输入数据精度与准确性对SWAT模型模拟的影响

以潮河流域为研究区域,利用潮河流域1990~2013年监测数据,构建SWAT模型,在模型结构和参数不改变的情况下,探究输入数据精度（DEM分辨率）与准确性（降水插值）对径流和总氮模拟结果影响.结果显示：DEM分辨率变化（30~300m）对径流及总氮模拟效果不同,对径流模拟影响不明显,纳什系数（ENS）和R²可达到0.87以上;对总氮模拟结果影响较大,分辨率越精细,模拟效果越好.不同水文年,DEM分辨率变化对总氮负荷模拟表现不同.丰水年对总氮负荷影响较大,负荷量差异较为明显,枯水年影响相对较小;不同DEM分辨率下,年均（1993~2002年）总氮负荷强度空间分布相似,高负荷区均位于潮河中游,潮河上游及下游的负荷强度相对较低.不同降水输入数据站点分布、站网密度和准确性不同,流域内降水空间分布差异显著.总体上,基于站点较少的气象站插值数据与雨量站实测降水数据,径流和总氮模拟效果较为接近;基于SWAT官方雨量站插值数据,径流和总氮模拟效果较差.不同降水数据输入情景下,模拟的总氮负荷强度模拟的空间分布差异明显;降水量分布较高的区域,负荷量也较高;不同水文年下,不同降水输入对总氮负荷模拟表现不同.丰水年和枯水年,基于气象站插值数据的总氮模拟结果与基于雨量站实测数据的模拟结果较为接近,而基于SWAT官方雨量站插值的模拟误差较大;平水年,基于SWAT官方雨量站插值的模拟结果较气象站插值数据的模拟结果更好.该研究可为流域开展模型构建提供科学参考和借鉴.     

SWAT模型融雪模块的改进与应用研究

融雪是水文过程的重要影响因素,为了对天山北坡气候极端高寒地区进行长期洪水预报预警,该研究以SWAT （土壤和水评估工具）模型为基本框架对其融雪模块进行修改,将基于物理过程的分布式融雪径流模型耦合入SWAT模型,并基于高程带对改进前后的模型进行了对比验证。通过对新疆天山北坡军塘湖河流域进行模拟、参数率定与验证后发现,原SWAT 模型在参数率定期间（2000 年1 月1 日至2004 年12 月31 日）的Nash-Stucliffe 效率系数（NSE）略低于基于物理过程的模型SWAT-JTH,但在验证期（2006 年1 月1 日至2010 年12 月31 日）,SWAT原模型NSE高于改进后的SWAT-JTH 模型。两种方法模拟效果均可以满足实际融雪模拟精度的需求。研究发现,温度因子方法（SWAT融雪模块）虽较基于物理过程的模型结构更简单,但在合理率定参数后却可以得到较好的效果。虽然现今观测和实验手段还不能满足物理过程模型精度要求,以及物理模型本身的错误叠加现象对目前的研究带来了诸多不确定性,但由于物理模型对于极端条件下的模拟及物理过程的模拟具有很大优势,未来随数据精度的提高,将继续深入该物理模型的改进研究。该研究将对高寒山区分布式融雪径流预报预警的发展起到一定的促进作用。     

降雨时间分辨率对SWAT水文模拟的影响

分别基于13个雨量站的日降雨量和小时降雨量,在率水流域建立SWAT（Soil and Water Assessment Tool）水文模型,对基于不同降雨时间分辨率的SWAT模型进行独立的参数率定和验证,在此基础上分析降雨时间分辨率对率水流域SWAT模拟性能的影响.结果表明,降雨输入的时间分辨率对率水流域SWAT模型的水文模拟性能有显著影响.小时降雨输入SWAT模型的纳什系数（NSE）和决定系数（R²）在率定期分别为0.89、0.90,在验证期分别为0.86、0.88,均显著高于日降雨输入SWAT模型对应的模型评价统计量值.究其原因,小时降雨输入SWAT模型对于峰值流量的模拟要明显优于日降雨输入SWAT模型.建议应在不同气候与自然环境条件的流域内开展类似的降雨时间分辨率对水文模型模拟性能的影响研究.     

