SWAT模型
(完整word版)ARCSWAT模型使用
ARCSWAT模型使用1. 模型介绍SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是由美国农业部（USDA）的农业研究中心（ARS,Agricultural Research Service）Jeff Amonld博士1994年开发的。
模型开发的最初目的是为了预测在大流域复杂多变的土壤类型、土地利用方式和管理措施条件下，土地管理对水分、泥沙和化学物质的长期影响.它是一种基于GIS基础之上的分布式流域水文模型，近年来得到了快速的发展和应用，主要是利用遥感和地理信息系统提供的空间信息模拟多种不同的水文物理化学过程，如水量、水质以及杀虫剂的输移与转化过程。
SWAT模型综合了早期开发的SWRRB（the Simulator for Water Resources in Rural Basins)模型和ROTO（the Routing Outputs to Outlet）模型的特征，从1990s 问世以来，经历了SWAT94.2，96。
2，98.1，99。
2，2000等版本，模型在原理算法、结构、功能等方面都有很大的改进，现在使用的SWAT2005版本可以在Arcview、ArcGIS等常见的软件平台上运行，具有良好的用户界面，在ARCGIS上的SWAT模型为ARCSWAT.本文使用的是ArcGIS 9。
2支持下的ArcSWAT 2。
0。
0。
模型数据处理过程:SWAT模型所需的数据有地形、土壤、土地利用、气象、水文、营养物质等，根据研究目的不同可以选择建立不同的数据库，模型本身带有Land Cover/Plant Growth Database、Urban Database数据库。
除此之外，还需要结合研究区域的特点和研究目的，建立用户数据库,其中包括耕作数据库、杀虫剂数据库、营养物质数据库、土壤数据库.模型数据处理流程如图2所示：模型数据处理流程模型的应用：模型的应用主要表现在8个方面：校准与敏感性分析，气候变化模拟，GIS平台描述，水文评价,结构和数据输入效果评价，与其他模型比较，多种模型分析的结合，污染评价。
ArcGIS课程设计-SWAT模型
《地理信息系统ArcGIS》课程设计专业：水文与水资源工程专业姓名：学号：指导教师：日期：2019年6月目录第一部分模型介绍 (1)一、ArcGIS模型介绍 (1)二、ArcSWAT模型介绍 (1)第二部分ArcSWAT流域模拟 (1)一、建立SWAT模型 (1)二、流域划分 (2)三、HRU分析 (7)四、Write input tables (13)五、SWAT 模型仿真 (17)六、SWAT文件输出 (18)七、查看文件 (19)第三部分心得体会 (19)第一部分模型介绍一、ArcGIS模型介绍地理信息系统（Geographical Information System简称GIS）是在计算机软硬件的支持下，对整个或者部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
ArcGIS是一个全面的、可伸缩的GIS平台，为用户构建一个完善的GIS系统提供完整的解决方案。
二、ArcSWAT模型介绍SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是由美国农业部（USDA）的农业研究中心（ARS，Agricultural Research Service）Jeff Amonld博士1994年开发的。
模型开发的最初目的是为了预测在大流域复杂多变的土壤类型、土地利用方式和管理措施条件下，土地管理对水分、泥沙和化学物质的长期影响。
它是一种基于GIS基础之上的分布式流域水文模型，近年来得到了快速的发展和应用，主要是利用遥感和地理信息系统提供的空间信息模拟多种不同的水文物理化学过程，如水量、水质以及杀虫剂的输移与转化过程。
ArcSW AT扩展模块是SW AT 模型在ArcSGIS平台上的图形用户界面。
SW A T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。
第二部分ArcSWAT流域模拟一、建立SWAT模型在ArcGIS界面，打开ArcSWA T工具栏如下图：点击SWAT Project Setup—New SW AT Project，建立一个新的SWAT项目在弹出的ArcSW A T对话框中选择否选择否之后，弹出的Project Setup对话框，在Project Directory选项框后点击文件夹图标，选择swat文件夹下的Example2文件夹，点击OK点击OK，弹出创建成功的对话框，点击确定。
