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%.     

基于合成孔径雷达技术及DEM的公格尔山冰川动力特征分析

冰川流速是冰川动力状况的重要标志,利用合成孔径雷达技术能快速获得大范围冰川的表面流速.利用日本高级陆地观测卫星(ALOS)相控阵型合成孔径雷达L波段(PALSAR)及欧洲太空局的ENVISAT/ASAR数据的特征匹配方法获得帕米尔高原公格尔山区冰川表面流速,并结合合成孔径雷达干涉相干与不同时期数字高程模型对公格尔山区典型冰川动力进行分析,获得研究区不同时间基线冰川表面相干性、表面流速以及基于不同时相DEM的典型冰川表面高程变化信息.结果表明:30 a来克拉牙依拉克冰川表面高程下降了(15±12.1)m,表碛区域近期运动速度变化不大;其木干冰川平均表面高程几乎无变化,但2007-2011年夏季表面流速明显减缓,靠近末端附近部分区域可能已经演化为非活动区;姜满加尔冰川位于西风带的迎风坡,积累区面积大,冰川流速较快,无表碛覆盖,但表面高程仍下降了(8.8±12.7)m.编号为5Y663D0009的冰川冰舌表碛覆盖区可能已经演化为非活动区,30 a来表面高程下降(8.6±12.0)m.综合分析表明,冰川规模特别是积累区面积的大小及所处位置、地形对冰川演化具有重要影响.     

基于ICESat/GLAS数据的中国典型区域SRTM与ASTER GDEM高程精度评价

航天飞机雷达地形测绘(shuttle radar topography mission, SRTM)和先进星载热发射和反射辐射成像仪全球数字高程模型(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model, ASTER GDEM)提供了全球覆盖面积最广的数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据, 但其高程精度还未得到充分验证, 传统地面测量方法很难适用于验证大面积范围的DEM精度.以冰、云和陆地高程卫星/地学激光测高系统(ICESat/GLAS)高程数据为参考, 综合利用地理信息系统(geographic information system, GIS)空间分析、三维可视化与统计分析方法, 对中国典型低海拔沿海平原地区和高海拔山地的两种DEM数据高程精度进行了对比分析.结果表明, 高程值小于20m的低海拔地区, SRTM高程精度达到2.39m, ASTER GDEM的精度达到4.83m, 均远远高于这两种数据的标称精度; 而在西南山地, 这两种DEM的精度大约为20m, 与标称精度相当.最后, 建立了ICESat/GLAS与SRTM和ASTER GDEM的一元线性回归模型, 该模型具有较高的拟合度和显著线性关系, 可用于改善这两种DEM的高程精度.      

喜马拉雅山珠峰绒布冰川流域径流模拟

基于2009年5-10月喜马拉雅山北坡珠峰绒布冰川流域实测水文气象数据、 50 m分辨率DEM和中国第一次冰川编目资料, 在HYCYMODEL水文模型中加入冰川消融子模块, 模拟了绒布冰川流域径流过程.冰川消融子模块以海拔5 180 m基站的实测日气温、 日降水作为模型输入, 把气温、 降水插值到该流域40个高程带中, 分别计算各高程带的冰川消融和裸地蒸发, 并考虑液态降水对冰面的加热作用.野外气象观测表明: 2009年5-10月流域海拔5 180~5 750 m内, 月气温递减率在0.63~0.73 ℃·(100m)^-1之间, 均值为0.70 ℃·(100m)^-1; 同期降水观测显示, 海拔5 180 m以下降水梯度为-7.3 mm·(100m)^-1, 该高度之上降水梯度为22 mm·(100m)^-1. HYCYMODEL水文模型的敏感性检验表明, 该流域径流变化主要受气温影响, 降水变化引起的径流变化较小, 气温和降水变化对流域径流的影响是非线性的.     

1961—2006年叶尔羌河上游流域冰川融水变化及其对径流的影响

叶尔羌河是塔里木河的主源之一,发源于喀喇昆仑山北坡,冰川融水是其主要补给.以叶尔羌河流域库鲁克栏杆水文站以上流域国家气象台站的月降水与月气温资料、90 m分辨率的数字高程模型(DEM)以及1970年代的冰川分布矢量数据为基础,利用冰川度日因子融水径流模型重建了叶尔羌河上游流域平均冰川物质平衡、冰川融水径流序列,分析了叶尔羌河上游流域冰川融水径流变化的特征、趋势及其对河流径流的影响.结果表明:1961—2006年流域冰川平均年物质平衡为-163.1 mm,累积物质平衡为-7.5 m,平衡线平均海拔为5 395.7 m.1991年之后流域冰川物质平衡呈显著负平衡,平均年物质平衡为-301.2 mm,1991—2006年与1961—1990年相比平衡线平均高度上升了64.2 m.1961—2006年流域年平均冰川融水径流深为807.7 mm,冰川融水对河流径流的补给比重为51.3%;2000年之后冰川融水对河流径流的补给比重增大到63.3%,与多年平均值相比冰川融水对河流径流的贡献在2000年后明显增大.     

