基于SWAT模型的基流估算及评价——以洛河流域为例
swat模型基流的参数
swat模型基流的参数
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一个用于模拟流域水文过程的数学模型。
模型的基流参数通常包括以下几个：
1. 地下水汇流（Groundwater Flow）：
- CN2 参数：该参数与土壤类型有关，代表地下水补给的潜在量。
- REVAP 参数：REVAP 表示土壤蓄水容量。
2. 蒸发蒸腾（Evaporation and Transpiration）：
- ESCO 参数：代表植被蒸腾的蒸发比例，即植被蒸腾相对于总蒸发的比例。
- EPCO 参数：表示水分限制的蒸发比例。
3. 地下水与地表水交互（Groundwater and Surface Water Interaction）：
- GW_DELAY 参数：地下水的延迟响应时间。
- ALPHA_BF 参数：地下水对于地表水的影响系数。
这些参数的具体含义和取值通常会因地区而异，因为地质、土壤、植被类型等因素会影响水文过程。
SWAT 模型的参数校准通常需要使用观测数据，并通过模型试验和优化来确定最佳的参数值。
请注意，SWAT 模型的参数是非常复杂的，并且可能因模型版本的不同而有所变化。
在使用模型时，建议查阅模型的文档、相关文献或与领域专家进行交流，以获取准确的参数信息。
SWAT模型及其应用研究
试验平台S WAT模型及其应用研究*于峰1史正涛1李滨勇2杨具瑞3彭海英1(1.云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650092;2.北京师范大学资源学院,北京100875;3.昆明理工大学电力工程学院,云南昆明650051)中图分类号:P334+.92文献标志码:B文章编号:1673-5366(2008)05-0001-04摘要:利用数学模型来模拟水文、泥沙、非点源污染过程是流域管理中对特定管理措施的效果进行评估的重要工具,也是研究环境变化条件下水资源管理的重要手段。
S WAT(So il andW ater A ssess ment T oo l)模型是一个集成了遥感(RS)、地理信息系统(G IS)和数字高程模型(D E M)技术的目前国际流行分布式水文模拟工具。
介绍了S W AT模型的发展历程、原理及特点,概述了S W AT模型目前在径流模拟、非点源污染模拟与控制、气候变化对水文响应的影响、模型参数敏感性分析方面的进展情况,并对S W AT模型今后的应用和改进方向作了初步探讨。
关键词:S WAT;水文模型;应用进展S WAT(So il and W ater A ssess m ent Tool)模型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中比较先进的一个。
可用来预测模拟大流域长时期内不同的土壤类型、植被覆盖、土地利用方式和管理耕作条件对产水、产沙、水土流失、营养物质运移、非点源污染的影响,甚至在缺乏资料的地区可利用模型的内部天气生成器自动填补缺失资料[1]。
迄今为止,S WAT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,模型已经广泛应用于大的区域性项目和许多不同尺度的研究项目中,研究内容涉及流域的水平衡、河流流量预测和非点源污染控制评价等诸多方面[2]。
美国环保署将S WAT模型作为其T MDL项目的首选模型,并将S WAT模型集成在其开发的BASI N S模型系统中[3]。
基于SWAT模型的流域非点源污染模拟
基于SWAT模型的流域非点源污染模拟张皓天;张弛;周惠成;沈必成【摘要】利用SWAT(soil and water assessment tool)模型,在GIS技术支持下,通过构建模型所需的空间数据库和属性数据库,以黑龙江蚂蚁河流域为研究区域进行流域非点源污染的模拟研究.分别在时间和空间尺度上对研究区域非点源污染负荷分布进行分析,识别出非点源污染严重的区域及其影响因素.结果表明:在时间尺度上,非点源污染物负荷与降雨量和径流量有较强的相关关系;在空间尺度上,流域西南部地区非点源污染较为严重;不同土地利用类型的非点源污染负荷不同,耕地的非点源污染单位面积负荷最高,疏林地次之,林地等其他土地利用类型的单位面积负荷较小.【期刊名称】《河海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(038)006【总页数】7页(P644-650)【关键词】SWAT;非点源污染;时空分布;土地利用;蚂蚁河流域【作者】张皓天;张弛;周惠成;沈必成【作者单位】大连理工大学建设工程学部,辽宁,大连,116024;大连理工大学建设工程学部,辽宁,大连,116024;大连理工大学建设工程学部,辽宁,大连,116024;黑龙江省水文局,黑龙江,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】X502东北地区是我国重要的农牧业生产基地和最大的老工业基地，城市化水平位于全国前列，近些年来，随着东北地区农业的发展和振兴东北老工业基地战略的逐步深入，东北地区水环境污染问题日益突出.目前，许多发达国家的研究已经证实，非点源污染是导致水环境恶化的主要原因之一[1].为了对非点源污染进行有效的治理和控制，必须定量研究污染物的排放规律.应用GIS技术支持的非点源污染模型，可以对整个流域的非点源污染进行定量描述，分析其产生的时间和空间特征，并评估土地利用的变化对非点源污染负荷的影响，为流域规划和管理提供决策依据.SWAT(soil and water assessment tool)模型是美国农业部农业研究局开发的流域尺度分布式水文模型，该模型已经广泛地应用到流域的水平衡、河流流量预测和非点源污染控制评价等诸多方面.