ArcSWAT 模型在流域水环境管理中的应用进展

张雪松 王萌 李志东

（沈阳师范大学生命科学学院，辽宁沈阳 110000）

1 引言

分布式水文模型是研究流域水文、生态、环境问题的重要工具［1］。近年来各种空间数据获取技术逐渐成熟和计算速率逐步提升，为分布式水文物理模型提供了硬件和技术支持［2］。分布式水文模型涉及的数据量大、领域广，其建模是一个非常复杂且极易出错的过程，所以自从分布式水文模型出现以后，国内外研发了各种处理软件，其中最完整、最成功的处理软件之一就是ArcSWAT 模型。国内外学者将ArcSWAT 模型应用于流域水文循环、土壤侵蚀、污染物负荷、气候变化与土地利用变化的影响等研究中，取得了良好的模拟效果。本文对ArcSWAT 模型的原理及应用情况进行介绍，并对其存在的问题及未来的发展提出建议。

2 ArcSWAT 模型简介

1969 年，国外开始研究分布式水文模型，Freeze和Harlan［3］初次提出了模型的概念与框架，但由于计算手段和信息技术有限，分布式水文模型在20 世纪90 年代前后才受到极大关注，在模型的建立理论、思路以及技术方面得到了较大的发展。SWAT（Soil and Water Assessment Tool）分布式水文模型是美国农业部（USDA）农业研究中心（Agricultural Research Servie，ARS）Jeff Amold 博士所开发的流域尺度模型，由土壤（Soil）、水（Water）、评估（Assessment）、工具（Tool）单词的首字母组成［4］。该模型开发的最初目的是在具有不同土壤类型、土地利用和管理条件特征的大尺度复杂流域内，预测土地管理措施对产水、产沙及农业化学污染物负荷等的长期影响。

SWAT 模型自推出至今一直在不断地更新和升级，ArcSWAT 是SWAT 模型在ArcGIS 平台上的扩展模式，它作为一个扩展模块嵌入ArcGIS 中，是一个SWAT 模型的图形化用户界面。包括流域划分、水文响应单元定义、气象站点定义、ArcSWAT 数据库、输入参数、情景管理和模型运行等几个模块。需要的基本输入数据包括数据高程模型（DEM）、土地利用现状图、土壤类型图、水系图、降水气象资料等［5］。

ArcSWAT 模型数据处理流程见图1。

图1 ArcSWAT 模型数据处理流程

3 ArcSWAT 模型应用进展

3.1 国外研究进展

SWAT 作为国际性模型在非点源污染模拟领域已经持续发展30 多年，以美国农业部农业研究局与得克萨斯农工大学为主开发，在世界范围内许多大学与专家为该模型的发展作出了贡献。

在不同的气候条件下，ArcSWAT 模型对流域的水文会产生影响。气候变化影响到整个地球系统，是最重要的全球环境挑战之一，对粮食生产、供水、健康、生计、能源等产生负面影响。2015 年，Uniyal 等［6］使用ArcSWAT 模型对数据匮乏的印度东部拜塔拉尼河流域水平衡组成部分的气候变化进行评估，结果表明，21 世纪末气候条件的未来变化最有可能对研究区的径流产生重大影响。这项研究结果有助于指导应对气候变化带来的流域可持续水资源管理的适应措施。2017 年，Reshmidevi 等［7］使用与ArcGIS集成的SWAT 对当时和未来的气候情景进行水文模拟，评估了气候变化对印度河流域水平衡的影响，预测了河流流量和地下水补给量的减少以及灌溉需求的增加可能会加剧该地区的水资源压力。同年，Hasan 等［8］将ArcSWAT 模型用于开发模拟河流流量，通过模型进行的数值模拟结果表明，气候变化会改变流域的季节性流态，未来的气候变化有可能对水电潜力产生影响。该项研究证明了SWAT 模型可以成为预测气候变化影响的有用工具，为今后的研究作出了巨大贡献。

