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        流域分布式坡長(zhǎng)不確定性的初步分析

        2012-12-21 09:14:24陳正江楊勤科曹佳云丑述仁
        水土保持研究 2012年2期
        關(guān)鍵詞:坡長(zhǎng)流向土壤侵蝕

        王 程,陳正江,楊勤科,曹佳云,丑述仁

        (西北大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院,西安7100069)

        區(qū)域土壤侵蝕調(diào)查制圖是土壤侵蝕監(jiān)測(cè)和水土保持宏觀規(guī)劃的基礎(chǔ),也是區(qū)域尺度土壤侵蝕研究的主要手段。由于區(qū)域土壤侵蝕模型尚在研究和開發(fā)階段,因而通用土壤流失方程式(USLE)、修正通用土壤流失方程式(RUSLE)和中國(guó)土壤流失方程式(CSLE)等,在大區(qū)域土壤侵蝕調(diào)查制圖中得到了應(yīng)用[1]。USLE和CSLE中,地形對(duì)土壤流失的影響用坡度坡長(zhǎng)因子(LS)表示[2-3]。計(jì)算流域內(nèi)各點(diǎn)的LS,是模型應(yīng)用于流域和區(qū)域的關(guān)鍵問題。為此研究者對(duì)流域尺度LS因子提取方法進(jìn)行了一系列的研究,其中包括了對(duì)流域分布式坡長(zhǎng)提取方法的研究。國(guó)外的研究有Hickey和Van Remortel的坡長(zhǎng)算法[4-5],國(guó)內(nèi)主要有曹龍熹[6]、張宏鳴[7]、楊勤科[8]和李?。?]等對(duì)流域坡長(zhǎng)與LS因子提取方法的研究。由于問題比較復(fù)雜,因而已有研究多集中在如何提取坡度坡長(zhǎng)并計(jì)算LS因子值,而對(duì)于坡長(zhǎng)的不確定性研究較少。本文從流向算法、分辨率和數(shù)據(jù)范圍三方面對(duì)坡長(zhǎng)提取的不確定性做出初步分析,以期為區(qū)域土壤侵蝕評(píng)價(jià)提供有力的數(shù)據(jù)支撐。

        1 研究方法

        從區(qū)域土壤侵蝕研究出發(fā),在水文地貌關(guān)系正確DEM(Hc—DEM)的基礎(chǔ)上,利用自行開發(fā)的LS因子計(jì)算工具,分析流域尺度的坡長(zhǎng)提取結(jié)果的不確定性。

        1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

        1.1.1 研究區(qū) 本研究選擇典型的黃土丘陵溝壑區(qū)——延河流域的二級(jí)支流縣南溝流域作為研究區(qū)。該區(qū)面積47km2,土壤侵蝕強(qiáng)烈,侵蝕地貌發(fā)育,是研究坡度坡長(zhǎng)因子的理想?yún)^(qū)域。本研究在縣南溝流域從流向算法、分辨率和數(shù)據(jù)范圍三個(gè)方面進(jìn)行坡長(zhǎng)不確定性分析。通過按流域和行政單元分別進(jìn)行坡長(zhǎng)的提取,來分析數(shù)據(jù)范圍的影響。

        1.1.2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 本研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)主要為縣南溝流域多種分辨率DEM,它是基于1∶1萬(wàn)比例尺地形圖(等高線、高程點(diǎn)和水系三個(gè)專題層),用ANUDEM建立[10]分辨率分別為5~200m的一系列DEM,分辨率以5m為間隔,設(shè)置為5m,10m,15 m,…,195m,200m。

        1.2 坡長(zhǎng)提取方法

        本文只利用經(jīng)改進(jìn)的累計(jì)徑流算法及其相應(yīng)的工具軟件(LS_Tool)[7-8]來提取坡長(zhǎng)。坡長(zhǎng)提取操作包括:(1)用縣南溝流域5m分辨率DEM,用LS_Tool中提供的單流向算法(D8算法)[11]、多流向算法(FD8算法)[12]提取坡長(zhǎng),結(jié)果分別稱為單流向坡長(zhǎng)和多流向坡長(zhǎng),用以比較流向算法對(duì)坡長(zhǎng)提取結(jié)果的影響;(2)利用縣南溝流域多種分辨率的DEM,根據(jù)單流向算法提取多種分辨率坡長(zhǎng),以分析分辨率對(duì)坡長(zhǎng)的影響;(3)兩種不同數(shù)據(jù)范圍坡長(zhǎng)的提取,一是將方塌村包含在內(nèi)的整個(gè)縣南溝流域進(jìn)行坡長(zhǎng)提取,裁切后獲取方塌村坡長(zhǎng)(下文簡(jiǎn)稱為流域范圍坡長(zhǎng));二是以方塌村為界,提取坡長(zhǎng)(下文簡(jiǎn)稱為村域范圍坡長(zhǎng))。假設(shè)村界的一部分為分水線、流水線、流水線內(nèi)和流水線外4種情況(圖1),并通過對(duì)村界進(jìn)行一定寬度的緩沖帶來消除邊界效應(yīng)。

