新安江模型和SWAT模型的对比应用研究

㊀收稿日期：２０１５１１０５㊀基金项目：国家自然科学基金资助项目（４１１７１０２９）；广东省水利科技创新项目（２００９－４２）㊂㊀作者简介：朱炬明（１９９０ ），男，广东台山人，硕士研究生，研究方向为水文预报㊂㊀通信作者：周买春（１９６５ ），男，江西高安人，教授，博士生导师，研究方向为水文预报和地理信息系统㊂㊀Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｊｕｍｉｎｇ＠１６３．ｃｏｍʌ水文泥沙ɔ不同水文模型在双桥流域的应用比较朱炬明，周买春（华南农业大学水利与土木工程学院，广东广州５１０６４２）摘㊀要：新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型分别代表集总式㊁响应单元式和网格分布式三种不同结构的流域水文模型㊂以Ｎａｓｈ效率系数为目标函数，采用ＳＣＥ－ＵＡ自动优化算法率定模型参数，对双桥流域的日径流进行了模拟㊂结果表明：新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型都能较好反映双桥流域的日径流过程㊂从总体效果来看，新安江模型的模拟效果比ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的好，三个模型对总体水量的模拟误差都在ʃ１０％以内，水量模拟比较平衡㊂在不同流量级的模拟中，ＳＷＡＴ模型的水量平衡效果均比新安江模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的好；大流量模拟时，新安江模型的模拟均方根误差较小，模拟效果最好；中流量和小流量模拟时，ＢＴＯＰＭＣ模型的均方根误差较小，模拟效果最好㊂关键词：新安江模型；ＳＷＡＴ模型；ＢＴＯＰＭＣ模型；径流模拟；双桥流域中图分类号：ＴＶ１２１．１；Ｐ３３８．８㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００⁃１３７９．２０１６．０４．００５㊀㊀随着水文学理论㊁计算机技术㊁地理信息系统和遥感技术的发展，流域水文模拟经历了由系统模型到概念性模型再到物理模型㊁由集总式模拟到分布式模拟的发展历程，每种模型都有各自的特点㊂由于对水文过程机理的描述和流域水文气候特征刻画的详细程度不同，因此对于一个特定流域，不同水文模型存在不同的适应性㊂那么，如何选择最适合的水文模型，就成为水文过程模拟的关键㊂近年来，国内外学者对不同模型在不同流域进行了应用对比㊂ＨＯＮＧＪ．Ｂ．等［１］的研究表明，在湿润的息县流域（流域面积８８２６ｋｍ２）应用新安江模型（集总式模型）和ＢＴＯＰＭＣ模型（网格分布式模型）的表现都较好，而在半湿润半干旱的葛沟流域（流域面积１９９６ｋｍ２）应用ＢＴＯＰＭＣ模型的表现较差；邓鹏等［２］将新安江模型㊁ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型（半分布式模型）和ＳＷＡＴ模型（响应单元式模型）应用于息县流域，表明新安江模型和ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型略好于ＳＷＡＴ模型；ＹａｎｇＤ．Ｗ．等［３］在日本关河流域（流域面积７０３ｋｍ２）的研究表明，网格式ＭＩＫＥＳＨＥ模型和坡面式ＧＢＨＭ模型均能反映流域的空间异质性，但ＭＩＫＥＳＨＥ模型适用于小流域，ＧＢＨＭ模型适用于大流域，而以地形指数为划分单元的ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型无法反映流域的空间异质性；张亦驰等［４］将ＬＣＭ模型分别以集总式㊁半分布式和全分布式应用于孤山川流域（流域面积１２６３ｋｍ２），结果表明分布式模拟的精度最高，集总式的精度最差㊂然而，前人几乎都是在中型或者大型流域对模型进行对比的，难以揭示不同模型在小型流域的适应性㊂为此，笔者分别运用新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型对双桥流域（流域面积１３１ｋｍ２）的日径流过程进行了模拟，对三种模型的模拟效果进行了分析比较㊂１㊀模型概况１．１㊀新安江模型新安江模型的产流计算基于蓄满产流机理，模型核心是流域蓄水容量分布曲线㊂为了更普遍地反映流域土壤水分分布状况，本文采用双抛物线型土壤蓄水容量曲线［５］，与 三水源 新安江模型不同，双抛物线型新安江模型将总径流仅划分为 二水源 ：地表径流和地下径流㊂由于流域蓄水容量曲线实际上是一条概率分布曲线，并不能反映流域内部某一具体点的实际土壤水分状况，因此新安江模型是一个集总式概念性模型㊂双抛物线型新安江模型地面径流汇流采用单位线法，地下径流汇流则采用线性水库法，河网汇流采用分段连续演算的马斯京根法［６－７］㊂虽然一些学者已经实现了新安江模型的分布式应用［８］，但水文要素的空间分布差异仍采用概率函数概化，还是无法反映每个具体点水文要素的实际状况㊂１．２㊀ＳＷＡＴ模型ＳＷＡＴ模型提供了ＳＣＳ模型和Ｇｒｅｅｎ－Ａｍｐｔ方程㊃２２㊃第３８卷第４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀人㊀民㊀黄㊀河㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．４㊀㊀２０１６年４月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ＹＥＬＬＯＷ㊀ＲＩＶＥＲ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ａｐｒ．，２０１６㊀㊀计算流域产流，提供了Ｈａｒｇｒｅａｖｅｓ法㊁Ｐｒｉｅｓｔｌｅｙ－Ｔａｙｏｒ法和Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｉｔｈ法计算潜在蒸散发，以及特征河长法和马斯京根法计算河道汇流㊂鉴于双桥流域位于降水量丰沛的湿润地区，故本文选用ＳＣＳ模型和Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｉｔｈ蒸散发模型，根据自然子流域㊁山坡等将流域划分为若干个单元流域，再按照不同地表覆被㊁土壤类型和坡度进一步将流域离散为多个水文响应单元㊂在每个响应单元上应用ＳＣＳ模型计算产流，再通过特征河长法进行河道汇流演算㊂由于ＳＷＡＴ模型将流域离散为一系列水文响应单元，因此能在一定程度上反映流域下垫面的空间异质性，但模型需要率定的参数较多㊂１．３㊀ＢＴＯＰＭＣ模型ＢＴＯＰＭＣ模型将流域划为若干个参数块，将集合式块参数以分布式函数转录到网格，以网格为计算单元，基于ＴＯＰＭＯＤＥＬ概念产流，使用马斯京根－康吉方法计算地表汇流，能较全面地反映水文要素和各种参数的空间差异性，是一种具有物理基础的分布式水文模型［９－１１］㊂ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型的产流机理为蓄满产流，但ＢＴＯＰＭＣ模型也可在ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型上叠加积雪／融雪模型㊁土壤冻融模型和超渗产流模型㊂ＢＴＯＰＭＣ模型参数物理意义明确，需要率定的参数较少，但其需要输入的数据较多，数据精度对模拟效果的影响较大，尤其是在小流域［１］㊂２㊀研究区域概况双桥流域位于珠江三角洲西部，流域地表径流汇入珠江水系之一的潭江㊂流域出口设有双桥水文站，集水面积为１３１ｋｍ２，主河长约２６ｋｍ，河床比降为０．２８１％，流域多年平均降水量为１６９６ｍｍ㊂除了在出口处设有１个水文测站外，笔者还使用了流域内设立的吉塘㊁棠密㊁坂村㊁布尚４个雨量站㊂双桥流域水文站㊁雨量站分布见图１㊂图１㊀双桥流域ＤＥＭ和水文站、雨量站分布３㊀数据输入３．１㊀ＤＥＭ刘远等［１２］应用ＨＹＤＲＯ１Ｋ㊁ＳＲＴＭ和ＡＳＴＥＲＧＤＥＭ三种ＤＥＭ对韩江流域进行河网计算，发现ＳＲＴＭ提取的数字河网精度最高㊂因此，本研究使用国际科学数据服务平台提供的ＳＲＴＭＤＥＭ数据，其分辨率为９０ｍ，双桥流域ＤＥＭ见图１㊂３．２㊀土地覆被土地覆被数据来自于美国地球观测系统ＥＯＳ卫星中分辨率成像光谱仪（ＭＯＤＩＳ）提供的标准ＩＧＢＰ（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＧｅｏｓｐｈｅｒｅＢｉｏｓｐｈｅｒｅＰｒｏｇｒａｍ，国际地圈生物圈计划）图像，原始分辨率为５００ｍ，它将全球土地覆盖分为１７种类型㊂通过对图像的截取研究分析，确定双桥流域内土地覆被类型有１１种，包含的覆被类型及其分布和所占比例见图２㊂由图２可知，双桥流域覆被以多树草地㊁作物地和常绿阔叶林为主㊂图２㊀双桥流域土地覆被分布３．３㊀土壤类型土壤数据采用联合国粮农组织（ＦｏｏｄａｎｄＡｇｒｉｃｕｌ⁃ｔｕｒｅＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ，简称ＦＡＯ）提供的全球数字土壤图像，分辨率为１ｋｍ㊂经过对原始图像的处理与提取，双桥流域内仅有１种编号的ＦＡＯ土壤类型，其黏土㊁沙土㊁粉土含量分别为４０．３０％㊁３８．１５％㊁２１．５５％㊂３．４㊀ＮＤＶＩＮＤＶＩ（ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ，归一化植被指数）来自ＰａｔｈｆｉｎｄｅｒＡＶＨＲＲＬａｎｄ数据库，分辨率为８ｋｍ，本研究采用该数据库１９９１年１月 １９９８年１２月的数据㊂由于卫星故障，因此缺少的１９９４年９ １２月数据采用１９９１ １９９８年的旬均值或月均值填补㊂３．５㊀水文气象数据模型运行需要的水文气象资料包括了降水㊁径流㊁气温㊁湿度㊁太阳辐射和风速等㊂降水和径流数据采用１９９１ １９９８年双桥流域４个雨量站和１个水文站的实测数据㊂其余气象数据来自ＣＲＵ（ＣｌｉｍａｔｅＲｅｓｅａｒｃｈＵｎｉｔａｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥａｓｔＡｎｇｌｉａｉｎＵＫ，英国东英格利亚㊃３２㊃大学气候研究所）的ＴＳ２．０数据集，包括每月的日平均气温㊁日平均风速㊁日气温变幅㊁云量和实际水汽压，分辨率为０．５ʎˑ０．５ʎ㊂４㊀模型应用４．