在国外，早期以Arnold为首的工作组分别从美国的国家尺度、流域尺度以及小流域尺度验证了SWAT模型在径流模拟方面的适用性[2-6];Santhi等[7-10]先后将SWAT模型应用于美国得克萨斯州Bosque流域，对模型模拟非点源污染的适用性进行了验证;基于美国经验，SWAT模型在其他国家也得到了广泛的应用[11-15].在国内，SWAT模型的应用主要包括3个方面:产流/产沙模拟、非点源污染研究及输入参数对模拟结果的影响研究.在非点源污染研究方面，胥彦玲等[16]将SWAT模型应用到陕西黑河流域的非点源污染研究中;张永勇等[17]扩展了SWAT模型的水质模块，并将其成功运用到海河流域中;庞靖鹏等[18]以密云水库为例，研究了土地利用变化对产流和产沙的影响.经过国内的研究可以发现SWAT模型是针对北美的土壤植被和流域水文结构来设计的，模型自带的数据库和中国的实际情况有较大出入，而我国东北地区又缺乏比较完善的流域基础数据库，用来描述流域的很多参数如果靠直接测量来获得是很困难的，因此估算模型的参数和验证模型在相关流域的适用性就显得尤为重要.这些问题限制了SWAT等一系列物理型模型在我国东北地区非点源污染研究中的应用，而目前我国东北地区非点源污染负荷量估算仍较粗略[19].针对上述问题，本文选取黑龙江省蚂蚁河流域为研究区域，通过建立和完善研究流域的水文模拟基础数据库，运用SWAT模型来模拟该流域的非点源污染的发生，通过率定SWAT模型的参数和验证模型的适用性，得到了适合研究流域的一套模型参数值;进而计算研究流域内产生的非点源污染负荷量，研究非点源污染负荷的时空分布规律，分析影响其分布的主要因素，并评估不同土地利用类型非点源污染负荷量，为流域的水质管理提供科学的决策依据.1 研究区域概况蚂蚁河流域位于黑龙江省南部，张广才岭西侧，是松花江干流右岸的一级支流，地理位置为东经127°15′～129°33′，北纬43°57′～46°26′.蚂蚁河源海拔高700m，干流河长285km，流域面积10547km2，流域主要为山区和半山区，地势自东向西北，然后向东北倾斜，海拔高程在104～1400m之间，河谷宽阔平坦，地势低平，地面组成物上部为亚黏土，下部为沙砾石[20].流域内的土壤主要有黑土、暗棕壤、白浆土、草甸土、沼泽土等.流域内的主要种植作物为水稻、玉米和大豆，施肥主要以有机肥、尿素、硫酸钾和二铵为主.流域内多年平均气温2.3～3.4℃，年最高气温35.5℃，最低气温-41.6℃，年降雨量在500～900mm之间.研究区域地理位置如图1所示.图1 蚂蚁河流域示意图Fig.1 Mayihe watershed2 基于SWAT模型的非点源污染模拟与验证在收集资料的基础上，构建研究区域水文模拟基础数据库;之后通过划分流域内的空间单元，对非点源污染负荷量进行连续时段的动态模拟;最后利用流域内的实测资料对模型参数进行率定.2.1 流域水文模拟基础数据库的建立在运行SWAT模型前，需要准备必要的地图和数据库以生成SWAT模型输入数据集.模型所需的数据可以分成空间数据和属性数据.其中，SWAT模型所需要的空间数据的准备、修改和存储可以通过ArcGIS 9等GIS软件完成;而降水、温度、土壤等数据则通过多个输入文件以ASCII或者.dbf格式输入.模型根据土地利用和土壤类型表，将土地利用图、土壤类型图与土地利用和土壤数据库进行链接.本研究采用的气象数据是流域内1966—2001年气象站点的实测数据.经过查阅《黑龙江土壤》[21]和中国土壤数据库以及利用美国华盛顿州立大学开发的土壤水特性软件SPAW计算出土壤的属性数据[22].通过统计《黑龙江统计年鉴》和《哈尔滨统计年鉴》中的资料，得到研究区内3个县市的农业管理数据.2.2 子流域划分及水文响应单元(HRU)的生成SWAT模型通过采用数字地形分析技术，利用栅格数字高程图(DEM)来精确描述流域边界、生成流域河网、进行子流域的划分以及生成水文响应单元.流域河网生成的详细程度是由定义的上游集水区面积阈值大小来控制的;子流域的形成由子流域出口位置来控制;SWAT模型采用了不能确定空间位置的水文响应单元的划分方法，使用不同的土地利用类型、土壤植被和坡度组合来生成水文响应单元[23].本研究将流域划分为70个子流域，在整个流域内共生成了509个水文响应单元. 2.3 SWAT模型参数率定与模型验证通过参数敏感性分析，先得到了对径流影响比较大的高敏感参数，然后对这些关键参数进行调整，将1983—1990年定为模型月模拟的率定期，1991—2001年定为模型的验证期.选择相对误差 Re、相关系数R2和Nash-Suttcliffe系数Ens来评价模型的适用性.模型参数的最终取值见表1，率定期和验证期径流率定的结果见表2.模型输出结果与实测平均值之差占实测值的百分比应小于规定标准，即不大于20%;评价系数(Ens和R2)也应达到规定的精度标准，一般要求R2＞0.6，且Ens ＞0.5[24].从表2可以看出研究流域率定期月径流的Re=5.93%＜20%，Ens=0.73，R2=0.76，Ens和R2均大于0.7.验证期月径流的Re=2.85%＜20%，Ens=0.82，R2=0.82，Ens和R2均大于0.8.说明模拟值和实测值之间的拟合较好，精度可满足模拟要求.将流域内1957—2001年的年径流量观测资料进行频率分析，把频率大于75%的年份定为枯水年，频率小于25%的年份定为丰水年，其余的年份定为平水年.在模型验证期内，有枯水年3年，平水年6年，丰水年2年，基本上体现出了径流量在年际间的变化情况，说明验证期具有代表性.在验证期内得到了较好的月径流模拟值，这说明模型的模拟是符合实际的，经过参数率定的SWAT模型适用于该流域.