SWAT模型应用及实例
《基于SWAT模型的黄河源区河流泥沙变化研究》范文
《基于SWAT模型的黄河源区河流泥沙变化研究》篇一一、引言黄河作为中国的第二长河，其源区的水沙变化对于流域的生态环境和经济发展具有重要影响。
近年来，随着气候变化和人类活动的加剧，黄河源区的河流泥沙变化问题日益突出。
因此，本研究采用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，对黄河源区的河流泥沙变化进行研究，以期为黄河的治理与保护提供科学依据。
二、研究区域与数据本研究区域为黄河源区，包括青海省境内的多个流域。
研究所需的数据包括气象数据、土壤数据、地形数据、水文数据等。
其中，气象数据和土壤数据主要来源于相关气象站和土壤普查数据，地形数据和水文数据则通过遥感技术和实地测量获得。
三、SWAT模型应用SWAT模型是一种分布式水文模型，能够模拟流域的水文循环过程和泥沙运动过程。
本研究将SWAT模型应用于黄河源区，通过模型参数的调整和优化，使模型能够较好地反映该地区的实际水文过程。
在模型应用过程中，我们重点关注了泥沙模块的运行，通过调整模型参数，使模型能够准确模拟河流的泥沙输移过程。
四、河流泥沙变化分析基于SWAT模型模拟的结果，我们对黄河源区的河流泥沙变化进行了分析。
首先，我们分析了河流泥沙的时空分布特征，发现泥沙浓度在枯水期较高，丰水期较低；在空间上，上游地区的泥沙浓度较高，下游地区较低。
其次，我们分析了河流泥沙变化的原因，发现气候变化和人类活动是主要原因。
气候变化导致降雨量和温度的变化，从而影响河流的径流量和泥沙输移；人类活动则主要通过土地利用/覆被变化、水利工程建设等方式影响河流的泥沙输移。
五、结论与建议通过本研究，我们得出了以下结论：黄河源区的河流泥沙变化受到气候变化和人类活动的影响；SWAT模型能够较好地模拟该地区的河流泥沙输移过程；河流泥沙的时空分布特征为上游高、下游低，枯水期高、丰水期低。
针对黄河源区的河流泥沙变化问题，我们提出以下建议：首先，加强气候变化监测和预测，及时掌握气候变化的趋势和影响；其次，加强土地利用/覆被管理，合理规划土地利用结构，减少土地退化和水土流失；再次，加强水利工程建设和管理，提高水利工程的防洪减灾能力；最后，加强河流泥沙监测和治理，定期对河流泥沙进行监测和评估，采取有效的治理措施，减少河流泥沙的输移。
《基于SWAT模型的黄河源区河流泥沙变化研究》范文
《基于SWAT模型的黄河源区河流泥沙变化研究》篇一一、引言黄河作为中国的第二长河，其源区的水沙变化对于流域的生态环境和经济发展具有重要影响。
近年来，随着气候变化和人类活动的加剧，黄河源区的河流泥沙变化问题日益突出。
因此，本研究采用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，对黄河源区的河流泥沙变化进行深入研究，以期为该区域的生态环境保护和可持续发展提供科学依据。
二、研究区域与方法1. 研究区域本研究选取黄河源区作为研究对象，该区域位于青藏高原东北部，具有独特的地理环境和气候条件。
2. 研究方法（1）SWAT模型介绍SWAT模型是一种分布式水文模型，能够模拟流域尺度的水循环过程，包括降水、蒸发、径流、泥沙输移等。
本研究利用SWAT模型对黄河源区的河流泥沙变化进行模拟和分析。
（2）数据来源与处理本研究所需的数据包括气象数据、土壤数据、地形数据、植被数据等。
其中，气象数据来自当地气象站，其他数据通过遥感手段获取。
数据处理过程中，对数据进行质量控制和空间插值等处理，以保证数据的准确性和可靠性。
三、模型构建与验证1. 模型构建根据研究区域的地理环境和气候条件，构建SWAT模型。
模型包括气象生成模块、水文响应单元模块、泥沙输移模块等。
在构建过程中，对模型的参数进行优化和调整，以保证模型的准确性和可靠性。
2. 模型验证为了验证模型的准确性和可靠性，本研究选取历史数据进行模型验证。
通过对比模型输出结果与实际观测结果，对模型的参数进行进一步优化和调整。
经过多次验证和调整，最终得到较为准确的模型结果。
四、河流泥沙变化分析1. 泥沙来源分析利用SWAT模型对黄河源区的泥沙来源进行分析。
通过分析土壤类型、植被覆盖度、地形等因素对泥沙的影响，得出不同区域的泥沙来源和贡献程度。
2. 河流泥沙变化趋势分析利用SWAT模型对黄河源区河流的泥沙变化趋势进行分析。
通过对比历史数据和未来预测数据，得出河流泥沙的变化趋势和影响因素。
基于SWAT模型的基流估算及评价+--以洛河流域为例
收稿日期:2003-06;修订日期:2003-08基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(G 1999043601)~教育部博士点基金资助项目(20010027013)作者简介:杨桂莲(1979-)~女~湖北广水人~硕士研究生~主要从事水文~水资源及水环境方面的研究O E -mail :ygl 781220@sina .com文章编号:1007-6301(2003)05-0463-09基于SWAT 模型的基流估算及评价以洛河流域为例杨桂莲~郝芳华~刘昌明~张雪松(北京师范大学环境科学研究所~水沙科学教育部重点实验室~北京100875)摘要:SWAT 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GIS 和RS 提供的空间数据信息~模拟复杂大流域中的径流成分O 本文应用SWAT 