Науковий вісник НГУ

Калібрування й валідація моделі SWAT для верхньої частини басейну річки Бернам у Малайзії

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №6 2025

Останнє оновлення: 25 грудня 2025

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 690

Authors:

М. Д. Закарі*, orcid.org/0000-0001-9681-2254, Університет Путра Малайзія, факультет інженерії, кафедра біологічної та сільськогосподарської інженерії, м. Серданг, Малайзія; Університет Баєро Кано, факультет інженерії, кафедра сільськогосподарської та екологічної інженерії, м. Кано, Нігерія

Мд Р. Камал*, orcid.org/0009-0008-0750-905X, Університет Путра Малайзія, факультет інженерії, кафедра біологічної та сільськогосподарської інженерії, м. Серданг, Малайзія, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Н. М. Рамлі, orcid.org/0000-0002-8640-1598, Університет Путра Малайзія, факультет інженерії, кафедра біологічної та сільськогосподарської інженерії, м. Серданг, Малайзія

Б. М. Рехан, orcid.org/0000-0002-9404-0809, Університет Путра Малайзія, факультет інженерії, кафедра цивільної інженерії, м. Серданг, Малайзія

М. С. Ф. Бін Мохд, orcid.org/0000-0002-2050-6071, Національний інститут водних досліджень Малайзії, Центр досліджень річкових басейнів, м. Сері Кембанган, Малайзія

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.; Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2025, (6): 168 - 178

https://doi.org/10.33271/nvngu/2025-6/168

Abstract:

Мета. Калібрування й валідація моделі оцінки стану ґрунтів і водних ресурсів (SWAT) є необхідними для забезпечення її точності при моделюванні гідрологічних процесів і підтримки ефективного прийняття рішень. Це дослідження зосереджене на вивченні верхньої частини басейну річки Бернам (Upper Bernam River Basin, UBRB) у Малайзії, де модель SWAT була відкалібрована й валідована на основі спостережених даних про стік річки за період з 1985 по 2022 рік.

Методика. Калібрування й валідацію проведено у трьох категоріях: категорія 1 (10 років калібрування, 5 років валідації), категорія 2 (15 років калібрування, 10 років валідації) та категорія 3 (20 років калібрування, 10 років валідації).

Результати. Статистичні показники для категорії 1 свідчать про задовільну роботу моделі: результати калібрування показали p-factor 0,82, r-factor 0,88, R² = 0,72, NSE = 0,70, PBIAS = -1,1 % та KGE = 0,85. Результати валідації засвідчили p-factor 0,80, r-factor 1,04, R² = 0,75, NSE = 0,65, PBIAS = -6,6 % та KGE = 0,79. Крім того, результати для категорії 1 продемонстрували кращу продуктивність порівняно з іншими категоріями, що вказує на те, що збільшення тривалості симуляції не завжди покращує якість даних або ефективність моделі. Модель категорії 1 із 15-річним періодом була також перевірена за водним балансом: різниця між змодельованими вхідними (опади) й вихідними потоками (водний стік + ЕТ) для періодів 1991–2005 та 2006–2020 років становила відповідно 9,8 і 11,5 %.

Наукова новизна. У цьому дослідженні вперше використані дані довгострокового спостереження за стоком річок і багатосценарне калібрування-валідацію для підвищення надійності моделі SWAT у моделюванні гідрологічних процесів у верхній частині басейну річки Бернам.

Практична значимість. Дослідження демонструє надійність моделі SWAT у прогнозуванні агрогідрологічних процесів і надає цінну інформацію для сталого управління водними ресурсами в басейні річки Бернам.

Ключові слова: модель SWAT, калібрування, валідація, річка Бернам, стік, управління водними ресурсами

References.

1. Mustafa, Y., Amin, M., Lee, T., & Shariff, A. (2012). Evaluation of land development impact on a tropical watershed hydrology using remote sensing and GIS. Journal of spatial hydrology, 5(2), 1.

