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    基于DEM的青龍河流域數(shù)字河網(wǎng)提取

    2015-06-29 17:40:21時慧潔
    科技資訊 2015年14期
    關鍵詞:河網(wǎng)

    時慧潔

    摘 要:簡單敘述了流域河網(wǎng)提取的兩種辦法,并以ArcGIS為操作平臺,介紹了基于坡面徑流漫流模型的數(shù)字河網(wǎng)提取原理和方法,其流程可簡單分為:DEM的預處理、水流流向的確定、匯流累積的計算以及河網(wǎng)生成。該文基于SRTM DEM數(shù)據(jù)以青龍河水域為研究對象進行流域特征信息提取,提取結果與國家河網(wǎng)數(shù)據(jù)基本吻合,并就不同閾值劃分下的河網(wǎng)進行比較。

    關鍵詞:河網(wǎng) SRTM DEM ArcGIS 青龍河流域

    中圖分類號:P33 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2015)05(b)-0024-02

    Abastract:The paper briefly describes two methods of extracting river basins.With the Hydrology Analysis tools of ArcGIS, the principle and method of ground water overflow modelare well introduced,the process of which includes the flow direction, flow accumulation, drainage network andthedrainagenetworkextraction. Based on the Qinglong River watershed SRTM DEM data, the fact that the river networksturn out with different threshold values is discussed. And the extraction results were verified and in accordance with the basic national river network data.

    Key Words:drainagenetwork; SRTM DEM; ArcGIS; Qinglong River

    流域河網(wǎng)水系是描述一個地區(qū)地理地貌和水文特征基本的重要條件,對流域整體規(guī)劃、水資源優(yōu)化配置、水利水電開發(fā)利用以及防洪抗旱、航運、養(yǎng)殖、灌溉和旅游等都具有十分重大的意義[1]。目前,利用DEM數(shù)據(jù)提取流域數(shù)字河網(wǎng)主要有谷點提取模型和基于流向提取模型兩種[2]。谷點提取模型最初是由Greysukh,Pekuker, Douglas[3]等人提出,其原理是通過對比所研究網(wǎng)格的高程與相鄰網(wǎng)格的高程找出DEM中的谷點單元,再將谷點單元連接后形成河網(wǎng)[4]。該方法的問題是利用谷點單元形成的河網(wǎng)往往不連續(xù),且在地形起伏較小的平原地區(qū)難以識別谷點單元[5]。而目前廣泛應用的算法是基于OCallaghan和 Mark提出的坡面徑流模擬算法,其原理是先確定流域各柵格間的流向,再根據(jù)每個柵格點上游的計算得到匯流累積量,最后按不同閾值提取出河網(wǎng)。其中確定流向的方法多采用D8的算法,曹玲玲[6]、吳冰[7]、周國園[8]、沈中原[9]、熱紫燕[10]等人都在不同流域基于坡面徑流模擬算法進行了河網(wǎng)提取。該文主要介紹利用DEM數(shù)據(jù)基于坡面徑流漫流模型的數(shù)字河網(wǎng)提取方法,并在ArcGIS環(huán)境下通過青龍河流域的實例進行分析。

    1 研究區(qū)背景概況

    1.1 流域概況

    青龍河是秦皇島市的重要水源地,青龍河流域是秦皇島市限制納污控制考核的重要水功能區(qū)。青龍河流經灤河流域東側,地處東經118°37′~119°37′,北緯39°51′ ~41°07′之間,流域面積6340 km2,占灤河流域面積的14%,是灤河水系年平均來水量最大的支流。該文擬以桃林口水壩址以上流域為例,進行流域數(shù)字河網(wǎng)的提取研究。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    DEM的數(shù)據(jù)來源是SRTM DEM(Shuttle Radar Topography Mission)數(shù)據(jù),是2000年2月11日美國發(fā)射的“奮進”號航天飛機上搭載的SRTM系統(tǒng)采集的地表面數(shù)據(jù)。SRTM DEM數(shù)據(jù)采用WGS1984投影參數(shù),通過中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心國際科學數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站可下載空間分辨率為 3″(約90m)的中國區(qū)域數(shù)據(jù)[11]。由于下載的圖像數(shù)據(jù)不一定剛好在一個圖幅范圍內,需對下載的數(shù)據(jù)進行剪裁及修正,從而得到青龍河流域部分。

    2 河網(wǎng)提取方法

    2.1 DEM預處理

    在利用SRTM數(shù)據(jù)提取流域的數(shù)字河網(wǎng)之前,首先需要對SRTM數(shù)據(jù)進行預處理,以消除SRTM中存在的無效數(shù)據(jù)區(qū)域。此外,由于原始的DEM圖像中數(shù)據(jù)缺陷或是一些真實地形的存在,使得DEM表面存在著一些凹陷的區(qū)域,使水流無法按照其本身流向流出。所以為避免水流出現(xiàn)逆流或中斷的現(xiàn)象,首先要對DEM進行無洼地的填充。洼地填充的基本過程是先利用水流方向數(shù)據(jù)計算出DEM數(shù)據(jù)中的洼地區(qū)域,并計算其洼地深度,再依據(jù)這些洼地深度設定填充閾值進行洼地填充。

