基于SWAT模型的武强溪流域非点源污染关键源区界定与控制策略

随着点源污染的控制与处理技术日趋完善,非点源污染成为重要的水污染源。武强溪作为流入千岛湖的第二大支流,量化武强溪流域非点源污染负荷,解析非点源污染时空分布特征,提出适合削减武强溪流域污染物的最佳管理措施(best management practices,BMPs)对千岛湖水污染高效治理至关重要。该研究基于土壤水分评估工具(Soil and water assessment tool,SWAT)分析了武强溪流域径流量、总氮输出负荷量的时空分布特征,探究了不同管理措施及组合的削减效果,提出了武强溪流域非点源污染针对性的治理措施。结果表明:1)SWAT模型对于武强溪流域径流量和总氮输出负荷量的模拟具有较好的适用性,径流量校准期和验证期的决定系数(coefficient of determination,R^(2))分别为0.86、0.97,纳什系数(nash-sutcliffe coefficient,NSE)分别为0.83、0.96,百分比偏差(percent bias,PBIAS)分别为15.8%、-6.3%,总氮校准期和验证期的决定系数分别为0.87、0.74,纳什系数分别为0.63、0.66,百分比偏差分别为31.6%、21.2%;2)该流域径流量和总氮负荷主要集中在3—7月,分别占全年输出量的71.67%和75.76%。综合考虑氮的来源和流失途径,将耕地和林地面积占比大、坡度陡的子流域设置为总氮的关键污染源区。考虑调整化肥施用量/配方、改变耕作方式和设置植被缓冲带等削减非点源污染的手段,进行总氮输出负荷削减效率的情景模拟,表明10 m植被缓冲带是减少总氮输出负荷的最佳单一控制策略,总氮削减率可达到69.90%;实施综合管理措施对总氮的污染削减效果更佳,10 m植被缓冲带与施肥量减少20%可使总氮削减率达到74.79%。研究结果可为千岛湖水质管理与控制提供理论基础。

修正SWAT模型在喀斯特小流域的径流模拟研究——以羊鸡冲小流域为例

在贵州喀斯特地区,地表径流通过土壤裂隙、岩溶管道等途径流失,限制了地表径流的形成。文章以龙里羊鸡冲小流域为研究区,基于2013-2019年的实测数据,修正SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型的裂隙流模块,修改了裂缝入渗的表示方法,对修正前后的日径流模拟进行对比分析。结果表明:率定期内纳什系数由0.32提升到0.60,决定系数由提高0.37提升到0.58。在验证期内,纳什系数由0.52提高到0.55,决定系数由0.56提高到0.60,修正后的模型与原模型相比具有更好的适用性。修正后模型的径流时间序列与实测数据更吻合,能合理估算研究区的入渗水量,为喀斯特小流域的水资源管理提供参考依据。

基于SWAT模型的滏阳河流域断流河道复流研究

针对滏阳河流域断流河道生态修复的问题,为了实现断流河道尽可能恢复有水时间并且恢复基本生态功能的目标,基于节水措施和调水工程现状,通过建立滏阳河流域SWAT(soil and water assessment tool)水文模型,在模型中设置不同补水水量、补水方式的生态补水情景,分析不同情景下断流河道断面的径流量变化和恢复有水天数,并结合生态流量评价标准评价不同情景的河流生态恢复效果。结果表明:滏阳河流域邯郸断面在节水情景和调水情景中恢复河流生态效果较好,在通过上游节水措施和补充年调水1.00×10^(8)m^(3)/a的情景下,可以达到5—10月恢复有水184 d、恢复径流量3486.7×10^(4)m^(3)/a的目标;年内恢复径流峰值在8月中旬,并且河道年均径流量可以恢复到“好”等级的生态流量标准。滏阳河下游邢台断面在节水情景和调水情景下恢复径流量较少,河道有水天数不达标,需要在上游节水条件下补充外来调水水量1.50×10^(8)m^(3)/a来达到恢复年有水天数304 d、恢复径流量1906.5×10^(4)m^(3)/a的目标,年内恢复径流峰值分别在3月中旬和8月中旬;并且在达到恢复有水目标的情景下邢台断面仅达到“一般”等级的生态流量标准,需要考虑增加调水水量进行分时段单点位补水的补水方案。

