摘 要:【目的】探究典型分布式水文模型SWAT(Soil and Water Assessment Tool)的原理及未來發展趨勢。【方法】從徑流模擬、變化環境下的水文影響(HIUCE)和非點源污染(NPS)3個熱點應用領域對國內外研究進展進行了綜述。【結果】研究結果表明:①徑流模擬和沉積物模擬的研究內容主要集中在模型的適用性和準確性方面;②變化環境下的水文影響的研究內容主要集中在對歷史水文效應變化的分析和利用情景分析法對未來變化的預測;③非點源污染的研究內容主要集中在養分的時空分布、養分的影響因素和影響程度,以及對未來最佳管理措施選擇的預測。【結論】通過對國內外文獻的收集指出了在時間尺度、模型不確定性、模型更新,以及共享程度等方面的問題,并對未來研究進行了展望,提出了模型自主率定過程和建立模型共享平臺的改進以適應國內變化環境的研究思路,可為相關學科的SWAT模型使用者提供參考。
關鍵詞:SWAT模型;徑流模擬;環境變化;非點源污染
中圖分類號:TV213.4 " " 文獻標志碼:A " "文章編號:1003-5168(2025)06-0093-06
DOI:10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.06.017
Progress and Prospects in Hydrological Water Resources Modelling
WANG Ning1 ZHANG Yongling2 XIAO Rang2
(1.Shangsan Canal Water Conservancy Management Institute, Ganzhou District, Zhangye 734000, China;
2.College of Civil Engineering/Research Institute of Water Resources Protection and Utilization in Hexi
Corridor, Hexi University, Zhangye 734000, China)
Abstract: [Purposes] This paper aims to explore the principles and future trends of SWAT (Soil and Water Assessment Tool), a typical distributed hydrological model. [Methods] The domestic and abroad research processes were reviewed from three hot application fields such as runoff simulation, hydrological impacts under changing environment (HIUCE) and non-point source (NPS) pollution. [Findings] The results showed that: ① the research content of runoff simulation mainly focused on the adaptability and accuracy of the model;②the research content of HIUCE mainly concentrated on analysis of historical changes in hydrological effects and prediction of future changes using the scenario analysis; ③the research content of NPS pollution mainly focused on the spatial and temporal distribution of nutrients, the influencing factors and degree of nutrients, and the prediction of future to select Best Management Practices (BMPs). [Conclusions] The collection of domestic and international literature points out some problems in time scale, model uncertainty, model updating, and the degree of sharing, and provides an outlook for future research, and proposes research ideas on the process of model autonomy ratemaking and the improvement of establishing a model sharing platform to adapt to the domestic changing environment, which can provide a reference for SWAT model users in related disciplines.
Keywords: SWAT model; runoff simulation; changing environment; non-point source pollution
