1、概述概述SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是美国农业部开发的长时段的流域分布式水文模型。主要目的：模拟预测土地利用、土地管理方式对流域水量、水质等方面的影响。SWAT模型具有较强的物理机制，能够利用GIS和RS提供的空间数据信息模拟复杂大流域中多种不同的水文物理过程，包括水、沙、化学物质和杀虫剂的输移与转化过程。SWAT模型从90年代问世以来，经历了SWAT94.2、96.2、98.1、99.2和2000等版本的不断发展和完善，现在使用的SWAT2005版本可以在Arcview、ArcGIS等常见的软件平台上运行，具有良好的用户界面。应用：面源污染、水土流
2、失、土地利用、农业管理等领域 SWAT模型由8个组件构成：水文(hydrology)、气象(weather)、泥沙(sediment)、土壤温度(soil temperature)、作物生长(crop growth)、养分(nutrient)、农药杀虫荆(pesticides)和农业管理(agriculture management) 。 可以模拟流域内部的多种地理过程，如模拟地表径流、入渗、侧流、地下水流、回流、融雪径流、土壤温度、土壤湿度、蒸散发、产沙、输沙、作物生长、养分流失（氮、磷）、流域水质、农药杀虫剂等多种过程以及多种农业管理措施（耕作、灌溉、施肥、收割、用水调度等）对这些过程的影
3、响。原理与结构原理与结构SWAT模型的流域地理过程模型的流域地理过程水文循环是最主要的流域过程，也是流域内部过程的主要驱动力，包括：降雨、植被截留、蒸散发、地表积水、入渗、坡面流及河道水流、土壤水侧向运动(壤中流)、深层渗水等。水循环的水循环的陆面部分陆面部分（产流、坡面汇流）（产流、坡面汇流）水循环的水循环的水面部分水面部分（河道汇流）（河道汇流）SWAT模型模型的流域水文的流域水文过程过程控制每个子流域内主河道的水、沙、控制每个子流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量营养物质和化学物质等的输入量决定水、沙等物质从河网向流域决定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动出口的输移运动
4、SWAT模型的流域地理过程模型的流域地理过程陆相水文循环陆相水文循环河道水文循环河道水文循环模拟过程：气候模拟模拟过程：气候模拟(降水、融雪、土壤温度等降水、融雪、土壤温度等)、水文模拟、水文模拟(植物截植物截留、入渗、壤中流、蒸散发、表面径流、地下径流等留、入渗、壤中流、蒸散发、表面径流、地下径流等)、作物植、作物植被生长模拟、土壤侵蚀与产沙模拟、养分被生长模拟、土壤侵蚀与产沙模拟、养分(氮、磷氮、磷)输移模拟、杀虫输移模拟、杀虫剂模拟、农业管理操作模拟。对应于剂模拟、农业管理操作模拟。对应于SWAT模型的几个功能模块。模型的几个功能模块。陆相水文循环确定了水、沙等的产出量，河道水文循环用来
5、模拟陆相水文循环确定了水、沙等的产出量，河道水文循环用来模拟这些物质在河道或水库中的输移和损失。河道水文循环由这些物质在河道或水库中的输移和损失。河道水文循环由SWAT模型的河道演算、河流泥沙演算、河道内养分和杀虫剂的演算、模型的河道演算、河流泥沙演算、河道内养分和杀虫剂的演算、水库内的演算等几个演算组件完成。水库内的演算等几个演算组件完成。SWAT模型的流域地理过程模型的流域地理过程在模拟过程中，为了减小流域下垫面和气候因素时空变异对SWAT模型的影响，通常将研究流域细分成若干个单元流域（即流域的离散化）。目前有三种划分方法：自然子流域(subbasin)、山坡(hillslop)和网格(g
6、rid)。大型流域模拟过程中，一般采用流域-子流域-水文响应单元的空间离散方法： 以分水岭上的分水线为界进行分割，可以把一个流域分成若干个子流域，每个子流域内部有相应的河道，这些河道又将一个个的子流域连成一个整体。 当流域面积较大时，在划分出来的子流域内部，依然分布着多种土壤类型和多种土地利用方式。为了反映子流域内部不同的土地利用和不同的土壤类型引起的蒸散发、表面径流、入渗水、农业管理措施等其他水文条件和人类经济活动引起的差异性，可以在子流域内部进一步划分水文响应单元。空间离散化操作完成后，就可以运用循环计算方式来模拟流域的水文过程。其水文过程模拟系统框架如图1；SWAT模型的运行命令控制图如
