SWAT模型参数敏感度分析及率正研究
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）是一种流域水文模型，广泛应用于水资源管理和水环境保护领域。
该模型能够模拟流域内的水文过程、气象过程、土壤侵蚀、农田管理等，并提供决策支持工具，用于评估不同土地利用和水资源管理方案对流域水资源的影响。
SWAT模型的开发始于上世纪80年代末，目前已经发展成为全球范围内应用最广泛的流域水文模型之一。
通过模拟流域内的水量平衡、水质变化、土壤侵蚀等过程，SWAT模型能够为大规模的流域提供全面的水资源管理和保护方案。
在模拟水文过程方面，SWAT模型主要基于水文循环模拟流域内的水量变化。
模型通过计算降水、蒸发蒸腾、径流、地下水流等各个过程的变化，得出流域内水量的平衡。
在模拟农田管理方面，SWAT模型可以模拟不同土地利用类型以及不同农田管理措施对流域水文过程的影响。
通过对农田水文过程的模拟，可以评价不同农田管理措施对流域水资源利用和保护的效果，为农业可持续发展提供决策支持。
在模拟土壤侵蚀方面，SWAT模型基于RUSLE（Revised Universal Soil Loss Equation）模型，可以模拟流域内土壤侵蚀的过程。
流域内不同土地利用类型、坡度、土壤类型等因素对土壤侵蚀的影响，可以通过SWAT模型进行模拟分析。
1. 模型参数优化：SWAT模型需要估计大量的参数，包括土壤参数、植被参数、水文参数等。
为了提高模型的模拟精度，研究者们通过观测数据和模拟结果的比较，不断优化模型参数，提高模型的模拟能力。
2. 模型应用扩展：SWAT模型最初是用于农田和小流域的研究，但后来研究者们将其应用于大流域和全球范围的研究。
通过扩展模型的空间尺度和时间尺度，可以更好地理解和管理大规模流域的水资源。
3. 多模型集成：SWAT模型通常与其他模型相结合，进行综合模拟。
将SWAT模型与气象模型、水质模型、生态模型等进行集成，可以更全面地模拟流域的水资源和生态系统。
DEM分辨率对AVSWAT2000径流模拟的敏感性分析的开题报告
DEM分辨率对AVSWAT2000径流模拟的敏感性分析的开
题报告
1.研究背景
随着不断加快城市化和工业化进程，人们的日常生活和工业生产之中排放的污水以及各种污染物，给水环境带来了巨大的压力。
为了科学地评估水资源的利用，以及
水环境的保护和治理，对流域内水力和水文过程的深入研究是非常重要的。
而DEM分辨率是衡量地形地貌信息精度的一个重要参数。
2.研究目的
本次研究主要针对DEM分辨率对AVSWAT2000径流模拟的敏感性展开分析。
目的是通过构建不同分辨率的DEM数据，对AVSWAT2000模拟结果进行分析，并比较
分析不同分辨率下的模拟精度，从而确定最佳的DEM分辨率来提高AVSWAT2000模
拟的准确性。
3.研究方法
本次研究主要采用以下步骤：
（1）应用GIS软件提取研究区域DEM数据，并调整DEM分辨率分别为
5m,10m,30m和90m，得到不同分辨率的DEM数据。
（2）构建AVSWAT2000模型，根据不同分辨率DEM数据为模型设定不同参数。
（3）进行模拟试验，对比分析不同分辨率下的模拟结果，确定最佳的DEM分辨率。
（4）利用统计学方法，包括相关性分析和误差分析等，来评估模拟结果的准确
性并提出建议。
4.预期效果
通过本次研究，预期可以得到以下效果：
（1）明确DEM分辨率对AVSWAT2000模拟精度的影响，从而寻找最佳的DEM 分辨率。
（2）提高AVSWAT2000径流模拟的准确性，为流域水资源管理提供科学依据。
（3）为后续相关研究提供技术支持和数据支持。
SWAT模型流域径流模拟研究进展
第29卷 第1期华侨大学学报(自然科学版)Vol.29 No.1 2008年1月Journal of Huaqiao University(Natural Science) J an.2008 文章编号: 100025013(2008)0120006205SWAT模型流域径流模拟研究进展王 林,陈兴伟(福建师范大学地理科学学院,福建福州350007)摘要: 分析国内外应用SWA T(Soil and Water Assessment Tool)模型模拟流域径流的研究现状,以及流域模型构建,包括流域基础数据和模拟算法的选取、敏感性参数的分析和模型输出的验证1提出模型的应用研究存在3个问题:(1)模型模拟效率受到基础数据和主观因素的综合影响,而已有的成果参数选取缺乏可比性,大多侧重某个因素如何影响模型效率的研究1(2)流量是各种水文过程综合作用的结果,已有模型验证方法研究多是采用流域出口总径流量模拟效率来检验模型的适用性,这使得模型在水文过程模拟中缺乏可靠性.