化，概念性模型可以发展为物理模型。概 念性模型既可以描述自然界中水循环的全过程，称为全程 模型；也可以描述水循环的子过程，称为分量(或分层)模 型，如蒸散发模型、产流模型、水源划分模型、汇流模型 等。
型结构及计算方法分为4大部分：①蒸散发计算；
总式模型，而物理模型是分布式模型。
流域产汇流模型简介
• 流域模型，其中著名的有美国流量综合与水库调节模型
（SSARR，1958），斯坦福模型（Stanford，1959—1966），萨
克拉门托模型（Sacramento），美国农业部水文研究室模型 （USDAHL，1970），日本的水箱模型（Tank），英国水文研究
(3)黑箱子模型。
• 主要依靠数学方法来确定水文现象各影响因素
间关系描述的模型称为黑箱子模型。
• 其特点是：模型结构简单，易研究、易掌握和
易推广应用；但因其结构和参数缺少成因机制，
模型的通用性和外延能力差，有时可能会得出 与通常物理意义上不同的结果。
2．按对流域水文过程描述的 离散程度分类
• 流域水文模型可分为集总式模型、分布式 模型 • 一般来说，概念性模型和黑箱子模型是集
所的SHE模型等。70年代以来，我国也提出了多种模型，如新
安江模型等。这些模型把流域径流形成的各个要素，如降水， 蒸发、截留、下渗、地面径流、壤中流、地下径流及调蓄和流 量过程演进，分别用相应的数学物理方法描述，然后按各种要 素在径流形成过程中的联系组合起来，成为一个流域模型，下 面扼要介绍新安江模型。
• 三水源新安江模型新安江模型是1973年由华东水利
学院建立的一个分散性的概念模型。该模型既有理 论基础又便于实际应用，多年来在我国湿润与半湿 润地区的水文预报中广为应用。初建的模型为两水 源（地表径流与地下径流），后来吸取了萨克拉门
托模型和水箱模型的长处，将两水源改进为3水源
（地表径流、壤中流及地下径流）以及多水源模型， 如4水源，即将原3水源中地下径流改为快速地下径 流和慢速地下径流两源。这里简要介绍3水源新安 江模型的梗概。
水文现象属于综合性的自然现象。迄今为止，人们还不可
能对所有水文现象的有关要素进行实际观测，不能用严格 的物理定律来描述水文现象各要素间的因果关系。
随着对水文现象及其各要素间因果关系认识水平的逐
步提高和研究的不断深入，人们将复杂水文现象加以概化， 即忽略次要的与随机的因素，保留主要因素和具有基本规
律的部分，据此建立具有一定物理意义的数学物理模型，
流域水文模型
• 随着现代科学技术的飞速发展，以计算机和通信为核心的
信息技术在水文水资源及水利工程科学领域的广泛应用，
使流域水文模型的研究得以迅速发展。 • 对防洪减灾：流域水文模型是现代实时洪水预报调度系统 的核心部分，是提高预报精度和增长遇见期的关键技术。 • 对水资源可持续利用：流域水文模型是水资源评价、开发、
利用和管理的理论基础。
• 对水环境和生态系统保护：流域水文模型是构建面污染模 型和牛态评价模型的主变化和人 类活动对洪水、水资源和水环境影响的有 效工具。 • 因此，流域水文模型的开发研究具有广泛 的科学意义和实际应用价值。
一、水文模型概述
• 自然界中的水文现象是由众多因素相互作用的复杂过程，
并在计算机上实现，这种仿水文现象称之为“水文模拟”。
• 被模拟的水文现象称为原型，模拟则是对原型
的种种数学物理和逻辑的概化。所以说，流域 水文模型是模拟流域水文过程所建立的数学结 构，水文模拟首先就是要开发研制一个水文模 型。
二、水文模型分类
• 1．按模型构建的基础分类
• (1)物理模型。 • (2)概念性模型 • (3)黑箱子模型。