基于区域水平衡理论和SWAT模型的沁河流域水收支平衡演变分析

基于区域水平衡理论和SWAT模型,提出了分布式水收支平衡模型的构建思路及水收支平衡计算方法,对人类活动和未来气候变化情景下的沁河流域水收支平衡状况进行模拟,并通过皮尔逊相关系数和Mann-Kendall检验方法分析了水收支平衡的关键影响要素及其演变规律。结果表明:2010—2016年沁河流域蓄水总量呈下降趋势,降水量及出口径流量为沁河流域水收支平衡相对关键的影响要素;未来多气候情景下蓄水总量呈上升趋势,多年平均降水量及出口径流量两个关键影响要素的总体变化情况与辐射强迫水平呈正相关关系;典型气候情景SSP2-4.5下降水量及出口径流量在2037—2041年、2061—2063年可能存在突变。

基于SWAT模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析

探明流域径流侵蚀功率的演变规律对重点侵蚀区识别和土壤侵蚀防治至关重要。以嘉陵江右岸支流渠江流域为研究区,基于SWAT模型模拟计算流域径流侵蚀功率,分析其时空分布特征与空间尺度效应,并通过聚类分析、相关性分析揭示其对流域气象、地形、土壤等因素的关系。结果表明:渠江流域年尺度的径流侵蚀功率大于季尺度,其中第3季度为土壤侵蚀重点防治时段;全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率均呈现出北部大南部小、西部大东部小、上游大下游小的空间分布特征;渠江干流与其支流大通江的多年平均径流侵蚀功率和流域控制面积之间均呈幂指数关系,且其变化规律存在空间阈值,在年尺度干流和大通江的阈值面积分别为8549.4和8504.4 km^(2),在第3季度干流和大通江的阈值面积分别为4834.9和6223.5 km^(2);气象因子、地形因子和流域形态因子为渠江流域径流侵蚀功率的主要影响因素。研究结果可为制订渠江流域土壤侵蚀治理方案提供决策依据。

基于SWAT模型的格尔木河上游分布式水文模拟和径流预测

研究格尔木河流域水文循环过程并预测未来流域水资源的变化特征,对地区生态环境保护和下游盐湖矿产资源可持续开发利用具有重要意义。选取格尔木水文站以上区域构建SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型。采用大气同化数据集为气象驱动,联合区域内纳赤台和格尔木水文站的实测月尺度径流数据进行参数的率定和验证。在率定期和验证期内,纳什效率系数、确定性系数和相对偏差系数均达到了良好的标准,表明SWAT模型在格尔木河高寒山区流域水文过程模拟中具有较好的适用性。研究表明流域降水量偏少,地表径流量、壤中流量与降水量的变化趋势具有较好的一致性,降水量年际变化中蒸散发量为主要消耗量,占40.26%。根据未来气候预测模型RegCM4.6,预测路径浓度RCP2.6、RCP4.5和RCP8.53种情景下格尔木河未来40年径流量呈增加趋势。3种情景下的年平均径流量较基准期(2006—2018年)分别增加了7.63%、11.01%、15.96%;随着温室气体排放浓度的增加,径流量呈现出增加趋势,特别是夏秋季增幅较大。短时间内径流量增大可能会引发格尔木市洪涝灾害,破坏盐湖企业生产设施;但若将洪水资源进行调控和利用,不仅防范了洪涝灾害,同时也利于解决盐湖企业日渐增大的用水需求难题。