表1 SWAT模型参数在研究流域的率定值Table 1 Calibrated values of parameters of SWAT model for study areaESCO 土壤蒸发补偿系数 .hru -0.09 CN2 SCS径流曲线系数 .mgt -4 Gw_Revap 地下水再蒸发系数 .gw +0.15 ALPHA_BF 基流a系数 .gw +0.052 NPERCO 硝基氮下渗系数 .bsn +0.3 BC1 氨氮生物氧化速度常数 .swq -0.35 BC2 亚硝氮生物氧化速度常数 .swq +0.5 BC3 有机氮转化为氨氮速度常数 .swq +0.1由于缺乏长时间序列的泥沙和水质监测数据，本研究只对流域的氨氮模拟过程进行了校准.结果表明，氨氮的模拟误差在10%左右，总体反映了实际情况.表2 率定期及验证期月径流率定结果Table 2 Calibrated results of monthly runoff during calibration and test periods率定期 75.52 71.29 5.93 0.76 0.73验证期 57.78 56.18 2.85 0.82 0.823 SWAT模型模拟结果分析选用率定后的模型参数计算流域内产生的非点源污染负荷量.在时间上对非点源污染负荷的变化趋势进行分析，对不同降水频率下的非点源污染负荷量进行模拟和研究;在空间上对非点源污染负荷的分布进行分析，识别出研究区内非点源污染严重的区域;最后评估不同土地利用类型的非点源污染负荷量.3.1.1 非点源污染负荷年际分布通过对研究流域年降雨资料和年径流资料分析得出研究流域的年降雨量和年径流量的相关系数为0.875，有很强的相关性.图2为1993—2001年研究流域内各年径流量实测值与河道总氮、总磷、输沙量变化，由图2可以看出，各年的河道输沙量、河道总氮负荷量和河道总磷负荷量均与径流量的关系密切.这是因为降雨和产汇流是土壤侵蚀和非点源污染物的主要驱动力，当下垫面的条件不变时，土壤侵蚀和非点源污染就受降雨和径流的影响很大.经过计算分析，研究区域内年径流量与相应河道输沙量、总氮负荷量和总磷负荷量三者的相关系数分别为0.973，0.709和0.839.图2 1993—2001年径流量与河道总氮、总磷、输沙量变化Fig.2 Variations of runoff，total nitrogen，total phosphorus and sediment from 1993 to 2001 为了分析降雨量变化对非点源污染的影响，有必要进行不同降雨量下的非点源污染负荷研究.根据流域内1966—2001年的降雨资料，选用皮尔逊Ⅲ型曲线，运用适线法计算流域年降雨量的经验累积频率，得到曲线的算术平均值Ex=591.8mm、变差系数Cv=0.25和偏态系数Cs=0.64.由理论频率曲线可得到在10%，50%，75%，90%降水频率下的年降雨量分别为788.5mm，576.9mm，485.2mm和414.2mm.选取与不同频率下降雨量相近的特征水文年的降雨资料作为模型降雨量输入数据，研究非点源污染负荷与降雨量之间的相关关系.各降水频率下泥沙和氮磷污染负荷估算见表3.由表3中的数据分析，在不同降水频率下，各种非点源污染负荷量随降雨量的增加有增大的趋势，丰水年(P=10%)的总氮、总磷负荷分别为平水年(P=50%)的1.76倍和1.17倍，为枯水年(P=90%)的4.09倍和4.74倍.因此在丰水年应特别注意研究区非点源污染的控制与防治.1996和1997年各月的非点源污染负荷随逐月径流量的变化过程见图3.从图3可以看出年内的总氮和总磷含量随季节大致呈不规则的“W”形分布，一般在春汛期会出现一个小的峰值，进入汛期以后，特别是8月会出现一个较大的峰值，在冬季随着降雪和融雪的发生，又会出现一个较小的峰值.表3 不同水文年非点源污染负荷Table 3 Non-point source pollution loads in different hydrological years90 1996 411.2 37.05 2.54 2112.5 67.6 75 1970 496.2 32.53 5.64 4224.0 206.9 50 2000 557.8 55.39 3.91 4917.6 274.8 10 1988 764.4 93.86 32.83 8649.8 320.2图3 1996和1997年逐月流量实测值与河道总氮、总磷、输沙量变化Fig.3 Variations of observed monthly runoff，total nitrogen，total phosphorus and sediment from1996 to 1997从图3还可以看出，流域内径流量较大的汛期(6—9月)非点源污染的总氮和总磷负荷量均较大，而径流量少的枯水期非点源污染负荷量也较小.因为非点源污染常常是伴随着降雨径流过程特别是暴雨过程而产生的，所以非点源污染主要集中在汛期产生[25].汛期的非点源污染负荷贡献率见表4.汛期的总氮和总磷负荷量所占的比例较大，分别为85.83%和84.07%，这一时期的径流量和输沙量分别占全年总量的86.74%和95.69%，这与氮磷污染负荷在汛期内所占的比例是相近的，说明年内氮磷污染负荷与径流和产沙有关.通过研究可以发现研究区内的总氮负荷同月径流量呈明显的正相关关系，而总磷负荷同泥沙负荷呈明显的正相关关系，其二次拟合方程分别为表4 1993—2001年年均汛期非点源污染负荷贡献率Table 4 Contribution rates of annual average non-point source pollution during flood season from 1993 to 2001 %6 5.29 2.40 4.63 5.60 7 10.73 6.32 9.10 10.62 8 48.09 51.7167.49 74.86 9 22.63 25.40 2.85 4.61汛期总计 86.74 85.83 84.07 95.69式中:y1——月平均流量，m3/s;x1——总氮负荷量，t;y2——月泥沙负荷量，t;x2——总磷负荷量，t.