在水量、沉积物和土地利用等研究方面，Fitzhugh T W 等［9］运用分布式参数农业非点源污染模型和SWAT 模型进行研究，证明输入参数聚合的空间范围对模型有很大影响。而近几年又有许多学者在这方面有了新的研究。2010 年，Mukundan 等［10］将SWAT 模型运用到土壤数据的空间分辨率测试，将ArcSWAT 模型用于比较以1 ∶250 000 比例绘制的州土壤地理（STATSGO）数据库与以1 ∶12 000 比例绘制的土壤调查地理（SSURGO）数据库，结果表明，校准后的2 个模型在模拟河流流量和沉积物负荷方面具有相当的模型效率。2011 年，Daggupati 等［11］为了评估地形、土壤、土地利用和土地管理源数据对现场规模定位结果的影响，使用ArcSWAT 模型进行现场规模定位的方法，对SWAT 水文响应单元（HRU）输出进行后处理，以生成各个田地的沉积物产量。研究结果表明，流域模型可以帮助定位需要采取土壤保持措施的一般区域，但在提出田间建议方面效果较差。由此发现，使用不正确的源数据直接导致不正确的田间沉积物产量排名，从而导致得出不正确的田间目标。土地利用对土壤数据源的敏感性最高，土地管理实践对地形和土壤数据源的敏感性较低。2018 年，Preetha 等［12］将来自MODIS 的动态遥感土地覆盖数据集成到ArcSWAT 模型中，开发了捕捉阿拉巴马州鱼河流域USLE 因素的多元线性回归（MLR）模型。研究结果显示，MLR 模型估计的K 与测量的K 之间的强相关性表明，使用土壤水分含量（R2＝0.84，p＜0.05）和土壤容重（R2＝0.77，p＜0.05）作为预测变量，可以更好地全面估计土地覆盖变化显著地区的土壤侵蚀性因子。2017 年，Shivhare 等［13］使用ArcGIS 和ArcSWAT 对该流域进行形态测量、土地利用/土地覆盖和通用土壤流失方程（USLE）分析，研究结果可进一步用于土壤侵蚀和产沙模拟项目。2021 年，Cataldo 等［14］为了评估凯勒水库中的沉积物体积，运用探地雷达（GPR）调查、ArcSWAT 模型和用于摄影测量的小型无人机（sUAV）3 种技术，以识别大坝的准确地形边界。

在水资源研究方面，Fadil 等［15］于2011 年使用SWAT 对位于摩洛哥中北部Bouregreg 盆地的水文进行建模，以了解和确定不同的流域水文过程。利用ArcGIS 软件中实现的ArcSWAT 接口对盆地及其子组件进行划分，组合数据层和编辑模型数据库。Ghoraba 等［16］于2015 年使用SWAT 对Simly Dam流域的水文进行了建模，利用ArcGIS 软件中实现的ArcSWAT 接口对研究区域及其子组件进行划分，数据层组合和模型数据库编辑。这2 项结果均表明，如果正确校准，半干旱地区SWAT 模型可以有效地用于支持水资源管理政策。

3.2 国内研究进展

2000 年左右，国内对SWAT 模型的研究和应用逐渐起步，目前在高速发展中，已广泛应用到水量、泥沙和非点源污染的模拟。

在对非点源污染的模拟方面，国内诸多学者同样有所研究。2008 年，王晓燕等［17］将SWAT 模型、GIS 技术和流域数字高程模型共同结合，以北京密云水库北部区域为例，进行了流域非点源污染模拟，结果表明，不同土地利用类型非点源污染流失负荷不同，而且污染负荷贡献最小的是林地，污染负荷贡献最大的是耕地。同年，田旭等［5］使用ArcSWAT 模块结合GIS 技术手段，对松华坝流域进行模拟，并进行水量平衡模拟计算，通过对径流量、蒸散发、渗透参数的模拟，计算得出水量平衡结果，验证了ArcSWAT 模块在松华坝流域的适用性，诊断了松华坝流域非点源污染，为保护本地的生态环境提出建设性意见。2009 年，秦耀民等［18］将黑河流域作为研究对象，将SWAT 模型与GIS 结合，当地的非点源污染与土地利用之间的关系进行研究，结果表明，流域非点源污染与当地的土地破坏有关，只有保护流域内植被、土地和水源不被破坏，才能改善其流域水环境。2013 年，邓欧平等［19］以浙江长乐江流域为研究对象，基于ArcSWAT 的流域径流、泥沙和氮污染过程动态模拟，定量识别了非点源氮素污染的关键时期和关键源区，为实现流域氮污染有效控制提供了重要科学依据。2019 年，张利军等［20］在研究建筑施工污染源的采集模块中使用了ArcSWAT 模型，对研究区域中形成污染源的过程进行模拟，结果表明，该方法设计的系统识别效率高、准确率高。2021 年，赵永强等［21］将ArcSWAT 模型用于老鹳河流域面源氮识别和分析，结果表明，化学氮肥施用和大气沉降是老鹳河流域面源氮的主要污染源，针对当地关键污染源减控提出方案，对当地环境保护起到重要作用。