降雨时间分辨率对SWAT水文模拟的影响

分别基于13个雨量站的日降雨量和小时降雨量,在率水流域建立SWAT（Soil and Water Assessment Tool）水文模型,对基于不同降雨时间分辨率的SWAT模型进行独立的参数率定和验证,在此基础上分析降雨时间分辨率对率水流域SWAT模拟性能的影响.结果表明,降雨输入的时间分辨率对率水流域SWAT模型的水文模拟性能有显著影响.小时降雨输入SWAT模型的纳什系数（NSE）和决定系数（R²）在率定期分别为0.89、0.90,在验证期分别为0.86、0.88,均显著高于日降雨输入SWAT模型对应的模型评价统计量值.究其原因,小时降雨输入SWAT模型对于峰值流量的模拟要明显优于日降雨输入SWAT模型.建议应在不同气候与自然环境条件的流域内开展类似的降雨时间分辨率对水文模型模拟性能的影响研究.     

非点源模型中的水文模拟——以SWAT模型在芦溪小流域的应用为例

结合分散参数非点源模型SWAT在芦溪小流域的应用,讨论了连续模拟非点源模型水文模块的计算结果.由讨论结果来看,SWAT能够有效地模拟长时间序列的水文过程.一般来说,长期径流量模拟准确,短期径流量的结果较差,尤其是对日径流量的模拟存在着系统性的误差,这主要是由模型的内部结构和数据的时间精度决定的.      

SWAT模型在我国流域水环境模拟应用中的评估验证过程评价

模型评估验证是模型开发和应用过程中的重要环节,是管控模型应用于管理决策风险的重要手段.近年来,以SWAT模型为代表的流域水环境模型在我国流域水环境管理中得到广泛应用,但模型评估验证过程尚缺乏规范性指导.结合SWAT模型建模过程和模型评估验证的基本步骤,梳理总结SWAT模型评估验证过程的评价方法,针对确定研究或决策目标、获取输入数据、构建模型、模型率定验证、展示模型结果等5个阶段分别设计评价指标.筛选中国知网收录的2015—2017年发表的以SWAT模型为主题的428篇学术论文作为研究对象,评价现有研究的模型评估验证过程,分析我国SWAT模型评估验证的现状以及存在的问题和不足.评价结果表明,我国现有的SWAT模型应用研究总体比较重视模型评估验证过程,能够清晰定义研究区域、建模目标和期望产出,说明输入数据来源和质量以及模型概化、参数灵敏度分析、参数识别、不确定性分析的方法和结果,模型模拟效果较好.但是,针对SWAT模型评估验证方法的研究较少,在模型参数识别方面还存在参数选取未考虑研究区域特征、参数识别结果不合理等问题.建议在SWAT模型应用研究中关注参数灵敏度分析和参数识别,结合研究区域特征建立本地化应用数据库,加强模型评估验证方法研究.当模型应用于流域水环境管理决策时,应完整地开展模型评估验证,并分析模型不确定性对决策的影响.      

哀牢山山区降水时空分布的影响因素及插值方法比较

为了研究哀牢山山区降水的影响主要因素并探索适于山区降水的空间插值方法,本文利用研究区内30个地面测站10年(2005~2014)的降雨实测数据,根据降雨的时间分布特征,将研究时段划分为年季、干季和湿季,并对影响降水的因素进行空间自相关分析,确定并组合得到影响降水的主要因子,使用留一法交叉检验插值精度,通过分析验证,寻求最优的降雨插值方法。研究结果表明,1)影响降水的主要因子为高程、纬度、坡度、坡向和主风向效应指数(PWEI);2)影响年季降水变化的主要因子为高程、纬度、坡度和坡向;影响湿季降水的主要因子为高程、纬度、坡度和PWEI;影响干季降水的主要因子为高程、坡度、纬度和坡向;3)插值过程中结合环境特征引入影响降水的因子,很大程度上提高了插值结果的精确性。由此可见,降雨插值精度不仅和插值方法本身的结构有关,更重要的是在降水特征的基础上合理筛选及引入主要环境影响因子。     

灰色季节性指数自记忆模型及其在海河区降水模拟与预测中的应用

准确的降水模拟与预测,对防汛、抗旱及区域水资源管理有着重要的指导作用。由于降水序列波动较大,传统的灰色模型所得到的降水模拟值和预测值往往趋于平均值,论文从输入数据和模型结构改进两个方面对传统的灰色模型进行改进——采用季节性指数法对降水数据进行平滑处理,引入自记忆函数,构建灰色季节性指数自记忆模型（SS-GM）,并将其应用于海河区降水过程的模拟和预测。结果表明：①该模型较传统灰色模型而言,模拟效果有很大程度的提高,能够准确模拟年和月尺度的降水过程,各水资源二级区的月尺度Nash-Sutcliffe 系数（NSE）和决定系数（R²）均达到了0.60 以上,大部分区域年降水模拟的NSE和R²均在0.70 以上,且在较大的时空尺度上,模拟效果更佳;②模型具有一定的月降水量的预测能力,在1~2 月预见期内,各分区降水预测值NSE达到0.50 以上,大部分地区NSE值超过0.60;③模型结构简单、计算方便,能很好地反映降水数据序列的变化趋势,且具有较高的模拟及预测精度。     

