孟现勇-如何使用世界土壤数据库(HWSD)建立SWAT模型土壤数据库
swat模型水量平衡方程
swat模型水量平衡方程SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）是一种广泛应用于水资源管理和土地利用规划的水量平衡模型。
它模拟了流域内水循环的各个组成部分，包括降水、蒸发、蓄水、径流等，可以用于评估不同土地利用管理措施对水资源的影响，以及预测未来的水资源供需情况。
SWAT模型的水量平衡方程是基于流域的物质守恒定律建立的，它描述了降水在流域中的水循环过程，并计算了径流的生成与运动。
首先，降水是水量平衡方程的重要输入项，包括雨滴截留、蒸发和渗漏等水文过程。
SWAT模型中通常会使用降水站点的观测数据或气象模型的输出数据作为输入。
其次，土壤蓄水量是流域水量平衡方程中的一个重要参数。
SWAT 模型通过考虑土壤类型和土壤水分特性等来模拟土壤的蓄水能力，这可以反映不同土地利用类型的水文响应。
然后，蒸发是流域水循环的关键过程之一，代表了水分从土壤和植被蒸发的过程。
SWAT模型中采用了一系列的参数和公式来计算蒸发过程，包括潜在蒸发、实际蒸发和冠层蒸发等。
此外，渗漏是指水分从土壤渗透到地下水中的过程。
SWAT模型考虑了渗漏对地下水补给的影响，通过模拟土壤的渗透能力和土壤饱和度来计算渗漏量。
最后，径流是通过蒸发和渗漏后剩余的降水流出流域的部分。
SWAT模型通过考虑土壤类型、地形、土地利用等因素，采用多个子流域的方法来模拟流域的径流产生与转移。
综上所述，SWAT模型的水量平衡方程可以描述如下：降水=截留+蒸发+渗漏+产流其中，截留代表了降水在植被上被截留的部分；蒸发代表了水分从土壤和植被蒸发的过程；渗漏代表了水分从土壤渗透到地下水中的过程；产流代表了径流的生成与运动。
SWAT模型通过计算这些过程中的关键参数和输入，以及采用物质守恒的原理，可以模拟流域内的水资源循环和水量平衡。
这些模拟结果可以帮助决策者了解不同土地利用策略对水资源的影响，优化土地利用配置方案，提高水资源的利用效率，为可持续水资源管理和土地规划提供科学的依据。
SWAT模型中天气发生器与数据库构建及其验证
（ＡＵ）； ｄｎ 为该年的天数， 从 １ 到 ３６５， 二月总被假定为 ２８ 天。 " 由 Ｐｅｒｒｉｎ ｄｅ Ｂｒｉｃｈａｍｂａｕｔ［３３］提出的公式计算。
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ＳＷＡＴ 模 型 的 最 新 版 本 为 ＳＷＡＴ２００５， 该 版 本 已 在 ＳＷＡＴ 官方网站上公布， 其主要特征是对以先前版本一些错误的纠正， 值得一提的是增加了日以下步长的降水量生成器并允许用户定 义天气预测期［２７］。前者对于为 ＳＷＡＴ 模型的短期预报打下了基 础。后者允许用户在模拟降水时， 预测期之前降水采用多年平均 值而预测期降水采用预测期平均值来模拟， 这种改进对评价流 域内预测天气的影响非常有用， 如预知近期暴雨的影响可以提 早对水库进行合理的调控。
系数≥０．９１， 确定性系数≥０．９３， 取得了非常好的模拟效果。结果表明在缺乏详细的气象和土壤数据情况下， 可以构建
ＳＷＡＴ 模型进行水文模拟研究。
关键词： ＳＷＡＴ 模型； 天气发生器； 土壤属性库
中图分类号： Ｐ３３８＋．９
文献标识码： Ａ
文章编号： １０００－ ０８５２（２００７）０５－ ００２５－ ０６
３ ＳＷＡＴ 模型数据库构建
３．１ 天气发生器 降 雨 量 、平 均 气 温 和 太 阳 辐 射 量 等 参 数 对 水 文 过 程 、作 物 生