基于SWAT和PLUS模型的窟野河流域径流对土地利用变化的响应及预测

[目的]为揭示窟野河流域径流对土地利用变化的响应,并预测未来径流变化。[方法]以窟野河流域为研究区,基于SWAT和PLUS模型,通过2000年、2005年、2010年、2015年、2020年和预测得到的自然发展情景下2025年、2030年7期土地利用数据,定量分析径流在不同土地利用情景下的变化。[结果](1)SWAT模型率定期和验证期的R 2和NS均>0.7;PLUS模型总体精度为0.8774,Kappa系数为0.8021,2个模型在窟野河流域适用性较好;(2)2000—2020年,窟野河流域林地、建设用地面积分别增加102.92,600.90 km 2,耕地、草地、水域和未利用地分别减少277.15,366.25,40.44,19.98 km 2;(3)窟野河流域年平均径流深整体呈现“上游低,下游高,西部低,东部高”的空间分布格局;(4)在保证其他输入数据不变的情况下,改变土地利用数据,情景分析结果表明,林地、草地面积减少会促进径流,建设用地面积增加同样会促进径流;(5)自然发展情景下,2025年和2030年窟野河流域土地利用空间分布格局未发生显著变化,仍以耕地和草地为主,年平均径流量较2020年分别增加3.21%,5.00%。[结论]土地利用与径流变化关系密切,情景分析角度下,林地、草地对径流起抑制作用,建设用地对径流起促进作用。未来自然发展情景下,随土地利用变化,径流呈增加态势,研究结果可为窟野河流域的土地利用结构优化和水土资源的合理规划提供科学依据。

基于SWAT的沁河流域水压力指数计算及生态脆弱性分析

生态脆弱性是综合反映流域生态系统健康水平的重要属性,而水资源是维持流域生态系统健康和可持续发展的关键因素。因此,从水资源领域评估流域生态脆弱性并分析其时空变化特征对于应对流域水资源短缺压力和改善流域生态系统健康水平具有重要的研究价值。以沁河流域为研究对象,构建流域SWAT模型,引入水压力计算公式,从蒸散发量的角度,量化分析沁河流域2010-2016年生态脆弱性的时间变化和空间分布特征。结果表明:①SWAT模型经过率定与验证后,纳什系数E NS和相关系数R 2均符合模型精度标准,表明该模型在沁河流域具有良好的适用性。②流域年际水压力指数值随时间递减,表明沁河流域生态脆弱性及生态系统状态逐年好转,蒸散发量是主要影响因素。③流域水压力指数年内变化大,本年度12月到次年度2月的生态脆弱性较强;结合相关研究结果,认为降水和冰雪天气是主要影响因素。④流域整体生态脆弱性状况逐年改善,但流域内部生态脆弱性空间差异化呈现扩大趋势。

基于SWAT模型的涪江流域土地利用变化的水沙响应研究

[目的]分析涪江流域水沙对土地利用类型变化的响应情况,为流域水土资源规划管理和生态环境建设提供科学依据。[方法]应用SWAT分布式水文模型,采用情景模拟方法构建3期自然情景以及3种极端情景,分析流域1990—2010年的土地利用变化情况以及量化不同土地利用类型对流域水沙的作用程度。[结果](1) 1999—2010年,流域上游以林草地为主,约占流域总面积的46%;中下游主要为农业用地和居民用地,耕地占流域总面积的51%左右;居民用地与未利用地扩张率分别为95.86%和434.43%。自然情景下,流域径流变化率小于5%,侵蚀产沙变化率小于15%。(2) SWAT模型在涪江流域具有较强的适用性,径流率定期和验证期的R~2和NSE分别为0.86,0.85;0.80,0.78,泥沙分别为0.68,0.67;0.68,0.43。情景模拟分析得出具体土地利用类型对径流的影响程度:林地>草地>未利用地,相对于基准期,林地覆被情景减少了35.66%的产流量。对流域侵蚀产沙的影响程度:未利用地>林地>草地,未利用地情景下增加了56.74%的侵蚀产沙量,林地和草地情景分别减少了43.57%和30.04%。(3)基于随机森林算法的自变量影响程度重要性排序结果表明:影响产流量的前3个土地利用类型是耕地、林地、草地,权重系数分别为2.057,2.030,1.148;影响侵蚀产沙量的是草地、耕地、林地,权重系数分别为1.753,1.208,1.003。[结论]除耕地外,径流对林地变化的响应最显著,侵蚀产沙量对草地变化的响应最显著,当土地利用类型向林草地转化时,对流域具有显著减水减沙效果。该研究可为涪江流域未来土地利用结构优化和水土资源的合理规划提供科学依据。

