DEM数据分辨率对黑河金盆水库流域地形参数提取的影响分析

根据陕西省黑河金盆水库流域不同分辨率的DEM数据,采用数理统计方法分析DEM数据分辨率的变化对流域地形参数提取的影响,为建立流域分布式水文模型前期DEM数据分辨率的选择提供参考依据。对流域不同分辨率DEM数据分析得到:随着流域DEM数据分辨率的降低,流域的粗糙度值、最大坡度及平均坡度值、最大高程值、平面曲率和剖面曲率最大值及最小值的绝对值均有减小的趋势,最小高程有增大的趋势,坡向在DEM数据分辨率降低到一定程度时会出现较大变化,地形指数变化范围更趋于集中。     

不受DEM空间分辨率影响的地形指数计算

为了减小数字高程模型(DEM)分辨率对地形指数计算的影响,开发了一种不受DEM空间分辨率影响的地形指数计算方法.选取汉江上游褒河流域作为研究区域,通过引入分辨率因子考虑DEM空间分辨率对单宽上坡集水面积的影响,应用分形方法处理DEM空间尺度对地形坡度的影响,将该算法应用到褒河流域DEM数据的计算中.结果表明:此法可以成功地由低分辨率的DEM数据获得与目标高分辨率精度相仿的地形指数分布,能在一定程度上消除DEM空间分辨率对地形指数计算的影响,因而对无资料地区的水文预报有着十分重要的现实意义.     

基于不同空间分辨率DEM的地形因子分析比较

地形因子是描述地理空间信息最直观有效的数据,是表达地形的重要指标.基于DEM数据的地形因子提取也是各类地理空间相关研究的基础和核心.以德钦县为研究区域,在ArcGIS软件平台支持下,分别基于云南省德钦县四种不同分辨率(30m、45m、60m和90m)DEM数据对坡度、坡向、平面曲率以及剖面曲率四个地形因子进行提取.并采用对比分析法和图表法对数据进行统计分析,得出不同空间分辨率所提取的各地形因子之间的差异.结果表明,对于德钦县来说,随着DEM精度的降低,地形信息不断被综合,更趋于概括,各地形因子地形信息的变化也都具有一定的规律.     

雅鲁藏布江流域TRMM降水数据降尺度研究

为了获取我国西南典型缺资料地区雅鲁藏布江流域较高时空分辨率的降水空间分布数据,开展了复杂地形条件下的卫星降水资料降尺度方法研究.构建了基于TRMM降水数据的雅鲁藏布江流域降水时空降尺度模型,并利用搜集的降水实测数据对模型进行了率定和精度验证,结果表明:1)研究提出的水汽运移距离因子在雅江流域与降水具有很强的相关性,在构建的空间降尺度模型中其显著性优于传统地形指示因子DEM;2)TRMM降尺度结果较原始降水数据空间分布更为合理性且细节刻画能力更强,但统计精度月际差异明显,月R2值主要集中在0.5~0.9之间,RMSE值在3.7~40mm之间波动,且整体呈现随月降雨量增加而增大的趋势,个别月份由于降水观测极值出现而导致R2值不足0.1.日尺度上,降尺度结果受原始TRMM降水数据精度影响,平均精度R2不足0.3.     

基于DEM对土地利用类型时空分布的影响研究——以抚河流域为例

为了研究土地利用现状以及地形因子对土地利用类型分布的影响,以抚河流域为研究区,采用数字高程模型(DEM)及2010年和2017年2期的Landsat遥感影像,通过Google Earth和监督分类最大似然法,结合目视解译,获取了抚河流域土地利用现状;运用ArcGIS进行空间分析获取了不同高程、坡度和坡向的土地利用分布情况。结果表明,耕地、水域、建设用地等主要集中分布在高程低、坡度相对平缓地区,这几类土地利用面积随着高程和坡度的上升而减少;林地面积的分布呈现出随高程和坡度上升而增加的趋势;坡度对土地利用类型起着制约作用,坡向对土地利用类型影响整体较弱;对抚河流域土地利用现状、土地利用分布与地形因子方面的研究,为当地建设生态文明示范区提供一定的参考价值。     

叶城县河谷绿洲空间景观格局特点分析

该文以叶城县河谷绿洲地区为研究区域,采用Google Earth绘图软件勾画绿洲斑块现状矢量图,利用ArcGIS10.0的空间分析功能,对DEM数据进提取分析.研究结果表明,绿洲斑块的面积随海拔高程的升高而减小;随地形坡度的增大而减小;而研究区的景观破碎化程度随海拔、坡度的增加而增加.     