１㊀参数率定本研究以１９９１ １９９４年为率定期，１９９５ １９９８年为验证期㊂三个模型的参数均采用ＳＣＥ－ＵＡ（Ｓｈｕｆ⁃ｆｌｅｄＣｏｍｐｌｅｘＥｖｏｌｕｔｉｏｎＤｅｖｅｌｏｐｅｄａｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｉｚｏ⁃ｎａ，洗牌复合形进化）算法［１３］进行自动率定，以Ｎａｓｈ效率系数为目标函数，同时以模拟与实测流量总量之比和均方根误差作为评价指标：ＮＳ＝１－ðＮｉ＝１（Ｑｓｉｍ，ｉ－Ｑｏｂｓ，ｉ）２ðＮｉ＝１（Ｑｏｂｓ，ｉ－Ｑ－ｏｂｓ）２（１）Ｖｏｌ＝ðＮｉ＝１Ｑｓｉｍ，ｉ／ðＮｉ＝１Ｑｏｂｓ，ｉ（２）ＲＭＳＥ＝ðＮｉ＝１（Ｑｓｉｍ，ｉ－Ｑｏｂｓ，ｉ）２Ｎ（３）式中：ＮＳ为Ｎａｓｈ效率系数；Ｖｏｌ为模拟与实测径流总量之比；ＲＭＳＥ为均方根误差；Ｑｏｂｓ，ｉ为实测流量；Ｑｓｉｍ，ｉ为模拟流量；Ｑ－ｏｂｓ为平均实测流量；Ｎ为流量序列长度㊂４．１．１㊀新安江模型参数率定双抛物线型新安江模型产流参数有９个，Ｎａｓｈ综合单位线和线性水库汇流参数有３个，各参数物理意义㊁取值范围［６－７］㊁取值见表１㊂由于水文模拟对φ㊁Ｗｄｍ不敏感［６］，因此根据参考文献预先设定；而ＩＭＰ和Ｗｕｍ可根据流域植被情况和模拟过程中保证深层土壤水分不出现负值相应确定；当采用蒸发皿观测值作为潜在蒸散发时，α值根据蒸发皿形式来确定，本研究采用Ｅ６０１蒸发皿观测值作为潜在蒸散发，取α＝１．０㊂其他参数采用ＳＣＥ－ＵＡ方法率定㊂４．１．２㊀ＳＷＡＴ模型参数率定ＳＷＡＴ模型涉及参数较多，本研究需要率定的参数分为地表水文过程参数和地下水文过程参数两类㊂根据模拟结果对参数的敏感性，本研究采用ＳＷＡＴ－ＣＵＰ（ＳＷＡＴＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙＰｒｏｇｒａｍｓ，ＳＷＡＴ模型校准和不确定性分析程序）中基于拉丁超立方采样的目标函数多元回归敏感性分析方法［１４］选出对模拟影响较大的１０个参数，再使用ＳＷＡＴ－ＣＵＰ程序中的ＳＣＥ－ＵＡ算法自动率定模型参数㊂各参数的物理意义㊁取值范围１４－１５和率定结果见表２㊂表１㊀新安江模型参数的物理意义㊁取值范围和取值参数物理意义取值范围取值α潜在蒸散发与蒸发皿蒸散发之比０．８ １．１１．０φ最小蒸散发系数０．１５ ０．２００．１８ＩＭＰ不透水面和已饱和面占流域总面积比０ ０．０６０．０２Ｗｕｍ上层土壤蓄水容量／ｍｍ０ ５０２０Ｗｌｍ下层土壤蓄水容量／ｍｍ６０ １００８８．１８Ｗｄｍ深层土壤蓄水容量／ｍｍ０ １００３５ｂ土壤蓄水容量分布曲线指数０．１ ０．６０．４５５ｃ土壤蓄水容量分布曲线权重因子－０．５ ０．５－０．２６３ｆｃ稳定下渗率／（ｍｍ㊃ｄ－１）０ ３０１７．８０Ｋｒ基流退水系数０．９ １．００．９９５ｎ综合单位线线性水库个数０．０１ ５．００４．７６５Ｋ综合单位线线性水库蓄泄系数０．０１ ５．０００．３２９㊀注：Ｋｒ㊁ｎ㊁Ｋ为汇流参数，其余为产流参数表２㊀ＳＷＡＴ模型参数物理意义㊁取值范围和率定结果参数物理意义取值范围率定结果ｒ＿ＣＮ２ＳＣＳ径流曲线系数－０．２ ０．２－０．０８ｖ＿ＥＳＣＯ土壤蒸发补偿系数０ １０．５４ｒ＿ＳＯＬ＿ＢＤ土壤湿密度／（ｇ㊃ｃｍ－３）－０．５ ０．６－０．０５ｒ＿ＳＯＬ＿Ｋ土壤饱和渗透系数／（ｍｍ㊃ｈ－１）－０．８ ０．８０．１７ｖ＿ＣＨ＿Ｎ２主河道曼宁系数０．０１ ０．１５０．０２ｖ＿ＡＬＰＨＡ＿ＢＦ基流消退系数／ｄ０ １０．２８ｖ＿ＧＷ＿ＲＥＶＡＰ地下水再蒸发系数０．０２ ０．２００．０９ｖ＿ＧＷ＿ＤＥＬＡＹ地下水滞后系数／ｄ３０ ４５０３８７．５ｖ＿ＣＨ＿Ｋ２主河道有效渗透系数／（ｍｍ㊃ｈ－１）５ １３０８３．８６ｖ＿ＡＬＰＨＡ＿ＢＮＫ河岸调蓄基流消退系数０ １０．０９㊀注：ｒ＿ＣＮ２㊁ｖ＿ＥＳＣＯ㊁ｒ＿ＳＯＬ＿ＢＤ㊁ｒ＿ＳＯＬ＿Ｋ㊁ｖ＿ＣＨ＿Ｎ２为地表水文过程参数，其余为地下水文过程参数；参数名称中首字母ｖ代表分析中对该参数用率定值直接替换原参数值，ｒ代表分析中对该参数做乘处理，即模型默认参数值乘以（１＋率定值）４．１．３㊀ＢＴＯＰＭＣ模型参数率定ＢＴＯＰＭＣ模型产流参数包括土壤参数和蒸散发参数，汇流参数包括应用马斯京根－康吉法的空间和时间离散格式和河道曼宁糙率系数㊂各参数的物理意义㊁取值范围［１６－１７］及率定结果见表３㊂表３㊀ＢＴＯＰＭＣ模型参数的物理意义㊁取值范围和率定结果参数物理意义取值范围率定结果Ｔ０，ｃｌａｙ饱和黏土剖面侧向出流系数／（ｍ２㊃ｈ－１）０．０１ １００．０００．０５２Ｔ０，ｓａｎｄ饱和沙土剖面侧向出流系数／（ｍ２㊃ｈ－１）０．０１ １００．０００．１１０Ｔ０，ｓｉｌｔ饱和粉土剖面侧向出流系数／（ｍ２㊃ｈ－１）０．０１ １００．０００．０８５ｍ出流系数随土层深度的衰减指数０．０１ ０．３００．２９９αＥＴ计算实际蒸散发的土壤干燥函数系数－１０ １００．４１３ｎΔｘ网格河段的最大离散段数１ １０２ｎΔｔ模拟时间步长的最大离散段数１ １０１０ｎ０参数块平均曼宁糙率系数０．０１５ ０．５０００．３０６㊀注：ｎΔｘ㊁ｎΔｔ㊁ｎ０为汇流参数，其余为产流参数；参数块与单元网格的曼宁糙率系数转换函数为ｎ＝ｎ０（ｔａｎβ／ｔａｎβ０）１／３，其中ｔａｎβ为任意网格单元的地面坡降，下标０为网格所在参数块的平均值；通过地形坡度转换的河道单元网格曼宁糙率系数ｎ为０．００１ ０．１３２，平均为０．０２３，在合理范围内［１６］㊃４２㊃４．２㊀模拟结果分析４．２．１㊀总体模拟效果对比不同模型的日径流模拟结果见表４㊂表４㊀各模型在双桥流域的模拟结果时期新安江模型ＮＳＶｏｌＳＷＡＴ模型ＮＳＶｏｌＢＴＯＰＭＣ模型ＮＳＶｏｌ率定期０．９０１．０６０．８５１．０３０．８４１．０４验证期０．９００．９９０．８５０．９７０．８８０．９４由表４可以看出，新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型率定期的ＮＳ分别为０．９０㊁０．８５和０．８４；验证期的ＮＳ分别为０．９０㊁０．８５和０．８８㊂无论是率定期还是验证期，新安江模型的模拟效果都是最好的，而ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的模拟效果相当，原因是ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型使用的下垫面数据精度较低㊂另一方面，率定期新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的Ｖｏｌ分别为１．０６㊁１．０３㊁１．０４，均大于１．００；验证期的Ｖｏｌ分别为０．９９㊁０．９７和０．９４，均小于１．００㊂三个模型率定期和验证期的径流量相对误差均能保持在ʃ１０％以内，总体效果较好㊂４．２．２㊀不同流量级模拟效果对比为了对比三个模型在不同流量级的模拟效果，本研究将实测流量序列自大向小排序，前２５％序列作为丰水流量，２５％ ７５％的序列作为平水流量，７５％ １００％的序列作为枯水流量，以Ｖｏｌ和ＲＭＳＥ作为评价指标，探究不同流量下各个模型的模拟效果，见表５㊂表５㊀不同流量级各模型模拟效果流量级评价指标率定期新安江模型ＳＷＡＴ模型ＢＴＯＰＭＣ模型验证期新安江模型ＳＷＡＴ模型ＢＴＯＰＭＣ模型丰水Ｖｏｌ０．８７０．９２０．８７０．８４０．９５０．９１ＲＭＳＥ／（ｍ３㊃ｓ－１）３．４１４．４５４．７１６．５１８．４１６．４３平水Ｖｏｌ１．５３１．４３１．４４１．２１１．０２０．８１ＲＭＳＥ／（ｍ３㊃ｓ－１）１．０８０．８９０．６６０．９４０．９９０．７４枯水Ｖｏｌ２．２１１．３９２．５９１．７７１．０３１．１９ＲＭＳＥ／（ｍ３㊃ｓ－１）０．７１０．４３０．４２１．１９０．８１０．３１㊀㊀从表５可以看出，丰水时，新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型㊁ＢＴＯＰＭＣ模型率定期和验证期的Ｖｏｌ分别为０．８７㊁０．９２㊁０．８７和０．８４㊁０．９５㊁０．９１，均小于１．００，这说明大流量模拟时三个模型的模拟流量普遍偏小㊂率定期和验证期ＳＷＡＴ模型的水量平衡效果均比其他两个模型的好㊂而三个模型率定期和验证期的ＲＭＳＥ分别为３．４１㊁４．４５㊁４．７１ｍ３／ｓ和６．５１㊁８．４１㊁６．４３ｍ３／ｓ，新安江模型在率定期和验证期都有相对较小的ＲＭＳＥ㊂平水时，从Ｖｏｌ来看，率定期和验证期ＳＷＡＴ模型均比其他两个模型接近１．００，因此ＳＷＡＴ模型水量平衡模拟在平水时也较好㊂从ＲＭＳＥ来看，ＢＴＯＰＭＣ模型的误差最小，率定期和验证期分别为０．６６㊁０．７４ｍ３／ｓ，而新安江模型分别为１．０８㊁０．９４ｍ３／ｓ，ＳＷＡＴ模型分别为０．８９㊁０．９９ｍ３／ｓ㊂枯水时，三个模型的径流总量比均大于１．００，说明小流量模拟时三个模型的模拟流量普遍偏大㊂相比于其他两个模型，ＳＷＡＴ模型的径流总量比在率定期和验证期都更接近１．００㊂因此，ＳＷＡＴ模型的水量平衡模拟在枯水时也较新安江模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的好㊂而ＢＴＯＰＭＣ模型的ＲＭＳＥ在率定期和验证期分别为０．４２㊁０．３１ｍ３／ｓ，均比新安江模型和ＳＷＡＴ模型的小㊂５㊀结㊀论（１）新安江模型㊁ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型总体上都能较好反映双桥流域日径流过程㊂率定期和验证期，新安江模型的模拟效果均比ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型要好，而ＳＷＡＴ模型和ＢＴＯＰＭＣ模型模拟效果相当㊂三个模型模拟的径流总量率定期都偏大，验证期都偏小，但率定期和验证期径流量相对误差均能保持在ʃ１０％以内，总体水量平衡效果较好㊂（２）在不同流量级模拟中，三个模型大流量模拟时流量普遍偏小，而小流量模拟时流量普遍偏大㊂ＳＷＡＴ模型在不同流量级模拟中，水量平衡效果均比新安江模型和ＢＴＯＰＭＣ模型的好㊂除此之外，大流量模拟时，新安江模型的模拟均方根误差较小，效果最好；中流量和小流量模拟时，ＢＴＯＰＭＣ模型的模拟均方根误差较小，效果最好㊂（３）不同模型在双桥流域日径流模拟中表现出不同的效果㊂在实际应用中，应根据具体要求和目的选择相应的模型，以取得更好的模拟效果㊂参考文献：［１］㊀ＨＯＮＧＪＢ，ＷＡＮＧＬＬ，ＬＩＺＬ，ｅｔａｌ．