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。     

利用卫星资料反演区域冰川冰量变化的尝试——以祁连山为例

物质平衡是衡量冰川“健康”状况的最好方式,由于野外工作开展难度大,物质平衡观测仅局限于少数几条冰川上,限制了区域冰川物质平衡和冰量变化的评估.通过卫星高程数据可以监测区域冰川高程变化,进而可估算其冰量变化.利用SRTM和ICESat激光测高数据反演了祁连山冰川冰量变化,结果表明:21世纪初祁连山冰川处于物质亏损状态,年平均高程减薄(0.345士0.258)m,相当于(0.293土0.219)m w.e.,估算祁连山冰川年均冰量损失为(534.2±399.5)×106 m3 W.e..由于祁连山各冰川区相对独立,相隔较远,冰川规模普遍不大,且ICESat地面轨迹在中低纬度分布稀疏,使得结果的不确定性还很大.     

地面多基线数字摄影测量在冰川测量中的应用 ——以博格达峰黑沟8号冰川为例

冰川的监测一直是冰川学研究的重要内容, 2008年对天山东段博格达峰南坡的黑沟8号冰川末端进行了地面多基线数字摄影测量, 获取了该冰川末端的影像, 以及与之相配套的控制信息. 在Lensphoto多基线数字摄影测量系统中, 测得了冰川末端的0.11 km² DEM数据. 采用同期测量的GPS数据检验得知, 摄影测量所得DEM数据在高程上的平均误差为1.92 m, 标准偏差为3.47 m. 地面旋转多基线数字摄影测量是一种非常有效的冰川测量手段, 可以在典型冰川测量和冰川重要部位(例如冰川末端、 冰崖等)的测量中发挥作用.     

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。     

2000-2014年祁连山西段老虎沟12号冰川高程变化

祁连山冰川自1990s以来持续萎缩,冰川融水径流变化对邻近的干旱区水资源产生重要影响。以往遥感与实测研究显示祁连山西段老虎沟12号冰川面积减少、末端退缩、运动速度降低及平衡线高度升高。为了进一步验证老虎沟12号冰川变化规律,利用高分辨率TerraSAR-X/TanDEM-X微波影像数据,与SRTM-C DEM进行差分干涉,得出老虎沟12号冰川2000-2014年高程年平均变化值为（-0.29±0.09）m·a^-1。为了验证遥感观测结果,利用RTK-GPS对老虎沟12号冰川表面进行测高,并与SRTM-C DEM上相应点的高程值进行比较,计算测量点的高程年变化值,结果显示两种方法获得的年平均变化值之间具有很好的正相关性,表明利用TerraSAR-X/TanDEM-X微波影像数据及差分干涉技术监测祁连山冰川高程变化具有较好的可行性。     

青藏高原河流地貌定量研究的基础——SRTM3空白数据填充方法剖析及数据填充质量评价

河流地貌和侵蚀是构造地貌研究的核心内容。90m分辨率的SRTM3数字高程模型被广泛运用于构造地貌学的研究,但数据空白区是其在河流地貌定量研究中的瓶颈。对SRTM3数据与中国1:25万DEM数据的对比分析表明,1:25万DEM数据在生成数字河网和河流纵剖面方面不如SRTM3数据,尤其是其在平原区数字河网提取中易发生错误,但在高山峡谷地区数据质量较好,而这正是SRTM3数据空洞的主要区域。对比国内外各种SRTM空洞填补方法发现,相对于算法的改进,高精度数据的参与是填充SRTM3数据空洞的关键。因此,利用SRTM3与1:25万DEM数据的互补性,对SRTM3进行数据优化,是现阶段青藏高原河流地貌定量研究的基础。详细介绍了SRTM3空洞充填的步骤,具有实际参考价值。     