不同降水驱动的SWAT模型参数不确定性研究

以抚河流域与黑河流域为研究区,应用4种降水产品(CMORPH CMA、CMFD、CMADS、MSWEP)驱动SWAT模型模拟日流量,评估4种降水产品在湿润区与干旱区的适用性;使用自适应降维评估法选出流域的敏感参数,并进行一致性检验。结果表明:抚河流域4种降水产品的纳什效率系数(NSE)均在0.70以上,其中CMORPH CMA和CMADS的NSE均能达到0.82;黑河流域CMORPH CMA和CMADS的NSE大于等于0.76,而CMFD和MSWEP的NSE分别为0.72和0.74。抚河流域4种降水产品具有相同的敏感参数;黑河流域CMORPH CMA和CMADS有相同的6个敏感参数,而CMFD和MSWEP则分别有5个和8个敏感参数。4种降水产品在湿润流域和干旱流域都能得到较好的应用效果,但是CMORPH CMA和CMADS的模拟效果要优于CMFD和MSWEP。不同的降水输入也会对模型参数敏感性分析的结果产生影响,当降水表现越接近时,所筛选的敏感性参数也越相似。

基于文献计量学的SWAT模型发展趋势研究

【目的】梳理国际上SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型研究进展,揭示SWAT模型研究发展趋势。【方法】汇总分析WebofScience(WOS)核心合集数据库中1994—2022年间与SWAT模型的相关论文,采用VOSviewer、Cite Space和基于R语言的Biblioshiny3种文献计量工具对文献计量分析。从发文量、发文期刊、研究机构和作者影响力、高被引文献、关键词和主题演化等多个角度分析了SWAT模型的受关注程度、知识基础和研究前沿。【结果】(1)1994—2022年间SWAT模型研究领域论文共有3496篇,2006年后与该研究主题相关论文数量快速增长,2008年以来中国发文量迅速增长,在2019年超过了美国,成为全球SWAT模型研究发文量最多的国家。(2)SWAT模型研究的主要发文期刊有《JOURNAL OF HYDROLOGY》《HYDROLOGICAL PROCESSES》《WATER》等。最具影响力的国外发文作者是美国的SRINIVASAN R和ARNOLD J G,国内发文作者是沈珍瑶、陈磊、欧阳威等。(3)北京师范大学、德克萨斯农工大学、中国科学院大学、河海大学、武汉大学等是SWAT模型的重要研究机构。各国及各研究机构之间对于SWAT模型的研究密切合作,极大地推动了这一领域全球化发展。(4)SWAT模型应用研究领域主要集中在水资源、环境科学与生态学等学科。(5)SWAT模型研究的热点主要聚焦于径流模拟、土地利用和气候变化对水文过程影响的评估、土壤侵蚀、污染负荷等方面。【结论】未来SWAT的研究也面临着诸多挑战,讨论SWAT模型参数率定以及模型不确定性、不同流域尺度对于模型构建的影响、SWAT模型的改进、考虑多种应用情景下的模型耦合、气候变化和人类活动对水资源的影响将成为未来SWAT模型的研究重点。

基于不同算法的呼兰河流域SWAT模型参数率定及适用性分析

为讨论SWAT模型在高寒区流域的适用性,以松花江支流呼兰河流域为例,选取呼兰河兰西水文站2008—2018年的实测水文资料,以月为尺度构建SWAT模型,分别使用PSO算法和SUFI-2算法校准模型并进行径流模拟,采用决定系数(R^(2))和纳什效率系数(NSE)评价SWAT模型的适用性。结果表明:PSO算法在率定期及验证期的R^(2)和NSE分别为0.56、0.54和0.64、0.59,SUFI-2算法在率定期及验证期的R^(2)和NSE分别为0.74、0.74和0.71、0.70,两种优化算法都满足R^(2)与NSE均大于0.5的精度要求。SUFI-2算法更适用于研究区域,能更好地模拟呼兰河流域径流过程。

