SWAT模型灵敏性分析模块在中尺度流域的应用——以密云县红门川流域为例

SWAT模型是基于水文过程的、具有很强物理机制的流域分布式水文模型。基于AVSWAT2005模型灵敏性分析模块,在典型中尺度流域——北京密云县红门川流域应用与验证。通过灵敏性分析,得到影响该流域产流模拟结果精度的主要参数因子,SCS径流曲线系数(CN2)、土壤可利用水量(SOL_AWC)、基流α系数(ALPHA_BF)的影响是显著的,是最敏感因子。同时调整参数值,采用1991-2006年的实测月流量数据对模型进行了校准和验证,结果表明:模型对月流量模拟的相对误差在模型校准期和验证期均小于15%,决定系数R2大于0.8,Nash-Suttcliffe系数Ens高于0.7,SWAT模型对红门川流域产流的模拟结果良好。因此,SWAT模型中的灵敏性分析模块可以应用在面积较小的中尺度流域,具有一定的推广意义。     

气候变化对开都河流域径流的影响研究

利用SWAT模型模拟开都河流域的径流变化,并采用1990—2009年的水文站点径流数据进行精度验证,然后设定气候变化情景,模拟不同气候条件下径流的响应特征。结果表明:模拟结果与实测径流较吻合,剔除异常年份（1994年、1995年）后,校准期（1990—2000年）效率系数为0.58,平均相对误差为-5.7%,线性拟合度为0.8;验证期（2000—2009年）的结果与校准期接近,均达到了模型的评价标准,说明SWAT模型在开都河流域的适用性较好。基于此,采用任意情景设置方法,设置了25种气候变化（气温和降水）组合情景,研究了该流域对气候变化的响应,结果表明,气候变化对径流量的影响较为显著,降水增加或气温降低均会导致径流量增加,流域未来年均径流变化的主要影响因素是降水,温度的影响相对较弱。     

东辽河流域吉林省境内的径流模拟研究

以东辽河吉林省境内河段为研究对象,采用SWAT分布式水文模型对东辽河泉太水文站进行径流模拟,模型采用2006—2008年实测的逐月径流资料进行参数的率定,并以2009—2010年为模型的验证期,分析对水文过程影响较大的因素、模型的模拟精度及对研究区的适用性。结果表明:泉太水文站率定期与验证期径流的模拟值与实测值总体上拟合较好,率定期与验证期径流模拟的相关系数（R²）均大于0.6,Nash-Suttclife效率系数（E_ns）均大于0.75,相对误差（R）均小于30%。验证期的月径流模拟相对误差较率定期小,且相关系数R²、效率系数均大于0.9,降雨是径流的重要影响因素,月径流模拟值与年内的降雨过程存在较好的正相关性,且率定期相关性较验证期相关性大。应用率定后的参数在SWAT模型中进行径流模拟的结果较好,精度较高。将SWAT模型应用于东辽河吉林省段的径流过程模拟,具有较强的适用性。     

基于3个站点校准与验证的晋江流域径流模拟

 应用分布式水文模型SWAT,对东南沿海晋江流域内3个水文站点的年、月径流和基流分别进行模拟。选取1972—1975年作为模型校准期,以效率系数、平均误差、相对误差和决定系数为评价指标,率定出6个模型敏感参数,并用1976—1979年的资料进行模型验证。结果表明:利用3个站点模拟的方法可以从流域尺度上更客观地率定模型参数,改善模型的模拟效果;模型在东南沿海流域的模拟效果较好,精度较高;模拟期内降水量的差异以及水库年径流调节均会对水量模拟结果造成影响。     

基于SWAT模型的阿克苏河流域径流模拟

阿克苏河流域地处中国西北干旱区域,受高寒气候影响,其冰川和积雪融化补给对流域径流量变化、区域水资源合理优化及生态环境的保护影响重大。结合阿克苏河流域融雪径流的产流、汇流的独特之处,应用SWAT分布式水文模型对其月均径流进行了模拟研究。收集阿克苏河流域7个气象站点1980—2013年的逐日观测数据和阿拉尔水文站2000—2013年月均实测径流数据,基于DEM数据、土地利用数据、土壤数据,建立适合阿克苏河流域的融雪径流模型并进行月均径流的模拟。结果表明:SWAT模型在阿克苏河流域具有良好的适用性,校准期和验证期相对误差R_E均在8%以内,决定性系数R²和Nash-Sutcliffe效率系数NS均高于0.82,达到了模型的评价标准,为高海拔干旱区建立分布式水文模型提供了参考。     