    2.2 流向確定

    柵格單元的流向是指水流出該柵格單元的方向。每個柵格中的流向是通過計算該柵格周圍最大的落差坡度來確定的,這種計算方法稱為D8法。D8法將柵格中的水流方向分為8個方向,即與該柵格相鄰的8個柵格分別代表一個方向。在此基礎上計算中心網(wǎng)格與各相鄰網(wǎng)格間的距離權落差,取距離權落差最大的網(wǎng)格與中心網(wǎng)格的連線作為水流流出方向。水流方向的確定過程就是在柵格周圍尋找坡度變化最快的方向。

    2.3 匯流累積量計算

    區(qū)域匯流累積量的計算需要建立在水流方向的基礎上,實際是曲面上水流過程的模擬。水流方向確定后便可計算每個柵格單元的上游集水區(qū)范圍,并生成與之對應的水流方向矩陣,計算該矩陣中某個柵格的累積流量,正是根據(jù)該柵格周圍的流向數(shù)值編碼計算而來的。

    2.4 河網(wǎng)生成

    通過匯流累積量的計算,完成柵格之間流量傳遞的過程,匯流累積量代表著柵格在流量傳遞過程中累計的柵格數(shù)。每一個柵格都攜帶著一份流量,當柵格攜帶的流量在同一位置累計到一定值時,便會產生水流,這些水流形成的路徑就是河網(wǎng),累計到形成水流的值稱為河網(wǎng)閾值。其原理是把所有大于或等于給定閾值的匯流柵格單元標記為1,其余柵格則沒有數(shù)據(jù),遂將賦值為1的單元格提取出來。

    3 實驗與結論

    利用ArcGIS的水文分析模塊,運用坡面徑流模擬方法,提取桃林口書庫壩址上游流域的河網(wǎng)。對區(qū)域設置不同的閾值,所繪制出的河網(wǎng)疏密程度不同(圖2)。當閾值較大時,形成水流所需的累計柵格數(shù)較多,不易形成河網(wǎng);當設置閾值較小時,形成水流所需要的柵格數(shù)較少,容易形成河網(wǎng)。設定匯流累積閾值時,要充分考慮水系的實際情況,并通過觀察和與地形圖相比較等方法適當?shù)倪x定閾值,保證徑流模擬準確性和實際性。如當面積閾值從25.8164 km2(柵格數(shù)為3000)調整為129.0822 km2(柵格數(shù)為15000)時,河流分支數(shù)量相應從197個河道減少到37個河道。在確定上游集水面積閾值為15000個柵格單元時的提取結果與1:25萬的國家五級河網(wǎng)疊加分析可知(圖2(a)),圖中河流水系與實際河網(wǎng)基本吻合能夠滿足水文模擬與生產需要。

    該文介紹了基于ArcGIS平臺支持下河網(wǎng)特征的提取原理,以青龍河流域為案例對其進行DEM的預處理、水流流向的確定、匯流累積的計算,并基于流域不同集水面積閾值提取不同疏密程度的水系特征。選用空間分辨率為90m的SRTM DEM數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源避免了傳統(tǒng)地面測繪容易出現(xiàn)的數(shù)據(jù)插值誤差從而導致平坦地區(qū)河網(wǎng)提取效果不佳,基于SRTM DEM數(shù)據(jù)進行河網(wǎng)提取可以最大程度地保證提取的河網(wǎng)的準確性。該文成功提取青龍河水域數(shù)字河網(wǎng),這對青龍河流域的水資源規(guī)劃及配置提供技術條件并對實現(xiàn)水資源現(xiàn)代化管理有著重要意義。

    參考文獻

    [1] 梁科.基于SRTM數(shù)據(jù)的流域水系提取與三維可視化[D].長沙:中南大學,2008.

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    [3] Puecker TK, Doughlas DH.Detection of surface-specific points by local parallel processing of discrete terrain elevation data[J].Computer Graphics and Image Processing,1975(4):375-387.

    [4] Lawrence WM, Jurgen Garbrecht.Automated recognition of valley lines and drainage networks from grid digital elevation models:a review and a newmethod[J].Journal of hydrology,1995(167):393-396.

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    [6] 曹玲玲,張秋文.基于SRTM的數(shù)字河網(wǎng)提取及其應用[J].人民長江,2007(8):150-152.

    [7] 吳冰,李昌文.基于SRTM DEM的盤龍河流域河網(wǎng)提取研究[J].水資源與水工程學報,2013(6):157-162.

    [8] 周國園,侯志華.基于DEM的汾河流域水系提取試驗研究[J].科技創(chuàng)新與生產力,2014(11):60-63.

    [9] 沈中原,李占斌,李鵬,等.基于DEM的流域數(shù)字河網(wǎng)提取算法研究[J].水資源與水工程學報,2009(1):20-23,28.

    [10] 熱紫燕,阿不都沙拉木,穆艾塔爾·賽地,等.烏魯木齊河流域數(shù)字河網(wǎng)提取分析[J].新疆水利,2012(6):11-15.

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