[1]刘琨,李梦杰,牟海磊,等.SWAT模型在大尺度流域径流模拟影响因素分析———以巴拉那河上游流域为例[J].水利与建筑工程学报,2023,(05):191-198.[doi:10.3969/j.issn.1672-1144.2023.05.027]
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SWAT模型在大尺度流域径流模拟影响因素分析———以巴拉那河上游流域为例()
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《水利与建筑工程学报》[ISSN:1672-1144/CN:61-1404/TV]

卷:
期数:
2023年05期
页码:
191-198
栏目:
出版日期:
2023-10-31

文章信息/Info

作者:
刘琨1李梦杰1牟海磊2吕振豫1刘攀3殷兆凯1刘志武1梁犁丽1
1.中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院,北京 101199;2.中国三峡国际股份有限公司,北京 101100;3.中国长江三峡集团有限公司,湖北 武汉 430010
关键词:
大尺度流域SWAT模型CSFR再分析降水数据子流域划分
分类号:
TV121.1
DOI:
10.3969/j.issn.1672-1144.2023.05.027
文献标志码:
A
摘要:
为了探讨 SWAT模型在大尺度流域水文分析模拟的效果,以巴西巴拉那河上游流域为研究区,利用构建的流域大尺度 SWAT模型,定量分析美国国家环境预报中心再分析数据(CFSR)降水再分析数据质量、子流域划分数量及模型参数对径流模拟结果的影响。结果表明,CFSR再分析数据对流域降水的空间分布估计偏差较大,导致径流模拟误差较大,模型参数经 1次迭代后,确定系数(R2)值均小于 0.2。随着子流域划分数量的增加,实测站点降水数据可以更准确地估计子流域面雨量,进而提高径流模拟拟合度。在子流域划分数量分别为 66、781和 4111的情况下,比较模型参数经过 1次迭代后的径流模拟效果发现,子流域个数为 781个时,R2值相对于两种情况有明显提高。在涉及 SWAT模型径流模拟的 20个参数中,土壤蒸发补偿系数(ESCO)和 SCS径流曲线数(CN2)是最敏感的两个参数。由分析可知,SWAT模型可以在大尺度流域径流模拟中应用,研究结果可以为大尺度流域水文模型的构建与应用提供参考。

参考文献/References:

[1] DileYT,TekleabS,KabaEA,etal.Advancesinwa-terresourcesresearchintheUpperBlueNilebasinandthewayforward:A review[J].JournalofHydrology,2018,560:407-423.
[2] HuangY,HuangJ,ErviniaA,etal.Landuseandcli-matevariabilityamplifieswatershednitrogenexportsincoastalChina[J].Ocean&CoastalManagement,2021,207(15):104428.
[3] TakeleG S,GebreG S,Gebremariam A G,etal.HydrologicalmodelingintheUpperBlueNilebasinusingsoilandwateranalysistool(SWAT)[J].ModelingEarthSystemsandEnvironment,2021,8:277-292.
[4] PengJ,LiuT,HuangY,etal.Satellite-basedprecipita-tion datasetsevaluation using gauge observation andhydrologicalmodelinginatypicalaridlandwatershedofcentralAsia[J].RemoteSensing,2021,13(2):221.
[5] TrungLD,DucNA,NguyenLT,etal.Assessingcu-mulativeimpactsoftheproposedLowerMekongBasinhy-dropowercascadeontheMekongRiverfloodplainsandDelta-Overviewofintegratedmodelingmethodsandre-sults[J].JournalofHydrology,2018,581:122511.
[6] ZamanM,AnjumM N,UsmanM,etal.EnumeratingtheeffectsofclimatechangeonwaterresourcesusingGCMscenariosattheXin′anjiangwatershed,China[J].Water,2018,10(10):1296.
[7] WenX,LiuZH,LeiXH,etal.FuturechangesinYuanRiverecohydrology:Individualandcumulativeim-pactsofclimateschangeandcascadehydropowerdevelop-mentonrunoffandaquatichabitatquality[J].ScienceoftheTotalEnvironment,2018,633:1403-1417.
[8] ChawandaCJ,ArnoldJ,ThieryW,etal.Massbalancecalibrationandreservoirrepresentationsforlarge-scalehydrologicalimpactstudiesusingSWAT[J].ClimaticChange,2020,163(3):1307-1327.
[9] EbisuzakiW,LiZ.AssessingtheperformanceoftheCF-SRbyanensembleofanalyses[J].ClimateDynamics:Observational,TheoreticalandComputationalResearchontheClimateSystem,2011,37(11/12):2541-2550.
[10] DemchevDM,KulakovM Y,MakshtasAP,etal.VerificationofERA-Interim andERA5reanalysesdataonsurfaceairtemperatureintheArctic[J].RussianMeteorologyandHydrology,2021,45(11):771-777.
[11] DileYT,SrinivasanR.EvaluationofCFSRclimateda-taforhydrologicpredictionindata-scarcewatersheds:anapplicationintheBlueNileRiverBasin[J].JawraJournaloftheAmericanWaterResourcesAssociation,2015,50(5):1226-1241.
[12] 胡 胜,曹明明,邱海军,等.CFSR气象数据在流域水文模拟中的适用性评价———以灞河流域为例[J].地理学报,2016,71(9):1571-1586.
[13] Fernandez-PalominoCA,HattermannFF,KrysanovaV,etal.Anovelhigh-resolutiongriddedprecipitationdatasetforPeruvianandEcuadorianwatersheds:devel-opmentand hydrologicalevaluation[J]. JournalofHydrometeorology,2022,23(3):309-336.
[14] 于宴民,穆振侠.CFSR数据在高寒山区径流模拟中的适用性[J].灌溉排水学报,2015,34(11):93-97.
[15] WangGuobo,ChenLei,HuangQin,etal.Theinflu-enceofwatershedsubdivisionlevelonmodelassessmentandidentificationofnon-pointsourceprioritymanage-mentareas[J].EcologicalEngineering,2016,87:110-119.
[16] LinBingqing,ZhangDejian,ChenXingwei,etal.ThresholdofwatershedpartitioninSWATbasedonsep-aratinghillslopeandchannelsedimentsimulations[J].EcologicalIndicators,2020,121(2):107111.
[17] ChiangLC,YuanYP.TheNHDPlusdataset,water-shedsubdivisionandSWATmodelperformance[J].HydrologicalSciencesJournal,2015,60(10):1690-1708.197 第 5期 刘 琨,等:SWAT模型在大尺度流域径流模拟影响因素分析
[18] 高怡婷,钟科元,钟小敏,等.SWAT模型土壤空间离散化对径流和输沙模拟结果的影响[J].水土保持学报,2021,35(6):101-108.
[19] GongYongwei,ShenZhenyao,LiuRuimin,etal.EffectofwatershedsubdivisiononSWATmodelingwithconsiderationofparameteruncertainty[J].JournalofHydrologicEngineering,2010,15(12):1070-1074.
[20] TangXiangpeng,ZhangJianyun,WangGuoqing,etal.UncertaintyanalysisofSWATmodelingintheLancangriverbasinusingfourdifferentalgorithms[J].Water,2021,13(3):341.
[21] GaoXin,ChenXingwei,BiggsT,etal.SeparatingwetanddryyearstoimprovecalibrationofSWATinbarrettwatershed,SouthernCalifornia[J].Water,2018,10(3):274.
[22] PatilA,RamsankaranR.Improvingstreamflowsimula-tionsandforecastingperformanceofSWATmodelbyas-similatingremotelysensed soilmoistureobservations[J].JournalofHydrology,2017,555:683-696.
[23] AbbaspourKC,JingY,MaximovI,etal.ModellingofhydrologyandwaterqualityinthePre-Alpine/AlpineThurwatershedusingSWAT[J].JournalofHydrology,2007,333(2-4):413-430.
[24] RafeeS,UvoCB,MartinsJA,etal.Large-scalehydrologicalmodellingoftheupperParanáriverbasin[J].Water,2019,11(5):882.
[25] 刘 琨,李梦杰,吕振豫,等.SWAT模型在大尺度流域的应用探索[J].水电能源科学,2023,41(4):35-38.

相似文献/References:

[1]陈昊荣,金生.基于SWAT模型的汉江流域径流模拟[J].水利与建筑工程学报,2020,(01):245.[doi:10.3969/j.issn.1672-1144.2019.06.042]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2023-04-20 修稿日期:2023-06-13
基金项目:中国长江三峡集团有限公司自主科研项目(WWKY-2021-0081,NBZZ202300411,NBZZ20210055,合同编号 202103429)
作者简介:刘 琨(1991—),男,博士,工程师,主要从事水文模拟研究工作。E-mail:1249091967@qq.com
通讯作者:梁犁丽(1982—),女,博士,高级工程师,主要从事水文预报与水库调度研究工作。E-mail:liangli0921
更新日期/Last Update: 1900-01-01