模型对基流进行模拟~分别采用1992~1996年和1997~1998年洛河流域卢氏水文站逐年~月实测径流资料进行模型校准和验证~确定模型的敏感性参数:径流曲线数~地下水再蒸发系数~土壤蒸发补偿系数和植物蒸发补偿系数;并借助滤波技术对实测径流进行基流分割O将滤波分割的基流与SWAT 模拟值进行对比~采用线性回归系数(R 2)和Nash -Suttclife模拟系数(E ns )对SWAT 模型进行评价~其结果月基流R 2为0.76~E ns 为0.75~模拟精度较高O关键词:SWAT 模型;基流估算;滤波技术;洛河流域中图分类号:P 343;P 333.11引言地下水的补给和排泄(即形成基流)特征对地下水资源的高效管理与可持续发展~以及地表水与土壤水转换时的污染最小化方面都至关重要O 在大西洋海岸平原地区~地下径流占总径流的90%以上[1]~而在美国德克萨斯州可达50%[2]O Reay 等人发现若忽略浅层地下水这一水源~将直接影响水质管理决策的可靠性[3]O 地下水补给过程一般较复杂~取决于两类因子~一类是气象因子~如雨强~降水历时~气温~湿度~风速;另一类是下垫面因子~如地下水位以上的土壤和岩层特性~地形~植被和土地利用等O 这些因子的变化会导致地下水补给在时空分布上变化显著[4]O 计算地下水的补排通常有两种方法:水量平衡法或基于监测水分运动的张力计法~示踪剂法~重力测渗仪法[5]O 后者一般费用较高~实际中采用不多O 在干旱和半干旱地区~大流域的地下水补给和基流计算广泛采用基于水量平衡的基流估算法[6~8]和消退曲线平移法[9~12]~后者只需根据流量观测资料就可确定地下水特征值OSWAT 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~它能够利用第22卷第5期2003年9月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHY Vol.22~No.5Sept.~2003GIS 和RS 提供的空间数据信息 模拟地表水和地下水水量与水质 长期预测土地管理措施对于具有多种土壤 土地利用和管理条件的大面积复杂流域的水文 泥沙和农业化学物质产量的影响[13] SWAT 通过水文响应单元( R )单独计算径流量 然后演算得到流域总径流量 水文响应单元的水循环包括四个部分的水量 融雪 土壤剖面(O~2m ) 浅层含水层(2~2O m )和深层含水层(>2O m ) 土壤剖面可分为多层 土壤水运动包括下渗 蒸发 植被截留 侧向流和土壤剖面下边界向潜水层的渗流(即地下水补给) SWAT 模型中计算的地下水补给量是以下三项的总和 土壤剖面下边界渗出量 河道输移损失 池塘和水库的蓄量[14]本文试图借助滤波技术估算基流 并将该结果与SWAT 模拟值进行对比 对SWAT 模型在研究区的应用结果进行评价2研究方法 .1估算方法 SWAT 模型基于水量平衡的SWAT 模型模拟每个水文响应单元的地表径流量和洪峰流量 模型中采用的水量平衡方程式为SW t =SW O - tz=1(Rcay - suLf -E a -W seep - gw )(1)式中 SW t 为土壤最终含水量(mm ) SW O 为土壤前期含水量(mm ) t 为时间步长(d ) R cay 为第z 日降水量(mm ) suLf 为第z 日的地表径流(mm ) E a 为第z 日的蒸发量(mm ) W seep 为第z 日土壤剖面地层的渗透量和侧流量(mm ) gw 为第z 日的基流量(mm )模型采用下列方程式计算流域基流gw z = gw z-1 exp(-a gw At)-W LchLg [1-exp(-a gw At)](2)式中 gw z 为第z 日进入河道的基流补给量(mm ) gw z-1为第(z -1)日进入河道的基流补给量(mm ) t 为时间步长(d ) W LchLg 为第z 日蓄水层的补给量(mm ) O gw 为基流的消退系数其中补给流量由下式计算W LchLg z =[1-exp(-1/8gw )] W seep -exp(-1/8gw ) W LchLg z-1(3)式中 W LchLg z 为第z 日蓄水层补给量(mm ) 8gw 为补给滞后时间(d ) W seep 为第z 日通过土壤剖面底部进入地下含水层的水分通量(mm /d )地表径流采用美国农业部水土保持局(Soil Conservation Service )研制的小流域设计洪水模型 SCS 模型进行模拟 目前该模型在美国及其他一些国家得到了广泛的应用 在我国也有一些介绍和应用[15~2O] CN (Curve number )值是SCS 模型的主要参数 可将前期土壤湿润程度 坡度 土壤类型和土地利用现状等因素综合在一起 用量的指标来反映下垫面条件对产汇流过程的影响 是反映降雨前流域特征的一个综合参数 SCS 模型有特定的土壤分类系统 需对土壤分类进行对应归并 得到符合SCS 模型的土壤分类结果[14] 因土壤属性较稳定 将土壤分类结果作为不变值 用于模型计算中 CN 值同样受降雨前的流域内土壤湿润程度的影响 SCS 模型将土壤湿润程度根据前5d 的总雨量划分为3类 分别代表干 平均 湿3种状态(AMCI AMCII AMCIII ) 不同湿润状况的CN 值有相互的转464地理科学进展22卷换关系G 最终根据SCS 模型提供的CN 值查算表[15] 充分考虑当地的自然条件 并参考有关研究者在SCS 模型应用中所确定的CN 值[18 19 21] 确定出当地的CN 值G壤中流用动态存储模型预测计算 该模型考虑到水力传导度~坡度和土壤含水量的时空变化G 