基于SWAT模型的绍兴城市径流时空演变规律分析

为克服较大尺度城市径流的定量难题,引入了分布式流域水文模型(SWAT),对绍兴城市径流开展了定量模拟及时空演变规律分析。经DEM建模分析,将绍兴城市置于合适尺度的流域内建立SWAT模型;在敏感性分析的基础上,利用径流监测数据对模型进行了校准与验证,模型评价结果表明,所有站点校准期与验证期的平均相对误差Re(-5.29%~8.81%)、判定系数R2(0.91~0.96)和效率系数Ens(0.90~0.94)均满足年水平和月水平径流定量要求。在此基础上,以1992~2011年的降雨为驱动模拟得到了子流域的月径流数据;最后利用地统计学方法(GSM)对绍兴城市径流的时空演变规律进行了分析,并得到了关键源区,为绍兴城市水资源保护与利用提供科学依据。     

分布式水文模型SWAT模型在新疆叶尔羌河流域的适用性研究

为定量分析SWAT模型在新疆叶尔羌流域径流模拟的适用性,以叶尔羌河卡群水文站以上集水区域为研究流域,基于卡群水文站2000-2012年水文数据,运用SWAT模型模拟了研究流域的径流量,并设定2种气候变化情景模式,定量分析不同气候变化情景模式对叶尔羌流域径流量的影响。研究结果表明:SWAT模型在叶尔羌河流域具有较好的适用性,模拟的径流深相对误差小于8%,确定性系数均达到0.75以上;在降水不变化的前提下,气温升高2℃,流域径流量增加6.28%;在气温不变前提下,降水量增加5%,流域径流量增加9.50%。研究成果对于新疆叶尔羌河流域水文模拟及预测提供参考价值。     

不同分布式水文模型在大凌河中游对比运用研究

不同水文模型在不同流域都具有一定的适用性,为对比分布式水文模型SWAT模型和VIC模型在大凌河中游的适用性及模拟精度,以大凌河中游大城子水文站以上流域为研究区域,基于大城子水文站2000-2010年水文数据,对比分析两种分布式水文模型在大凌河中游的适用性及模拟精度。研究成果表明:SWAT模型更适合于大凌河中游的水量模拟,SWAT模型模拟相对误差均值为5.21%,低于VIC模型模拟的相对误差(相对误差均值为8.01%),且SWAT模型模拟的确定性系数均值为0.74,优于VIC模型模拟的确定系数(确定系数均值为0.68)。研究成果对于大凌河中游水文模拟及流域水文预报预警提供参考价值。     

基于SWAT模型的三江平原沼泽性河流的径流模拟

三江平原位于中国东北部,是国家重要的商品粮基地,水资源的变化影响区域农业经济的发展。应用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型模拟挠力河上游流域径流变化特征,为研究沼泽性河流水文变化特征提供有效的方法。根据水文相似性原理和参数移植法把校准的模型应用于七星河流域,进行无资料流域的径流模拟,年径流模拟校准期和验证期的Nash-Sutcliffe效率系数、相关系数R2、相对误差PBIAS值分别为0.84、0.94、-5.70和0.91、0.93、-6.46,表明SWAT模型可以应用到七星河流域。     

基于SWAT模型的径流还原方法研究—以大汶河流域为例

在现有下垫面条件下还原天然径流是水资源配置的重要基础性工作。利用SWAT分布式水文模型进行径流还原计算。以大汶河流域为例,选取流域内受人类活动影响较小、能大致反映流域天然径流情况的雪野水库、黄前水库以及东周水库所控制的3个子流域,采用SUFI-2方法进行模型参数率定、验证和不确定性分析;根据就近性与相似性原则,进行全流域参数展布,并通过Arc SWAT2012分析计算大汶河流域内泰安市各分区地表水资源量。结果表明:3个典型子流域的P-factor均大于0.64,Rfactor均小于0.72,率定期和验证期的相关性系数和纳什效率系数均高于0.77,径流模拟值和实测值拟合程度高。通过SWAT模型还原天然径流是可行的。     