《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。
swat率定标准
swat率定标准
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是一种广泛应用于水资源管理和土壤侵蚀研究的流域水文模型。
SWAT模型被用于评估流域的水循环、土壤侵蚀、水库调度、氮磷排放等方面的问题。
SWAT模型的使用涉及到许多参数和输入数据。
一些与SWAT模型的率定（Calibration）相关的标准和方法包括：
1. 流域数据集：SWAT模型的成功率定需要准确的流域水文数据集，如降雨量、蒸散发、土地利用、土壤类型等。
这些数据应该经过精确测量和验证。
2. 模型参数：SWAT模型包含许多参数，如气象、植被、土壤、产流等参数。
在率定过程中，可以通过观测数据对这些参数进行调整，以获得更准确的模拟结果。
3. 目标函数：在进行率定时，需要选择合适的目标函数来比较观测值与模拟结果之间的差异。
常用的目标函数包括模型效率系数（如NSE、R²等），通过选择合适的目标函数，可以评估模型的性能。
4. 可行性：SWAT模型的率定需要保持一定的实际可行性。
模型应能够模拟流域的关键过程，并与现场观测结果相匹配。
需要指出的是，SWAT模型的率定是一个复杂的过程，可能需要进行多次迭代和调整。
最佳的率定策略可能因具体应用和研究目的而有所不同。
建议在使用SWAT模型进行率定时，参考相关文献、专业指导和实地观测，以确保模型的准确性和适用性。
swat模型太阳辐射计算
swat模型太阳辐射计算摘要：一、引言二、SWAT 模型的基本概念三、SWAT 模型中的太阳辐射计算四、太阳辐射对水文过程的影响五、总结正文：一、引言SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种广泛应用于水文过程模拟和预测的分布式模型。
该模型通过考虑地形、土壤、植被等多种因素，对地表和地下径流、蒸发、土壤水分等进行模拟。
在SWAT 模型中，太阳辐射是一个重要的输入参数，影响着模型的计算结果。
本文将详细介绍SWAT 模型中太阳辐射的计算方法及其对水文过程的影响。
二、SWAT 模型的基本概念SWAT 模型是一种基于DEM（数字高程模型）的水文过程模型，通过水文循环过程（降水、蒸散、径流等）的模拟，评估土壤侵蚀、水质、生态等多种环境问题。
SWAT 模型主要包括以下几个部分：1.地形分析：根据DEM 数据计算地形因子，如坡度、坡向、汇流区等。
2.土壤分析：根据土壤属性数据，计算土壤类型、持水能力等。
3.植被分析：根据植被类型和覆盖度数据，计算植被影响的地表反照率和叶面积指数。
4.水文过程模拟：根据输入的降水数据，模拟地表和地下径流、蒸发、土壤水分等过程。
三、SWAT 模型中的太阳辐射计算在SWAT 模型中，太阳辐射的计算主要依赖于太阳高度角、方位角和地表反照率。
太阳高度角和方位角可以通过输入的经纬度坐标和时间数据计算得到。
而地表反照率则取决于地表的物理属性，如颜色、粗糙度等，以及植被覆盖情况。
在SWAT 模型中，地表反照率通常采用植被影响的地表反照率，可以通过植被类型和覆盖度数据计算得到。
四、太阳辐射对水文过程的影响太阳辐射是地表能量平衡的重要组成部分，影响着地表和地下径流、蒸发等水文过程。
具体来说，太阳辐射的增加会导致地表温度升高，从而增加蒸发量；同时，太阳辐射还会影响植被的生长和分布，进而影响地表反照率和叶面积指数，进一步影响蒸发和径流过程。
五、总结SWAT 模型是一种广泛应用于水文过程模拟和预测的分布式模型。
《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、引言近年来，全球气候变化引发了水资源分布、质量与管理的日益复杂。
流域水文模拟和预测，对区域水资源的规划和管理具有重要的科学意义和实际应用价值。
本文旨在通过使用SWAT （Soil and Water Assessment Tools）模型，对塔布河流域进行水文模拟与预测。
SWAT模型是一个集水文、土壤、气候等多要素于一体的综合模型，被广泛应用于流域尺度的水文模拟和预测。
二、研究区域与数据准备塔布河流域位于某地区，地势复杂，气候多样。
研究区域的气候、地形、土壤等数据是进行水文模拟的基础。
本文收集了塔布河流域的DEM（数字高程模型）、气象数据（如降雨、温度、风速等）、土壤类型及土地利用类型等数据。
同时，还收集了历史水文数据，用于模型参数的校准和验证。
三、SWAT模型构建与应用3.1 模型构建SWAT模型包括水文响应单元的划分、气象数据的处理、模型参数的确定等步骤。