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＤａｉｌｙＲａｉｎｆａｌｌ－ＲｕｎｏｆｆＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈＢＴＯＰＭＣＭｏｄｅｌａｎｄＣｏｍ⁃ｐａｒｉｓｏｎｗｉｔｈＸｉｎ ａｎｊｉａｎｇＭｏｄｅｌ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎ⁃ｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１０，３（２）：１２１－１３１．［２］㊀邓鹏，李致家．３种水文模型在淮河息县流域洪水模拟中的比较［Ｊ］．河海大学学报（自然科学版），２０１３，４１（５）：３７７－３８２．［３］㊀ＹＡＮＧＤＷ，ＳＲＩＫＡＮＴＨＡＨ，ＫＡＴＵＭＩＭ．ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＤｉｆｆｅｒｅｎｔＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｄｅｌｓｆｏｒＣｈａｒａｃｔｅｒｉｚａ⁃㊃５２㊃ｔｉｏｎｏｆＣａｔｃｈｍｅｎｔＳｐａｔｉａｌＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，２０００，１４（３）：４０３－４１６．［４］㊀张亦驰，刘昌明，杨胜天，等．黄土高原典型流域ＬＣＭ模型集总㊁半分布和分布式构建对比分析［Ｊ］．地理学报，２０１４，６９（１）：９０－９９．［５］㊀周买春，ＪＡＹＡＷＡＲＤＥＮＡＡＷ．利用双抛物线型土壤蓄水容量曲线对新安江产流模型的改进［Ｊ］．水利学报，２００２，３３（１２）：３８－４３．［６］㊀赵人俊．流域水文模型 新安江模型与陕北模型［Ｍ］．北京：水利电力出版社，１９８４：１０７－１１２．［７］㊀赵人俊，王佩兰．新安江模型参数的分析［Ｊ］．水文，１９８８，８（６）：２－９．［８］㊀李致家，姚成，章玉霞，等．栅格型新安江模型的研究［Ｊ］．水力发电学报，２００９，２８（２）：２５－３４．［９］㊀ＴＡＫＥＵＣＨＩＫ，ＡＯＴＱ，ｅｔａｌ．ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆＢｌｏｃｋ－ＷｉｓｅＵｓｅｏｆＴＯＰＭＯＤＥＬａｎｄＭｕｓｋｉｎｇｕｍ－ＣｕｎｇｅＭｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅＨｙｄｒｏ－ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆａＬａｒｇｅＵｎｇａｕｇｅｄＢａｓｉｎ［Ｊ］．ＨｙｄｒｏｌｏｇｙＳｃｉｅｎｃｅｓ，１９９４，４４（４）：６３３－６４６．［１０］㊀ＴＡＫＥＵＣＨＩＫ，ＨＡＰＵＡＲＡＣＨＣＨＩＰ，ＺＨＯＵＭＣ，ｅｔａｌ．ＡＢＴＯＰＭｏｄｅｌｔｏＥｘｔｅｎｄＴＯＰＭＯＤＥＬｆｏｒＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＬａｒｇｅＢａｓｉｎｓ［Ｊ］．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，２００８，２２（１７）：３２３６－３２５１．［１１］㊀ＡＯＴＱ．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｄｅｌｆｏｒＬａｒｇｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｓａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏＳｏｕｔｈｅａｓｔＡｓｉ⁃ａｎＲｉｖｅｒｓ［Ｄ］．Ｋｏｆｕ：ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＹａｍａｎａｓｈｉ，２００１：１２４．［１２］㊀刘远，周买春，陈芷菁，等．基于不同ＤＥＭ数据源的数字河网提取对比分析 以韩江流域为例［Ｊ］．地理科学，２０１２，３２（９）：１１１２－１１１８．［１３］㊀ＤＵＡＮＱＹ，ＳＯＲＯＯＳＨＩＡＮＳ，ＧＵＰＴＡＶＫ．ＯｐｔｉｍａｌＵｓｅｏｆｔｈｅＳＣＥ－ＵＡＧｌｏｂａｌＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＣａｌｉｂｒａｔｉｎｇＷａｔｅｒｓｈｅｄＭｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，１９９４，１５８（３－４）：２６５－２８４．［１４］㊀ＡＢＢＡＳＰＯＵＲＫＣ．ＳＷＡＴ－ＣＵＰ４：ＳＷＡＴＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙＰｒｏｇｒａｍｓ⁃ＡＵｓｅｒＭａｎｕａｌ［Ｍ］．Ｋａｓｔａｎｉｅｎｂａｕｍ：ＳｗｉｓｓＦｅｄｅｒａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｑｕａｔｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１：７４－９３．［１５］㊀ＡＲＮＯＬＤＪＧ，ＫＩＮＩＲＹＪＲ，ＳＲＩＮＩＶＡＳＡＮＲ，ｅｔａｌ．ＳＷＡＴ２００９输入输出文件手册［Ｍ］．郑州：黄河水利出版社，２０１２：１４８－２１１．［１６］㊀ＬＩＮＳＬＥＹＪＲＲＫ，ＫＯＨＬＥＲＭＡ，ＰＡＵＬＨＵＳＪＬＨ．Ｈｙ⁃ｄｒｏｌｏｇｙｆｏｒＥｎｇｉｎｅｅｒｓ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＭｃＧｒａｗ⁃Ｈｉｌｌ，１９８２：４６８．［１７］㊀ＫＥＩＴＨＢ．ＴＯＰＭＯＤＥＬ：ＡＣｒｉｔｉｑｕｅ［Ｊ］．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，１９９７，１１（９）：１０６９－１０８５．ＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＤｉｆｆｅｒｅｎｔＨｙｄｒａｕｌｉｃＭｏｄｅｌｓｉｎＳｈｕａｎｇｑｉａｏＢａｓｉｎＺＨＵＪｕｍｉｎｇ，ＺＨＯＵＭａｉｃｈｕｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙａｎｄＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６４２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｘｉｎａｎｊｉａｎｇ，ＳＷＡＴａｎｄＢＴＯＰＭＣａｒｅｔｈｒｅｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｔｏｓｉｍｕｌａｔｅａｂａｓｉｎｌｕｍｐｅｄ，ｒｅｓｐｏｎｓｅｕｎｉｔｓｅｍｉ⁃ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｎｄｇｒｉｄ⁃ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｄａｉｌｙｒａｉｎｆａｌｌ⁃ｒｕｎｏｆｆｐｒｏｃｅｓｓｅｓｉｎＳｈｕａｎｇｑｉａｏｂａｓｉｎａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅｃａｌｉｂｒａｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇＳＣＥ⁃ＵＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈＮａｓｈ⁃Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｓｔｈｅｉｒｏｂｊｅｃｔｆｕｎｃｔｉｏｎｓ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔＸｉｎａｎｊｉａｎｇ，ＳＷＡＴａｎｄＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌｓｃａｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔｄａｉｌｙｒａｉｎｆａｌｌ⁃ｒｕｎｏｆｆｐｒｏｃｅｓｓｅｓｉｎＳｈｕａｎｇｑｉａｏｂａｓｉｎｖｅｒｙｗｅｌｌ．Ｆｒｏｍｔｈｅｏｖｅｒａｌｌ，ＸｉａｎｊｉａｎｇｍｏｄｅｌｇｅｔｓａｂｅｔｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｈａｎｔｈａｔｏｆＳＷＡＴａｎｄＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌｓ；ａｌｌｔｈｅｔｈｒｅｅｍｏｄｅｌｓａｒｅｇｏｏｄｉｎｗａｔｅｒｖｏｌｕｍｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｓｃｈａｒｇｅｓ，ＳＷＡＴｍｏｄｅｌｈａｓａｂｅｔｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｖｏｌｕｍｅｔｈａｎｔｈａｔｏｆＸｉｎａｎｊｉａｎｇａｎｄＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌｓ；ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆＸｉｎａｎｊｉａｎｇｍｏｄｅｌｉｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｉｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈｄｉｓｃｈａｒｇｅａｎｄＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌｐｅｒｆｏｒｍｓｔｈｅｂｅｓｔｉｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｍｅｄｉａｎａｎｄｓｍａｌｌｆｌｏｗ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｘｉｎａｎｊｉａｎｇｍｏｄｅｌ；ＳＷＡＴｍｏｄｅｌ；ＢＴＯＰＭＣｍｏｄｅｌ；ｒｕｎｏｆｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；Ｓｈｕａｎｇｑｉａｏｂａｓｉｎʌ责任编辑㊀翟戌亮ɔ㊃６２㊃。

