坡度随DEM分辨率变化的地统计学解释——以黄土丘陵沟壑区为例

在土壤侵蚀、水文分析等诸多领域,坡度是重要的地形因子。目前坡度主要是基于DEM(数字高程模型)提取的,其精度受DEM分辨率影响。研究运用地统计学相关原理和方法,选取陕北绥德韭园沟流域为研究区,基于不同分辨率(10 m,30 m,50 m,90 m)的坡度数据,在ENVI环境下通过IDL编程构建不同分辨率坡度变异函数,通过独立结构模型(ISM,Independent Structures Model)对坡度数据的变异函数进行模拟和分析,给出DEM分辨率变化过程中坡度变化的机理性解释。研究表明,较高频的坡度信息层受分辨率的影响较大,其信息的损失是坡度随分辨衰减的主要原因。     

低分辨率遥感源DEM提取坡度降尺度研究——以延河流域为例

解决基于中低分辨率遥感源DEM(Digital Elevation Model)提取坡度数据的尺度效应问题,是流域水文分析与区域土壤侵蚀模拟等研究领域的迫切需要。选取延河流域为研究区,基于GDEM(Global Digital Elevation Model)与SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)提取的坡度数据,参照基于1:50,000地形图的10 m分辨率坡度数据,根据直方图匹配原理,构建坡度降尺度变换模型,进行降尺度变换,得到延河流域更高质量的、可公开使用的坡度数据和一套对中低分辨率坡度数据降尺度变换的有效方法。     

辽河流域径流过程模拟的空间尺度效应分析

针对分布式水文模型的尺度问题,在辽河流域,采用SWAT模型,研究不同DEM分辨率及不同子流域大小导致模拟结果的不确定性。研究结果表明:①DEM分辨率对流域平均高程、流域面积和子流域数量影响较小,而对流域平均坡度有显著的影响,因此径流模拟时需要进行坡度订正。对于河网提取,DEM分辨率为500m时提取的河网与基准河网吻合程度较高。②子流域面积过大,数量过少时,模拟结果与基准结果偏差较大,而在划分一定阈值波动范围内径流对子流域数量敏感性较低。     

数字高程模型分辨率对流域地形特征参数的影响

地形特征(如高程和坡度)和水文特征(如河流长度和河流坡度)是分布式流域水文水质模型的基础输入参数,用于量化描述模型模拟流域的自然特征。这些特征参数的准确性直接影响水文水质过程模拟的准确性。应用数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)在4个不同地形的子流域研究了10种不同分辨率DEM对平均高程、流域面积、坡度、河流坡度、最长河长等参数的影响。结果表明,随着DEM分辨率降低,流域地形变缓,流域平均坡度逐渐减小;随着DEM网格分辨率的变化,子流域划分范围和河道位置也都可能发生变化,且该变化在地形起伏较小的丘陵平原地区较明显,子流域集水面积和河长进一步随之改变;河流坡度随DEM分辨率降低则呈无规则变化。从地形和水文参数两方面揭示了DEM 分辨率在分布式流域模型中的不确定性影响。     

DEM空间分辨率对TOPMODEL径流模拟的影响研究

本文以褒河流域为例，引入信息熵的概念量化分析了DEM分辨率对地形特征（坡度、单宽上坡集水面积和地形指数）计算的影响，发现随着DEM分辨率的降低，计算得到的坡度值偏小，单宽上坡集水面积值偏大．从而导致地形指数计算值偏大。在此基础上，再基于不同分辨率的DEM数据得到的地形指数分布，采用TOPMODEL对褒河流域的9场次洪进行模拟，结果表明DEM分辨率降低会使得洪峰流量和径流深增大，确定性系数降低，模型的模拟精度变低．但其对峰现时差的影响不明显。     

TOPMODEL模型中的DEM尺度效应

TOPMODEL是目前被广泛应用的半分布式流域水文模型,它以地形为基础的特点使得DEM的空间分辨率成为影响模型模拟结果准确性的重要参数。不同分辨率的DEM将计算出不同的地形指数ln(α/tanβ)分布,其作为TOPMODEL的地形参数直接影响着模型的模拟结果。以10 m分辨率的DEM为原始数据,生成10~1 000 m等17种分辨率的DEM,使用地形信息熵的概念,比较不同分辨率的DEM对地形信息提取的影响。假设TOPMODEL在10 m分辨率的DEM计算的流量过程线为观测值,对比了不同分辨率的DEM对流量过程线和Nash效率系数产生的变化。对于所研究的流域,150 m分辨率是建立TOPMODEL模型的最佳值,300 m分辨率是保证模型结果有效的基本要求。使用Monte Carlo方法计算TOPMODEL中参数对DEM分辨率的敏感性,指出在模型的5个参数中,只有饱和导水系数T₀对DEM分辨率敏感。     