(3)模型应用研究主要进行土地覆被变化和气候波动的水文效应研究,且多是建立在虚拟情景和简化影响因素基础上1因此,在模型的应用研究上需要综合考虑影响因素,以提高模型模拟效率问题1关键词: SWA T模型;径流模拟;模拟效率;研究进展中图分类号: TV131.4;P333文献标识码: A1994年,Arnold开发了SWA T(Soil and Water Assessment Tool)模型1这是一个集成遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和数字高程模型(D EM)技术的,先进的分布式流域水文物理模型,目前,已经发展成可用于模拟、预测不同流(区)域多种管理措施下的流域径流、泥沙,以及非点源污染负荷的代表性分布式水文模型[1].我国也引进并应用该模型多年[2]1部分学者针对该模型在国内外研究进展进行了相关总结[3Ο8],但大多是概述模型在水文水质方面的有关应用,缺乏具体针对径流模拟的研究.本文重点总结和分析SWA T模型在流域径流模拟,以及其在应用方面的研究现状.1 径流模型的构建1.1 径流模拟的组成SWA T模拟流域径流过程分为两部分: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(即河网汇流部分).前者控制每个子流域内主河道的水量输入量,后者决定水量从河网向流域出口的输移过程.径流模拟主要由地表径流、蒸散发、土壤水和地下水4个部分组成[9].模型提供径流曲线数法(SCS法)或GreenΟAmpt模型用于计算地表径流;模型通过计算流域潜在蒸散发和实际蒸散发,用于评价流域蒸散发量.用于计算潜在蒸散发有PenmanΟMonteit h(PM),PriestleyΟTaylor(P T)和Har2 greavesΟSamani(HS)3种方法1总体上看,基于SWA T模型开展流域径流模拟研究[7Ο8],主要包括以下两个方面的工作.一是流域径流模型的构建,包括模型输入数据与模拟算法的选择,模型参数分析及验证方法研究;二是径流模型的应用,包括土地利用变化和气候波动对径流模拟的影响研究.1.2 模型输入数据与模式选取1.2.1 3类空间数据的影响 吴险峰等[10]研究表明,D EM的不同水平分辨率对提取流域坡度值影响明显,导致受长度和坡度因素影响的流域汇流时间和滞时有较大不同.任希岩等[11]的研究也得出相似 收稿日期: 2007211219 作者简介: 王 林(19832),女;通讯作者:陈兴伟(1963Ο),男,教授,博士生导师,主要从事水资源与水环境的研究.E2mail:cxwchen215@. 基金项目: 福建省自然科学基金计划资助项目(D0710007);福建省重点学科建设项目(2004年)结论,认为DEM 分辨率对坡度值的提取影响较大,在进行流域产流模拟时,应进行坡度校正.Chaplot 等[12]通过研究DEM 和土壤数据的影响效应发现,DEM 栅格大小对径流模拟影响很小,而土壤图比例尺对SWA T 模型的模拟结果影响较大.Chaubey 等[13]认为,DEM 分辨率的选择需根据研究目的,以分辨率30m 的D EM 径流模拟结果为基础,得出100～200m 分辨率的DEM 用于模拟的效率较好,误差小于10%.Diluzio 等[14]利用DEM 、土壤、土地的空间数据耦合成12种下垫面条件,得出流域各空间数据的精度均会影响径流模拟的效率,尤其是土地利用数据的详实程度对于径流模拟的影响很大.1.2.2 降雨数据空间差异的影响 张雪松等[15]的研究表明,相同雨量站密度条件下,选取不同的雨量站分布对流域径流模拟结果影响不同,而在面雨量相近但降雨空间分布相差较大的情景下,径流量的模拟值也相差较大.陈利群等[16]研究了站网密度和面平均雨量误差的关系,提出在水文模拟中雨量站的多少存在上限和下限,且雨量站所处空间位置的高程值、坡度和坡向都影响着模拟产流量.Chaplot 等[17]在两个下垫面条件不同的中尺度流域中分别研究雨量站的数量对于径流模拟的影响,结果表明丰富的雨量站有助于提高模型模拟效率,但单一的雨量站对于月径流模拟效率的影响程度并不显著.1.2.3 子流域划分阈值的影响 Bingner 等[18]发现,流域径流总量的模拟效率对于不同数量的子流域划分表现稳定,但确定最佳划分方案需对不同子流域的土地利用、坡度和坡长的敏感性进行分析.郝芳华等[19]选择两个面积不同的流域,研究不同的子流域划分数量与产流量的关系1模拟结果表明,产流量随子流域数量的增加而增大,但变化幅度较小,且存在一个子流域划分水平.当超过此水平时,子流域数量的变化对产流量几乎没有影响.J ha 等[20]以4个面积大小不等的流域作为研究区,模拟在不同子流域划分条件下的产流、产沙和污染物,提出最佳子流域划分水平应根据研究对象来确定.