时间：二O二一年七月二十九日
时间：二O二一年七月二十九日 SWAT水文模型介绍之阿布丰王创作
时间：二O二一年七月二十九日
1概述
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是美国农业部（USDA）农业研究局（ARS）开发的基于流域尺度的一个长时段的分布式流域水文模型。它主要基于SWRRB模型，并吸取了CREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO的主要特征。SWAT具有很强的物理基础，能够利用GIS和RS提供的空间数据信息模拟地表水和地下水的水量和水质，用来协助水资源管理，即预测和评估流域内水、泥沙和农业化学品管理所发生的影响。该模型主要用于长期预测，对单一洪水事件的演算能力不强，模型主要由8个部分组成：水文、气象、泥沙、土壤温度、作物生长、营养物、农业管理和杀虫剂。SWAT模型拥有参数自动率定模块，其采取的是Q.Y.Duan等在1992年提出的SCE-UA算法。模型采取模块化编程，由各水文计算模块实现各水文过程模拟功能，其源代码公开，方便用户对模型的改进和维护。 时间：二O二一年七月二十九日
时间：二O二一年七月二十九日 2模型原理
SWAT模型在进行模拟时，首先根据DEM把流域划分为一定数目的子流域，子流域划分的大小可以根据定义形成河流所需要的最小集水区面积来调整，还可以通过增减子流域出口数量进行进一步伐整。然后在每一个子流域内再划分为水文响应单元HRU。HRU是同一个子流域内有着相同土地利用类型和土壤类型的区域。每一个水文响应单元内的水平衡是基于降水、地表径流、蒸散发、壤中流、渗透、地下水回流和河道运移损失来计算的。地表径流估算一般采取SCS径流曲线法。渗透模块采取存储演算方法，并结合裂隙流模型来预测通过每一个土壤层的流量，一旦水渗透到根区底层以下则成为地下水或发生回流。在土壤剖面中壤中流的计算与渗透同时进行。每一层土壤中的壤中流采取动力蓄水水库来模拟。河道中流量演算采取变动存储系数法或马斯金根演算法。模型中提供了三种估算潜在蒸散发量的计算方法—Hargreaves、Priestley-Taylor和Penman-Monteith。每一个子流域内侵蚀和泥沙量的估算采取改进的USLE方程，河道内泥沙演算采取改进的Bagnold泥沙运移方程。植物吸收的氮采取供需方法计算，植物的氮日需求量是植物与生物量中氮浓度的函数。土壤中向植物供给氮，当需求超出供给时，出现营养物压力。地表径流、壤中流和渗透过程运移的硝态氮量由水量和土壤层中的平均硝态氮浓度来估计。泥沙中运移的有机氮采取McElroy et al.时间：二O二一年七月二十九日
水文模型率定研究
水文模型是一种数学模型，用于描述水文过程，包括降雨、蒸发、径流等。水文模型的建立和率定是水文学研究的重要内容之一。本文将介绍水文模型的基本概念和建立方法，并以一个实例来说明水文模型的率定过程。
一、水文模型的基本概念
水文模型是一种描述水文过程的数学模型，它可以用来预测水文变量的变化，如降雨、蒸发、径流等。水文模型通常包括两个部分：输入和输出。输入是指模型所需的数据，如降雨量、蒸发量、土地利用类型等；输出是指模型预测的结果，如径流量、地下水位等。
水文模型可以分为两类：分布式模型和集中式模型。分布式模型是指将流域划分为若干个小区域，每个小区域都有自己的输入和输出。集中式模型是指将整个流域看作一个整体，只有一个输入和一个输出。分布式模型通常比集中式模型更准确，但也更复杂。
水文模型的建立需要考虑多种因素，如流域的地形、土地利用类型、降雨量、蒸发量等。建立水文模型的过程通常包括以下几个步骤：
1. 收集数据：收集流域的地形、土地利用类型、降雨量、蒸发量等数据。
2. 建立模型：根据收集到的数据，建立数学模型，描述流域的水文过程。
3. 参数估计：根据实测数据，估计模型中的参数。
4. 模型率定：将模型预测的结果与实测数据进行比较，调整模型参数，使模型预测结果更加准确。
5. 模型验证：使用另外一组数据来验证模型的准确性。
二、水文模型的建立方法
水文模型的建立方法有很多种，常用的方法包括统计模型、物理模型和组合模型。
1. 统计模型：统计模型是根据历史数据建立的模型，它通常基于统计学原理，如回归分析、时间序列分析等。统计模型的优点是简单易用，但缺点是对数据的要求较高，需要有足够的历史数据支持。
