大尺度流域河网二叉树编码方法

数字流域模型(DWM)中基于二叉树理论的河网编码方法能够实现任意河段的直接定位和高效的拓扑运算,然而由于该模型针对大尺度流域河网存在编码能力不足的隐患,降低了该模型的通用性和有效性.为此,研究了河网二叉树编码的通用方法,并开发了全自动可视化平台,可以实现任意尺度流域河网的二叉树编码,为进行后续流域水沙运动模拟奠定了基础.将该方法应用于中国西藏境内约3.2万km2的拉萨河流域,实现了59197条河段的快速编码,并按河网自然拓扑形态和流域天然分界将全流域划分为3级14区,验证了该方法改进后的有效性.     

分布式水文模型子流域编码方法对比分析

根据分布式水文模型对子流域编码的要求,对文献中河流和流域编码方法进行研究。研究发现只有5种编码方式符合要求,分别是:拓扑属性表法、二叉树编码、多叉树编码、Pfafstetter法、干支拓扑编码。在深入研究这5种编码规则的基础上,对比分析其优缺点,并以第二松花江作为实例进行子流域划分及编码。结果表明:拓扑属性表法、多叉树编码和干支拓扑编码方法在河段单一汇流、多河段汇流支持方面优于其他编码方法;在直接计算相邻上下游子流域编码方面,拓扑属性表法可以直接查找获取,二叉树编码和干支拓扑码编码方法可直接计算,Pfafstetter编码和多叉树编码均需要遍历整个编码体系进行搜索获取;在判别任意2个子流域上下游关系方面,Pfafstetter编码和干支拓扑码均优于其他3种方法。不同编码方式具有各自的优缺点,在实际应用中需要根据不同分布式水文模型具体研究内容和编码要求选择适宜的编码方式。     

基于DEM提取流域河网研究

回顾和介绍了基于DEM提取流域河网的三种不同算法移动窗口算法、坡面径流模拟算法、谷线搜索算法,其中坡面径流模拟算法由于其水文学基础,能产生连续河网,能与分布式参数模型紧密结合,进而分析了这三种算法各自的优缺点和存在的主要问题,重点分析和讨论了坡面径流模拟算法中存在的三个基本问题(1)水道起始点位置的确定,(2)凹陷与平坦区域水流方向的确定,(3)模拟河网与自然河网之间的偏差.最后,针对算法中存在的问题,探讨了未来的研究重点.     

基于DEM的流域河网信息提取——以江津区笋溪河流域为例

本文以Arc GIS为操作平台,通过数字高程模型(DEM)数据为基础,介绍了流域的河网信息提取过程,并以江津区笋溪河流域为例,提取了该流域及其支流上2个水文站控制断面以上流域的水系图、坡度分布图、水文特征参数和地形参数,为该流域以后的水文分析和洪水预报提供基础参考数据,并为其它流域河网信息提取和基础数据获取提供一种快捷、简便和实用的方法。利用DEM和Arc GIS提取的水文参数,可直接作为流域洪水预报模型参数,不仅使工作效率得到了提高,还保证了信息提取的准确性,对流域水文资料缺乏地区洪水计算和预报具有十分重要的实用价值。     

基于DEM的分布式水文模型前处理程序开发及应用

作为水文模型不可或缺的一部分,前处理工作的质量在很大程度上影响着水文模型的模拟效果.为了简化前处理工作步骤,提高执行效率,本文开发了一个能够独立运行并具有可视化界面的水文模型预处理程序.该程序能够对数字高程模型(DEM)数据进行河网提取、子流域划分等工作,其特色在于:基于图论编写了无需填洼的水流方向确定算法;提出了"树叶裁剪法"的子流域划分方法;集成了自下而上的汇流顺序演算算法.将该程序应用于拉萨河流域,取得了较好的效果,为分布式水文模型的开发奠定了基础.     

汉江流域数字河网的构建

介绍了自动提取数字河网的常用方法和不足,阐述了利用DEM和DRLN（digltal river and lake network）的改进算法的基本思路。基于全球陆地一公里基础高程GLOBE数据。利用遥感影像获得的自然流域水系矢量数据对DEM进行重新处理,自动提取了汉江流域的数字河网,能够有效避免了原始DEM可能造成的错误。最后。利用ArcHydro工具构建了具有拓扑关系的水文网络,从而为进一步开展汉江流域分布式水文模拟和计算以及水资源优化配置等分析提供了充足的空间信息。     

SRTM无效数据填充方法在数字河网提取中的应用

为验证最新全球免费高分辨率航天飞机雷达地形测量任务(SRTM)数字高程模型(DEM)数据在水文学中的应用效果,以湖北省清江流域为例,利用SRTM数据进行了流域数字河网提取,通过与数字化地形图DEM提取的数字河网比较,指出SRTM数据中普遍存在的无数据区域是其进行水文分析的最大障碍,常用的SRTM无数据区域填充方法会使河道高程出现较大误差,导致提取的数字河网出现偏差.为解决上述问题,提出了在实际数字化河网限制下的SRTM数据无数据区域填充方法,计算结果表明,利用该方法处理后的SRTM数据更符合实际情况,提取的数字河网也与实际情况相符.     

基于DEM的分布式水文模型在黄河三门峡-小浪底间的应用探讨

充分考虑水文要素和各种参数的空间变化是分布式水文模型的优势所在,信息技术的发展为它们的研究提供了更为方便易得的数据源,因此具有一定物理基础的分布式水文模型将成为水文学发展的必然方向.文中依据从DEM中提取的河网、水流路径长度和坡度等流域特征,建立了适合于黄河流域三门峡-小浪底区间水文过程模拟的分布式日模型,为进一步的次洪模拟和小浪底水库入库洪水预报系统研究提供了必要的参数和依据.     

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。     

流域数字水文模型研究

探讨了数字水文模型的基本内涵和基本框架，首先利用数字高程数据自动提取流域水系，构建数字高程流域水系模型，主要包括数字高程模型中凹陷区域的识别和处理，平坦部位水流流向设定，子流域集水单元勾划，河网生成，河网与子流域编码及网结构拓扑关系的建立；然后在每一集水单元上建立数字产流模，再根据河网结构扼扑关系建立了数字河网汇流模型，从而形成数字水文模型，通过淮河流域能量与水分循环试验强化观测资料的检验，结果表