萨吾尔山木斯岛冰川厚度特征及冰储量估算

冰下地形与冰川体积的估算对冰川水资源研究具有重要意义.以萨吾尔山木斯岛冰川为研究对象,利用Landsat影像数据、探地雷达(ground penetrating radar,简称GPR)冰川厚度数据以及差分GPS数据,分析模拟了萨吾尔山木斯岛冰川横纵剖面的厚度分布特征,采用多种插值方法比较分析,得到木斯岛冰川冰舌区的厚度分布图,初步估算了该冰川的冰储量.结合数字高程模型数据及冰川厚度分布图,绘制了木斯岛冰川冰舌区冰床地形图.研究表明,两个横剖面的冰川槽谷形态存在较大的差异.横剖面B1-B2有典型的“U”型地形发育,冰川厚度可达116.4 m;C1-C2横剖面底部地形比较平缓,冰川厚度分布较均匀,平均在70~90 m.纵测线A1-A2冰下地形成阶梯状分布,纵剖面冰体平均厚度约为80.89 m,最大冰体厚度为122.67 m.木斯岛冰川的冰床地形图与该冰川的冰厚度等值线图形成明显对比.在海拔3 240 m和3 280 m处存在明显的冰斗地形地貌.初步估算木斯岛冰川冰舌区的平均厚度和冰储量分别为60.5 m和0.195 km3.与传统计算冰储量的方法相比,利用GPR测量得到的冰川厚度数据来插值计算冰储量的方法,具有更高的准确性.      

高亚洲冰川区SRTM C-波段DEM数据透射深度研究

SRTM数据是研究冰量变化的重要数据之一。基于SRTM C-波段和X-波段的高程数据,对高亚洲不同冰川区SRTM C-波段数据的透射深度进行了研究。结果表明：高亚洲地区SRTM_C透射深度的空间分布特征存在较大差异,其中藏色岗日地区的透射深度最大为（5.3±2.1） m,中天山和念青唐古拉西段地区的透射深度最小仅为（0.8±0.6） m。透射深度整体空间分布呈由高亚洲边缘地区向青藏高原内陆先减小后增大,到羌塘高原地区SRTM_C的透射深度最大的趋势。气温和降水量的空间差异共同作用是导致SRTM_C透射深度呈上述分布状况的主要因素。此外,SRTM X-波段数据的覆盖状况和冰川样本数量的选择会导致不同研究估算出的SRTM_C透射深度存在不确定性。     

珠穆朗玛峰东绒布冰川厚度测量与地形特征分析

冰川地形特征的研究是构建冰川流动模型的基础. 根据探地雷达获取的冰川厚度数据(2009年)和1∶5万地形图(1974年), 得到沿珠穆朗玛峰东绒布冰川主流线的冰厚度分布以及5条冰川槽谷的形态特征. 结果表明: 沿东绒布冰川主流线的平均表面坡度约为0.08, 平均厚度约为190 m, 最大厚度约为320 m (海拔6 300 m); 在1974-2009年间沿冰川主流线冰厚度平均减薄约30 m; 东绒布冰川表碛覆盖区与白冰区尚未分离, 目前很可能是一条停滞冰川, 冰川末端位于海拔5 540 m附近(下游方向); 东绒布冰川槽谷形态接近于V型, 而不是U型(b指数变化范围约为0.7~1.3).     

基于KH-9数据对青藏高原山地冰川DEM提取及精度评价——以普若岗日冰川和雅弄冰川为例

针对青藏高原山地冰川区早期DEM数据缺乏、精度低、覆盖范围小等问题,以普若岗日冰川和雅弄冰川为例,利用解密的早期高分辨率间谍卫星KH-9立体像对,建立了基于KH-9数据的山地冰川DEM提取技术流程,并以ICESat GLAS高程数据为基准对提取的DEM进行了精度评价和精度影响分析。结果表明：无论是在普若岗日冰川区还是雅弄冰川区,所获取的DEM精度均完全满足估算山地冰川长时间尺度物质平衡的精度要求。KH-9数据具有空间分辨率高,地面覆盖范围广,成像时间较早（1971-1980年）等特点,可为山地冰川物质平衡研究提供很好的基础数据源。     

青藏高原东南部海洋型冰川物质平衡研究进展北大核心CSCD

青藏东南部海洋型冰川具有独特的气候敏感性,普遍呈现加速退缩趋势,这不仅影响区域水资源安全,而且伴生了相应的冰川灾害,是当前青藏高原冰冻圈变化研究的热点区域之一。本文对海洋型冰川物质平衡时空变化特征进行了综述,2000年以来冰川总体处于物质亏损状态,其平均物质平衡介于-0.66~-0.61m w.e.·a^(-1)之间;同时总结了海洋型冰川物质加速变化的驱动因素以及新特征。当前海洋型冰川物质平衡变化研究受观测数据缺乏和模型模拟不确定性等问题限制,尤其现有模型对冰面裂隙增多与扩张、冰崖-冰面湖-表碛相互作用、冰内冰下过程、冰崩、末端冰湖水-冰相互作用等过程的描述过于简化或基本缺失,其机理及影响仍存在较大的不确定性。未来需加强海洋型冰川物质平衡的综合监测,基于多数据和多方法的集成研究提高模型对冰川物质平衡多物理过程的耦合与模拟能力,为开展海洋型冰川物质变化的区域水资源效应和致灾效应研究奠定基础。     

