基于前期雨量和降雨历时的SCS-CN模型改进

径流曲线法(Soil Conservation Service Curve Number,SCS-CN)对前期产流条件(Antecedent Moisture Condition,AMC)的概化,导致径流预测出现相应的突然跳跃,同时还忽略了降雨历时作为重要组成部分对地表径流的影响,影响了模型径流预测的精度.密云水库是北京市地表饮用水的重要来源,对其上游流域进行降雨径流预测有着重要的生态意义和经济意义.该研究将SCS-CN模型与前期雨量和降雨历时结合,采用API(Antecedent-Precipitation Index,前期降雨指数)模拟土壤前期水分条件,并且提出了一种考虑次降雨事件中土壤前期雨量和土壤入渗量的静态渗透方程,对SCS-CN模型进行了改进.其中,潜在最大蓄水等于前期土壤水分和土壤潜在蓄水量的和,最大静态渗透速度是流域土壤水分达到蓄满时的静态渗透速度,静态渗透系数是与土壤结构、土地利用等相关的无量纲.利用2006—2010年及2014—2020年石匣流域径流小区的200次降雨径流事件监测结果,对该研究改进的模型与原SCS-CN模型以及两种前人改进的SCS-CN模型进行了校准、验证和性能比较.结果表明,4种径流模型中,该研究改进的模型表现最好,纳什效率系数为0.77,决定系数为0.79,均方根误差为3.21 mm,相比于SCS-CN模型纳什效率系数、决定系数分别提高了319％、97.5％,均方根误差降低了107.5％.参数敏感性分析表明,潜在最大蓄水和静态渗透系数是最敏感的两个参数,最大静态渗透速度的参数敏感性一般,初损率的参数敏感性最差.该研究改进模型在密云水库上游潮白河流域降雨径流模拟中具有一定的适用性,可为其他地区产流计算提供参考依据.