SWAT模型在海拉尔河流域径流模拟中的应用研究

以海拉尔河上游流域作为研究区域,基于Arc GIS构建SWAT分布式水文模型对流域水文过程进行模拟,通过对流域的基础数据整合,模型采用1999~2003年实测径流数据进行参数率定,将2004~2010年实测径流数据作为模型的验证期,对模型在海拉尔河上游的适用性进行研究。通过对月和年径流模拟值和实测值的比较,率定期和验证期的Nash系数Ens和相关系数R2分别在0.861~0.873和0.877~0.899之间。基于这两个评价标准可知:SWAT模型在海拉尔河上游流域有良好的适用性,可以为该流域的水资源管理提供依据。     

SWAT模型在密赛流域的应用与比较研究

为对比分布式水文模型SWAT与典型集总式水文模型新安江模型的径流模拟能力,以钱塘江支流密赛流域为实验流域,以CRU气象数据集为气象输入资料,分别进行SWAT日、月径流模拟与验证,并与新安江模型模拟成果进行对比。结果显示SWAT模型在实验流域的月尺度径流模拟中更具优势,也表明SWAT模型在我国径流模拟中具有良好的适用性。     

基于SUFI-2算法和SWAT模型的妫水河流域水文模拟及参数不确定性分析

敏感性分析和不确定性分析是分布式水文模型参数校准和模型应用的基础。本文以妫水河流域为例,基于SWAT模型和SUFI-2算法进行模型参数敏感性分析,结合手动调参和自动率定,通过SUFI-2的P因子和R因子进行模型不确定性分析,构建妫水河流域分布式水文模型。本次妫水河流域月尺度模拟中:率定期,确定系数R2=0.59,效率系数NSE=0.56;验证期,确定系数R2=0.82,效率系数NSE=0.80;P因子均大于0.5,R因子均小于0.5。结果表明,妫水河流域SWAT模型水文模拟效果较好。     

基于SWAT模型的资水流域径流模拟

以资水流域柘溪水库以下区域为研究对象,基于构建的分布式水文模型SWAT对水文过程进行模拟。在地面高程、土地利用、土壤、气象等数据预处理的基础上,采用2010~2011年实测径流数据进行参数率定,采用2012年实测径流数据进行模型验证,对模型在研究区的适用性进行研究。通过对径流模拟值和实测值的比较,月径流率定期和验证期的相关系数R~2和Nash系数Ens分别在0.93以上和0.91以上,日径流率定期和验证期的相关系数R~2和Nash系数Ens分别在0.78以上和0.70以上。基于这两个评价标准可知SWAT模型在资水游流域有良好的适用性,可为流域内拟建桃花江核电厂的取水安全分析和水环境影响评价提供技术支持。     

不同土地利用模式对大洋河流域径流的影响研究

基于分布式水文模型SWAT模型,以大洋河沙里寨水文站以上为研究流域,利用沙里寨水文站2000-2010年水文数据、研究流域分辨率为1 km×1 km土地利用数据以及1:100 000土壤类型数据,定量模拟大城子以上流域2000-2010年径流量,通过设定三种土地利用模式情景,定量分析不同土地利用模式情景下对大洋河流域径流量的影响。研究结果表明:SWAT模型在大洋河流域径流模拟具有较好的适用性,模拟相对误差小于10%,确定性系数0.7以上;在三种土地利用模式情景,其中情景II(林地减少10%,城镇用地增加10%)径流深增加7.7mm,径流系数增加0.16,情景I(林地增加10%,旱地减少10%)以及情景III(林地增加10%,城镇用地减少10%)使得径流深分别减少14.1 mm和16.2 mm,城镇用地对径流影响大于旱地。研究成果对于大洋河水资源规划和保护提供参考价值。     