在塔布河流域，根据地形、土壤类型、土地利用类型等因素，将流域划分为若干个水文响应单元。
然后，根据气象数据和流域特征，确定模型的参数。
3.2 模型应用在模型构建完成后，利用历史水文数据对模型进行校准和验证。
通过调整模型参数，使模拟结果与实际观测值相吻合。
当模型能够较好地模拟流域的水文过程时，即可进行水文预测。
四、水文模拟与预测结果分析4.1 水文模拟结果通过SWAT模型对塔布河流域进行水文模拟，得到了流域的日径流量、月径流量和年径流量等数据。
将模拟结果与实际观测值进行比较，可以发现模型能够较好地反映流域的水文过程。
4.2 水文预测结果在验证了模型的可靠性后，利用SWAT模型对塔布河流域未来的水文情况进行预测。
预测结果表明，随着气候变化的趋势，流域的径流量可能会发生变化。
这为流域水资源的管理和规划提供了重要的参考依据。
五、结论与讨论本文利用SWAT模型对塔布河流域进行了水文模拟与预测。
结果表明，SWAT模型能够较好地反映流域的水文过程，并对未来的水文情况进行预测。
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模型数据库水文模型是一种用来描述水文过程的数学模型，通常包括降雨、蒸发、地下水和地表水的互动等要素。
为了研究和预测流域水文过程，建立一个可靠的水文模型数据库是至关重要的。
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是一种常用的水文模型，用于模拟流域水文过程和非点源污染。
SWAT模型是基于日尺度上的流域物理过程来建模的，通过分析和模拟流域内不同土地使用和管理情况下的水文过程，可以进行流域水资源管理和土地利用规划。
建立SWAT模型数据库需要以下步骤：1. 数据收集：收集流域内的降雨、蒸发、温度、植被、土地利用等数据。
这些数据可以通过现场观测、卫星遥感、气象站等方式获取。
2. 数据处理和预处理：将收集到的各类数据进行处理和预处理，包括数据格式转换、数据插值、数据缺失处理等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 模型参数设定：根据流域特征和模拟要求，设定SWAT模型所需的参数。
这些参数包括植被系数、土壤水持有量、蒸发散、河网参数等。
4. 模型运行和验证：利用设定的参数和收集到的数据，运行SWAT模型，并将模拟结果与实测数据进行对比和验证。
如果模拟结果与实测数据吻合较好，则表明模型参数设定和数据处理的准确性较高。
5. 数据库建立和管理：将收集到的数据、处理结果、模型参数和模拟结果组织起来，建立一个完整的SWAT模型数据库。
这个数据库可以用于后续的流域水资源管理和土地利用规划。
与传统的水文模型相比，SWAT模型具有以下优势：1. 精度更高：SWAT模型采用更复杂的流域物理过程模拟，可以更准确地反映流域内的水文过程，提高预测的精度。
2. 功能更强大：SWAT模型可以综合考虑降雨、蒸发、温度、地表水和地下水等因素的影响，对流域水资源管理和土地利用规划提供更全面的指导。
3. 可扩展性更好：SWAT模型可以通过不同的参数设定和数据输入，适用于不同流域的模拟和预测，具有较好的可扩展性。
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。
SWAT模型ppt课件
B．美墨Rio Grande/Rio Bravo 流域的水文模拟。流域面积60万km2，研究 跨国河流Rio Grande/Río Bravo 流域的水文和水质状况，及生态系统的动态 过程。
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C．欧洲15国应用SWAT模型模拟农业产生的营养盐的输移情况。
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D．在印度的应用，量化气候变化对印度水资源的影响，并进行洪水 和干旱模拟分析。
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1.2 SWAT 原理概述
水循环的陆面部分
植被因素
SWAT利用一个通用的植物生长模型模拟所有类型 的植被覆盖。 植物生长模型能区分一年生植物和多年生植物。 被用来判定根系区水和营养物的移动、蒸腾和生物 量或产量。
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1.2 SWAT 原理概述
水循环的陆面部分
水土流失
