王小軍,劉光旭 (贛南師范大學 地理與規(guī)劃學院,江西 贛州 341000)
近百年氣候變化下,極端災害頻繁發(fā)生,我國處在世界季風最顯著的區(qū)域,由此導致的暴雨洪澇等災害迅速增多,對城市、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、居民生活等造成重大損失。因此,分析河流水系特征,探索洪水淹沒規(guī)律,模擬并預測洪水淹沒范圍具有重要的現(xiàn)實意義,應用GIS技術(shù)進行水文分析也成為研究重點方向。流域提取相關(guān)研究主要集中在基于GIS的水系提取及流域水文分析[1,2],Barnes等[3]提出凹陷填充算法,高翔等[4]提出等差分級算法,以優(yōu)化DEM填洼算法;為了避免主觀性和隨意性,常直楊等[5]提出均指變點分析法,葉章蕊等[6]提出曲線割線斜率法,對集水面積閾值合理性進行探索;李彪等[7]從分形分維和數(shù)學函數(shù)分析南流江流域并提取河網(wǎng)信息,提高了研究結(jié)果的準確性和可靠性。洪水淹沒方面,主要有洪水淹沒區(qū)提取[8,9],洪水災害風險區(qū)劃[10,11],洪災損失評估[12,13],和洪水淹沒模擬[14-16]四大方向。對于洪水淹沒模擬,楊軍等[17]分析了給定水位與水量兩種洪水淹沒范圍計算方法,得出兩種方法都有一定現(xiàn)實意義;來全[18]和金哲等[19]對比無源淹沒與有源淹沒后,都認為有源淹沒更適宜推廣;孫海等[20]提出新的環(huán)形淹沒算法,陳靜等[21]提出地形瓦片為單元的有源淹沒算法,進行不同算法的比較分析;楊啟貴等[22]針對常規(guī)種子蔓延算法大量遞歸運算,效率不高,不能運算大型數(shù)據(jù)等缺點,提出分塊種子蔓延算法,李娟等[23]針對有源淹沒模型效率問題提出兼顧連通性和效率的淹沒區(qū)擴展法,以改進現(xiàn)有算法的效率,這些研究為抗洪救災、防洪疏散提供了積極有益的指導。以上研究主要從理論和技術(shù)上改進和豐富了水文分析的內(nèi)容,較少將成果應用在某研究區(qū)的實際范圍,因此本文以得到具體行政區(qū)淹沒范圍為目標,進行相關(guān)研究。
在河網(wǎng)眾多且降水變率大的南方丘陵區(qū)中,江西贛江上游流域是深受暴雨洪澇災害侵襲的典型區(qū)域之一,已有研究顯示贛州降水強度和最大日降水量呈上升趨勢[24]。因此基于GIS提取贛江上游水系并進行流域特征分析,將洪水模擬與具體行政區(qū)疊加以得到淹沒區(qū)實際范圍,為抗洪救災、轉(zhuǎn)移安置提供重要信息參考,不僅是水利工程研究價值的具體體現(xiàn),也是人民生命財產(chǎn)安全得到保障的重要技術(shù)支持。
贛江是長江主要支流之一,江西“五河”之首,發(fā)源于贛閩邊界武夷山西麓,贛州石城縣贛江源村,自南向北流經(jīng)整個江西,分別以贛州和新干劃分為上中下游。贛江上游流域在江西省南部,位于113°54′~116°38′E,24°29′~27°09′N之間,處于我國東南沿海地區(qū)向中部內(nèi)地延伸的過渡地帶,也是內(nèi)地通向東南沿海的重要通道之一。研究區(qū)贛江上游流域,絕大部分在贛州市境內(nèi),四周山巒重疊、丘陵起伏,形成溪水密布,河流縱橫,地勢周高中低,南高北低,水系呈輻輳狀向中心。千余條支流匯成上猶江、章水、桃江、濂江、湘水、綿水、琴江、梅江、平江和貢水10 條較大支流。流域處中亞熱帶南源,年平均氣溫18.5~19 ℃,多年平均降水量1439.8~1 515.6 mm,多集中在5-10月,屬典型的亞熱帶季風性濕潤氣候,呈四季分明,光熱充足,生長季長,冷暖變化顯著,降水豐沛但分配不均等特點。
高程數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云GDEM30 m分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù),主要是贛州市范圍的DEM;水系圖、行政區(qū)圖來自國家基礎(chǔ)地理信息中心,包括贛江東源至鄱陽湖線狀要素,江西省、贛州市、寧都縣、石城縣的行政邊界線狀和面狀要素。地理坐標系統(tǒng)為GCS_Xian_1980,投影坐標系統(tǒng)為Xian_1980_3_Degree_GK_CM_114E。