长 和 养 分 降 解 、转 化 等 都 具 有 重 要 影 响 。 连 续 的 日 降 雨 量 、日 气 温等气候资料对模型的模拟效果影响显著。然而由于监测站点 数量少和监测数据缺失等原因以及为了模拟气候变化对水文过 程和水体水质的影响， 有必要构建一种用于模拟给定气候条件 下的随机天气模型， 即天气发生器。ＳＷＡＴ 模型内建 ＷＸＧＥＮ 天 气发生器［２８］， 其作用主要有两个［２９］， 一是用于生成气候数据， 二是 填补缺失的数据。对于美国用户来说， ＳＷＡＴ 模型已内建美国本 土的天气发生器， 而其他国家用户必需另行构建。其主要输入数 据有日降水量、日 最 高 和 最 低 气 温 、日 太 阳 辐 射 量 、日 露 点 温 度 和日平均风速等， 经过统计分析计算得出多年月平均气候特征。 对于日降水量、日 最 高 和 最 低 气 温 、日 平 均 风 速 这 四 个 数 据 ， 我 国的气象观测站点一般都有监测项目， 以下主要论述如何估算 日太阳辐射量和露点温度。 ３．１．１ 辐射日值估算
基于水文模型对比建立SWAT模型数据库
基于水文模型对比建立SWAT模型数据库为了建立SWAT模型数据库，需要先进行基于水文模型的对比研究。
这就要求研究者对不同水文模型的特点进行深入了解，通过对比分析来确定SWAT模型的适用性和优劣势。
本文将从水文模型对比的角度出发，探讨建立SWAT模型数据库的方法和意义。
一、研究目标与意义水文模型对比的研究旨在通过系统性的比较分析，评估不同模型在特定研究对象和问题中的适用性和表现差异。
在建立SWAT模型数据库的背景下，水文模型对比研究有助于：1.评估SWAT模型的适用范围和条件。
通过对比SWAT模型与其他水文模型的表现，可以辨认出SWAT模型在不同流域和气候条件下的适用性，为后续研究和应用提供理论支撑。
2.优化SWAT模型参数及改进模型结构。
借鉴其他水文模型的优点和经验，有助于进一步完善SWAT模型的参数设置和模型结构，提高其在实际应用中的精度和可靠性。
3.推动水文模型研究与应用的交流与合作。
通过水文模型对比研究，可以促进不同领域研究者的交流与合作，推动相关技术和理论的创新与发展。
二、水文模型对比的方法水文模型对比的方法主要包括模型选择、数据准备、模型应用和结果评价等步骤。
在建立SWAT模型数据库的过程中，水文模型对比的具体方法可以分为以下几个步骤：1.模型选择。
首先需要确定参与对比研究的水文模型，常见的包括SWAT、HEC-HMS、MIKE SHE等模型。
选择模型时需要考虑研究对象、数据可获得性、研究目标等因素。
2.数据准备。
针对选定的水文模型，需要准备相应的数据，包括流域地形、气象、土壤、植被、河网等数据，以及模型所需的参数和初始条件等。
3.模型应用。
在数据准备完成后，需要对选定的水文模型进行参数设置和模型调试，并进行模拟计算。
在模型应用过程中，需要保持各模型的一致性，以确保对比结果的可比性。
4.结果评价。
对比不同水文模型的模拟结果，进行定量和定性的评价分析，包括模拟精度、敏感性分析、误差分析等，以确定各模型的优劣势和适用范围。
(完整版)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。
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。
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引言水环境的非点源污染是全球范围内环境污染的重要问题之一。
由于非点源污染的随机性和分散性，对其进行精确的监测和预测是一项具有挑战性的任务。
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种被广泛应用于水资源管理和环境保护领域的模型，其在水环境非点源污染研究中发挥着重要作用。
本文将就SWAT模型的原理及其在水环境非点源污染研究中的应用进行探讨，并结合实际案例分析SWAT模型的实际效用。
