基于SWAT模型的泾河流域月径流分布式模拟

受气候变化和人类活动变化的影响,流域水循环和基于物理机制的分布式水文模型已成为研究热点。本文采用泰森多边形计算泾河流域2008—2015年每月面降水量,对中国大气同化数据集（CMADS）和传统气象站降水量变化趋势及其相关关系进行分析。构建基于SWAT的泾河流域分布式水文模型,并采用CMADS驱动SWAT模型,通过对流域内张家山（二）水文站2008—2015年月径流的率定和验证,评价CMADS+SWAT模式在泾河流域的适用性,并采用SUFI-2算法对模型参数进行敏感性分析和模型不确定性分析。结果表明:泾河流域CMADS数据集和气象站监测数据相关性较高,可采用CMADS数据集驱动SWAT模型。所构建的泾河流域径流模拟模型中12个参数敏感性较高,包括平均坡度（HRUSLP）、土壤表层到底层的深度(SOLZ（）)、主河道河床有效水力传导度（CHK2）等。采用确定性系数（R2）、纳什效率系数（NSE）、百分比偏差（PBIAS）和均方根差与标准偏差的比值（RSR）四个指标对模型结果进行评价,率定期和验证期的R2和NSE均达到0.8以上,RSR均小于0.7,且PBIAS均介于±25%,表明CMADS+SWAT模式在泾河流域的模拟结果较好。对于整个模拟期,验证期的模拟效果优于率定期。模型率定期和验证期的p-因子均大于0.7,r-因子均接近于1,不确定性较小。研究结果可为泾河流域水资源开发利用与管理提供参考,同时CMADS+SWAT模式能够为我国气象观测资料匮乏地区的水资源管理、土地利用和非点源污染研究等提供基础支撑。