SWAT采用修改MUSLE模型（Universal Soil Loss Equation,Williams,1975）来模拟每个水文响应单 元HRU的水土流失和泥沙的产生。 MUSLE模型能够与水文模型很好的结合，利用水 文模型提供产流量和洪峰流量进行水土流失的模 拟计算。
杀虫剂 模块
日降水等 水文模块
作物生长 模块
SWRRB 模型
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SWAT 模型 模型 改进
ROTO 模型
ESWAT 模型
SWAT-G 模型
SWIM 模型
SWATMOD 模型
1.1 SWAT 起源与发展 SWAT自开发以来不断在发展和完
善。在世界范围内具有十分广泛 的应用。
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SWAT应用举例：
A.Arnold和Srinivasan（1999）应用20年的气象数据模拟了美国78663个子流 域内的水文循环及水量的平衡关系。
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swat模型与modflow模型的耦合计算及应用
一、概述近年来，随着水资源开发利用的不断深化和水环境保护的日益重视，水资源管理和保护越来越引起人们的重视。
在水资源管理和保护领域中，模型计算技术的应用日益广泛，其中SWAT模型和MODFLOW模型是两个常用的水资源数学模型。
SWAT模型主要用于农业流域水文模拟，而MODFLOW模型则主要用于地下水水文模拟。
在实际应用中，SWAT模型和MODFLOW模型结合起来进行耦合计算，能够更准确地模拟和预测水资源变化情况，为水资源管理和保护决策提供有力支持。
二、SWAT模型与MODFLOW模型的基本原理1. SWAT模型基本原理SWAT模型是一种基于土地利用、土地管理和气象因素进行水文模拟的数学模型。
该模型能够模拟流域内土地利用的变化对水文过程的影响，包括径流产生、土壤侵蚀和农药迁移等过程。
SWAT模型利用了GIS技术，结合土地利用、土地管理和气象因素，对流域水文过程进行了细致的模拟和预测。
2. MODFLOW模型基本原理MODFLOW模型是一种流域地下水水文模拟模型，能够模拟地下水流动和输出情况。
该模型基于地下水的水位和水质数据，结合地层结构和水文地质条件，对地下水资源的变化进行了模拟和预测。
三、SWAT模型与MODFLOW模型的耦合计算原理1. SWAT模型与MODFLOW模型的耦合方法在实际应用中，SWAT模型与MODFLOW模型可以通过耦合方法相结合，来进行流域水文过程的综合模拟。
具体耦合方法包括两种形式：一种是单向耦合，即将SWAT模型的模拟结果作为MODFLOW模型的输入数据；另一种是双向耦合，即将SWAT模型的输出数据作为MODFLOW模型的输入数据，同时将MODFLOW模型的输出数据作为SWAT模型的输入数据，实现两个模型之间的相互影响和交互。
2. SWAT模型与MODFLOW模型的数据交互在进行耦合计算时，首先需要进行水文地质条件的数据整合，包括地表和地下水监测数据、土壤类型和地形地貌等，以确保两个模型的输入数据的一致性和完整性。
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Water Quality Modeling for the Raccoon River Watershed Using SWAT
Manoj K. Jha, Jeffrey G. Arnold, and Philip W. Gassman CARD Working Paper 06-WP 428 August 2006
Center for Agricultural and Rural Development Iowa State University Ames, Iowa 50011-1070 www.card.iastate.edu
Manoj Jha and Philip Gassman are assistant scientists in the Center for Agricultural and Rural Development at Iowa State University. Jeffrey Arnold is a hydraulics engineer at the Grassland, Soil and Water Research Lab, Agricultural Research Service, U.S. Department of Agriculture, Temple, Texas.
