SWAT模型学习（三）

3 SWAT模型测试

3.1 介绍

由于长江流域面积巨大，土壤类型众多，测试、修改的成本太高，所以我们选择一个较小的区域进行试验。

试验区域为河西走廊的石羊河流域，我们选择了一个30km×20km的小区域，该区域包含了石羊河支流大西河的出口，作为水系划分的出口（http://slt.gansu.gov.cn/syhglj/）。

3.2 流域水系划分

操作详情见https://www.bilibili.com/video/BV1H7411n7Vs

打开Arcmap，新建SWAT工程，进入Automatic Watershed Delineation界面，导入BJ54空间坐标系的DEM，子流域面积阈值选择2E-7Ha，自动填洼后生成河道。确定出口后生成了10个子流域，将显示为红色框的Basin要素导出为shp文件。

3.3 土壤数据库建立

操作详情见https://www.bilibili.com/video/BV1H7411n7Vs

打开Arcmap，进入3.2新建的SWAT工程，利用3.2导出的shp文件裁剪HWSD，提取出流域内的土壤分布类型，经统计共6种。

打开SWAT工程数据库，SWAT2012.mdb，将6种土壤依次录入，为方便查询，土壤名称直接用土壤ID表示，例如上图左栏中的11291、11352等。注意，11387只有一层。记录完毕，保存。

3.4 land use文件

我们选择GLASS_GLC数据库，由清华大学土地覆盖监测网站提供（http://data.ess.tsinghua.edu.cn/），全球范围的土地利用情况如下所示：

注意：

这时我们需要把语言换成英语，否则后续载入landuse栅格文件时会报错（http://muchong.com/html/201406/7534220.html），更换语言方法参考（https://jingyan.baidu.com/article/ab0b5630b670dbc15afa7d02.html）。

利用3.2导出的shp文件裁剪GLASS_GLC，获取研究区域内的土地利用信息，只有一种，数值为90，查阅分类表后确定该区域的土地利用类型为荒地：

GLASS_GLC数据库包含分类文件labelInstruction.docx，内容为：

Label
0	No data
10	Cropland 农田，耕地
20	Forest 森林
30	Grassland 草原
40	Shrubland 灌木
70	Tundra 冻土带
90	Barren land 荒地
100	Snow/ice 雪/冰

3.5 HRU分析

打开SWAT工程，HRU Analysis - Land Use/Soils/Slope Definition

3.5.1 Land Use Data控件

在Land Use Grid下导入已经定义投影的landuse数据，Choose Grid Field选择VALUE，点击OK，下方会出现对应表格。

双击LandUseSwat空格，可以手动选择土地类型，选择crop，选择BARR，点击Reclassify。

3.5.2 Soil Data控件

同样的，依次填入，点击Reclassify：

3.5.3 Slope控件

选择坡度，为了方便我们直接选择Single Slope，也就是不用分层，点击Reclassify：

3.5.4 重载

以上三步完成后，勾选下方两个选项框，点击Overlay按钮，进行叠加，将土地利用、土壤类型、坡度等水文特性叠加到每个HRU上，然后SWAT才能基于HRU进行产流、入渗、水质监测的计算工作。

点击确定，大功告成！

3.5.5 筛选

点击HRU Analysis - HRU Definition，进入筛选设置。SWAT为了简化计算，提供了筛选功能，我们可以设置阈值，将小于该阈值的水文特性类型删除，这里我们选择10%，点击Create HRU。

3.6 气象数据库

打开Write Input Tables - Weather Stations，选择气象数据库。这里有很多备用选项，可以导入其他数据库，也可以自己输入。我们选择CFSR_World（https://www.bilibili.com/video/BV1H7411n7Vs下提供了链接），需要将下载到的CFSR_World.mdb手动复制到项目下的SWAT2012.mdb数据库中，如下图所示：

点击Weather Generator Data按钮，在下拉框选择WGEN_CFSR_World（如果不进行上一步复制操作，这里将不显示WGEN_CFSR_World），点击OK，等待约1分钟完成，点击“确定”，然后点击Cancel退出。

3.7 生成输入参数表格

打开Write Input Tables - Write SWAT Input Tables，弹出清单表格，点击Select ALL，点击Create Tables。

等待约1分钟完成，点击“确定”，然后点击Cancel退出。

3.7 运行SWAT

做完上述工作，我们已经完成了SWAT运行的全部准备工作，打开SWAT Simulation - Run SWAT，进入最后的时间跨度和分辨率、SWAT编译器等设置（我偷偷换了个PC，嘿嘿）：

选择时间跨度2000/1/1 - 2015/12/31，时间分辨率1个月，点击Setup SWAT Run，完成预备工作，点击Run SWAT，开始计算。

但是出现了这一幕：

问题描述：Fortran编译过程出错，读数据时读到文件末尾。我们打开出现问题的文件000120004.sol，发现它竟然是空的，而000120001.sol - 000120003.sol都没有问题。

查阅SWAT使用手册（https://wenku.baidu.com/view/5f1d74eb0975f46527d3e195.html），.sol文件是土壤输入文件，可能是soil部分出了问题。参考（https://blog.csdn.net/Chris_Ning/article/details/98242315?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159841213819724839203572%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=159841213819724839203572&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v3~pc_rank_v3-1-98242315.pc_ecpm_v3_pc_rank_v3&utm_term=SWAT%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%A4%B1%E8%B4%A5&spm=1018.2118.3001.4187），检查土壤数据库usersoil，果然发现第四行的11387号土壤的描述有误，本来只有1层，但第二层却有了相关记录，且与第一行的11291号土壤一致，可能是导入时出现错误。将第二层数据全部改为0，保存。

再次测试，还是出现同样的问题：

考虑是否是参数范围的问题，对照SWAT2012.mdb的solrng.dbf数据库（如下图所示），对数据库进行检查：

检查完毕，并没有问题。

看一下.sol文件的命名规律，根据各个.sol文件的内容，我们推测：前5位000xx为subbasin编号，后四位00xx为每个subbasin中的HRU编号，这样一来就是第12个子流域的第4个HRU出现问题，没有写入土壤信息。

打开Edit SWAT Input - Subbasins Data，选中11561号土壤，点击OK

出现如下界面，证明该土壤类型已被正确导入：

返回文件夹，打开000120004.sol，发现已经写入文本了：

重新测试，刚才的问题解决了，但是又出现了新问题（我人傻了）：

只能从配置文件入手了。打开file.cio文件（位于工程目录/Scenarios/Default/TxtInOut/下），发现降雨和温度数据均为空，说明WGEN_CFSR_World数据库在该区域没有站点，导致计算失败。

此时我们需要手动添加该区域的气象数据。打开下载到的中国地面气候资料日值数据集V3.0（原地址http://data.cma.cn/data/cdcdetail/dataCode/SURF_CLI_CHN_MUL_DAY_V3.0.html，但是下载很不方便，好在本站有资源，可以花C币下载之，时间跨度2010-2019年），查看站点分布，利用matlab inpolygon函数，发现共有3个站点位于石羊河流域，但是方块里（红色区域）一个都没有：

有种前功尽弃的绝望感。。。

本次测试到此为止，虽然没有成功，但熟悉了SWAT的流程，掌握了许多实用的ArcGIS技巧，比如关于数据库的建立、坐标系统的转化、异常事件查询与解决等，都为下一次的成功积累经验。

让我们期待SWAT模型学习（四）吧！

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但是出现了这一幕：

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