可以得出结论，年内氮磷污染负荷与径流和泥沙负荷有很强的相关性，其中氮负荷同月径流的相关系数为0.848，磷负荷同泥沙负荷的相关系数为0.965.汛期是研究流域内非点源污染产生和发展的重要时段，这一时期的泥沙、总氮和总磷负荷量占全年的总负荷量的80%以上.因此汛期是防治研究流域非点源污染的主要时期. 3.2 非点源污染负荷的空间分布非点源污染有很强的空间差异性，可以根据研究区各子流域污染物负荷的大小来研究非点源污染的空间分布，进而找到对于非点源污染比较敏感的区域.本研究结合降雨和土地利用类型在流域内的空间分布情况，进行泥沙、有机氮、有机磷负荷空间分布的对比和原因分析.研究流域内降雨、泥沙、有机氮、有机磷负荷空间分布情况如图4所示.从图4可以看出，泥沙流失同降雨的空间分布具有相关性，流域内降雨较大的地区泥沙流失也比较严重.这是因为降雨是土壤侵蚀的主要驱动力，特别是暴雨的冲刷会造成土壤侵蚀加剧，进而造成泥沙的高负荷.有机氮负荷和泥沙负荷的空间分布很相似，相关系数为0.8925，具有很强的相关性.分析原因是颗粒物对有机氮有较强的吸附能力[26]，有机氮吸附于泥沙而随泥沙输移.另外，有机氮负荷的空间分布同降雨也有一定关系，在降雨丰富的地区有机氮负荷也较大.有机磷负荷的空间分布同有机氮负荷的空间分布相似，二者的相关系数为0.9945，这说明影响二者空间分布的因素是一致的.此外，通过将流域内非点源污染分布图与流域内的土地利用图进行对比可以发现，河道附近农田较多的地区非点源污染负荷较大.图4 研究流域内降雨与泥沙、有机氮、有机磷负荷分布Fig.4 Distribution of rainfall and sediment，organic nitrogen，organic phosphorus loads in study area3.3 不同土地利用类型的非点源污染负荷通过以上分析可以发现除了降雨外，土地利用类型也是影响研究区非点源污染分布的主要因素，所以有必要对不同土地利用类型的非点源污染负荷量进行研究.研究流域内1993—2001年不同土地利用类型的年均非点源污染负荷量见表5.从表5可看出，研究流域内耕地的非点源污染负荷量最大，泥沙、总氮和总磷负荷的比例均超过总负荷的80%，是非点源污染的主要发生地;疏林地是流域内泥沙和磷负荷的第二大来源地;由于林地面积占整个流域的57.36%，所以林地的氮污染负荷总量也较大.研究流域内1993—2001年不同土地利用类型非点源污染单位面积负荷对比见表6.从表6可看出，不同土地利用类型的非点源污染负荷量不同，耕地的单位面积非点源污染负荷最高，疏林地次之，林地、草地等其他土地利用类型较小.这与李俊然等[27]的研究结论一致，即在单一土地利用类型占主导地位的流域内，土地利用类型以林地和草地为主的小流域地表水水质明显比以耕地为主的小流域地表水质好.因此控制研究区域内非点源污染的关键是控制耕地的氮磷污染和泥沙流失，采取退耕还林、等高耕作等水土保持措施[28]，同时还要注意耕地中农药化肥的合理施用. 表5 不同土地利用类型1993—2001年年均非点源污染负荷模拟结果Table 5 Simulated results of annual average non-point source pollution loads of different land uses from 1993 to 2001林地 6049.34 57.36 27.85 10384.78 39.38耕地 3274.53 31.05 3803.44 89595.88 22472.71疏林地 422.30 4.01 77.81 3358.04 52.86草地 399.20 3.79 0.61 374.93 2.91滩地 128.78 1.22 4.81 444.85 20.75总计 10274.15 97.43 3914.52 104158.48 22588.614 结论表6 不同土地利用类型1993—2001年年均非点源污染单位面积负荷模拟结果Table 6 Simulated results of annual average non-point source pollution loads of unit area for different land uses from 1993 to2001林地 0.0046 1.72 0.01耕地 1.1615 27.36 6.86疏林地 0.1843 7.95 0.13草地 0.0015 0.940.01滩地 0.0373 3.45 0.16a.通过收集和统计研究流域内大量资料，建立了研究流域的水文模拟基础数据库.通过率定SWAT模型参数，得到研究流域逐月径流模拟值与实测值的Nash-Suttcliffe系数、相关系数均大于0.8，模型的模拟是符合实际的，经过参数率定的SWAT模型适用于该流域.b.在时间尺度上，研究流域内的农业非点源污染负荷与降雨量和径流量有较强的相关关系.年际间的非点源污染负荷的差异主要是由于降雨量不同造成的.丰水年(P=10%)的总氮、总磷负荷分别为平水年(P=50%)的1.76倍和1.17倍，为枯水年(P=90%)的4.09倍和4.74倍.年内非点源污染负荷总体上随季节呈不规则的“W”形态变化，汛期是研究流域内非点源污染产生和发展的重要时段，这一时期的泥沙、总氮和总磷负荷量占全年的总负荷量的80%以上.c.在空间尺度上，研究流域内降雨丰富的中上游地区的非点源污染负荷要大于流域下游地区的非点源污染负荷;流域内河流附近农田面积较多的地区非点源污染较为严重.降雨、产沙和土地利用类型是影响研究区非点源污染空间分布的主要影响因素.d.