SWAT模型参数敏感性分析与水量校核方法

"该资源是关于水量校核和SWAT模型的应用资料，主要涉及水量平衡检查、径流计算、基流调整以及蒸发过程。同时，资料涵盖了SWAT模型的参数敏感性分析和参数率定方法，包括LH-OAT和SCE-UA算法的应用。" 在水文模拟中，SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种广泛应用的工具，用于模拟流域水文过程。本资料主要探讨了如何使用SWAT模型进行水量校核，确保模型的准确性。水量校核的关键在于检查水量平衡，通过对比sub.dbf文件中的PET（潜在蒸散发）、ET（实际蒸散发）、SNOMELT（雪融）、SW（土壤水）、GWQ（地下水位）、SURQ（表面径流）、WLYD（湿地排水）以及rch.dbf文件中的FLOW_IN（流入）和FLOW_OUT（流出）等关键变量，来评估模型的合理性。 径流计算是水量平衡中的重要环节，包括地表径流和地下径流。如果地表径流不匹配，可能需要调整CN2参数，它反映了流域的下渗能力。而SOL_AWC（土壤最大持水量）或ESCO（作物系数）的调整则会影响地表径流的生成。若基流值过高，可以通过增加GW_REVAP（地下水回灌速率）减小REVAPMN（每日平均回灌速率），以及调整GWQMN（地下水流量常数）来进行调整。 蒸发过程是水分损失的重要部分，包括土壤蒸发（EPCO、EPSO）和植被蒸发。这些参数的设置将直接影响到蒸散发的计算，进而影响到整个水量平衡。 资料还深入讲解了SWAT模型的参数敏感性分析和参数率定方法。LH-OAT（拉丁超立方体单因素分析）和SCE-UA（洗牌复杂演化算法）是两种常用的技术。LH-OAT是一种基于统计抽样的敏感性分析方法，而SCE-UA是一种全局优化算法，特别适合处理非线性的复杂问题。SCE-UA算法通过随机生成的初始群体，经过多代的独立竞争进化，寻找最优参数组合，从而实现模型的参数率定。 这份资料为理解和应用SWAT模型进行水量校核提供了详尽的指导，同时对模型参数的敏感性和率定进行了深入的探讨，对于水文研究者和水资源管理者来说具有很高的参考价值。