Ein Vergleich von Kalibrierungstechniken des SWAT-Modells für hydrologische Modellierung im Einzugsgebiet des Ganges.

Der Ganges, der längste Fluss Indiens, ist durch extreme anthropogene Aktivitäten und den Klimawandel, insbesondere in der Region Varanasi, belastet. Erwartete Klimaveränderungen und eine wachsende Bevölkerung werden voraussichtlich die effiziente Nutzung von Wasser weiter behindern. In dieser Studie wurde die hydrologische Modellierung auf die Soil and Water Assessment Tool (SWAT)-Modellierung im Ganges-Einzugsgebiet angewandt, über eine Fläche von 15.621,612 km² im südlichen Teil von Uttar Pradesh. Die Hauptziele dieser Studie sind: ① Die Ausführung und Anwendbarkeit des SWAT-Modells bei der Vorhersage von Abfluss und Sedimentausbeute zu testen; und ② den besten Kalibrierungsalgorithmus unter drei gängigen Algorithmen—sequential uncertainty fitting version 2 (SUFI-2), die generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) und parallel solution (ParaSol) zu vergleichen und zu bestimmen. Die Eingabedaten, die im SWAT verwendet wurden, waren das digitale Höhenmodell (DEM) der Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), Landsat-8 Satellitenbilder, Bodendaten und tägliche meteorologische Daten. Das Einzugsgebiet der Studie wurde in 46 Untereinzugsgebiete unterteilt, und eine Landnutzungs-/Landbedeckungskarte (LULC) sowie eine Bodenkarte wurden verwendet, um hydrologische Reaktionseinheiten (HRUs) zu erstellen. Modelle, die die Methoden SUFI-2, GLUE und ParaSol nutzen, wurden konstruiert, und diese Algorithmen wurden basierend auf fünf Kategorien verglichen: ihren Ziel-Funktionen, den verwendeten Konzepten, ihren Leistungen, den Werten der P-Faktoren und den Werten der R-Faktoren. Infolgedessen wurde beobachtet, dass SUFI-2 besser abschneidet als die beiden anderen Algorithmen für die Kalibrierung indischer Einzugsgebiete, da diese Methode weniger Durchläufe für ein rechnergestütztes Modell erfordert und die besten Ergebnisse unter den drei Algorithmen liefert. ParaSol ist der schlechteste Performer unter den drei Algorithmen. Nach der Kalibrierung mit SUFI-2 wurden fünf Parameter, einschließlich der effektiven hydraulischen Leitfähigkeit des Baches (CHK2), des universellen Bodenerosionsgleichung (USLE) Unterstützungsparameters (USLEP), des Manning-wertes für den Hauptfluss (CHN2), der Oberflächenabflussverzögerungszeit (SURLAG) und der verfügbaren Wasserkapazität der Bodenschicht (SOLAWC), als die empfindlichsten Parameter für die Modellierung des gegenwärtigen Einzugsgebiets erkannt. Es wurde auch festgestellt, dass der maximale Abfluss im Untereinzugsgebiet Nummer 40 (SW#40) auftrat, während die maximale Sedimentausbeute 50 t·a−1 für SW#36 betrug, das aus unfruchtbarem Land bestand. Die durchschnittliche Evapotranspiration für das Becken betrug 411,55 mm·a−1. Das kalibrierte Modell kann in Zukunft genutzt werden, um die Auswirkungen von LULC, Klimawandel und Bodenerosion zu untersuchen.