计算下渗考虑两个主要参数:初始下渗率(依赖于土壤湿度~供水条件)和最终下渗率(等于土壤饱和水力传导度)G蒸散发包括水面蒸发~裸地蒸发和植被蒸腾G 土壤水蒸发和植物蒸腾被分开模拟G 潜在土壤水蒸发由潜在蒸散发和叶面指数估算G 实际土壤水蒸发用土壤厚度和含水量的指数关系式计算G 植物蒸腾由潜在蒸散发和叶面指数的线性关系式计算G 潜在蒸散发有以下三种计算法:~argreaves (~argreaves and Samani 1985) Prestley -Taylor (Prestley and Taylor 1972) Penman -Monteith (Monteith 1965) 本文采用Penman -Monteith 法G2.2评价方法 数字滤波法传统的基流分割法包括图解法[22]和分析法[23]G 图解法主观性较强 在计算两次连续降雨或多次连续降雨时效果较差;分析法依赖迭代曲线拟合算法 且参数较多 难以确定其误差来源[24]G 近年来人们将数字滤波应用于基流的分割G 数字滤波能通过滤波器把输入系列通过一定的运算变换成输出系列G 数字滤波器的实现方式之一是利用通用计算机的存储器~运算器和控制器把滤波器所要完成的运算编成程序通过计算机来执行 也就是采用计算机软件来实现[25]G滤波法较图解法更加客观 操作容易 执行速度快 且参数较少[24]G Nathan 和McMa-hon 首次采用Lyne -~ollick 算法[26]对流量过程进行分析和处理 从流量过程中分割出基流[27]G Arnold 在美国西部和东部选取6个代表流域对该方法进行验证 结果表明该方法不仅精度较高 而且具有较好的客观性和可重复性[28]G 本文采用该方法将实测径流划分为直接径流和基流两部分G 基于Lyne -~ollick 算法的滤波方程为:g t =Bg t 1+(1+B)(0t 0t 1)/2(4)式中:g t 为t 时刻过滤出的快速响应(即直接径流信号 以日为时间步长);0为实测河川总径流;B 为滤波参数G 从总径流中过滤出快速响应 即可得出基流b t :b t =0t g t (5)Nathan 和McMahon 及Arnold 等人采用三通道滤波器 将模拟结果与手工分割的结果进行对比研究 率定出B 值 分别定为O.9O~O.95 O.925[27 29]G3实例研究3.1流域概况洛河是黄河小浪底水库以下的最大支流 洛河干流在陕西省有两条 西干流发源于蓝田县灞源乡 北干流发源于洛南县洛源乡 汇合后经陕西省的洛南县和河南省的卢氏~洛宁~宜阳~洛阳市区~郊区~偃师~巩县 在神堤村注入黄河G 干流长446.9km 流域面积18881km 2 多年平均径流量34.22亿m 3G 其中洛河上游卢氏水文站以上流域 流域面积4623km 2 河道长192km 跨陕西和河南两省 该区为典型的石山林区[23]G 地势高峻 河沟密集 坡陡石多 地形复杂 切割严重 土地贫瘠G 大部分地区海拔在12OO~2OOO m5645期杨桂莲等:基于SWAT 模型的基流估算及评价之间沿河有许多面积较小的河谷平原海拔高度600*1000m O土壤类型以棕壤~褐土为主天然植被较好除岩石裸露外大部分是天然次生杂木林森林和草地覆盖率达70%以上[31 32]O根据1971*2000年资料统计流域内多年平均降水量为720mm多年平均水面蒸发量为966mm O3.2SWAT模型估算3.2.1模型输入本文应用与Arc View GIS藕合的SWAT模型AVSWAT来处理卢氏流域的输入文件(见表1D O根据前文所述的亚流域划分原则并考虑实际的县区边界将卢氏流域划分为39个亚流域[33]O表1模型输入数据Tab.1The input data f or SWAT model数据类型尺度数据描述来源气象24个雨量站日降水和气温黄委水文局地形1=250000高程坡面与河道坡度~长度国家基础地理信息中心土壤1=1000000土壤属性如密度~剖面和质地等南京土壤所土地利用1=100000土地利用类型分类中科院地理所模型所要求的地形土地利用/覆盖和土壤数据是使用AVSWAT2000在Arc View中生成的地形数据是从1=250000万DEM中生成的O SWAT模型所要求的亚流域地图是在AVSWAT中从地形数据中生成的O流域中的土地利用分类数据是从1=100000的土地利用图中得到的并重新进行了分类得到7种土地利用类型耕地(AGRL D~林地(FRST D~草地(PAST D~农村居民点(RURL D~城镇用地(URAN D~水域(WATR D和裸地(BARE D O输入气象数据包括日降水量~最高最低气温~风速和相对湿度等这些数据可以是统计数据也可根据SWAT的天气模拟程序生成O3.2.2模型校准和验证当模型的结构和输入参数初步确定后就需要对模型进行校准(calibration D和验证(Validation D O通常将使用的资料系列分为两部分其中一部分用于校准模型而另一部分则用于模型的验证[34]O校准是调整模型参数(经分析得出SCS曲线数CN~土壤中植物可利用水量~土壤蒸发补偿系数为最敏感因子D~初始和边界条件以及限制条件的过程以使模型接近于测量值O选用线性回归系数(R2D和Nash-Suttclife模拟系数(Ens D 来评估模型在校准和验证过程中的模拟效果O使用Nash-Suttclife系数Ens来衡量模型模拟值与观测值之间的拟合度其表达式为[34]E ns=1-E nz=1(@m-@p D2E nz=1(@m-@aU!D2(6D式中@m 为观测值@p为模拟值@aU!