北京山区坡面径流计算模型对比研究

"SCS-CN模型运用 - 北京地区坡面径流计算模型的比较研究" 这篇研究文章探讨了北京地区坡面径流计算的不同模型，特别关注了SCS-CN（Soil Conservation Service - Curve Number）模型的应用。研究通过对比分析了Chu修正的Mein-Larson-Green-Ampt (GAML)模型、Phillip模型、Horton模型以及SCS-CN模型在处理北京西南山区房山蒲洼和密云石匣示范区的降雨径流数据时的效果。 首先，研究发现GAML模型和Phillip模型在计算模型的确定性系数方面表现出较高的准确性，这意味着它们在预测降雨转化为径流的比例上更为精确。而Horton模型和SCS-CN模型的确定性系数较低，表明它们在模拟降雨入渗和径流形成的过程中可能不太准确。确定性系数是评估模型拟合度的一个关键指标，数值越高，表示模型预测的结果与实际观测数据越接近。 然而，在实际应用中，模型的参数获取难度也是一个重要因素。对于北京山区，如果具备降雨过程的详细资料，研究推荐使用Chu修正的GAML模型进行径流计算，因为它的性能更优且参数更容易获取。而在缺乏降雨过程资料的情况下，SCS-CN模型则成为了一个可行的选择，尽管其确定性系数稍低，但其计算相对简单，只需要知道土壤类型和土地覆盖情况就能估算径流量。 SCS-CN模型是一种广泛应用的简化方法，主要用于估算短期降雨事件中的瞬时径流。该模型基于一个固定的曲线数（CN），它反映了土壤水分状况、土地覆盖和地形对径流产生的综合影响。CN值的确定通常需要参考当地气象和土壤条件的数据。 本研究的结果对北京地区的径流量预报和水土资源评价具有重要价值，可以为水资源管理和防洪预警提供科学依据。同时，对于其他类似地理条件的地区，这些对比分析也具有一定的参考意义，有助于选择合适的径流计算模型，以提高水文模拟的精度和实用性。