0 引言
水文水資源相關評估模擬已被廣泛用于應對全球范圍內的水資源挑戰[1]。SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是美國農業部研究所開發的分布式水文模型,目前已成為研究學者使用較多的水文模型之一[2-3]。該模型由氣候要素、水文條件、土壤類型、植被生長特征、土地利用等模塊構成,主要用于模擬水循環、土地管理、氣候變化和非點源污染問題等方面[4]。
SWAT模型是一種廣泛應用于各種水文應用的流域尺度模型。它將每個流域劃分為多個子流域,并根據具體的土地利用、管理和土壤特征將每個子流域進一步劃分為水文響應單元,可模擬徑流、氣候變化等 [5]。Chen等[6]通過SWAT-LSTM耦合的方法對徑流進行模擬,改進數據稀缺流域。Yang等[7]通過SWAT-Bi-LSTM的耦合,對熱帶流域進行了氣候模擬。Zhang等[8]運用SWAT-BSR模型對遼河流域的極端氣候進行了模擬。
近年來,SWAT模型在全球的水資源和相關環境評估方面開展了許多研究應用。雖然該模型被證明具有較好的適用性,但其應用結果具有較高的不確定性。因此,本研究的主要目的是:①總結SWAT模型的結構和原理;②總結近年來國內外SWAT模型研究應用現狀,分析SWAT模型發展中存在的問題。研究結果將有助于SWAT模型的初學者系統地了解SWAT模式的結構、原理、應用領域和未來的發展趨勢,并為SWAT模型的進一步改進和推廣提供參考。
1 SWAT模型簡介及原理
1.1 SWAT模型簡介
SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是由美國農業部開發的,連續時間的半分布式模型[9]。SWAT模型模塊的組成部分如圖1所示。分別由SWRRB模型、ROTO模型和QUAL2E模型組成[10]。SWAT模型于20世紀90年代初正式推出了原始的SWAT 94.2版本,并一直持續更新升級至今。最新的版本是SWAT 2012(https://swat.tamu.edu/),SWAT模型的源代碼可以免費在線使用。SWAT模型以日為時間步長,旨在預測土地利用和管理對無資料流域的水、沉積物和農業化學產量的影響。
1.2 SWAT模型原理
SWAT模型的模擬過程為陸面和水面兩部分[11]。陸面為各子流域主河道的水分、泥沙、營養物質和化學物質的輸入,水面則表現為河網向流域運移的過程和負荷量的計算。SWAT模型的結構主要由子流域、水庫演算和河流演算組成,每個模塊由若干個子流域組成[12]。SWAT模型的陸面水文循環示意如圖2所示。
根據水循環原理,SWAT模型中使用的水量平衡表達式為式(1)。
[SWt=SW0+i=1tRday?Qsurf?Ea?Wseep?Qgw] " (1)
式中:[SWt]為最終土壤含水量,mm;[SW0]為初始土壤含水量,mm;t為日尺度時,d;[Rday]為日降水量,mm;[Qsurf]為日地表徑流,mm;[Ea]為日蒸散量ET,mm;[Wseep]為日滲漏量,mm;[Qgw]為日回流量,mm。
SWAT模型在模擬過程中,可將子流域劃分成多個水文響應單元(HRU),以提高模擬精度[13]。同時,無資料流域可以利用SWAT天氣發生器模擬逐日風速、太陽輻射和相對濕度。模型模擬結果一般采用回歸相關系數(R2)、納什系數(NSE)和相對誤差(Re)進行評價[14]。一般情況下,若R2gt;0.6,NSEgt;0.5,|Re|lt;20%,則模型的模擬精度滿足要求,表面SWAT模型對該流域的模擬具有較好的適用性。
2 SWAT模型應用研究進展
2.1 地表徑流和沉積物
近年來,關于SWAT在徑流模擬中的應用不再僅僅是模型的簡單應用。Nagvaeni等[15]研究了不同分辨率DEM數據對印度克里希納河徑流模擬的影響,研究結果表明,徑流模擬對DEM分辨率的變化較為敏感,不同DEM的徑流值表現出高達5%的徑流量變化。Senent等[16]采用SWAT與機器學習相結合的方法模擬了瞬時洪峰流量(IPF),并驗證了其結果的可適用性,同時降低了模擬結果的不確定性,對山洪災害起到一定的預防作用。國內學者更多關注的是如何使SWAT模型更適合國內流域、土地類型和土壤條件。渠暢等[17]發現降雨輸入的時間分辨率會對大型茹河流域日徑流模擬產生較大影響,SWAT模型對汛期洪峰流量的模擬效果更好。次旦央宗等[18]通過SWAT模型與融雪模塊的耦合,以及溫度指數法與能量平衡法的對比研究,實現了模擬精度的提高。
Bieger等[19]將SWAT模型應用于三峽庫區香溪河流域,對地表徑流量和產沙量在水文響應單元水平上進行分析。結果表明,在下游尺度上該模型性能并不能保證在水文響應單元水平上得到合理的結果。地表產流量和產沙量在不同土地利用類型和土壤類型上表現出合理的變化規律,但不隨坡度的變化而變化。通過對部分SWAT算法和參數的修改和重新率定,增加了地表徑流的似然性,但對產沙量的影響較小。研究指出,強烈建議在水文響應單元層面對模型輸出結果進行詳細分析。當SWAT被用作識別關鍵源區和確定流域BMPs目標的工具時,這一點尤為重要。
Schmalz[20]的研究目標是應用SWAT模擬長江流域及其子流域出口處的徑流和懸浮泥沙,并結合土地覆蓋和土地管理進行產出分析。模擬結果顯示出強烈的季節性,71%的徑流量和69%的輸沙量發生在季風期(3月至7月)。2001年至2010年,50個子流域的年平均產沙量在0~7 t/ha。最大的地表徑流和產沙量出現在種植白菜的農業用地上,而森林地區的侵蝕量較小。因此,數據稀缺地區的研究對于高侵蝕潛力地區的空間分配和侵蝕控制措施的規劃尤為重要。在進一步的研究中,可以利用該模型分析土地利用變化和氣候變化的潛在影響
