SWAT| 水文 | SWAT模型（三）：土壤数据库制备

Tips：
本期向大家分享SWAT模型的土壤数据库的制备方法。在开始之前，要注意的是：我的土壤数据是HWSD世界土壤数据，需要进行土壤重新分类。最终要完成的任务有3项，分别是：

（1）重分类后的土壤类型数据（栅格数据文件）

（2）土地利用类型索引表（txt文件）

（3）usersoil数据库（替换原来SWAT自带的参数库“SWAT2012“中的”usersoil“表内容）

三者关系如下：索引表起到桥梁的作用，SWAT模型通过索引表来连接栅格数据与usersoil土壤数据库

1 研究区土壤数据提取

2 研究区土壤数据重分类

2.1 提取研究区土壤数据库

2.2 研究区土壤数据重分类

3 研究区土壤索引表制作

4 usersoil数据库制备

4.1 HWSD复制至usersoil

4.2 SPAW计算

4.3 USLE方程中可蚀性因子计算

4.4 水文分组

4.5 usersoil数据库制备完成

1 研究区土壤数据提取

将“HWSD”栅格文件加载至ArcMap，通过第一期内容得到的澜沧江DEM数据进行掩膜提取，得到澜沧江土壤数据。

①加载HWSD栅格土壤数据。

②在ArcToolbox中找到“数据管理工具”——“投影和变换”——“定义投影”，对HWSD栅格土壤数据定义一个GCS_WGS1984的地理坐标系。

③在ArcToolbox中找到“Spatial Analyst 工具”——“提取分析”——“按掩膜提取”，通过澜沧江DEM数据lcrdem_prj对HWSD栅格数据按掩膜提取，得到澜沧江土壤数据lcr_soil。

④在ArcToolbox中找到“数据管理工具”——“投影和变换”——“栅格”——“投影栅格”，对澜沧江土壤数据进行投影，直接选择与澜沧江DEM数据相同的投影坐标系。

⑤将投影后的澜沧江土壤数据lcrlu_soprj添加至ArcMap。

2 研究区土壤数据重分类

2.1 提取研究区土壤数据库

打开HWSD世界土壤数据库，即HWSD.mdb。我们需要用到其中的表是HWSD_DATA，将其导出为Excel格式，将澜沧江土壤数据的属性表导出，用Excel的VLOOKUP函数提取研究区澜沧江的土壤数据库。

①导出HWSD_DATA表。

②将澜沧江土壤数据lcrlu_soprj的属性表导出为txt格式。

③在导出的HWSD_DATA表中新建Sheet2工作簿，将从ArcGIS中澜沧江土壤数据导出的txt文件导入Sheet2中。

④用VLOOKUP函数结合COLUMN函数，一对多匹配，获取对应VALUE列的所有土壤数据，即澜沧江的土壤数据。VALUE列的数据对应HWSD_DATA表的U_GLOBAL列的数据，以此来进行VLOOKUP匹配。蓝框标黄是从ArcGIS中导出的txt文件内容，红框是函数内容，具体的VLOOKUP函数和COLUMN函数使用步骤在网上有很多教程，这里不做赘述。

2.2 研究区土壤数据重分类

①新建一个Sheet3工作簿，将Sheet2中的所有内容按保留值格式粘贴到Sheet3，避免后续操作导致公式改变。在Sheet3的COUNT列后面插入新的一列，将SU_SYM74的前两个值Ao和Lf复制到新的一列，利用Excel的LEFT函数将SU_YM90的所有值的前两个字母延续复制到新的一列。所有前两个字母相同的土壤，我们将其归为一类，然后看同类中谁的COUNT最大，这意味着该土壤在流域中占比在同类中最大，用该土壤代表同类的所有土壤，以这样的思路来进行土壤重分类。

②新建一列，用来存储新的VALUE值（命名为NEW_VALUE）即COUNT最大的土壤的VALUE列的值。比如，筛选AC类的土壤，这其中12537最大，那么就在NEW_VALUE列填入11788。同理将所有类共23类土壤重复上述操作，得到完整的NEW_VALUE列。

③新建Excel文件，将原来Excel表格的VALUE列和NEW_VALUE列放进里面，保存为CSV格式。

④打开ArcMap，右键澜沧江土壤数据lcrlu_soprj，点击“连接和关联”——“连接”。

⑤基于澜沧江土壤数据lcrlu_soprj的VALUE字段，和Re.csv文件中的VALUE字段匹配进行连接。

⑥打开澜沧江土壤数据lcrlu_soprj的属性表，发现已经连接成功。

⑦在ArcToolbox中找到“Spatial Analyst 工具”——“重分类”——“重分类”，输入栅格选择上述连接过的澜沧江土壤数据lcrlu_soprj，重分类字段选择NEW_VALUE，点击唯一，命名输出栅格。

