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SWAT模型参数及运行过程


第1章 SWAT 模型
1.1 SWAT 模型参数
1.1.1 DEM 数据
DEM 大部分是比较光滑的地形表面模型,但是由于误差及某些特殊地形的 存在,造成 DEM 表面会有一些凹陷的地区存在,导致得到精度不高的水流方向 结果,使得原始 DEM 数据不能满足研究的需要。因此,在进行绝大多数模拟实 验之前,都会将原始 DEM 数据通过 ArcGIS

软件的水文分析模型进行洼地填充, 最终得到满足研究需求的无洼地 DEM 数据。

1.1.2 土地利用数据
通过对洱海流域高分辨遥感影像监督分类取得研究区的土地利用空间分布 图后,首先查看分布图的投影坐标体系,如果与研究中设定的不相同,则需要利 用 ArcToolbox 的投影模块 Projections 对其进行投影转换; 第二步需要建立图中分 类编码与模型中土地分类编码之间的联系,以供模型模拟使用。

1.1.3 气象数据
气象数据主要包括流域的气温数据(日平均、最高和最低) 、太阳辐射、风 速、相对湿度、降水数据(包括降雨强度、月均降雨量、月均降雨量标准偏差、 降雨的偏度系数、月内干日数、月内湿日数、平均降雨天数等参数) 。在数据类 型上, 这些数据可以是统计数据, 也可以通过 SWAT 模型的天气发生器模拟生成, 或者是统计和模拟数据的结合;在数据格式上,这些气象数据需要以 DBF 格式 保存在 ArcGIS 自带的属性数据库中;在时间尺度上,模型的模拟时间步长可以 为年、月、日。

1.1.4 土壤数据
SWAT 模型需要将各类土壤的水文、水传导属性作为输入值, 并将其分为按 土壤类型和按土壤层输入的两类参数。按土壤类型输入的参数包括:(1)每类土 壤所属的水文单元组;(2)植被根系最大深度;(3)土壤表面到最底层深度;(4)土 壤空隙比等。按土壤层分层输入的数据有;(5)土壤表面到各土壤层深度;(6)土 壤容重;(7)有效田间持水量;(8)饱和导水率;(9)每层土壤中的粘粒、粉沙、沙 粒、砾石含量;(10)USLE 方程中的土壤可蚀性 K;(11)田间土壤反照率;(12)土壤

电导率。 土壤物理属性数据按获取方式的不同可分为以下四类: (l)通过查阅土壤志获得数据:土壤名称、 土壤层数、 根系深度和表层到底层土 壤深度根据《土壤志》直接获得。 (2)实测数据和通过实测数据转化得到:粘土、壤土、砂土和砾石采用的是采 样后实测的土壤数据,有机碳含量是由实测的有机质含量转化得到。 (3)通过计算得到的数据。土壤容重、有效水容量和饱和传导系数使用 SPAW 软件计算得到,水文单元组、地表反射率、土壤侵蚀因子由已知数据通过公式计 算得到。 (4)使用 SWAT 模型的默认值:阴离子交换孔隙度、土壤最大可压缩量、电导 率使用 SWAT 模型的默认值。 土壤的化学属性,包括土壤每层的全磷、全氮、速效磷含量,是通过野外采 样,实验室化验得到的实测数据。 1、土壤粒径数据 土壤粒径数据是 SWAT 模型中重要的输入参数,对模拟结果的精度有重要的 影响作用。SWAT 模型中采用的土壤粒径标准为美国制标准,而中国的土壤质地 采用的是卡钦斯基制和国际制标准, 因此国内数据无法在 SWAT 模型中直接使用, 使用时需要将其转化为美国制标准。粒径转换的方法主要包括:一次样条插值, 二次样条插值,三次样条插值,线性插值、spline 内插方法等。国际制、卡钦斯 基制和美国制标准的区别如下表所示。
表 1 土壤颗粒标准