ArcGIS水文分析目的是地表水的運動建模,再現(xiàn)水流的流動過程。應用Arc Hydro模型進行流域水系特征自動提取,主要步驟有:①采用AGREE算法進行DEM校正,保證流域連貫性進行洼地填充;②采用單流向法中的D8算法進行流向分析;③根據(jù)流向分析匯流累積量進行匯流分析;④確定集水面積閾值進行河網(wǎng)分析;⑤流域分析。
在河網(wǎng)分析和流域分析的基礎(chǔ)上,計算得出贛江上游流域及其子流域的面積,河長,河網(wǎng)密度并分析水系平面形狀。流域面積是指流域周圍分水線與河口斷面之間所包圍的面積,一般指地表水的集水面積。河長是指從河口到河源的河道水面中心線的距離。河網(wǎng)密度,指流域內(nèi)干支流總河長與流域面積的比值。流域內(nèi)所有河流、湖泊等各種水體組成的水網(wǎng)系統(tǒng),稱作水系,水系平面形狀即干支流組成的幾何形態(tài),有樹枝狀水系、扇形水系、羽狀水系、平行狀水系和格子狀水系等。根據(jù)Spatial Analyst工具和Strahler的河流分級法進行水系分級,該方法定義直接發(fā)源于河源的河流為一級河流,同級的兩條河流交匯形成的河流,其級別比原來高一級,不同級的兩條河流交匯形成的河流,其級別為兩條河流中較高者,一次類推至干流,干流是水系中最高級別的河流[25]。在水系分級條件下計算河流分叉比,河長比,和水系分形維數(shù)等。河流分叉比(Rb),指流域內(nèi)除最高級別水系外,每一級別水系的總數(shù)與比它高一級別水系總數(shù)的比值;河長比(RL),指流域內(nèi)除最低級別水系外,每一級別水系的平均長度與比它低一級別水系平均長度之比,全流域河網(wǎng)分叉比與河長比為所有等級水系的平均值;水系分形維數(shù)(Db),反映水系的發(fā)育程度,表明水系密度的大小與河流彎曲程度,分形維數(shù)越大,則水系密度越大、河流越彎曲[26]。
洪水淹沒是由動態(tài)而至平衡的漸進過程,確定最終淹沒范圍,通常有2種方法:基于水量的洪水淹沒范圍計算和基于水位的洪水淹沒范圍計算[27]。給定水位的模型則相對簡單,洪水水位數(shù)據(jù)的獲取也較為容易,在實際防洪過程更具參考價值,故本文采用基于水位的淹沒分析。基于水位的淹沒分析,分兩種情形:無源淹沒和有源淹沒[27]。有源淹沒考慮淹沒區(qū)之間的連通狀況,在洪水模擬中更加合理。同時研究區(qū)贛江上游流域為降水變率大,容易發(fā)生洪水的丘陵地區(qū),故本文采用有源淹沒模型進行洪水淹沒分析。
基于有源淹沒分析,兼顧計算效率和穩(wěn)定性,本文采用種子蔓延法進行有源淹沒分析。種子蔓延算法是首先選定淹沒區(qū)域的種子點,然后以種子點為擴散中心的一種空間特征的擴散探測算法[28]。其運行過程是,在某確定區(qū)域內(nèi),選擇一個點,即種子點,并給其賦有實際作用值,然后從種子點開始向周圍的8個方向擴散淹沒,凡是高程低于給定水位的柵格都計入淹沒區(qū),否則則是非淹沒區(qū),如圖1所示。只有在有源淹沒情況下,且種子點需要與淹沒區(qū)連通,才能使用種子蔓延算法,從而區(qū)分正確的淹沒區(qū)。
圖1 種子蔓延算法擴散方向Fig.1 Diffusion direction of seed spread algorithm
Arc Hydro Tools是GIS和水文地理領(lǐng)域知識相結(jié)合的一種水文時空序列地理數(shù)據(jù)模型,它包括流域水文模擬最基本的流域要素和參數(shù),是流域模擬的標準信息平臺。下面介紹本研究具體的操作及結(jié)果。
(1)DEM校正:在GIS中添加Arc Hydro Tools工具條;依次單擊Terrain Preprocessing,DEM Manipulation,DEM Reconditioning,打開DEM校正對話框。Raw DEM選擇加載進來的贛江上游流域柵格型DEM,AGREE Stream選擇相應的分水嶺,生成校正后的DEM數(shù)據(jù)AgreeDEM。
(2)填洼:依次單擊Terrain Preprocessing,DEM Manipulation,F(xiàn)ill Sinks,打開填洼對話框,DEM選擇AgreeDEM,生成填洼后的DEM數(shù)據(jù)Fil。
(3)流向計算:依次單擊Terrain Preprocessing,F(xiàn)low Direction,打開計算流向?qū)υ捒?。Hydro DEM選擇Fil,生成流向計算結(jié)果Fdr。
(4)匯流累積計算:依次單擊Terrain Preprocessing,F(xiàn)low Accumulation,打開流量計算對話框。Flow Direction Grid選擇Fdr,生成流量計算結(jié)果Fac。