新安江模型与总径流线性响应模型的应用对比研究
蔡素芳;梅亚东;陈洋波
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2009()9
【摘要】建立了三水源新安江模型和总径流线性响应模型,并应用于广东省的4个小型流域。

根据同一流域对不同洪水等级具有不同调蓄能力的特点,提出了分类法率定新安江模型参数;从5个精度度量标准对2类模型的应用效果进行了较深入的对比分析。

结果表明,分类法率定新安江模型参数能够得到更合理的参数,有助于提高预报精度,且新安江模型在研究流域的适用性时优于总径流线性响应模型。

【总页数】4页(P79-81)
【关键词】新安江模型;总径流线性响应模型;分类法
【作者】蔡素芳;梅亚东;陈洋波
【作者单位】武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;中山大学水资源与环境系
【正文语种】中文
【中图分类】TV124
【相关文献】
1.多输入单输出总径流线性响应模型在黄河玛曲站的应用 [J], 喇承龙;孔令峰;史彦斌
2.总径流线性响应模型与线性扰动模型 [J], 王厥谋;文康;梁康辰
3.总径流线性响应模型与线性扰动模型 [J], 文康;梁庚辰
4.总径流非线性响应模型的应用研究 [J], 王继伟;王真荣
5.VIC模型与新安江模型径流模拟对比研究 [J], 张兰影;庞博;徐宗学;何睿
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新安江模型的应用张利茹河海大学水文水资源学院，南京（210098）摘要：新安江降雨径流模型应用在梁辉水库上，采用2002年至2006年五年的降雨和蒸发资料对该流域进行日模和次模的模拟，得出的结果还比较满意。

为了找出新安江模型的敏感性参数，本文在其他研究人员的基础上，选出公认的比较敏感的参数，把它们的值分别变成初始值的80%、90%和110%（CG除外）后进行模拟计算，得出的结果证实了学者们的说法。

关键词：新安江模型，梁辉水库，敏感性分析1. 新安江模型简介新安江模型始建于1973年，采用蓄满产流的概念，以土壤含水量达到田间持水量后才产流，是个分布式的概念性模型，30多年来在我国湿润与半湿润地区有广泛应用，并发展改进为三水源的以及其他多水源的模型【1】。

几十年来，很多专家和学者都致力于新安江模型的应用和发展上，发表了数以百计篇文章(像赵仁俊，1992；程等人，2002)，但很少有用一个实际例子来研究新安江模型参数的敏感性问题的，实际上，新安江模型参数的命感性分析会有助于该模型的更广泛的应用，例如，对于无资料的地区或是资料不全的地区，参数的敏感性分析将显得更加有用。

2. 新安江模型结构新安江模型是分散性的模型，常按泰森多边形法把全流域分成许多单元流域，产流部分采用蓄满产流模型，另增加了流域不透水面积占全流域面积之比的参数IMP。

蒸发部分采用三水源蒸散发模式。

河道洪水演算采用马斯京根法。

地面径流的汇流采用经验单位线，并假定每个单元流域上的无因次单位线相同，简化结构。

地下径流的汇流采用线性水库。

对每一个单元流域作汇流计算，求得单元流域出口流量过程。

再进行出口以下的河道洪水演算，得出流域出口的流量过程。

把每个单元流域的出流过程相加，就求得了流域出口的总出流过程[2]。

新安江模型流程图如图1。

基于概念型降雨径流蓄满产流的新安江模型，其参数可大致划分为四种类型，如下述：（1）蒸散发。

此部分的参数包括K、C、WUM、WLM。

耦合融雪的新安江模型在干旱区径流模拟研究
张梅洁;吕海深;刘娣;朱永华;孙铭悦
【期刊名称】《干旱区研究》
【年(卷),期】2022(39)2
【摘要】在西营河九条岭站以上流域内,利用2011—2018年格点降水和气温数据集的逐日资料,通过降水径流成因关系探索出格点降水异常点修正方法,并将融雪模块与三水源新安江模型耦合,研究流域日径流模拟过程。

采用确定性系数和相对误差两个评估准则进行模拟效果的评价,将降水修正后以及融雪耦合后的模拟效果与未改进的模型模拟效果进行比较,分析融雪模块耦合后的新安江模型在西营河流域的适用性。

结果表明:参照降水径流成因关系进行的格点降水修正提高了径流模拟的精度,75%的年份模拟径流的确定性系数有所提高。

耦合融雪的新安江模型在研究区模拟较好,75%以上年份的模拟比未改进时模拟效果好,87%以上年份的模拟确定性系数达0.6以上。

耦合融雪的新安江模型为西营河流域融雪径流的预报预警提供决策参考。

【总页数】9页(P379-387)
【作者】张梅洁;吕海深;刘娣;朱永华;孙铭悦
【作者单位】河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;河海大学水文水资源学院
【正文语种】中文
【中图分类】P33
【相关文献】
1.GR模型与新安江模型及两参数月水量平衡模型在赣江流域的降雨径流模拟比较
2.基于SWAT模型的寒旱区积雪与融雪期径流模拟应用研究——以锡林河流域上游为例
3.VIC模型与新安江模型径流模拟对比研究
4.干旱区降雨、融雪混合补给下的径流模拟研究——以博尔塔拉河上游流域为例
5.基于DEM的分布式新安江模型在径流模拟中的应用研究
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水文模型在流域洪水预警中的应用研究一、引言洪水是一种常见的自然灾害，给人们的生命和财产安全带来了巨大的威胁。