不同土地利用类型的非点源污染负荷不同，耕地的非点源污染负荷最高，泥沙、总氮和总磷负荷量占总负荷量的比例均超过80%，是非点源污染的主要发生地;单位面积非点源污染负荷最高的是耕地，疏林地次之，林地、草地等其他土地利用类型较小.参考文献:【相关文献】[1]VAN DER MOLEN D T，PORTIELJE R，DE NOBEL W T，et al.Nitrogen in Dutch freshwater lakes:trends and targets[J]. Environmental Pollution，1998，102(S1):553-557.[2]FONTAINE T A，CRUICKSHANK T S，ARNOLD J G，et al.Development of a snowfall-snowmelt routine for mountainous terrain for the soil water assessmenttool(SWAT)[J].Journal of Hydrology，2002，262:209-233.[3]AR NOLD J G，ALLEN P M.Estimating hydrologic budgets for three Illinoiswatersheds[J].Journal of Hydrology，1996，176:57-77.[4]AR NOLD JG，SRINIVASAN R，MUTTIAH R S，et al.Continental scale simulation of the hydrologic balance[J].Journal of the American Water Resources Association，1999，35(5):1037-1051.[5]ECKHARDT K，ARNOLD J G.Automatic calibration of a distributed catchmentmodel[J].Journal of Hydrology，2001，251(112):103-109.[6]ARNOLD JG，SRINIVASAN R，TSETAL rge area hydrologic modeling and assessment PartⅡ:model application[J].Journalof the American Water Resources Association，1998，43(1):91-101.[7]SALEHA，ARNOLD JG，GASSMAN P W，et al.Application of SWAT for the upper north Bosque Riverwatershed[J].Transactions of the American Society of Agricultural and Biological and Biological Engineers，2000，43(5):1077-1087.[8]SANTHI C，AR NOLD J G，WILLIAMS J R，et al.Validation of the SWAT model on large river basin with point and nonpoint sources[J]. Journal of the American Water Resources Association，2001，37(5):1169-1188.[9]DI LUZIO M，SRINIVASAN R，AR NOLD J G.A GIS-coupled hydrological model system for the watershed assessment of agricultural nonpoint and point sources ofpollution[J].Transactions in GIS，2004，8(1):113-136.[10]BOSCH N S.The infuence of impoundments on riverine nutrient transport:an evaluation using the soil and water assessment tool[J]. Journal of Hydrology，2008，355(1/2/3/4):131-147.[11]KANG M S，PAR K S W，LEE J J，ET Al.Applying SWAT for TMDL programs to a small watershed containing rice paddy fields[J]. Agricultural Water Management，2006，79(1):72-92.[12]BEHERA S，PANDA R K.Evaluation of management alternatives for an agricultural watershed in a sub-humid subtropical region using a physical process basedmodel[J].Agriculture Ecosystems&Environment，2006，113(1/4):62-72.[13]JURGEN S，KARIM CA，RAGHAVAN S，et al.Estimation of freshwater availability inthe WestAfrican sub-continent using the SWAT hydrologic model[J].Journal of Hydrology，2008，352(112):30-49.[14]CHAPONNIEREA，BOULET G，CHEHBOUNi A.Unterstanding hydrological processes with scarce date in a mountain environment[J]. Hydrological Processes，2008，22(12):1908-1921.