除了在非点源污染方面应用ArcSWAT 模型外，国内学者还将其应用在其他领域。2010 年，魏冲［22］在ArcSWAT 模型、GIS 的支持下，在淅川县丹江口库区进行应用研究，结果表明，参数化结果较合理，可以较好地反映当地的径流与降雨过程，SWAT 模型在该研究区域具有较高的适用性，为当地水土保持、水质稳定和未来的可持续发展提供了科学意见。2014 年，刘丽敏［23］利用ArcSWAT 模型对密云水库流域径流进行了模拟，结果表明，在密云水库流域，降水量的增大、气温的降低都会促进年径流的增加，而且降水变化对径流的影响更显著。2015 年，何文等［24］采用ArcSWAT 模型在漓江流域进行了模拟，自动提取对比研究了当地的河网水系，其结果显示，通过引入该地区矢量图层进行胁迫的方法所提取的河网水系精度最高，在无辅助信息胁迫条件下SRTMv 4 DEM 数据对地形的表达比较准确。2018年，司家济等［25］基于ArcSWAT 的沙颍河下游水系提取试验研究，确定了水系提取的最佳阈值。2019年，邢立文等［26］将ArcSWAT 模型应用在李子溪流域水沙运移的模拟上，结果表明，该模型对年径流、年泥沙量、月径流模拟精度较高，而月泥沙量模拟精度较低。2020 年，张萧萧等［27］基于ArcSWAT 模型对日照沭河流域雨水集蓄潜力展开分析，为研究区域内水资源的高效持续利用提供一系列科学依据。2021 年，刘飞等［28］运用ArcSWAT 模型对珲春河流域地表径流进行了简要分析，为洪水灾害研究提供参考数据。以上研究均表明了ArcSWAT 模型的适用性，其对各领域的模拟研究具有重大意义。

4 结论与展望

ArcSWAT 模型发展至今，在国内外流域水文循环、土壤侵蚀、污染物负荷、气候变化与土地利用变化的影响等研究中得到了广泛应用，诸多学者对其使用展开了多维度、多角度的研究和探讨，取得了许多有益的成果，ArcSWAT 模型的逐渐完善与进步，对国内外的科学研究起到了重大作用，为水文、生态、环境研究作出了巨大贡献。

在ArcSWAT 模型模拟运行过程中也存在一定的局限性：（1）ArcSWAT 模型在我国的研究和应用起步较晚，国内对于ArcSWAT 模型的使用还不是很全面，在今后的研究和使用中，应借鉴国外的研究经验将ArcSWAT 模型应用于不同领域。（2）国内对于ArcSWAT 模型的研究基础数据较少，因此对其适用性还需进行深入探讨，针对我国具体情况进行具体分析，使模型逐渐得到优化，推进其在我国的使用。（3）我国对于ArcSWAT 模型的实时数据并不完善，应针对数据不充足的地区进行模拟研发，推进其在不同方向的发展。

就本文目前搜索到的资料来看，虽然众多学者针对ArcSWAT 进行了多方面的研究，但这些研究中还存在不足之处，希望未来可以将ArcSWAT 模型应用在更多的领域，提高模型的使用度。