为了有效地减轻洪水灾害的影响，提前进行洪水预警至关重要。

水文模型作为一种重要的工具，在流域洪水预警中发挥着关键作用。

二、水文模型的基本概念与分类水文模型是对流域水文过程的数学描述，它通过模拟降水、蒸发、下渗、地表径流、地下径流等水文要素的变化，来预测流域的产汇流过程和洪水的形成与演进。

根据模型的复杂程度和应用目的，水文模型可以分为经验模型、概念模型和物理模型。

经验模型主要基于历史观测数据建立统计关系，计算简单但适用范围有限。

概念模型将流域水文过程进行概化，用一系列概念性的参数来描述，具有一定的物理基础。

物理模型则基于水文学和物理学的基本原理，对流域的地形、土壤、植被等进行详细的描述和模拟，精度较高但计算量大。

三、水文模型在流域洪水预警中的作用（一）洪水预报水文模型能够根据实时的气象数据和流域的初始条件，预测未来一段时间内的洪水流量和水位变化，为洪水预警提供重要的依据。

通过提前预知洪水的发生时间、规模和可能的影响范围，相关部门可以及时采取措施，如疏散人员、转移财产等，降低洪水造成的损失。

（二）风险评估利用水文模型可以评估不同降水情景下的洪水风险，为制定防洪规划和应急预案提供参考。

通过分析洪水可能淹没的区域、受灾人口和经济损失等，合理安排防洪工程的建设和资源的配置，提高流域的防洪能力。

（三）决策支持在洪水预警过程中，水文模型的结果可以为决策部门提供科学的依据。

例如，根据模型预测的洪水流量和水位，决定是否开启泄洪闸、启用蓄滞洪区等，以最大限度地减轻洪水灾害的影响。

四、常见的水文模型及其在洪水预警中的应用实例（一）新安江模型新安江模型是我国应用较为广泛的概念性水文模型，它考虑了降水、蒸发、产流、汇流等过程，在湿润和半湿润地区的洪水预报中取得了较好的效果。

例如，在长江流域的洪水预警中，新安江模型被用于预测洪水的发生和演进，为防汛决策提供了有力支持。

SWAT模型及应用研究摘要：本文综述了SWA T（Soil and Water Assessment Tool）模型在水利行业中起到的至关重要的作用，尤其在非点源污染模拟和控制、环境变化对水文响应的影响、洪水短期预报等领域，并对我国在应用SWAT模型方面的发展方向进行了初步探讨。

关键词：SWAT；水文模型；非点源；应用；污染Primarily Study for SWAT(Soil and Water Assessment Tool)Tiantian Yang(Faculty of Infrastructure Engineering Dalian University of Technology, 116024) Abstract: The role of SWAT (Soil and Water Assessment Tool) in the field of water conservation is analyzed. Special attention is paid on simulation and control for nonpoint source pollution, the impact of environmental change on hydrologic response, and real-time flood forecasting.In order to use SWAT well, the main issues introduces the application of SWAT model include international and domestic application.Keywrods：SWAT; hydrologic model; nonpoint source; application; pollution人类对水文系统最重要的影响是由土地利用变化所引起的，如果这种变化发生在一个流域的大片区域或者关键地区，会对径流过程产生短期或长期的影响，包括增加下游洪水泛滥的可能性以及减少深层和浅层地下水的补给[1]。

