基于植被覆盖度改进的SCS-CN模型在中国坡面尺度径流预测中的应用研究

针对传统SCS-CN方法因水文条件分类粗糙导致径流预测精度不足的问题，研究人员通过整合中国65个监测站点的降雨-径流数据，提出融合植被覆盖度的改进CN值计算方法。结果表明，改进后模型NSE效率提升18-44%，显著提高了草地、灌木林和乔木林的径流预测准确性，为中国复杂植被条件下的水文模拟提供了可靠工具。

　　

在全球气候变化背景下，精确预测地表径流对水资源管理和洪旱灾害防治至关重要。美国农业部开发的土壤保持服务曲线数（SCS-CN）方法虽被广泛应用，但其核心参数CN值基于美国本土数据制定，在中国等植被类型复杂的地区表现不佳。现有研究显示，直接套用SCS手册中的CN值会导致中国约70%监测点的径流预测误差超过5%，Nash-Sutcliffe效率(NSE)普遍低于60%。更关键的是，传统方法仅用"好、中、差"三个离散等级描述水文条件(HC)，无法捕捉植被连续变化对径流的非线性影响。

针对这一难题，长安大学的研究团队在《Soil and Tillage Research》发表论文，通过分析全国65个植被监测点的降雨-径流数据，开发了融合植被覆盖度的改进SCS-CN模型。研究发现，传统方法在草地、灌木林和乔木林的NSE值分别为60.55%、58.51%和-21.20%~64.39%，而改进模型通过建立CN值与裸土/植被覆盖度的定量关系，使NSE提升至78.57%-82.90%，验证集精度同步提高20%以上。这项研究不仅解决了CN值在中国"水土不服"的问题，更开创性地将连续植被参数引入经典水文模型。

关键技术方法
研究团队采用三种技术路线：1)基于算术中位数(CN_C)和最小二乘法(CN_F)反演实测CN值；2)构建包含裸土CN_bare和植被修正系数的改进方程；3)使用58个站点校准、7个独立站点验证的交叉检验策略。数据来源于中国不同气候带的65个标准径流场，覆盖草地、灌木林和乔木林三种生态系统。

研究结果

比较计算与手册CN值差异
通过CN_C和CN_F方法计算的CN值普遍低于SCS手册值(CN_T)，尤其在HSG-B/C组差异达15-20。最小二乘法(CN_F)虽较CN_C提升约5%精度，但受限于HC分类粗糙性，NSE仍难以突破60%。

中美CN值差异机制
中国植被冠层截留率和土壤有机质含量显著高于美国同类生态系统，导致相同HC条件下实际入渗能力更强。例如中国草地在"好"HC下的CN值比美国低8.3，印证了直接移植美国参数的局限性。

改进模型性能
新建的植被覆盖度修正方程将草地NSE从60.55%提升至78.57%，灌木林从58.51%升至82.90%，乔木林更是从负值改善至64.39%。验证集显示改进模型具有良好泛化能力，NSE波动幅度缩小40%。

结论与意义
该研究突破传统SCS-CN方法对离散HC分类的依赖，首次实现植被连续覆盖特征与CN值的动态耦合。提出的CN_modified=CN_bare×(1-0.01C^0.6)形式方程，兼具物理机理明确和参数易获取的优势。成果为SWAT、AnnAGNPS等主流水文模型的中国本地化应用提供关键参数支持，尤其对植被恢复工程的水文效应评估具有重要实践价值。作者Jinle Yu等强调，未来需在更大时空尺度验证该方法，并探索将卫星遥感植被指数直接嵌入CN计算框架的可能性。