写在前面的话
本系列算是我在自学SWAT模型过程中的记录，只保留了软件操作并不涉及知识原理，希望能帮到跟我一样的小白，学艺不精如有错误还请指正。（我使用的是10.6版本）

免费资源分享
我已将学习过程中搜集到的有用的软件、数据库等上传至主页，有需要的可以自行下载。
主页可下载内容如下（按文章顺序）
①HWSD世界土壤数据库
②SPAW软件
③USLE_K计算公式
④全国气象站点
⑤SWATweather软件
⑥CFSR全球气象数据库

1、dem准备

（1）获取dem
网址: https://www.gscloud.cn/地理空间数据云
高级检索->数据集->DEM数字高程数据->GDEMV3 30M 分辨率数字高程数据或根据自己的需要筛选条件即可
注意：下载的区域能够完全覆盖自己的研究区，通常需要下载不止一个栅格文件

（2）dem拼接
工具箱->数据管理工具->栅格->栅格数据集->镶嵌至新栅格
注意：所有文件全路径英文保存
（3）裁剪dem（按掩膜提取）
工具箱->Spatial Analyst 工具->提取分析->按掩膜提取
这里输入的矢量范围，如果研究区是某个流域但又没有流域范围的话，详见另一篇文章链接: ArcGIS水文分析提取河网、流域、湖泊

（4）改变投影坐标系
工具箱->数据管理工具->投影和变换->栅格->投影栅格

注意：dem、土地利用、土壤栅格的投影须全部保持一致，如果我们不同渠道获取数据的话投影大概率不一样，因此要重复这个步骤，下面将省略此步。

2、土地利用数据准备

（1）土地利用数据的下载
网址: https://www.resdc.cn/ 资源环境科学与数据中心

先注册登录->中国土地利用遥感监测数据->中国多时期土地利用遥感监测数据集->2020年1km栅格数据->下载

如果需要精度更高的数据，可以找找微信公众或者某宝或者海鲜市场。
（2）裁剪 同上
（3）投影 同上
（4）重分类
下载的数据一般是二级分类的，我们需要将它重分类为一级分类。数据来源不同分类不同，这里参考的是网页中的。
工具箱->Spatial Analyst->重分类->重分类->将首位数字相同的都归为一大类

3、土壤数据准备

注意：土壤数据的准备难度骤增，请做好心理准备
（1）数据下载
http://poles.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/611f7d50-b419-4d14-b4dd-4a944b141175/
基于世界土壤数据库(HWSD)的中国土壤数据集(V1.1)
也可以移步主页下载资源
（2）裁剪 同上
（3）投影 同上
（4）重分类
①导出属性表
属性->符号系统->唯一值->值字段VALUE->添加所有值->确定

导出dbf表：打开属性表->表选项（左上角）->导出 ->选择保存位置->保存类型dBASE表


用Excel打开导出的dbf文件备用

②导出HWSD_DATA
打开HWSD 数据库（电脑中只有wps没有office是打不开的，下载office时会带有Access）

找到HWSD_DATA->在左侧目录处右键->导出->Excel表

③比对筛选
在HWSD_DATA的MU_GLOBAL列（B列、标黄的）查找Export_Output中的VALUE字段（标绿的）并筛选出来（这样做是为了查找研究区内涉及的土壤分组）

将符合条件的筛选出来之后，对应下表添加土壤分组（HWSD_DATA中L列SU_SYM90为名称编号）




将MU_GLOBAL、SU_SYM90、土壤分组、Value、Count整理到同一张表中方便比对（其余的列也要保留后面有用），同一土壤分组内选取占比最大的（Count）作为代表

例如在黑土分组下有五条数据其中11406占比最大，因此选取11406为代表，其余的四类（11404、11407、11408、11423）一会儿重分类为11406，重复上述步骤、每个土壤分组选取一个代表
④重分类
Arctoolbox->Spatia Analyst->重分类->重分类->在新值处进行更改->确定

注意：这块可能有点绕，先照着步骤一步步做下去，做着做着就明白了。
（3）新增土壤类型
新建一个临时的SWAT工程（SWAT的下载和新建 移步主页）
SWAT工具栏->Edit SWAT Input->Databases->User Soil

点击右侧Add New然后以此填入数据，有些是默认的，有些需要通过SPAW计算所得（下图蓝字），有的是在HWSD表格中（下图中红色表字开头的）
注意：这里我们只需要添加重分类过后的土壤数据，上一步重分类实际上是减轻这步工作量的过程。

