SWAT模型气象数据库构建与验证：过程与黄河源区应用

本文主要探讨了SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型气象数据库的建立过程及其验证方法。SWAT是一款广泛用于水资源管理和农业土地利用模型的软件，其运行效率和准确性在很大程度上依赖于高质量的气象输入数据。郝阳玲作为研究者，通过对大量相关文献的深入研究，系统地总结了SWAT模型所需的关键气象数据，包括日降水量、日最高和最低气温、太阳辐射、风速以及相对湿度等。 气象数据库是SWAT模型的基础，数据收集阶段通常涉及获取流域多年的逐日气象记录，如降水、温度、风速等。这些数据是模型运行的必要条件，用来模拟降雨事件、气温变化对水文循环的影响。对于不具备现成气象数据的地区，研究者可能需要通过经验公式或线性插值等手段来估算缺失的数据，例如露点温度和太阳辐射。 在本文中，郝阳玲采用了特定的策略处理这些数据，例如使用流域的多年逐日气象资料来计算每日降水和温度，同时借助线性插值和经验公式来准确估计露点温度和太阳辐射。这样做的目的是确保模型输入数据的准确性和一致性，从而提高模型预测的可靠性。 为了验证建立的气象数据库是否适用于SWAT模型，研究者选择了黄河源区作为案例区域进行模型应用。结果显示，即使在气象数据不足的情况下，通过精心构建的数据库，SWAT模型也能提供相当良好的模拟效果。这表明，在实际应用中，SWAT模型具有一定的适应性和鲁棒性，可以在一定程度上弥补气象数据的局限性。 最后，文章强调了敏感性分析在模型验证中的重要性，即通过改变气象参数，评估其对模型结果的影响力，以便更好地理解模型的不确定性，并为实际决策提供科学依据。本研究不仅介绍了SWAT模型气象数据库的建立方法，还提供了模型在实际问题中的有效应用实例，为其他类似地区的水资源管理和农业土地利用规划提供了有价值的经验和参考。