This paper is available online on the CARD Web site: www.card.iastate.edu. Permission is granted to reproduce this information with appropriate attribution to the authors.
Questions or comments about the contents of this paper should be directed to Manoj Jha, 560E Heady Hall, Iowa State University, Ames, IA 50011-1070; Ph: (515) 294-6313; Fax: (515) 294-6336; E-mail: manoj@iastate.edu.
Iowa State University does not discriminate on the basis of race, color, age, religion, national origin, sexual orientation, gender identity, sex, marital status, disability, or status as a U.S. veteran. Inquiries can be directed to the Director of Equal Opportunity and Diversity, 3680 Beardshear Hall, (515) 294-7612. Abstract The Raccoon River Watershed (RRW) in West-Central Iowa has been recognized as exporting some of the highest nitrate-nitrogen loadings in the United States and is a major source of sediment and other nutrient loadings. An integrated modeling framework has been constructed for the RRW that consists of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model, the interactive SWAT (i_SWAT) software package, Load Estimator (LOADEST) computer program, and other supporting software and databases. The simulation framework includes detailed land use and management data such as different crop rotations and an array of nutrient and tillage management schemes, derived from the U.S. Department of Agriculture’s National Resources Inventory databases and other sources. This paper presents the calibration and validation of SWAT for the streamflow, sediment losses, and nutrient loadings in the watershed and an assessment of land use and management practice shifts in controlling pollution. Streamflow, sediment yield, and nitrate loadings were calibrated for the 1981-1992 period and validated for the 1993-2003 period. Limited field data on organic nitrogen, organic phosphorus, and mineral phosphorus allowed model validation for the 2001-2003 period. Model predictions generally performed very well on both an annual and monthly basis during the calibration and validation periods, as indicated by coefficient of determination (R2) and Nash-Sutcliffe simulation efficiency (E) values that exceeded 0.7 in most cases. A set of land use change scenarios based on taking cropland out of production indicated a significant benefit in reducing sediment yield at the watershed outlet. A second scenario set found that relatively small reductions in nutrient applications resulted in significant reductions in nitrate loadings at the watershed outlet, without affecting crop yields significantly.
Keywords: calibration, management practices, Raccoon River Watershed, SWAT. 1
INTRODUCTION Excess nitrogen, phosphorus, and sediment loadings have resulted in water quality degradation within the Upper Mississippi River and its tributaries. This is particularly true for watersheds draining in portions of Iowa, which are generally greatly impacted by agricultural nonpoint source pollution. Kalkoff et al. (2000) report that nitrogen and phosphorus levels measured in several large eastern Iowa watersheds, which drain to the Mississippi River, were among the highest found in the Corn Belt region and in the entire United States as part of the U.S. Geological Survey (USGS) National Water-Quality Assessment Program. Schilling and Libra (2000) state that annual export of nitrate from surface waters in Iowa was estimated to be about 25% of the nitrate that the Mississippi River delivers to the Gulf of Mexico, despite Iowa occupying less than 5% of its drainage area. The nitrate load discharged from the mouth of the Mississippi River has been implicated as the primary cause of the seasonal oxygen-depleted hypoxic zone that occurs in the Gulf of Mexico, which has covered upwards of 20,000 km2 in recent years (Rabalais et al., 2002).