基于SWAT的西苕溪流域降雨一径流关系及水量平衡分析

以SWAT模型为工具,对太湖西苕溪流域进行了径流模拟,采用1988—2001年范家村水文站逐日、逐月实测径流资料对模型进行了参数率定和模型验证,效率系数均大于0.88,径流相对误差均小于4%。在此基础上,重点分析了西苕溪流域的降雨—径流关系和水量平衡。结果表明,研究时段内西苕溪流域降雨—径流关系变化不明显;西苕溪流域的降雨年际分布不均匀;受降雨影响,雨季月径流量和洪峰值均有缓慢上升的趋势。水量平衡分析表明,河道径流、蒸散发、地下水补给量分别占降雨量的54.1%,45.8%,17.3%。     

SWAT模型灵敏性分析模块在云州水库流域的应用

SWAT模型是基于水文过程的,具有很强物理机制的流域分布式水文模型.介绍了AVSWAT2005灵敏性分析模块,并在华北土石山区云州水库流域得到较好的应用与验证.通过灵敏性分析,辨析出影响该流域产流模拟结果精度的主要参数因子.SCS径流曲线系数(CN2)、土坡可利用水量(SOL-AWC)、土壤饱和导水率(SOL_K)的影响是显著的,灵敏性等级高;平均坡度(SLOPE),浅层地下水径流系数(GWQMN)有一定影响,灵敏性等级中;依据上述结论调整参数值,采用连续10 a的实测月流量数据对模型进行了校准和验证.结果表明,模型对月流量模拟的相对误差在模型校准期和验证期均小于15%,Nash-Suttcliffe系数Ens高于0.7,SWAT模型对云州水库流域产流的模拟结果良好.因此,灵敏性分析模块的应用极大地提高了模型在华北土石山区的可用性,具有一定的推广意义.     

基于SWAT模型的湟水流域径流模拟与评价

以青海省湟水流域民和水文站以上流域为研究区,在GIS技术支持下,运用分布式水文模型SWAT（Soil and Water Assessment Tool）进行了湟水流域天然径流的产流模拟,通过选用湟水流域1980～1997年相应的水文气象资料作为SWAT模型的输入数据,选用1980～1987年湟水流域出口民和站的年、月平均天然流量进行模型的参数率定,1989～1997年民和站的年、月平均天然流量进行模型的验证,采用了相对误差（RE）、相关系数（R2）以及Nash-Suttclife模拟系数（Ens）作为模型适用性的评价系数,结果表明SWAT模型对湟水流域长期天然径流变化过程模拟结果良好,较好地反映了湟水流域水资源的变化过程,为研究湟水流域的水资源提供了模型支持。     

SWAT模型在辽西地区土壤侵蚀模拟的应用

结合辽西地区3个水文站点2005—2018年实测含沙量数据,对SWAT模型在区域土壤侵蚀模拟的适用性进行分析。结果表明:SWAT模型年土壤侵蚀量模拟的相对误差可控制在±25%以内,月尺度纳什效率系数均在0.5以上,总体可满足流域土壤侵蚀模拟的精度要求。模型可作为辽西土壤侵蚀模数时空模拟的有效平台。     

关川河流域土地利用变化对径流的影响

土地利用/覆被变化(LUCC)引起的径流响应研究不仅是流域水文学的一个热点,也是评估国家退耕还林战略实施效果的需要。选择黄土高原西部关川河流域为对象,依据流域出口大羊营水文站1993—2001年期间5—9月的径流资料,对SWAT模型进行参数率定。进而利用率定后的SWAT模型计算1980年、2000年两期土地利用下的径流量,分析土地利用变化的水文响应。结果表明:模拟率定期和验证期的决定系数R2和Nash-Sutcliffe效率系数分别为:0.85,0.78和0.86,0.84,说明模型对关川河流域汛期径流量模拟具有较高的适用性;关川河流域在实施了退耕还林草后,2000年较1980年耕地大面积减少而草地大面积增加。在气象条件相同的前提下,即气象输入数据不变的情况下,2000年土地利用下的月径流模拟值相比1980年土地利用下的月径流降低,9a内年均(5—9月份)径流量减少1.39m3/s。既在气候不变情况下,林草植被恢复将会引起流域径流趋于减少。     

SWAT模型在黄土丘陵区燕沟流域的应用研究

SWAT是基于物理机制的分布式水文模型,能够准确地模拟及预测不同下垫面的径流量。应用SWAT模型对黄土丘陵区燕沟流域2002—2008年逐月径流量进行了模拟。结果表明,模拟率定期和验证期的Nash—Sutticliffe效率系数分别为0.76和0.81,相关系数r2分别为0.79和0.80。模型模拟精度高于评价标准(模拟效率Ens>0.5,r2>0.6),说明SWAT模型适用于黄土丘陵区小流域,模拟效果很好,可以用来监测预报黄土丘陵区的汛情,具有很强的实用性。     