胡远安等[21]认为,SWA T 模型输出空间分割的响应关系与空间异质性特征密切相关,并提出合理的子流域面积特征尺度应当在空间自相关尺度的1/2～1/3之间.Tripat hi 等[22]认为子流域划分尽管对于径流总量模拟效率的影响不大,但对于径流形成过程中的蒸发、下渗和土壤水有影响.Misgana 等[23]研究了6种子流域划分情形下的径流总量、地表径流、侧流和地下水的变化,表明随着划分阈值的增大各变量呈现减少的趋势.胡连伍等[24]模拟了丰乐河6种子流域划分下的产流变化,结果表明,该流域利用11～41个子流域划分层次对模拟结果的影响相对比较稳定,低于或超过这一范围,均会引起模拟要素的较大波动.1.2.4 模拟算法选择与改进 张东等[25Ο28]采用5种潜在蒸散量计算方法,详细讨论各方法的适用性及模拟精度.文[25Ο26]最后选取PM 法作为研究流域蒸散量计算的首选方法,并通过数据分析提出利用高程对模拟结果进行修正,可提高蒸散量模拟的精度.此外,针对模型在中国西北寒旱区的应用对模型进行了扩充和改进,增加了土壤粒径转换模块和天气发生器(W GEN )数据预处理模块,改进了模型中的W GEN 算法、潜在蒸散量模拟算法,以及气象参数的空间离散方法,用以提高模型的使用效率.Kan 2nan 等[29]通过结合模型本身提供的不同的潜在蒸散发和径流方式,并耦合影响径流模拟的敏感性参数和影响,模拟效率的校准和验证时段的比较,旨在选取适合用于流域模拟的蒸发和径流模式.最后认为,利用曲线指数(Curve Number ,CN )的径流方式和HS 蒸散发相结合的方法用于日径流模拟效果最好.1.2 模型参数分析与验证方法1.2.1 模型参数的分析 Heuvelmans 等[30]选取了对径流模拟效率较敏感的7个参数,利用单参数法和参数组合法,研究参数分布特征对于模拟结果的影响.结果表明,参数组合法用于模拟的效率高于单参数法,但单参数法有助于进一步解释区域参数空间差异的物理意义.Muleta 等[31]选取全局灵敏度分析法、拉丁超立方体抽样技术和通用似然不确定性估计法,运用于模型参数的不确定性分析与评价.van Griensven 等[32]利用L H ΟOA T 法选取两个流域,分别研究SWA T 模型用于径流、泥沙和污染物模拟过程中不同参数对于模拟过程的敏感性评价.最后得出CN 值对于各水文模拟过程的敏感性都很高,并提出流域水文模型模拟过程中,参数的选取都需要通过敏感性分析方法来判定,以用于模型参数的校准和不确定性分析.朱新军等[33]对建模过程中对径流过程有较大影响的6个参数,分别进行敏感性分析,并总结敏感参数对流域水量平衡各要素的影响规律.1.2.2 模型输出的验证 杨桂莲等[34]将滤波技术分割的基流结果应用于SWA T 模型的基流校准,为SWA T 模型进行地下水研究提供有利途径.Narasimhan 等[35]研究得出,可以通过NOAA ΟAV HRR 遥7第1期 王 林,等:SWA T 模型流域径流模拟研究进展8华侨大学学报(自然科学版) 2008年感数据计算的归一化植被指数(NDV I)反演流域土壤湿度和蒸发量,用于模型的校准和验证.Qi等[36]通过模拟流域内5个站点的地表径流、地下水和径流总量,用于评价模型模拟的效率.Cao等[37]利用流域内的7个站点的潜在蒸散发、总产水量、日径流量和土壤含水量等模拟结果,进行模型的校准和验证,提出综合利用多站点多要素相结合的方法评价模型模拟结果,更客观和真实确定模型参数.2 径流模型的应用2.1 不同土地覆被条件下的径流模拟国外的许多研究都已表明,SWA T模型能很好地用于不同土地覆被下的水文响应分析.在国内,陈军锋等[38]应用SWA T模型,定量地评估了土地覆被变化对径流、蒸发和洪峰流量的影响.结果表明,随着土地覆被状况由无植被到全是有林地覆被,径流深减小、蒸发量增加,在相同的洪水重现期,流域全为有林地覆被的情景明显小于无植被的情景洪峰流量.郝芳华等[39]通过假设3种土地利用情景模拟洛河流域产流变化,模拟表明森林相对于草地和农业用地具有增水的作用.代俊峰等[40]系统地研究了红壤丘岗集水区4种林草系统(自然草被、阔叶林、混交林和针叶林)的地表径流、根层渗漏、蒸发蒸腾、土壤蓄水量的时空特点,结果表明土地利用方式是区域短期水量平衡的主要影响因子.2.2 气候波动的水文效应国外应用SWA T模型分析气候变化水文效应的研究也较多,在气候变化研究中,主要应用大气环流模式(GCMs)进行气候变化的水文要素分析.国内大多是采用增减研究区气温和降水的方法,研究气候波动的水文效应.朱利等[41]在研究区5年平均日降水和日气温基础上,温度增加1～4℃,降水增或减10%～20%,组合成25种气候变化模式,研究径流及实际蒸发对气候变化的响应.分析指出,流域内降水的变化对水资源的影响要大于气温的变化对水资源的影响.此外,考虑环境要素共同作用下的水文效应,也是模型应用的研究趋势.