广西北回归线区域天文辐射时空特征分析——以宾阳县为例

基于25 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据,依据坡面天文辐射分布式模型算法,模拟计算北回归线附近宾阳县的天文辐射空间分布,并分析地形因子对于天文辐射的影响。结果表明:宾阳县年天文辐射总量在2 718. 11～13 155. 07 MJ/m~2,在不同地形下天文辐射空间分布差异明显;不同月份的天文辐射在不同坡向坡度上的空间分布亦不同,就该区域而言,8月份空间分布较为均匀;山地天文辐射受到天文参数和地形因子共同作用影响。     

甘肃白龙江流域土地利用在地形梯度上的空间分布

以甘肃白龙江流域1977,2002,2010年Landsat影像和30 m分辨率DEM为数据源,基于GIS空间分析技术,建立了白龙江流域土地利用数据库并生成了坡度和地形位指数图,然后将高程、坡度和地形位梯度图分别与土地利用数据叠加,对1977-2010年不同高程带、坡度带和地形位梯度上土地利用变化空间特征进行定量分析.结果表明:近30多年来,在各高程和坡度带上,白龙江流域的建设用地向更高高程和陡坡方向扩展;陡坡耕地面积出现了从增加到减少的逆转;林地变化则相反;受人类干扰程度的强烈影响,草地、水域和未利用地逐年减少.1977-2010年各土地利用类型的地形位分布指数曲线基本形态相似,但在个别地形位上的分布指数有明显变化;建设用地在低地形位的优势性增强,并向高地形位扩展;耕地也向高地形位扩展;林地和草地在低地形位的分布指数先减小后增大;未利用地在高地形位的分布指数增大.建议根据不同的地形梯度,合理调整土地利用结构,尽量避免不合理的土地利用方式和人为干扰,继续实施生态建设工程和人类生产活动管控,为区域土地可持续利用和自然-社会-经济协调发展服务.     

广西北回归线区域天文辐射时空特征——以宾阳县为例

基于25 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据,依据坡面天文辐射分布式模型算法,模拟计算北回归线附近宾阳县的天文辐射空间分布,并分析地形因子对于天文辐射的影响。结果表明:宾阳县年天文辐射总量在2 718. 11～13 155. 07 MJ/m~2,在不同地形下天文辐射空间分布差异明显;不同月份的天文辐射在不同坡向坡度上的空间分布亦不同,就该区域而言,8月份空间分布较为均匀;山地天文辐射受到天文参数和地形因子共同作用影响。     

土地利用现状与地形因子关联关系研究——以杭州市为例

地形是土地利用空间格局形成的基础.本文以杭州市为研究区域,通过对多时相TM/ETM+影像进行分类得到2010年土地利用数据,利用研究区2010年土地利用数据和DEM数据,分别分析了高程、坡度和坡向三种地形因子与土地利用空间格局的关系,研究了各土地利用类型在高程和坡度联合影响下的分布指数特征,确定了各种土地利用类型的高程—坡度优势分布组合以及优势分布区域.此外,根据土地利用类型在各地形因子级别下的数量和结构差异量,提取了各级地形因子下的主导土地利用方式,通过分析发现一些类型的分布特征导致了相应的土地利用变化趋势.     