2. Hashim, M., Nayan, N., Setyowati, D. L., Said, Z. M., Mahat, H., & Saleh, Y. (2021). Analysis of water quality trends using the Mann-Kendall test and Sen’s Estimator of Slope in a tropical river basin. Pollution, 7(4), 933-942. https://doi.org/10.22059/poll.2021.325794.1118

3. Ahmed, F., Siwar, C., & Begum, R.A. (2014). Water resources in Malaysia: Issues and challenges. Journal of Food, Agriculture and Environment, 12(2), 1100-1104.

4. Tran, H. Q., & Fehér, Z. Z. (2022). Water balance calculation capability of hydrological models. Acta Agraria Kaposváriensis, 26(1), 37-53. https://doi.org/10.31914/aak.2877

5. Gujree, I., Zhang, F., Meraj, G., Farooq, M., Muslim, M., & Arshad, A. (2022). Soil and Water Assessment Tool for Simulating the Sediment and Water Yield of Alpine Catchments: A Brief Review. Geospatial Modeling for Environmental Management, 37-57. https://doi.org/10.1201/9781003147107-4

6. Das, S. K., Ahsan, A., Khan, M. H. R. B., Yilmaz, A. G., Ahmed, S., Imteaz, M., …, & Al-Ansari, N. (2024). Calibration, validation and uncertainty analysis of a SWAT water quality model. Applied Water Science, 14(4), 86. https://doi.org/10.1007/s13201-024-02138-x

7. Dlamini, N. S., Kamal, M. R., Soom, M. A. B. M., Faisal bin Mohd, M. S., Abdullah, A. F. B., & Hin, L. S. (2017). Modeling potential impacts of climate change on streamflow using projections of the 5^th assessment report for the Bernam River Basin, Malaysia. Water, 9(3), 226. https://doi.org/10.3390/w9030226

8. Kondum, F., Rowshon, M. K., Luqman, C., Hasfalina, C., & Zakari, M. (2024). Change analyses and prediction of land use and land cover changes in Bernam River Basin, Malaysia. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 36, 101281. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101281

9. Ismail, H., Kamal, M. R., Abdullah, A. F. B., Jada, D. T., & Sai Hin, L. (2020). Modeling Future Streamflow for Adaptive Water Allocation under Climate Change for the Tanjung Karang Rice Irrigation Scheme Malaysia. Applied Sciences, 10(14), 4885. https://doi.org/10.3390/app10144885

10.      Saadati, Z., Pirmoradian, N., & Rezaei, M. (2011). Calibration and evaluation of aqua crop model in rice growth simulation under different irrigation managements. ICID 21 ^st International Congress on Irrigation and Drainage, 589-600.

11.      Rowshon, M. K., Dlamini, N. S., Mojid, M. A., Adib, M., Amin, M. S. M., & Lai, S. H. (2019). Modeling climate-smart decision support system (CSDSS) for analyzing water demand of a large-scale rice irrigation scheme. Agricultural Water Management, 216, 138-152. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2019.01.002

12.      Dile, Y. T., Daggupati, P., George, C., Srinivasan, R., & Arnold, J. (2016). Introducing a new open source GIS user interface for the SWAT model. Environmental Modelling & Software, 85, 129-138. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.08.004

13.      Winchell, M. F., Folle, S., Meals, D., Moore, J., Srinivasan, R., & Howe, E. A. (2015). Using SWAT for sub-field identification of phosphorus critical source areas in a saturation excess runoff region. Hydrological Sciences Journal, 60(5), 844-862. https://doi.org/10.1080/02626667.2014.980262

14.      Kmoch, A., Moges, D. M., Sepehrar, M., Narasimhan, B., & ­Uuemaa, E. (2022). The Effect of Spatial Input Data Quality on the Performance of the SWAT Model. Water, 14(13), 1988. https://doi.org/10.3390/w14131988

15.      Abbaspour, K. C. (2015). SWAT calibration and uncertainty programs. A user manual, 103, 17-66.

16.      Bilondi, M. P., & Abbaspour, K. C. (2013). Application of three different calibration-uncertainty analysis methods in a semi-distributed rainfall-runoff model application. Middle-East Journal of Scientific Research, 15.

