基于SWAT模型和SUFI-2算法的碧流河流域径流模拟

以碧流河流域为研究对象,基于1978年～2011年碧流河水文站资料,利用SWAT模型模拟该流域径流,利用SUFI-2算法依据精度评价指标(PBIAS、E_(ns)和R~2)以及不确定性评价指标(P-factor、R-factor)进行评价分析。结果显示,按敏感性降序排列参数为CN_2、SOL_AWS、GW_REVAP、GW_REVAP、GWQM等;率定/验证期R~2=0. 92/0. 91,E_(ns)=0. 91/0. 90,PBIAS 5%,P-factor=0. 88/0. 91,R-factor=0. 61/0. 61。该流域利用自动率定获得敏感性排序,且在不确定性综合较小情况下,除径流极值模拟不太理想(比实际值偏小)外,流量过程模拟良好。     

基于SUFI-2优化算法和SWAT模型的汾河流域月径流模拟

以黄河中游的汾河流域为研究区域,构建汾河流域SWAT分布式水文模型,采用SUFI-2优化算法进行参数敏感性分析、率定与不确定性分析,模拟了流域控制站河津水文站的月径流过程。结果表明:12个水文参数对径流的模拟均有不同程度的影响,对径流影响量最大的为土壤层有效含水量、其次为径流曲线数,影响最小的为主河道河床曼宁系数;率定期和验证期E_ns值均达到了0.80以上,相对误差R_e均小于20％,且确定性系数R²均大于0.85。汾河流域SWAT模型的月径流模拟效果较好,验证期较率定期落在不确定性区间的数量有所增加,表明验证期的径流模拟比率定期的径流模拟不确定性程度大。     

妫水河流域水文模拟及参数不确定性分析

以北京市延庆区妫水河为例,使用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型对妫水河流域进行月尺度水文模拟,使用SUFI-2(Sequential Uncertainty Fitting)算法分析参数的敏感性,依据SWAT-CUP自动率定得到P因子和R因子分析模型的不确定性,从而完成本流域分布式水文模型的构建。率定结果显示,率定期确定系数R 2为0.65,效率系数NSE为0.61;验证期确定系数R 2为0.89,效率系数NSE为0.88;不确定性分析结果中P-factor均大于0.5,R-factor均小于0.3。通过以上分析可得该模型对妫水河流域的水文模拟有良好的效果。     

土地利用变化对东江流域产流过程影响的定量评估

基于SWAT(soil and water assessment tool)模型,对东江流域的水文过程进行了模拟,并分别采用1990年、2000年、2009年土地利用数据驱动模型,定量评价东江流域1990—2009年土地利用变化对流域水文过程产生的影响。结果表明:(1)流域出口月径流模拟率定期确定性系数R2为0.89,Nash-Sutcliffe效率系数ENS为0.87;验证期R2为0.88,ENS为0.87,东江流域SWAT模型径流模拟精度较高;近年来流域林地、草地面积减少,园地、城镇用地、水域面积增加。(2)在此影响下,东江流域单位面积侧向流降低了9.66 mm、基流降低了4.86 mm,地表径流增加了8.26 mm、实际蒸发增加了6.40 mm、潜在蒸发增加了4.40 mm;径流总量共减少了6.38 mm。(3)地表径流、侧向流对土地利用变化的响应在雨季更为敏感,实际蒸发、潜在蒸发及径流总量对土地利用变化的响应在旱季更为敏感。     

DHSVM模型在南小河沟的适用性研究

以位于黄土高原沟壑区的南小河沟流域作为研究对象,基于实测资料,构建了南小河沟的DHSVM模型,在南小河沟建立了一套合理的参数选值方案,给出了5个影响径流的敏感参数的参考值,为该流域的水文模拟提供了参考。探讨了DHSVM模型在该流域的适用性,结果显示模型能够较准确地模拟该流域的径流过程,率定期(2003—2005年)的纳什系数ENS为0.75,相对误差Er为12.74%;验证期(2006—2007年)的纳什系数ENS为0.68,相对误差Er为9.42%。率定期和验证期的纳什系数均大于0.65,相对误差均小于15%,模拟的结果较好,模拟精度也满足要求。因此DHSVM模型在南小河沟流域具有一定的适用性。     