2.2 變化環境下的水文影響模擬
“變化環境下的水文循環研究(即全球變化和人類活動的影響)”是全球水系統計劃(Global Water System Project, GWSP )的核心科學問題[21]。土地利用/土地覆蓋(Land Use and Land Cover,LULC)變化是“變化環境”的重要體現,水循環與陸地碳循環的結合是一個新的交叉方向。已有不少學者將SWAT模型應用于不同流域對變化環境下的水文影響進行分析,證實了SWAT模型的適應性和可行性。在變化環境下的研究中,一些學者只分析了土地利用或氣候變化的單一影響。Marhaento等[22]研究發現,土地利用變化是水量平衡的重要驅動力。Ficklin等[23]研究發現,大氣二氧化碳(CO2)、溫度和降水的變化對圣華金流域的產水量、蒸散發、灌溉水和水流量有顯著影響。但也有學者將LULC與氣候變化結合起來進行分析。劉壯添等[24]通過LULC和氣候變化聯合分析得出,在半濕潤半干旱過渡帶,土地利用變化對徑流的影響與氣候變化相似甚至更大。Mekonnen等[25]研究發現,在1970年至2000年期間,由于LULC和氣候變化的共同影響,尼羅河流域年平均徑流量增加16.9%。與對徑流的影響相比,氣候變化對水文的影響更為顯著,但大多數學者采用靜態的土地利用方式進行分析,Teklay等[26]將動態土地利用(Dynamic Land Use,DLU)模型與SWAT模型相結合進行分析,可以使模擬結果更加準確。
2.3 非點源污染模擬
非點源污染是危害全球生態環境的重要因素之一[27]。目前,利用SWAT對非點源污染的研究主要集中在氮、磷(N、P)方面。例如Chang等[28]將SWAT模型與二維水動力模型耦合,研究了于橋水庫N和P的時空分布,為更好地控制非點源污染提供依據。同時SWAT模型可以分析與非點源污染相關的物質的影響因素和影響程度。Jayakody等[29]預測了氣候變化對珠江上游流域沉積物和營養鹽運移的影響,以及BMPs的有效性,結果表明,底泥負荷、N和P負荷分別增加26.3%、7.3%和14.3%。Yazdi等[30]通過對不同情景的分析發現,營養鹽過量的水庫污染最重要的因素是城市廢水。控制該點源排放,可使干旱條件下進入水庫的污染物減少約40%~50%,對于具有特殊性質的流域,如龍崗河流域以巖溶區為主,修改后仍采用SWAT模型。Lai等[31]的研究發現,喀斯特特征增加了N、P負荷量,總P的增加量大于總N的增加量,可溶性P和有機磷的產量會隨著植被喀斯特指數的增加而增加。
在一些研究中。大多通過實施保護實踐來減少非點源氮和磷污染,但往往沒有達到預期的目標,特別是當一個流域的磷貢獻由兩個因素決定時。磷關鍵源區的識別有助于采取針對性的削減措施,降低河流和水體的非點源磷負荷。例如Winchell等[32]將高分辨率的SWAT模型應用于位于美國和加拿大交界處的沙普蘭湖的米西斯闊伊流域。該方法建立在可變源區/飽和過量水文和臨界源區概念的基礎上[33],這些概念是SWAT數據庫中提出的小型且重要的文獻子集的核心方面[34]。由于研究區為飽和超額產流特征,SCS曲線編號值根據當地地形指數進行調整。模擬結果表明,研究流域的一小部分(20%)產生了不成大量比例的總磷負荷(74%)。通過模型識別出關鍵源區后,由專家對其進行檢驗。在研究中獲得的地圖是在線提供的,可供科學家、自然資源規劃者和土地所有者使用。模擬結果可用于評估BMPs的目標實施情況和其他影響,例如氣候變化的潛在影響。
3 討論
SWAT模型被廣泛應用于水循環模擬的多個方面,但仍具有一定的局限性。面對當前的大數據時代,SWAT模型在我國的應用還存在一些問題和改進之處。
3.1 時間尺度
在SWAT模型的應用過程中,大多數學者以年、季或月為時間尺度進行模擬分析,很少以日為時間步長進行模擬。該結果與前人的研究結果基本一致,SWAT模型在模擬長時間序列的水文過程中,會降低模擬精度,尤其表現為日尺度的徑流模擬。
3.2 不確定性
SWAT是由美國學者提出的。模型中使用的數據,如土地利用類型、土壤類型等均是基于美國的本土化數據。我國學者在應用模型時需要根據研究區的土地利用類型和土壤特性建立屬性數據庫,這也是導致模型對數據不完整的研究區模擬精度較低的主要原因。并且參數的輸入對模擬精度也有一定的不確定性。
3.3 SWAT模型更新
在變化環境下,降雨與徑流的關系是非穩定的,需要進行實時的動態徑流模擬。當前的SWAT模型需要使用最新的數據進行校準,以使新數據加入時的預測結果更加準確,這就形成了最新數據與未來預測數據之間的約束與反饋機制。但這種方法費時費力,在今后的研究中,可以在SWAT模型源代碼的基礎上增加一些算法,使率定過程成為模型的自主過程,在最新數據進入數據庫的同時打開模型的自主模式,進行自校準,從而進行更準確的模擬。
3.4 共享程度
共享主要包括兩個方面,數據共享和模型共享,數據集可用于地面氣象站稀缺或尚未建立的地區的運行。SWAT的源代碼是開放的,可供開發人員和用戶討論。在實際應用層面, SWAT模型仍然依賴于GIS平臺,不便于在實際工程中使用。可開發SWAT模型的網絡版,方便模型的使用和傳播。同時,還可以建立模型共享平臺,實現數據共享,避免同一流域出現多個模型建設者。
4 結語