㊀收稿日期：２０２１－０２－０４㊀作者简介：魏玉涛（１９８７ ），男，山东菏泽人，工程师，硕士研究生，研究方向为水文水资源㊀Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｗｙｔａｏ０８０５＠１２６．ｃｏｍʌ水文泥沙ɔ新安江－海河模型在清漳河地区的应用分析魏玉涛１，２，徐㊀宁２，孔㊀珂１（１．济南大学水利与环境学院，山东济南２５００２２；２．水利部海河水利委员会漳卫南运河管理局，山东德州２５３００９）摘㊀要：为探究新安江－海河模型在漳卫南流域降雨洪水模拟的适用性，基于新安江－海河模型，选取位于漳卫南运河上游半干旱地区的清漳河流域作为研究区，对其洪水过程进行模拟；对比实测流量线和模拟流量线，洪峰时间合格率较高㊁洪水量和洪峰流量合格率一般，表明新安江－海河模型对漳卫南流域的降雨洪水过程模拟有一定的适用性㊂关键词：新安江－海河模型；水文模型；洪水模拟；清漳河中图分类号：Ｐ３３８；ＴＶ１２１＋．７㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２１．Ｓ２．００６㊀１㊀研究背景流域水文模型的研究始于２０世纪５０年代中期，７０年代至８０年代中期是流域水文模型蓬勃发展时期，这一时期提出了许多比较著名的模型，如新安江模型㊁Ｓａｃｒａｍｅｎｔｏ模型㊁Ｔａｎｋ模型㊁ＨＥＣ－１模型等㊂我国的水文模型预报理论和方法比其他国家起步晚，但是发展非常迅速，众多学者在模型的构建和开发方面进行了积极探索，比如杨超等［１－２］提出的ＬＬ－Ⅰ模型和ＬＬ－Ⅱ模型，张珂等［３－４］在ＴＯＰＭＯＤＥＬ的基础上提出了基于ＤＥＭ栅格和地形分布的ＧＴＯＰＭＯＤＥＬ模型，姚成等［５］在新安江模型的基础上发展了栅格新安江模型㊂漳卫南运河流域处于半湿润半干旱地区，水利工程运行及人为因素对河道天然径流过程干扰明显，特别是下垫面剧烈变化，导致洪水（尤其是中小量级洪水）预报难度大㊂流域内人类活动改变了流域自然条件，随着洪水预报的深入应用，许多问题逐渐显现，需要修订产汇流模型参数并进行精度检验㊂因此，选取漳卫南运河上游刘家庄以上清漳河地区作为研究区，采用考虑各种水文要素空间不均匀性的新安江－海河水文模型［６］，重新率定模型参数以提高预报精度，为漳卫南流域洪水预报发挥积极作用㊂２㊀模型介绍新安江模型是河海大学赵人俊教授在１９７３年提出来的，通过对模型结构㊁考虑因素的不断完善，逐步形成了二水源新安江模型和三水源新安江模型［７－８］，至今发展成具有系统性理论和完善模型结构㊁较好应用效果的流域水文模型，主要适用于我国长江㊁淮河及以南湿润地区㊂海河流域地处北方半干旱湿润地区，产汇流条件与湿润地区有较大差异㊂针对海河流域小型水利开发和地下水开采等人类活动对产汇流的突出影响，构建了新安江－海河模型㊂新安江－海河模型与新安江模型蒸散发和产流模块是相同的，都是根据流域下垫面的水文㊁地理情况将其流域分为若干个单元，将每个单元预报的流量过程验算到流域出口，然后叠加起来即为整个流域的预报流量过程㊂新安江－海河水文模型考虑了反映人类活动影响的结构和参数，增加了拦蓄水库和河道初损部分的模块，并增加了地表径流填洼参数（ＲＶ），将小型水利工程和水土保持工程建设的影响纳入其中；设立地下拦蓄水库，分水源后将地表㊁壤中与地下径流按一定比例因子补给地下水库；新增反映植被生物量多少的归一化植被指数参数，并构建了植被指数参数与现有分层蒸散发模型的相关计算模式㊂鉴于北方河流洪水前期河道经常处于干涸状态，在模型中加入河道初损或者渗漏参数［９］㊂模型整体结构如图１所示㊂图１㊀新安江－海河模型结构３㊀研究区概况清漳河发源于太行山，分东西两源：清漳东源发源于昔阳县西寨乡沾岭山柳林背，清漳西源发源于和顺县西边八赋岭人头山下，东西两源在左权县下交漳村汇合后称清漳河［１０－１２］㊂清漳河经泽城㊁麻田入黎城县境，至黎城下清泉村流入河北省，在河北省涉县合漳村与浊漳河汇合称漳河［１３］㊂清漳河河道蜿蜒曲折，在山西省境内长１４６ｋｍ，自郭家村北入河北邯郸境至合漳村长约６１ｋｍ，全长２０７ｋｍ，其中干流长３８．７ｋｍ，流域面积㊃４１㊃第４３卷Ｓ２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀人㊀民㊀黄㊀河㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｖｏｌ．４３，Ｓｕｐ．２㊀㊀２０２１年１２月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ＹＥＬＬＯＷ㊀ＲＩＶＥＲ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｄｅｃ．，２０２１㊀㊀５３３９ｋｍ２，刘家庄断面控制流域面积３８００ｋｍ２，流域雨量站和测流断面分布见图２㊂图２㊀刘家庄以上清漳河地区清漳河流域地形西北高㊁东南低，源头附近山顶与河道高差约２００ｍ，在流域中部高差增大，最大高差近１０００ｍ，下游高差有所回落，所以该地区产汇流速度快，洪水陡涨陡落，具有峰大量急的特点［１４］㊂清漳河两侧河坡坡度较陡，流域内多山，且以石山区和土石山区为主，河流域地貌可分为４种类型，见表１㊂表１㊀清漳河流域地貌地貌类型面积／ｋｍ２所占流域面积比例／％石山区１８４０４５．６土石山区１２４０３０．８黄土区４８０１１．９河床冲积区４７４１１．７４㊀模拟结果与分析４．１㊀率定结果清漳河地区有２０个雨量站，其中１０个站具有历史整编雨量资料㊂依据流域下垫面的水文㊁地理情况将流域分为１０个单元，将每个单元的流量过程叠加起来作为整个流域的预报流量过程㊂根据研究区降雨洪水实测资料，首先采用日模型确定部分参数，然后采用次洪模型调分水源和汇流参数［１５］，见表２㊂根据 水利部公益性行业科研专项：漳河上游径流演变规律研究 成果可知：漳河流域２０世纪８０年代前后降水径流关系均发生显著变化，对应相同降水后期产生的径流明显偏少，但清漳河匡门口㊁蔡家庄和浊漳河石栈道站当降水超过一定量级时，人类活动对降水径流关系影响减弱［１６］㊂故参数率定后，选取１９８０年以后２场大洪水及若干场次中小洪水对参数进行检验和调整，率定模型参数见表３㊂表２㊀新安江次洪模型分块参数雨量站至出口断面河段数雨量站至出口断面河段数紫罗４仙人坪２蔡家庄５申家蛟２横岭５刘家庄０松烟３偏城０石匣水库２西井０表３㊀新安江－海河模型参数参数物理意义参数代码参数值蒸散发折算系数Ｋ１９５流域蓄水容量分布曲线指数Ｂ０．２６深层蒸散发系数Ｃ０．１５５张力水容量ＷＭ２１０上层张力水容量ＷＵ２４．８下层张力水容量ＷＬ１１０不透水面积比例ＩＭ０．０１自由水容量Ｓ４６．１２７流域自由水容量分布曲线指数ＥＸ１．４地下水出流系数ＫＧ０．３１５壤中流出流系数ＫＩ０．５８地下水消退系数ＣＧ０．９９６壤中流消退系数ＣＩ０．８０９河道汇流的马斯京根法系数Ｘ０．４４４地表径流填洼参数ＲＶ３４．５９５时段ＴＴ１河网水流消退系数ＣＳ０．６１７流域面积Ａ３８００河网汇流滞时Ｌ５４．２㊀模拟分析新安江－海河模型参数率定后，选取研究区１９９６年８月㊁２０００年７月和２０１３年７月的３场＋洪水过程进行模拟，结果见表４㊂表４㊀洪水模拟结果洪水时间总雨量／ｍｍ实测总洪量／亿ｍ３预报总洪量／亿ｍ３洪量相对误差／％实测洪峰流量／（ｍ３㊃ｓ－１）预报洪峰流量／（ｍ３㊃ｓ－１）相对误差／％１９９６年８月１１９．８３．２６４２．８０１－１４．１８４７８０５２７０１０．２５２０００年７月６４．８０．１９００．２６５３９．４７２８５２２６－２０．７０２０１３年７月４５．７０．７６５０．７８８３．０５２６５１７５－３３．２１㊀㊀在洪量方面，模拟洪量平均误差为９．４％，误差在２０％以内的有２场，２场洪水产流量合格，占所有洪水场次的６７％㊂除１９９６年８月洪水预报总量较实测总量小外，其余２场洪水总量均为实测总量小于预报总量，说明近年来下垫面剧烈变化和水利工程运行对河道天然径流过程造成明显干扰㊂在洪峰流量方面，洪峰流量平均误差１４．５％，误差在３０％以内的有２场，２场洪峰产流量拟合合格，占所有洪水场次的６７％㊂２０１３年７月洪水实测洪峰与预报洪峰差距较大，原因是该流域自２０１２年以来降水偏少，河道干涸，土壤含水量明显低于田间持水量，产流过程中植物截留和地表径流填洼损失明㊃５１㊃显㊂其余场次洪峰流量预报和实测洪峰流量误差较小，说明在半干旱地区久旱后新安江－海河模型的适用性会降低㊂在洪峰时间方面，峰现时间平均误差为０．１ｈ，３场洪水峰现时间均在３ｈ以内，峰现时间拟合合格率为１００％㊂１９９６年８月洪水预报总量和预报洪峰误差均在允许误差范围以内，峰现时间基本无误差；其余２场洪水峰现时间均在３ｈ内，符合洪峰出现时间预报许可误差要求㊂根据‘水文情报预报规范“（ＧＢ／Ｔ２２４８２ ２００８）可知：洪峰时间合格率超过７０％，达到乙级精度；洪水量和洪峰流量合格率不高，原因可能是中小量级洪水受下垫面剧烈变化和水利工程运行干扰明显，模型对此考虑不够全面㊂５㊀结㊀语（１）通过对比实测流量线和模拟流量线，可知洪峰时间合格率较高㊁洪量和洪峰流量合格率一般，说明该模型对清漳河流域模拟效果一般㊁对漳卫南流域的降雨洪水过程模拟有一定的适用性，需要进一步完善该模型理论㊂（２）洪水资料不足限制了模型预报精度㊂建议今后随着控制水文站监测资料系列延长及时对模型改造㊁完善，提高预报精度，充分发挥洪水预报的防洪减灾效益㊂（３）对半干旱地区进行预报，普遍存在预报成果不理想的情况，本次预报研究结果符合这一规律㊂为提高模拟精度，建议引入反馈模拟校正等模型对预报结果进行实时校正㊂参考文献：［１］㊀杨超，李兰．ＬＬ－Ⅲ分布水文模型在国际分布模型比较计划中的应用［Ｊ］．中国农村水利水电，２００８（８）：５２－５６．［２］㊀赵英虎，李兰，周浩澜，等．ＬＬ－Ⅲ模型在美国ＢａｒｏｎＦｏｒｋ流域的应用［Ｊ］．人民长江，２００８，３９（６）：４６－４８．［３］㊀张珂．基于ＤＥＭ栅格和地形的分布式水文模型构建及其应用［Ｄ］．南京：河海大学，２００５：１５－１７．［４］㊀张珂，李致家，包红军．ＧＴＯＰＭＯＤＥＬ模型与ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型比较［Ｊ］．河海大学学报（自然科学版），２００５，３３（５）：５０９－５１２．［５］㊀姚成，韩从尚，李致家．基于栅格的新安江模型与ＧＴＯＰＭＯＤ模型［Ｊ］．水力发电，２００７，３３（３）：２９－３１．［６］㊀钟栗，姚成，李致家，等．应用新安江－海河模型研究下垫面变化对设计洪水的影响［Ｊ］．湖泊科学，２０１５，２７（５）：９７５－９８２．［７］㊀张高峰，喻丽莉．新安江模型在径流预报中的一致性分析［Ｊ］．人民长江，２０１９，５０（增刊１）：８１－８４．［８］㊀刘郁．不同水文模型在干旱及半干旱地区适用性研究［Ｄ］．邯郸：河北工程大学，２０１６：２－３．［９］㊀李致家，黄鹏年，张建中，等．新安江－海河模型的构建与应用［Ｊ］．河海大学学报（自然科学版），２０１３，４１（３）：５－１１．［１０］㊀冀永强．下交漳水库工程选址㊁选型及布置［Ｊ］．电力学报，２００７，２２（２）：１１２－１１３．［１１］㊀孔少奇．基于水化学特征的王庄煤矿突水水源判别模型研究［Ｄ］．太原：太原理工大学，２０１５：９－１０．［１２］㊀任建蓉．山西省水资源承载力评价及对策研究［Ｄ］．临汾：山西师范大学，２０１０：１４－１６．［１３］㊀曹晓彬，杨梓文，李航．漳河区域径流变化规律探讨［Ｊ］．海河水利，２０１５（６）：４－６．［１４］㊀朱海岩．基于ＳＷＡＴ模型的清漳河流域径流模拟研究［Ｄ］．邯郸：河北工程大学，２０１４：２４－２５．［１５］㊀邓元倩，李致家，刘甲奇，等．基于ＳＣＥ－ＵＡ算法新安江模型在沣河流域的应用［Ｊ］．水资源与水工程学报，２０１７，２８（３）：２７－３１．［１６］㊀鲍振鑫，张建云，王国庆，等．不同水文序列突变检测方法在漳河观台站径流分析中的对比研究［Ｊ］．中国农村水利水电，２０２０（５）：４７－５２．ʌ责任编辑㊀张华兴ɔʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏ（上接第１３页）拓展先进测报技术的适用范围㊂加强基础理论及科技攻关，包括降雨产流㊁产汇流㊁洪水演进等水沙基本规律及相关预报模型等研究，基于雷达波㊁多普勒㊁电磁波㊁核技术㊁光电等技术的流量泥沙在线监测应用研究，以及流速－流量建模㊁智能定线㊁在线整汇编等关键节点的软件研发，破解水文测报难题，支撑水文现代业务管理体系构建㊂４㊀结㊀语水文现代化是一个动态的系统工程，构建先进完备的水文业务体系和科学高效的管理体系是水文现代化的核心内容㊂通过多维度分析制约黄河水文测报服务能力的问题及内在联系，从完善站网布局㊁优化业务流程㊁重塑管理模式㊁强化基础保障四个方面着眼，探析黄河水文现代业务管理体系构建思路与逻辑框架，提出着眼 三网 融合，坚持现实水文测报和水文模拟映射相补充㊁流域区域业务协同㊁管理与技术并重，给出水文现代业务管理体系构建实现途径，研析了水文站网布设新理念㊁水文测验管理革新模式及架构㊁监测预报服务体系构建方案㊁科技攻关关键环节和方向等，对加快推进黄河水文改革发展和现代化建设具有较好的指导意义㊂参考文献：［１］㊀苏铁．幸福河建设必须重视和加强水文基础支撑能力建设［Ｊ］．中国水利，２０２０（１１）：３５－３７．［２］㊀李国英．黄河治理开发与管理基础支撑研究［Ｊ］．人民黄河，２０１１，３３（２）：１－３，１４６．［３］㊀谷源泽．黄河水文现代化发展思考与展望［Ｊ］．人民黄河，２０１９，４１（１０）：１６－１９．［４］㊀张家军，刘晓华，刘彦娥．黄河水文现代化建设探索与实践［Ｊ］．水利发展研究，２０１３，１３（３）：４６－４８，６９．［５］㊀霍世青，王春青，许卓首．近１０ａ黄河水文气象情报预报工作进展［Ｊ］．人民黄河，２０１６，３８（１０）：３６－３９，１３０．［６］㊀林祚顶，朱春龙，余达征，等．水文现代化与水文新技术［Ｍ］．北京：中国水利水电出版社，２００８：２３－２５．ʌ责任编辑㊀张㊀帅ɔ㊃６１㊃。