⑧将重分类后的澜沧江土壤数据relcr_soil添加至ArcMap，重分类后的土壤类型减少至23种，至此土壤重分类完成，完成了第一项任务。

3 研究区土壤索引表制作

①打开先前的Excel表格HWSD_DATA，新建Sheet4，后续根据此工作簿制作索引表 ,将Sheet3中的NEW_VALUE复制到Sheet4中的第一列，然后删除重复值，保留唯一值。在Excel工具栏中选择“数据”——“删除重复值”，这样能够保证每个VALUE都是唯一值。

②重复2.1中④的VLOOKUP函数结合COLUMN函数操作，获取重分类后的土壤数据。

③新建一个Excel表格，命名为“索引表”，将HWSD_DATA表格Sheet4中的SU_SYM74和SU_YM90中的土壤名称复制到“索引表”中的第二列，列名为“NAME”。在第一列命名列名为“VALUE”，根据ArcGIS土壤重分类结果，将序号从0开始编号，下拉至22。

④在Excel工具栏中选择“文件”，另存为逗号分隔的CSV格式，再将文件名后缀改为txt。

——>修改后缀名为txt——>

⑤打开索引表.txt文件，为列名添加英文双引号（eg：VALUE——>"VALUE"）， 土壤索引表制作完成，完成了第二项任务。

4 usersoil数据库制备

我们先前获取的重分类到土壤数据归根还是HWSD土壤数据库，SWAT无法直接读取，所以我们要将其换一个格式，制备成SWAT2012.mdb参数数据库中uersoil表的格式，usersoil就是SWAT的土壤数据库。所有的操作我们在Excel中进行，这样方便批量复制数据，HWSD中的部分列可以直接复制到uersoil中的指定列，具体复制到哪些指定列，下面我会给出一个表格来一一对应两者的列名。usersoil其余的空白部分需要我们用SPAW软件来计算。

4.1 HWSD复制至usersoil

①导出usersoil为Excel格式。usersoil表是在下载ArcSWAT时自带的，一个SWAT工程包含3个数据库，分别是：工程库（工程名.mdb）、栅格库(RasterStore.mdb)、参数库(SWAT2012.mdb)。usersoil表在参数库中可以找到，参数库的默认路径是:

电脑下载ArcSWAT的路径\ArcSwat\Databases\SWAT2012.mdb

②HWSD与usersoil列名对照表。将usersoil里的第一行列名保留，其余内容删除，将与之对应的HWSD中的列的数据复制进去。注意深度的转换，在复制到usersoil时要乘10，有机质的值是HWSD中的TOC除以0.58。其中SOL_BD土壤湿容重也可以用SPAW计算。

思路参考：SWAT模型土壤数据库的建立教程（一）———土壤数据的裁剪，投影以及重分类处理_哔哩哔哩_bilibili

③usersoil的其他列的含义和数值见下表。表中还有一些未提及的列，这些列对应的值都是任意的，沿用SWAT自带的usersoil原本的值即可。

④把目前能填的列都填到usersoil中，如下图。

4.2 SPAW计算

①打开SPAW软件，首先将度量单位由英制English改为公制Metric。

②输入参数。以土壤Ao的表层为例：

Sand：49；Clay：24；Organic Matter：就是有机质含量，T_OC除以0.58，值是1.72；Salinity：就是HWSD中的T_ECE，值是0.1；Gravel：10。

每次输入参数都要敲击回车Enter！！得到的结果在SPAW界面右上角：

（1）TextureClass对应usersoil的TEXTURE土壤结构SandyClayLoam（注意这个参数对后续SWAT计算没什么影响，所以随便填个值也是没问题的，比如用土壤名称Ao代替）；

（2）AvailableWater对应SOL_AWC1，0.11；

（3）SatHydraulicCond对应SOL_K1，9.25；

（4）MatricBulkDensity对应SOL_BD1，1.51。上面提到过，SOL_BD土壤湿容重也可以直接用HWSD中的REF_BULK_DENSITY来代替。

这样就完成了一个土壤表层的参数计算，将计算结果填入usersoil中。由于大部分土壤不仅要计算表层参数，还要计算深层的参数，所以几乎每个土壤要操作SPAW2次，共有23个土壤类型，所以要重复操作SPAW40多次，工作量比较大。

4.3 USLE方程中可蚀性因子计算

将usersoil中的各土壤类型的Clay粘土、Silt粉土、Sand沙土、Rock砾石、OC有机碳含量分别填入Excel中，自动计算出最后一列的ULSE_K可蚀性因子。表层深层都要输入，所以共需输入40多行数据，但是因为Excel中编辑好了公式，所以计算起来工作量不大。

可蚀性因子计算表格是网上一个大佬做的，需要的话可以评论区留言

4.4 水文分组

将usersoil中的各土壤类型的表层和深层Sand沙土含量填入Excel中，自动计算出最后一列的水文分组。公式思路：利用含沙量计算平均颗粒粒径，利用平均颗粒粒径计算下渗率，选择表层和深层下渗率两者中最小的一个，由最小下渗率来判断土壤的水文分组。