基于SWAT模型的长江源区巴塘河流域径流模拟

为了分析长江源区巴塘河流域气候变化与径流的水文响应关系,根据研究区的DEM(digital elevation model)、气象数据、土壤类型和土地利用数据,建立了SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型,并选用SUFI-2(Sequential Uncertainty Fitting)算法进行SWAT模型参数的矫正及验证。模拟结果表明:矫正期与验证期的模拟径流量与实测流量的峰值出现月份基本一致,均在巴塘河流域的6—9月份,最小值出现月份均在巴塘河流域的1,2月份,地下水延滞参数为影响模拟结果的首要因子。矫正期与验证期的模拟径流量与实测径流量之间的确定性系数及效率系数都高于0.8,该模型对巴塘流域的模拟效果良好,但受冻土影响较大。通过径流模拟及影响因子分析,可为巴塘河流域的山洪泥石流灾害预测、风险分析与管理提供参考。     

POS优化算法在SWAT模型参数优化中的应用

当前,分布式水文模型SWAT模型在国内水文模拟中应用较为广泛,但模型参数较多,人工经验设定参数存在工作量较为繁杂,且模拟精度不高的缺陷,为此本文引入POS优化算法,对SWAT模型参数进行批量优化,并以汤河西支流域为研究区域,结合区域实测水文数据,对比分析参数优化前后,对SWAT模型模拟精度的影响。研究结果表明： POS优化算法可实现SWAT模型参数的批量优化,相比参数优化前,参数优化后SWAT模型模拟径流深相对误差减少5.7%,流量过程拟合系数提高0.118。研究成果对于水文模型参数优化和自动率定提供参考价值。     

基于SWAT模型的北江飞来峡流域径流模拟

为满足北江飞来峡流域非点源污染负荷核算需要,利用SWAT模型对研究区1969-2011年日径流过程进行模拟。基于飞来峡流域水文、气象、地形、土地利用和土壤类型等资料构建SWAT径流模型,并运用SWAT-CUP中的SUFI-2方法对模型中的14个径流参数进行敏感性分析及参数率定,再进行径流模拟效果定量评价。结果表明:对径流过程有显著影响的参数主要为SCS径流曲线系数、主河道曼宁系数、地下水滞后系数以及地表径流滞后时间等;日径流率定期和验证期的效率系数均为0.83,相对误差分别为1.40%和0.58%,且大部分模拟数据落在不确定性区间内,模拟结果的不确定性较小,表明所构建的SWAT径流模型具有较高的精度,在北江飞来峡流域适用性良好。     

系统微分响应参数率定方法在建阳流域SWAT模型中的应用

利用基于系统微分响应理论的参数率定方法率定闽江建阳流域SWAT模型,通过流域1992—2000年日资料验证了该方法的实际应用效果,采用纳什效率系数(NSE)、偏差百分比(PBIAS)和相关系数r作为评价指标对率定后的SWAT模型模拟精度进行评价,并与传统利用SUFI-2方法率定得到的SWAT模型模拟结果进行对比分析。结果表明：系统微分响应方法率定的参数在建阳流域的日径流模拟中表现较好,率定期和检验期NSE均为0.65以上,径流量PBIAS在5%以内,r在0.65以上;利用系统微分响应率定参数方法率定SWAT模型参数在实际应用中可行,且效率与精度均高于传统的SUFI-2方法。     

目标函数对滦河流域SWAT模型径流模拟不确定性的影响

针对水文模型参数和径流模拟结果不确定性问题,选取2Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)、改进的决定系数(R_m²)、相对误差(PBIAS)、Kling-Gupta效率系数(KGE)4种目标函数,对构建的滦河流域潘家口水库上游SWAT模型进行参数率定及验证,分析了不同目标函数下模型参数的敏感性差异及径流模拟的不确定性。结果表明：参数敏感性会随迭代次数增加和抽样范围变化发生改变,不同目标函数下率定的参数范围和最优值显著不同;NSE和KGE作为目标函数在各站点径流模拟中更稳健,分别表现出较高的模拟精度和较低的模拟不确定性。     