国内学者在研究区气候和下垫面基础上,综合气候方案假定法和情景模拟法,用于流域径流模拟.陈军锋等[42]定量研究梭磨河流域的气候波动和土地覆被变化对流域径流的影响,结果表明在径流变化中,气候波动引起的因素约占3/5～4/5,而由土地覆被变化引起的因素约占1/5.李道锋等[43]通过建立5种土地覆被及24组气温和降水组合情景,模拟黄河河源区的年径流量,得出气温减少2℃且降水增加20%时,流域径流量增加最大;车骞等[44]也采用类似模拟方法用于黄河源区水资源预测.Michael等[45]研究了5个不同试验流域的气候、地形、土壤和土地利用条件下的径流模拟,结果表明模型在湿润条件下的模拟效率较高.3 问题与讨论模型模拟效率受到基础数据,包括研究区DEM、土壤土地利用等空间数据精度,以及主观因素,包括子流域划分、模拟算法选取、合理的参数率定等的综合影响.由于研究流域尺度各异,流域内气候和下垫面资料差异悬殊,参数选取也缺乏可比性.已有的成果多是侧重某个因素如何影响模型效率的研究,因此综合研究影响因素以提高模型模拟效率问题有待于进一步探讨.从已有模型验证方法看,多是采用流域出口总径流量模拟效率来检验模型的适用性.流量是各种水文过程综合作用的结果,这样使得模型在水文过程模拟中虽然流量模拟得很好,但中间的过程可能是完全错误的.尽管国外部分学者已尝试采用多站点、多要素方法用于模型验证,从空间尺度上较大程度地改善模型验证效果,但在时间尺度上仍缺乏有效的评价手段.因此,如何更有效地进行SWA T模型模拟结果的验证,还需要大量的研究工作.此外,模型应用研究不足,多是进行单一影响要素如土地利用变化或气候波动下的水文效应分析.国内在该方面研究分析尚处于初期阶段,主要通过设立虚拟土地利用变化和气候波动情景用于模型模拟,而采取虚拟情景用于水文模拟与实际情况仍存在着较大差距.同时,研究侧重于环境变化对流域径流、蒸发和下渗量的影响分析,未考虑其所引起的水量平衡变化对流域水资源开发利用存在的影响,更缺乏对流域内水利工程如水库的影响研究.目前,国内外有关土地利用变化的水文效应研究,都假设土壤和下垫面的小气候没有发生变化,而有关气候波动的水文效应研究,都不考虑降水和气温变化的空间分布差异.这些因素的简化对模拟结果产生的影响,都有待于进一步研究.参考文献:[1] P HIL IP W G ,MANU EL R R ,COLL EEN H G ,et al.The soil and water assessment tool :Historical ,develop 2ment ,applications ,and f uture research directions[J ].Trans ASA E ,2007,50(4):1211Ο1250.[2] 王中根,刘昌明,黄友波.SWA T 模型的原理、结构及应用研究[J ].地理科学进展,2003,22(1):79Ο86.[3] 张银辉.SWA T 模型及其应用研究进展[J ].地理科学进展,2005,24(5):121Ο130.[4] 丁 飞,潘剑君.分布式水文模型SWA T 的发展与研究动态[J ].水土保持研究,2007,14(1):33Ο37.[5] 庞靖鹏,徐宗学,刘昌明.SWA T 模型应用研究进展[J ].水土保持研究,2007,14(3):31Ο35.[6] 梁梨丽,汪党献,王 芳.SWA T 模型及其应用进展研究[J ].中国水利水电科学研究学报,2007,5(2):125Ο131.[7] 王 林,张明旭,陈兴伟.基于SWA T 模型的晋江西溪流域径流模拟[J ].亚热带资源与环境学报,2007,2(1):28Ο33.[8] 王 林,陈兴伟.基于3个站点校准与验证的晋江流域径流模拟[J ].中国水土保持科学,2007,5(6):22Ο27.[9] 刘昌明,郑红星,王中根,等.流域水循环分布式模拟[M 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and model validation are introduced and analyzed.There are three issues on the model application:(1)The selections of the basic data and subjective factors synthetically affect the simulation efficiency of the model.The research results lack comparability,which emphasize particularly on the simulation efficiency of the model affected by