SWAT模型在國內外的廣泛應用已證實其是一個功能強大、綜合性強的水文模型。目前,國內外關于該模型的研究主要集中在模型應用、模型精度和模型耦合等方面。模型的應用領域仍以徑流模擬、變化環境下水文影響和非點源污染為主,但研究內容不再是簡單應用。徑流模擬的主要研究內容是模型精度,如DEM分辨率等因素對模擬精度的影響,以及模型在特殊地區的適用性。變化環境下水文影響的主要研究內容是分析歷史水文效應和預測未來氣候變化和土地利用變化。關于非點源污染的研究主要集中在N、P的研究,研究內容主要包括養分的時空分布、影響因素及其影響程度、未來的預測等。為了適應不斷變化的環境,SWAT模型仍有許多改進之處,以便更好地模擬水循環,服務于水資源調度決策,為水資源管理提供支持。
參考文獻:
[1]楊勝天, 魚京善, 婁和震, 等. 遙感水文模型研究綜述[J]. 地理學報, 2023, 78(7): 1691-1702.
[2]徐子萱, 鄭華, 馬金鋒. 水文模型在生態系統水文服務評估中的應用綜述[J]. 水生態學雜志,2025,46(1):166-176.
[3]馮紫微, 吳琳娜, 穆田寶, 等. 基于文獻計量學的SWAT模型發展趨勢研究[J]. 灌溉排水學報, 2024,43(2):85-95.
[4]ARNOLD J,WILLIAMS J,MAIDMENT D. Continuous-time water and sediment-routing model for large basins[J]. Journal of Hydraulic Engineering,121(2):171-183.
[5]ARNOLD J G, SRINIVASAN R, MUTIAH R S, et al. Large area hydrologic modeling and assessment part i: model development[J]. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 1998, 34(1): 73-89.
[6]CHEN S, HUANG J, HUANG J C. Improving daily streamflow simulations for data-scarce watersheds using the coupled SWAT-LSTM approach[J]. Journal of Hydrology, 2023,622:129734.
[7] YANG S, TAN M L, SONG Q, et al. Coupling SWAT and Bi-LSTM for improving daily-scale hydro-climatic simulation and climate change impact assessment in a tropical river basin[J]. Journal of Environmental Management, 2023, 330: 117244.
[8] ZHANG Y, GE J, QI J, et al. Evaluating the effects of Single and Integrated extreme climate events on Hydrology in the Liao River Basin, China using a modified SWAT-BSR model[J]. Journal of Hydrology, 2023, 623: 129772.
[9] JIANG R G, XIE J C, ZHAN Y, et al. Spatiotemporal variability of extreme precipitation in Shaanxi Province under climate change[J]. Theoretical and Applied Climatology, 2017, 130(3-4): 831-845.
[10] XING Z X, QU R Z, ZHAO Y, et al. Identifying the release history of a groundwater contaminant source based on an ensemble surrogate model[J]. Journal of Hydrology, 2019, 572:501-516.
[11] DILE Y T, DAGGUPATI P, GEORAGE C, et al. Introducing a new open source GIS user interface for the SWAT model[J]. Environmental modelling amp; software, 2016, 85: 129-138.
[12] ARNOLD J G, MORIASI D N, GASSMAN P W,et al. SWAT: Model use, calibration, and validation[J]. Transactions of the ASABE, 2012, 55(4):1491-1508.
[13] DOUGLAS K R, SRINIVASAN R, ARNLID J G. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model: Current developments and applications[J]. Transactions of the ASABE, 2010, 53:1423-1431.