7、图2。图图 1 1 SWATSWAT模型模型水文循环水文循环图图 2 SWAT2 SWAT模型的运行模型的运行命令控制命令控制SWAT模型的应用模型的应用基础数据库的构建基础数据库的构建 根据研究目的的不同，根据研究目的的不同，结合研究区域的特点，结合研究区域的特点，处理模型所需的空间数处理模型所需的空间数据和属性数据，建立不据和属性数据，建立不同的流域基础数据库同的流域基础数据库模型参数敏感性分析模型参数敏感性分析 敏感性分析是判断计算结果不敏感性分析是判断计算结果不确定性的基础。确定性的基础。 传统的方法是对每一个可能的传统的方法是对每一个可能的敏感性参数进行敏感性参数进行“微扰动微扰动”
8、计计算，然后考察因变量对自变量算，然后考察因变量对自变量变化的敏感度指标值。变化的敏感度指标值。参数率定和验证参数率定和验证 模型的率定可定义为模型的率定可定义为“寻找能使模寻找能使模拟与观测之间最一致的参数值拟与观测之间最一致的参数值”，即调整模型参数、初始和边界条件即调整模型参数、初始和边界条件以及限制条件使模型接近于测量值以及限制条件使模型接近于测量值 验证本质上是验证本质上是“一个模型对它所模一个模型对它所模拟的真实世界正确反映程度的评价，拟的真实世界正确反映程度的评价，是对它预测的可信度的评估是对它预测的可信度的评估”模型参数确定模型参数确定模拟应用与模拟应用与结果分析结果分析模型数
9、据处理模型数据处理SWAT模型需要的输入数据包括大量的空间数据和属性数据模型需要的输入数据包括大量的空间数据和属性数据空间数据空间数据（主要形式：各（主要形式：各类类GIS电子图层）电子图层）数字高程模型数字高程模型（DEM）土地利用图土地利用图土壤图土壤图等等等等属性数据属性数据（主要由各类表、（主要由各类表、文本文件组成）文本文件组成）建立流域建立流域基础数据库基础数据库 气象站点的信息以及实气象站点的信息以及实测的气象数据测的气象数据 土壤属性数据土壤属性数据 农业管理措施农业管理措施 水库和湖泊的位置，出水库和湖泊的位置，出流点流点 用于模型率定的的实测用于模型率定的的实测流量、泥沙、
10、水质数据流量、泥沙、水质数据 等等等等模型参数敏感性分析模型参数敏感性分析对径流的敏感性分析可采用模型自带的模块，它采用Morris提出的LH-OAT法进行参数的敏感性分析。该方法结合了One-factor-At-a-Time（OAT）分析法与Latin Hypercube采样技术，从而具有全局分析法和局部分析法二者的长处。优点：确保所有参数在其取值范围内均被采样，并且明确地确定哪一个参数改变了模型的输出，减少了需要调整的参数数目，提高了计算效率。原理： LH-OAT先执行LH采样，然后执行OAT采样，见下图。模型参数敏感性分析模型参数敏感性分析首先，每个参数被划分为N个区间，在每个区间内取一
11、个采样点（LH采样）。然后，一次改变一个采样点（OAT）。该方法通过循环的方式来执行，每一个循环起始于一个LH采样点。在每个LH采样点j附近，每个参数ei的局部影响Si,j（百分比）见下式： 参数随着fi而改变，根据定义可能增加也可能减少，因此一个循环需要运行P+1次。最终的影响为所有LH采样点每次循环（N次循环）的局部影响的平均值。 该方法效率高，在LH方法中定义的N个区间需要运行N*（P+1）次。参考文献参考文献1陈邦雄.基于GIS和RS的非点源污染分布式模拟研究D.广州：中山大学，2009.2康杰伟. SWAT模型运行结构及文件系统研究D.南京：南京师范大学，2008.3刘薇.基于SWA
12、T模型的非点源污染模拟研究及应用D.南京：河海大学，2008.4庞靖鹏.非点源污染分布式模拟以密云水库水源地保护为例D.北京：北京师范大学，2007.5王晓燕，秦福来，欧洋，薛亦峰.基于SWAT模型的流域非点源污染模拟以密云水库北部流域为例J.农业环境科学学报.2008,27（3）：1098-1105.6丁晋利，郑粉莉.SWAT模型及其应用J.水土保持研究.2004,11（4）：128-130.7张蕾娜，李秀彬，王兆锋，李星.一种可用于表征土地利用变化水文效应的水文模型探讨SWAT模型在云州水库流域的应用研究J.水文，2004,24（3）：4-8.8王中根，刘昌明，黄友波.SWAT模型的原理、结构及应用研究J.地理科学进展，2003,22（1）：79-86.