certain factor1(2)Runoff is a synthetical effect of different hydrological processes.The total runoff yield simulation of the watershed is used to evaluated the applicability of the model in most of research results,which make the results lack reliability in the simulation of hydrological processes1(3)The hydrological response to land useΟcover changes and climate changes are simulated in the model application,but the simulation are mostly based on the virtual sce2 narios and factor simplification.So the influence factors should be synthetically analyzed in the research of model applica2 tion to improve the simulation efficiency of the model.K eyw ords: soil and water assessment tool model;runoff simulation;the simulation efficiency;research development(责任编辑:黄仲一)。
SWAT-CUP模型校准与验证
SWAT-CUP模型校准与验证SWAT-CUP模型校准与验证这段时间利⽤SWAT模拟径流，利⽤SWAT-CUP进⾏校准与验证，将SWAT-CUP使⽤过程中的注意事项记录下来，希望可以帮助到新⼿，同时也可作为⾃⼰的笔记。
在此，先给出SWAT-CUP的运⾏过程图（图⽚来源于SWAT-CUP运⾏⼿册），并做简单说明，以便理解。
如图所⽰，SWAT-CUP根据我们给定的参数范围（par_inf.txt）执⾏拉丁超⽴⽅采样（蒙特卡洛算法），⽣成par_val.txt，存储参数采样结果，并结合backup，SUFI2_swEdit.def，执⾏SWAT_Edit.exe，⽬的是编辑SWAT输⼊数据，然后根据参数调整SWAT输⼊⽂件，执⾏SWAT模拟过程，导出结果，与实测值进⾏对⽐，计算⽬标函数，判定模拟结果是否满⾜需求，若满⾜，停⽌，若不满⾜，导⼊新参数，继续执⾏此过程，通常执⾏4-6次迭代。
与其说SWAT-CUP是⼀个软件，不如说它是⼀个连接程序，它将GLUE，ParaSol，SUFI2和MCMC等优化程序与SWAT 连接起来，代替使⽤者进⾏SWAT模型的敏感性和不确定性分析，进⾏模型校准与验证。
在SWAT-CUP中，最常⽤的的⽅法为SUFI2⽅法，此⽅法考虑了所有不确定性的来源（输⼊、参数等），不确定性的程度利⽤P-factor（95%置信区间包含实测值⽐例）和R-factor（95%不确定性区间平均宽度）来衡量，径流模拟时，P-factor越接近1，R-factor越接近0，证明模拟效果越好。
在实际使⽤时，P-factor越⼤时会导致R-factor越⼤，因此必须寻求⼆者之间的平衡，通常认为P-factor>0.7，R-factor<1.5即满⾜要求，但此范围并不是规定，应该视具体情况⽽定。
得到合适的P-factor和R-factor后，通过监测数据和最终“最佳”模拟值之间的R2和Ens进⼀步量化拟合优度。
SWAT水文模型
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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,即预测和评估流域内水、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内再划分为水文响应单元HRU。
HRU是同一个子流域内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内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。
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）是一种用于模拟水文过程和土壤侵蚀的流域水文模型，被广泛应用于流域管理、气候变化研究、土地利用规划等领域。
