[發明專利]基于SWAT模型的流域天然徑流計算方法

有效

• 申請號: 201710538512.7
• 申請日: 2017-07-04
• 公開（公告）號: CN107403036B
• 公開（公告）日: 2018-09-21
• 發明（設計）人: 鐘平安;陳佳蕾;劉暢;張宇;付吉斯
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 竇賢宇

1.一種基于SWAT模型的流域天然徑流計算方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，建立流域SWAT模型和基礎數據庫；所述基礎數據庫中的數據包括空間數據資料、土地利用資料、土壤空間分布資料、氣象資料和水文資料；上述數據經數據清理、格式統一化處理和投影變換后添加到模型中；其中，空間數據資料、土地利用資料和土壤空間分布資料需要將其圖層本身的地理坐標系統轉換為投影坐標系統；

基礎數據庫建立完成后，利用DEM圖提取流域水系；根據設定的子流域面積范圍與子流域進出口的位置進行子流域的劃分；根據不同的下墊面情況，進一步劃分水文響應單元HRUs；

完成水文響應單元HRUs的劃分后，將氣象數據加載進模型，利用模型進行水文模擬；在模型的運行中，需要對徑流模擬、氣象模擬、潛在蒸發量模擬和河道演算的方法作出選擇；利用以日降水觀察為基礎的SCS徑流曲線法模擬徑流；利用Hargreaves法模擬潛在蒸散發；利用變動存儲系數法或馬斯京根法進行河道演算；

步驟2，基于SUFI-2方法對天然子流域確定參數值并驗證其正確性；

模型參數確定是指調整模型參數值、初始邊界條件以及限制條件的過程，目的是使模型的模擬計算結果與歷史實測數據相吻合；利用SWAT模型模擬天然徑流，需要歷史實測天然徑流數據；在確定模型參數前，先選取流域內下墊面改變小于預期值、受人類活動影響小于預定值、能反映流域天然徑流情況以及有部分歷史徑流資料的子流域作為天然子流域，基于SUFI-2方法確定天然子流域的參數并驗證其合理性；

在SUFI-2方法中，首先給參數一個相對較大的范圍，使實測數據盡量多的被包含在95％不確定性范圍內，然后逐步地縮小不確定性的區間范圍，同時改變參數值的范圍；每一次參數范圍的改變，都將重新進行敏感性矩陣和協方差矩陣的計算；更新參數，再進行下一步模擬，使模擬值逐漸接近實測值；其中，敏感性矩陣和協方差矩陣的計算方程如下：

j＝1，2，3，...，m (3)

式中，J為敏感性矩陣；J_i，j為敏感性矩陣元素；i為組數；j為列數；Δb_j為第j個要率定的參數；Δg_i為參數的敏感度；為敏感性矩陣的行數；C為協方差矩陣；為目標函數計算結果的偏差，m為自然數；

在SWAT模型中關于徑流的參數有26個，先利用SUFI-2算法率定天然子流域的26個參數；率定時選定預熱期、率定期和驗證期，利用SUFI-2算法對典型子流域進行參數值的確定，調整參數，使得模擬值與實測值吻合，最終確定參數最佳適應值；

確定天然子流域參數值后利用歷史實測徑流數據進行驗證，為了評價參數值是否可靠，選取納什效率系數E_NS和相關系數R²作為評價指標；E_NS取值范圍是0～1，取值越接近1代表整個模擬徑流過程和實測徑流數據的擬合程度越好；相關系數R²的取值范圍是0～1，取值越接近1，模擬值與實測值的線性相關程度越高；E_NS和R²的計算公式如下：

其中：Q_p為實測值；Q₀為模擬值；Q_avg為實測平均值；n為實測數據個數；

其中：Q_0i為實測流量；為實測流量平均值；Q_si為模擬流量；為模擬流量平均值；

當E_NS＜0.6，R²＜0.6時，認為模擬值接近實測值，參數率定合理；若E_NS和R²的值不在合理范圍內，利用SUFI-2方法重新確定參數值；

步驟3，建立其余各子流域參數與天然子流域參數相關關系

受人類活動影響大于預期值或缺少歷史實測徑流資料的子流域模擬的徑流無法代表天然徑流，因此建立天然子流域參數與其他子流域參數的相關關系，將天然子流域參數移植或倍比移植到其余的子流域；

步驟3具體包括如下子步驟：

步驟31，將其他子流域分為兩部分，與天然子流域接壤的其他子流域為一部分，與各天然子流域都不接壤的其他子流域為另一部分；

步驟32，與天然子流域接壤的其他子流域直接沿用與之接壤的天然子流域的參數，如果一個子流域與多個天然子流域接壤，計算此子流域與各天然子流域接壤長度占比，將各天然子流域參數值按占比分配給此子流域，具體公式如下：

其中：E_a，，是a號子流域第j個參數的參數值；n是與a號子流域接壤的天然子流域數；X_i是第i個天然子流域與a號子流域的接壤長度；E_i，j是與a號子流域接壤的第i個天然子流域第j個參數的參數值；

步驟33，與各天然子流域都不接壤的子流域先將其土地利用和土壤分布情況指標化；具體做法是：計算子流域不同土地利用類型面積占比和不同土壤分布面積占比，然后將土地利用數據和土壤分布數據做歸一化處理，歸一化公式如下：

其中：T_i，j是第i個子流域第j個土地利用類型/土壤類型的歸一化數據；G_i，j是第i個子流域第j個土地利用類型/土壤類型的面積占比；G_i，min是第i個子流域中土地利用類型/土壤類型面積占比的最小值；G_i，max是第i個子流域中土地利用類型/土壤類型面積占比的最大值；

計算與各天然子流域都不接壤的其他子流域的土地利用和土壤分布歸一化數據與各天然子流域土地利用和土壤分布歸一化數據的歐式距離；計算其他子流域與各天然子流域歐氏距離占比，將各天然子流域參數值按占比分配給其他子流域，公式如下：

其中：E_a，j是a號子流域第j個參數的參數值；n是天然子流域數；O_i是第i個天然子流域與a號子流域的歐式距離；E_i，j是第i個天然子流域第j個參數的參數值；

步驟4，輸入參數，通過SWAT模型計算流域天然水資源量

天然子流域和其余子流域的參數都確定后，將參數輸入SWAT模型，以月尺度模擬目標流域在選定時間段內的徑流，并根據流域邊界上事先添加的控制點，用流出目標流域的水量減去流入該流域的水量，即得目標流域天然徑流系列。