基于CMADS驱动下SWAT模型的敖江流域径流模拟

田扬, 肖桂荣

raybet体育在线 院报 ›› 2020, Vol. 37 ›› Issue (11) : 27-32.

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raybet体育在线 院报 ›› 2020, Vol. 37 ›› Issue (11) : 27-32. DOI: 10.11988/ckyyb.20190902
水资源与环境

基于CMADS驱动下SWAT模型的敖江流域径流模拟

  • 田扬, 肖桂荣
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Runoff Simulation for Aojiang River Basin Using SWAT Model Driven by China Meteorological Assimilation Driving Datasets

  • TIAN Yang, XIAO Gui-rong
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摘要

目前针对气象、水文资料不足的小尺度流域进行径流模拟的研究相对较少。选取敖江流域为研究区,利用中国大气同化驱动数据集(CMADS)驱动SWAT模型对该流域2008—2016年进行逐月径流模拟,并使用水文比拟法结合邻近的2个传统气象站计算出模拟时段的观测数据以完成模型参数的率定与验证。结果表明:模拟结果与观测值较吻合,率定期(2010—2013年)评价指标决定系数R2和Nash-Suttcliffe系数NS分别为0.84和0.76,验证期(2014—2016年)两者分别为0.85和0.74,均达到了模型的评价要求。研究成果表明CMADS驱动下的SWAT模型适用敖江流域的径流模拟,采用水文比拟法适合在水文资料不足的地区进行径流计算,可为缺少气象与水文资料的小尺度流域进行径流模拟提供参考。

Abstract

At present, studies on runoff simulation in small-scale watersheds with insufficient meteorological and hydrological data are inadequate. The monthly runoff of the Aojiang River basin from 2008 to 2016 is simulated using the SWAT model driven by the China Meterological Assimilation Driving Datasets (CMADS). The model is calibrated and validated with the calculated data by the hydrological analogy method in line with the observation data of two adjacent traditional meteorological stations. The simulation results are in good agreement with the observed values. The values of correlation coefficient and Nash-Suttcliffe efficiency coefficient are 0.84 and 0.76 in calibration period (2010-2013), and 0.85 and 0.74 in validation period (2014-2016), respectively, meeting the evaluation requirements for the model. The SWAT model driven by CMADS is suitable for runoff simulation in Aojiang River basin, and the hydrological analogy method is suitable for runoff calculation in areas with insufficient hydrological data.

关键词

径流 / CMADS / SWAT模型 / 水文比拟法 / 敖江流域

Key words

runoff / CMADS / SWAT model / hydrologic analogy method / Aojiang River basin

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田扬, 肖桂荣. 基于CMADS驱动下SWAT模型的敖江流域径流模拟[J]. raybet体育在线 院报. 2020, 37(11): 27-32 https://doi.org/10.11988/ckyyb.20190902
TIAN Yang, XIAO Gui-rong. Runoff Simulation for Aojiang River Basin Using SWAT Model Driven by China Meteorological Assimilation Driving Datasets[J]. Journal of Changjiang River Scientific Research Institute. 2020, 37(11): 27-32 https://doi.org/10.11988/ckyyb.20190902
中图分类号: TV121    P333   

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中国科学院战略先导科技专项(A类)课题(XDA23100500)

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