基于swat模型的西安市秦岭北麓流域径流分析-水利工程专业论文.docx

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基于swat模型的西安市秦岭北麓流域径流分析-水利工程专业论文

Application of SWAT Model in Runoff Simulation of Watershed in the Northern Slope of Qinling Mountain, Xi’an, ChinaA Dissertation Submitted for the Degree of MasterCandidate:Yang Yahui Supervisor:Prof. Lu YudongProf. Jiang JunChang’an University, Xi’an, China论文独创性声明本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的 成果 。除论文中己经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均 己在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公 开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:机数到3年 J 月纠日论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用 学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为长安大学。(涉密论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名:衍生总|签名:74土}1/ r年 J 月 I 日)iJ!.t年立月 3 ,日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( R2 ) 和 Nash-Sutcliffe 系数(Ens)作为模型适应性评价指标,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”。关键词:西安市秦岭北麓;径流计算;SWAT 模型;水文相似AbstractAs the main water source conservation of Xian city, Qinling Mountains occupy an important position in the ecological environment and economic sustainable development.Nevertheless,in recent years, by reason of population growth, rapid economic development,urban, industrial, ecological water consumption increases, supply and demand contradiction of water rave become increasingly prominent. C

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