基于swat模型的西安市秦岭北麓流域径流分析

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1、分类号:TV12110710-2013229022专业硕士学位论文基于SWAT模型的西安市秦岭北麓流域径流分析杨亚慧导师姓名职称卢玉东教授姜军教授级高工专业学位类别申请学位类别工学硕士水利工程及领域名称论文提交日期2015年4月8日论文答辩日期2015年5月29日学位授予单位长安大学ApplicationofSWATModelinRunoffSimulationofWatershedintheNorthernSlopeofQinlingMountain,Xi’an,ChinaADissertationSubmi

2、ttedfortheDegreeofMasterCandidate：YangYahuiSupervisor：Prof.LuYudongProf.JiangJunChang’anUniversity,Xi’an,Chinai摘要秦岭北麓作为西安市的主要涵养水源地，在西安市生态环境及经济可持续发展中占重要地位。但近年来，由于人口增加，经济快速发展，城市、工业、生态用水量增加，水资源供需矛盾日趋突出。加之秦岭北麓大部分峪口缺乏实测水文数据，供水总量尚未知。因此，开展秦岭北麓基于相似流域的无资料流域地表径流模拟研究是非

3、常必要的。本文选取秦岭北麓的典型流域—黑峪进行SWAT模型构建及模拟验证，探讨该模型在适用性，并将此模型应用于秦岭北麓西安段，进而计算地表年均径流量，初步分析了开发潜力，为该区的水资源开发及管理提供科学依据。主要研究成果如下：（1）在黑河流域构建SWAT模型，根据已有的DEM、土地利用、土壤等数据，将流域划分为25个子流域，54个水文响应单元。利用SWAT_CUP软件中的SUFI-2算法2进行参数敏感性分析以及参数率定、模型验证与不确定性分析，采用相关系数（R）和Nash-Sutcliffe系数（Ens）作为模

4、型适应性评价指标，对黑河流域2005-2010年的月径流过程进行模拟。经验证，SWAT模型模拟精度较高，具有较好的适用性；（2）由于秦岭北麓大部分流域缺乏水文观测资料，该区的水资源管理、开发及水灾害评价等受到很大的制约。因此，通过对西安市秦岭北麓各峪流域地形及水文信息进行提取，基于水文相似性理论，根据影响径流的主要特征属性因素建立四大类六个子类的水文相似性评价指标体系，选取粗糙集条件信息熵的多指标综合评价方法进行相似流域分区，以黑峪、涝峪、大峪、沣峪、辋川峪为基准，将西安市境内秦岭北麓48个峪流域划分成5个相似

5、流域组，进行相似流域的水文模型参数移植。（3）以黑峪为参证流域，辋川峪为验证流域，将黑河流域的模型参数移植到辋川河流域进行地表径流模拟，进行参数移植检验，结果较优良，表明同一组内模型参数可以相互移植。在此基础上，构建无资料流域的SWAT模型，分别以黑峪、涝峪、大峪、沣峪、辋川峪为参证流域，通过水文相似流域替代法计算西安市秦岭北麓诸峪流域的年均径流量。（4）根据西安市秦岭北麓径流量情况，提出秦岭北麓峪口水资源开发利用模式，引秦岭诸峪的可引之水（包括水库之水）与合理开采地下水相结合，形成两水并用的“群峪协井供水系统

6、”。关键词：西安市秦岭北麓；径流计算；SWAT模型；水文相似iiAbstractAsthemainwatersourceconservationofXi'ancity,QinlingMountainsoccupyanimportantpositionintheecologicalenvironmentandeconomicsustainabledevelopment.Nevertheless，inrecentyears,byreasonofpopulationgrowth,rapideconomicdevelo

7、pment,urban,industrial,ecologicalwaterconsumptionincreases,supplyanddemandcontradictionofwaterravebecomeincreasinglyprominent.CoupledwiththelackofmeasuredhydrologicaldatainmostofNorthQinlingMountainsbasin,thetotalwatersupplyisstillunknown.Therefore,tocarryou

8、tthesimulatorinvestigationonungaugedbasinsbasedonthesimilarbasinisverynecessary.Thisarticleselectsthetypicalbasin-heiyuatthenorthernslopeofQinlingMountaintoconstructtheSWAThydrologicalmodelandsi