一、SWAT模型原理SWAT模型是美国农业部开发的一种集成水文和生态模型，主要用于评估土地利用变化对流域水文水质的影响。
SWAT模型基于物理机理和经验关系，能够模拟流域内地表径流、土壤水分含量、植被生长、氮磷输移和含沙量等过程，是一种集成了气候、土壤、植被、地形、水文和管理措施等多种因素相互作用的水文生态过程模拟工具。
SWAT模型的核心是将流域划分为大小不等的子集，然后对每个子集进行水文过程的模拟。
模型输入主要包括气象数据、土地利用数据、土地管理措施、地形数据等。
模型输出主要包括流域内径流量、水质、土壤侵蚀、植被生长等信息。
SWAT模型采用了土地利用-土壤分类系统（LULC）和土地利用管理措施（LUM）来描述土地利用的分布和管理措施的变化。
模型还能够考虑降雨、蒸发蒸腾、径流、土壤湿度、植被生长、土壤侵蚀、氮磷输移等多种水文生态过程。
二、SWAT模型在水环境非点源污染研究中的应用1. 地表径流和非点源污染模拟地表径流是流域水文循环的一个重要组成部分，也是非点源污染的主要扩散途径。
SWAT模型利用流域内不同土地利用类型和土壤类型的特性参数，能够准确地模拟地表径流过程，并结合水质模块对流域水体中的污染物扩散进行模拟。
通过SWAT模型的模拟可以评估不同土地利用和管理方式对地表径流和非点源污染的影响，为流域水资源保护和管理提供支持。
2. 氮磷输移模拟氮磷是农业生产中常见的污染物，对水环境造成严重的影响。
SWAT使用手册(中文翻译)
Soil and Water Assessment Tool User’s Manual Version 2000S.L.Neitsch, J.G.Arnold, J.R.Kiniry, R.Srinivasan, J.R.Williams, 2002Chapter 1 overview1.1 流域结构W ATERSHED CONFIGURATION✧子流域-无数量限制的HRUs（每个子流域至少有1个）-一个水塘（可选）-一块湿地（可选）✧支流/干流段（每个子流域一个）✧干流河网滞留水（围坝拦截部分）（可选）✧点源（可选）1.1.1子流域（subbasins）子流域是流域划分的第一级水平，其在流域内拥有地理位置并且在空间上与其他子流域相连接。
1.1.2 水文响应单元（HRU）HRUs是子流域内拥有特定土地利用/管理/土壤属性的部分，其为离散于整个子流域内同一土地利用/管理/土壤属性的集合，且假定不同HRU相互之间没有干扰。
HRUs的优势在于其能提高子流域内负荷预测的精度。
一般情况下，一个子流域每会有1-10个HRUs。
为了能在一个数据集内组合更多的多样化信息，一般要求生成多个具有合适数量HRUs的子流域而不是少量拥有大量HRUs的子流域。
1.1.3主河道（Reach/Main Channels）水流路线、沉积物和其他经过河段的物质在theoretical documentation section7中有描述。
1.1.4 支流（Tributary Channels）辅助性水流渠道用来区分子流域内产生的地表径流输入的渠系化水流。
附属水道的输入用来计算子流域内径流产生到汇集的时间以及径流汇集到主河道的输移损失。
辅助性水道输入定义了子流域内最长达水流路经。
对某些子流域而言，主河道可能是最长的水流路经，如果这样，辅助性水流渠道的长度就和主河道一样。
在其他子流域内，辅助性河道的长度和主河道是不同的。
1.1.5池塘、湿地和水库（Ponds/Wetlands/Reservoirs）两类水体（池塘/湿地）在每个子流域内都会有定义。
ArcSWAT建模与SWAT-CUP率定、验证中遇到的问题与解决方案
将ArcSWAT建模与SWAT-CUP率定、验证过程中的一些问题和自己最终的解决方案梳理如下，以期对新手有所指导。
1、DEM、土地利用类型、土壤数据必须投影相通，且为面积投影。