WEPP模型在东北黑土区的适用性评价--以坡度和水保措施为例

基于黑龙江省宾县试验站2008年气象观测数据和野外径流小区监测资料,利用WEPP模型估算东北黑土区次降雨径流量和土壤流失量,并通过与实测资料对比,评价WEPP模型的适用性.结果表明,在3°,5°,8°这3个坡度条件下,WEPP模型对次降雨径流量模拟的Nash-Sutcliffe有效性系数ME分别为0.47,0.03和-5.9,对次降雨土壤侵蚀量模拟的Nash-Sutcliffe有效性系数ME分别为0.58,0.72和0.60,说明WEPP模型对次降雨坡面径流量的模拟效果较差,而对次降雨坡面土壤侵蚀量模拟效果较好.WEPP模型对次降雨的径流量和土壤流失量的模拟显示,WEPP模型对坡度变化反应敏感.WEPP模型对大豆、稗草、苜蓿和苗期榆树次降雨径流量模拟有效性系数ME分别为0.81,0.71和0.83,0.94,对次降雨土壤流失量的模拟有效性系数ME分别为0.81,0.71和0.83,0.94,表明WEPP对大豆地和苜蓿地的模拟效果好于稗草和苗期榆树,且其好于不同坡度条件下裸地的模拟结果.WEPP模型可以模拟不同水保措施条件下的次降雨径流量和土壤侵蚀量,也可以模拟不同坡度条件下裸地的次降雨土壤侵蚀量,但是不适合模拟不同坡度条件下裸地的次降雨径流量.     

基于修正SCS-CN模型集雨垄径流预测

为了探寻半干旱区垄沟集雨种植控制水土流失和增产的机理,利用前2年(2012—2013年)日降雨量、实测径流和修正SCS—CN模型,率定集雨垄的径流模型参数CN、λ和α,然后利用后3年(2014—2016年)日降雨量和实测径流资料检验该模型有效性,预测不同覆盖材料(土壤结皮、生物可降解地膜和塑料地膜)和不同垄宽(30,45,60 cm)集雨垄的径流量。结果表明,土壤结皮覆盖集雨垄、生物可降解膜覆盖集雨垄和塑料地膜覆盖集雨垄的CN取值范围分别为82.0~82.9,97.9~98.8,98.3~99.9,λ取值范围分别为0.045~0.071,0.251~0.327,0.189~0.213,α取值范围分别为2.35~2.89,4.21~4.82,3.32~3.99。通过对模型有效性进行评价,土壤结皮覆盖集雨垄、生物可降解膜覆盖集雨垄和塑料地膜覆盖集雨垄的平均相对误差取值范围分别为1.36%~3.41%,1.21%~3.42%,2.48%~5.42%,纳什效率取值范围分别为0.97~0.98,0.97~0.98,0.96~0.98。日降雨量等级对修正SCS—CN模型参数CN、λ和α的影响不明显,不同覆盖材料之间的CN、λ和α差异远大于不同垄宽之间的CN、λ和α差异。修正SCS—CN模型集雨垄径流预测的相对误差满足要求(≤20%),可信度较高(纳什效率≥0.95),可以用于半干旱区集雨垄的径流预测,为控制水土流失和提高降水利用效率提供科学方法。     

基于混合产流模式的黄土高原流域水沙过程耦合模拟

为深入理解黄土高原干旱半干旱地区复杂地貌条件下流域水沙运移规律。基于垂向混合产流机理和运动波方程，构建分布式流域水文模型，耦合流域土壤侵蚀和泥沙输移过程模拟模块，并考虑梯田对水沙过程的影响，建立适用于黄土高原的分布式流域水沙过程模型。选取黄土高原延河支流西川河流域多年实测场次洪水过程的径流泥沙资料，对模型进行率定和验证。径流模拟的纳什效率系数在0.56以上，平均值超过0.70,模拟次洪过程的峰形、峰值、峰现时间与实测过程具有较好的一致性；侵蚀产输沙模拟精度较低，其纳什效率系数均值率定期为0.79,但验证期仅为0.45,模拟结果整体趋势与实测值较一致，但输沙量模拟峰值比实测值偏低。模型可以较精确地模拟黄土高原流域洪水产汇流过程，但输沙量模拟值偏低，一方面由于产汇流模块的误差传递；另一方面，对重力侵蚀考虑不足。因此，未来模型将考虑滑坡、崩塌等重力侵蚀过程，提升模拟精度和效率，为流域水沙过程模拟与流域综合治理提供有效工具。     