为观测值平均值n为观测的次数O当@m=@p时E ns=1"如果E ns为负值说明模型模拟值比直接使用测量值的算术平均值更不具代表性O664地理科学进展22卷根据数据获取的完整性,选用1992~1997年卢氏水文站的河道流量对径流进行参数率定0对以下的四个敏感性参数进行调整;径流曲线数(CN 2D ~地下水再蒸发系数(RWVAPC D ~土壤蒸发补偿系数(ESC0D 和植物蒸发补偿系数(EPC0D 0通过调整这些参数使径流模拟值与实测值吻合,其模拟值与实测值年均误差应小于实测值的15%,月均值的线性回归系数R 2>O.6且E ns >O.50流量校准年径流平均误差为14.3%,且月径流E ns 为O.86,R 2为O.87,精度满足模型要求0采用模型参数率定过程中所得到的参数,应用1998~1999年的实测流量数据进行模型验证,并采用R 2及E ns 对模型的验证结果进行评价0流域出口模拟径流量与实测流量拟合较好,月径流R 2为O.81,E ns 为O.840模型对1998年6~9和1O 月,1999年4~5月和12月的模拟值较高;对1998年8月和12月的模拟值较低,其原因可能是由于降雨的空间不均匀性0但总体来说模型预测的评价系数满足评价标准0通过对径流的校准和验证,最后确定出模拟径流过程的模型参数,如表2所示0表2模型校准参数值Tab .2The calibrated parameters f or SWAT model 变量模拟过程参数描述值域/变化范围参数最终值CN 2径流径流曲线数+/-8+2RWVAPC径流地下水再蒸发系数O.OO~1.OO O.1O ESC0径流土壤蒸发补偿系数O.OO~1.OO O.2EPC0径流植物吸收补偿系数O.OO~1.OO O.1O 4结果与分析4.1估算结果SWA 模型输出的是39个亚流域逐日基流量0图版1,图1是39个亚流域年均基流分布图,而图版1,图2是8~1O 月基流总和分布图,其分布规律与年均基流分布相似,主要是由于这三个月占年均基流的46%0由于该研究区为典型的石山林区,地处黄河中游地区,汛期多发生在8~9月份,由于地下径流的滞后效应,1O 月份的基流量所占的比例也较大04.2滤波结果输入1992~1999年日流量资料,在MS -D0S 环境下运行下载的bflow .exe 模块[33],即可得到逐日基流量以及基流参数FT ~退水个数~a gw 系数和退水天数,基流参数如表3所示0表3滤波分割基流参数值Tab .3The parameters of f iltered basef low 基流系数FT 1基流系数FT 2基流系数FT 3退水个数a gw 系数基流天数O.49O.3O O.239O.OO38264注;FT 1~FT 2~FT 3为各自采用第一~二~三通道滤波时,所分割的基流占总径流的比例07645期杨桂莲等;基于SWA 模型的基流估算及评价其中Fl =Z t /@(7)c gw =ln(@gw,O /@gw,N )/N (8)式中:@gw,O 和@gw,N 分别为退水计算时的始,末流量0为了精确计算出c gw ,退水时间(N )不得少于1O 天0根据对研究区的初步分析,发现该区基流占总径流的2O%左右,因此选用基流系数Fl 3以及相应的逐日基流分割值04.3评价与分析将基于滤波技术分割出的基流值与SWAT 模拟值作对照,月基流R 2为O.76,Ens 为O.75,(如图3,图4所示),模拟精度较高0由图3可以看出,SWAT 在模拟高水流时的月份时,基流模拟结果往往偏大,而在模拟低水流时,结果往往偏小0这涉及多方面的原因,一方面,由于土壤含水层的分布本身就很复杂,另一方面,模型在校准时参数不止一个,多个参数之间的相互影响并不明确0在实际校准时,往往只对总径流进行校准,基流的校准由于一般无实测资料,难以进行图3基于滤波技术分割的月基流与SWAT 模拟值对照图Fig .3Monthly time series (1992*1999)of SWAT simulated and filtered baseflow5结论滤波技术使得基流分割地下水补给得以自动完成0该法为SWAT 模型的基流模拟评价提供了依据和途径:(1)自动化滤波技术能快速,高效地分割出基流,结合计算机使退水曲线得以自动平移,可计算出基流量;(2)在无地下水观测地区,借助滤波技术分割基流,可应用于SWAT 模型的基流校准,为SWAT 模型的径流模拟和非点源污染模拟提供了有利途径,同时也为研究地下水资源量864地理科学进展22卷图4基于滤波技术分割的月基流与SWAT 模拟值散点图Fig .4The regression of SWAT simulated and filtered basefloW提供了一种新的方法;(3)SWAT 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 在充分利用GIS 和RS 提供的空间数据信息的前提下 能够模拟复杂大流域中的径流成分O参考文献[1]Williams J .R . and J .E .Pinder I .GroundWater floW and runoff a coastal plain stream .Water Resources Bul-letin 1990 726(2):343~352.[2]Arnold J .G . 