SWAT模型参数敏感性分析与水量校核实践
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更新于2024-08-24
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"水量校核-SWAT学习课件"
SWAT(Soil and Water Assessment Tool,土壤和水资源评估工具)是一种广泛应用的流域水文模型,用于模拟土地利用、气候和管理措施对水质和水量的影响。该模型的核心是通过参数化来描述自然系统中的各种过程,包括地表径流、地下水流动、侵蚀、沉积、养分和农药迁移等。
在水量校核过程中,主要关注的是流域内的水量平衡。通过对sub.dbf文件中的PET(潜在蒸散发)、ET(实际蒸散发)、SNOMELT(雪融化)、SW(土壤水分)、GWQ(地下水位)、SURQ(表面径流)以及wlyd.dbf和rch.dbf文件中的FLOW_IN(流入量)和FLOW_OUT(流出量)等关键变量的检查,可以评估模型的水量计算是否准确。地表径流由CN2参数控制,如果需要调整地表径流,可以通过修改CN2(曲线数)来影响流域的产流特性。当地表径流仍不满足要求时,可以考虑调整SOL_AWC(土壤最大吸水容量)或ESCO(作物系数),这些参数影响土壤的水分存储和释放能力。
基流部分,如果发现基流量过高,可以通过增加GW_REVAP(地下水回补率)来减少地下水向河流的贡献,同时减小REVAPMN(日平均地下水回补率)以降低地下水的平均回补速率,增加GWQMN(地下水每日出流量)来调整地下水的出流速率。
蒸发过程由EPCO和EPSO(土壤蒸发和植被蒸发系数)控制,这些参数通常在.bsn或.hru文件中设置。调整这些参数可以影响模型对土壤和植被蒸发的模拟精度。
SWAT模型的参数敏感性分析是模型校准和验证的关键步骤。模型内置了LH-OAT(拉丁超立方体单因素每次)和SCE-UA(洗牌复杂演化算法)两种方法。LH-OAT基于蒙特卡洛模拟,通过随机抽样对参数空间进行均匀覆盖,但可能因线性假设导致偏差;而One-factor-At-a-Time sampling每次仅改变一个参数,可能受其他参数值的影响。SCE-UA是一种全局优化算法,尤其适用于非线性复杂问题,它结合了确定性和概率论方法,通过种群间的竞争和交叉进化寻找最优解,确保在参数空间的广泛搜索。
在参数率定过程中,SWAT-CUP工具提供了图形用户界面,方便用户进行参数调整和模型运行。通过敏感性分析和参数率定,可以识别出对模型输出影响最大的参数,并逐步优化模型性能,以更准确地模拟流域的水文过程。最后,应用实例的分析有助于验证模型的适用性和准确性,确保模型在不同条件下的预测可靠性。
2013-07-16 上传
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2021-05-21 上传
涟雪沧
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