SWAT模型学习（三）
3 SWAT模型測試
3.1 介紹
由于長江流域面積巨大，土壤類型眾多，測試、修改的成本太高，所以我們選擇一個較小的區域進行試驗。
試驗區域為河西走廊的石羊河流域，我們選擇了一個30km×20km的小區域，該區域包含了石羊河支流大西河的出口，作為水系劃分的出口（http://slt.gansu.gov.cn/syhglj/）。
3.2 流域水系劃分
操作詳情見https://www.bilibili.com/video/BV1H7411n7Vs
打開Arcmap，新建SWAT工程，進入Automatic Watershed Delineation界面，導入BJ54空間坐標系的DEM，子流域面積閾值選擇2E-7Ha，自動填洼后生成河道。確定出口后生成了10個子流域，將顯示為紅色框的Basin要素導出為shp文件。
3.3 土壤數據庫建立
操作詳情見https://www.bilibili.com/video/BV1H7411n7Vs
打開Arcmap，進入3.2新建的SWAT工程，利用3.2導出的shp文件裁剪HWSD，提取出流域內的土壤分布類型，經統計共6種。
打開SWAT工程數據庫，SWAT2012.mdb，將6種土壤依次錄入，為方便查詢，土壤名稱直接用土壤ID表示，例如上圖左欄中的11291、11352等。注意，11387只有一層。記錄完畢，保存。
3.4 land use文件
我們選擇GLASS_GLC數據庫，由清華大學土地覆蓋監測網站提供（http://data.ess.tsinghua.edu.cn/），全球范圍的土地利用情況如下所示：
注意：
這時我們需要把語言換成英語，否則后續載入landuse柵格文件時會報錯（http://muchong.com/html/201406/7534220.html），更換語言方法參考（https://jingyan.baidu.com/article/ab0b5630b670dbc15afa7d02.html）。
利用3.2導出的shp文件裁剪GLASS_GLC，獲取研究區域內的土地利用信息，只有一種，數值為90，查閱分類表后確定該區域的土地利用類型為荒地：
GLASS_GLC數據庫包含分類文件labelInstruction.docx，內容為：
| Label | ? |
| 0 | No data |
| 10 | Cropland 農田，耕地 |
| 20 | Forest?森林 |
| 30 | Grassland?草原 |
| 40 | Shrubland?灌木 |
| 70 | Tundra?凍土帶 |
| 90 | Barren land?荒地 |
| 100 | Snow/ice?雪/冰 |
3.5 HRU分析
打開SWAT工程，HRU Analysis - Land Use/Soils/Slope Definition
3.5.1 Land Use Data控件
在Land Use Grid下導入已經定義投影的landuse數據，Choose Grid Field選擇VALUE，點擊OK，下方會出現對應表格。
雙擊LandUseSwat空格，可以手動選擇土地類型，選擇crop，選擇BARR，點擊Reclassify。
3.5.2 Soil Data控件
同樣的，依次填入，點擊Reclassify：
3.5.3 Slope控件
選擇坡度，為了方便我們直接選擇Single Slope，也就是不用分層，點擊Reclassify：
?
3.5.4 重載
以上三步完成后，勾選下方兩個選項框，點擊Overlay按鈕，進行疊加，將土地利用、土壤類型、坡度等水文特性疊加到每個HRU上，然后SWAT才能基于HRU進行產流、入滲、水質監測的計算工作。
點擊確定，大功告成！
3.5.5 篩選
點擊HRU Analysis - HRU Definition，進入篩選設置。SWAT為了簡化計算，提供了篩選功能，我們可以設置閾值，將小于該閾值的水文特性類型刪除，這里我們選擇10%，點擊Create?HRU。
3.6 氣象數據庫
打開Write Input Tables - Weather Stations，選擇氣象數據庫。這里有很多備用選項，可以導入其他數據庫，也可以自己輸入。我們選擇CFSR_World（https://www.bilibili.com/video/BV1H7411n7Vs下提供了鏈接），需要將下載到的CFSR_World.mdb手動復制到項目下的SWAT2012.mdb數據庫中，如下圖所示：
點擊Weather Generator Data按鈕，在下拉框選擇WGEN_CFSR_World（如果不進行上一步復制操作，這里將不顯示WGEN_CFSR_World），點擊OK，等待約1分鐘完成，點擊“確定”，然后點擊Cancel退出。
3.7?生成輸入參數表格
打開Write Input Tables - Write SWAT Input Tables，彈出清單表格， 點擊Select ALL，點擊Create Tables。
等待約1分鐘完成，點擊“確定”，然后點擊Cancel退出。
3.7 運行SWAT
做完上述工作，我們已經完成了SWAT運行的全部準備工作，打開SWAT Simulation - Run SWAT，進入最后的時間跨度和分辨率、SWAT編譯器等設置（我偷偷換了個PC，嘿嘿）：
選擇時間跨度2000/1/1 - 2015/12/31，時間分辨率1個月，點擊Setup SWAT Run，完成預備工作，點擊Run SWAT，開始計算。
但是出現了這一幕：
問題描述：Fortran編譯過程出錯，讀數據時讀到文件末尾。我們打開出現問題的文件000120004.sol，發現它竟然是空的，而000120001.sol -?000120003.sol都沒有問題。
查閱SWAT使用手冊（https://wenku.baidu.com/view/5f1d74eb0975f46527d3e195.html），.sol文件是土壤輸入文件，可能是soil部分出了問題。參考（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），檢查土壤數據庫usersoil，果然發現第四行的11387號土壤的描述有誤，本來只有1層，但第二層卻有了相關記錄，且與第一行的11291號土壤一致，可能是導入時出現錯誤。將第二層數據全部改為0，保存。
再次測試，還是出現同樣的問題：
考慮是否是參數范圍的問題，對照SWAT2012.mdb的solrng.dbf數據庫（如下圖所示），對數據庫進行檢查：
檢查完畢，并沒有問題。
看一下.sol文件的命名規律，根據各個.sol文件的內容，我們推測：前5位000xx為subbasin編號，后四位00xx為每個subbasin中的HRU編號，這樣一來就是第12個子流域的第4個HRU出現問題，沒有寫入土壤信息。
打開Edit SWAT Input - Subbasins Data，選中11561號土壤，點擊OK
出現如下界面，證明該土壤類型已被正確導入：
返回文件夾，打開000120004.sol，發現已經寫入文本了：
重新測試，剛才的問題解決了，但是又出現了新問題（我人傻了）：
只能從配置文件入手了。打開file.cio文件（位于工程目錄/Scenarios/Default/TxtInOut/下），發現降雨和溫度數據均為空，說明WGEN_CFSR_World數據庫在該區域沒有站點，導致計算失敗。
此時我們需要手動添加該區域的氣象數據。打開下載到的中國地面氣候資料日值數據集V3.0（原地址http://data.cma.cn/data/cdcdetail/dataCode/SURF_CLI_CHN_MUL_DAY_V3.0.html，但是下載很不方便，好在本站有資源，可以花C幣下載之，時間跨度2010-2019年），查看站點分布，利用matlab inpolygon函數，發現共有3個站點位于石羊河流域，但是方塊里（紅色區域）一個都沒有：
有種前功盡棄的絕望感。。。
本次測試到此為止，雖然沒有成功，但熟悉了SWAT的流程，掌握了許多實用的ArcGIS技巧，比如關于數據庫的建立、坐標系統的轉化、異常事件查詢與解決等，都為下一次的成功積累經驗。
讓我們期待SWAT模型學習（四）吧！
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的SWAT模型学习（三）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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