(5)定義水流:依次單擊Terrain Preprocessing,Stream Definition,打開定義水流對話框。Flow Accumulation Grid選擇Fac,以集水區(qū)面積350 km2(默認1%)為閾值,生成水流定義結(jié)果Str。
(6)水流分割:依次單擊Terrain Preprocessing,Stream Segmentation,打開水流分割對話框。Flow Direction Grid 選擇Fdr,Stream Grid選擇Str,生成水流分割結(jié)果StrLnk。
(7)流域柵格劃定:依次單擊Terrain Preprocessing,Catchment Grid Delineation,打開流域柵格劃定對話框。Flow Direction Grid選擇Fdr,Link Grid選擇StrLnk,生成流域柵格劃定結(jié)果Cat。
(8)排水路線:依次單擊Terrain Preprocessing,Drainage Line Processing,打開排水路線處理對話框。Stream Link Grid選擇StrLnk,F(xiàn)low Direction Grid選擇Fdr,生成排水路線結(jié)果DrainageLine,即提取的贛江上游水系,結(jié)果如圖2所示。
(9)子流域劃分:令Fac、DrainageLine和分水嶺數(shù)據(jù)集可見,單擊Batch Point Generation按鈕“×”,選擇DrainageLine中的某點作為排水點,在彈出的對話框中輸入Name和Description,重復步驟知道排水點合適為止。依次單擊Watershed Processing,Batch Subwatershed Delineation,打開批量劃分子流域?qū)υ捒?。Flow Direction Grid 選擇Fdr,Stream Grid選擇Str,Batch Point選擇BatchPoint,生成排水點Subwatershed Point和子流域Subwatershed,結(jié)果如圖2所示。
(10)河網(wǎng)分級:打開ArcToolbox工具箱,依次單擊Spatial Analyst Tools,Hydrology,Stream Order,打開河網(wǎng)分級對話框。Input River Grid Data選擇Str,Input Flow Grid Data選擇Fdr,Stream Order Method選擇STRAHLER,生成水系等級,結(jié)果如圖2所示。
圖2 贛江上游子流域、排水點、水系及其等級Fig.2 The subbasin,drainage point,waterways and grade of upstream of Gan River
由圖2可知,贛江上游水系呈樹枝狀,這與贛南地區(qū)花崗巖分布廣泛有密切關(guān)系[29,30];受四面環(huán)山的地形影響,支流從四周向中心,由北往南于中北部(章貢區(qū))匯合;由此產(chǎn)生東西兩面源頭,西源章水發(fā)源于崇義縣聶都山,納上猶江稱章江,發(fā)源于石城縣橫江鎮(zhèn)的東源,納綿水、湘水、濂水、桃江、琴江、梅江和平江為貢江,章江和貢江于贛江匯合稱贛江。綜合水系等級和流域面積因素,以章貢兩江為基礎(chǔ),往上一級支流再劃分出來,其中為了便于比較,使各流域面積適中,琴江和桃江上流域再次劃分出來,所以選取11個(圖中章水與貢水兩點重合)排水點,劃分成12個子流域。水系等級中,從源頭開始,到流出贛州,生成4級河流,1級數(shù)量最多,4級數(shù)量最少;紫色代表源頭1級,綠色表示兩條1級匯合而成的2級河流,兩條2級匯合成3級用藍色表示,最高級用紅色表示。
通過GIS計算贛江上游流域及其子流域河網(wǎng)長度、面積、河網(wǎng)密度,打開水系、子流域數(shù)據(jù)的Attribute Table,在相應字段上右擊,選擇Statistics,統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。
表1 贛江上游流域特征Tab.1 The basin features of upstream of Gan River
