分布式水文模型研究：基于SCS-CN方法与云计算技术

“基于SCS-CN方法的水文过程计算模型在云计算环境下的研究，用于非点源污染估算。” 本文主要探讨了在云计算环境下，利用SCS-CN（ Soil Conservation Service - Curve Number，土壤保护服务曲线数）方法建立水文过程计算模型，以更有效地估算流域内的非点源污染负荷。非点源污染是水域发生的关键驱动因素，其污染负荷与径流紧密相关。选择合适的方法构建流域尺度的水文过程模型是评估非点源污染负荷的基础。 SCS-CN降雨径流模型由美国土壤保护局开发，它考虑了下垫面因素和气象因素对水文过程的影响。该模型能够通过不同的土壤类型和土地利用类型反映出径流的形成，并且利用GIS（地理信息系统）和RS（遥感技术）可以快速获取参数，因此在中国和国际上得到了广泛应用。 在此基础上，作者提出了一个分布式水文模型，该模型能够在流域尺度上估计非点源污染。研究内容和结果如下： (1) 根据对流域水文过程的需求，研究了快速估算流域非点源污染的方法。通过改进SCS-CN模型，提高了模型的适用性和计算效率，适应云计算环境的高并发和大数据处理能力。 (2) 结合GIS和RS技术，进行参数空间分布的精细化处理，以更准确地反映流域内部的异质性，提高模型的预测精度。这种分布式模型能更好地模拟不同区域的水分动态和径流响应。 (3) 建立了一套云计算平台上的数据处理和模型运行流程，实现了模型的并行计算，大大缩短了计算时间，提升了模型的实时性和实用性。 (4) 对模型进行了实证分析，选取特定流域进行模拟实验，对比传统方法和改进后的SCS-CN模型的预测结果，验证了新模型在估算非点源污染负荷方面的优越性。 (5) 分析了模型的不确定性来源，包括降雨数据、土壤特性、土地利用数据等，并提出减少这些不确定性的策略和方法。 这项研究通过结合云计算技术与SCS-CN方法，为流域水文过程的模拟和非点源污染评估提供了新的途径，有助于提升环境管理和污染防治的科学决策水平。