国际制(mm)
>2 0.2-2 0.02-0.2 0.002-0.02 <0.002 砾石 粗沙土 细沙土 粉土 粘土

卡钦斯基制(mm)
砾 砂 粗粉砂 中粉砂 细粉砂 粘粒 >1 0.05-1 0.01-0.05 0.005-0.01 0.001-0.005 <0.001

美国制 (mm)
>2 0.05-2 0.002-0.05 <0.002 砾石 沙土 粉土 粘土

2、SPAW 软件计算部分参数 通过美国华盛顿州立大学开发的土壤水特性软件SPAW软件中的Soil-Water - Characteristics(SWCT)模块, 并根据粘土(Clay)、 砂(Sand)、 有机物(Organic Matter)、 盐度(Salinity)、砂砾(Gravel) 等参数计算出: (1)凋萎系数; (2)田间持水量; (3) 饱和度; (4)土壤容重;(5)饱和导水率等5个变量。由变量(1)和(2)可以计算逐层 的有效田间持水量(SOL _AWC ),其计算公式为: SOL _AWC = FC -WP,其中FC

为田间持水量,WP为凋萎系数。 3、土壤有机碳参数 将土壤有机质的含量乘以 0.58 可以求得土壤中有机碳的含量。 4、土壤水文组 在 SWAT 模型中采用 SCS 径流曲线数模型对径流进行模拟研究,而水文土壤 组则是这个模型的重要参数之一。 美国自然环保署(Natural Resource Conservation Service)根据土壤入渗率特征, 将具有相似径流能力的土壤分为四个土壤水文组(A, B, 和 D), C 该组具有相同的降水和地表特征。 土壤的水文分组定义如表 2 所示:
表 2 土壤水文分组

土壤类 型
A B C D

最小下渗率 (mm/h)
>7.26 3.81~7.26 1.27~3.81 0.00~1.27

渗透率
较高 中等 较低 很低

土壤质地
沙土、粗质沙壤土 壤土、粉沙壤土 沙质粘壤土 粘土、盐渍土

5、土壤可蚀性 K 值 土壤可蚀性 K 值是土壤抵抗水蚀能力大小的一个相对综合指标,K 值越大, 抗水蚀能力越小;反之,K 值越小抗水蚀能力越强。Williams 等在 EPIC 模型中发 展了土壤可蚀性因子 K 值的估算方法, 只需要土壤的有机碳和颗粒组成资料即可 计算。计算公式如下所示: . = . + . ?
.

+
.

.

. ? + .?. (. ? +(?.+.)) C 为土壤有机氮含量;SN=1-SAN/100。 6、SWAT 土壤数据库其余参数确定

(4.2)

式中, 为土壤侵蚀因子, K SAN 为含沙量; 为土壤含量; 为粘土含量; SIL CLA

对于田间土壤反照率, 可以率根据土壤颜色、湿度以及土壤反照率的参考值 取为 0.16~ 0.22 不等。 对于土壤的电导率, 与土壤中的盐分、 水分、 有机质含量、 土壤质地结构和孔隙率都有不同程度的关系,可以采用电流-电压四端法进行测 定,也可以采用一些经验值。

1.2 模型建立及运行
1.2.1 流域划分
1.2.1.1DEM 设置 1.DEM 加载 首先在单击 DEM Setup 选项加载流域 DEM 数据;然后单击 DEM projection setup 按钮,定义 DEM 属性。 2.定义 MASK DEM 加载之后,为更加准确的划定流域研究范围,最好需要加载 MASK,可 以更好的减少数据量的大小。 1.2.1.2 河网定义 为了生成精度较高的流域水系图,可以选择加载河网,这样就可以得到精度 符合试验要求的水系图。 1)选择 DEM-based 选项。 2) 单击 Flow direction and accumulation。 软件将自动进行流域河网划分分析, 分析结束之后,在 Area 对话框中将出现分析数据,这个数值越小,划分的河网 就会越详细。 3)在 Stream network 对话框中点击按钮 Creat streams and outlets, 生成河网。 1.2.1.3 OUTLET、INLET 定义 在流域内进行径流模拟、泥沙模拟和非点源污染模拟等研究时,OUTLET、 INLET 的正确定义可以更好的定位监测点的位置,提高模拟结果的精度。 1.2.1.4 流域总出口指定及子流域划分 1)单击总出口按钮,选择流域总出口,在这里,流域总出口选为左下角的 西洱河。 2)单击子流域按钮,划分子流域。 1.2.1.5 子流域参数的计算 单击计算按钮 Calculate subbasin parameters,计算子流域参数。当流域划分 完成之后, ArcSWAT 产生的栅格数据集,将从 SWAT 项目目录 Watershed\Grid 转移到 Project Raster Geodatabase。流域划分完成之前,Watershed\Grid 目录中 的栅格以 ESRI GRID 格式存储,以提高执行效率。一旦划分完成,它们将会被转 移到 Raster Geodatabase,以简化项目的数据存储。

