lyongsment1. SwatWeather天气发生器：水文建模的救星
搞水文模型的朋友们都知道，气象数据缺失简直是家常便饭。我刚开始做SWAT模型那会儿，经常遇到气象站数据缺胳膊少腿的情况，要么连续几个月降水数据丢失，要么气温记录断断续续。这种时候SwatWeather简直就是救命稻草——它能用已有的部分数据，生成完整的气象序列。
SwatWeather是专门为SWAT模型设计的天气发生器工具，主要解决两个痛点：一是当气象数据不完整时进行智能插补，二是根据长期观测数据生成符合当地气候特征的逐日气象序列。它的核心原理是通过分析历史气象数据的统计特征（比如月平均值、标准差、偏态系数等），建立概率模型来模拟生成新的数据。
这个工具特别适合三类人：刚接触SWAT的水文新手、需要处理大量气象数据的研究人员，以及负责数据预处理的工程师。我当年第一次用SwatWeather处理甘肃某站点的数据，原本缺了整整两年的降水记录，用它补全后模型跑出来的结果和实测值吻合度超过85%，从此就成了我的标配工具。
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2. 数据准备：打好地基才能盖高楼
2.1 数据来源与格式要求
工欲善其事必先利其器，用SwatWeather前得先把数据收拾利索。国内的气象数据主要来自中国气象数据网，需要准备以下要素的逐日数据：
- 降水量（mm）
- 最高/最低气温（℃）
- 风速（m/s）
- 日照时数（h）
- 相对湿度（%）
我建议最少要有10年以上的连续数据，时间跨度越长生成的参数越可靠。曾经有个项目只有5年数据，结果生成的序列明显偏离实际，后来补充到15年数据才解决。
数据要整理成TXT格式，特别注意：
- 文件编码必须用ANSI，UTF-8会报错
- 表头格式必须严格按以下顺序：
code复制年 月 日 降水 最高温 最低温 风速 日照 湿度
- 缺失值用-99表示，千万不能用空格或NA
2.2 数据清洗实战技巧
拿到原始数据后，我通常会做三步处理：
- 异常值过滤：用Python脚本检查是否存在气温>50℃或<-40℃、降水>500mm等明显错误
python复制import pandas as pd
data = pd.read_csv('input.txt', delim_whitespace=True)
valid = data[(da