SCS模型在鲁中南低山丘陵区径流估算中的优化及应用评价

径流预测是开展水土流失监测和预报的基础,针对不同地区筛选出适宜的径流预测模型,可以为更好地开展流域水土保持工作提供便利.本研究基于SCS模型原理,探讨适合鲁中南低山丘陵区不同土地利用方式预测径流的方法,以药乡小流域2012-2015年观测到的径流、降雨数据为基础,选择该流域内4种土地利用方式(坡耕地、梯田、裸地、草地)的径流小区作为研究对象,以粒子群优化算法(PSO)作为参数优化的方法,对标准SCS模型及其修正模型(MS模型)进行参数率定,并将2016年的实测径流等资料用于模型验证,并基于TOPSIS法建立模型评价体系定量评价不同模型的应用效果.结果 表明:1)标准SCS-CN模型在4种土地利用方式中的应用效果均不好,各项评价指标都较大程度偏离;2)使用1 stOpt软件并结合粒子群优化算法对标准SCS及MS模型进行优化,形成的SCS-CNLes模型和MSLes模型,二者参数值均具有一定的有效性,在率定期和验证期内,SCS-CNLes模型及MSLes模型应用结果都较好,各项模型评价指标均高于标准SCS-CN模型;3)通过建立TOPSIS综合评价体系进行分析,MSLes模型在梯田中的应用效果最佳,模型合格率为100％,NSE值为0.70,决定系数R2 =0.77,RMSE=0.87,可以较好应用于实际径流预测.研究成果可为鲁中南低山丘陵区地表径流预测模型的选择提供技术参考.