基于ArcGIS的流域水文特征分析

水文模型始终是水文科学研究的重要手段与方法之一。数字高程模型(DEM)是构成GIS的基础数据,利用DEM可以提取流域的许多重要水文特征参数。通过对DEM流域水文特征信息提取的基本原理与实现手段的研究,应用地理信息系统软件ArcGIS 9.3所提供的水文分析工具箱实现了流域水文特征信息的提取。通过提取结果与原始区域影像图的对比,证实通过DEM数据提取的流域水文特征信息与实际河流水系特征基本吻合。因此,应用DEM提取流域水文特征信息的方法是可行且有效的。     

基于SRTM DEM的浙江八大水系特征提取与精度分析

选用SRTM DEM(90m)数据,利用Arc Hydro Tools分别实现了浙江八大水系(除运河流域)的边界提取和流域划分。通过计算流域的相关水系因子(如流域面积、流域周长、流域平均分支比等),以及与1/25万数字水系河网的比较,进行提取水系的精度分析。结果表明,流域面积是反映水系提取精度的重要指标;其他因子反映较小。同时,应用SRTM DEM数据提取水文特征具有较高的精度,显示了其在更新水文研究基础数据方面的优势。     

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.     

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。     

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ArcView的流域河网特征自动提取

在流域水资源管理GIS系统中,常需要进行流域河网水系和流域河网特征的提取,它是水文建模所必需的基础数据。目前常用ArcGIS来完成建模与提取。由于ArcGIS系统庞大复杂。本文提出利用ArcView及其扩展模块Spatial Analyst和水文分析模块Hydrology来完成流域水系其河流网络特征的提取方法,并进行了实验,成功地提取了湘江流域河网水系和流域特征。     

基于DEM的青龙河流域数字河网提取

简单叙述了流域河网提取的两种办法,并以ArcGIS为操作平台,介绍了基于坡面径流漫流模型的数字河网提取原理和方法,其流程可简单分为:DEM的预处理、水流流向的确定、汇流累积的计算以及河网生成。该文基于SRTM DEM数据以青龙河水域为研究对象进行流域特征信息提取,提取结果与国家河网数据基本吻合,并就不同阈值划分下的河网进行比较。     

基于ArcGIS的铁路桥涵水文分析

铁路桥涵水文计算是桥涵勘测设计中的重要工作。基于数字高程模型(DEM)和地理信息系统(Arc GIS)技术,对铁路沿线流域进行了水文模拟分析。提取了流网、流域界线、流域面积、流域坡度等水文特征,将其与人工在地形图上圈绘的流网和流域面积比较,发现结果一致。然后将Arc GIS得到的水文特征用大中流域洪峰流量计算模量公式计算流域洪峰流量。     

基于雷达测雨的实时洪水预报模型

实时洪水预报系统通常会伴随系统误差,即模型误差和观测误差．为了减小系统误差,本次研究尝试将雷达测雨技术、BP神经网络技术引入流域洪水预报中,并建立基于分布式水文模型的洪水预报模型．将该实时预报模型应用于史灌河流域．从预报的结果来看,该实时预报模型很好地解决了雷达遥感数据与水文模型的耦合,为在流域洪水预报中采用雷达测雨提供了先行的研究基础．     

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。     

基于模糊聚类和BP神经网络的流域洪水分类预报研究

传统的流域洪水预报大都通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律,其预报精度需要进一步提高.用模糊聚类ISODATA迭代模型将历史洪水分为若干类型,进行水文预报模型参数的分类调试;并建立BP神经网络分类模型判断实时洪水所属类别,选择其相应类别的模型参数实现流域洪水的分类预报.在辽宁省大伙房水库流域的实际应用表明:此方法不但可以实现洪水实时在线分类而且提高了流域整体洪水预报精度,是一种为水库实时调度提供可靠依据的有效洪水预报方法.     

基于DEM的流域灾害点密度研究

以重庆市巴南区安澜镇为研究范围,以大比例地形图数据为基础,以50 m×50 m网格尺寸为单位提取研究区数字高程模型(DEM),利用Arc GIS水文分析模块,通过DEM的洼地填充、模拟水流方向确定各网格单元汇流累积量,并依此设置合理阈值提取河网,根据水流方向数据得到安澜镇110个小流域;以安澜镇山洪的历史灾害统计数据为基础,以110个小流域为统计单元,通过空间的叠加分析、属性表的连接等确定各统计单元灾害点分布情况,利用空间统计分析工具得到安澜镇流域灾害点密度分布情况;结果表明:灾害点高危险密度为1.180-2.341(个/km2),面积为11.89 km2,占安澜镇总面积的9.73%,符合研究区实际情况,划分流域是相对合理。     

基于DEM的汾河流域水系提取试验研究

以山西省汾河流域为水系提取实验研究区域,采用该区域的DEM数据,依托地表径流模型,并利用ArcGIS10.0中的水文处理工具包对河流流域进行水系特征提取,通过对水流方向的计算,对集水积累量进行分析,最终生成基于不同阈值的河网。     

