SWAT模型参数敏感性分析与水量校核实践

"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。