自1990年首次发布以来，SWAT模型已经成为流域水文模拟领域的重要工具之一。
随着对气候变化和水资源管理要求的增加，SWAT模型的研究和应用也在不断拓展和深化。
本文将对最近几年SWAT模型的研究进展进行综述，并探讨其在未来的发展方向。
一、SWAT模型的基本原理SWAT模型是一种基于物理过程的水文模型，主要用于模拟流域水文循环和土壤侵蚀。
该模型将流域划分为若干个子面积和水文响应单元，通过模拟降雨入渗、径流产生、土壤侵蚀和水质变化等过程，从而实现对流域水文过程的定量模拟和预测。
SWAT模型主要由水文循环模块、土壤侵蚀模块和水库模块组成，可以考虑土地利用、植被覆盖、土壤类型、降雨情况等因素对流域水文过程的影响。
SWAT模型的主要优点在于能够对流域水文过程进行详细的模拟，包括径流产生、蒸发蒸腾、地表径流和地下径流等过程，能够较好地反映自然环境的动态变化。
SWAT模型还可以模拟土壤侵蚀过程和水质变化，为流域管理和土地利用规划提供了重要的支持。
SWAT模型在流域水文模拟和水资源管理中具有重要的应用前景。
近年来，SWAT模型在水文模拟、土壤侵蚀、气候变化等方面的研究取得了许多进展，主要包括以下几个方面：1. 气候变化下的水文响应模拟随着全球气候变化的加剧，对未来水文过程的变化进行模拟和预测成为了一个热点问题。
SWAT模型能够考虑气候变化对流域水文过程的影响，如降雨量、蒸发蒸腾、径流产生等。
近年来，许多学者基于SWAT模型对气候变化下的水文响应进行了模拟和预测，为未来水资源管理和灾害风险评估提供了重要的参考依据。
2. 土地利用变化对水文过程的影响土地利用变化是影响流域水文过程的重要因素之一。
近年来，许多研究利用SWAT模型对不同土地利用情景下的水文过程进行了模拟和比较分析，揭示了不同土地利用变化对流域水文响应的影响规律。
SWAT
土壤侵蚀与泥沙输运模块
在SWAT中，对由降雨及地表径流产生的流沙量的计算采用MUSLE （Modified version of universal soil loss equation），即改进通用土壤流失方 程。改进了流沙产量预测的准确度，并且可以预测单次降雨事件中的产沙量
sed 11.8(Q q peq areahru ) 0.56 K C P LS CFRG
模型率定和验证方法比较
SCE优化算法
• SWAT2005模型的参数自动率 定采用的时SCE优化算法，单 收敛速度不理想，导致自动参 数率定需要大量计算机时间。 国内大部分研究人员应用此算 法。
PSO优化算法
• PSO（Particle Swarm Optimization)粒子群优化算法 ，并采用Linux运行平台，可是 率定时间缩小，结果合理稳定 。
本次研究亮点
• 1、以GIS平台，将SWAT模型应用在清河凡河流域，通过 调整模型参数，并对其进行率定和验证，分析模型在清河 凡河流域的适用性和可靠性，并对有相同现状的辽河流域 推广应用提供理论基础。 • 2、本次研究结合研究区农田灌排渠系结构，修正模型中 水文模块。 • 3、本次研究将PSO算法加入到SWAT2005模型中，进行 模型参数自动率定，能显著提高参数自动率定效率。
5
土壤属性数据 库:土壤的物理 属性数据（必 须）和土壤的 化学属性数据 （可选）。
研究区域非点源污染模型模拟所需数据表
数据类型 数字高程模型 （DEM） 土地利用图 格式 Grid Grid\Shape 参数 数字化河网图 叶面积指数、植被根深、 径流曲线数、冠层高度、 曼宁系数 土壤密度、饱和导水率、 持水率、颗粒含量 日最高最低气温、日降水 量 日流量、月流量、径流量 总氮、总磷、氨氮、可溶 性磷浓度、有机氯浓度、 有机磷浓度 土壤中氮磷含量、土壤容 量、土壤有机碳参数等、 天剑持水量等 数据来源 数字化地形图 遥感影像 备注 DEM包括高程、坡面和河道的 坡度、坡长、坡向
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种广泛应用于水资源管理、土地利用规划和农业决策支持的集成水文模型。
它可以模拟流域内的水循环、土壤侵蚀、蓄水和河川水质等过程，并评估不同土地利用和水资源管理策略对流域水资源的影响。
1.模型参数化方法改进：SWAT模型的参数化是模拟结果准确性的关键。
近年来，研究人员提出了多种新的参数优化方法，包括基于遗传算法、贝叶斯推理、多目标优化等算法，以提高模型在不同流域的适用性和预测能力。
2.微生物和生态系统过程模拟：SWAT模型最初是基于物理动力学和水文过程的，但近年来研究人员开始注重添加生态系统和微生物过程的模拟。
例如，模型中加入了对生物固氮、植物养分吸收和水体富营养化等过程的模拟，提高了模型的生态环境评估能力。
3.不确定性分析和风险评估：SWAT模型的预测结果受到各种不确定性因素的影响，为了提高模型的可靠性，研究人员开始开展不确定性分析和风险评估。