水电誌机电技术Mechanical & Electrical Technique of Hydropower Station第43卷第9期2020年9月47VoL43 No.9Sep.2020新安江水电站三维逆向建模的研究与应用傅剑文，朱克刚，胡军（国网新源水电有限公司新安江水力发电厂，浙江杭州311608）摘要：随着数字化电站建设的快速发展，老水电站如何实现数字化成为一个新的挑战，新安江水电站作为中国第1个自主设计的电站,面临着同样的问题。

在图纸资料不全的情况下，本文结合三维激光扫描技术和自主建模软件3Dmax 完成对新安江水电站主厂房的三维逆向建模。

采用该方法建立的新安江水电站主厂房模型精度高并 能高度还原现场环境。

实践证明该方法具有高效和准确的特点,这种水电站逆向建模的方法可以为老水电站三维 逆向建模提供参考。

关键词：新安江水电站；三维激光扫描；3Dmax ；逆向建模中图分类号:TP317.4文献标识码：B 文章编号:1672-5387 （2020）09-0047-03DOI : 10.13599/ki.ll-5130.2020.09.0161引言随着能源互联网建设的发展，能源互联网数字化和智能化建设也越来越紧迫，水电站作为能源互 联网组成部分，其数字化和智能化建设也随着技术 的发展逐步推进。

随着VR 和AR 等可视化技术的发展，三维数字化模型已经成为水电站数字化建设的重要载体,如何高效地建立水电站的三维数字化模型很关键，尤其是老水电站,建设时的技术条件并 未实现数字化建设,并且水电站经过多年的运行改造，设备和管路布置变化较大，图纸资料也有部分缺 失，因此要根据图纸资料建立电站完整的三维数字 化模型难度较大。

三维激光扫描技术是最近几年兴起的一项技术,该技术可以迅速和准确地采集地面物体的表面数据，不跟地面物体接触就能构建三维模型,该技术迅速成为采集空间数据的核心技术手 段之一。

三维激光扫描技术在变电站数字化设计叭古建筑保护典数字城市建设［3］和景观建模［4］等方 面有广泛的应用,因此三维激光扫描技术建模可作 为老水电厂三维数字化建模的一种有效手段。

《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一摘要：本文以钱塘江流域为研究对象，利用SWAT（土壤水评估工具）模型，对气候变化背景下该流域的水文过程进行了深入研究。

通过模型模拟和实地观测数据的对比分析，探讨了气候变化对钱塘江流域水文循环的影响，并提出了相应的适应性管理措施。

一、引言钱塘江作为我国重要的河流之一，其流域的水资源管理和保护对于区域生态安全和经济发展具有重要意义。

近年来，随着全球气候变化的加剧，钱塘江流域的水文过程也发生了显著变化。

因此，本研究采用SWAT模型，对气候变化下钱塘江流域的水文过程进行模拟和分析，以期为流域的水资源管理和应对气候变化提供科学依据。

二、研究区域与方法（一）研究区域概况钱塘江流域位于中国东部沿海地区，地理位置独特，气候类型多样。

本研究选取了具有代表性的几个子流域进行重点研究。

（二）SWAT模型简介SWAT模型是一种分布式水文模型，能够模拟大尺度流域的水文循环过程。

该模型基于物理机制，通过输入气象、地形、土壤和水文地质等数据，模拟地表径流、地下水和土壤水等水文要素的动态变化。

（三）数据来源与处理本研究采用了气象、地形、土壤和水文地质等数据。

其中，气象数据包括降雨、温度、风速等；地形数据主要通过数字高程模型（DEM）获取；土壤和水文地质数据则来自相关部门的调查资料。

所有数据均经过预处理和质量控制，以满足SWAT模型的输入要求。

三、模型构建与模拟（一）模型构建根据钱塘江流域的地理特征和气象条件，构建了SWAT模型的框架和参数体系。

通过调整模型的参数，使模型能够更好地反映钱塘江流域的水文过程。

（二）模型模拟利用构建好的SWAT模型，对钱塘江流域的水文过程进行了模拟。

通过输入历史气象数据和其他相关数据，得到了地表径流、地下水和土壤水等水文要素的模拟结果。

四、结果与分析（一）模拟结果与实地观测数据的对比分析将SWAT模型的模拟结果与实地观测数据进行对比分析，发现模型能够较好地反映钱塘江流域的水文过程。

水文数据同化技术及其应用研究在当今水资源管理和水环境保护日益重要的背景下，水文数据同化技术作为一种有效的工具，正发挥着越来越关键的作用。

它能够将观测数据与水文模型相结合，提高水文模拟和预测的准确性，为水资源的合理利用和水灾害的防范提供有力的支持。

水文数据同化技术的核心在于融合多源、多时空尺度的观测数据与水文模型的模拟结果。

通过不断调整模型的参数和初始条件，使得模型的输出能够尽可能地接近观测值。

这一过程就像是给水文模型装上了“导航仪”，使其能够更加准确地“行驶”在复杂的水文过程中。

常见的水文数据同化方法包括集合卡尔曼滤波（EnKF）、粒子滤波（PF）等。

集合卡尔曼滤波是一种基于蒙特卡罗方法的随机滤波技术，它通过集合成员来描述状态变量的不确定性，并在观测数据的约束下更新集合成员的状态。

粒子滤波则是一种基于序贯蒙特卡罗方法的滤波技术，通过随机采样的粒子来表示状态的概率分布，并根据观测数据对粒子进行重采样和更新。

这些方法各有优缺点。

集合卡尔曼滤波计算效率较高，但对于非线性和非高斯的水文系统可能存在一定的局限性。

粒子滤波能够较好地处理非线性和非高斯问题，但计算量较大，在实际应用中可能受到一定的限制。

为了更好地应用水文数据同化技术，首先需要高质量的观测数据。

这包括降水、蒸发、流量等水文要素的观测。

然而，在实际中，观测数据往往存在误差、缺失和时空分布不均匀等问题。

因此，在进行数据同化之前，需要对观测数据进行预处理，如误差修正、插值和数据融合等，以提高数据的质量和可用性。

同时，选择合适的水文模型也是至关重要的。

水文模型的结构和参数决定了其对水文过程的模拟能力。

目前，常用的水文模型包括新安江模型、SWAT 模型等。

不同的模型适用于不同的流域和水文条件，需要根据实际情况进行选择和优化。

水文数据同化技术在水资源管理中有着广泛的应用。

例如，在水库调度中，通过同化水库的水位、流量等观测数据，可以更加准确地预测水库的来水情况，从而制定合理的调度方案，提高水资源的利用效率和保障供水安全。

四种水文模型的比较四种水文模型的比较摘要：水文模型是用数学的语言对现实水文过程进行模拟和预报，在进行水文规律的探讨和解决水文及生产实际问题中起着重要作用。

本文分别介绍了新安江模型、萨克拉门托（SAC）模型、SWAT模型以及TOPMODEL模型，并对这四种水文模型的蒸发计算、产流机制、汇流计算、适用流域、参数以及模型特点等不同方面进行了比较分析。

并结合对着4种模型之间的比较，作出了总结分析和展望。

关键词：新安江模型；SAC模型；SWAT模型; TOPMODEL模型；模型比较引言流域水文模型在进行水文规律研究和解决生产实际问题中起着重要的作用。

新安江模型是一个概念性水文模型，1973年由赵人俊教授领导的研究组在编制新安江预报方案时，汇集了当时在产汇流理论方面的成果，并结合大流域洪水预报的特点，设计出的我国第一个完整的流域水文模型，至今仍在我国湿润和半湿润地区的洪水预报中得到广泛应用；萨克拉门托水文模型，简称SAC 模型，是R.C.伯纳什（Burnash）和R.L.费雷尔（Ferral ）以及RA麦圭儿（Mcguire ）于20世纪60年代末至70年代初研制的，是一个连续模拟模型，模型研制完成时间相对较晚，其功能较为完善，兼有蓄满产流和超渗产流，广泛应用于美国水文预报中；SWAT模型是美国农业部农业研究中心研制开发的用于模拟预测土地利用及土地管理方式对流域水量、水质过程影响的分布式流域水文模型；TOPMODEL为基于地形的半分布式流域水文模型，于1979年由Beven和Kirkby提出，其主要特征是将数字高程模型（DEM ）的广泛适用性与水文模型及地理信息系统（GIS）相结合，基于DEM数据推求地形指数，并以此来反映下垫面的空间变化对流域水文循环过程的影响，描述水流趋势。

