本研究利用木里矿区气象、水文、土壤、土地利用、DEM等数据源，基于SWAT模型，生成木里矿区2000-2020年1k m、逐日数据产品。通过验证评价发现，产品的R2值大多在0.7以上、NSE系数也优于0.7。该数据集可为青藏高原水文生态系统研究提供基础数据支持。
数据集详细内容见说明文档。
气象数据（逐日降水、温度、太阳辐射、风速、湿度数据）：CN05.1再分析数据（1997-2018）
DEM：地理空间数据云（www.gscloud.cn）
土地利用（土地覆盖分类及空间分布）：Arcgis（https://livingatlas.arcgis.com/）
土壤类型（1km 土壤物理属性及空间分布）：中国青藏高原数据中心（https://data.tpdc.ac.cn/）
水文数据：青海省水文水资源测报中心
（1）搜集整理气象、水文、土壤、土地利用、DEM等数据集，并依据SWAT建模要求进行数据整编处理；
（2）根据DEM数据，通过ArcSWAT的“Watershed Delineation”模块进行填洼、流向计算、河网生成等预处理，划分河网，导入水文站点和流域总出口，共划分62个子流域；
（3）基于前期准备的土地利用数据、土壤类型数据、自定义坡度取值范围和生成的子流域，通过设定阈值（土地利用10%、土壤10%、坡度10%），剔除面积占比低于阈值的破碎斑块，得到609个水文响应单元；
（4）运行SWAT模型，并结合 SUFI2算法进行参数率定与敏感性分析。
（5）形成SWAT结果数据集，并处理成1km、逐日数据集
采用相关性系数（R2）、纳什效率系数（NSE）两个评价标准。以1997-1999年月尺度为预热期，2000-2015年月尺度为参数率定期，2015-2018年月尺度为模型验证期，参数在率定期表现良好：尕大滩站率定结果为R2为0.77，NSE系数为0.76；青石嘴站率定结果为R2为0.75，NSE系数为0.81。数据集精度质量可靠，可作为评价木里矿区水文生态动态变化指标。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022YFF1302601 | 高寒矿区冻土水文生态时空变化监测和数据融合技术集成 | 国家重点研发计划 |
本作品采用
CC BY 4.0 （知识共享 署名 4.0 国际许可协议）进行许可。
