陳濤，彭清山，簡金輝

(武漢市測繪研究院，湖北 武漢 430022)

GIS技術(shù)在防汛應(yīng)急測繪的應(yīng)用
——以牛山湖淹沒分析為例

陳濤*，彭清山，簡金輝

(武漢市測繪研究院，湖北 武漢 430022)

隨著測繪技術(shù)從數(shù)字化向信息化不斷地發(fā)展，測繪部門有必要為各部門提供實時應(yīng)急的測繪支撐和服務(wù)，滿足突發(fā)事件應(yīng)對的需求。在2016年武漢特大暴雨洪澇災(zāi)害下，武漢市測繪研究院以基礎(chǔ)地理信息資源為基礎(chǔ)，以GIS分析技術(shù)為手段，綜合運用各類專題數(shù)據(jù)資料，對湖泊的淹沒范圍進(jìn)行預(yù)測和評估，計算和模擬出指定水位下的洪水淹沒演進(jìn)結(jié)果，為退垸還湖并安全疏散群眾提供可靠的科學(xué)依據(jù)。

城市防澇；DEM內(nèi)插；等高線模擬；武漢市

1 引 言

對突發(fā)災(zāi)害事件的應(yīng)急處置，都需要利用測繪部門提供的地理底圖和專題資料。作為了解災(zāi)情和制定決策的重要載體和依據(jù)，政府有關(guān)部門在應(yīng)急處置過程中需要及時、準(zhǔn)確、全面地了解事發(fā)點以及周邊的空間信息，隨著測繪技術(shù)從數(shù)字化向信息化的不斷發(fā)展，測繪部門有能力、也有責(zé)任為相關(guān)部門提供實時應(yīng)急的測繪支撐和服務(wù)，滿足突發(fā)事件應(yīng)對的需求，從而提高政府部門處置應(yīng)急事件的時效性和準(zhǔn)確性[1]。

2016年6月，湖北地區(qū)持續(xù)暴雨，多地出現(xiàn)洪澇災(zāi)害。湖北省決定對武漢梁子湖流域的牛山湖破垸分洪。這就需要在極短的時間內(nèi)對牛山湖分洪后的水位淹沒情況做預(yù)測和分析。武漢市測繪研究院接到任務(wù)后，以地理信息技術(shù)為基礎(chǔ)，綜合運用各類專題數(shù)據(jù)資料，在GIS平臺下對湖泊的淹沒范圍進(jìn)行預(yù)測和評估，計算和模擬出指定水位下的洪水淹沒演進(jìn)結(jié)果。

2 DEM表面內(nèi)插精化

數(shù)字高程模型(Digital Elevation Mode，簡稱DEM)，是以數(shù)字的形式按一定結(jié)構(gòu)組織在一起，表示實際地形特征空間分布的模型，也是地形形狀高低起伏的數(shù)字描述。DEM通常用地表規(guī)則網(wǎng)格單元構(gòu)成的高程矩陣表示，廣義的DEM還包括等高線、不規(guī)則三角網(wǎng)等所有表達(dá)地面高程的數(shù)字表示[2]?，F(xiàn)有資料的DEM精度無法滿足淹沒分析的要求，因此需要進(jìn)行內(nèi)插精化。本文使用 1∶2 000地形圖提取高程點和不連續(xù)高程線進(jìn)行表面插值模擬DEM。表面插值方法有反距離加權(quán)(IDW)、克里格(Kriging)和自然鄰域(NNI)法。IDW是對各個像元鄰域中的樣本數(shù)據(jù)點取平均值評估；Kriging是對散點高程進(jìn)行加權(quán)評估得到預(yù)估表面；NNI是找到距散點最近的輸入樣本子集，然后基于區(qū)域大小按比例對這些樣本進(jìn)行加權(quán)插值。所有點都與鄰近泰森多邊形關(guān)聯(lián)，當(dāng)在數(shù)據(jù)集中插入一個新點(紅星)時，自動創(chuàng)建新的泰森多邊形，并與原始多邊形之間的重疊占比值用作加權(quán)值[3]，如圖1所示。

圖1 在插值點周圍創(chuàng)建的Voronoi多邊形示例

插值過程：將等高線離散化，再把離散點和高程點融合，利用離散點高程使用上述三種算法生成DEM，對不同算法生成的DEM質(zhì)量進(jìn)行評估。根據(jù)本文洪山淹沒分析的精度要求，將插值生成的DEM格網(wǎng)大小設(shè)定為 1 m。