以默認1%閾值,集水區(qū)面積350 km2提取的贛江上游流域河流總長度1 673.2 km,流域面積34 056.3 km2,河網(wǎng)密度0.05 km/km2;劃分的12個子流域中,梅江流域的河網(wǎng)長度最長、流域面積最大,分別是239.7 km和4 884.8 km2,河網(wǎng)長度最短、流域面積最小的是贛江,分別是44 km和822.1 km2,河網(wǎng)密度最大0.07,最小0.03,分別是貢水和湘江。集水區(qū)閾值設(shè)置的不同,導致提取的河網(wǎng)長度存在差異,也因此計算出相對較小的河網(wǎng)密度。
根據(jù)河流分級結(jié)果,計算各級河流長度,分叉比,河長比等,結(jié)果見表2。河流分叉比(Rb)其計算公式為:河流分歧率=Nu/Nu+ 1,其中Nu為U級河流的條數(shù),Nu+1為U+1級河流的條數(shù)。河長比(RL)計算方法為每一級別水系的平均長度與比它低一級別水系平均長度之比。水系分形維數(shù)(Db)計算公式為:
(1)
表2 贛江上游水系等級及特征Tab.2 The water level and the characteristics of upstream of Gan River
從圖2和表1都可以看出,隨著河流等級增高,河流數(shù)量減少;最大河長呈遞減趨勢,最小河長呈遞增趨勢,而平均長度則呈動態(tài)穩(wěn)定,變化較?。桓骷壦档姆植姹群秃娱L比范圍為1.7~4.5、0.9~1.1,全流域水系的分叉比為2.7,河長比為1.0。由式(1)得贛江上游流域水系分維數(shù)為2,該結(jié)果與馬宗偉等[31]采用網(wǎng)格覆蓋法得到的贛江上游流域分維結(jié)果差異較大,可能是研究區(qū)高等級河流路徑短,由此平均長度差異較小,從而河長比為1,以及GIS默認1%集水區(qū)閾值不合理導致。但是基于此結(jié)果對分析贛江上游流域特征及洪水淹沒模擬的影響在合理范圍內(nèi)。
根據(jù)有源淹沒模型和種子蔓延算法,結(jié)合需求選擇洪水模擬區(qū)域,本研究選擇較易發(fā)生洪水的琴江流域,通過流域面進而確定所對應流域DEM,借助ArcGIS平臺實現(xiàn)淹沒區(qū)模擬。
(1)選擇梅江琴江流域:令子流域Subwatershed圖層顯示,激活Editor工具,選擇琴江流域,然后導出數(shù)據(jù),并命名為“QinJ”。
(2)剪裁對應DEM:令QinJ圖層和全流域DEM圖層顯示,依次點擊Data Management Tools,Raster,Raster Processing,Clip,打開剪裁對話框,在Input Raster下拉選擇全流域DEM數(shù)據(jù),在Output Extent下拉選擇QinJ矢量數(shù)據(jù),勾選“Use Input Features for Clipping Geometry”,保證剪裁范圍按照矢量多邊形范圍剪裁,點擊OK并命名為“QinJ_dem”。
(3)設(shè)置洪水高程:激活Spatial Analyst工具,點擊Spatial Analyst菜單下Raster Calculator,打開設(shè)置洪水位高程對話框,琴江流域最低海拔150 m,故分別設(shè)置“QinJ_dem”≤165,180,200 m,結(jié)果如圖3所示。
圖3 琴江流域洪水淹沒模擬Fig.3 Flood inundation simulation of Qin River basin
(4)將Raster轉(zhuǎn)化成Features:依次點擊Spatial Analyst,Convert,Raster to Features,打開對話框,在Input raster中選擇上求得的淹沒區(qū)柵格數(shù)據(jù),在Output geometrytype中選擇Polygon,寫好保存路徑后點擊OK生成Features。
(5)建立個人數(shù)據(jù)庫:打開ArcCatalog,在相應文件夾下,新建FeatureDateset,打開要素集對話框,設(shè)置Name為“QinJ_FeatureDateset”,在Coordinate System中依次選擇Geographic Coordinate Systems,Asia,Xian1980。
(6)將Features數(shù)據(jù)導入QinJ_FeatureDateset要素集中,并命名為“QinJ_Feature”。
(7)確定連通區(qū):打開QinJ_Feature數(shù)據(jù)的Attribute Table,對照圖層顯示,確定連通區(qū)。