土壤数据可以用HWSD1.2，气象数据可以用CMADS1.1。
可以预先将cfsr_world数据库导入数据库文件，模拟站点就选cfsr_world。
可以整体使用CMADS，导入气象数据时，将CMADS1.1的站点文件直接导入（气象站点和全部气象数据文件放入同一个文件夹中），模型会自动筛选所需气象站点。
2、在输入气候数据时显示日期语法错误可能是电脑日期格式问题，更改电脑时间设置格式为yyyy/m/d即可。
3、ArcGIS10.2和ArcGIS10.4破解相对比较完全，推荐使用这两个版本建模（最好是ArcGIS10.2版），其他版本可能会增加出错概率。
4、运行模型时，关闭杀毒软件和安全卫士。
5、ArcSWAT和SWAT-CUP运行时，涉及到读写权限，建议运行软件时，使用管理员权限，所在文件夹要获得完全权限。
6、导出swat模拟结果至mdb数据库时，如果没有涉及到水库模拟的话，不要选择rsv文件，会报错。
7、ArcSWAT和SWAT-CUP运行时，涉及到读写权限，建议运行软件时，使用管理员权限，所在文件夹要获得完全权限。
8、SWAT-CUP安装结束后，将ArcSWAT安装文件中的swat20**拷贝进SWAT-CUP安装文件夹中对应的文件夹中（\SWAT-CUP\ExternalData\SourceData\SWAT20**）。
9、新建的SUFI2文件建议放在D盘根目录下。
10、SWAT-CUP中NS为负值，可能是模拟结果与实测数据相差太大所致。
11、SWAT-CUP运行时，部分模拟出错可能与部分参数给定范围过大、导致越界有关，缩小参数范围即可以解决。
12、参数敏感性分析时，参数改变方式可以参考相关文献，ArcSWAT中的手动率定助手中，参数都有缺省改变方式，可以参考设置。
SWAT使用手册(中文翻译)
Soil and Water Assessment Tool User’s Manual Version 2000S.L.Neitsch, J.G.Arnold, J.R.Kiniry, R.Srinivasan, J.R.Williams, 2002Chapter 1 overview1.1 流域结构W ATERSHED CONFIGURATION✧子流域-无数量限制的HRUs（每个子流域至少有1个）-一个水塘（可选）-一块湿地（可选）✧支流/干流段（每个子流域一个）✧干流河网滞留水（围坝拦截部分）（可选）✧点源（可选）1.1.1子流域（subbasins）子流域是流域划分的第一级水平，其在流域内拥有地理位置并且在空间上与其他子流域相连接。
1.1.2 水文响应单元（HRU）HRUs是子流域内拥有特定土地利用/管理/土壤属性的部分，其为离散于整个子流域内同一土地利用/管理/土壤属性的集合，且假定不同HRU相互之间没有干扰。
HRUs的优势在于其能提高子流域内负荷预测的精度。
一般情况下，一个子流域每会有1-10个HRUs。
为了能在一个数据集内组合更多的多样化信息，一般要求生成多个具有合适数量HRUs的子流域而不是少量拥有大量HRUs的子流域。
1.1.3主河道（Reach/Main Channels）水流路线、沉积物和其他经过河段的物质在theoretical documentation section7中有描述。
1.1.4 支流（Tributary Channels）辅助性水流渠道用来区分子流域内产生的地表径流输入的渠系化水流。
附属水道的输入用来计算子流域内径流产生到汇集的时间以及径流汇集到主河道的输移损失。
辅助性水道输入定义了子流域内最长达水流路经。
对某些子流域而言，主河道可能是最长的水流路经，如果这样，辅助性水流渠道的长度就和主河道一样。
在其他子流域内，辅助性河道的长度和主河道是不同的。
1.1.5池塘、湿地和水库（Ponds/Wetlands/Reservoirs）两类水体（池塘/湿地）在每个子流域内都会有定义。
