玛纳斯河径流模拟：SWAT模型参数敏感性与自动率定研究

"该文基于SWAT2005模型，对玛纳斯河流域进行径流模拟，探讨参数敏感性分析和自动率定的重要性。通过LH-OAT敏感性分析法，发现积雪温度滞后因子（Timp）和基流回退系数（Alpha_Bf）是影响径流模拟精度的关键参数。利用SCE参数自动率定法优化了11个关键参数，并用5年实测数据验证模型，结果显示模型的相对误差小于20%，R²和Nash-Suttcliffe系数Ens分别高于0.8和0.7，表明模型在流域产流模拟上的表现优秀。" 本文深入研究了 SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型在径流模拟中的参数敏感性和自动率定技术。SWAT模型是一种广泛用于流域水文过程模拟的工具，尤其适用于长期的水文循环、水质和土地管理问题。文章以新疆玛纳斯河流域为研究对象，展示了SWAT2005版本在参数分析和自动率定方面的应用。 首先，文章介绍了SWAT2005模型的参数敏感性分析模块，这是评估模型性能的关键步骤。通过LH-OAT（Latin Hypercube One At A Time）敏感性分析方法，研究者识别出积雪温度滞后因子（Timp）和基流回退系数（Alpha_Bf）是决定模型模拟径流精度的两个主要参数。Timp影响积雪融化过程，而Alpha_Bf则与地下水的贡献有关，这两个参数的调整直接影响到流域径流的估算。 其次，文章采用了SCE（Sequential Parameter Estimation）参数自动率定方法，这是一种优化技术，旨在寻找最佳参数组合以提高模型的预测能力。通过对11个对径流模拟影响较大的参数进行自动率定，模型的模拟效果得到显著提升。 最后，为了验证模型的可靠性，研究人员利用连续5年的实际日径流数据进行模型校准和验证。结果显示，在校准期和验证期内，模型对日流量的模拟相对误差均小于20%，同时，模型的决定系数R²和Nash-Suttcliffe效率Ens分别超过0.8和0.7，这表明模型具有较高的模拟精度和稳定性，适于玛纳斯河流域的径流模拟。 该研究强调了在SWAT模型应用中进行参数敏感性分析和自动率定的重要性，这有助于提高模型的预测能力和实际应用价值。通过这样的方法，不仅可以更准确地理解和模拟流域的水文过程，也为水资源管理和决策提供了科学依据。对于类似地区的水文研究，该研究提供了一种有效的分析框架和技术参考。