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基于空间信息技术的流域分布式水文模型研究

凌峰  
【摘要】: 由于地球环境变化和人类活动的影响,流域水文循环过程日趋复杂,传统的集总式水文模型已经难以满足实际工作的要求,分布式水文模型与地理信息系统、遥感和数字流域等技术相结合是解决这些新问题、新挑战的有力手段和必然途径,也是当前水文学研究的前沿和热点。在此背景之下,本文对流域分布式水文模拟理论、方法及其关键技术进行了系统的分析,特别是针对空间信息技术在分布式流域水文模拟中的关键问题进行了探讨,主要研究内容和结论如下: 利用数字高程模型(DEM)数据,通过地形分析算法提取数字河网、流域边界和相关水文参数是分布式水文模型的基础和关键。本文对DEM数据特点、获取方式进行了总结,对利用DEM数据进行数字地形分析的方法进行了回顾,在此基础之上,以清江花天河流域为例进行了流域数字河网的提取,分析了提取数字河网时最小汇流面积阈值的确定方法以及DEM空间分辨率对数字河网提取结果的影响。结果表明不同的最小汇流面积阈值会得到不同的河网,实际工作中可以根据阈值与河网密度和河网坡度之间的关系来确定;DEM分辨率对河网提取结果有较大影响,而且这种影响与地形特征密切相关。 获取流域高精度DEM数据是提高数字水文分析效果的重要环节,而空间遥感技术是获取DEM数据最有潜力的方法之一,特别是最新发布的全球免费高分辨率SRTM数据在很大程度上解决了高分辨率DEM数据获取相对困难的问题,对于水文学研究具有重要意义。本文利用地形图数据对SRTM数据质量进行了验证,结果表明SRTM具有较高的精度,但是数据中存在的无效数据区域是其在水文学领域应用的最大阻碍,而常用的融合全球低分辨率DEM数据的无效数据区域填充算法容易给填充结果带来较大误差,难以满足水文分析的要求。 为提高SRTM数据在水文分析中的应用效果,本文提出了两种SRTM无效数据区域填充方法:第一种方法是利用高分辨率ASTER数据,通过误差空间分析方法填充SRTM无效数据区域;第二种方法是基于实际河网的SRTM无效区域填充算法,该方法首先填充位于河网上的无效数据,然后再利用低分辨率DEM数据填充其它无效数据区域。试验结果表明这两种方法均好于传统融合低分辨率DEM数据的填充算法,提取的数字河网也与实际河网相吻合,可以满足后续研究的要求。 以清江上游流域为研究区域,基于TOPMODEL模型,分别利用SRTM数据和地形图DEM数据进行了流域降雨径流模拟,结果表明虽然利用两种DEM数据计算得到的流域地形指数有较大差别,但是通过模型参数率定,两者均可以获得较好的模拟效果。分析了DEM数据空间分辨率对地形指数计算的影响以及进而对TOPMODEL降雨径流模拟结果的影响,研究表明TOPMODEL模拟结果对流域地形指数分布不敏感,但是对于不同分辨率的DEM数据,率定得到的模型参数有所不同。 针对原始TOPMODEL模型应用于大流域时存在的不足,结合GIS和遥感技术,对原始模型进行改进,构建了松散耦合的分布式TOPMODEL模型。该模型通过将较大流域划分为一系列子流域,在每个子流域上应用传统TOPMODEL模型模拟降雨径流过程,然后通过河网汇流得到最终结果。同时,为进一步考虑大流域的下垫面空间变化,增加了植被截留模块,并在模型参数率定中,充分利用通过遥感技术获取的流域实际土地利用、植被和土壤数据,建立了模型参数与流域实际资料之间的关系,降低了模型参数的不确定性,模拟结果表明改进后的模型可以获得更好的模拟效果。流域下垫面条件是影响流域水文循环过程的重要因素,为分析研究区域土地利用变化对流域水文循环过程的影响,利用分布式水文模型SWAT对流域水文循环过程进行了模拟。首先介绍了SWAT模型的基本原理,然后利用TM遥感数据和FAO土壤数据进行了流域模型参数化,并且在模型参数敏感性分析的基础上,对模型进行了参数率定,结果表明,SWAT模型可以很好地应用于研究区域的日降雨径流模拟。 利用1989年与2004年的两期TM遥感数据分别获取了相应时间的流域土地利用数据,并通过SWAT模型模拟了不同土地利用方式下的流域水循环过程,结果表明与1989年相比,流域土地利用方式的改变导致流域年均径流量减小,洪峰流量有所增加。在此基础上,进一步建立了5种不同的流域土地利用情景,并利用SWAT模型分别模拟不同情景下的流域水循环过程,模拟结果表明,随着植被覆盖度的增加,流域蒸发增大,径流量减少,洪峰流量减小;而城市扩张、耕地面积的增大以及植被覆盖度的减小则会导致蒸发量的减少和洪峰流量的增大。


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