多源DEM和多时相遥感影像监测冰川体积变化——以青藏高原那木纳尼峰地区为例

冰川储量变化对全球水循环、能量平衡和区域水资源都具有重要意义,构成全球变化研究的重要方面.针对当前冰川变化监测技术与方法,提出一种结合多源DEM数据和多时相遥感影像监测冰川体积变化的方法.以青藏高原那木纳尼峰地区冰川为例,通过MSS/TM遥感数据识别冰川范围,以地形图DEM和SRTM-DEM计算出两时期冰川厚度变化信息,从而计算冰川体积变化值.计算过程中,对冰川范围识别、遥感数据不同时相、不同源DEM数据的误差进行了分析和控制.结果显示,1976—2001年的25a间该地区冰川体积减少了3.060km3,存在着较为强烈的消耗,冰川年损耗速率为0.1224km3.a-1.     

黄河源区阿尼玛卿山典型冰川表面高程近期变化

阿尼玛卿山位于青藏高原的东缘,是黄河源区冰川分布比较集中的区域。该区域的冰川物质平衡变化研究对于冰川水资源评估及冰川对气候变化响应研究具有重要借鉴意义。通过TerraSAR-X/TanDEM-X数据的干涉测量方法获得阿尼玛卿山区冰川的高分辨、高精度的数字高程模型（DEM）,与SRTM DEM进行差分获得该区域冰川2000年至2013年间的表面高程变化。对比发现：近13 a来该区域典型大冰川表面高程整体均有所下降,唯格勒当雄冰川末端区域冰川表面高程平均下降（4.16±3.70）m,冰舌中部表面高程有所增加,冰川末端区域表碛覆盖范围有所增加;哈龙冰川表面高程从末端往上呈递减下降的趋势,平均下降（8.73±3.70）m;耶和龙冰川表面平均下降了（13.0±3.70）m,但从冰川末端往上1.6 km区段表面高程平均增加约25 m,冰舌中部表面高程下降明显,对比冰川编目数据、Landsat TM图像可知,该冰川在2000年至2009年间发生过跃动,冰川末端位置前进了约500 m。总体来说,即使存在个别冰川前进现象,该区域冰川在近13 a间仍处于退缩状态。     

青藏高原河流地貌定量研究的基础--SRTM3空白数据填充方法剖析及数据

河流地貌和侵蚀是构造地貌研究的核心内容。90m分辨率的SRTM3数字高程模 型被广泛运用于构造地貌学的研究,但数据空白区是其在河流地貌定量研究中的 瓶颈。对SRTM3数据与中国1∶25万DEM数据的对比分析表明,1∶25万DEM数据在 生成数字河网和河流纵剖面方面不如SRTM3数据,尤其是其在平原区数字河网提 取中易发生错误,但在高山峡谷地区数据质量较好,而这正是SRTM3数据空洞的主 要区域。对比国内外各种SRTM空洞填补方法发现,相对于算法的改进,高精度数 据的参与是填充SRTM3数据空洞的关键。因此,利用SRTM3与1∶25万DEM数据的互 补性,对SRTM3进行数据优化,是现阶段青藏高原河流地貌定量研究的基础。详细 介绍了SRTM3空洞充填的步骤,具有实际参考价值。     

青藏高原河流地貌定量研究的基础——SRTM3空白数据填充方法剖析及数据

河流地貌和侵蚀是构造地貌研究的核心内容。90m分辨率的SRTM3数字高程模 型被广泛运用于构造地貌学的研究,但数据空白区是其在河流地貌定量研究中的 瓶颈。对SRTM3数据与中国1∶25万DEM数据的对比分析表明,1∶25万DEM数据在 生成数字河网和河流纵剖面方面不如SRTM3数据,尤其是其在平原区数字河网提 取中易发生错误,但在高山峡谷地区数据质量较好,而这正是SRTM3数据空洞的主 要区域。对比国内外各种SRTM空洞填补方法发现,相对于算法的改进,高精度数 据的参与是填充SRTM3数据空洞的关键。因此,利用SRTM3与1∶25万DEM数据的互 补性,对SRTM3进行数据优化,是现阶段青藏高原河流地貌定量研究的基础。详细 介绍了SRTM3空洞充填的步骤,具有实际参考价值。