17.      Abbaspour, K. C., Vaghefi, S. A., & Srinivasan, R. (2017). A guideline for successful calibration and uncertainty analysis for soil and water assessment: a review of papers from the 2016 international SWAT conference. Water journal, 10(1), 6. https://doi.org/10.3390/w10010006

18.      Tudaji, M., Nan, Y., & Tian, F. (2025). Assessing the value of high-resolution data and parameter transferability across temporal scales in hydrological modeling: a case study in northern China. Hydrology and Earth System Sciences, 29(12), 2633-2654. https://doi.org/10.5194/hess-29-2633-2025

19.      Abbaspour, K. (2020). SWAT-CUP Tutorial (2): Introduction to SWAT-CUP program. Parameter Estimator (SPE).

20.      Janjić, J., & Tadić, L. (2023). Fields of application of SWAT hydrological model – a review. Earth, MDPI, 4(2), 331-344. https://doi.org/10.3390/earth4020018

21.      Neitsch, S. L., Arnold, J. G., Kiniry, J. R., & Williams, J. R. (2011). Soil and water assessment tool theoretical documentation version 2009.

22.      Abbaspour, K. C. (2022). The fallacy in the use of the “best-fit” solution in hydrologic modeling. Science of The Total Environment, 802, 149713. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.149713

23.      Mollel, G. R., Mulungu, D. M., Nobert, J., & Alexander, A. C. (2023). Assessment of climate change impacts on hydrological processes in the Usangu catchment of Tanzania under CMIP6 scenarios. Journal of Water and Climate Change, 14(11), 4162-4182. https://doi.org/10.2166/wcc.2023.542

24.      Moriasi, D. N., Gitau, M. W., Pai, N., & Daggupati, P. (2015). Hydrologic and water quality models: Performance measures and evaluation criteria. Transactions of the ASABE, 58(6), 1763-1785. https://doi.org/10.13031/trans.58.10715

25.      Khalid, K., Ali, M., Rahman, N., Mispan, M., Rasid, M., Haron, S., & Mohd, M. (2015). Optimization of spatial input parameter in distributed hydrological model. ARPN J Eng Appl Sci, 10(15), 6628-6633.

26.      Phomcha, P., Wirojanagud, P., Vangpaisal, T., & Thaveevouthti, T. (2011). Predicting sediment discharge in an agricultural watershed: a case study of the Lam Sonthi watershed, Thailand. Science Asia, 37, 43-50. https://doi.org/10.2306/scienceasia1513-1874.2011.37.043

27.      Apostel, A., Kalcic, M., Dagnew, A., Evenson, G., Kast, J., King, K., …, & Scavia, D. (2021). Simulating internal watershed processes using multiple SWAT models. Science of The Total Environment, 759, 143920. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.143920

28.      Gyamfi, C., Ndambuki, J. M., & Salim, R. W. (2016). Application of SWAT model to the Olifants Basin: calibration, validation and uncertainty analysis. Journal of Water Resource and Protection, 8(03), 397. https://doi.org/10.4236/jwarp.2016.83033

29.      Hafiz, I., Nor, N., Sidek, L., Basri, H., & Hanapi, M. (2013). Application of integrated flood analysis system (IFAS) for Dungun River Basin. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. https://doi.org/10.1088/1755-1315/16/1/012128

30.      Manisha, K., Dhakal, N. R., Aryal, I., & Marahatta, S. (2023). Application of SWAT hydrological model to simulate flow of Seti-Gandaki Basin. Jalawaayu, 3(1), 43-62. https://doi.org/10.3126/jalawaayu.v3i1.52060

• < Попередня
• Наступна >