SWAT模型建立

模型建立流程如下所示：

1 DEM数据的利用

DEM (Digital Elevation Model) 是描述区域地貌形态空间分布的GIS数据              。DEM用一组有序数值阵列形式表示地面高程 
  
  
  
  
  
  
 ，是一定范围内规则格网点的平面坐标(X
  
  
  
  
  
  
  ，Y)及其高程(Z)的数据集 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。在利用SWAT模型建模的过程中
 


 


 


 


 


 


 

，将利用DEM数据进行流域 水系生成 以及 子流域划分 等工作













。

1.1 高分辨率DEM数据的获取

目前使用较多的高分辨率DEM数据包括 SRTM（Shuttle Radar Topography Mission） 90米分辨率数据以及ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) GDEM（Global DEM）30米分辨率数据两类 
  
  
  
  
  
  
 。

2 子流域的划分

2.1 定义SWAT工程

3 土地利用数据的准备

土地利用

是SWAT模型建立的重要数据之一 
 
 
 
 
 
 
，影响着降水在陆面的成流过程
   
   
   
   
   
   
   ，对模拟结果有重要影响 
  
  
  
  
  
  
 。

SWAT模型需要的土地利用数据包括土地利用分布图（矢量或栅格）及土地利用类型索引表



 


 


 


 


 


 


 
。土地利用分布图的属性数据中必须含有说明图层中土地利用类型的字段
 

 

 

 

 

 

 
，并且每种类型与SWAT landcover/plant数据库中的某条记录相对应 
 
 
 
 
 
 
。

SWAT模型在加载土地利用类型时可以选择矢量图也可以选择栅格图 
   
   
   
   
   
   
  。

土地利用类型索引表是连接土地利用类型栅格图Value值与SWAT landcover/plant数据库中已有分类的纽带
 

 

 

 

 

 

 
。在建立模型时 

 

 

 

 

 

 

，用户可以在ArcSWAT界面输入各种土地利用类型与数据记录的对应关系              ，也可以导入事先准备好的土地利用类型索引表将两者进行关联
 

 

 

 

 

 

 
。

关键步骤 ：

土地利用分布图矢量转栅格 土地利用类型重分类 （可选） 土地利用分布图投影调整 建立土地利用类型索引表

3.1 矢量转栅格

3.2 土地利用类型的重分类

SWAT模型中建议土地利用类型不超过10种

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，如果拿到的数据类型超过10种













，则需要进行重分类                     ，减少模型最后生成的HRU的数量              。

3.3 土地利用分布图投影调整

3.4 土地利用类型索引表建立

4 土壤数据的准备

SWAT模型中土壤数据是主要的输入参数之一
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，土壤数据质量的好坏会对模型的模拟结果产生重要影响 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
。用到的土壤数据主要包括土壤类型分布图              、土壤类型索引表及土壤物理属性文件（即土壤数据库参数）













。土壤的物理属性决定了土壤剖面中水和气的运动情况




















，并且对 水文响应单元（HRU              ，Hydrologic Response Unit） 中的水循环起着重要的作用
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，是SWAT建模前期处理过程的关键数据                     。

关键步骤 ：

中国土壤数据库的使用 土壤质地转化 SPAW软件计算 其他变量的计算 土壤类型分布图的处理 土壤类型索引表

4.1 SWAT土壤数据库参数

4.2 中国土壤数据库的使用

中国土壤数据库

目前是我国数据最全的土壤库













，也是建立SWAT土壤数据库基础数据的重要来源 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。

打开数据库中的中国土种数据库 
  
  
  
  
  
  
 ，按地点查询
  
  
  
  
  
  
  ，即可根据研究区域进行土壤数据的查询




















。每个亚类可能有多个土种
 


 


 


 


 


 


 

，选择的原则就是以面积最大的土种来代表整个亚类              。

官网-中国土壤数据库

4.3 土壤质地转化

在土壤数据中最重要的一类数据是土壤粒径级配数据

 
 
 
 
 
 
 
，其他许多土壤参数如饱和导水率 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
、土壤层有效持水量等都可以从土粒径级配数据来导出 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。

从中国土壤数据库下载的数据
   
   
   
   
   
   
   ，是我国第二次土壤普查采用的国际制
 

 

 

 

 

 

 
，而SWAT模型采用的土壤粒径级配标准是USDA简化的美制标准 

 

 

 

 

 

 

，因此              ，存在一个国际制向美国制转换的问题













。

土壤粒径分布是指土壤固相中不同粗细级别的土粒所占的比例

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，常用某一粒径及其对应的累积百分含量曲线来表示 
  
  
  
  
  
  
 。

4.4 土壤参数的提取

4.5 其他变量的提取

4.6 土壤类型分布图的处理

4.7 土壤类型索引表的建立

5 气象数据的准备

气象数据对水文过程的重要性是不言而喻的 
  
  
  
  
  
  
 。在SWAT 模型建立过程中有三个数据是模型所必须得













，即天气发生器













、降水数据 
  
  
  
  
  
  
 、气温数据                     ，前者因其可以弥补气象数据的缺失
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，是SWAT 模型内置的




















，必须在建模之前提前建立好数据库信息              ，后两者可以从气象站点获取数据

 


 


 


 


 


 


 
。

关键步骤 ：

天气发生器各参数的计算 降水及气温输入数据的准备

5.1 天气发生器各参数的计算

天气发生器可以根据多年逐月气象资料模拟生产逐日气象资料
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，但该数据库要求输入的参数较多













，其主要输入数据有月平均最高气温 
  
  
  
  
  
  
 、月平均最低气温

 


 


 


 


 


 


 
、最高气温标准偏差 
 
 
 
 
 
 
、月平均降雨量 
   
   
   
   
   
   
  、降雨量标准偏差
 

 

 

 

 

 

 
、月内干日日数
 

 

 

 

 

 

 
、露点温度              、月平均太阳辐射量等 
 
 
 
 
 
 
。

5.2 降水及气温输入数据的准备

6 SWAT模型运行设置

6.1 水文响应单元（HRU 
  
  
  
  
  
  
 ，Hydrologic Response Unit）划分

水文响应单元（HRU
  
  
  
  
  
  
  ，Hydrologic Response Unit）

是SWAT模型中很有特色的地方 
   
   
   
   
   
   
  。SWAT模型在子流域的基础上
 


 


 


 


 


 


 

，根据土地利用类型 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
、土壤类型和坡度 
 
 
 
 
 
 
，将子流域内具有同一组合的不同区域划分为同一类HRU
   
   
   
   
   
   
   ，并假定同一类HRU在子流域内具有相同的水文行为
 

 

 

 

 

 

 
。模型计算时
 

 

 

 

 

 

 
，对于拥有不同HRU的子流域 

 

 

 

 

 

 

，分别计算一类HRU的水文过程              ，然后在子流域出口将所有HRU的产出进行叠加

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，得到子流域的产出
 

 

 

 

 

 

 
。HRU数量直接决定着模型运行的速度              。

水文相应单元的划分工作关键步骤为： Land use/Soil/Slope定义及覆盖 HRU定义 输入气象数据

6.2 Land use/Soil/Slope定义及叠加

6.3 HRU的定义

6.4 气象数据的导入

6.5 添加水库信息

参考