[15]BARLAND I，KIRKKALA T.Examining a model and assessing its performance in describing nutrient and sediment transport dynamics in a catchment in southwestern Finland[J].Boreal Environment Research，2008，13(3):195-207.[16]胥彦玲，秦耀民，李怀恩，等.SWAT模型在陕西黑河流域非点源污染模拟中的应用[J].水土保持通报，2009，29(4):114-117.(XU Yan-ling，QIN Yao-min，LI Huai-en，et al.Applicationof SWAT model to non-point source pollution simulation in Heihe River basin of Shaanxi Province[J].Bulletin of Soil and Water Conservation，2009，29(4):114-117.(in Chinese)) [17]张永勇，王中根，于磊，等.SWAT水质模块的扩展及其在海河流域典型区的应用[J].资源科学，2009，31(1):94-100. (ZHANG Yong-yong，WANG Zhong-gen，YU Lei，etal.Extendedwater quality module ofSWAT model andits applicationto Hai Riverbasin[J].ResourcesScience，2009，31(1):94-100.(in Chinese))[18]庞靖鹏，刘昌明，徐宗学.密云水库流域土地利用变化对产流和产沙的影响[J].北京师范大学学报:自然科学版，2006，46 (3):290-299.(PANG Jing-peng，LIU Chang-ming，XU Zong-xue.Impact of land use change on runoff and sediment yield in the Miyun Reservoir catchment[J].Journal of Beijing Normal University:Natural Sciences，2006，46(3):290-299.(in Chinese))[19]杨育红，阎百兴.中国东北地区非点源污染研究进展[J].应用生态学报，2010，21(3):777-784.(YANG Yu-hong，YAN Baixing.Nonpoint source pollution in Northeast China:research advance[J].Chinese Journal of Applied Ecology，2010，21(3):777-784. (in Chinese)). [20]任友山.蚂蚁河流域水文特性分析[J].黑龙江水利科技，2008，36(4):102-103.(REN You-shan.Hydrological characters analysis of Mayihe river basin[J].Heilongjiang Science and Technology of Water Conservancy，2008，36(4):102-103.(in Chinese))[21]黑龙江省土地管理局，黑龙江省土壤普查办公室.黑龙江土壤[M].北京:农业出版社，1992.[22]魏怀斌，张占庞，杨金鹏.SWAT模型土壤数据库建立方法[J].水利水电技术，2007，38(6):15-18.(WEI Huai-bin，ZHANG Zhan-pang，YANG Jin-peng.Establishing method for soil database of SWAT model[J].Water Resources and Hydropower Engineering，2007，38(6):15-18.(in Chinese))[23]李硕.GIS和遥感辅助下流域模拟的空间离散化与参数化研究与应用[D].南京:南京师范大学，2002.[24]郝芳华，程红光，杨胜天.非点源污染模型:理论方法与应用[M].北京:中国环境科学出版社，2006:54-55.[25]李国斌，王焰新，程胜高.基于暴雨径流过程监测的非点源污染负荷定量研究[J].环境保护，2002(5):46-48.(LI Guo-bin，WANG Yan-xin，CHENG Sheng-gao.A quantitative study on non-point source pollutant loading based on stream runoff monitoring results[J].Environmental Protection，2002(5):46-48.(in Chinese))[26]张学青，夏星辉，杨志峰.水体颗粒物对有机氮转化的影响[J].环境科学，2007，28(9):1954-1959.(ZHANG Xue-qing，XIA Xing-hui，YANG Zhi-feng.Effect of suspended sediment on the transformation of organic nitrogen[J].Environmental Science，2007，28 (9):1954-1959.(in Chinese))[27]李俊然，陈利顶，郭旭东，等.土地利用结构对非点源污染的影响[J].