(8)計算淹沒面積:在確定好的淹沒區(qū)Attribute Table,點擊Options,Add Field,添加Name為Shape_Area字段,Type為Double。然后右擊Shape_Area,選擇∑Statietic,彈出的對話框中將顯示淹沒區(qū)總面積的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
當洪水高程為180 m時,通過GIS計算得到淹沒面積為3 165 m2。將淹沒區(qū)與行政區(qū)疊加得到直觀的淹沒范圍,結(jié)果如圖4所示。
圖4 琴江30 m高洪水實際淹沒范圍Fig.4 30 m high flood actual submerged area in Qin River
圖4中可以看出,琴江流域易發(fā)洪水區(qū)域,從行政區(qū)域看主要寧都縣和石城縣交界處,尤其是寧都縣;從河流分布看主要在河流兩側(cè),且在下游,原因是地形地勢分布;從與河流的相對位置看主要在琴江北岸,可能是洪災時期,流速快、流量大的洪水,在科里奧利力作用下,聚集在河流相對平緩且靠右處。
本文基于GIS知識與技術(shù),從贛江上游流域DEM數(shù)據(jù)中提取水系,分析流域信息,并進行洪水淹沒模擬,與行政功區(qū)域疊合得到實際淹沒區(qū)。得出以下結(jié)論。
(1)運用GIS技術(shù)和知識提取贛江流域信息速度快、準確度高。相比于編寫代碼,ArcGIS尤其是Arc Hydro Tools,既集合了各種空間分析功能,又具備專業(yè)工具,只需要根據(jù)相應需求進行操作即可實現(xiàn)所求。
(2)基于水位且有源的洪水淹沒模擬在贛江上游丘陵區(qū)具有較好的適用性,種子蔓延算法在數(shù)據(jù)量不大的贛江上游研究區(qū)效率較高。本研究采用有源淹沒模型,得到較好的模擬效果;雖然種子淹沒算法尚有改進空間,但是在數(shù)據(jù)量不大的情況下,速度和效率兼具,仍具備較大價值。
(3)提取的贛江上游水系及流域信息較準確。以默認1%的集水區(qū)閾值提取的贛江上游水系呈樹枝狀,流域面積34 056.3 km2,河流總長度1 673.2 km,河網(wǎng)密度0.05 km/km2,流域盆地形狀,河流彎曲系數(shù)為,12個子流域水系的分叉比為1.7~4.5,河長比范圍為0.9~1.1;以子流域琴江為例進行洪水淹沒模擬,在洪水高程為180 m時,淹沒面積為3 165 m2。
(4)淹沒區(qū)與實際區(qū)域疊合分析,發(fā)現(xiàn)寧都與石城交界處更易發(fā)生洪災,且琴江北岸淹沒范圍較大。本研究在淹沒模擬后,與行政圖疊加分析,進一步得到實際淹沒范圍,更具有現(xiàn)實意義;對琴江流域淹沒區(qū)具體分析后,發(fā)現(xiàn)受災區(qū)主要在寧都石城交界處,河流兩側(cè)以及河流北岸。
□
[1] 康敏捷,欒維新,王 輝,等. Arc Hydro Tools流域提取方法應用----以遼寧省河流為例[J].中國科技論文,2012,7(5):377-381.
[2] Al-Shammari A A, Al-Dabbas M A.Extraction Drainage Network for Lesser Zab River Basin from DEM using Model Builder in GIS[J].Iraqi Journal of Science,2015,56(4A):2 915-2 926.
[3] Barnes,Lehman,Mulla.Priority-flood: An optimal depression-filling and watershed-labeling algorithm for digital elevation models[J].Computers and Geosciences.2014,62(1):117-127.
[4] 高 翔,蔡國林,徐 柱,等. 一種以等差分級的DEM填洼算法[J].地球信息科學,2015,17(1):15-21.
[5] 常直楊,王 建,白世彪,等.均值變點分析法在最佳集水面積閾值確定中的應用[J].南京師大學報(自然科學版),2014,37(1):147-150.
[6] 葉章蕊,盧毅敏,張永田.基于曲線割線斜率法的水文特征提取[J].人民黃河,2016,38(2):28-31.
[7] 李 彪,許貴林,盧 遠.基于分形分維和數(shù)學函數(shù)的南流江流域河網(wǎng)信息提取[J].測繪與空間地理信息,2016,39(3):114-118.
