Application of the SCS–CN Method Integrated with GIS and Remote Sensing for Watershed Runoff Estimation: A Review
Sudhir Lad · R. D. Bansod · Bhaupatil Gavit 等 6 人
综述GIS与遥感集成的SCS-CN法在半干旱与季风区流域径流估算的应用。
汇总印度、中国等国文献，用降雨、土地利用、土壤图、DEM与流域形态计算CN和径流
CN约40至90以上，年径流差异大，R²多在0.73至0.98，但结果对CN与前期湿度等敏感。
可研究CN本地化校准与不确定性量化，并结合实测径流验证，提升无资料流域径流估算可靠性。
综述系统梳理了GIS与遥感集成的SCS-CN径流估算方法及其局限，对农业信息化中的流域水资源与水土保持管理有参考价值，但属方法综述、影响面有限，未达每日精选门槛。
径流的准确估算对于流域规划、水土保持、洪水缓解以及无资料流域的管理至关重要。土壤保持服务曲线数（SCS-CN）方法因其输入需求少、能够模拟土地利用、土壤性质和水文土壤组的空间影响而被广泛使用。本综述汇编了基于GIS的SCS-CN方法在半干旱和受季风影响国家（如印度、沙特阿拉伯、阿富汗、中国、伊拉克和埃塞俄比亚）流域的应用报道。所综述的文献利用降雨数据、土地利用/土地覆盖数据、土壤图、水文土壤组、数字高程模型和流域形态计量来计算曲线数和直接径流。报道的CN值差异很大，从干旱条件下的约40到城市、岩石、农业或入渗不良条件下的90以上不等。径流估算值从干旱集水区的相对较低值到高降雨流域的年径流量超过1300 mm不等。多项研究报告了观测径流与估算径流之间的高R²相关性，通常在0.73至0.98之间。本综述识别出的重要局限性包括：结果对曲线数选择、前期土壤湿润条件、初始损失假设、土地利用分类、土壤组赋值、降雨代表性以及缺乏实测流量数据的敏感性。SCS-CN方法的总体设计及其与遥感和GIS的集成，为评估空间径流和流域优先排序提供了一种实用方法，但该方法需要本地校准、不确定性分析，并依据实测降雨—径流数据进行验证。