基于DEM的中国地形起伏度适宜计算尺度研究

基于SRTM和ASTER DEM数据,在全国范围内选取13个实验区,在渐变尺度下计算平均起伏度变化曲线的"突变点",据此确定中国地形起伏度的适宜计算尺度;结合山地界定标准计算各实验区山地面积,并采用人工解译的山地范围对计算结果进行检验。研究结果表明:1)地形起伏度适宜计算尺度与所采用的DEM数据有关,DEM分辨率越小,地形起伏度适宜计算尺度越大;2)针对同一分辨率DEM数据,中国境内的地形起伏度适宜计算尺度随地貌特征变化而变化,但总体变化幅度不大;3)针对SRTM和ASTER DEM两种常用数据源,分别选择4.72km2和3.20km2作为地形起伏度适宜计算尺度是合理的,山地界定精度达90%以上。     

基于ASTER GDEM数据的青藏高原东部山区地形起伏度分析

以青藏高原东部山区为研究区,基于高空间分辨率的ASTER GDEM数据,通过AML语言编程调用ArcGIS中用于邻域分析的focal函数,计算不同邻域尺度单元下地形起伏度。研究表明:邻域尺度单元大小对地形起伏度计算至关重要,起伏度值先随邻域尺度单元面积增大而快速增大,当邻域尺度单元面积达一定阈值后,其增大速度开始减缓并趋于平稳,且在增速减慢过程中存在一明显拐点,即最佳邻域尺度单元。通过高差显著性变化检验法,确定最佳邻域尺度单元为5.0625km2,据此制作地形起伏度分级图,发现研究区自西北向东南地形起伏度逐步增加,地势以中度起伏(200～500m)为主。     

基于区域地形起伏度模型的陕西农村劳动力时空格局

农村劳动力的流动不仅受经济社会的拉力,而且可能受自然环境推力的影响.地形起伏是农村自然环境状况的重要指标.运用改进的区域地形起伏度模型、成本距离模型、重心模型,定量分析1990-2009年陕西省农村劳动力时空变化格局,结果表明:20 a间农村劳动力并非简单的持续从地形起伏高的地区往起伏低的地区移动,但地形起伏作为农村劳动力分布的重要作用因素其影响正在不断加强,并表现出进一步加强的趋势性;关中地区农村劳动力增幅较慢,体现了其快速城市化进程;陕北与陕南地形起伏度较高,陕北作为能源工业基地,其劳动力增幅快于陕南;经济因素与地形因素在整体上会拉动或推动人口格局变化,但在年尺度上表现出较强的波动性;研究区整体表现为,地形起伏越低、土地集约度越高,则区域非农化进程越快.     

中国地形起伏度及其与人口分布的相关性

基于人居环境自然评价的需要, 运用GIS 技术, 采用窗口分析等方法, 提取了基于栅 格尺度(10 km×10 km) 的中国地形起伏度, 并从比例结构、空间分布和高度特征3 个方面系 统分析了中国地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究表明: 中国的地形起伏度以低值为主, 63%的区域低于1 (相对高差≤500 m); 空间分布呈现西高东低、南高北低的格局; 随着经度和纬度增高, 地形起伏度呈逐渐下降趋势, 28^oN、35^oN、42^oN 纬线和85^oE、102^oE、115^oE 经线上的地形起伏度符合中国三大阶梯的地貌特征; 随着海拔高度增加, 地形 起伏度呈现逐渐升高趋势。实证分析表明: 中国的地形起伏度与人口密度有较好的对数拟合关系, 拟合度高达0.91; 全国85%以上的人口居住在地形起伏度小于1 的地区, 在地形起伏度大于3 的地区居住的人口总数只占全国0.57%。中国地形起伏度与人口分布的相关性区域差异显著, 东北、华北、华中和华南等地相关性显著, 内蒙古与青藏地区几乎不存在相关性。     

