張振鵬，米鴻燕

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基于流域提取模型的河網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息研究

張振鵬，米鴻燕

（昆明理工大學(xué)國(guó)土資源工程學(xué)院，云南 昆明 650093）

河網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息的提取需要相應(yīng)的流域提取工具和方法，因此構(gòu)建完備的流域提取模型提高流域信息的提取速度，并將提取出的河網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息應(yīng)用于流域形態(tài)和發(fā)育演化方面的研究，具有重要的理論意義。本研究中，首先利用ArcGIS軟件平臺(tái)構(gòu)建流域提取模型，整合流域提取步驟和增加流域信息的提取效率；其次，結(jié)合流域結(jié)構(gòu)的描述指標(biāo)平均分支比和分維數(shù)對(duì)流域結(jié)構(gòu)進(jìn)行定量化表達(dá)；最終分析不同流域的空間分布狀態(tài)，流域平均分支和分維數(shù)之間呈現(xiàn)反比例變化規(guī)律，隨著流域的分維數(shù)越大，流域結(jié)構(gòu)形態(tài)越穩(wěn)定。

流域；河網(wǎng)結(jié)構(gòu)；提取模型；分支比；分維數(shù)

0 引言

流域是自然界中最常見(jiàn)的地理實(shí)體，在地殼運(yùn)動(dòng)、氣候變化等影響下其自身結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生相應(yīng)的空間形態(tài)差異。因此，關(guān)于流域結(jié)構(gòu)、演化等特征的研究一直是地學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。其中，早期的流域結(jié)構(gòu)研究從流域的形成機(jī)理和地理空間分布入手，確定了流域級(jí)別劃分原則[1]，并運(yùn)用地貌形態(tài)數(shù)量分析方法對(duì)大量自然流域進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)了流域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中水道數(shù)量、長(zhǎng)度、級(jí)別之間存在的幾何級(jí)數(shù)關(guān)系[2]；其中，分支比和分維數(shù)作為流域結(jié)構(gòu)和形態(tài)的定量指標(biāo)應(yīng)用于區(qū)域地貌的演化、氣候改變、人為因素對(duì)流域結(jié)構(gòu)的影響等方面[3-5]。近些年來(lái)，隨著地理信息系統(tǒng)和基于數(shù)字高程模型地形分析技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，在流域結(jié)構(gòu)信息的研究中，關(guān)于流域結(jié)構(gòu)的信息提取方法和相關(guān)的地學(xué)分析方法一直是流域地貌學(xué)和水文學(xué)研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。例如：對(duì)流域多源信息進(jìn)行柵格化的基礎(chǔ)上，提取了目標(biāo)區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息[6]；通過(guò)構(gòu)建SWAT模型，提取了流域結(jié)構(gòu)信息[7]。

綜合分析現(xiàn)有流域的研究成果，流域結(jié)構(gòu)信息的提取和分析仍需要進(jìn)一步深入研究，以實(shí)現(xiàn)基于DEM等現(xiàn)有空間數(shù)據(jù)對(duì)流域信息的獲取和流域結(jié)構(gòu)的形態(tài)學(xué)規(guī)律的發(fā)現(xiàn)。在本研究中，首先利用ArcGIS軟件中的ModelBuilder模塊構(gòu)建流域提取模型，研究基于DEM影像的黃土高原典型地貌區(qū)中流域的提取方法，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合流域結(jié)構(gòu)的形態(tài)指標(biāo)，分析不同流域的空間分布特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)利用流域模型提取的結(jié)構(gòu)信息并判斷流域的發(fā)育狀態(tài)和結(jié)構(gòu)形態(tài)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

研究區(qū)域位于中國(guó)陜西省佳縣、延川縣、甘泉縣，鑒于流域地貌學(xué)領(lǐng)域中黃土地貌類(lèi)型流域具有典型性和多樣性，因此采用該地貌類(lèi)型下發(fā)育形態(tài)較為顯著的三個(gè)區(qū)域，進(jìn)行流域結(jié)構(gòu)的提取和分析。本研究采用的數(shù)據(jù)為30 m空間分辨率的規(guī)則格網(wǎng)型ASTER GDEM數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是由美國(guó)航天局與日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省在2009年共同發(fā)布。流域結(jié)構(gòu)信息的提取是在三個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)選擇一個(gè)流域形態(tài)完整的小流域進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析（圖1）。小流域的地理特征如表1所示。

1.2 構(gòu)建流域提取模型

流域結(jié)構(gòu)信息的提取在構(gòu)建流域提取模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行，設(shè)計(jì)提取模型時(shí)，先從整體上把握流域結(jié)構(gòu)信息獲取的主要步驟，再對(duì)提取步驟中的部分細(xì)節(jié)進(jìn)行局部模型建立，最后整體搭建獲取流域結(jié)構(gòu)信息的框架。如圖2所示，從整體上講，流域結(jié)構(gòu)信息的模型化獲取需經(jīng)歷兩個(gè)步驟：1.填洼處理；2.獲取目標(biāo)流域的結(jié)構(gòu)信息，然后對(duì)整體的地理處理步驟進(jìn)行精細(xì)化模型表述。