1.2.2 水文响应单元划分
1.2.2.1 加载土地利用栅格图及重分类土地利用类型 1)选择 HRU Analysis 菜单中的 Land Use/Soil/Slope Definition,将会弹出以下 对话框, 2)单击 Land Use Grid 下的按钮,加载 Land Use 数据,选择 Load Land Use dataset(s) from disk。 3)选择数据集里的 land use 代码字段,这个字段将转成栅格数据集里的栅 格值。 4) 选择区别土地利用类型的相应属性字段, 单击 OK, 显示 Value 和面积比。 5)单击 Lookup Table 选项,加载土地利用索引表。本研究中,笔者选用土 地利用索引表 User Table,将栅格 Value 值与 SWAT 土地利用数据库里的分类联 系起来。 1.2.2.2 加载土壤栅格图及重分类土壤类型 1)单击 Soils Grid 下的按钮,加载 Soils 数据,选择 Load Soils dataset(s) from disk。 2) 选择数据集里的 Soils 代码字段, 这个字段将转成栅格数据集里的栅格值。 3)选择区别土壤类型的相应属性字段,单击 OK,显示 Value 和面积比。 4)单击 Lookup Table,选择 Name 字段,加载索引表。 1.2.2.3 重分类坡度 1)选择 Slope 选项,将出现以下对话框: 2)单击选择 Multiple Slope 选项,将坡度分为两类,然后选择 Current Slope Class,输入分类的上限,单位是%。 3)完成上述工作后,Reclassify 按钮将会被激活,单击 Reclassify 执行,完 成坡度分类。 1.2.2.4 HRU 定义 打开 HRU Analysis 菜单,选择 HRU Definition 选项,可以在显示的对话框中 划分水文响应单元, 1)单击 HRU Thresholds 选项,选择其中的 Multiple HURs,按研究实际需要 输入比例值。 2)单击 Land Use Refinement (Optional) 选项,对 land use 类型进行详细划 分。 3)完成上述工作后,单击 Create HRUs 选项,完成水文响应单元的划分,生

成 Final HRU Distribution 的报告,同时创建一个属性文件加载到当前视图中。

1.2.3 加载气象数据
1)选择 Write Input Tables 菜单中的 Weather Stations,然后选择 Custom database,加载 weather generator 测站位置表, 2)然后依次选择菜单中的 Solar Radiation Data、Wind Speed Data、Rainfall Data 、Temperature Data、Relative Humidity Data 等选项,加载事先准备好的相 应 DBF 文件。

1.2.4 创建模型输入文件
此过程主要就是将前面的所有 SWAT 模型需要的数据写入指定的文件。本研 究中,需要输入事先准备好的 Watershed Configuration File(.fig)、Soil Input(.sol)、 Weather Generator Input(.wgn) 、 Subbasin General Input(.sub) 、 HRU General Input(.hru)、Soil Chemical Input(.chm)等数据文件。