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孟现勇-如何使用世界土壤数据库(HWSD)建立SWAT模型土壤
数据库
中国水利水电科学研究院
1、简要介绍：
SWAT模型中土壤数据是主要的输入参数之一，土壤数据质量的好坏会对模型的模拟结果产生重要影响。
用到的土壤数据主要包括土壤类型分布图、土壤类型索引表及土壤物理属性文件（即土壤数据库参数）。
土壤的物理属性决定了土壤剖面中水和气的运动情况，并且对HRU中的水循环起着重要的作用，是SWAT建模前期处理过程的关键数据。
土壤粒径分布是指土壤固相中不同粗细级别的土粒所占的比例，常用某一粒径及其对应的累积百分含量曲线来表示。
土壤质地转换方法有多种，考虑到模型的通用性，参数形式的土壤粒径分布模型更便于标准程序的编制以及不同来源粒径分析资料的对比和统一，SWAT模型采用的土壤粒径级配标准是USDA简化的美制标准（表1）。
目前世界土壤数据库（HWSD）由于采用了USDA标准，因此可直接用于建立SWAT模型数据库。
（注明：国际制粒径分类需要采用双参数修正的经验逻辑生长模型转化粒径）
表1美国制
表1国际制类
2、HWSD数据库建立SWAT数据库说明：
（1）通过黑河数据中心下载该数据：
/data/611f7d50-b419-4d14-b4dd-4a944b141175 （2）利用Arcgis打开HWSD土壤数据库：
图1土壤数据库加载
(3) 打开土壤数据库图层属性表,发现该土壤数据库为0.00833度，约为0.92公里（可看做一公里），数据格式为GRID格式。
投影为：GCS_WGS_1984.
图2 土壤数据库属性
(4) 打开数据库属性表,VALUE覆盖范围为：11000-1193（藏南和阿克塞钦地区缺失），此部分VALUE较为重要，COUNT为像元个数。
图3土壤数据库属性
（5）以祁连山黑河流域为例，利用研究区边界或DEM，将研究区从HWSD数据库裁剪（裁剪时需要保证HWSD数据库投影与研究区DEM（或边界）投影一致）,裁剪后的研究区土壤数据库图4所示。
此时，VALUE值为后面需要计算的各土壤类型唯一编号。
图4 研究区VALUE值获取
（6）打开HWSD数据库元数据表
图5 HWSD元数据库位置
并将图（标红的）两个表导出为EXCEL
图6 导出表
最终导出以下两个表（图7）
图7 两个需要的表D_SYMBOL90及HWSD_DATA
然后将HWSD_DATA打开
图8 HWSD_DATA 表
（6）通过HWSD_DATA表查询MU_GLOBAL和VALUE对应的行，并贴入新表。
图9 查询MU_GLOBAL和VALUE对应的行
将MU_GLOBAL与VALUE对应的土壤数据参数全部找到，并复制到新表中。
同时在D_SYMBOL90
表中找到土壤数据库的名字，并填入上表。
图10 查找土壤名字
图11 将土壤名称全称及其他参数添加至新表
最终得到土壤数据库在SWAT模型中需要的参数值（以HWSD数据库上层为例：HWSD数据库有两层，上层T表示，下次S表示）
图12 HWSD中需要用到的研究区土壤（两层）参数汇总
土壤参数计算需要注意一下重要步骤 1、需要把单位换为Metric
图13SPAW单位选择
2、以上参数计算需要按照下图箭头进行
图14 重要参数计算过程
将对应数据填入（Sand、Clay、Organic Matter），其中Salinity默认为0.1，Compaction 默认为0.9后回车，如上图
****************************************************************************** 按照自己的命名格式建立一个新表，并将以下各列加入新表，用于计算土壤数据库参数VALUE:图9右； COUNT:不填；
SNAME(土壤名称):在新建的Book1.xls中找到SU_SYM90列中11103对应的值GRh，然后