中国环境科学，2000，20(6):506-510.(LI Jun-ran，CHEN Li-ding，GUO Xu-dong，et al.Effect of land use structure on non-point source pollution[J].China Environmental Science，2000，20(6):506-510.(in Chinese))[28]陈雪，蔡强国，王学强.典型黑土区坡耕地水土保持措施适宜性分析[J].中国水土保持科学，2008，6(5):44-49.(CHEN Xue，CAI Qiang-guo，WANG Xue-qiang.Suitability of soil and water conservation measures on sloping farmland in typical black soil regions of Northeast China[J].Science of Soil andWater Conservation，2008，6(5):44-49.(in Chinese))。
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
SWAT在干旱半干旱地区的应用_以窟野河流域为例
第28卷 第1期2009年1月地 理 研 究GEO GRA P HICAL RESEA RC H Vol 128,No 11Jan 1,2009 收稿日期:2008202228;修订日期:2008207227 基金项目:国家自然科学基金(50579003)和“十一五”国家科技支撑计划资助项目(2006BAB06B01209201)。
作者简介:程磊(19822),湖北丹江口市人,在读博士生。
主要研究方向流域水沙过程分布式模拟。
E 2mail :charlie @mail 1bnu 1edu 1cn 3通讯作者:徐宗学(19622),山东淄博人,教授,博士生导师。
主要从事水文与水资源相关研究。
E 2mail :zxxu @bnu 1edu 1cnSWAT 在干旱半干旱地区的应用———以窟野河流域为例程 磊,徐宗学3,罗 睿,米艳娇(北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室,北京100875)摘要:SWA T 是一个基于物理机制的分布式流域水文模型,其产流机制中对于地表径流、壤中流、浅层地下径流和深层地下径流的模拟方法比较实用,能够适用于不同气候条件和下垫面条件下的产汇流情况。
本文将SWA T 应用到黄河中游干旱半干旱区多沙粗沙典型流域之一窟野河流域,模拟了1980～1985年的日流量和月平均流量过程,分析并探讨了SWA T 产流机制对水源划分和径流形成过程的影响。
结果表明,水量平衡相对误差在10%～20%左右,但Nash 2Sutticliffe 效率系数都较低。
本文对模拟结果进行了初步分析,认为SWA T 产流机制不能有效模拟干旱半干旱地区的窟野河流域的壤中流、基流和春汛流量过程,并探讨了SWA T 在干旱半干旱地区产流模拟可能存在的问题和值得深入研究的方向。
关键词:SWA T ;产流机制;窟野河流域;干旱半干旱区文章编号:100020585(2009)0120065209 随着经济社会的高速发展,水资源短缺日益严重,尤其是在干旱半干旱区,为了更好地利用和管理水资源并实现水资源的可持续发展,人类活动和全球变化影响下流域水文循环过程的研究成为当前水文学研究的热点问题之一[1～3],而基于水文物理机制的分布式水文模型则是研究这一问题的有效工具[4]。
基于SWAT模型和SUFI-2算法的碧流河流域径流模拟
基于SWAT模型和SUFI-2算法的碧流河流域径流模拟刘宁;张霞;祝雪萍;赵志怀;武鹏林【摘要】以碧流河流域为研究对象,基于1978年～2011年碧流河水文站资料,利用SWAT模型模拟该流域径流,利用SUFI-2算法依据精度评价指标(PBIAS、Ens 和R2)以及不确定性评价指标(P-factor、R-factor)进行评价分析.结果显示,按敏感性降序排列参数为CN2、SOL_ AWS、GW_ REVAP、GW_ REVAP、GWQM等;率定/验证期R2=0.92/0.91,Ens =0.91/0.90,PBIAS＜5％,P-factor=0.88/0.91,R-factor=0.61/0.61.该流域利用自动率定获得敏感性排序,且在不确定性综合较小情况下,除径流极值模拟不太理想(比实际值偏小)外,流量过程模拟良好.【期刊名称】《水力发电》【年(卷),期】2019(045)003【总页数】6页(P18-22,89)【关键词】径流模拟;敏感性分析;不确定性分析;SWAT模型;SUFI-2算法;碧流河流域【作者】刘宁;张霞;祝雪萍;赵志怀;武鹏林【作者单位】太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024;太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024;太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024;太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024;太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024【正文语种】中文【中图分类】P333.1碧流河流域水资源是供应城市用水的主要水源，径流则是更直接的水源。
研究评价SWAT模型对该流域的径流模拟情况，结合流域水文要素变化以及利用自动率定法率定参数并较准确的预测径流、模拟径流意义重大，将为进一步模拟未来气候情景下的径流奠定基础。
