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摘要
前期土壤湿度条件和降雨强度是影响径流曲线（SCS-CN）模型径流量预测精度的重要因素。分析不同流域下二者对SCS-CN模型性能的影响，对提高模型预测精度至关重要。基于5个半干旱半湿润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：在重新划分前期土壤湿度条件区间后，模型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%。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，且半干旱半湿润流域的提升幅度略大于湿润流域。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，平均提升89%；均方根误差平均降低29.2 mm。
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单位南京信息工程大学; 江苏省水利科学研究院; 江苏省水文水资源勘测局