这些方法包括蒙特卡洛模拟、灵敏度分析和不确定性传播等技术，可以评估不同因素对模型结果的影响，并提供更可靠的管理决策支持。
4.气候变化影响模拟：气候变化对水资源管理和土地利用规划产生了重大影响，因此，模拟气候变化对流域水循环和水质的影响成为SWAT模型研究的重点之一、研究人员通过气候模型的耦合或将未来气象数据嵌入到SWAT模型中来预测气候变化对流域水资源的潜在影响。
5.模型应用和决策支持：SWAT模型得到了全球范围内的广泛应用，涵盖了从小流域到大流域的各种尺度。
它被用于评估不同土地利用策略对水循环和水质的影响，指导土地利用规划和水资源管理。
此外，还有越来越多的农户和政策制定者开始使用SWAT模型来验证农业措施的有效性，以减少农业活动对水资源和环境的负面影响。
总结来说，随着SWAT模型不断发展和改进，它在水资源管理、土地利用规划和农业决策支持方面的应用越来越广泛。
未来的研究重点将集中在模型参数化方法、微生物和生态系统过程模拟、不确定性分析、气候变化影响模拟和决策支持等方面，以提高模型的精度和可靠性，为可持续水资源管理提供更多的科学依据。
SWAT模型的原理、结构及应用研究
SWAT模型的原理、结构及应用研究一、本文概述本文旨在全面探讨SWAT（Soil Water Assessment Tool）模型的原理、结构以及其在各种应用场景下的实践研究。
SWAT模型作为一种强大的水文学工具，已经在全球范围内得到了广泛的应用，特别是在水资源管理、农业灌溉、洪水模拟和生态环境评估等领域。
本文首先对SWAT模型的基本原理进行概述，然后深入解析其模型结构，包括模型的各个主要组成部分以及它们之间的相互作用关系。
接下来，本文将通过具体的案例分析，展示SWAT模型在实际应用中的效果和影响力。
通过对这些案例的研究，我们期望能够揭示SWAT模型的潜在价值和局限性，以便在未来的研究和实践中更好地利用这一工具。
本文还将对SWAT模型的发展趋势和前景进行展望，以期为未来相关领域的研究提供参考和借鉴。
二、SWAT模型的理论基础SWAT模型（Soil Water Assessment Tool）是一种基于物理过程的分布式水文模型，其理论基础主要源于水文学、土壤学、生态学等多个学科。
该模型的核心理论框架基于流域水量平衡原理，通过对流域内不同土地利用类型、土壤类型以及管理措施下的水文过程进行模拟，实现对流域水文循环的全面描述。
SWAT模型基于水量平衡方程，即流域内水分的输入（降雨、灌溉等）等于输出（径流、蒸发、渗漏等）与存储（土壤水、地下水等）之和。
这一原理是流域水文学的基本原理，也是SWAT模型进行模拟的基础。
SWAT模型采用分布式参数化方法，将流域划分为若干个子流域或水文响应单元（HRU），每个HRU具有相同的土地利用类型和土壤类型。
这种划分方式充分考虑了流域内空间异质性对水文过程的影响，提高了模型的模拟精度。
在SWAT模型中，水文过程主要包括产流、汇流、蒸散发和土壤水运动等。
产流过程主要受到降雨、植被覆盖、土壤类型等因素的影响；汇流过程则通过计算河网水流路径和流速，模拟水流在流域内的运移过程；蒸散发过程受到气温、湿度、风速等多种气象因素的影响；土壤水运动则描述了水分在土壤剖面中的运动和存储过程。
SWAT模型参数及运行过程
SWAT模型参数及运行过程SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 是一种基于分布式水文模型的农业水文模型，被广泛应用于研究、管理和决策支持系统中。
下面将介绍SWAT模型的参数设置，以及其运行过程。
1.SWAT模型参数设置：- 模型时间尺度（Time Step）：定义模拟的时间跨度，可选择从小时到年。
- 流域面积（Watershed Area）：描述研究区域的地理范围，单位为平方千米或英亩。
- 坡度（Slope）：描述研究区域的地表坡度，以百分比表示。
- 壤土类型（Soil Type）：描述地区土壤的类型，包括土壤质地、土壤有机质含量等。
- 植被类型（Land Use Type）：描述地区植被覆盖类型，包括农田、林地、草地等。
- 降水数据（Precipitation Data）：包括降水量、降水强度等降水信息。
- 水文过程模型（Hydrological Process Model）：描述地区的水文循环过程，包括蒸散发、径流产生、地下水补给等。
- 水利设施（Water Management Practice）：描述地区水利设施的使用情况，如灌溉、排水等。
2.SWAT模型运行过程：数据输入：首先需要收集和整理与研究区相关的地理、气象、土壤和植被数据。
这些数据包括流域边界、坡度、土壤类型、植被类型、降水量和温度等数据。
数据可以从局部观测站点、遥感数据和气象模型等获取。