中国的地形起伏度及其与人口分布的相关性

The relief degree of land surface （RDLS） is an important factor for describing the landform at macro-scales. This study defines a concept for RDLS and applies the concept for population distribution study of the entire country. Based on the concept and macro-scale digital elevation model datum and ARC/INFO software, the RDLS at a 10 km×10 km grid size of China is extracted. This paper depicts systemically the spatial distributions of RDLS through analyzing the ratio structure and altitudinal characters of RDLS in China. The conclusions are drawn as follows： the RDLS in more than 63% of the area is less than one （1） （relative altitude is less than 500 m）, reflecting the fact that most of RDLS in China is low. In general, the RDLS in the west is larger than that in the east and so is the south than that of the north in China. The RDLS decreases with the increase of longitude and latitude and the change of RDLS at the latitudes of 28°N, 35°N, 42°N, as well as at the longitudes of 85°E, 102°E, 115°E could reflect the three major ladders of China. In the vertical direction, the RDLS increases with the increase of altitude. Analysis of the correlation between RDLS and population distribution in China and its regional difference shows that the R2 value between RDLS and population density is 0.91 and RDLS is an important factor influencing the spatial distribution of population. More than 85% of the people in China live in areas where the RDLS is less than one （1）, while the population in areas with RDLS greater than 3 accounts only for 0.57% of the total. The regional difference of correlation between RDLS and population within China is significant and such correlation is significant in Central China and South China and weak in Inner Mongolia and Tibet.     

基于DEM的准噶尔盆地及其西北山区地势起伏度研究

DEM(digital elevation model)数字高程模型,是地貌解译有力的辅助工具,同时也是对地形地貌分析研究进行量化表达的一个重要手段。在对比前人研究方法的基础上通过研究区1：25万的DEM数据和1990年的TM影像,用GIS(地理信息系统)方法和统计方法进行了地势起伏度研究,选取了代表新疆基本地貌特征戈壁、沙漠、丘陵、高山的克拉玛依幅含阿勒泰幅影像进行了试验。将网格单元从3×3、4×4、……一直扩大到60×60,对比不同网格单元内起伏度值的变化情况。最后得出了利用1：25万DEM来计算新疆克拉玛依地区地势起伏度时,20×20的网格大小(4 km~2)可作为曲线变化的拐点,即为曲线由陡变缓的阈值。从而得出了20×20的网格大小(4 km~2)为准噶尔盆地及其西北山区地势起伏度计算的最佳统计单元。     

青藏高原地形起伏度及其地理意义

地形起伏度是区域人居环境适宜性与资源环境承载力的关键评价指标之一。当前有关其最佳评价窗口、及其与海拔—相对高差的相互关系仍缺乏深入研究,进而影响该指标对区域地形起伏的有效表征。客观认识青藏高原地形起伏度有助于促进其国家生态安全屏障建设与区域绿色发展。以先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型（ASTER GDEM, 30 m）地形数据（V2）为基础,本文利用均值变点分析法确定了青藏高原地形起伏度评价的最佳分析窗口,基于地形起伏度模型（RDLS）研制了青藏高原首套30 m地形起伏度专题图,据此分析了地形起伏度与海拔、相对高差的相互关系,并界定了地形起伏度对区域地形起伏状况的有效表征。主要结果/结论包括：① 基于GDEM的青藏高原地形起伏度评价最佳窗口为41×41个像元的矩形邻域,对应面积约为1.51 km²,均值变点分析表明区域地形起伏度评价最佳窗口有其唯一性。② 青藏高原地形起伏度均值约为5.06,超3/5区域地形起伏度介于4.5~5.7之间;整体上,青藏高原地形起伏程度由其东北部向西南部、西部递增,仅在柴达木盆地、藏南谷地以及河湟谷地出现低起伏地貌特征。且地表起伏在不同纬度剖面变化较为一致（沿山脉走向）,但不同经度剖面起伏层次错落（横切山脉走向）。③ 相关性分析表明不同地形起伏度分别对应不同平均海拔、不同相对高差的地貌单元。青藏高原地形起伏度经纬向剖面分析表明,该区由东部的低山稳步爬升,山体经历骤然爬升（即地表起伏特征剧烈）后形成以极高山为主的有序错落起伏（喜马拉雅山脉）。     