基于ArcSWAT2009的锦江流域径流模拟分析

基于ArcGis10.0建立了锦江流域数据库,将ArcSWAT2009模型应用于锦江流域的径流模拟。采用LH-OAT灵敏度分析方法进行参数灵敏度分析,得出模型灵敏参数序列,并利用4个水文站(危坊、宜丰、上高、高安)2001~2008年径流观测数据对SWAT模型进行参数率定。模型适用性评价结果表明:校准期和验证期年均值相对误差(Re)小于20%,月相关系数(R2)和月效率系数(NSE)均大于0.7,拟合精度较高,SWAT模型适宜锦江流域的径流模拟。     

淤地坝对流域水沙影响模拟研究

使用SWAT模型,结合淤地坝特点对模型自带的水库模型进行修正来设置淤地坝模块,研究淤地坝对流域径流和输沙的影响,并在内蒙古十大孔兑之一的西柳沟流域进行模拟和验证。以1980-1990年为率定期、2006-2015年为验证期,龙头拐水文站模拟径流量和输沙量与实测值拟合较好,线性拟合系数R²和纳什效率系数E_NS均超过0.6,说明SWAT模型中的水库模型可用于淤地坝模拟。结果表明：其他参数不变的情况下,淤地坝对流域的径流量有一定影响,能够拦截一部分径流量,对流域输沙量的影响巨大,减沙效果明显;淤地坝在一定程度上能影响流域的汇流过程,使得汛期后的月份中出现模拟径流量大于实测径流量的现象;相较于经验公式法,SWAT模型能够提高淤地坝对流域水沙影响的模拟精度;为更好地利用SWAT模型模拟淤地坝对流域径流和输沙的影响,淤地坝模块仍有待改进。     

基于SWAT的乌伦古河流域径流模拟研究

以新疆乌伦古河流域上游为研究区,利用DEM、土地利用、土壤类型和水文气象资料,基于SWAT构建研究区分布式水文模型,探讨了SWAT模型在乌伦古河的适用性。应用LH-OAT法对参数进行敏感性分析,采用手动调参对模型参数进行率定和验证,根据已有的径流资料选用2000年—2005年为模型参数率定期,2006年—2009年为模型的验证期。研究结果表明:实测值与模拟值的趋势一致总体较为接近,率定期和验证期效率系数均大于0.6,相关系数0.8以上,径流平均误差小于15%。总体来看,SWAT模型参数率定之后,能较好的反映了乌伦古河流域的月径流水文过程,在该地区具有一定的适用性。更多还原     

SWAT模型在金沙江上游小流域径流模拟中的应用

为探讨SWAT分布式水文模型在金沙江上游小流域水文过程模拟中的适用性,选择金沙江一级支流冲江河流域为研究区,利用该小流域控制站来远桥水文站1961~2012年月径流量数据进行模型参数率定与模型验证研究。结果表明：SWAT模型对金沙江上游山区小流域径流模拟精度较高,冲江河流域率定期和验证期月径流模拟值与实测值的相关系数分别达0.97和0.81,平均相对误差分别为16%和20%,纳什系数Ens分别为0.84和0.82。     

SWAT在淮河上游地区径流模拟中的应用研究

为了对淮河淮滨以上流域进行径流模拟,构建了适用于该流域的分布式SWAT模型,采用泰森多边形法产生子流域的面雨量,并以径流资料对模型进行率定和验证。结果表明,采用泰森多边形法处理降雨数据的模拟精度明显高于采用代表站法的模拟精度;SWAT模型对于平水年的模拟精度优于丰水年和枯水年,但对多峰的复杂径流模拟精度不高,说明SWAT模型产、汇流模块不够精细,难以模拟复杂的径流情况。     

晋江东溪流域土壤侵蚀分布式模拟

应用分布式水文模型SWAT (Soil and Water Assessment Tool),通过细分子流域,对晋江东溪流域产流和产沙进行模拟,以相对误差、决定系数和效率系数为指标,采用洪濑水文站1972～1979连续8年的实测径流和泥沙数据进行参数率定和模型验证.模拟结果表明,细分子流域能够有效改善枯水期径流模拟结果;该模型适用于水库影响下的泥沙负荷模拟.     

