【摘 要】
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前期土壤湿度条件和降雨强度是影响径流曲线模型（Soil Conservation Service Curve Number，SCS-CN）径流量预测精度的重要因素。分析在不同流域下两者与SCS-CN模型的关系，对提高模型预测精度至关重要。基于5个半干旱和湿润流域的降雨径流资料，利用偏相关分析和K-均值聚类改进SCS-CN模型。结果表明：①在研究区重新划分前期土壤湿度条件区间后，模型的预测能力大幅度
【机 构】
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南京信息工程大学水文与水资源工程学院
【基金项目】
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河北省省级科技计划资助项目（19275408D）； 江苏省水利科技项目（2020040）； 国家自然科学基金面上项目（41877158）；
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前期土壤湿度条件和降雨强度是影响径流曲线模型（Soil Conservation Service Curve Number，SCS-CN）径流量预测精度的重要因素。分析在不同流域下两者与SCS-CN模型的关系，对提高模型预测精度至关重要。基于5个半干旱和湿润流域的降雨径流资料，利用偏相关分析和K-均值聚类改进SCS-CN模型。结果表明：①在研究区重新划分前期土壤湿度条件区间后，模型的预测能力大幅度提升，有效降低模型平均偏差，纳什效率系数平均提高42.8%。②基于最大10 min雨强对SCS-CN模型改进后，纳什效率系数得到一定提高，且半干旱流域的提升幅度略大于湿润流域。③改进的模型在研究流域都取得较好的效果，平均偏差均低于7 mm，除呈村流域非汛期外，纳什效率系数均达到0.93，均方根误差平均降低29.2 mm，纳什效率系数平均提升89%。
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