本文对这四中水文模型从蒸发计算、产汇流计算、适用流域以及参数等方面进行分析比较，并得出结论。

1模型简介1.1新安江模型新安江模型是赵人俊等在对新安江水库做入库流量预报工作中，归纳成的一个完整的降雨径流模型。

SWAT模型国内外研究应用现状SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种广泛应用于水资源管理和土地利用评估的水文模型。

它是以流域为单位，模拟水文过程和土壤侵蚀等因素对水质和水量的影响。

本文将对SWAT模型在国内外的研究应用现状进行详细探讨。

首先，SWAT模型在国外的应用非常广泛。

在美国和欧洲国家，SWAT 模型已经被广泛应用于流域管理、水资源评估和农业管理等领域。

例如，在美国，SWAT模型被用于预测水资源供需、评估土地利用变化对水质的影响等。

在欧洲国家，SWAT模型也被用于评估气候变化对水文过程的影响、开展流域管理规划等。

在国内，SWAT模型的研究应用也逐渐增多。

国内研究人员主要应用SWAT模型对流域水文过程进行模拟和评估。

例如，对于黄河流域，研究人员使用SWAT模型来模拟流域水量变化、水质变化以及土壤侵蚀等影响因素，为河流水资源管理和土地利用规划提供科学依据。

此外，SWAT模型还被用于太湖流域、长江流域等地区的水资源评估和水环境监测。

此外，SWAT模型还在其他领域得到应用。

在农业管理中，SWAT模型被用于评估农田管理措施对水资源的影响。

例如，研究人员使用SWAT模型来研究不同农田管理措施对养分流失和土壤侵蚀的影响，为农田管理制定合理的措施提供参考。

在水库和河流管理中，SWAT模型也被用于评估水库运行规则对流域水量和水质的影响，为水库管理和调度提供支持。

然而，SWAT模型在研究应用过程中还存在一些问题和挑战。

首先，SWAT模型的参数估计比较困难。

模型参数数量较多，需要准确的输入数据来进行参数估计，这对数据要求较高。

其次，SWAT模型对土地利用和管理措施的响应较敏感，对于土地利用变化和管理措施的影响需要更准确的输入数据和模型参数。

此外，由于SWAT模型是基于流域尺度的模型，对于小流域研究的应用还需要进一步改进和调整。

综上所述，SWAT模型在国内外的研究应用已经取得了一定的成果，对于流域管理、水资源评估和农业管理等领域提供了科学支持。

《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一摘要：本文旨在研究气候变化背景下，钱塘江流域水文过程的变化情况。

通过构建SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，分析流域内水文循环的动态变化，并探讨其与气候变化的关联性。

本文首先介绍SWAT模型及其在钱塘江流域的应用背景，随后阐述模型构建过程、数据分析方法及结果，最后对研究结果进行讨论和总结，以期为钱塘江流域的水资源管理和应对气候变化提供科学依据。

一、引言钱塘江是中国东南沿海地区的重要河流，其流域的水文过程对区域生态环境和经济发展具有重要意义。

近年来，随着全球气候变化的加剧，钱塘江流域的水文循环过程也发生了显著变化。

为了更好地了解这一变化，本文采用SWAT模型对钱塘江流域的水文过程进行研究。

二、SWAT模型及其应用SWAT模型是一种基于物理过程的分布式水文模型，能够模拟流域内水文循环的多个环节，包括降雨、蒸发、径流、土壤水等。

该模型在国内外众多流域的水文研究中得到了广泛应用，为水资源管理、生态环境保护等提供了重要的科学依据。

在钱塘江流域，SWAT模型的应用尚处于起步阶段。

本文通过收集流域内的气象、水文、土壤等数据，构建了适用于钱塘江流域的SWAT模型，以期更好地模拟和预测流域内的水文过程。

三、模型构建与数据分析1. 数据收集与处理：本文收集了钱塘江流域内近十年的气象数据、地形数据、土壤数据等，对数据进行处理和筛选，以确保数据的准确性和可靠性。

2. SWAT模型构建：根据收集到的数据，建立钱塘江流域的SWAT模型。

模型中包括了流域的地理信息、气象信息、土壤信息等，能够较好地模拟流域内的水文循环过程。

3. 模型运行与结果分析：通过模拟不同气候条件下的水文过程，分析钱塘江流域内水文循环的动态变化。

同时，结合实际观测数据，对模型结果进行验证和修正，以提高模型的精度和可靠性。

四、研究结果与讨论1. 水文循环动态变化：通过模拟和实际观测数据对比，发现钱塘江流域的水文循环在气候变化背景下发生了显著变化。

四种水文模型的比较摘要：水文模型是用数学的语言对现实水文过程进行模拟和预报，在进行水文规律的探讨和解决水文及生产实际问题中起着重要作用。

本文分别介绍了新安江模型、萨克拉门托（SAC）模型、SWAT模型以及TOPMODEL模型，并对这四种水文模型的蒸发计算、产流机制、汇流计算、适用流域、参数以及模型特点等不同方面进行了比较分析。

并结合对着4种模型之间的比较，作出了总结分析和展望。

关键词：新安江模型；SAC模型；SWA T模型；TOPMODEL模型；模型比较引言流域水文模型在进行水文规律研究和解决生产实际问题中起着重要的作用。

新安江模型是一个概念性水文模型，1973年由赵人俊教授领导的研究组在编制新安江预报方案时，汇集了当时在产汇流理论方面的成果，并结合大流域洪水预报的特点，设计出的我国第一个完整的流域水文模型，至今仍在我国湿润和半湿润地区的洪水预报中得到广泛应用；萨克拉门托水文模型，简称SAC模型，是R.C.伯纳什（Burnash）和R.L.费雷尔（Ferral）以及R.A.麦圭儿（Mcguire）于20世纪60年代末至70年代初研制的，是一个连续模拟模型，模型研制完成时间相对较晚，其功能较为完善，兼有蓄满产流和超渗产流，广泛应用于美国水文预报中；SWAT模型是美国农业部农业研究中心研制开发的用于模拟预测土地利用及土地管理方式对流域水量、水质过程影响的分布式流域水文模型；TOPMODEL为基于地形的半分布式流域水文模型，于1979年由Beven和Kirkby提出，其主要特征是将数字高程模型（DEM）的广泛适用性与水文模型及地理信息系统（GIS）相结合，基于DEM数据推求地形指数，并以此来反映下垫面的空间变化对流域水文循环过程的影响，描述水流趋势。

本文对这四中水文模型从蒸发计算、产汇流计算、适用流域以及参数等方面进行分析比较，并得出结论。

1模型简介1.1新安江模型新安江模型是赵人俊等在对新安江水库做入库流量预报工作中，归纳成的一个完整的降雨径流模型。

《基于SWAT模型的黄河源区河流泥沙变化研究》篇一一、引言黄河，作为中国文明的摇篮，其源区的水沙变化直接关系到流域的生态安全和人类的生产生活。

随着气候变化和人类活动的双重影响，黄河源区的河流泥沙问题愈发凸显。

因此，对黄河源区河流泥沙变化的研究显得尤为重要。

本文基于SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，对黄河源区河流泥沙变化进行了深入研究。

二、SWAT模型及其应用SWAT模型是一种物理基础的水文模型，主要用于模拟流域水文过程，包括降雨、径流、泥沙输移等。

该模型通过模拟流域的水文循环过程，能够较为准确地反映流域的泥沙变化情况。

在黄河源区，SWAT模型的应用有助于我们更好地了解河流泥沙的变化情况，为水土保持和生态环境保护提供科学依据。

三、研究方法与数据来源本研究采用SWAT模型，结合黄河源区的地理、气候、土壤和水文等数据，对源区的河流泥沙变化进行了模拟和预测。

数据来源主要包括以下几个方面：1. 地理信息数据：包括黄河源区的DEM（数字高程模型）数据、土地利用类型数据等。

2. 气候数据：包括降雨量、温度、风速等气象数据，来源于气象部门的历史记录。

3. 土壤数据：包括土壤类型、土壤质地、土壤水分特征等，来源于土壤普查资料。

4. 水文数据：包括历史水文观测数据，用于验证模型模拟的准确性。

四、研究结果与分析1. 泥沙输移量变化通过SWAT模型的模拟，我们发现黄河源区河流的泥沙输移量呈现出明显的年际变化和季节变化。

在过去的十年里，由于气候变化和人类活动的共同作用，泥沙输移量呈现出逐年增加的趋势。

在季节上，泥沙输移主要集中在雨季，这与降雨量的季节性变化密切相关。

2. 影响因素分析影响黄河源区河流泥沙变化的主要因素包括气候因素和人类活动因素。

气候因素主要包括降雨量和温度的变化，这些因素直接影响着土壤侵蚀的强度和范围。

人类活动因素则主要表现在过度开垦、放牧等土地利用方式的改变上，这些活动加剧了土壤侵蚀的程度。