        圖1 村界圖

        1.3 坡長(zhǎng)分析方法

        對(duì)于流向算法和數(shù)據(jù)范圍對(duì)坡長(zhǎng)影響的計(jì)算結(jié)果,統(tǒng)計(jì)其坡長(zhǎng)最大值、最小值、均值和標(biāo)準(zhǔn)差,計(jì)算坡長(zhǎng)頻率和累積頻率,分析各種提取結(jié)果表面特征(空間格局)和統(tǒng)計(jì)特征及其與流向算法、分辨率和數(shù)據(jù)范圍的關(guān)系。具體研究流程如圖2所示。

        圖2 研究技術(shù)流程圖

        2 結(jié)果與分析

        從流向算法、分辨率和數(shù)據(jù)范圍三個(gè)方面,分析坡長(zhǎng)結(jié)果的特征。

        2.1 流向算法對(duì)坡長(zhǎng)提取的影響

        (1)坡長(zhǎng)表面特征。從結(jié)果可知,F(xiàn)D8坡長(zhǎng)圖中短坡長(zhǎng)所占的比例很大,主要分布在整個(gè)流域的分水線上及山脊處,長(zhǎng)坡長(zhǎng)主要分布在溝谷,D8坡長(zhǎng)也具有基本相同的分布。從兩個(gè)圖的空間格局來看,F(xiàn)D8坡長(zhǎng)表面較平滑,與地形關(guān)系協(xié)調(diào)性更好(圖3)。

        圖3 不同流向算法下提取的坡長(zhǎng)圖(典型區(qū))

        (2)坡長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)分布?;?.5m分辨率DEM提取的結(jié)果,單流向坡長(zhǎng)與多流向坡長(zhǎng)頻率存在著較大的差異。多流向坡長(zhǎng)分布連續(xù)且集中,眾數(shù)在2.5 m。單流向坡長(zhǎng)頻率曲線呈鋸齒狀,眾數(shù)出現(xiàn)在7 m,頻率隨坡長(zhǎng)增大而變小。在累計(jì)頻率上占90%面積的坡長(zhǎng)值,多流向和單流向分別為21m和95m,說明多流向坡長(zhǎng)較短而單流向坡長(zhǎng)較長(zhǎng),這種特征從平均坡長(zhǎng)上也可看出(圖4—5)。

        2.2 分辨率對(duì)坡長(zhǎng)提取結(jié)果的影響

        統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明(圖6—7),隨著分辨率的降低,坡長(zhǎng)均值和標(biāo)準(zhǔn)差呈線性增加,也就是坡長(zhǎng)發(fā)生擴(kuò)張。造成這種結(jié)果的原因是分辨率的降低使得DEM表面得到了平滑和概化,部分比較低級(jí)別的梁和溝道被忽略,導(dǎo)致坡長(zhǎng)值增大[13-14]。

        圖4 不同流向算法下提取的坡長(zhǎng)頻率圖

        圖5 不同流向算法下提取的坡長(zhǎng)累積頻率圖

        圖6 分辨率-坡長(zhǎng)均值分布圖

        圖7 分辨率-坡長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)差分布圖

        2.3 數(shù)據(jù)范圍對(duì)坡長(zhǎng)的影響

        考慮到LS_Tool中單流向坡度算法比較成熟,本研究先只分析數(shù)據(jù)范圍對(duì)單流向坡長(zhǎng)的影響。

        (1)對(duì)村域范圍坡長(zhǎng)與流域范圍坡長(zhǎng)進(jìn)行差值運(yùn)算,發(fā)現(xiàn)4種不同界限的村域范圍坡長(zhǎng)在其界限邊緣都出現(xiàn)異常,在邊緣處形成一個(gè)誤差帶。這一異常情況的出現(xiàn)主要原因在于坡長(zhǎng)的計(jì)算原理是坡面水文學(xué),而徑流匯集以流域?yàn)閱卧瘘c(diǎn)在分水線上,且水流方向向外,水流方向不正確導(dǎo)致提取的范圍坡長(zhǎng)產(chǎn)生異常。即使以流域?yàn)檫吔纾ù褰?),也會(huì)帶來誤差。因此,流域分布式坡長(zhǎng)的提取,不能簡(jiǎn)單地以分水線分割的流域?yàn)檫吔?。避免的方法是進(jìn)行界限范圍的緩沖。通過對(duì)4個(gè)村界進(jìn)行一系列帶寬的緩沖試驗(yàn)可得到,當(dāng)向外緩沖帶寬為120m時(shí),它們的邊際效應(yīng)基本得到消除。