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100875,China )Abstract ,BasefloW ,usually separated from total streamfloW ,is very important in many research fields .TWo methods to analyze and calculate basefloW Were introduced .The first method uses the Water balance components from the soil and Water assessment tool model (SWAT ).The second method uses a digital recursive filter to separate basefloW from dai-ly floW .The result Was applied in Lushi basin located in the upper of Luohe to calibrate basefloW in SWAT model .Simulated floW Was calibrated against calculated floW at Luohe (4623km 2)from 1992*1996.To validate the model ,calibrated and simulated monthlyfloW at Luohe from 1997*1998Was compared With a R 2of 0.81and an Ens of 0.84.Foursensitive factors ,including CN 2,RWVAPC ,ESCO and EPCO ,are determined after cali-bration and validation of the model .The rate of three -month (Aug .to Oct .)basefloW in annual total one is 46%because the floods usually took place in August and September in the study area .Comparing simulated monthly basefloW to the filtered one from 1992*1998,a good result can be gained With a R 2of 0.76and an E ns of 0.75.The case study illu-minates that SWAT model can simulate basefloW Well ,and the filter technigue has the po-tential to provide realistic estimates of basefloW for input into regional groundWater models and a check for surface hydrologic models .!ey words ,SWAT model "basefloW estimation "digital filter technigue "Luohe basin1745期杨桂莲等,基于SWAT 模型的基流估算及评价基于SWAT模型的基流估算及评价 --以洛河流域为例作者：杨桂莲， 郝芳华， 刘昌明， 张雪松作者单位：北京师范大学环境科学研究所,水沙科学教育部重点实验室,北京,100875刊名：地理科学进展英文刊名：PROGRESS IN GEOGRAPHY年，卷(期)：2003,22(5)被引用次数：72次1.Williams J R;J E Pinder ⅢGroundwater flow and runoff a coastal plain stream1990(02)2.Arnold J G P;M Allen;G Bernhardt A comprehensive surface-groundwater flow model 1993(142)3.Reay W G;D L Gallagher Jr;G M Simmons Groundwater discharge and its impact on surface water quality in a Chesapeake Bay inlet 1992(06)4.Memon B A Quantitative analysis of springs 1995(26)5.Wood W W;W E 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第16章SWAT模型1
第16章SWA T模型16.1 概述SWA T（Soil and Water Assessment Tool）（Arnold et al., 1998; Neitsch et al., 2002）是由美国农业部农业研究中心(USDA-ARS）开发的流域尺度模型。
模型开发的目的是在具有多种土壤、土地利用和管理条件的复杂流域，预测长期土地管理措施对水、泥沙和农业污染物的影响。
SWA T模型经历了不断的改进，很快便在水资源和环境领域中得到广泛承认和普及。
Bera et al.（2003）称之为在农业和森林为主的流域具有连续模拟能力的最有前途的非点源模型。
模型主要组成部分包括气候、水文、土壤温度和属性、植被生长、营养物、杀虫剂和土地管理等。