再打开D_SYMBOL90.xlsx(参照文件),查找GRh所代表的全称，即Haplic Greyzems,填入表格NLAYERS(土壤数据库的层数）:2层;
HYDGRP(水文分组)：根据饱和水利传导系数计算分为A/B/C/D
选择上层和下层的饱和水利传导系数中较小的一个，由图判断属于哪个分组；SOL_ZMX(土壤剖面最大根系深度):对应REF_DEPTH，为100，上层30，下层70； ANION_EXCL(阴
离子交换孔隙度):模型默认值为0.5；
CMPPCT(土壤最大可伸缩量):默认为1；
TEXTURE(土壤层结构)：通过查询数据库或SPAW计算，下面详述； SOL_Z1(土壤第一层
深度):默认为30；
SOL_BD1、SOL_AWC1、SOL_K1(分别为土壤湿密度、土壤层有效持/b-be4c11d46edb6f1afe001f41.html水量、饱和水利传导系数)：这三列需要用SPAW计算，参考下页。
SOL_CBN1、SAND1、SILT1、CLAY1(分别为t_oc上层土壤有机碳含量、T_SAND上层土壤含
沙量、T_SILT上层壤土含量、T_CLAY上层粘土含量)：从hwsd中查找，即新建的Book1.xls
中查找；
SOL_ALB1(地表反射率)：在中国没有相关可借鉴的公式来计算，一般默认为0,01；USLE_K1(ULSE方程中土壤侵蚀因子)：用公式KUSLE?fcsand?fcl?si?forgc?fhisand 计算；
SOL_EC1(土壤电导力)：默认为0；
OrganicMatter上层有机物(土壤有机碳含量)：T_OC/0.58； T_ECE上层盐度（salinity）：默认为0或对应T_ECE为0.1；下层计算方法同上；
****************************************************************************** 最后将以上计算结果录入SWAT土壤数据库。
在Swat->ArcSWAT->Datebases->SWAT2009.mdb目录中打开usersoil，将做好的土壤数据
库中的数据依次填到每一个的后面，结果保存两位有效数字，无参数列一律填0。
图15 填充0
土壤数据库索引表solic.txt的建立。
土壤数据库通过土壤索引表来读取数据。
在inputdata->soil->solic.txt,VALUE与code一定要对应.索引表索引了栅格图，Arcgis读取栅格图，就会读到name，索引表就会读取到数据库，数据库就把所有参数带入模型进行运算（图）。
图16 建立索引表及SWAT调用土壤数据库的内涵
***********************************后记*************************************
图17 土壤数据库中很多学生遇到的麻烦
备注：针对HWSD数据库存在不同的MU_GLOBAL拥有相同的土壤名字，如何操作的问题说明。
1、如果土壤名一样，而土壤物理参数不同，需要对下面出现的土壤进行自定义（新类型的子土壤），本人推荐采用数字表示不同土壤，见图17，Mollic Solonchaks1为第一个土壤，Mollic Solonchaks2为自行定义的土壤，两类土壤在研究区内分布情况和土壤物理参数均不同。
2、如果土壤名称相同，同时土壤名称对应的各类土壤物理参数也相同，考虑用同一个土壤名称，对其他土壤层进行重分类VALUE值即可。
即图17的Mollic Solonchaks2土壤。
VALUE=11556和11557的土壤全部被重分类为11556即可。
CMADS工作组
技术负责人：孟现勇
二〇一六年四月二十四日星期日。