考虑径流成分的雅鲁藏布江月径流模拟

通过构建雅鲁藏布江流域分布式水文模型SWAT,并以1989~1998年为率定期,1999~2005年为验证期对3个水文站(奴各沙、羊村、奴下)的月径流进行了模拟。从模型参数组里选取径流成分模拟不同的2组参数,以Nash-Sutcliffe效率系数(NS)、相关系数(R~2)及相对误差(PBIAS)为评价指标,来分析模型的模拟结果好坏。结果表明:率定期内,在径流成分1下奴各沙、羊村站和奴下站的R~2值高达0.9以上,NS系数分别为0.9、0.92和0.72,PBIAS的值为7.1%、18.5%及34.2%,但径流成分与实际情况出入较大。而径流成分2下,模拟得到的评价指标虽然不是很高,但径流成分比较合理。验证期总体结论一致。因此,建议在模型率定验证中要充分考虑径流成分的作用,从而提高模型模拟的精度。     

岩溶地下河在SWAT中的概化方法——以毕节倒天河流域为例

岩溶地下河的存在严重影响了土壤和水评估工具（SWAT）在岩溶地区的普遍适用性。针对岩溶地下河在SWAT中的概化问题,提出基于数字高程模型（DEM）预处理结合SWAT流域自动识别功能的方法,将岩溶地下河暴露于地表,把岩溶区复杂的地表－地下二元结构简化为地表一元结构,并以贵州毕节地下河发育的倒天河流域为例进行应用。结果表明:① 对比未经概化地下河建立的模型,概化地下河建立的模型识别流域面积增大30.73%,子流域个数增加29.27%,水文响应单元（HRU）个数增加43.82%;② 参数取最大物理意义范围时,未经概化地下河建立的模型p因子=0.64,不满足建模条件,物理模型本身存在问题;③ 概化地下河建立的模型月步长模拟结果:校准期R2=0.96,NS=0.96,验证期R2=0.94,NS=0.93,月尺度模拟效果非常好。岩溶地下河概化方法使SWAT在流域划分方面更加合理,搭建的模型模拟更加合理。该研究拓展了SWAT模型在岩溶区的应用。      

基于HBV模型的太子河流域径流变化情景预估

以太子河流域为研究区域,采用HBV水文模型对流域的水文过程进行模拟,并选取RegCM4.4区域气候模式输出的平均气温和降水数据来驱动HBV水文模型,模拟逐日径流过程,分析RCP4.5排放情景下未来太子河流域径流的演变。结果表明,HBV水文模型在太子河流域模拟效果较好,率定期与验证期Nash效率系数与确定性系数均在0.60以上,模型基本模拟出了洪水对降水的响应过程。RCP4.5情景下,2021 2070年太子河流域年平均气温呈持续升温趋势,流域降水和年径流深度呈微弱减少趋势。相较于基准期,年径流深度将增多9.79%,夏季和秋季径流深度上升明显。径流分位数的变化表明,峰值极端径流和枯水极端径流均较基准期有不同程度的增多,未来太子河流域发生极端洪涝的可能性较高。     

东北半干旱地区流域分布式水文模拟——以洮儿河流域为例

以东北半干旱地区典型流域-洮儿河流域为研究对象,应用SWAT模型对流域水文过程进行了模拟研究;选择流域上游子流域和中下游子流域分别进行参数敏感性分析,识别出影响模拟结果的敏感参数,研究发现部分参数敏感性存在空间变异性,分析主要原因在于气候和下垫面的空间异质性导致了流域上下游产流模式存在差异。采用1988-1997年水文气象数据进行模型率定和验证,结果表明：干流水文站月流量过程率定期Nash-Sutcliffe 效率系数平均值为0.78,验证期为0.72,相关系数都达到0.86以上,水量误差大多在20%以内,对日过程的模拟也有较高的精度;枯水年模拟结果较差,主要是因为流域降水站数量不够,难以反映降水的时空分布。对于水文、气象等资料相对缺乏的东北半干旱地区,SWAT模型的模拟结果总体令人满意,可以应用于与流域径流相关的各种模拟分析,研究成果对进一步加强洮儿河流域水资源综合管理提供了依据和手段。     

Runoff Change in Taizihe River Basin Under Future Climate Change Based on HBV Model