本章首先介绍了SWA T模型的发展历史和基本结构，然后从水文评估、污染物流失、气候变化影响、洪水短期预报、敏感性分析、率定和不确定性分析、模拟关键影响因素及与其他模型的比较和耦合等方面详细介绍了SWA T模型的最新研究进展，进而分析了模型特点，并提出今后研究的展望，最后结合黄河河源区气候变化对水文循环影响的研究案例详细介绍了SWA T模型的具体应用。
16.2 模型发展历史16.2.1 模型的发展与改进SWA T主要基于SWRRB，并且吸取了CREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO的主要特征。
SWA T作为一种非点源模型已被并入BASINS（Better Assessment Science Integrating point and Nonpoint Sources）。
BASINS由美国环保局（USEPA）开发，其主要目的是在全国范围内分析和制定最大日负荷(Total Maximum Daily Loads, TMDL）的标准和指导方针。
SWA T模型自90s初开发以来，已经经历了不断的回顾和扩展。
模型主要的改进版本为：⑴ SWA T94.2：添加了水文响应单元（HRUs）。
SWAT模型应用及实例
3 5
1998年研究内各子流域内产流量及各河段流量
3 6
1998年各子流域产沙量及各河段的输沙量
3 7
1998年各子流域ORG_N的产出量和河道输出量
3 8
1998年各子流域NO3_N的产出量及各河段的输出量
3 9
1998年各子流域可溶性磷的产出量和河道中输出的总磷
4 0
不同水平年入库流量
500.00 0.00
不同水平年逐月入库总磷量
1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1
丰水年
平水年
枯水年
2000 2010 2020
3 5 7 9 11
特枯年
4 5
不同水平年在不同水文年的逐月氨氮量入库过程线
氨氮(T) 12000.00 10000.00
8000.00 6000.00 4000.00 2000.00
0.4000
0.2000
0.0000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
4 8
逐日入库浓度
浓度（mg/L） 浓度（mg/L）
不同水文年潘家口水库出流氨氮浓度（2000）
5.0000 4.5000
4.0000 3.5000
3.0000 2.5000 2.0000
1.5000 1.0000
BOD(T)
200
150
40
100
30
3.0
2.5
50
20
2.0
40
1.5
0
10
30
1.0
4
5 0
6
7 0.85 9 1020 11 12 13
obs
中科院SWAT模型结构与软件
灌溉
降水
降雨
降雪 雪盖 融雪
下渗 土壤水
土壤分层（最多10层）
土壤水蒸发 植物蒸散发
壤中流 渗漏
地表径流 输移损失 池塘/水库调蓄
池塘/水库蒸发
灌溉
池塘/水库出流 池塘/水库渗透
浅层地下水 灌 溉 潜水蒸发 渗 透 回归流
深层地下水 灌溉
河流 灌溉用水 输移损失
河段出流量
蒸散发
根系层
不饱和带
浅含水层
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
4.6 模拟结果
Streamflow (mm) Precipitation (mm)
100
初始参数
80
模拟结果
60
40
与实测值相比： 20
峰值太高； 基流略低。
0
1993
0
100
SWAT with default parameters
SWAT模型
结构与软件
SWAT模型结构与软件
主要内容
1
SWAT模型的用途
2
SWAT模型的结构
3
SWAT模型相关软件
4
SWAT模型应用示例
1 SWAT模型的用途
1.1 模型作用概述
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、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。
SWAT200X 利用准备好的模型参数，模拟每 可执行程序 天的流域过程，输出模拟结果。
2.4 模型对流域的空间剖分
SWAT模型及其在水环境非点源污染研究中的应用
SWAT模型及其在水环境非点源污染研究中的应用1. 引言1.1 研究背景水资源是人类生存不可或缺的重要资源，由于人类活动的持续发展和水资源管理的不足，水环境污染日益严重，其中非点源污染是水环境污染的主要来源之一。
非点源污染是指来自于多个点，难以具体界定来源的污染物排放，其复杂性和难以预测性给水环境保护和管理带来了巨大的挑战。
为了有效地评估和管理水环境非点源污染，许多研究者使用了SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型。
SWAT模型是一个分布式的水文模型，可以模拟流域水循环过程，包括土地利用变化、降雨、蒸发、径流等。
SWAT模型在水环境非点源污染研究中具有重要的应用价值，可以帮助研究人员了解不同土地利用方式对水环境的影响以及提出相应的管理措施。
本文将对SWAT模型及其在水环境非点源污染研究中的应用进行深入探讨，通过案例分析，分析模型的优势与局限性，进一步展望未来研究方向，旨在为水环境保护和管理提供参考依据。
1.2 研究意义水环境是人类生存和发展的重要资源，然而由于工业化、城市化等活动的增加，水环境污染问题日趋严重。
非点源污染是水环境污染的主要来源之一，其治理难度大，成本高，效果难以评估。