1.2.5 运行模型
当完成以上步骤后,就可以利用 Run SWAT 命令运行模型,生成研究所需要 的模拟数据。本次研究中,笔者在 Rainfall/Runoff/Routing 选项框中选用 Daily rain/CN/Daily 命令, 以日为单位进行径流模拟; 降雨量选择偏正态分布 (即 Markov chain-exponential model)方法进行模拟;河道演算采用 Variable Storage 方法进 行模拟,模拟时间为 2013 年 1 月 1 日到 2015 年 1 月 1 日。 然后利用 Read SWAT OutPut 命令,选择右侧的输出文件类型,然后单击 Import Files to Database,当前模拟结果将会被保存在项目目录中。

1.3 模型验证
1.3.1 参数敏感性分析
SWAT 模型是以美国的水文、气候等环境要素为对象开发的,尽管其计算基 于物理过程,然而由于其核心方程 USLE 是为应用于美国水土流失状况而建立的 经验公式,因此,在应用于美国以外的区域时,SWAT 模型需要根据当地的实际 状况进行敏感性分析。SWAT 模型参数敏感性分析就是通过调整模型参数的初始 值或是取值范围,使模型的模拟值接近于测量值。 利用 ArcSWAT2005 模型自带的自动参数分析模块,可以分析众多参数对模 拟结果的不同影响, 并可看出各参数对模拟结果影响的大小,结合参数的阈值与 实际情况对参数进行调整,可获得较精确的模拟结果。

1、水文模拟参数敏感性分析 在流域模拟过程中对径流模拟结果影响最大的参数依次是径流曲线数 CN2、 土壤蒸发补偿系数 ESCO 以及有效田间持水量 SOL-AWC。 2、氮磷模拟参数敏感性分析 针对硝态氮模拟值较低的校正方法有, 将土壤化学文件中土壤层中硝态氮的 初始聚集量调整到合理水平, 增加施肥过程中肥料施用到表层土壤中的比率,增 加作物残茬系数,减少土壤的生物混合效率,增加硝态氮的入渗系数,以及增加 河道水草和藻类中矿物氮的比率。 有机氮的模拟值校正方法有调整土壤化学输入 文件中土壤层中有机氮的初始聚集量到合理水平, 减少施肥过程中肥料使用到表 层土壤中的比率,以及减少河道水草和有机氮的比率。 可溶性矿物磷, 有机磷的校正方法与氮相似,但部分参数调整的调整会同时 对硝态氮和有机氮的模拟产生影响, 而硝态氮和可溶性矿物磷的模拟趋势刚好相 反。 同时这些参数的调整会对所有养分模拟产生影响,模拟试验也表明这几项参 数不敏感, 即使调整到极值也只能对模拟值产生微调作用。因此对这部分参数按 照氮素模拟的率定值不做调整。 由于这些参数的共同影响,氮素和磷素模拟的校 正是同时进行的,对于单独影响的参数调整,同样采用部分调整的校正方法,首 先于经过调整和文献查阅可以确定的基本参数不做调整, 对于其他的不确定因素, 采用模拟的方法进行单因素的敏感性分析和多因素的组合模拟来进行经验性调 整。

1.3.2 模型适用性分析
在研究中,可以选择相对误差、相关系数和 Nash-Suttcliffe 系数ENS 来判断模 型的适用性。其计算公式如下所示: 1)相对误差R e : =
?

× %

(6.4)

式中,R e 是模拟相对误差;Pr 是模型模拟值;Qr 是实测值。 如果R e 为正数, 说明模拟值偏大; 如果R e 为负数, 说明模拟值偏小; 如果R e 为 0,说明模拟值等于实测值。 2)相关系数 R2: 相关系数 R2 可以利用 Excel 通过线性回归法求得,当 R2=1 时,表示模拟值 与实测值非常吻合;当 R2<1 时,其值越大,两者的相似度就越高。 3)Nash-Sutcliffe coefficient(ENS ): = ?
= ? ( ? ) =

(6.5)

式中,Oi 是实测值;Pi 是模拟值;P0 是实测平均值;n 为实测值的个数。

当ENS 的值越接近于 1 时,其模拟结果越精确。


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