参数设置：在模型中设置先前提到的参数，以准确描述研究区域的水文过程和土壤特性。
参数设置可以根据实地观测数据和经验来进行。
模型运行：针对所设置的参数和数据，SWAT模型通过数学方程和水文过程模型进行数值模拟。
模型会根据给定的时间尺度分别计算降水、蒸散发、径流产生、地下水补给等水文过程，并给出模拟结果。
模型评估：通过对模拟结果与实际观测数据进行比较和评估，来判断模型的精度和对研究区域水文过程的描述能力。
可以使用多种统计指标来评估模拟结果的准确性，如R方、均方根误差等。
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关键词 ： Ｓ ＷＡ Ｔ模型 、 参数敏 感度 分析、 参数率正、 罗玉沟流域
中图分类号： Ｐ ３ ３ ４ ． ９ ２
文献标识码： Ａ
文章编 号 ： ９ ４ ０ ４ ２一（ ２ ０ １ ３ ） ０ １—０ ０ １ ０—０ ５
Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｐａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ Ｃａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｓ Ｗ ＡＴ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ
２ ０ １ ３年 第 １期
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Ｎ ｏ ． １ ， ２ ０ １ ３
度 不高 。因此必 须进 行 模 型参 数 的 敏感 度分 析 ， 判
断出哪些 因素 的值对 结 果 的影 响更 重要 ， 从 而 进一
部 开发 的适 用 于 较 大 尺 度 流 域 的 物 理 分 布 式 水 文 模型， 用 于模拟预 测 复 杂流 域 中 ， 土地 管 理 对 产 流、 产 沙及非 点源 污染 的影响 。Ｓ ＷＡ Ｔ模 型 的运行 需 要 流域 内的气 象 、 土壤、 地形 、 植被、 土 地 利 用 等诸 多
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Ｓ ＷＡ Ｔ （ ｓ ｏ ｉ ｌ ａ ｎ ｄ Ｗａ ｔ ｅ ｒ Ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ Ｔ ｏ ｏ １ ） 模 型 是 Ｄ ｒ ． Ｊ ｅ ｆ Ａ ｒ ｎ ｏ ｌ ｄ等人 于 ２ ０世 纪 ９ ０年 代 为 美 国农 业
敏 感度分析及参数的率正与验 证 ， 得 出率 正期 的相 对误差 为 １ ４ ． Ｏ ％， 相 关 系数 为 ９ ６ ． １ ％， Ｎ ａ ｓ ｈ—Ｓ ｕ ｔ ｔ ｃ ｌ ｉ ｆ ｅ系数 为
０ ． ８ ９ ； 验证 期的相 对误 差为 ８ ． ８ ％。 相 关系数为 ９ １ ． ５ ％， Ｎ ａ ｓ ｈ—Ｓ ｕ ｔ ｔ ｅ ｌ ｉ ｆ ｅ系数为 ０ ． ８ ２ 。结果表 明实测流量和模 拟流 量 的线性回归 系数和模 型的效 率 系数 满足模型模拟的要 求 。 Ｓ ＷＡ Ｔ模 型适用于该研 究流域 。
ｗｅ ｒ ｅ ｉ ｎ ｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｅ ｉｏ ｒ ｄ．ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｅ ｌ ｌ ＇ Ｏ ｒ ｉ Ｓ ｗｉ ｔ ｈ ｉ ｎ １ ４％ ，ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｅ ｆ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ Ｎａ ｓ ｈ—Ｓｕ ｔ ｔ ｃ ｌ ｉ ｆ ｆ ｅ ｃ ｏ ｅ ｆ ｉ ｆ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｒ ｅ
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Ｓ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ Ｎｏ ． ５ ２
（ 总第 ５ ２期 ）
Ｓ ＷＡ Ｔ模 型参 数 敏 感度 分 析及 率 正 研 究
谢媛 媛
（ 西安铁路职业技术学院 陕西 西安 ７ １ ０ ６ ０ ０ ）
摘
要： 本文应 用 Ｓ ＷＡ Ｔ模 型 ， 结合 １ ９ ８ ６— ２ ０ ０ ０年 罗玉沟流域 实测水文 资料 对径流进行模拟 ， 并进行 了模 型参数