基于Arc Hydro Tools的涪江流域特征自动提取分析

以涪江流域为例,基于1∶5万和1∶25万两种比例尺数字高程模型(DEM),利用Arc Hydro Tools对DEM预处理后进行流域提取,分析通过不同方案提取的河网、流域面积等相关参数,同时针对不同分辨率河网出现差异地段的地形坡度和地形标准差进行分析.实验结果表明:提取结果的精度在总体上是符合要求的,但是在地势平坦区域人类活动干扰较大的地区,提取的结果与实际相差较大.从提取的效率和实验结果的精度两方面来看,基于Arc Hydro Tools的流域特征自动提取是切实可行的.     

基于Hydrology的山区1:1万DEM水系提取研究

利用重庆市万州区4幅比例尺为1∶1万,地面分辨率为5 m的DEM数据,根据地表径流模型原理,通过ArcGIS中的HydrologyTools模块进行D8算法提取流域水系,计算汇流累积量,并最终生成河网。结果表明:对1∶1万DEM进行水系提取,最小水道集水面积阈值设定为50 000个栅格较合理;对于山地地形,基于1∶1万DEM数据,利用ArcGIS Hydrology模块提取河网的方法,从提取的效率和结果的精度两方面看来都是切实可行的。     

皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征及与地形的关系

基于修正的通用土壤流失方程和GIS空间分析方法,定量分析了皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征,讨论了侵蚀强度与海拔、坡度、坡向等因子的关系.基于信息熵模型评价地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性结果表明:(1)皖西大别山区2010年土壤侵蚀总量为1844.30×10~4t,平均侵蚀模数为1415.05t/km~2·a.区域以微度和轻度侵蚀为主,分别占总面积的52.95%和31.99%,侵蚀强度由东南至西北逐渐加剧.(2)坡度和海拔主导着区域内土壤侵蚀强度的空间分布.随着坡度和海拔增加,侵蚀强度不断加剧,强度侵蚀的面积比例增加,微度侵蚀的面积减少;在坡度15-25°区域、海拔200-500m区域的土壤侵蚀总量最大.坡向对土壤侵蚀强度的影响较小,土壤侵蚀强度在东南坡向较其它坡向略强.(3)地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性强弱为:坡度海拔坡向.坡度是安徽省大别山区土壤侵蚀强度的主导因子.     

GIS在九龙江流域农业非点源污染信息数据库建立中的应用以五川小流域为例

运用GIS软件MapInfo、ARC/INFO工作站和ArcView3.2建立五川小流域的农业非点源污染信息数据库,包括小流域边界、水系、土地利用现状图及地形图等.利用五川小流域等高线、高程点制作TIN,建立流域数字高程模型(DEM),并在DEM的基础上进行表面分析,提取坡度、坡向、坡长等.运用ArcView的水文分析模块模拟流域的地表水网分布、水网密度.为五川流域农业非点源污染模拟研究提供了基础数据平台,为九龙江流域农业非点源污染研究提供经验借鉴.     

植被格局研究中的基础地理数据数字环境分析

以济南市南部山区部分区域为研究范围,借鉴已有研究成果,采用对比分析法、综合分析法和实验验证法,从坐标系统、地图投影、比例尺和空间分辨率等方面对植被格局研究中基础地理数据数字环境建设进行研究,选定以 1954 年北京坐标系、高斯———克吕格投影、1:10 000 比例尺、10 m 分辨率作为基础数据的数字环境。并得出如下结论：（1）坐标系统的选择首先应该考虑原始数据所采用的坐标系统,应保证所需数据坐标系统的统一性;（2）在选择地图投影时,应充分考虑研究区大小、形状及数据源特征、地理位置、研究专题内容等要素;（3）在比例尺选择时,应充分考虑专题要素制图及分析结果制图要求的信息量和制图精度;（4）在选择栅格数据的栅格大小时应综合考虑眼睛识别能力、数据量、数据要求精度等因素。     

DEM水平分辨率越高提取的河长越准确??

