基于SCS模型的尖山河小流域不同土地利用类型地表径流及COD污染负荷研究

来源 :西南林业大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:h459403474
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本文以抚仙湖的一条主要入湖河流尖山河小流域监测系统为依托,于2013年-2014年汛期,以尖山河小流域的次生林、坡耕地、人工林、灌草地4种土地利用类型为研究对象,采用标准径流小区法对试验区的地表径流量、COD污染负荷进行监测分析,基于SCS模型(Soil Conservation Service)法对尖山河小流域内的试验区地表径流及COD污染负荷发生规律进行模拟研究。研究结果如下:(1)直接利用美国工程手册提供的CN值,基于SCS模型对研究区次降雨地表径流进行预测时,效果不理想,相对误差很大且分布不均匀,大部分径流深的预测值高于实测值;(2)基于SCS模型的基本原理,利用S反演算法及SPSS曲线回归法重新率定研究区的非量纲参数′,得到的MSCS模型预测精度明显高于原SCS模型;(3)为了提升MSCS模型的预测精度,对模型中降雨初损系数λ进行调节,发现,当λ=0.2时,MSCS模型在研究区的预测精度较为准确,但无法固定一个λ值使MSCS模型相对误差均在30%以下或是变的更小;(4)进一步对特殊降雨事件下(AMCIII)的λ值进行调节,除灌草地外,其余地类的λ值均得到统一,次生林λ=0.19、坡耕地λ=0.17、人工林λ=0.18,次生林、坡耕地、人工林、灌草地的MSCS模型平均相对误差分别为11.68%、9.58%、16.29%、15.68%,模型效率系数分别为0.946、0.992、0.969、0.975,均达到理想效果。(5)基于MSCS模型可构建地表径流下COD污染负荷模型(MSCS-COD模型)。通过验证,MSCS-COD模型在次生林、坡耕地、人工林、灌草地的COD模拟值平均相对误差分别为12.03%、3.39%、6.80%、9.29%模型的相关系数R2分别为0.750、0.881、0.777、0.764。MSCS-COD可为尖山河小流域的水土保持预测预报、面源污染的控制等提供参考资料,并为今后对其他地表径流面源污染输出物的模型构建提供参考方法。
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