大尺度流域高分辨率河网提取的多叉树耦合方法

大尺度流域分布式水文模型的构建是揭示全球水循环运动机理的重要工具,而流域河网拓扑信息则是分布式水文模型最重要的基础输入之一.针对现有国内外各种软件平台对大尺度流域高分辨率河网提取能力不足的现状,提出了多叉树耦合方法,通过先分块提取、后重新耦合的方式,可以获取全流域一体化的高分辨率河网拓扑信息.该方法不受流域尺度和数据精度的限制,其河网提取过程可充分结合使用现有各种软件平台,适用性很强.将该方法应用到中国西藏境内3.2×104km2的拉萨河流域,实现了9子块河网的一次性集成,共获取147994个坡面单元,平均坡面面积0.22km2,表明了多叉树耦合方法技术可行,并为后续大尺度水文模拟提供了重要的技术支撑.     

流域洪水预报与调度系统研制

研究作为防洪减灾非工程措施的重要措施之一的洪水预报及调度系统制定的方法.结合不同水文模型，采用最小二乘递推模型进行误差实时校正，使用水文资料的自动内插来编制流域洪水预报方案，以GIS为平台进行预报结果的显示、分析、查询等.提出了制定流域洪水预报及调度软件系统一套完整的方案，并提供在沂沭泗水系和故县水库的两个应用实例.     

基于DEM的钦江流域水文特征提取研究

以广西钦江作为研究实例,提取了流域水流方向、汇流累积量、河网、子流域分割等水文信息,将结果与实测水文信息对比分析,结果表明模拟出的水文特征与钦江流域实际基本相符,同时也受到数据源精度、研究区地形、软件算法等的影响,特别是在地形平坦或人为干扰大的地区,提取的结果与实际相差较大。从提取的效率和精度来看,在GIS环境下基于DEM数据自动提取流域水文特征是切实可行的一种方法。发展趋势上,如何提高平坦地区水文特征提取的精度问题仍然是研究的重点、难点和方向之一。     

海河流域中小河流洪水预报系统设计与实现

中小河流突发性洪水具有流速快、预见期短以及分布广的特点,其对预报在广度和频度上提出了新的要求;分布式模型充分考虑了气候因子和下垫面空间分布不均匀性,采用更细尺度单元描述流域内部的水循环过程,满足了这种精细化预报的要求。研究围绕分布式水文模拟技术,以数字流域水系提取、分布式水文模型、BP神经网络误差校正、网络地理信息系统等一系列新技术手段为支撑,构建了海河流域中小河流洪水预报系统,为中小河流突发性洪水的预报预警提供了一个思路。     

基于GIS空间分析的流域水文模型及其应用

将GIS技术应用于水文模型中发展起来的分布式降雨径流预报模型成为近年来流域水文模拟发展的主要趋势．针对流域内降水及下垫面条件具有时空分布不均匀的特点,通过DEM将流域划分为若干子漉城单元,并以TOPMODEL模型为理论基础设计了一个分单元处理产流和汇流过程的分布式降雨径流模型．结合西南某水库汛期入库径流资料进行模拟计算,实验结果表明该模型具有较好的应用效果．     

基于气象水文水动力耦合模型的流域尺度洪水预报方法： 以北江流域为例

针对中小流域目前径流和淹没预报难度较大且精度偏低的问题,本文以北江流域为研究对象,构建降雨径流-洪水淹没模型。在非耦合情况下,基于WRF-Hydro模式构建北江流域水文模型,通过对主要参数率定,优化了WRF-Hydro水文模型,模拟了流域的产流、汇流等水循环关键要素。在耦合情况下,将WRF-Hydro模式模拟的径流过程作为CaMa-Flood模型的边界条件,从而实现对整个流域的洪水淹没模拟。研究结果表明：在经过参数率定的WRF-Hydro水文模型中,针对验证期的5场典型洪水事件,皮尔逊相关系数均高于0.8,纳什效率系数在0.52至0.71之间,在预报期的三个洪水事件中,洪峰的平均误差为22.2％。在水文水动力模型耦合后,能够准确地捕捉洪水淹没与降雨强度、洪水流量变化之间的关系,进而提供洪水发生后洪泛区的淹没深度和范围等关键信息。本文构建的降雨径流-洪水淹没模型能够适用于地形复杂、降雨时空分布不均匀的北江流域,为类似半湿润流域的洪水预报提供了有益参考,同时也为水文水动力模型耦合的研究奠定了基础。     

ArcHydrology下四川雅安市流域信息提取研究

随着水系流域提取精度要求的重视和提高,水文分析常被用于流域水土流失分析等。本文基于ArcGIS9.3软件的水文分析模块ArcHydrology,对地质灾害频发四川省雅安市的ASTER GDEM进行提取河网、流域边界提取等水文特征信息,结果与国家基础地理信息中心提供的水系流域较吻合,且更详细,为灾后水利工程重建提供了数据和决策依据。