北京市SWAT模型参数敏感性分析与优化策略

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是一种广泛用于流域尺度水文模拟和管理决策的工具。在这个特定的研究中，关注的是SWAT模型的参数敏感性分析以及在实际应用中的效率问题。SWAT2005版本引入了LH-OAT（Logical Hydrography-One At A Time）灵敏度分析模块和SCE-UA（Sequential Circuit Evolution with Universal Approximation Algorithm）自动校准模块，这些功能旨在帮助用户优化模型参数以提高模型预测的准确性。 参数敏感性分析对于任何模型来说都至关重要，因为它能够识别哪些参数对模型输出的影响最大。然而，当处理大规模流域，如北京的138个子流域时，由于每个参数的单独率定需要大量重复模拟，计算成本显著增加。例如，对10个参数进行5000次率定，即使在单个子流域内耗时短暂（如1分钟），总时间消耗也会达到4天，这对于大型项目而言显然是不可接受的。 为了解决这个问题，研究者提出了一种策略，即仅对目标水文站（如前辛庄站）及其上游的关键子流域进行参数率定。这种方法显著减少了计算时间，比如对S年的径流过程进行30分钟的率定就得到了满意的结果。这表明通过精细化的区域化处理，可以在保持模型精度的同时，大幅降低参数率定的时间成本。 SWAT模型本身包含了丰富的功能，包括水文/水循环模拟方法、物质循环模拟、输入输出处理、用户界面设计，以及高级特性如参数敏感性分析和自动率定。培训讲义由陆垂裕在中国水科院水资源所进行，深入讲解了模型的各个方面，包括历史背景、理论基础和实际应用案例。例如，讲解了从早期的水文学测量技术，如Pierre Perrault和Edme Mariotte的工作，到现代的水力学公式如达西定律和雷诺公式的发展，这些都是理解水文模型背后的科学基础。 SWAT模型的参数敏感性分析研究强调了在实际应用中需针对具体问题进行精细化处理，以提高模型效率并确保结果的有效性。同时，模型的历史演进和理论基础也为理解和优化模型提供了丰富的视角。