基于SWAT模型的蓝绿水短缺指数计算与风险评价

为了降低沁河流域水资源短缺风险,以沁河流域为研究对象,基于所构建SWAT模型的输出结果,估算2010—2016年沁河流域蓝绿水资源量,利用蓝绿水足迹和可利用蓝绿水资源量计算蓝绿水短缺指数,并划分4个蓝绿水短缺风险等级,定量评估沁河流域蓝绿水短缺状况。结果显示:1)沁河流域多年平均蓝水资源量为9.1亿m^(3),占水资源总量的12.0%;多年平均绿水资源量为66.9亿m^(3),占水资源总量的88.0%,说明沁河流域水资源大部分为绿水资源;2)年尺度下沁河大部分子流域的蓝水短缺指数大于1.0,蓝水短缺风险等级为较大风险,其中下游地区的焦作市蓝水短缺问题尤为严重;3)年尺度下沁河各子流域的绿水短缺指数呈现一定差异性,大部分子流域多年平均绿水短缺指数在0.5~1.0范围内,绿水短缺面临中度风险,总体而言,绿水短缺风险低于蓝水短缺风险。基于蓝绿水短缺指数分析,提出应对沁河流域水安全风险的措施建议。

基于SWAT模型的那棱格勒河流域径流模拟及水量平衡分析

那棱格勒河是柴达木盆地内流域面积和流量最大的内陆河流。本文在那棱格勒河上游构建了SWAT分布式水文模型,采用SUFI-2算法进行参数敏感度分析、率定和验证,对1979—2018年的月值径流量进行模拟分析。结果表明,敏感度最强的前3个参数依次为融雪基温、降雪气温及气温直减率,在率定期和验证期决定系数R^(2)和Nash-Sutcliffe效率系数分别高于0.81和0.65。水量平衡分析结果显示1979—2018年流域的蒸发量、地表径流量、地下水补给量、地下侧流量分别占降水的92.30%、17.76%、16.18%和5.84%。表明流域内径流量主要来自冰雪融水,各水量平衡分量受温度影响较大。降水量变化趋势与地表径流量变化趋势较一致,说明降水转化为径流的时间较短。本研究对那棱格勒河流域水文研究及水资源调控具有参考意义。

基于SWAT模型的荆州市不同土地利用类型对雨水入渗量和径流系数的影响

以荆州市为研究对象,结合试验观测、模型模拟与理论分析,研究不同尺度、区域和降雨条件下土地利用变化对雨水入渗量和径流系数的影响。结果表明,2010—2022年荆州市土地利用类型经历了明显转变,耕地面积缩减,建设用地扩张,林地与草地面积稳定,水域略增,其他用地略减,这些变化导致雨水入渗量呈上升趋势,而径流系数呈下降趋势。不同土地利用类型对雨水入渗量和径流系数的影响各异,林地和建设用地对雨水入渗量产生正面影响,对径流系数则是负面;耕地对雨水入渗量有负面影响,对径流系数则正面;草地、水域及其他用地的影响较为有限。土地利用变化对雨水入渗量和径流系数的影响随尺度、区域和降雨条件的不同表现出差异性和复杂性。

基于SWAT模型污染防治措施对茫溪河水质改善影响研究

为了更好地开展茫溪河的污染防治,摸清茫溪河流域污染源贡献比例以及各种污防措施对水质改善效果十分必要。基于SWAT构建了茫溪河流域分布式水文和污染负荷模型,根据监测数据分析了茫溪河近年超标污染物,基于SWAT模型分析了茫溪河水质达标场景假设,包括污染源贡献率及生态补水、点源和面源等污染防治措施对水质改善的效果情况。结果表明,茫溪河流域超标项目集中在总磷和高锰酸盐指数;污染源中,面源相对于点源对高锰酸盐指数和总磷贡献率大些,特别是水土流失的贡献率最大,分别达到了42.8%和76.1%;生态补水对污染物浓度降低有一定影响,直排源和非直排源污染控制一定程度上使污染物浓度降低,达标率有所提升。基于SWAT模型的茫溪河水质达标场景分析对于推动水质改善具有积极的意义。

基于SWAT模型的沙河流域气候变化对径流的影响

为了探讨气候变化下沙河流域地表径流演变趋势以及其对径流的影响,本文基于1960~2020年沙河流域逐日气象水文数据,采用统计分析法对比分析了流域降水、温度和径流的演变趋势性和突变性,并结合沙河流域1980、1990、2000、2010、2020年五期土地利用数据,建立了多时段沙河流域SWAT (Soil and Water Assessment Tool)模型。根据未来趋势设置不同气候变化情景,分析了沙河流域径流对气候变化的响应。研究结果表明:1) SWAT模型在沙河流域径流模拟中具有较好的适用性,率定期和验证期的相关系数(R2)均在0.6以上,Nash-Sutcliffe纳什效率系数(Ens)均在0.5以上,相对误差(Re)均在±25%以内。2) 过去61年沙河流域温度呈显著上升趋势,降水量下降不明显,而实测径流量呈显著下降趋势。3) 不同气候变化情景下的模拟表明,研究区径流与降水呈正相关,与温度呈负相关,且径流对降水变化的敏感程度高于径流对温度变化的敏感程度。