2. 物理模型：物理模型是基于物理原理建立的模型，它通常包括流体力学、热力学等方面的知识。物理模型的优点是准确性高，但缺点是建模过程较为复杂，需要大量的实验数据支持。
3. 组合模型：组合模型是将统计模型和物理模型结合起来建立的模型，它既考虑了历史数据的影响，又考虑了物理原理的影响。组合模型的优点是综合了两种模型的优点，但缺点是建模过程较为复杂。
第１１卷第１期 中国水利水电科学研究院学报 Ｖｏ１．１１ Ｎｏ．１
２０１３年３月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｅｅｓ ａｎｄ Ｈｙｄｍｐｏｗｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｍａｒｃｈ，２０１３
文章编号：１６７２—３０３１（２０１３）Ｏ１—０００１—０７
分布式水文模型软件系统ＭＷＥａｓｙＤＨＭ简介
廖卫红 ，雷晓辉。，蒋云钟 ，王宇晖 ，
（１．中国水利水电科学研究院水资源研究所，北京１０００３８；２．东华大学环境科学与工程学院，上海２０１６２０）
摘要：本文介绍了分布式水文模型ＥａｓｙＤＨＭ模型的软件系统ＭＷＥａｓｙＤＨＭ，主要由４个部分组成：（１）面向水文
分析的通用ＧＩＳ软件；（２）前处理模块；（３）模拟模块；（４）后处理模块。其中面向水文分析的通用ＧＩＳ软件以开源
ＧＩＳ软件ＭａｐＷｉｎｄｏｗ为基础开发，并包括了其他模块所涉及的基本ＧＩＳ功能；前处理模块包括基于ＤＥＭ的水文分
析组件，模型参数推求模块和降水量、气象数据插值模块；模拟模块提供了实时计算功能，能实时查看模拟结
果；模型后处理模块包括了模型参数自动识别、运算结果统计分析及以表格、图表等方式对模拟结果的展示。
ＭＷＥａｓｙＤＨＭ的开发解决了分布式水文模型快速建模及率定的难题，并为将来升级开发及大范围推广应用奠定了
基础。 关键词：模型系统；ＧＩＳ；ＥａｓｙＤＨＭ；ＭａｐＷｉｎｄｏｗ
中图分类号：Ｐ３３３ 文献标识码：Ａ
１研究背景
分布式水文模型大都采用比较传统的方法来实现模型构建、计算及率定工作，即：先采用成熟的
商业ＧＩＳ软件（如ＡｒｃＶｉｅｗ，ＡｒｃＧＩＳ等）及一些小程序来处理各种下垫面、水文、气象和社会经济数
据，从而实现数据前处理及模型构建，然后再通过手动调参来找到理想的模型参数。由于建模过程复
杂，数据类型多且数据量大，需要对模型非常熟悉的高级专业人员才可以较好地完成模型构建及率定
SWAT水文模型
SWAT水文模型介绍
1概述
SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型就是美国农业部(USDA)农业研究局(ARS)开发的基于流域尺度的一个长时段的分布式流域水文模型。它主要基于SWRRB模型,并吸取了CREAMS、GLEAMS、EPIC与ROTO的主要特征。SWAT具有很强的物理基础,能够利用GIS与RS提供的空间数据信息模拟地表水与地下水的水量与水质,用来协助水资源管理,即预测与评估流域内水、泥沙与农业化学品管理所产生的影响。该模型主要用于长期预测,对单一洪水事件的演算能力不强,模型主要由8个部分组成:水文、气象、泥沙、土壤温度、作物生长、营养物、农业管理与杀虫剂。SWAT模型拥有参数自动率定模块,其采用的就是Q、Y、Duan等在1992年提出的SCE-UA算法。模型采用模块化编程,由各水文计算模块实现各水文过程模拟功能,其源代码公开,方便用户对模型的改进与维护。
2模型原理
SWAT模型在进行模拟时,首先根据DEM把流域划分为一定数目的子流域,子流域划分的大小可以根据定义形成河流所需要的最小集水区面积来调整,还可以通过增减子流域出口数量进行进一步调整。然后在每一个子流域内再划分为水文响应单元HRU。HRU就是同一个子流域内有着相同土地利用类型与土壤类型的区域。每一个水文响应单元内的水平衡就是基于降水、地表径流、蒸散发、壤中流、渗透、地下水回流与河道运移损失来计算的。地表径流估算一般采用SCS径流曲线法。渗透模块采用存储演算方法,并结合裂隙流模型来预测通过每一个土壤层的流量,一旦水渗透到根区底层以下则成为地下水或产生回流。在土壤剖面中壤中流的计算与渗透同时进行。每一层土壤中的壤中流采用动力蓄水水库来模拟。河道中流量演算采用变动存储系数法或马斯金根演算法。模型中提供了三种估算潜在蒸散发量的计算方法—Hargreaves、Priestley-Taylor与Penman-Monteith。每一个子流域内侵蚀与泥沙量的估算采用改进的USLE方程,河道内泥沙演算采用SWAT水文模型