        (2)按照不同的村界界限提取的村域范圍坡長(zhǎng)與流域范圍坡長(zhǎng)之間存在著不同程度的差異,根據(jù)D8單流向算法原理,在坡長(zhǎng)計(jì)算起點(diǎn)統(tǒng)計(jì)8個(gè)方向的水流流量,以最大水流流量方向作為水流方向來進(jìn)行坡長(zhǎng)累積,若最大水流流向?yàn)檎龞|、正南、東南、正西、西南中的其中之一,則水流方向向外,不會(huì)影響圖1中坡長(zhǎng)的累積,提取的坡長(zhǎng)正確;若最大水流流量方向?yàn)檎?、西北、東北中其中之一,水流方向向內(nèi),以它或向內(nèi)某一界限為界進(jìn)行坡長(zhǎng)的提取,會(huì)截?cái)嗥麻L(zhǎng)的累積,坡長(zhǎng)值變小,產(chǎn)生邊際效應(yīng)。根據(jù)差值圖可以分4種情況(以村界一部分進(jìn)行討論)分析范圍數(shù)據(jù)對(duì)坡長(zhǎng)的影響。

        村界位于分水線上(村界1):雖然坡長(zhǎng)的計(jì)算起點(diǎn)在分水線上,但水流方向向內(nèi),截?cái)嗥麻L(zhǎng)的累積,坡長(zhǎng)值變小,產(chǎn)生較大的邊際效應(yīng);村界位于流水線上(村界3):坡長(zhǎng)計(jì)算起點(diǎn)在流水線上,水流方向向外,不影響坡長(zhǎng)累積,提取的坡長(zhǎng)基本正確;村界位于流水線內(nèi)側(cè)(村界4):坡長(zhǎng)計(jì)算起點(diǎn)不在分水線上,但其水流方向向外,不會(huì)影響坡長(zhǎng)的累積,提取的坡長(zhǎng)基本正確;村界位于流水線外側(cè)(村界2):坡長(zhǎng)計(jì)算起點(diǎn)不在分水線上且水流方向向內(nèi),截?cái)嗥麻L(zhǎng)的累積,坡長(zhǎng)值變小,產(chǎn)生較大的邊際效應(yīng)。由于其坡長(zhǎng)計(jì)算起點(diǎn)也不在分水線上,因此相比于村界1提取的村域范圍坡長(zhǎng),村界2提取的村域范圍坡長(zhǎng)產(chǎn)生的邊際效應(yīng)更為明顯。

        3 結(jié)論與討論

        (1)不同的流向算法對(duì)提取的坡長(zhǎng)存在較大影響。單流向算法提取的各長(zhǎng)短坡長(zhǎng)值所占頻率都較小,隨著坡長(zhǎng)增大,頻率有變小的趨勢(shì)。而FD8算法下,短坡長(zhǎng)所占比例大,且多流向算法下求出的坡長(zhǎng)值較單流向算法坡長(zhǎng)值大。通過比較發(fā)現(xiàn),多流向算法提取坡長(zhǎng)更加光滑、連續(xù),更能體現(xiàn)地形凹凸(徑流發(fā)散、匯集)的影響,與地形關(guān)系協(xié)調(diào)性更好。

        (2)基于低分辨率DEM提取的坡長(zhǎng)會(huì)發(fā)生擴(kuò)張現(xiàn)象,這是由于較低分辨率DEM概化或去除了很多微地形信息,使地形變得平滑,從而導(dǎo)致坡長(zhǎng)值增大。

        (3)流域分布式坡長(zhǎng)提取,必須以向流域外緩沖一定寬度的流域?yàn)閱卧?;在本研究條件下,緩沖距離為120m。

        (4)不同行政單元界限范圍對(duì)坡長(zhǎng)的影響,主要影響因素是水流方向。若村界位于分水線上且水流方向向外,則提取得到的行政界線范圍坡長(zhǎng)正確。若村界不在分水線上但水流方向向外,則提取的行政界線范圍坡長(zhǎng)基本正確。若村界不在分水線上同時(shí)水流方向向內(nèi),截?cái)嗥麻L(zhǎng)的累積,坡長(zhǎng)值變小,產(chǎn)生較大的邊際效應(yīng)。因此,坡長(zhǎng)的提取應(yīng)以流域邊界或行政單元邊界向外緩沖一定寬度為界,避免邊際效應(yīng)的產(chǎn)生。

        本研究主要是從各種統(tǒng)計(jì)特征值及構(gòu)造方面對(duì)坡長(zhǎng)不確定性進(jìn)行對(duì)比分析,因此存在一定局限。下一步工作主要是是利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,通過半變異函數(shù)的變化特征來說明空間分布與格局特征。此外,數(shù)據(jù)范圍及其緩沖寬度的建議,僅僅針對(duì)黃土丘陵區(qū)2.5 m分辨率,更多水土流失區(qū)和較低分辨率DEM(如5 m和10m)的情況如何,有待進(jìn)一步分析。

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