对非点源污染的研究具有重要的现实意义。
通过深入研究SWAT模型在水环境非点源污染研究中的应用，可以为流域水资源管理决策提供科学依据，为改善水环境质量提供技术支持，为可持续水资源利用和环境保护作出贡献。
本文将重点探讨SWAT模型在水环境非点源污染研究中的应用，旨在提升对水环境问题的认识并促进水资源管理的发展。
2. 正文2.1 SWAT模型介绍SWAT模型，全称Soil and Water Assessment Tool，是一种用于水文模拟和流域管理的集成水文模型。
它由美国农业部自然资源保护局（USDA-NRCS）开发，旨在评估土壤侵蚀、非点源污染和水资源管理等问题。
SWAT模型基于流域尺度，结合了土地利用、气象、土壤和其他地理信息数据，模拟流域内水文过程的动态变化。
SWAT模型的研究应用进展
SWAT模型的研究应用进展SWAT模型在國内外流域水文过程、土壤侵蚀、非点源污染等研究领域得到广泛的应用。
但模型输入数据精度、缺少模拟模块等较多问题依然存在。
在研究者们不断改进调整下，SWAT模型会变得更加完善。
标签：SWAT模型；非点源污染；土壤侵蚀；产流产沙1 模型简介SWAT模型是由美国农业部农业研究中心（USDA-ARS）开发的模型，它是在结合CREAMS、EPIC、GLEAMS等模型的基础上发展起来的分布式水文模型[1]。
SWAT模型可以模拟大型复杂河流中土地管理活动对水量和质量，沉积物运移，农药和营养物质淋失的影响盆地[2]。
SWA T模型是基于连续时间段的模拟，能模拟几年、几十年的过程，模拟结果可以日、月、年为单位输出，不能模拟某次单一的降雨事件[3]。
该模型主要是基于GIS提供的空间信息模拟不同的水文物理化学的输移与转化过程[4]。
降水在低洼处汇聚，从而产生地表径流，在流动过程中不断侵蚀土壤，泥沙和氮、磷等污染物随径流冲刷，进入水体，造成江河湖泊等水体非点源污染。
基于非点源污染产生的特点，SWAT模型构建3个模块来模拟非点源污染：水文过程、土壤侵蚀和污染负荷[5]。
2 模型发展与应用国外学者对SWAT 模型的应用较早，很多工作已经比较深入。
Schomberg 等应用SWAT模型在Minnesota州和Michigan州对不同土地利用下产沙量、产流量进行了模拟。
Arabi等利用SWAT模型模拟得出不同的亚流域的划分，会影响到营养物负荷量和径流量、产沙量的模拟结果。
Tripathi M.P等模拟了小流域的径流量、产沙量和非点源污染负荷量，而后应用SWAT模型的不同管理措施组合对该流域面源污染负荷关键区进行了综合评价。
Vigiak O等人用SWAT模拟多瑙河流域的泥沙通量，流域范围内的模型模拟结果表现令人满意[6-10]。
国内引进SWAT模型的时间相对较晚，但随着近年来人们对该模型的认识不断提高使得该模型得以迅速发展。
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0.4000
0.2000
0.0000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
B
47
逐日入库浓度
浓度（mg/L） 浓度（mg/L）
不同水文年潘家口水库出流氨氮浓度（2000）
5.0000 4.5000
4.0000 3.5000
3.0000 2.5000 2.0000
1.5000 1.0000
总径流 (m3/s)
月径流NS 系数
月平均泥 沙量
(T)
泥沙NS系 数
41.87 42.62
33001.5
0.88
0.81
31952.3
相对误差(%)
1.36
1998
地表径流
参数验证
(m3/s)
实测值
27.05
模拟值
25.54
-10.84
基流 (m3/s)
10.61 10.78
-1.76
-3.18
总径流 (m3/s)
2000
12000.00 10000.00
8000.00
2010 2020
6000.00
4000.00
2000.00
0.00
1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10
丰水年
平水年
枯水年
特枯年
B
46
逐月入库浓度
浓度（mg/L） 浓度（mg/L）
不同水文年潘家口水库出流总氮浓度（2000）
月径流NS 系数
月平均泥 沙量
(T)
泥沙6746.8
0.87
0.67
22908.0
相对误差(%)
5.91
-1.63
3.18
B
-14.35
53
逐月水量和年泥沙校核结果
Flow(106m3) Sediment(104T)
800
700 600 500
400
300
200 100
7.0000 6.0000 5.0000 4.0000 3.0000 2.0000 1.0000 0.0000
丰
平
不同水文年潘家口水库出枯流总磷浓度（2000）
1.8000
特枯
1.6000
丰
1.4000
平
1.2000
枯
1.0000
特枯
1 2 3 0.480050 6 7 8 9 10 11 12 0.6000
2000 2010
1.20E+03
2020
1.00E+03
8.00E+02
6.00E+02
4.00E+02
2.00E+02
0.00E+00
1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10
丰水年
平水年
枯水年
特枯年
B
41
不同水平年潘家口水库逐月入库泥沙量过程线
