SWAT模型中国CMADS V1.0驱动数据集使用指南

"SWAT模型中国大气同化驱动数据集(CMADSV1.0)使用手册提供了关于如何使用该数据集来驱动SWAT模型的详细指南。该数据集由孟现勇和王浩等人开发，旨在为中国地区提供精确的气象输入数据。CMADS (The China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT model) 数据集是通过集成多种技术和方法，如数据同化模式、ECMWF背景场、数据重算、质量控制、循环嵌套、重采样和双线性插值等构建的。" CMADSV1.0数据集特别针对SWAT模型进行了格式调整和校正，使得模型可以直接使用，无需进行额外的格式转换。SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种广泛应用的流域水文模型，用于模拟水文过程、水质和土地利用变化对流域生态系统的影响。 CMADS系列数据集提供两种格式的数据，即.dbf和.txt，以适应不同模型和分析人员的需求。其包含了以下几个关键气象参数： 1. 气温：基于国家级和区域级自动站的逐小时观测数据，结合ECMWF背景场，通过STMAS（三维变分方法）生成地面要素分析场。 2. 气压、比湿和风速：同样采用STMAS方法处理观测数据，以获取更准确的气象信息。 3. 降水：采用PDF+OI（概率密度匹配+最优插值）融合算法，经过参数调整和改造，实现1小时、0.1°分辨率的格点数据生成。 4. 辐射：基于DISSORT辐射传输模型，结合FY2E卫星一级产品，反演出地面入射太阳总辐射。使用ISCCP资料作为背景数据，并通过DISORT模型进行反演。 5. 高程信息：利用GTOPO30数据生成东亚地区的高程值，为SWAT模型提供地形输入。 CMADSV1.0的空间覆盖范围包括整个东亚地区（0°N-65°N, 60°E-160°E），具有1/3°的空间分辨率。后续的版本（V1.1, V1.2, V1.3）则提供了更高分辨率的数据，分别是1/4°, 1/8°和1/16°。 这个数据集对于理解和应用SWAT模型在中国的水文和环境研究中至关重要，能够提供高质量的气象驱动输入，有助于提高模型预测的准确性和可靠性。使用者可以通过提供的联系方式（如CMADS工作组的Email或QQ群）获取更多信息和支持。