文章亮点

使用了次日级的径流分析，更加具体地阐述了CN取值对模型结果的影响。

揭示了随着降雨值增大，降雨事件对应的CN值呈现先增大后减小的趋势。

证明在SCS-CN模型中，重分析数据集中的降雨径流数据与实测数据具有一致的规律。

内容简介

径流预测在土壤保持和水资源管理中意义重大，准确的径流模拟是其基础。其中 SCS - CN 模型是基于水平衡原理的经验模型，结构简单且参数要求少。前该模型研究主要集中在本地化、改进自身及与 GIS 集成等方面。但也由于简单的结构，让模型在不同的应用场景下存在精度差、适应能力弱等问题。径流预测问题的另一个难点是难以收集大量、详细的径流数据来进行分析。因此本文采用MERRA-2（The Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2）重分析数据与实测数据相结合，在东北地区的讷谟尔河流域展开研究，结合雨洪管理模型（SWMM），从日级和次日级两个角度研究了模型关键参数CN值和λ如何影响模型预测结果，并提出合理的参数确定方案。

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