基于物理基础的SWAT模型在研究流域水循环的影响方面作出了积极贡献，可以模拟流域内发生的各种物理过程，被应运于很多方面[1-2]。
基于swat模型的北洛河典型子流域降雨径流模拟研究
基于SWAT模型的北洛河典型子流域降雨径流模拟研究摘要以黄土高原北洛河流域为研究区域，验证了PERSIANN降水产品在北洛河交口河水文站以上流域的精度，评价了SWAT模型在北洛河两个子流域的适用性，分析了不同DEM数据源、重采样方法、参数率定方法、研究时间尺度及DEM分辨率等因素对葫芦河子流域降雨径流模拟结果的影响。
主要得到以下结论：（1）总体上，降水产品低估了降水量的值，不能很好地估计极端降水量。
对于年平均降水量和汛期极端降水量，直接提取的方法相关系数较线性插值法的值大。
降水产品在夏秋季低估降水，在冬春季高估了降水。
对于季平均降水量，夏季的精度最高，春季次之。
两种提取方法均存在误差，直接提取的方法精度较双线性插值法的精度高。
对于PERSIANN降水产品，多年平均降水量随着高程的增大而减小。
（2）SWAT模型在北洛河两个子流域的模拟结果满足精度要求。
基于ASTER GDEM 30m 数据，针对葫芦河子流域和北洛河吴旗水文站以上子流域两个研究区域，分别建立月尺度的SWAT模型进行降雨径流模拟研究，模拟结果可满足精度要求，总体满足水量平衡。
葫芦河子流域的模拟结果较吴旗水文站子流域的模拟结果精度高。
（3）SWAT模型对于降雨径流的模拟结果差异有不同来源。
基于ASTER GDEM和STRM DEM两种不同来源的DEM数据，使用最邻近插值、双线性插值、三次卷积插值三种重采样方法，建立月和日两种不同时间尺度的SWAT模型，分别用SUFI-2和PSO 两种方法率定参数，引入多目标优选模型评价模拟结果。
结果表明，30m ASTER GDEM 数据提取流域地形信息精度最高；重采样后的DEM数据，最邻近插值法得到的DEM 数据精度最高。
30m ASTER GDEM 数据建立的模型，模拟结果优于90m STRM DEM 数据建立的模型；重采样的DEM数据建立的模型，最邻近插值法模型模拟的结果最优；最邻近插值法DEM建立的模型，使用SUFI-2方法的率定结果精度最高；月尺度的模型模拟结果比日尺度的模拟结果更优。
基流计算方法的进展与应用
基流计算方法的进展与应用钱开铸;吕京京;陈婷;梁四海;万力【摘要】基流是由地下水补给河流的基本径流,被视为具有维持生态系统稳定功能的河道基本径流,其水量的准确计算在河流断流、湖泊萎缩和植被退化等一系列生态环境问题的研究中具有重要意义.本文阐述了基流的定义与研究意义,归纳评价了基流计算方法的类型、适用范围和优先发展方向.其中计算方法可分为图解法、数值模拟法、水文模型法、物理化学法及数学物理法等五类方法.在此基础上,还着重总结了基流研究在模型校验、水资源利用、生态需水量、河流输沙量和河流自净力等方面的应用.该研究将在如何合理估算基流量及相关领域中具有重要的参考价值.%Base-flow is the base river runoff supplied by groundwater. With features of sustaining a stable ecological system, exact calculation of base-flow is of important significance in eco-environmental problems of river cut off, land subsidence, shrinkage of lakes, degradation of vegetation, and so on. The focus of this paper is on the definition of base-flow, research importance, types of calculation methods, evaluation of application scope and prior developmental direction of these methods. The calculation types can be classified into graphic analysis method, numerical simulation method, hydrological modeling method, physical chemistry method and mathematical physics method. The paper places its emphasis on the base-flow application into calibration and validation of models, water resources management, ecological water demand, sediment transportation and ability of river self-purification. The research results can provide animportant reference in base-flow calculation and its application in other fields.【期刊名称】《水文地质工程地质》【年(卷),期】2011(038)004【总页数】7页(P20-25,31)【关键词】基流;基流计算方法;基流的应用;生态需水量【作者】钱开铸;吕京京;陈婷;梁四海;万力【作者单位】中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】P642.2基流是地下水补给河道径流的基本水流，是河道径流最主要的补给来源，基流量的大小受到流域特征与季节性水文地质条件变化的影响。