三峡库区张家冲小流域降雨-径流模拟

以三峡库区的张家冲小流域为例,对降雨—径流过程进行模拟,以期为库区小流域水土流失和非点源污染过程研究提供借鉴,并为控制三峡库区的水土流失和非点源污染,保障库区的水资源安全,缓解日趋严重的环境压力提供科学支撑。首先以研究区的水文、气温观测资料以及数字高程模型为基础,利用半分布式水文模型TOPMODEL模型对日径流进行模拟,选用Nash—Sutcliffe效率系数、均方根误差RMSE以及相关系数r作为目标函数。模拟结果表明,研究区径流的模拟值与实测值变化趋势较为一致;丰水期的模拟精度和拟合效果都优于枯水期,且差异较大;依据《水文情报预报规范》SL250—2000,确定该区丰水期的模拟精度为丙级,枯水期在丙级以下。研究发现,TOPMODEL比较适用研究区丰水期的日径流模拟,不适用于枯水期的日径流模拟。     

Vine Copula与贝叶斯模型平均结合的月径流预测及应用

准确可靠且预见期较长的月径流预测对水资源配置、防汛抗旱以及生态环境保护等具有重要意义。径流变化与降水、气温、潜在蒸散发以及前期径流等存在密切联系。鉴于Vine Copula可以灵活地将多个随机变量的边缘分布函数通过Copula对的形式联结起来构造多维联合分布函数以及贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging,BMA）在处理多模型集合预报方面的优势,该研究基于BMA集合多个Vine Copula模型提出了一种BVC径流预测模型（简称BVC模型）,应用于黄河流域上游4个水文站（唐乃亥站、民和站、红旗站和折桥站）的月径流预测,采用确定性系数（R2）、纳什效率系数（Nash-Sutcliffe Efficiency coefficient,NSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error,RMSE）评价模型的预测性能。结果表明,验证期内预见期为1～3个月时,BVC模型在各水文站的R2均高于0.83、NSE均高于0.78且RMSE均维持在较低水平;与随机森林（Random Forest,RF）模型和长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory Neural Network,LSTM）模型相比,BVC模型能够很好地预测各水文站月径流的变化过程,特别是月径流极值的变化。研究表明BVC模型在预见期为1～3个月时的月径流预测性能明显优于RF模型和LSTM模型。该研究构建的BVC模型为流域的水资源管理和风险评估等提供参考。     

基于SWAT模型的赤水河流域径流年内分配特征及其对降水的响应研究

[目的]研究赤水河流域径流年内分配的非均匀性变化特征及其对降水的响应情况,为流域水资源的开发利用及防洪治涝等研究提供决策依据。[方法]以赤水河流域中上游为研究区,构建SWAT模型相关数据库并对流域径流进行模拟。以实测逐月径流数据对模型进行率定验证。基于模型输出结果,结合降水/径流集中度和集中期,分析流域径流年内分配特征及其对降水的响应情况。[结果]两个水文站率定期决定系数(R²)与纳什效率系数(Ens)均在0.83以上,验证期R²与Ens均在0.69以上,满足精度要求;流域降水和径流年内分配不均匀性显著,二者变化趋势较为一致,主要集中在6—8月;径流集中度的时空分布受降水集中度影响显著,由于入渗和蒸散作用的影响,前者通常大于后者,但当降水集中度较低时(PCD<0.3),径流集中度不再完全以降水集中度为主导;由于流域径流对降水变化的响应存在滞后性,径流集中期往往大于降水集中期,短期较小幅度的降水量增加对降水集中期影响显著,而对径流集中期影响有限。[结论]降水是引起赤水河流域径流集中度/集中期变化的主导因素,而在不同降水量条件下径流系数的变...     

Performance of a distributed semi-conceptual hydrological model under tropical watershed conditions

Conceptual rainfall-runoff models at the watershed scale are useful tools for assisting in managing and planning water resources, making it possible to estimate streamflow and to predict hydrologic impacts due to land-use changes. The objective of this study was to calibrate and to validate the LAvras Simulation of Hydrology (LASH Model) (Beskow, 2009) in a Brazilian Tropical Watershed for daily streamflow. LASH is a continuous, distributed, semi-physically based model for simulation of different hydrologic components on a daily basis. The Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) global search method was used with the LASH model in order to optimize model parameters that were found to be the most sensitive or not directly measurable. The LASH model was calibrated over a 2-year period, thereafter, the parameters obtained through the calibration were kept constant for the validation step using a different period of time from that analyzed during the calibration. The Nash–Sutcliffe coefficient (C_NS) values found were 0.820 and 0.764 during calibration and validation, respectively, whereas, the C_NS (log Q) values equal to 0.821 and 0.770 were obtained for the same periods. The SCE-UA method was found to be an efficient algorithm for searching ‘optimal’ model parameter values. It was possible to conclude that the model has a great potential for being applied in generating the long-term streamflow as well as flow-duration curves. Therefore, the model can reliably be applied under tropical conditions of this medium-sized watershed or other similar watersheds, thus making it useful to plan the sustainable development of similar tropical and subtropical watersheds.