多种特征因子结合GBDT的降水数据降尺度方法研究

结合增强型植被指数(EVI)、大气可降水量(PWV)、地表温度(LST)、坡度(Slope)、坡向(Aspect)、海拔(Altitude)及经纬度(LON,LAT)提出了一种基于机器学习算法结合站点数据校正的降尺度框架.分析了前馈神经网络(FNN)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)在长江流域GPM IMERG数据空间降尺度过程中的鲁棒性差异;考虑了2001—2019年不同季节植被对降水降尺度结果的时滞效应;探究了降尺度数据对GPM的校正效果与降水量的关系.通过站点实测数据对模拟结果进行精度分析,结果表明:3种降尺度结果在得到1km空间分辨率降水数据的同时,也不同程度提高了数据的精度.其中,GBDT模拟结果对降水细节特征表达更明显,可以很好地反应降水的空间异质性.并且它在年、季时间尺度上模拟的结果在各研究区内的精度均为最优(年R²=0.748～0.958,季R²=0.518～0.909),有更好的降水捕获能力和更强的模型鲁棒性;春冬季植被的滞后性对GPM降尺度结果的响应最为敏感,最佳滞后期分别为1个月和2个月,夏秋季时滞效应不明显...     

基于模型研究质量评价的SWAT模型参数取值特征分析

SWAT模型是目前我国应用最为广泛的流域水环境模型之一.由于该模型拥有分布式参数并且基于美国环境特征建立,确定合理的和符合我国流域环境特征的参数取值是模型应用中的关键工作.有研究通过总结现有报告的参数取值,为模型本地化应用提供参数取值参考,但这些研究忽略了其中SWAT模型研究质量之间的差异,也未考虑参数取值的非均匀性以及极端值的影响,因而研究结果的实用性不佳.建立了综合考虑模型建立、参数率定和验证、模拟效果的SWAT模型研究质量评价指标体系,对中国知网收录的2015~2017年发表的428篇SWAT模型研究文献开展定量评价并筛选高可信度文献.基于高可信度文献报告的SWAT模型参数取值,分析了15个涉及水文、泥沙和水质过程模拟的参数取值特征,包括参数取值分布特征及其在不同地理区域间的差异,以及参数率定值与默认值的偏差等.研究表明,在筛选得到的129篇高可信度文献中,SWAT模型应用整体上更加规范,且具有较好的区域代表性;15个模型参数在我国流域的取值分布具有正偏态、负偏态等不同特征,其中4个参数在我国不同地理区域的取值分布存在显著差异,12个参数在我国流域的取值明显偏离默认值.基于模型参数取值特征,以置信区间的形式给出了SWAT模型在我国本地化应用的参数取值建议,并针对不同数据条件下的模型应用提出了参数取值建议.     

全球增温1.5℃和2.0℃对淮河中上游径流影响预估

论文应用第5次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)中5个全球气候模式(Global Climate Models,GCMs)和3种典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)在全球增温1.5℃和2.0℃下的预估结果,分析了淮河中上游地区未来的气候变化特征。进一步基于SWAT(Soil and Water Assessment Tool)水文模型定量预估了气候变化对该区域径流量的影响,并量化了预估结果的不确定性。结果表明:SWAT模型在淮河中上游对月径流量具有较好的模拟能力。在全球增温1.5℃和2.0℃下,淮河中上游年平均气温分别较基准期(1986—2005年)增加1.1℃和1.7℃;年降水量较基准期分别相应增加4%和7%;基于SWAT模型预估的年径流量较基准期分别增加5%和8%。未来气候变化不会改变月径流分布特征,年内径流仍集中在盛夏和初秋(6—9月)。预估的月丰水流量明显增加,尤其当全球增温达到2.0℃后,出现洪涝的风险明显增大。未来降水量和径流量预估都存在较大的不确定性,不确定性主要来源于GCMs,在全球增温2.0℃下预估的不确定性更大。     

