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关于SCS-CN模型中土壤参数作用机制的研究

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简介:
本研究聚焦于SCS-CN模型中的关键土壤参数,深入探讨其对径流形成与调控的作用机制,旨在优化模型在不同土地利用条件下的适用性。 土壤参数是地表径流模型中的关键因素之一,对模拟径流过程具有重要影响。因此,有必要明确这些参数的作用机制。本段落结合SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型,并以常用的径流曲线数模型(SCS-CN)为例,进行了理论推导、分析和实例研究。 通过分析发现,在SCS-CN模型中,土壤饱和含水量与田间持水量的比值是影响不同湿度条件下地表产流量的重要因素。当这两个参数的比值越大时,表示土壤含水量对调节地表产流能力的作用越弱;这意味着基于不同类型土壤模拟的地表径流量会随着土壤湿度的变化而显著波动。 以实际流域为例进行研究后发现,在不同的季节里,使用不同类型的土壤数据来模拟地表径流会产生明显的差异。这表明了这种变化的内在机制,并验证了理论分析的结果。本研究表明对于理解产水过程、合理选择模型中的土壤参数以及优化和解释模拟结果具有参考价值。

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  • SCS-CN
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    本研究聚焦于SCS-CN模型中的关键土壤参数,深入探讨其对径流形成与调控的作用机制,旨在优化模型在不同土地利用条件下的适用性。 土壤参数是地表径流模型中的关键因素之一,对模拟径流过程具有重要影响。因此,有必要明确这些参数的作用机制。本段落结合SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型,并以常用的径流曲线数模型(SCS-CN)为例,进行了理论推导、分析和实例研究。 通过分析发现,在SCS-CN模型中,土壤饱和含水量与田间持水量的比值是影响不同湿度条件下地表产流量的重要因素。当这两个参数的比值越大时,表示土壤含水量对调节地表产流能力的作用越弱;这意味着基于不同类型土壤模拟的地表径流量会随着土壤湿度的变化而显著波动。 以实际流域为例进行研究后发现,在不同的季节里,使用不同类型的土壤数据来模拟地表径流会产生明显的差异。这表明了这种变化的内在机制,并验证了理论分析的结果。本研究表明对于理解产水过程、合理选择模型中的土壤参数以及优化和解释模拟结果具有参考价值。
  • SCS-CN径流CN值确定
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    本文探讨了在SCS-CN径流模型中的关键参数——曲线数(CN)值的确立方法,并分析其对模型预测精度的影响。 径流计算是区域径流量预测及水土资源评价模型的重要组成部分。SCS-CN径流模型是一种常用的径流计算方法,其中的降雨前流域特征综合参数——径流曲线数(CN)起到了关键作用。本段落利用北京密云石匣三个小区的实际降雨和径流水文数据,通过平均值法、中值法、算术平均值法、对数频率分布S型法以及渐近线法反推CN值,并用这些CN值计算了相应的径流深度。 采用模型效率系数、相关系数及合格率等指标对比分析这五种方法确定的CN值得出的结果。结果显示,从模型效率角度来看,渐近线法的表现最佳;而依据相关系数和合格率来看,则算术平均值法的效果更优。鉴于计算简便性的考虑,在实际应用中建议采用算术平均值法来推导CN值。
  • SCS-CN
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    简介:SCS-CN模型是一种广泛应用于水文学和水资源管理中的降雨径流模拟工具。该模型通过计算土壤含水量指数及降水直接产生径流的部分,有效预测不同土地利用条件下地表径流量的变化,为洪水预报、灌溉管理和城市排水系统设计提供科学依据。 利用北京市西南山区房山蒲洼两个坡耕地小区的30场降雨径流资料以及密云石匣示范区休闲地试验小区的13场降雨径流资料,对比了Chu修正的Mein-Larson-Green-Ampt(GAML)、Phillip、Horton和SCS径流曲线数法四种径流计算公式的性能。结果显示:GAML和Phillip模型的确定性系数较高,而Horton入渗曲线和SCS曲线数的结果则较低。根据参数获取的难易程度,在北京山区如果有降雨过程资料可用时建议使用Chu修正的GAML入渗曲线进行径流计算;若无相关数据,则推荐采用SCS径流曲线数法。本研究结果可为北京市地区径流量预报和水土资源评价提供参考依据。
  • 侵蚀
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    《土壤侵蚀的模型研究》一书聚焦于利用数学和计算机模型分析土壤侵蚀过程,探讨不同地形、气候条件下土壤侵蚀机制,旨在为土地管理和生态保护提供科学依据。 KINEMAtic土壤侵蚀预测预报模型用户手册为全英文编写,详细介绍了模型的使用方法及所需数据结构。
  • 侵蚀进展