基于GIS的关中-天水经济区地形起伏度与人口分布研究

地形起伏度作为影响人口分布的重要因素之一,是人居环境自然评价的一个重要指标,在小尺度人居环境自然评价方面也具有较高的准确性和实际应用价值。基于关中-天水经济区栅格数字高程模型,采用窗口分析等方法,利用ArcGIS软件空间分析模块中的邻域分析,提取了基于栅格尺度的关中-天水经济区地形起伏度,并从比例结构、空间分布和高度特征3个方面系统分析了关中-天水经济区地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究结果为:①关中-天水经济区的地形起伏度以中低值为主,地形起伏度小于2.4的区域占总面积的96.66%,其中平地比例占总体的32.4%;地形起伏度越高的地区,平地比例越低,反之亦然。②关中-天水经济区的地形起伏度呈现南北高中间低的空间格局,最高值为宝鸡市太白县,最低值为关中平原;经度上的变化规律不是很明显,纬度上的地形起伏度无论从南到北还是从北到南都是先下降后增高的。③随着海拔高度的增加,地形起伏度呈现逐渐升高趋势,但变化幅度不大。④地形起伏度对区域人口分布有较强的影响,关中-天水经济区近90%的人口居住在地形起伏度小于1.5的地区,人口密度与地形起伏度的曲线拟合度非常高。     

基于GIS的方向异性地形起伏度的地理日照时数计算

地形起伏是对日照形成遮挡的重要因素之一。随着太阳的运行, 相同的地形起伏在不同方位对日照的影响不同。基于此思想, 讨论了基于方向异性的地形起伏度的地理日照时数的计算, 并以全国634 个气象台站为对象, 推导了关于地形起伏度的地理日照经验模型。结果表明, 模型具有很好的拟合精度, 回归系数R²为0.841。由经验模型计算得到的全国地理日照时数与理论模型计算得到的日照时数, 两者相关系数为0.953。此模型只需地形起伏度便可计算地理日照时数, 参数简单易获取。气象站点坐标固定, 一定范围内地形起伏度也是一个定值, 地形起伏度可以作为站点计算地理日照的固定参数, 推广也较方便。     

基于地形起伏度的山区人口密度修正——以岷江上游为例

山区人口承载能力评价是山区国土空间管理的基础之一,而准确的人口密度数据是正确评价人口承载能力的基础。传统的人口密度算法并未考虑地形起伏度对人口分布带来的影响,不能客观反映山区人口聚集程度。引入地形起伏度、海拔高度因子,选择岷江上游作为研究区,首先运用GIS技术提取地形起伏度,再运用SPSS软件对人口密度与地形起伏度相关性进行分析,确定县域不同地形起伏度与海拔人居适宜标准,剔除阈值以外不适宜人口聚居的面积,对人口密度进行修正。研究结果表明:1岷江上游人口分布受地形起伏度的影响显著,二者的对数曲线拟合度为0.89,汶川县、茂县、理县、黑水县与松潘县地形起伏度与人口分布的相关性分别为:0.841、0.773、0.643、0.696和0.730;2应用地形起伏度对岷江上游人口密度修正,为真实反映山区人口密度提供了新的考量依据,剔除了人口密度空间噪音,5县地形起伏度与海拔适宜标准分别为:汶川3.2°和3 693 m,茂县4°和4 033 m,理县4.3°和3 790 m,黑水4.4°和3 853 m、松潘4.2°和3 966 m;地形起伏度高值区面积越大,修正前后的人口密度偏差越大,地形起伏度较大的理县和黑水县修正后的人口密度分别提高了7.8倍和5.6倍;地形起伏度较低的汶川县与茂县修正后人口密度仅分别提高2.3倍与2.4倍;3岷江上游人口潜在压力大,不同区域应因地制宜,汶川和茂县采取重点集约发展战略,理县和黑水县采取适度开发战略,松潘县应采取恢复与保护生态策略。     

基于变点分析法提取地势起伏度——以青藏高原为例

以青藏高原区域大尺度SRTM3-DEM为数据源,运用GIS的窗口递增分析法依次计算2×2、3×3、4×4、5×5、…、32×32窗口下的地势起伏度,然后采用均值变点法科学的分析平均地势起伏度的最佳统计面积并进行分级分析,得出实验区最佳分析窗口面积为1．17km2,地势起伏度可分出八级,其中小起伏山地分布最广。高原边缘的地势起伏度普遍较大主要是由于构造运动与河流朔源侵蚀作用强烈;而高原内部地势较为平缓,冰川、冻土作用下的侵蚀搬运可能对地势起伏的影响更大。     