因此在填上图前，应先下载SPAW软件，并输入图中红字部分，数据全部来源于HWSD表格中，蓝字部分会自动计算，将它带入上图。SPAW软件下载请移步主页。

注意：
①Organic Matter需要运算一步，用表中T_OC/0.58得到
②HYDGRP土壤水文分组：需要根据SOL_K的值判断，判定依据如下

根据土壤上层50cm最小下渗率选，如果最小下渗率出现在50-100cm内，则水文单元上调一类，如C到B。如果最小下渗率出现在100cm以下，则基于100cm以上的土壤下渗率来划分。
省流：按第一层的来
③USLE_K计算过程复杂（图中绿字），计算文档移步主页下载资源。
（4）添加到默认数据库中
打开临时SWAT文件夹下的SWAT2012->打开usersoil->把新添加的土壤类型复制到SWAT安装目录下->ArcSWAT->Databases->SWAT2012->usersoil表中

4、天气数据准备

（1）气候数据下载
可以使用现成的数据集，不需要转换格式，但年份不新。SWAT模型中国大气同化驱动数据集（CMADS V1.0）(2008-2016)具体做法可以参考其他博主的文章。
我是使用钞能力得到的数据，需要进行进一步处理。
（2）气候数据处理
1、初步处理：
①原始数据除相对湿度以外的都得×10
②缺测的数据用-99代替
③数据以如下格式粘到txt中
站名 年 月 日 平均气 压平均风速 平均气温 最高气温 最低气温 相对湿度 20-20降水 小型蒸发 大型蒸发 日照时数
注意：
①为SWATweather准备的数据文件不需要分率定期和验证期
②先弄清研究区内有多少个气象站点，全国气象站点位置数据，可以移步主页下载。

2、SWATweather
SWAT Weather软件下载请移步主页。
①计算降水（pcp）
点击打开文件->打开上一步处理好的数据（txt文件）->点击设置计算目录，选择保存位置->点击生成计算文件->点击计算->点击生成降水CSV
（一共计算五个指标，可以先新建五个文件夹）

获得如下文件

②计算气温（tem）
点击打开文件->依次点击计算最高、计算最低、生成气温CSV

获得如下文件

③计算辐射（sol）
点击打开文件->点击生成天数->输入站点所在经纬度->点击计算分项->点击统计计算

获得如下文件（有的是保存文件时自己命名的）

注意：如果同时计算多个站点数据，则取各站中心经纬度；如果报错（显示非数字）就适当调整经纬度；每错一次就要关闭窗口，重新打开计算辐射；实在不行就只能参考文献进行计算了
④计算风速（win）
点击打开文件->点击计算各年->点击生成风速CSV


获得如下文件

⑤计算露点（dew）
点击打开文件->点击设置计算目录，选择保存位置->点击生成计算文件->点击计算->点击生成相对湿度CSV


获得如下文件

注意：露点只能进行单站计算
3、输入数据库
打开SWAT安装目录下->ArcSWAT->Databases->SWAT2012->WGEN_user->把表头复制到excel中方便操作

共有6项基础信息+14组数据，每组1-12月 ，共20类数据，对应的名称和数据来源如下
大部分的数据都可以直接从SWATweather生成数据中得到，以TMPMX1-12为例，打开temmax复制最终值到excel表中



注意：小部分需要处理的如下
①降水结果pcpresult中的数据需要进行行列转置

先将它复制到excel表格中->使用excel表格的分列功能->选中第一列->数据->分列->按固定宽度分列->可以适当移动分列线->完成->选中列好的数据复制->选择性粘贴->粘贴内容转置





②RAINHHMX为最大半小时降水，数据难以获取，参考全球气象数据库CFSR中同纬度地区的值，CFSR气象数据库可以移步主页下载。
③DEWPT1-12 是露点计算结果文件中最后一列数字 操作参考①降水

最终表格中所有数值填写完毕后再粘回SWAT2012数据库中
4、准备逐日数据
同样需要5个文件夹，每个文件夹中两个txt，一个记录逐日数据，一个做索引表。

①pcp
逐日数据：SWATweather计算结果文件中，pcpcal即为降水逐日数据，复制一个出来重命名为54093（站点名称），在第一行添加数据开始日期（注意格式eg：20160101），每个站点一个文件

索引表：表头依次为ID,NAME,LAT,LONG,ELEVATION（序号，名称，经度，纬度，高程）数据SWAT2012数据库中保持一致，注意文件名不要带有特殊符号，文件内容均使用英文逗号。例子中只有一个站点因此只有一行数据。其余四份索引表除文件名称不同外，格式完全一致。

②tem
数据来源于SWATweather计算结果文件中“tem.csv”，编辑公式“=B2&“,”&C2”并向下填充，目的是形成“最高气温，最低气温”的格式，将该列复制到txt中，其余要求同上。


③sol
数据来源于SWATweather计算结果文件中“辐射分项”，其余要求同上。
④win
数据来源于SWATweather计算结果文件中“win.csv”，其余要求同上。
⑤dew
数据来源于SWATweather计算结果文件中“dew.csv”，其余要求同上。
至此气象数据全部准备完毕