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    土壤侵蚀模型的研究进展简介:本文综述了近年来土壤侵蚀模型的发展趋势与关键研究成果,探讨了不同模型在预测和管理土壤侵蚀中的应用效果及局限性。 土壤侵蚀模型研究是全球学术界关注的重要课题之一,在预测水土流失、优化资源利用及指导水土保持工作等方面具有重大意义。各国学者致力于开发更精准且适用的土壤侵蚀模型,这些模型有助于改善土地管理、降低自然灾害风险,并在非点源污染研究中扮演基础性角色。 土壤侵蚀模型主要分为两大类:经验统计模型和理论物理模型。经验统计模型基于降雨量、植被覆盖度及土地利用等因素建立统计关系,结构简单且便于计算,能够快速预测土壤侵蚀情况。而理论物理模型则以水文学、水力学等学科的基本原理为依据,致力于模拟土壤侵蚀的物理过程,并提供更详细的机制描述。 随着计算机技术及其他相关学科的进步,建模手段和方法不断演进。20世纪上半叶的研究主要围绕单个影响因素展开,其中美国通用土壤流失方程(USLE)是该领域的里程碑式成果。USLE量化了五个影响因子:降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长与坡度及作物覆盖与管理,并广泛应用于年平均侵蚀量的预报。 非点源污染研究兴起后,土壤侵蚀模型的重要性进一步凸显。这些污染物主要通过降雨径流导致的土壤颗粒流失传播,因此,模拟土壤侵蚀过程成为非点源污染模型的基础。目前普遍认为未来的发展方向是将地理信息系统(GIS)与物理机制相结合,开发分布式土壤侵蚀模型。 该领域涉及多个学科领域的交叉融合,包括水文学、土壤学、气象学和生态学等。这些跨学科合作推动了研究的进展,并促进了模型的实际应用,在农业可持续发展及生态文明建设等方面发挥了重要作用。 未来随着科技进步和深入研究,土壤侵蚀模型将更加精确实用,为人类社会提供更有效的支持以实现可持续发展目标。
  • 酶及其方法
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    本课程聚焦于土壤中各类重要酶的功能与作用机制,探讨其在生态系统中的关键角色,并介绍多种先进的研究技术和分析手段。 众所周知,在土坡中的各种复杂生物化学过程都离不开土壤酶的参与。例如有机质分解、腐殖质合成、养分转化以及微生物生长与衰亡等等,这些过程均直接与土壤酶活性密切相关。
  • EPIC侵蚀
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    《EPIC模型中的土壤侵蚀数学模拟》一文探讨了利用EPIC(Enhanced Pest Management Model for Irrigated Cropping)模型进行土壤侵蚀预测的方法,通过数学建模分析不同农业管理措施对土壤流失的影响,为可持续土地管理和环境保护提供科学依据。 EPIC模型中的土壤侵蚀量数学模拟研究指出,土壤侵蚀与生产力影响估算模型(简称EPIC)是一种在农田管理和水土资源评价方面具有较大影响力的工具。本段落简要介绍了该模型中对气象因素及土壤条件等关键参数的处理方式。 文中提到,EPIC模型能够综合考虑多种环境因子及其相互作用,从而精确预测不同农业活动下土壤侵蚀的程度,并进一步评估这些变化对作物生产力的影响。通过模拟分析,研究人员和实践者可以更好地理解如何有效管理农田以减少水土流失并提高农业生产效率。
  • 物联网技术在状况监测框架——论文
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    本文探讨了物联网技术应用于土壤状态监测的研究框架,旨在提高农业和环境管理中土壤数据收集与分析的效率。 农业是所有发展中国家的基石。通过鼓励农业创新,智慧农业可以解决该行业当前面临的挑战。技术在农业领域的应用已成为马来西亚的一个新兴重点产业,农民开始采用远程监控技术和微控制器来执行特定决策以满足所需条件。这使得农民能够获得所需的资料或信息,并且能对其农业生产进行实时监测。 物联网利用传感器、执行器及其他嵌入式设备将整个世界连接起来。由于人口迅速增加,必须提高农作物产量。作物生长受土壤养分水平和水分含量的影响,因此需要定期监测营养状况。 本段落简要概述了一种使用各种传感器来测量温度、湿度及光强度等参数的土壤监控系统,并通过MCP3204 ADC将数据传输到Raspberry Pi并进一步上传至云端平台。最后,这些保存在云端的信息可以通过手机或笔记本电脑查看,从而帮助农民判断何种作物最适合特定土壤条件。 此技术的应用可以使农民更准确地了解其土地的具体参数,在施肥时做出更加明智的决策。
  • GNSS-R水分反演与方法分析
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    本研究致力于探讨和开发利用全球导航卫星系统-反射信号(GNSS-R)技术来精确监测土壤含水量的新模型与方法。通过理论分析及实证测试,优化了适用于不同地理环境下的土壤水分遥感算法,为农业灌溉、水资源管理和环境保护提供科学依据和技术支持。 土壤水分反演模型主要分为两大类。一类是针对裸露地表的土壤水分反演方法,包括几何光学模型(GOM)、物理光学模型(POM)、小扰动模型(SPM),积分模型(IEM)以及改进的积分模型(AIEM)。另一类则是面向植被覆盖下的土壤水分反演,代表性的有MIMICS模型、水云模型和农作物模型。尽管AIEM与MIMICS两个较为复杂,但它们的应用范围更广泛且模拟精度更高。根据GNSS-R技术路线进行土壤水分反演的具体流程如图2所示。
  • 国30S栅格格式据:REF_DEPTH(考深度)
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    中国30S栅格格式的土壤数据之REF_DEPTH提供了全国范围内详细的土壤参考深度信息,旨在支持农业、环境及地质研究等多领域应用。 中国土壤数据采用30S栅格格式,并包括REF_DEPTH(土壤参考深度)。