基于SWAT模型的挠力河流域地表径流数值模拟与不确定性分析

为探究水文模型参数敏感性及模型不确定性对径流模拟的影响,运用SWAT模型对挠力河流域地表径流过程进行了数值模拟,利用SUFI-2方法评价模型参数敏感性及不确定性对模拟结果的影响,选取决定系数（R2）与Nash-Sutcliffe效率系数（E_NS）对模型精度进行评价。敏感性分析结果表明:对挠力河流域径流模拟影响最大的4个参数是CN2（SCS径流曲线数）、SLSUBBSN （平均坡长）、SOL_BD （土壤湿密度）和SOL_K （土壤饱和导水率）,表明SCS径流曲线数、土壤与地形地貌是影响挠力河流域地表径流最重要的因素。月径流模拟过程与实测水文过程拟合较好,率定期和验证期R2与E_NS分别为0.68、0.67和0.76、0.44,均达到令人满意的结果。不确定性分析结果表明:p因子为0.78,r因子为0.94,模型不确定性较小,进一步验证了模型的适用性。研究结果可为其他相似流域SWAT模型的应用及参数的率定提供参考。     

SWAT模型水文过程参数区域差异研究

探讨SWAT模型的敏感参数和参数值的区域差异,有助于减少水文过程模拟的不确定性,提高模型在不同区域的应用水平。论文在收集SWAT模型的国内应用文献基础上,依据干燥指数将流域划分为湿润区、半湿润区、半干旱区和干旱区,主要采用定性分析方法,分析模型的敏感参数和参数值的空间差异及其影响因素。结果表明,SWAT模型的敏感参数和参数值具有一定的区域差异。对于地表水文过程,径流曲线系数(CN2)和土壤可利用水量(SOL_AWC)在各个区域都比较敏感,土壤蒸发补偿系数(ESCO)在湿润区和半湿润区较为敏感;由于均受土壤质地的影响,湿润区CN2 值高于半湿润区,SOL_AWC则正好相反;受气温和植被覆盖的影响,湿润区和干旱区的ESCO取值高于半湿润区和半干旱区。地下水参数在湿润区和干旱区较为敏感。降雪融雪参数仅在干旱区融雪对径流贡献大的流域才比较敏感。由于气候、土壤、植被条件的区域异质性,导致了流域水文过程参数的区域差异。结果还表明,由于水文过程还受到局部气象条件、下垫面等多种因子共同作用,以及模型尚未揭示的其它因子的影响,模型参数在相同区域的不同流域也存在着一定的差异。     

基于WARMF模型的杭埠-丰乐河流域水文模拟研究

研究了WARMF模型在杭埠-丰乐河流域(巢湖流域最大支流)的水文模拟适应性能并进行了流域水文系统分析.利用AVSWAT2000模型将流域划分为37个子流域,利用流域地貌-土壤分布对应关系、土壤剖面结构、地下水位埋深等条件,确定了子流域的平面分组与剖面土层结构,较大程度上降低了流域模型参数校准的难度与不确定性.利用2000～2003年的水文观测数据,在参数灵敏度分析基础上,对模型水文参数进行了校准与检验.结果表明,WARMF在研究区具有较好的适应性能.WARMF模型与AVSWAT2000模型的水文模拟结果对比表明,WARMF模型具有更好的日拟合性能.基于模型的模拟结果,在空间尺度上定量分析了流域从降水开始到入湖的水循环过程,在时间尺度上分析了年内降雨、径流的分布及其对应关系.流域概化、模型的校准与检验以及流域水文时空变化的系统分析方法等对流域水文、环境的模拟研究与系统分析具有探索意义.     

基于SWAT模型的碧流河流域入海径流模拟研究

利用多源综合数据,建立碧流河流域SWAT（soil and water assessment tool）分布式水文模型,对模型进行了率定验证。结果表明:率定期模型纳什效率系数Ens、决定系数R2及相对偏差PBIAS分别为0.80、0.86、18.9%,模型不确定性P因子、R因子分别为0.78、0.58,验证期Ens、R2及PBIAS值分别为0.87、0.88、1.9%,建立的SWAT模型在碧流河流域中径流模拟总体效果较好,不确定性较小。通过建立流域水文模型,可以解决海洋科研业务工作中监测覆盖的入海河流有限、入海径流量难以获得的问题,为污染物入海通量评估提供高分辨率的流量数据。     

SWAT模型数据库的构建——以赵王河流域为例

近年来,SWAT模型被广泛应用于水文、水利、面源污染等方面的研究,但是由于SWAT模型是美国农业部研究中心研制开发的,其基础数据也是以美国本土的数据为标准的,因此,为了提高模拟的准确性,需要建立研究区域的数据库。SWAT模型数据库非常庞大且对数据格式的要求也很严格,因此,其构建过程就成了很多研究人员的难题,针对这个问题,结合已有的数据库构建研究和赵王河流域SWAT模型的构建过程,提出了比较全面的SWAT模型数据库的构建方法。