泥沙量(T) 2.50E+07 2.00E+07 1.50E+07 1.00E+07
B
26
潘家口水库上游面源污染计算
SWAT模型的输入数据 GIS数据：
► 地形图、河网图、土壤图、土地利用图等
气象数据
► 降雨、气温、风速、相对湿度 、太阳辐射等
坐标系
► 投影： Custom Albers Equal-Area Conic ► 椭球体： Krasovsky ► 中央经线：东经171.25度 ► 参考纬度：北纬41.5度 ► 标准纬线1：北纬41度纬线 ► 标准纬线2：北纬42度纬线 ► 北偏移：0度 ► 东偏移：0度
1.0000 0.8363 0.1637 1.0000 0.7456 0.2544 1.0000 0.7742 0.2258 1.0000 0.6537 0.3463
水平年：2020年
不同时期进 库流量
比例
3183.80 2661.03 522.77 1916.88 1423.45 493.43 728.59 557.17 171.42 549.75 351.06 198.70
B
12
土地利用图
B
13
土壤类型图设置
B
14
土壤类型图
B
15
HRU（水文响应单元）
B
16
SWAT View 菜单
B
17
气象站和雨量站
B
18
模型数据库
B
19
数据库文件
B
20
其他设置
B
21
子流域参数输入
B
22
其他设置
B
23
运行界面
B
24
运行结果
B
25
SWAT模型的应用 潘家口水库上游地区面源污染计算 淮河典型流域竹竿河流域面源污染计算
0
45 40 35
301- 1- 1- 1- 1- 1- 1- 1- 1- 1-
220591 92 93 94 95 96 97 98 99 00
15
obs
sim
10
5
0
91 92 93 94 95 96 97 98 99 00
obsB
sim
54
逐日污染校核
Flow(m3/s)
TN(T) TP(T)
B
56
不同水平年三个分区污染负荷模数比较
泥沙（T/km2）
总氮（kg/km2）
总磷（kg/km2）
1996 1993 1999 1996 1993 1999 1996 1993 1999
平原 84.1 13.0 12.2 1527 515 326 202 36 30
丘陵 383.1 95.9 82.9 2806 918 778 684 180 153
0.00
不同水平年逐月入库氨氮量
2000 2010 2020
1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11
丰水年
平水年
枯水年
特枯年
B
45
不同水平年不同水文年的逐月BOD量入库过程线
BOD(T) 16000.00
不同水平年逐月入库BOD量
14000.00
B
49
竹竿河流域面源污染计算
B
50
数据预处理
子流域划分：选取河道阈值面积为1500公顷，则由 SWAT自动将竹竿河流域划分为34个子流域：
B
51
雨量站和气象站
B
52
水量和泥沙校核和验证结果
1996
地表径流
参数校核
(m3/s)
实测值
33.70
模拟值
33.25
基流 (m3/s)
8.36
9.37
B
27
流域DEM
B
28
子流域划分
B
29
土壤图
B
30
土地利用图
B
31
重分类后的土地利用图
B
32
气象站点分布
B
33
主要计算成果
面源污染产出的空间分布特性 对三个水平年（2000年、2010年和2020年）在不同
降雨条件下（丰水年、平水年、枯水年和特枯年）的 进入潘家口水库的水量、泥沙量以及非点源和点源共 同造成的污染负荷量进行模拟计算 ，针对水量、泥沙、 总氮、总磷、氨氮和BOD进行了模拟计算，得出不同 时期进入潘家口水库的污染负荷量和负荷浓度。
1.0000 0.8358 0.1642 1.0000 0.7426 0.2574 1.0000 0.7647 0.2353 1.0000 0.6386 0.3614
B
40
不同水平年潘家口水库逐月入库水量过程线
流量(10^6 m^3) 2.00E+03
不同水平年潘家口水库逐月入库流量
1.80E+03 1.60E+03 1.40E+03
SWAT模型应用及实例
张思聪 刘铭环 清华大学水利水电工程系
SWAT模型的应用 潘家口水库上游地区面源污染计算 淮河典型流域竹竿河流域面源污染计算
B
2
SWAT启动
B
3
主界面
B
4
DEM设置
B
5
DEM
B
6
投影
B
7
生成河道
B
8
河道及出口
B
9
划分子流域
B
10
子流域
B
11
土地利用图设置
水平年：2000年
水 文 年
不同时期进 库流量
比例
丰 全年
3361.95 1.0000
水 汛期6-9月 2807.69 年 非汛期 554.26
0.8351 0.1649
平 全年
2107.10 1.0000
水 汛期6-9月 1574.84 年 非汛期 532.27
0.7474 0.2526
枯 全年
847.17 1.0000
8000.00 6000.00 4000.00 2000.00
0.00 1
不同水平年逐月入库总氮量
3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1
丰水年
平水年
枯水年
2000 2010 2020
3 5 7 9 11
特枯年
B
43
不同水平年在不同的水文年逐月总磷量入库过程线
总磷(T) 4500.00 4000.00 3500.00 3000.00 2500.00 2000.00 1500.00 1000.00