基于GIS的福建省地形分析

数字高程模型（DEM）是DTM的一种特例,是对地球表面地形地貌的一种离散的数字表达。DEM是地理信息系统进行地形分析的基础数据。采用1：10万数字等高线数据建构30m空间分辨率格网DEM,并基于DEM进行分级,提取坡度、地形起伏度及坡度聚类,坡谱等地形分析;比较准确地表达了福建的总体地形特征,为地理分析及环境评价等提供了基础的数据。     

潮河流域TOPMODEL模型网格尺度研究

TOPMODEL模型首要也是关键的问题就是地形指数的计算问题.除计算方法外,地形指数的分布还与DEM网格尺度息息相关.较大的网格推出的地形指数不具有显示水流路径的物理含义,会丢失一些物理信息.太细的分辨率可能引起流向和坡度的混乱.导致水流路径不连续.对于流域尺度而言,合适的网格尺度在很大程度上影响模拟结果的精度,但目前关于这方面的研究却很少.本文在集水面积5 340km2的中尺度潮河流域上进行地形分析计算,深入的分析了从50 m～600 m以50 m为间隔的不同网格尺度对地形指数分布的影响.并以平水年为例,研究了这些地形指数对流域径流模拟的影响.得出的结论对于TOPMODEL模型在中尺度流域上的应用具有指导意义.     

DEM数据源及分辨率对HEC-HMS水文模拟的影响

DEM数据源及分辨率会影响流域特征参数的提取,进而影响水文模拟结果.将ASTER 30 m DEM、SRTM 90 m DEM及基于ASTER 30 m DEM的40 m、50 m、60 m、70 m、80 m、90 m重采样DEM作为HEC-geoHMS模型输入,提取流域特征,采用HEC-HMS模型,以西笤溪流域为研究区域,分析2011年6月和2011年8—9月的两场降雨径流过程中,DEM数据源和分辨率对水文模拟输出的影响.研究结果表明,两次径流模拟结果与实测数据拟合都较好,模型确定性系数都大于0.82,但是单峰的洪水模拟效果总体更好,基于SRTM 90 m的模型确定性系数比基于ASTER 30 m DEM、重采样90 m DEM的模型确定性系数都大.基于重采样DEM的模型确定性系数变化较大,而且与分辨率的变化呈非线性关系.在HEC-HMS的模拟中,基于ASTER 30 m DEM和基于SRTM 90 m DEM的模拟输出结果相对误差相差3%~5%,基于SRTM 90 m DEM和基于重采样90 m DEM的模拟输出结果相对误差相差2%~4%,基于重采样DEM的模拟输出结果相对误差相差最大达到了11%.     

DEM空间分辨率对流域水文特征信息提取及径流模拟影响研究

DEM是构建分布式水文模型的重要输入。以岷江上游为研究区,基于8种不同空间分辨率DEM构建SWAT模型,研究分析DEM空间分辨率对流域水文特征提取及径流模拟影响。研究表明,DEM空间分辨率越低,洪峰模拟精度越低,模拟流量与实测流量间的误差越大,曲线吻合度越低;DEM空间分辨率由25m降低到200m时,径流模拟误差变化不明显,而DEM空间分辨率由200m降低到3 200m时模拟误差显著增大;另外,DEM空间分辨率与径流总量的模拟精度间未表现出显著相关性。     

Catchment-scale soil erosion and sediment yield simulation using a spatially distributed erosion model

Increasing rainfall intensity and frequency due to extreme climate change and haphazard land development are aggravating soil erosion problems in Korea. A quantitative estimate of the amount of sediment from the catchment is essential for soil and water conservation planning and management. Essential to catchment-scale soil erosion modeling is the ability to represent the fluvial transport system associated with the processes of detachment, transport, and deposition of soil particles due to rainfall and surface flow. This study applied a spatially distributed hydrologic model of rainfall–runoff–sediment yield simulation for flood events due to typhoons and then assessed the impact of topographic and climatic factors on erosion and deposition at a catchment scale. Measured versus predicted values of runoff and sediment discharge were acceptable in terms of applied model performance measures despite underestimation of simulated sediment loads near peak concentrations. Erosion occurred widely throughout the catchment, whereas deposition appeared near the channel network grid cells with a short hillslope flow path distance and gentle slope; the critical values of both topographic factors, providing only deposition, were observed at 3.5 (km) (hillslope flow path distance) and 0.2 (m/m) (local slope), respectively. In addition, spatially heterogeneous rainfall intensity, dependent on Thiessen polygons, led to spatially distinct net-erosion patterns; erosion increased gradually as rainfall amount increased, whereas deposition responded irregularly to variations in rainfall.     

