SWAT模型参数及运行过程

第1章 SWAT模型1.1 SWAT模型参数1.1.1 DEM数据DEM大部分是比较光滑的地形表面模型，但是由于误差及某些特殊地形的存在，造成DEM表面会有一些凹陷的地区存在，导致得到精度不高的水流方向结果，使得原始DEM数据不能满足研究的需要。因此，在进行绝大多数模拟实验之前，都会将原始DEM数据通过ArcGIS软件的水文分析模型进行洼地填充，最终得到满足研究需求的无洼地DEM数据。1.1.2 土地利用数据通过对洱海流域高分辨遥感影像监督分类取得研究区的土地利用空间分布图后，首先查看分布图的投影坐标体系，如果与研究中设定的不相同，则需要利用ArcToolbox的投影模块Projections对其进行投影转换；第二步需要建立图中分类编码与模型中土地分类编码之间的联系，以供模型模拟使用。1.1.3 气象数据气象数据主要包括流域的气温数据（日平均、最高和最低）、太阳辐射、风速、相对湿度、降水数据（包括降雨强度、月均降雨量、月均降雨量标准偏差、降雨的偏度系数、月内干日数、月内湿日数、平均降雨天数等参数）。在数据类型上，这些数据可以是统计数据，也可以通过SWAT模型的天气发生器模拟生成，或者是统计和模拟数据的结合；在数据格式上，这些气象数据需要以DBF格式保存在ArcGIS自带的属性数据库中；在时间尺度上，模型的模拟时间步长可以为年、月、日。1.1.4 土壤数据SWAT 模型需要将各类土壤的水文、水传导属性作为输入值, 并将其分为按土壤类型和按土壤层输入的两类参数。按土壤类型输入的参数包括：(1)每类土壤所属的水文单元组；(2)植被根系最大深度；(3)土壤表面到最底层深度；(4)土壤空隙比等。按土壤层分层输入的数据有；(5)土壤表面到各土壤层深度；(6)土壤容重；(7)有效田间持水量；(8)饱和导水率；(9)每层土壤中的粘粒、粉沙、沙粒、砾石含量；(10)USLE方程中的土壤可蚀性K；(11)田间土壤反照率；(12)土壤电导率。土壤物理属性数据按获取方式的不同可分为以下四类:(l)通过查阅土壤志获得数据:土壤名称、土壤层数、根系深度和表层到底层土壤深度根据土壤志直接获得。(2)实测数据和通过实测数据转化得到:粘土、壤土、砂土和砾石采用的是采样后实测的土壤数据，有机碳含量是由实测的有机质含量转化得到。(3)通过计算得到的数据。土壤容重、有效水容量和饱和传导系数使用SPAW软件计算得到，水文单元组、地表反射率、土壤侵蚀因子由已知数据通过公式计算得到。(4)使用SWAT模型的默认值:阴离子交换孔隙度、土壤最大可压缩量、电导率使用SWAT模型的默认值。土壤的化学属性，包括土壤每层的全磷、全氮、速效磷含量，是通过野外采样，实验室化验得到的实测数据。1、土壤粒径数据土壤粒径数据是SWAT模型中重要的输入参数，对模拟结果的精度有重要的影响作用。SWAT模型中采用的土壤粒径标准为美国制标准，而中国的土壤质地采用的是卡钦斯基制和国际制标准，因此国内数据无法在SWAT模型中直接使用，使用时需要将其转化为美国制标准。粒径转换的方法主要包括:一次样条插值，二次样条插值，三次样条插值，线性插值、spline内插方法等。国际制、卡钦斯基制和美国制标准的区别如下表所示。表1 土壤颗粒标准国际制（mm）卡钦斯基制（mm）美国制（mm）2砾石砾12砾石0.2-2粗沙土砂0.05-10.05-2沙土0.02-0.2细沙土粗粉砂0.01-0.050.002-0.05粉土0.002-0.02粉土中粉砂0.005-0.010.002粘土0.002粘土细粉砂0.001-0.005粘粒0.0012、SPAW 软件计算部分参数通过美国华盛顿州立大学开发的土壤水特性软件SPAW软件中的Soil-Water - Characteristics(SWCT)模块，并根据粘土(Clay)、砂(Sand)、有机物(Organic Matter)、盐度(Salinity)、砂砾(Gravel) 等参数计算出: (1)凋萎系数； (2)田间持水量； (3)饱和度； (4)土壤容重；(5)饱和导水率等5个变量。由变量(1)和(2)可以计算逐层的有效田间持水量(SOL _AWC )，其计算公式为: SOL _AWC = FC -WP，其中FC为田间持水量，WP为凋萎系数。3、土壤有机碳参数将土壤有机质的含量乘以0.58可以求得土壤中有机碳的含量。4、土壤水文组在SWAT模型中采用SCS径流曲线数模型对径流进行模拟研究，而水文土壤组则是这个模型的重要参数之一。