黄土高原的土壤侵蚀与水土流失程度都很严重,对其进行水土流失的预报有着重要的生态意义和经济意义。利用SCS-CN(soil conservation service curve number)模型进行地表产流预测。针对黄土高原特定的气候及下垫面条件,以陕西省榆林市绥...黄土高原的土壤侵蚀与水土流失程度都很严重,对其进行水土流失的预报有着重要的生态意义和经济意义。利用SCS-CN(soil conservation service curve number)模型进行地表产流预测。针对黄土高原特定的气候及下垫面条件,以陕西省榆林市绥德韭园沟典型小流域为研究区域,借助韭园沟流域次降雨径流资料,优化影响降水产流关系的相应参数(初损率和降雨强度)。结果表明:(1)使用反算法来优化初损率,确定初损率为0.075,模型效率系数为0.208;(2)使用MATLAB结合粒子群算法来进一步优化初损率,确定初损率为0.13,模型效率系数为0.504,相比于反算法提高了142%,模型预报精度得到了很大提高;(3)在黄土丘陵沟壑区引入雨强因子修正降雨量函数,改进后模型效率系数为0.652,确定性系数为0.753,利用雨强修正函数后的SCS模型相比于标准SCS模型,确定性系数和模型效率系数分别提高了101%和534%。通过预测流域径流深与实测流域径流深的比较,模型模拟精度较为理想,可用于黄土高原不同小流域场次降雨的产流预报。展开更多
文摘黄土高原的土壤侵蚀与水土流失程度都很严重,对其进行水土流失的预报有着重要的生态意义和经济意义。利用SCS-CN(soil conservation service curve number)模型进行地表产流预测。针对黄土高原特定的气候及下垫面条件,以陕西省榆林市绥德韭园沟典型小流域为研究区域,借助韭园沟流域次降雨径流资料,优化影响降水产流关系的相应参数(初损率和降雨强度)。结果表明:(1)使用反算法来优化初损率,确定初损率为0.075,模型效率系数为0.208;(2)使用MATLAB结合粒子群算法来进一步优化初损率,确定初损率为0.13,模型效率系数为0.504,相比于反算法提高了142%,模型预报精度得到了很大提高;(3)在黄土丘陵沟壑区引入雨强因子修正降雨量函数,改进后模型效率系数为0.652,确定性系数为0.753,利用雨强修正函数后的SCS模型相比于标准SCS模型,确定性系数和模型效率系数分别提高了101%和534%。通过预测流域径流深与实测流域径流深的比较,模型模拟精度较为理想,可用于黄土高原不同小流域场次降雨的产流预报。