细沟形态演变对坡面水沙过程的影响

为探明细沟形态演变对坡面产流产沙的互反馈作用,采用室内模拟降雨和三维地形扫描等手段对细沟形态演变中的水沙变化过程进行了研究。试验分析了黄土在不同雨强（66 mm/h、94 mm/h和127 mm/h）条件下,不同细沟发育阶段的水沙过程变化规律。结果表明,黄土细沟形态演变过程对产沙的影响较大,而对产流的影响较弱。径流量的变化过程主要取决于土体透水性、土壤的结皮作用以及产流方式,坡面产流量有先增大后减小最后趋于平稳的趋势;产沙量的变化过程与细沟发育进程有明显的对应关系,尤其是坡面地貌信息熵与产沙量和侵蚀速率的相关系数分别达到0.954和0.916,细沟的出现会加剧侵蚀,使含沙量明显增加;不同雨强下坡面产沙的变化规律基本相同,细沟沟网稳定后的产沙量与降雨强度呈正相关关系。     

植被措施与路面汇水对三峡库区土质道路边坡侵蚀影响

研究土质道路边坡在自然恢复、草本、草灌结合及植生带等4种不同植被恢复模式下的降雨侵蚀特征,同时将模拟降雨试验和冲刷试验相结合,研究路面汇水的介入对路堤边坡侵蚀的影响。研究结果表明,在模拟降雨试验下,草灌结合控制路堑边坡侵蚀效果最佳,产流量和产沙量显著低于其他植被模式;草本和草灌结合在路堤边坡降雨和冲刷下,都有显著的截流拦沙能力,且两种措施防护效果相当;路面来水的介入对路堤边坡侵蚀有显著促进作用,加速产流,增加产流量和产沙量。山区道路侵蚀的治理,不但要因地制宜地选择适宜的防护措施,更应该对路面产流和路面汇流进行科学合理的规划,减少其对路面及路堤的冲刷侵蚀。     

考虑重力侵蚀影响的分布式土壤侵蚀模型

黄土高原地区的土壤侵蚀具有水力侵蚀和重力侵蚀相伴发生的特点,在大多数针对黄土高原的侵蚀模型研究中未考虑重力侵蚀的影响,使得模型的模拟精度较差。针对黄土高原的侵蚀特点,采用量化影响重力侵蚀发生的主要因素,确定重力侵蚀发生的具体沟道栅格单元的方法,从而考虑了重力侵蚀对产输沙过程的影响。所建立的分布式土壤侵蚀模型以逐网格汇流的水文模型为基础,采用逐网格侵蚀输沙的模拟方式,能够模拟上方来水来沙对侵蚀输沙的影响。经小理河流域实测资料验证,模型具有一定的计算精度。     

Modelling of piping collapses and gully headcut landforms:Evaluating topographic variables from different types of DEM

The geomorphic studies are extremely dependent on the quality and spatial resolution of digital elevation model(DEM)data.The unique terrain characteristics of a particular landscape are derived from DEM,which are responsible for initiation and development of ephemeral gullies.As the topographic features of an area significantly influences on the erosive power of the water flow,it is an important task the extraction of terrain features from DEM to properly research gully erosion.Alongside,topography is highly correlated with other geo-environmental factors i.e.geology,climate,soil types,vegetation density and floristic composition,runoff generation,which ultimately influences on gully occurrences.Therefore,terrain morphometric attributes derived from DEM data are used in spatial prediction of gully erosion susceptibility(GES)mapping.In this study,remote sensing-Geographic information system(GIS)tech-niques coupled with machine learning(ML)methods has been used for GES mapping in the parts of Semnan province,Iran.Current research focuses on the comparison of predicted GES result by using three types of DEM i.e.Advanced Land Observation satellite(ALOS),ALOS World 3D-30 m(AW3D30)and Advanced Space borne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER)in different resolutions.For further progress of our research work,here we have used thirteen suitable geo-environmental gully erosion conditioning factors(GECFs)based on the multi-collinearity analysis.ML methods of conditional inference forests(Cforest),Cubist model and Elastic net model have been chosen for modelling GES accordingly.Variable's importance of GECFs was measured through sensitivity analysis and result show that elevation is the most important factor for occurrences of gullies in the three aforementioned ML methods(Cforest=21.4,Cubist=19.65 and Elastic net=17.08),followed by lithology and slope.Validation of the model's result was performed through area under curve(AUC)and other statistical indices.The validation result of AUC has shown that Cforest is the most appropriate model for predicting the GES assessment in three different DEMs(AUC value of Cforest in ALOS DEM is 0.994,AW3D30 DEM is 0.989 and ASTER DEM is 0.982)used in this study,followed by elastic net and cubist model.The output result of GES maps will be used by decision-makers for sustainable development of degraded land in this study area.     

黄土丘陵区土壤侵蚀链垂直带水沙流空间分布

采用多坡段组合模型、人工模拟降雨实验研究了土壤侵蚀链垂直带水沙流空间分布变化特征。结果表明:愈向下坡方向的坡段产流量愈大,单位面积、单位时间的产流量按坡段排列为:谷坡>梁峁坡下部>梁峁坡中部>梁峁坡上部。雨强为29.7mm/h时,坡面上没有沟蚀发育;雨强为60.5mm/h时,细沟主要分布在梁峁坡下部和谷坡处;雨强为90 2mm/h时,各种侵蚀形态在坡面均有较好发育,细沟的出现部位一直伸展到梁峁坡中部和上部之间。由于上坡来水来沙的作用,梁峁坡的产沙量增大了20.2%～63.5%,谷坡的产沙量增大了42.9%～74.5%。