[14] KRAUSE P, BOYLE D P, BASE F. Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment[J]. Advances in Geosciences, 2005, 5: 89-97.
[15] NAGAVENI C, KUMAR K P, RAVIBABU M V. Evaluation of TanDEMx and SRTM DEM on watershed simulated runoff estimation[J]. Journal of Earth System Science, 2019, 128(1): 2.
[16] SENENT J, JIMENO P, BUENO A, et al. Coupling machine-learning techniques with SWAT model for instantaneous peak flow prediction[J]. Biosystems Engineering, 2019, 177, 67-77.
[17] 渠暢, 魏玲娜, 董建志, 等. 淮河小流域多源降水數據產品徑流模擬對比分析[J]. 人民長江, 2023, 54(8): 109-117,130.
[18] 次旦央宗, 李鴻雁, 李曉峰. 東北寒區SWAT模型融雪徑流空間異質性參數率定方法及應用:以白山流域為例[J]. 吉林大學學報(地球科學版), 2023, 53(1): 230-240.
[19]BIEGER K, FOHRER N, HOERMANN G. Detailed spatialanalysis of SWAT-simulated surface runoff and sediment yield in a mountainous watershed in China[J]. Hydrological Sciences Journal, 2015, 60 (5):784-800.
[20] SCHMALZ B. Modelling spatial distribution of surface runoff and sediment yield in a Chinese river basin without continuous sediment monitoring[J]. Hydrological Sciences Journal, 2015, 60 (5):801-824.
[21]楊思敏, 權全, 徐家隆, 等. 延河流域土地利用變化過程中水源涵養功能研究[J]. 中國水土保持, 2022 (8): 33-36.
[22] MARHAENTO H, BOOIJ M J, RIENTIES T H M, et al. Attribution of changes in the water balance of a tropical catchment to land use change using the swat model[J]. Hydrological Processes, 2017, 31(11): 2029-2040.
[23] FICKLIN D L, LUO Y Z, LUEDELING E, et al. Climate change sensitivity assessment of a highly agricultural watershed using SWAT[J]. Journal of Hydrology, 2009, 374(1-2): 16-29.
[24]劉壯添, 陳睿智, 王未. 氣候變化和土地利用變化對黃河源區徑流變化的累積影響評估[J]. 人民珠江, 2022, 43(7): 29-35.
[25] MEKONNEN D F, DUAN Z, RIENTJES T, et al. Analysis of combined and isolated effects of land-use and land-cover changes and climate change on the upper Blue Nile River basin's streamflow[J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2018, 22(12): 6187-6207.
[26] TEKLAY A, DILE Y T, SETEGN S G, et al. Evaluation of static and dynamic land use data for watershed hydrologic process simulation: A case study in Gummara watershed, Ethiopia[J]. Catena, 2019, 172: 65-75.
[27] 武力, 劉慧瑩, 向超, 等. 基于SWAT模型的湘江永州流域非點源氮磷污染特征分析[J]. 中國環境監測, 2023, 39(2): 65-74.
[28] CHANG C, SUN D M, FENG P, et al. Impacts of nonpoint source pollution on water quality in the Yuqiao Reservoir[J]. Environmental Engineering Science, 2017,34(6):418-432.
[29] JAYAKODY P, PARAJULI P B, CATHCART T P. Impacts of climate variability on water quality with best management practices in sub-tropical climate of USA[J]. Hydrological Processes,2014,28: 5776-5790.
[30]YAZDI J, MORIDI A. Interactive reservoir-watershed modeling framework for integrated water quality management[J]. Water Resources Management, 2017, 31(7): 2105-2125.
[31] LAI G Y, YI S K, LIU W, et al. Nonpoint source pollution simulation in karst region based on modified SWAT Model-a case study in Henggang River Basin[J]. Journal of Lake Sciences, 2018, 30: 1560-1575.
[32] WINCHELL M F, FOLLS S, MEALS D, et al. Using SWAT for sub-field identification of phosphorus critical source areas in a saturation excess runoff region[J]. Hydrological Sciences Journal, 2015, 60(5): 844-862.
[33] EASTON Z M, FUKA D R, WALTER M T, et al. Re-conceptualizing the soil and water assessment tool (SWAT) model to predict runoff from variable source areas[J]. Journal of hydrology, 2008, 348(3-4): 279-291.
[34] WHITE M J, SANTHI C, KANNAN N, et al. Nutrient delivery from the Mississippi River to the Gulf of Mexico and effects of cropland conservation[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2014, 69(1): 26-40.