平缓地区地形湿度指数的计算方法

地形湿度指数( topographic wetness index) 可定量模拟流域内土壤水分的干湿状况, 在流域 的土壤及分布式水文模型等研究中具有重要的意义。但现有的地形湿度指数计算方法在应用于 地形平缓地区时会得到明显不合理的结果, 即在河谷地区内, 地形湿度指数仅在狭窄的汇水线上 数值较高, 而在汇水线以外的位置则阶跃式地变为异常低的地形湿度指数值。本文针对此问题对 地形湿度指数的计算方法提出改进: 以多流向算法MFD- fg 计算汇水面积, 相应地以最大下坡计 算地形湿度指数, 再基于一个正态分布函数对河谷平原地区内的地形湿度指数进行插值处理。应 用结果表明, 所得地形湿度指数的空间分布不但能合理地反映平缓地区坡面上的水分分布状况, 并且在河谷地区内地形湿度指数值也都比较高, 其空间分布呈平滑过渡, 因而整个研究区域的水 分分布状况得到了比较合理的反映。     

数字地形分析的理论、方法与应用

数字高程模型自20世纪50年代首次被提出以来,就以其简洁的数据组织方式、对地形的直观表达、简单高效的地形因子解译方法而显示了其在地学领域应用的巨大潜力。本文在全面检索和分析前人相关研究成果的基础上,首先将数字地形分析 (Digital Terrain Analysis,简称DTA) 的各种分析方法总结为四类,即坡面地形因子分析、特征地形要素分析、地形统计分析以及基于DEM的地学模型分析,并简要总结了每种分析方法的主要内容;其次,探讨了数字地形分析的精度及尺度问题,指出尺度效应、最适宜尺度选择以及尺度转换是DEM地形分析中的基本尺度问题;然后,论文介绍了DTA在地貌、水文、土壤、地质灾害、农业等领域的应用现状;最后,提出了数字地形分析发展方向,指出数字地形分析的概念框架亟待完善、模型构建精度有待提高、地形分析方法需要扩展,尤其是实现DEM模型嵌入的一体化分析方法,以求得到与现实世界地理环境更为接近的模拟。     

基于DEM的山区气温空间模拟方法

气温作为一种农业资源是由太阳辐射到达大气形成的，在地球表面的分布地地表的地形特征密不可分（特别在山区）。数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）作为一种地表形态的描述方式，在利用空间信息进行各种专题分析研究和规划决策过程中具有很大的实用价值。研究提出了以地理信息系统（GIS）为支撑，在常规统计模型（CSM）的基础上，利用地形的坡度、坡向因子进行山区气温空间小尺工模拟的修正模型－－地形调节统计模型（TASM），并在环青海湖地区进行实际应用。研究结果表明，地形调节统计模型优于常规的统计模型，从而为山区任一地域单元气温空间分布的快速计算提供了一种可行的方法，对山区气温资源的专题应用具有重要的意义。     

基于数字高程模型的艾比湖湖面近期变化研究

以1：10万地形图为基本数据源,在Golden Soft Surfer等软件支持下建立了艾比湖湖区的数字高程模型。在此基础上,再根据水量平衡方程建立了艾比湖的水量平衡模型和湖面面积变化模型。以艾比湖为实例,从年内与年际多个尺度进行研究,探求湖面面积变化规律及其原因。最后探讨了基于该模型得出的流域生态环境改善措施以及该模型在其他流域的推广。     

基于DEM的分布式水文模型构建方法

基于 DEM的分布式水文模型是现代水文学同高科技 (如计算机技术、 3S技术等 )相结合的产物 ,是研究变化环境下水文循环与水资源演化规律的理想工具 ,代表了水文模型的最新发展方向。从 DEM的特性出发 ,本文探讨并总结了分布式水文模型的特点、建模思路和模型基本结构框图。在流域离散化方面 ,重点介绍了分布式水文模型常用的三种单元划分方法 ;最后 ,针对分布式水文模型构建问题 ,从“输入模块”、“单元水文模型”、“河网汇流模型”三方面 ,阐述了分布式水文模型微结构构建方法。     

一种基于坡度分析的DEM数字水印算法

提出一种新的基于坡度分析的DEM数字水印算法.该算法以DEM坡度为主要研究对象,由于坡度误差主要集中在平坦地区,而经小波变换后的DEM低频系数信息可反映DEM区域的地形复杂度,因此,通过对DEM低频系数进行分析,可自适应地确定水印的嵌入位置;然后以加性法则将水印信息嵌入低频系数,再经小波逆变换,即可得到含水印信息的DEM数据.实验结果表明,该算法能完全满足水印的不可见性,对DEM数据的高程精度、坡度精度及等高线的提取精度影响都很小,能够满足一定的应用要求,且具有良好的抗噪能力.