SWAT模型土壤数据库的本土化构建方法研究

SWAT模型是美国农业部开发的一个进行流域水文与非点源污染模拟的优选模型,北美与我国土壤分类系统差异而导致的SWAT模型土壤数据库在我国难于建立的问题是影响此模型在我国应用的瓶颈。鉴于此,以阿什河为例,采用联合国粮农组织公开的和谐世界土壤数据库1.1版为基础数据,结合SPAW模型计算,探索了一种便捷、有效的SWAT模型土壤数据库的本土化构建方法。经过检验,构建的阿什河流域SWAT模型的月相关系数(R2)达到了0.894、纳什效率(ENS)达到了0.892,取得了非常好的模拟效果。该方法可推进SWAT模型在我国的应用,提高我国流域水文和面源污染模拟与防控研究水平。

基于HWSD的GSAC模型网格化产流参数估计与校正

针对基于网格的萨克拉门托模型(GSAC)产流参数难以估计的问题,提出利用世界和谐土壤数据库(HWSD)土壤属性数据估计和校正该模型产流参数的方法。首先,采用HWSD土粒百分含量和土壤质地分类数据估算流域各网格顶层(T层)与底层(S层)土壤的凋萎系数、田间持水量、饱和含水量等土壤水分常数;再采用一个气候指数和HWSD的T层张力水容量、田间持水量及凋萎系数推求GSAC模型上层厚度,继而利用上层厚度将流域各网格的HWSD土壤水分常数转换为GSAC模型上、下层土壤水分常数;最后利用GSAC模型上层厚度与转换了的土壤水分常数估计流域各网格的产流参数;在估计产流参数的同时,采用12个系数对这些产流参数进行校正,所有的校正系数通过自由搜索(FS)算法率定GSAC模型确定。呼兰河流域的应用结果表明:基于HWSD土壤属性数据估计GSAC模型网格化产流参数的方法简便易行,利用校正产流参数驱动的GSAC模型在率定期与验证期的纳什效率系数(NSEC)分别为0.81和0.83,与不校正产流参数情况相比,校正产流参数的GSAC模型能够取得更高的模拟精度。