【SWAT水文模型】SWAT水文模型建立及应用第三期：基于中国土壤数据库建立土壤库（待更新）
SWAT水文模型建立及应用：基于中国土壤数据库建立土壤库
- 1 简介
- 2 土壤数据下载
-
- 2.1 数据下载方式
-
- 2.1.1 世界土壤数据库HWSD数据
- 2.1.2 中国土壤数据库
- 2.2 数据下载
- 3 土壤数据的准备
-
- 3.1 SWAT土壤数据库参数
- 3.2 提取中国土壤数据库中土壤参数
- 3.3 土壤类型分布图的处理
- 3.4 土壤质地转化
- 3.5 土壤参数的提取
- 3.6 其他变量的提取
-
- 3.6.1 计算USLE_K1可蚀性因子
- 3.6.2 计算水文分组HYDGRP
- 3.7 土壤类型索引表的建立
- 3.8 汇总：土壤库建立
- 参考
此博客主要介绍基于中国土壤数据库建立土壤库的过程。基于世界土壤数据库HWSD建立土壤库可参见另一博客-【SWAT水文模型】SWAT水文模型建立及应用第三期：基于世界土壤数据库HWSD建立土壤库。
1 简介
SWAT模型中用到的土壤数据主要包括两大类：物理属性数据和化学属性数据。
- 土壤的物理属性决定了土壤剖面中水和气的运动情况，并且对HRU中的水循环起着重要的作用。物理属性数据主要包括土层厚度、砂石、黏土、容积密度、有机碳、有效含水量、饱和水力传导率等。
- 土壤的化学属性主要用来给模型赋初始值。
- 其中物理属性是必需的，化学属性是可选的。
SWAT模型中土壤数据是主要的输入参数之一，土壤数据质量的好坏会对模型的模拟结果产生重要影响。用到的土壤数据主要包括土壤类型分布图、土壤类型索引表及土壤物理属性文件（即土壤数据库参数）。土壤的物理属性决定了土壤剖面中水和气的运动情况，并且对 水文响应单元（HRU，Hydrologic Response Unit） 中的水循环起着重要的作用，是SWAT建模前期处理过程的关键数据。
关键步骤 ：
- 土壤质地转化
- SPAW软件计算
- 其他变量的计算
- 土壤类型分布图的处理
- 土壤类型索引表的建立
2 土壤数据下载
主要介绍土壤数据的下载方式，并展示对某流域进行土壤数据下载的实例。
2.1 数据下载方式
根据两种不同数据下载来源，后续处理过程分别讲解。
2.1.1 世界土壤数据库HWSD数据
土壤质地类型数据来源于世界土壤数据库（HWSD，Harmonized World Soil Database），是粮农组织与IIASA、ISRIC-世界土壤信息、中国科学院土壤研究所(ISSCAS)和欧盟委员会联合研究中心 (JRC)合作的成果，该数据提供了各个格网点的土壤类型、土壤相位、土壤理化性状等信息。
官网-世界土壤数据库HWSD
空间分辨率：1km
说明：中国境内数据源为第二次全国土地调查南京土壤所提供的1：100万土壤数据，外蒙地区数据源为区域土壤及地形数据库（SOTWIS）比例尺为1：500万。
目前世界土壤数据库（HWSD ）由于采用了USDA 标准，因此可直接用于建立SWAT模型数据库。
数据下载解压后可以得到栅格数据、土壤属性表和数据使用说明等文件，注意使用该数据时，请遵循相关引用规定，合理合法运用（非商业用途）。
2.1.2 中国土壤数据库
中国土壤数据库目前是我国数据最全的土壤库，也是建立SWAT土壤数据库基础数据的重要来源。
从中国土壤数据库下载的数据，是我国第二次土壤普查采用的国际制，而SWAT模型采用的土壤粒径级配标准是USDA简化的美制标准，因此，存在一个国际制向美国制转换的问题。
官网-中国土壤数据库
打开数据库中的中国土种数据库，按地点查询，即可根据研究区域进行土壤数据的查询。每个亚类可能有多个土种，选择的原则就是以面积最大的土种来代表整个亚类。
点击选择的土类的详情即出现下图界面，继续点击土种每层的详情，可继续查询各层信息，这样土壤的初始信息即可全部得到。
2.2 数据下载
下载完成中国土壤数据库后，进行以下初步准备工作。
步骤1： 根据所需要的区域进行裁剪/掩膜
根据研究区域对全国土壤类型数据进行掩膜处理（Extract by Mask），如下：
步骤2： 对裁剪完的图像进行投影（本次研究流域均采用WGS_1984_UTM_Zone_46N 投影坐标系。）
土壤分布图投影调整
在SWAT模型中，DEM、土地利用数据和土壤数据需要投影到统一地理坐标系
1）设置图层投影坐标
将DEM数据在ArcMap中打开，查看图层（Layer）的属性（Properties）中的坐标系（Coordinate System）信息，如下图所示，为Krasovsky_1940_Albers；地理坐标系统（Geographic Coordinate System）为GCS_Krasovsky_1940。