基于 SWAT 模型的北山水库流域地表径流模拟

为评价北山水库流域地表水资源,选用SWAT软件构建了该流域的分布式水文模型。基于2016-2018年实测水文数据以及高程、土地利用类型、土壤类型等数据,完成了对北山水库流域的SWAT模型构建,利用SWATCUP软件对参数进行率定及敏感性分析,选取决定系数(R~2)、纳什效率系数(NSE)、平均相对误差绝对值(MARE)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标。结果表明:北山水库月蓄水量模拟值与实测值吻合良好,模型率定期和验证期的R~2均达到0.89,NSE分别达到0.88与0.85,MARE分别为5.04%与4.23%,RMSE分别为1.15×10~6 m~3与0.90×10~6 m~3,由此表明该模型能近似反映研究区的径流变化特征,展示了SWAT模型在该流域的适用性。此外,基于验证的水文模型对主要参数进行敏感性分析,表明影响该区径流模拟最为显著的两个参数是浅层地下水回归流阈值和径流曲线数。     

SWAT模型的参数灵敏度分析——以贡嘎山海螺沟不同植被类型流域为例

目前分布式水文模型在我国各种流域的水文过程模拟中已得到广泛的应用,为了深入了解不同分布式水文模型参数在水文循环过程中的影响程度,文中针对贡嘎山海螺沟4种不同植被类型流域,采用扰动分析方法定义模型参数的灵敏度并根据灵敏度的取值分为5级,基于SWAT(Soil&Water Assessment Tool)分布式水文模型研究了模型参数灵敏度在年内夏季和冬季的变化及其对水文过程模拟结果的影响。计算结果表明:冬季模型参数的灵敏度普遍偏高,会出现枯水期径流过程模拟误差较大的现象,而夏季模型参数的灵敏度相对降低;但在同时模拟汛期和枯期的径流过程情况下,前者的误差会小于后者。通过对SWAT模型参数在不同植被类型流域的灵敏度分析,将会有助于减少水文模拟的不确定性或能获得更好的估计结果。     

大型水库流域SWAT模型构建和径流模拟

本文介绍了基于大型水库流域地质条件、土壤种类等要素建立水库流域土壤数据库，结合流域DEM图，土壤使用地图，土壤类型图及其气象数据构建流域SWAT模型，并利用实测径流资料进行参数率定的过程。径流模拟结果分析表明，构建的SWAT水文模型能较好模拟研究区地表径流过程，为水库流域进一步开展变化条件下水文响应及水质模拟等研究奠定了基础，为流域今后经济和社会的可持续发展和水资源的合理开发利用提供了科学依据。     

一种高效的SWAT模型参数自动率定方法

对于SWAT这种复杂的分布式水文模型，参数率定是模型成功应用的难点和关键。虽然SWAT2005模型中已经有了参数自动率定模块，但其运行效率较低，对于大型流域难以推广。本文研究分析了SWAT模型和PSO算法的原理，将PSO算法引入SWAT模型中，构建了新的SWAT模型参数自动率定模块，通过在天津于蓟运河流域实例研究，发现该方法率定精度较高，收敛速度更快，运行结果稳定，整体率定效果优于模型自带的参数率定模块；如果用改进后的模块在Linux平台开展自动率定，可以使模型自动率定效率提高到当前水平的7倍，适用于大型流域或长时间系列模拟。而PSO算法作为一种通用的优化算法，可广泛用于各种水文模型的参数率定。