美国自然环保署(Natural Resource Conservation Service)根据土壤入渗率特征，将具有相似径流能力的土壤分为四个土壤水文组(A，B，C和D)，该组具有相同的降水和地表特征。土壤的水文分组定义如表2所示：表2 土壤水文分组土壤类型最小下渗率（mm/h）渗透率土壤质地A7.26较高沙土、粗质沙壤土B3.817.26中等壤土、粉沙壤土C1.273.81较低沙质粘壤土D0.001.27很低粘土、盐渍土5、土壤可蚀性K值土壤可蚀性K值是土壤抵抗水蚀能力大小的一个相对综合指标，K值越大，抗水蚀能力越小；反之，K值越小抗水蚀能力越强。Williams等在EPIC模型中发展了土壤可蚀性因子K值的估算方法，只需要土壤的有机碳和颗粒组成资料即可计算。计算公式如下所示：K=0.2+0.3exp-0.025SAN100SILCLA+SIL0.31.0-0.25CC+EXP3.72-0.95C(1.0-0.7SNSN+EXP(-5.51+22.9SN) (4.2)式中，K为土壤侵蚀因子，SAN为含沙量；SIL为土壤含量；CLA为粘土含量；C为土壤有机氮含量；SN=1-SAN/100。6、SWAT土壤数据库其余参数确定对于田间土壤反照率，可以率根据土壤颜色、湿度以及土壤反照率的参考值取为0.16 0.22不等。对于土壤的电导率，与土壤中的盐分、水分、有机质含量、土壤质地结构和孔隙率都有不同程度的关系，可以采用电流-电压四端法进行测定，也可以采用一些经验值。1.2 模型建立及运行1.2.1 流域划分1.2.1.1DEM设置1.DEM加载首先在单击DEM Setup选项加载流域DEM数据；然后单击DEM projection setup 按钮，定义DEM属性。2.定义MASKDEM加载之后，为更加准确的划定流域研究范围，最好需要加载MASK，可以更好的减少数据量的大小。1.2.1.2河网定义为了生成精度较高的流域水系图，可以选择加载河网，这样就可以得到精度符合试验要求的水系图。1)选择DEM-based选项。2）单击Flow direction and accumulation。软件将自动进行流域河网划分分析，分析结束之后，在Area对话框中将出现分析数据，这个数值越小，划分的河网就会越详细。3)在Stream network对话框中点击按钮Creat streams and outlets，生成河网。1.2.1.3 OUTLET、INLET定义在流域内进行径流模拟、泥沙模拟和非点源污染模拟等研究时，OUTLET、INLET的正确定义可以更好的定位监测点的位置，提高模拟结果的精度。1.2.1.4流域总出口指定及子流域划分1）单击总出口按钮，选择流域总出口，在这里，流域总出口选为左下角的西洱河。2）单击子流域按钮，划分子流域。1.2.1.5子流域参数的计算单击计算按钮Calculate subbasin parameters，计算子流域参数。当流域划分完成之后， ArcSWAT产生的栅格数据集，将从SWAT项目目录WatershedGrid转移到Project Raster Geodatabase。流域划分完成之前，WatershedGrid目录中的栅格以ESRI GRID格式存储，以提高执行效率。一旦划分完成，它们将会被转移到Raster Geodatabase，以简化项目的数据存储。1.2.2 水文响应单元划分1.2.2.1 加载土地利用栅格图及重分类土地利用类型1）选择HRU Analysis菜单中的Land Use/Soil/Slope Definition，将会弹出以下对话框， 2）单击Land Use Grid下的按钮，加载Land Use数据，选择Load Land Use dataset(s) from disk。3）选择数据集里的land use代码字段，这个字段将转成栅格数据集里的栅格值。4）选择区别土地利用类型的相应属性字段，单击OK，显示Value 和面积比。5）单击Lookup Table选项，加载土地利用索引表。本研究中，笔者选用土地利用索引表User Table，将栅格Value值与SWAT 土地利用数据库里的分类联系起来。1.2.2.2 加载土壤栅格图及重分类土壤类型1）单击Soils Grid下的按钮，加载Soils数据，选择Load Soils dataset(s) from disk。