Taking the Taizihe River Basin located in Liaoning Province as a study area, we applied HBV hydrological model to simulate the hydrological process of this river basin with the support of observed daily precipitation, mean temperature, hydrological data in Xiaolinzi hydrologic station, and global digital elevation model data from SRTM3, land utilization types, etc. According to the simulation results of daily runoff, the possible impact of future climate change on runoff was analyzed through forcing HBV model by RegCM4.4 dynamic downscaled climatic data. The results show that HBV model performed generally well for daily simulation of the Taizihe River Basin with Nash Sutcliffe coefficient and deterministic coefficient being all over 0.60 in the calibration period and validation period, and the response of flooding to precipitation were simulated better. This indicates the HBV model can be successfully applied to the Taizihe River Basin. Mean temperature will increase obviously with persistent rising trend by RegCM4.4 model in 2021-2070 under RCP4.5 scenario. Annual precipitation and runoff depth are expected to reduce a bit. Compared with the baseline period (1986-2005), annual runoff depth will increase by 9.79%. At the same time, the runoff depth will increase significantly in summer and autumn. The variation of runoff quantile indicates that both peak extreme runoff and dry extreme runoff will increase to different degrees than that in the baseline period. In the future, the Taizihe River Basin will be likely to experience extreme flooding.     

SWAT模型中天气发生器与数据库构建及其验证

提出了通过日照时数和太阳辐射量的相关关系来估算逐日辐射量的方法。采用日平均温度和日平均湿度来计算日露点温度，以建立SWAT模型天气发生器。采用插值方法对土壤粒径进行转换，并利用SPAW程序估算土壤水特性参数，建立了SWAT模型土壤属性库。将构建的SWAT模型应用于潮河上游下会水文站以上流域的水文过程模拟，月效率系数≥0．91，确定性系数≥0．93，取得了非常好的模拟效果。结果表明在缺乏详细的气象和土壤数据情况下，可以构建SWAT模型进行水文模拟研究。     

基于ERA5-Land数据集的玛纳斯河径流模拟研究

气象数据是水文过程研究的关键要素,再分析数据的发展为资料缺乏地区的径流模拟提供了新的解决方案。为研究ERA5-Land再分析数据集在径流模拟中的适用性,本文以玛纳斯河流域肯斯瓦特水文站以上流域为研究区,选取多个评价指标对ERA5-Land降水和温度进行准确性评价,并采用经验模态分解(EOF)分析其在研究区内的分布特点。在准确性方面,ERA5-Land与实测数据具有较好相关性,降水探测率为0.96,能反映大多数的降水事件,但与实测数据相比总体偏高21.81%,气温准确性好于降水,总体拟合效果较好,最优范围为-520 ℃,在极值部分不确定性有所增加。EOF决定性模态表明研究区内降水、气温变化趋势基本一致,即易受大尺度天气系统影响。利用该数据集驱动SWAT模型在月、日尺度上对玛纳斯河流域进行径流模拟,在验证期纳什系数(NSE)分别为0.88和0.82,具有较好的模拟效果。ERA5-Land再分析数据集可为西北缺乏实测气象资料地区径流模拟提供参考。     

Evaluation of the SWAT model for water balance study of a mountainous snowfed river basin of Nepal

In this study, a semi-distributed hydrologic model Soil and Water Assessment Tool (SWAT) has been employed for the Karnali River basin, Nepal to test its applicability for hydrological simulation. Further, model was evaluated to carry out the water balance study of the basin and to determine the snowmelt contribution in the river flow. Snowmelt Runoff Model (SRM) was also used to compare the snowmelt runoff simulated from the SWAT model. The statistical results show that performance of the SWAT model in the Karnali River basin is quite good (p-factor = 0.88 and 0.88, for daily calibration and validation, respectively; r-factor = 0.76 and 0.71, for daily calibration and validation, respectively). Baseflow alpha factor (ALPHA_BF) was found most sensitive parameter for the flow simulation. The study revealed that the average annual runoff volume available at the basin outlet is about 47.16 billion cubic metre out of which about 12% of runoff volume is contributed by the snowmelt runoff. About 25% of annual precipitation seems to be lost as evapotranspiration. The results revealed that both the models, SWAT and SRM, can be efficiently applied in the mountainous river basins of Nepal for planning and management of water resources.