是否所使用的DEM水平分辨率越高,水文、水力学模拟的准确度和流域特征参数提取的精度越高?为探讨该问题,本文用Arc-Hydro模块提取了9种DEM水平分辨率(3~250m)下202条不同等级(Strahler Order)河流的河长,以3m激光探测与测距(LiDAR)DEM数字化的河长为标准,计算了各分辨率下河长提取的平均相对误差(ARE).结果表明:在研究区内,10~20m水平分辨率的DEM数据提取的河流长度最为精确;随着DEM水平分辨率的提高,不同等级河流提取河长的ARE均逐渐减小;当水平分辨率提高到一定级别之后若继续提高时,ARE反而会逐渐增大;即整体上提取河长的平均相对误差和DEM水平分辨率之间呈"对勾型"变化规律.本研究表明,并不是DEM水平分辨率越高,提取河长越精确.     

基于尺度转换的数字水系提取方法及应用

 低分辨率DEM提取数字水系精度不高,不能满足水文模型建模需要。在Mark和O’Callaghan提出的坡面径流模拟算法提取水系的基础上,将高分辨率栅格的流向分配至低分辨率栅格内,采用向量运算法则和栅格最大集水面积法,通过流向的聚集过程判断低分辨率栅格的流向,进而将高分辨率DEM提取的数字水系转换成低分辨率栅格水系,并在洣水等5个不同流域加以应用。研究分别采用水系密度和流域宽度分布两项指标对尺度转换后水系与提取的各种尺度水系进行比较,结果表明,该方法简单有效,对于平原区水系提取及山区水系提取都有较好的适应性,转换后水系与实际相符,满足水文模型建模要求。     

梅里雪山植被空间格局与环境因子关系分析

 基于GIS和遥感技术,从空间尺度上探讨了梅里雪山地区植被空间分布格局与非地带性的环境因子如地型因子等的相关性.首先,在GIS的帮助下提取研究区的植被图,运用DEM以及TM影像产生6个反映梅里雪山地区森林群落生境特征的环境因子(海拔、坡度、坡向、地型湿度指数、林冠郁闭度、温度),并将矢量格式的植被图斑赋予上述各个环境因子属性,并建立植被空间数据库.最后采用CCA排序方法定量分析不同环境因子与梅里雪山植被空间格局的关系.CCA排序结果表明:①影响梅里雪山地区植被空间分布格局的主要环境因子是地型湿度指数、海拔、林冠郁闭度和温度,其中海拔是植被格局的首要控制因子;②海拔与温度和地型湿度指数呈显著负相关,而海拔与坡向之间的相关性极小;③在梅里雪山地区由DEM产生地型湿度指数不能真实的反映该区域地表水分分布的真实状况,因为该区域的气候尤其是降雨受西南季风和地型垂直气候以及焚风效应的综合影响.     

三峡山地不同坡位土壤水分的时序变化研究

土壤水分是维持森林生态系统可持续的重要因子,降水作为土壤水分最主要的补给来源,定量认识两者的关系对深入了解土壤水分入渗及产流汇流等生态水文效应和区域水平衡至关重要.该文采用时间序列法分析了2018年—2019 年三峡山地大老岭林区典型小流域土壤含水量和降水之间的相关关系,结果表明：1) 研究区降水过程无显著自相关性,而土壤含水量呈现高度自相关性,且随时间尺度缩小不断增强;2) 降水量与土壤水分含量同消同涨,两者之间存在协相关关系,月尺度上土壤含水量与降水相关性较弱,日尺度上二者相关性呈明显的“单锋型”,小时尺度上降水序列和土壤水分序列相关性在降雨事件发生后2～4 h最显著;降雨72 h后,各深度土层相关系数差异明显减小.3) 在不同时间尺度下,不同深度土层土壤含水量与降水的协相关性变化趋势表现出较强的一致性,随土壤深度增加,土壤含水量与降水的相关性降低,且水分变化对降雨滞后性增加.4) 不同坡位土壤水分与降水的协相关性差异显著.坡下土壤含水量对降水的响应强烈,而坡上两者相关系数偏低.5) 土壤水分序列与降水序列协相关性在不同时间尺度有所差异,小时尺度和天尺度两者协相关性较为显著且均随着时间推移呈先增大后减小的特征,而月尺度两者相关性则表现为随滞后时间距增加而单调递减趋势.