DEM精度一般取決于散點精度和內(nèi)插方法。將不同插值方法得到的DEM結(jié)果與實際采樣點的高程值進(jìn)行比較，根據(jù)兩者的誤差大小評判插值方法的優(yōu)劣。本文的誤差評判方法采用均方差(RMSE)、擬合度(R2)這兩個參數(shù)，對各誤差絕對值范圍內(nèi)誤差點的分布進(jìn)行統(tǒng)計。

圖2均方差、擬合度的計算公式

其中：Zk為采樣點k的實際高程，zk為采樣點k的高程估算值，z為實際高程值的均值，n為采樣點數(shù)。

牛山湖位于武漢市東南部，本文采用1985黃海高程系，該范圍內(nèi)最高點高程約為 65.4 m，面積約 80 km2。在區(qū)域內(nèi)布設(shè)50個具有代表性、均勻分布的高程采樣點，采用GPS對各采樣點進(jìn)行定位，記錄各點實際高程值，作為最終分析驗證的參照數(shù)據(jù)，如圖3、圖4所示。

圖3 牛山湖原始數(shù)據(jù)

圖4 插值后得到的DEM

不同算法內(nèi)插結(jié)果誤差 表1

從表1可以知道，各種方法的均方誤差均小于 0.17 m(1∶500數(shù)字高程模型的精度標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，平地的格網(wǎng)點高程中誤差在 0.17 m)，都符合精度要求。整體上，NNI方法生成的DEM高程誤差各項指標(biāo)都最小、R2最大(更接近1，模擬計算結(jié)果更好)，說明NNI的精度相對較高。

3 基于DEM的淹沒范圍提取

分洪淹沒的機理是由于泄洪區(qū)和分洪區(qū)有通道(破堤分洪)和存在水位差，因而產(chǎn)生淹沒過程。分洪淹沒的結(jié)果是泄洪區(qū)和分洪區(qū)的水位達(dá)到平衡狀態(tài)，此時的淹沒范圍即最終的淹沒區(qū)[4]。本次牛山湖分洪屬于洪水淹沒類型中的有源淹沒，是考慮到地表連通性而造成的水位抬升的淹沒情況。凡是高程值低于給定淹沒水位高程值的散點都記入淹沒區(qū)，最終聚類出被淹沒的范圍。

本文插值得到的DEM的存儲格式為IMAGINE Image，該格式是由一系列表示地面點的柵格像元Z(x，y)以及所具有的像素值Z組成，Z值代表高程值。通過這個二維數(shù)組，可以很容易地進(jìn)行處理和運算[5]。其數(shù)字表達(dá)式為：

DEM={Z(x，y)}x=1，2，…，m；y=1，2，…，n

每個柵格像元Z(x，y)四周有8個領(lǐng)域的柵格像元Z(i，j)。對于指定的洪水水位(H)，可以從源點Z(x，y)開始，利用多線程算法進(jìn)行8鄰域搜索來逐步獲得洪水淹沒范圍。其流程如圖5所示：

圖5 給定洪水水位(H)淹沒范圍計算主要流程

(1)推演淹沒水位高程。淹沒區(qū)的水位高程主要依靠實地測量數(shù)據(jù)，同時分析汛期中不同時段的水位高程記錄以及參考?xì)v史汛期時航測照片數(shù)據(jù)，使用水文水力學(xué)模型演算得到預(yù)估淹沒高程值。經(jīng)過反復(fù)精確計算，牛山湖的破垸分洪的峰值水位為21 m，也就是淹沒水位高程(H)值是21。

(2)記錄DEM數(shù)據(jù)信息。創(chuàng)建用于存儲DEM數(shù)值的二維數(shù)組和Bool型數(shù)組。ArryList型的二維數(shù)組用于記錄從DEM中讀取Z值低于淹沒水位高程(H)柵格點；Bool型的數(shù)組用于記錄該柵格點是否被訪問過，使用“True”和“False”進(jìn)行標(biāo)記[6]。

