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.     

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。     

基于SWAT模型以北运河上游流域氮负荷削减为重点的山水林田湖草修复措施配置研究

利用SWAT模型对北运河上游流域进行模拟分析,评估了 4类10项24种山水林田湖草生态治理措施对氮负荷的削减效果及山水林田湖草系统治理措施效果.结果表明,径流率定及验证纳什系数(NSE)＞0.50,相对误差(PBIAS)≤±40％,泥沙量、氮负荷总体PBIAS≤±40％,SWAT模型对径流、泥沙、总氮的模拟值与实测值展...     

基于SWAT模型的东江流域径流模拟

基于分布式水文模型SWAT以及SUFI-2 程序对东江流域进行了51 a(1960-2010 年)月径流模拟,并在此基础上讨论了东江流域水文过程的空间差异。模拟结果表明,河源站受新丰江水库影响,模拟结果不确定性较大,确定性系数R2和Nash-Sutcliffe 效率系数相对其他站点较低,龙川站、岭下站、博罗站R2和Nash-Sutcliffe 效率系数皆满足模型适用性要求。流域出口博罗站率定期R2、Nash-Sutcliffe 效率系数分别为0.83、0.83,验证期为0.84、0.84,模型模拟精度较高。东江流域径流深主要受降水空间不均影响,形成由北向南先增后减的趋势。流域下垫面差异对产流过程也有一定影响。其中土壤含水量受土壤性质、人类活动等影响,由北向南差异明显;蒸散发量受植被覆盖影响亦较为明显,北部蒸散量占降雨量的比例大于中部及南部。     

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.      

天山中部流域尺度森林变化水文响应定量分析——以乌鲁木齐河流域为例

为了对天山中部流域尺度森林变化水文响应进行定量分析,论文以乌鲁木齐河流域为研究区,基于流域1980-2013年水文气象资料,在分析流域径流变化规律的基础上,使用SWAT模型,根据天山云杉分布的生境限制因素,设定了5种不同的云杉分布情景,据此,确定不同丰枯年份云杉林变化对径流的影响。结果表明：1）SWAT模型能较好地模拟乌鲁木齐河流域月径流过程,在林地状况恒定的前提下,影响模型模拟的最敏感的参数为地表径流参数CN2,率定期与验证期R²和Ens均高于0.85,相对误差|Re|均小于5%,模型模拟精度较高;2）在相同气象条件下,丰水年、平水年、枯水年云杉林变化与径流呈线性相关,云杉林面积每增加1%,三种年份径流深分别减少0.06、0.05、0.04 mm,且在丰水年和平水年径流增加更显著;3）随着云杉林面积的减少直至消失（林地覆盖率由17.73%到0%）,情景间径流差异的变异系数、波动范围变化逐渐增大,其波动范围扩大5.1倍。山区云杉林的分布,可有效减少地表径流及其波动范围,这对年内径流分配不均的流域水资源稳定、对森林水源涵养功能的定量研究以及林区水资源科学调控和管理都具有重要意义。     

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.     

东江流域敌敌畏的排放量估算及归趋模拟

农药的持续使用,使流域环境污染十分普遍,对其污染水平进行评估很有必要.相比传统的监测手段,与GIS结合的模型作为评估手段具有显著的优势,但是由于农药应用情景及相关排放量的数据不易获得,对流域农药的模拟评估造成了阻碍.本研究建立了一种农药排放量估算的方法,基于流域内作物种植情况及农药施用标准,通过使用情境分析和数学推演,可获得不同子流域单元的输入量;并以此为源输入数据,使用半分布式流域水文模型——SWAT（soil and water assessment tool）模型,以敌敌畏在东江流域为例进行模拟.模型的验证结果显示,模拟浓度与监测结果的差异值绝大多数在一个数量级以内,表明基于源输入估算的SWAT模型可有效评估流域农药的环境归趋.模拟结果表明,流域敌敌畏每年的排放量占到使用量的3.72%,河道内的降解等反应损失达2.35%.东江流域多数河段敌敌畏的质量浓度超过0.1 μg·L^-1,其污染需引起关注.     

四湖流域径流及蓝水绿水资源时空分布模拟

为了解四湖流域的水文特征及蓝水绿水资源时空分布,通过水系概化、子流域划分、总出口概化、湖泊概化,完成SWAT模型构建,采用SUFI-2算法分析了模型参数的敏感性,基于决定系数R2、Nash-Sutcliffe效率系数E_NS与相对误差|R_e|评价了模型的有效性。结果表明:1)对四湖流域径流模拟影响较大的参数有ALPHA_BF (基流α系数)、GWQMN (基流判定系数)、CH_K2(河道水力传导系数)、CN2_AGRL[SCS曲线系数(耕地)]、CH_N2(主河道曼宁系数)和SOL_AWC (土壤层含水率参数),表明地下水模块参数和河网概化参数对四湖流域水文过程影响较大;2)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0.75、0.72和0.69、0.63,|R_e|均在5%以内,均达到令人满意的结果;3)四湖流域绿水资源量年度变化相比蓝水资源更为稳定,降雨量与蓝水资源呈正相关,在空间上蓝水资源分布较为均匀,绿水资源分布呈西北部、东南部多,中部少的分布特征,绿水系数与绿水资源分布特征相似,降雨量对蓝水资源空间分布影响较大。     

SWAT模型在黑河中上游流域的改进与应用

基于物理机制的分布式水文模型是定量化研究人类活动影响下流域水文过程非常有效的工具。使用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)对黑河中上游流域2000—2009年的月平均径流过程进行模拟的结果表明,SWAT模型很好地模拟了黑河上游自然状态下的径流过程,但对中游地区冬季径流模拟明显偏低。分析表明,黑河中游地形和农业生产高强度、反复的地下水抽取灌溉—渗透—地下水补给过程可能是导致模拟偏低的主要原因。基于此机制,论文提出了增加地下水下渗过程的模型修改方案,来间接模拟黑河中游的这一特定过程。对比模型修改前后的黑河中游的径流过程模拟结果表明,验证期的模型效率系数ENS和决定系数R²分别从0.53、0.61提高到了0.70、0.75,取得了较好的模拟结果。结果还表明,加强对黑河中游人工灌溉过程的模拟研究对于研究黑河中游水资源管理和水循环过程至关重要。     

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。     

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。     

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。