[8] Powell S J,JakemanA,CrokeB.Can NDVI response indicate the effective flood extent in macrophyte dominated flood-plain wetlands?[J].Ecological Indicators,2014,45:486-493.
[9] 王嘉芃,劉 婷,俞志強,等.基于COSMO-SkyMed和SPOT-5的城鎮(zhèn)洪水淹沒信息快速提取研究[J].遙感技術(shù)與應用,2016,31(3):564-571.
[10] Tsanis I K,Seiradakis K D,Daliakopoulos I N,et al. Assessment of GeoEye-l Stereo-pair-generated DEM in Flood Mapping of an Ungauged Basin[J].Journal of Hydroinformatics,2014,16:1-18.
[11] 王 勝,吳 蓉,謝五三,等.基于FloodArea的山洪災害風險區(qū)劃研究----以淠河流域為例[J].氣候變化研究進展,2016,12(5):432-441.
[12] 何耀耀,宋曉晨,廖 力.基于決策者偏好DE算法的模糊聚類迭代洪災評估方法[J].長江科學院院報,2016,33(4):33-38.
[13] AmadioM,MysiakJ,CarreraL,et al.Improving flood damage assessment models in Italy[J].Natural Hazards,2016,82(3):1-14.
[14] Lodhi MS,Agrawal DK.Dam-break flood simulation under various likely scenarios and mapping using GIS:Case of a proposed dam on River Yamuna,India[J].Journal of Mountain Science,2012,9(2):214-220.
[15] AbushandiE.Flash flood simulation for Tabuk City catchment, Saudi Arabia[J].Arabian Journal of Geosciences,2016,9(3):1-10.
[16] 高 宇.白石水庫下游洪水淹沒模擬與分析[J].東北水利水電,2016,34(7):45-47.
[17] 楊 軍,賈 鵬,周廷剛,等.基于DEM的洪水淹沒模擬分析及虛擬現(xiàn)實表達[J].西南大學學報(自然科學版),2011,33(10):143-148.
[18] 來 全.三維可視化洪水淹沒分析與災情評估系統(tǒng)的實現(xiàn)[D]. 呼和浩特:內(nèi)蒙古師范大學,2013.
[19] 金 哲,肖旎旎.基于GIS的洪水淹沒區(qū)分析[J].吉林水利,2014(6):5-7.
[20] 孫 海,王 乘.利用DEM的“環(huán)形”洪水淹沒算法研究[J].武漢大學學報(信息科學版),2009(8):948-951.
[21] 陳 靜,袁思佳,曾方敏.三維虛擬地球中有源洪水淹沒分析算法[J].武漢大學學報(信息科學版),2014,39(4):492-495.
[22] 楊啟貴,王漢東.一種大區(qū)域洪水淹沒范圍快速提取的分塊種子蔓延算法[J].華中師范大學學報(自然科學版),2015,49(4):603-607.
[23] 李 娟,吳 昊,李成名.三維場景下水淹分析方法的研究與實現(xiàn)[J].地理信息世界,2015,22(5):94-99.
[24] 陳永林,謝炳庚,曹思沁.近61年來贛州降水量變化特征及趨勢[J].南水北調(diào)與水利科技,2014,(5):104-108.
[25] Strahler A N.Quantitative analysis of watershed geomorphology[J].Transaction of the American Geographical Union,1957,38(6):913-920.
[26] 蘇文靜,盧 遠,蔡德所.基于GIS的漓江流域水文特征空間分析[J].廣西師范大學學報(自然科學版),2012,30(4):166-171.
[27] 孫 君,奚賽英,尤 迪,等.基于ArcGIS的洪水淹沒分析與三維模擬[C]∥建筑科技與管理學術(shù)交流會,2012:31-33.
[28] 趙秀英,王耀強,李洪玉,等.基于DEM的有源淹沒算法設(shè)計與實現(xiàn)----以種子蔓延法為例[J].科技導報,2012,30(8):61-64.
[29] 張玉書.遼寧省河流水系及流域的遙感解譯[J].生態(tài)學雜志.2003,22(3):65- 69.
[30] 林運淮,陳世楊.贛南花崗巖礦床[J].地質(zhì)與勘探,1985,(3):23-31.
[31] 馬宗偉,許有鵬,鐘善錦.水系分形特征對流域徑流特性的影響----以贛江中上游流域為例[J].長江流域資源與環(huán)境,2009,18(2):163-169.