2）选择数据集里的Soils代码字段，这个字段将转成栅格数据集里的栅格值。3）选择区别土壤类型的相应属性字段，单击OK，显示Value 和面积比。4）单击Lookup Table，选择Name字段，加载索引表。1.2.2.3 重分类坡度 1）选择Slope选项，将出现以下对话框：2）单击选择Multiple Slope选项，将坡度分为两类，然后选择Current Slope Class，输入分类的上限，单位是%。3）完成上述工作后，Reclassify按钮将会被激活，单击Reclassify执行，完成坡度分类。 1.2.2.4 HRU定义打开HRU Analysis菜单，选择HRU Definition选项，可以在显示的对话框中划分水文响应单元， 1）单击HRU Thresholds选项，选择其中的Multiple HURs，按研究实际需要输入比例值。2）单击Land Use Refinement (Optional) 选项，对land use类型进行详细划分。3）完成上述工作后，单击Create HRUs选项，完成水文响应单元的划分，生成Final HRU Distribution的报告，同时创建一个属性文件加载到当前视图中。1.2.3 加载气象数据1）选择Write Input Tables菜单中的Weather Stations，然后选择Custom database，加载weather generator测站位置表， 2）然后依次选择菜单中的Solar Radiation Data、Wind Speed Data、Rainfall Data 、Temperature Data、Relative Humidity Data等选项，加载事先准备好的相应DBF文件。1.2.4 创建模型输入文件此过程主要就是将前面的所有SWAT模型需要的数据写入指定的文件。本研究中，需要输入事先准备好的Watershed Configuration File(.fig)、Soil Input(.sol)、Weather Generator Input(.wgn)、Subbasin General Input(.sub)、HRU General Input(.hru)、Soil Chemical Input(.chm)等数据文件。1.2.5 运行模型当完成以上步骤后，就可以利用Run SWAT命令运行模型，生成研究所需要的模拟数据。本次研究中，笔者在Rainfall/Runoff/Routing选项框中选用Daily rain/CN/Daily命令，以日为单位进行径流模拟；降雨量选择偏正态分布（即Markov chain-exponential model）方法进行模拟；河道演算采用Variable Storage 方法进行模拟，模拟时间为2013年1月1日到2015年1月1日。然后利用Read SWAT OutPut命令，选择右侧的输出文件类型，然后单击Import Files to Database，当前模拟结果将会被保存在项目目录中。1.3 模型验证1.3.1 参数敏感性分析SWAT模型是以美国的水文、气候等环境要素为对象开发的，尽管其计算基于物理过程，然而由于其核心方程USLE是为应用于美国水土流失状况而建立的经验公式，因此，在应用于美国以外的区域时，SWAT模型需要根据当地的实际状况进行敏感性分析。SWAT模型参数敏感性分析就是通过调整模型参数的初始值或是取值范围，使模型的模拟值接近于测量值。利用ArcSWAT2005模型自带的自动参数分析模块，可以分析众多参数对模拟结果的不同影响，并可看出各参数对模拟结果影响的大小，结合参数的阈值与实际情况对参数进行调整，可获得较精确的模拟结果。1、水文模拟参数敏感性分析在流域模拟过程中对径流模拟结果影响最大的参数依次是径流曲线数CN2、土壤蒸发补偿系数ESCO以及有效田间持水量SOL-AWC。2、氮磷模拟参数敏感性分析针对硝态氮模拟值较低的校正方法有，将土壤化学文件中土壤层中硝态氮的初始聚集量调整到合理水平，增加施肥过程中肥料施用到表层土壤中的比率，增加作物残茬系数，减少土壤的生物混合效率，增加硝态氮的入渗系数，以及增加河道水草和藻类中矿物氮的比率。有机氮的模拟值校正方法有调整土壤化学输入文件中土壤层中有机氮的初始聚集量到合理水平，减少施肥过程中肥料使用到表层土壤中的比率，以及减少河道水草和有机氮的比率。可溶性矿物磷，有机磷的校正方法与氮相似，但部分参数调整的调整会同时对硝态氮和有