为合理确定不同精度土地利用数据下SWAT模型水文响应单元(Hydrologic research unit, HRU)划分阈值,提高模型模拟精度和效率,以漳河灌区杨树垱流域为研究区,设置土地利用、梯度和土壤类型的组合方案,探究5和10 m两种不同土地利用精度对...为合理确定不同精度土地利用数据下SWAT模型水文响应单元(Hydrologic research unit, HRU)划分阈值,提高模型模拟精度和效率,以漳河灌区杨树垱流域为研究区,设置土地利用、梯度和土壤类型的组合方案,探究5和10 m两种不同土地利用精度对HRU阈值划分和径流模拟效果的影响。结果表明,不同方案下R2和NSE>0.6,RSR<0.7,模型可较好模拟杨树垱流域径流变化过程。在HRU划分过程中,土地利用类型被合并比例随阈值增加而增加,阈值达30%时,农田和水面变化率均超过30%,在低精度土地利用数据下更明显。不同精度土地利用数据在同一阈值下模拟结果相差较小,3种评价指标相对误差均小于15%;在5 m精度土地利用数据下,HRU阈值设定为10%时模拟精度和运行效率最佳。展开更多
文摘为合理确定不同精度土地利用数据下SWAT模型水文响应单元(Hydrologic research unit, HRU)划分阈值,提高模型模拟精度和效率,以漳河灌区杨树垱流域为研究区,设置土地利用、梯度和土壤类型的组合方案,探究5和10 m两种不同土地利用精度对HRU阈值划分和径流模拟效果的影响。结果表明,不同方案下R2和NSE>0.6,RSR<0.7,模型可较好模拟杨树垱流域径流变化过程。在HRU划分过程中,土地利用类型被合并比例随阈值增加而增加,阈值达30%时,农田和水面变化率均超过30%,在低精度土地利用数据下更明显。不同精度土地利用数据在同一阈值下模拟结果相差较小,3种评价指标相对误差均小于15%;在5 m精度土地利用数据下,HRU阈值设定为10%时模拟精度和运行效率最佳。