(3)讀取DEM相關(guān)數(shù)據(jù)。使用IRasterCursor和IPixelBlock3這兩個ArcEngine的組件接口來獲得DEM的坐標(biāo)及其Value值[7]。具體方法是通過IRasterCursor獲得整個區(qū)域DEM的柵格游標(biāo)，然后調(diào)用IPixelBlock3獲得二維數(shù)組等有效數(shù)值。

(4)遍歷8鄰域柵格。首先在ArryList數(shù)組中引入源點，并把相應(yīng)Bool型的數(shù)組賦值“True”。然后從源點開始搜索周圍8鄰域的柵格像元Z(i，j)，把滿足Z(i，j)≤21 m的點加入ArryList數(shù)組中，并刪除第一個柵格點，再以鄰域中滿足條件的點為源點進(jìn)行8鄰域搜索循環(huán)，直到ArryList數(shù)組為空則終止循環(huán)[8]。

(5)連點成線。依次獲取Bool型數(shù)組中標(biāo)記為“True”柵格點的中心點坐標(biāo)，使用Points To Line函數(shù)將點依次連成線，該線就是預(yù)測洪水淹沒的范圍線。

圖5 根據(jù)DEM提取的淹沒范圍線

4 結(jié) 論

本文通過測繪單位掌握的基礎(chǔ)地形資料，通過表面內(nèi)插得到精細(xì)化的DEM，然后根據(jù)有源淹沒原理，使用GIS技術(shù)實現(xiàn)洪水淹沒范圍的提取。整個過程嚴(yán)謹(jǐn)、快速和準(zhǔn)確。從武漢市防汛指揮部反饋的結(jié)果是牛山湖淹沒范圍成果直觀和準(zhǔn)確，論證了京廣高鐵、滬渝、京珠等交通動脈的安全性，市政府迅速完成了千余名群眾的轉(zhuǎn)移安置工作，為次日的牛山湖破垸分洪這種突發(fā)事件提供了必要的應(yīng)急測繪保障。該方法切實有效，便于推廣應(yīng)用，為快速、準(zhǔn)確及科學(xué)地進(jìn)行洪災(zāi)評估等應(yīng)急測繪提供良好的參考方法，能對洪澇災(zāi)害進(jìn)行有效的評估和預(yù)測分析。

[1] 尹杰，萬遠(yuǎn)，楊玉忠等. 測繪地理信息在應(yīng)急測繪中的應(yīng)用[J]. 中國應(yīng)急管理，2015(10)：48～51.

[2] 鄔倫. 地理信息系統(tǒng)[J]. 科技術(shù)語研究，1999(2)：34～35.

[3] ESRI. ArcGIS Help[R]. ESRI Inc，版本10.2.

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[5] 邊淑莉，柳佳佳，王海龍等. 基于規(guī)則格網(wǎng)DEM的等高線提取算法的優(yōu)化與實現(xiàn)[J]. 測繪科學(xué)，2008(6)：151～153.

[6] 姬英杰. 基于離散點生成等高線圖算法的研究與實現(xiàn)[D]. 太谷：山西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2014.

[7] 張東華，劉榮，張詠新等. 一種基于DEM的洪水有源淹沒算法的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 東華理工大學(xué)學(xué)報，2009(2)：181～184.

[8] 王濤，毌河海. 一種從高程格網(wǎng)中提取等高線的算法[J]. 測繪科學(xué)，2006(2)：108～110.

ApplicationofGISTechnologyinFloodControlEmergencyMapping——ACaseStudyofSubmergedFloodingofNiushanLake

Chen Tao，Peng Qingshan，Jian Jinhui
(Wuhan Geomatic Institute，WuHan 430022，China)

With the continuous development of Surveying and mapping technology from digitalization to information technology，it is necessary for surveying and mapping departments to provide real-time emergency mapping support and services for various departments to meet the needs of emergency response. In 2016 Wuhan torrential flood disaster，Wuhan Institute of Surveying and mapping based on fundamental geographic information resources，with the analysis of GIS technology，the integrated use of various thematic data，inundated area of lakes for prediction and assessment，calculation and Simulation of evolution results under specified water flooded flood，provides reliable science according to back safe evacuation of the masses.

urban waterlogging；DEM interpolation；contour simulation；Wuhan

1672-8262(2017)06-53-03

P208.1

B

2017—01—22

陳濤(1981—)，男，碩士，高級工程師，注冊測繪師，主要從事GIS數(shù)據(jù)處理及GIS系統(tǒng)開發(fā)工作。