更改坐标系为WGS_1984_UTM_Zone_46N，如下：
2）更改土壤分布图投影
但以上操作并未实际改变土壤分布图的投影。需要将数据按照选定投影进行输出。右键点击图层列表中的土壤分布图，选择Export Data，如下图所示。
步骤3：
得到研究区域内土壤数据图（右键投影后的图像，打开图层属性，选择用唯一值显示），如下：
3 土壤数据的准备
3.1 SWAT土壤数据库参数
在SWAT 2005数据库的usersoil数据库中，需要填入的变量有以下几个，根据需要可对土壤定义10个层，其含义见下表：
3.2 提取中国土壤数据库中土壤参数
3.3 土壤类型分布图的处理
为什么需要对土壤数据进行重分类？
下载的数据中土壤种类通常很多，数据量大，不便于后续的处理和计算，因此一般先进行重分类，将一些土壤合并，减少种类。
土壤数据类型分类图截取自中科院南京土壤所1：100 万中国土壤矢量图，该数据采用了传统的“土壤发生分类”系统，基本制图单元为亚类，共分出12土纲，61 个土类，227 个亚类。土壤属性数据库记录数达2647 条，属性数据项16 个，基本覆盖了全国各种类型土壤及其主要属性特征。
土壤类型代码表（部分）如下：
对于土壤的类型，首先查看截取图层属性表中 SOILCODE 字段，对照土壤类型代码表，核对研究区域中的土壤类型，可根据研究区域大小，利用最大亚类代替土类的方式确定 5-6 种土壤类型。并重新编辑可以区别各种土壤类型的数值型字段，以便矢量转栅格。
具体合并情况如下：
具体实现步骤如下：
（1）选择ArcToolbox/Spatial Analyst Tools/Reclass/Reclassify，出现如下图所示对话框，输入待重分类的栅格图层，选择区分各土地利用类型的字段，在New value下进行重编号，对想要合并的类型重编同样的新号，即可以合并为一类。点击OK。
合并后的土地类型如下图所示：
3.4 土壤质地转化
在土壤数据中最重要的一类数据是土壤粒径级配数据，其他许多土壤参数如饱和导水率、土壤层有效持水量等都可以从土粒径级配数据来导出。
土壤粒径分布是指土壤固相中不同粗细级别的土粒所占的比例，常用某一粒径及其对应的累积百分含量曲线来表示。
从中国土壤数据库下载的数据，是我国第二次土壤普查采用的国际制，而SWAT模型采用的土壤粒径级配标准是USDA简化的美制标准，因此，存在一个国际制向美国制转换的问题。
国际制与美国制区别如下表所示：
土壤质地转换方法有多种，考虑到模型的通用性，参数形式的土壤粒径分布模型更便于标准程序的编制以及不同来源粒径分析资料的对比和统一。
3.5 土壤参数的提取
SOL_BD、 SOL_AWC、SOL_K三个变量由SPAW软件可以计算得到。该软件主要利用其中Soil Water Characteristics模块，根据土壤中粘土Clay、砂土Sand、有机质含量Organic Matter、盐度Salinity、砂砾Gravel等含量来计算土壤数据库中所需的土壤湿密度SOL_BD、有效持水量SOL_AWC、饱和导水率SOL_K等参数，这些参数都是我国目前所缺乏的。
SPAW软件安装完成后，打开的界面如下图所示：
通过填入所有空白格内的参数，如Sand、Clay 等，灰色显示的参数就可以显示计算后的结果，其中我们所需要的三个参数：
SOL_BD=Bulk Density
SOL_AWC=Field Capacity（田间持水量）-Wilting Point（饱和导水率）
SOL_K=Sat Hydraulic Cond
另外，在SPAW 模型中单位要选择Metric 国际单位制，在options 下拉菜单中选择units 下的Metric 即可。
3.6 其他变量的提取
3.6.1 计算USLE_K1可蚀性因子
具体的计算过程如下：
3.6.2 计算水文分组HYDGRP
具体的计算过程如下：
3.7 土壤类型索引表的建立
在本次建模过程中，土壤类型为七类，其土壤类型索引表如下图所示，其中“VALUE”即图层中代表了各类型的字段编号，“NAME”即在数据库中的名称简写，该表的作用就是将研究区域的土壤类型与SWAT数据库中的类型进行关联，该表以.txt格式存储。
3.8 汇总：土壤库建立
参考
1、书籍-ArcSWAT 2009 用户指南
2、CSDN博客-SWAT模型教程—土地利用、土壤数据、气象数据的处理