基于SCS-CN与MUSLE模型耦合的微地形侵蚀预测

屈加琪; 饶文利; 任凡斐; 钱振宇; 张青峰

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2025.05.032

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基于SCS-CN与MUSLE模型耦合的微地形侵蚀预测

试验研究

- 基于SCS-CN与MUSLE模型耦合的微地形侵蚀预测
- Predicting microtopography erosion by coupling SCS-CN and MUSLE models
- 水土保持通报 2025年45卷第5期页码：81-90
- 作者机构：
  
  西北农林科技大学资源环境学院，陕西杨凌 712199
- 作者简介：
  
  屈加琪（2000—），女（汉族），内蒙古自治区巴彦淖尔市人，硕士研究生，土地资源与空间信息技术专业。Email：qujiaqi@nwafu.edu.cn。
  张青峰（1974—），男（汉族），山西省孝义市人，博士，教授，主要从事土地资源与空间信息技术方面的研究。Email：zhqf@nwsuaf.edu.cn。
- 基金信息：
  
  中国陕西省自然科学基础研究计划项目“陕北黄土高原侵蚀分形特征”(2021JZ-17);中国陕西省农业关键科学与核心技术项目(2024NYGG011);中国陕西农业协同创新与推广联盟项目(LMR202204)
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2025.05.032
  中图分类号： S157.1
- CSTR：32312.14.stbctb.2025.05.032.
- 收稿：2025-04-07，
  
  修回：2025-06-23，
  
  纸质出版：2025-10-10
- 稿件说明：
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屈加琪, 饶文利, 任凡斐，等.基于SCS-CN与MUSLE模型耦合的微地形侵蚀预测[J].水土保持通报,2025,45(5):81-90.

Qu Jiaqi, Rao Wenli, Ren Fanfei, et al. Predicting microtopography erosion by coupling SCS-CN and MUSLE models [J]. Bulletin of Soil and Water Conservation,2025,45(5):81-90.
屈加琪, 饶文利, 任凡斐，等.基于SCS-CN与MUSLE模型耦合的微地形侵蚀预测[J].水土保持通报,2025,45(5):81-90. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2025.05.032. CSTR： 32312.14.stbctb.2025.05.032..

Qu Jiaqi, Rao Wenli, Ren Fanfei, et al. Predicting microtopography erosion by coupling SCS-CN and MUSLE models [J]. Bulletin of Soil and Water Conservation,2025,45(5):81-90. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2025.05.032. CSTR： 32312.14.stbctb.2025.05.032..

摘要

目的

探究耦合模型在不同坡度、雨强、时间和地表措施条件下定量微地形土壤流失量的预测精度，为微地形侵蚀量的精确预测提供科学参考。

方法

以黄土裸坡微地形为研究对象，提出根据地表实测径流（

）和地表粗糙度（SR）对径流曲线法模型（SCS-CN）进行修正以预测径流量，并与修正通用土壤流失方程（MUSLE）耦合进行侵蚀量预测。

结果

①与原始SCS-CN模型径流量预测结果

（

=0.705 6）相比，通过

反算CN值的修正模型SCS-Q和通过SR修正模型SCS-SR的径流量

（

=0.933 8）和

（

=0.769 1）预测精度分别提高了32%和9%； ②在微地形条件下耦合模型精度与传统RUSLE因子组合模型相比有了明显提升，且相较SCS-Q与MUSLE的耦合模型（MUSLE-Q）（NSE ∈ ［0.23， 0.94］），SCS-SR与MUSLE的耦合模型（MUSLE-SR）表现出更高的预测精度（NSE∈［0.50，0.94］）； ③在微地形侵蚀量预测中，地表措施对耦合模型精度的影响（ΔNSE=63%）显著大于雨强（ΔNSE=52%）和坡度（ΔNSE=40%）的影响。

结论

在微地形条件下，耦合模型的预测精度随降雨时间显著提高，降雨前20 min精度较低（

0.5），而降雨20 min后精度显著提升（

0.8）。

Abstract

Objective

The precision of using coupled prediction models in quantifying microtopographic soil loss was evaluated for varying slopes， rainfall intensities， temporal scales， and surface treatments in order to provide scientific referrences for microtopographic soil loss prediction.

Methods

The microtopography of bare loess slopes was studied. The soil conservation service curve number （SCS-CN） model was modified according to measured surface runoff （

） and surface roughness （SR） values for predicting runoff volume. The modified model was then coupled to the revised universal soil loss equation （MUSLE） for predicting soil erosion.

Results

① The modified models， SCS-Q （using CN values back-calculated from

） and SCS-SR （modified via SR）， predicted runoff （

and

， respectively） with

² values of 0.933 8 and 0.769 1， respectively. The developed models were more accurate by 32% and 9%， respectively， than the original SCS-CN model， which predicted runoff，

， with an

² of 0.705 6. ② The coupled models produced more accurate microtopographic erosion predictions than the RUSLE models. The MUSLE-SR model （combining SCS-SR with MUSLE） was more accurate （NSE ∈ ［0.50， 0.94］） than the MUSLE-Q model （combining SCS-Q with MUSLE）（NSE ∈ ［0.23， 0.94］）. ③ During the microtopographic soil loss prediction， the surface measures more strongly affected the microtopographic erosion prediction accuracy of the coupled model （ΔNSE=63%） than the rainfall intensity （ΔNSE=52%） or slope （ΔNSE=40%）.

Conclusion

The microtopographic soil erosion prediction accuracy of the coupled models considerably increased with rai

nfall duration： accuracy was low in the first 20 min of rainfall （

R²

0.5） but markedly increased after 20 min （

0.8）.

关键词

Keywords

references

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