基于水文学法和SWAT模型的北川河流域生态需水量分析

为确定北川河流域生态需水量,采用线性趋势法、Mann-Kendall检验法、Spearman检验法分析了北川河流域1959—2013年径流变化趋势,并采用Pettitt检验、滑动t检验、滑动F检验和累积距平法综合诊断径流突变点,根据Tennant法和改进的年内同频率展布法确定的生态流量过程外包线计算河道内生态需水量,并基于SWAT模型计算了河道外生态需水量。结果表明:SWAT模型在研究区具有适用性,模型性能符合“好”的标准,SWAT模型模拟的降水量和蒸发量总体呈现增加趋势,产水量呈现减少趋势;北川河流域桥头水文站径流量呈现减少趋势,年平均减少率为0.104 m^(3)/s,径流突变点为1990年;北川河流域河道内生态需水量为2.95亿m^(3),河道外生态需水量为9.95亿~10.85亿m^(3),生态总需水量为12.90亿~13.80亿m^(3)。

基于SWAT模型祖厉河流域非点源污染优先管理区识别研究

为识别祖厉河流域非点源污染优先管理区,基于SWAT模型选取黄河一级支流祖厉河流域为研究对象,研究首先模拟出流域非点源总氮污染负荷空间分布情况,以及分别从年际和月际变化角度分析流域总氮负荷变化;并考虑子流域上下游关系及河道对于污染物的滞留作用,以流域黄河汇入口为水质影响监测点,根据子流域相对于整个流域的总氮污染强度,进行非点源污染优先管理区的划分。结果表明:SWAT模型在祖厉河流域适用,利用SWAT-CUP软件针对径流和水质的模拟值进行参数率定,其纳什效率系数均高于0.5。由模拟结果可以得出,各子流域总氮负荷相差较大,位于上游的子流域总氮负荷较小,而负荷较大的子流域,主要分布在河流出口处;自2001-2022年的20年间,整个流域的总氮负荷的变化趋势与年降水量的变化大致相同;并且季节性变化明显,在夏季总氮负荷最高。根据总氮污染强度,将子流域划分为三类污染优先管理区,通过对比发现,在20年间流域中需要对非点源污染优先管理的子流域,大致沿祖厉河上游的苦水河主河道由南致北纵向分布。该成果可为祖厉河流域非点源污染治理及生态修复与保护工作提供参考。

Integrated Hydrological Modeling of the Godavari River Basin in Maharashtra Using the SWAT Model: Streamflow Simulation and Analysis

Hydrological modeling plays a crucial role in efficiently managing water resources and understanding the hydrologic behavior of watersheds. This study aims to simulate daily streamflow in the Godavari River Basin in Maharashtra using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). SWAT is a process-based hydrological model used to predict water balance components, sediment levels, and nutrient contamination. In this research, we used integrated remote sensing and GIS data, including Digital Elevation Models (DEM), land use and land cover (LULC) maps, soil maps, and observed precipitation and temperature data, as input for developing the SWAT model to assess surface runoff in this large river basin. The Godavari River Basin under study was divided into 25 sub-basins, comprising 151 hydrological response units categorized by unique land cover, soil, and slope characteristics using the SWAT model. The model was calibrated and validated against observed runoff data for two time periods: 2003-2006 and 2007-2010 respectively. Model performance was assessed using the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and the coefficient of determination (R2). The results show the effectiveness of the SWAT2012 model, with R2 value of 0.84 during calibration and 0.86 during validation. NSE values also ranged from 0.84 during calibration to 0.85 during validation. These findings enhance our understanding of surface runoff dynamics in the Godavari River Basin under study and highlight the suit-ability of the SWAT model for this region.