圖1 研究區(qū)內(nèi)選取結(jié)構(gòu)完整的小流域

表1 小流域研究區(qū)的地理特征

Tab.1 Geographical characteristics of the small watershed study area

本次實(shí)驗(yàn)采用的軟件平臺(tái)是Arcgis10.0，而獲取流域結(jié)構(gòu)信息的模型搭建是在該軟件平臺(tái)下的ModelBuilder模塊中完成。ModelBuilder模塊是一種可視化的編程語(yǔ)言，用于構(gòu)建地理處理工作?？蓜?chuàng)建并修改模型構(gòu)建器中的地理處理模型，其中地理處理模型為ArcToolbox中的處理工具通過(guò)一系列流程和相應(yīng)的邏輯關(guān)系而構(gòu)成提取空間地理實(shí)體的模型。由圖2提供的模型路線設(shè)計(jì)框架，在ModelBuilder模塊中進(jìn)行處理工具的選取和邏輯關(guān)系的匹配，搭建結(jié)果如圖3所示：

圖2 構(gòu)建流域提取模型的技術(shù)方案

圖3 流域提取模型示意圖

1.2.1 DEM數(shù)據(jù)的填洼處理

1.2.2 獲取目標(biāo)流域信息

（1）產(chǎn)生地表徑流：對(duì)無(wú)凹陷點(diǎn)的DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行填洼，無(wú)洼地的DEM數(shù)據(jù)在工具【Flow Direction】和【Flow Accumulation】下得到該數(shù)據(jù)區(qū)域的匯流累積量文件，然后通過(guò)柵格計(jì)算器設(shè)置累積量閾值，產(chǎn)生地表徑流，并提取大于該閾值的流域柵格。（2）流域提取：選擇流域形態(tài)完整的區(qū)域作為目標(biāo)流域，找到該區(qū)域的最大出水口。結(jié)合第一步得到的匯流累積文件，在【W(wǎng)atershed】工具下提取目標(biāo)區(qū)域的流域，最后通過(guò)柵格計(jì)算器將目標(biāo)流域的匯流區(qū)域與最大匯流累積量的文件相減，得到目標(biāo)區(qū)域的河網(wǎng)柵格數(shù)據(jù)。（3）獲取流域信息：目標(biāo)區(qū)的河網(wǎng)柵格數(shù)據(jù)在工具【Stream Link】中利用流向判斷出不同的河流，按照流向把河網(wǎng)的柵格點(diǎn)形成河流鏈接，接著工具【Stream Order】將河流鏈接按照不同的流域分級(jí)方法進(jìn)行流域定級(jí)，本研究中采用比較完善的Strahler分級(jí)法，最后采用工具【Stream to Feature】，對(duì)河網(wǎng)分級(jí)后的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量化，提取矢量化后的流域結(jié)構(gòu)信息并分析流域結(jié)構(gòu)形態(tài)。

1.3 流域結(jié)構(gòu)指標(biāo)的計(jì)算

溝谷分維數(shù)可以反映出溝谷的發(fā)育階段和發(fā)育形態(tài)，具體的計(jì)算方法表示為：

2 結(jié)果與分析

2.1 流域結(jié)構(gòu)指標(biāo)的提取結(jié)果

表2 流域結(jié)構(gòu)信息匯總

Tab.2 Summary of watershed structure information

基于上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知延川地區(qū)的分維數(shù)最小，為進(jìn)一步分析分維數(shù)產(chǎn)生差異的原因，將流域的詳細(xì)信息列出，可見(jiàn)表3。

表3 流域結(jié)構(gòu)信息提取的結(jié)果

Tab.3 Watershed structure information extraction result

結(jié)合表1、表2的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得：1、甘泉和佳縣地區(qū)的分維數(shù)近似，主要原因是：兩個(gè)地區(qū)的平均長(zhǎng)度比和平均分支比相近；2、延川地區(qū)的分維數(shù)與甘泉和佳縣地區(qū)的分維數(shù)相差0.47和0.51，相比較甘泉和佳縣地區(qū)分維數(shù)的差值，延川地區(qū)的分維數(shù)差異較大。其原因是延川地區(qū)的平均長(zhǎng)度比與另外兩個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)的差異較大，導(dǎo)致平均長(zhǎng)度比對(duì)分維數(shù)的計(jì)算產(chǎn)生影響。3、通過(guò)三個(gè)地區(qū)的分支比，可知隨著同一級(jí)別水道的數(shù)量增長(zhǎng)，河網(wǎng)的長(zhǎng)度會(huì)逐漸增大，流域的平均分支比逐漸小，從而使得流域的分維數(shù)增大。

3 討論

4 結(jié)論和展望

本研究通過(guò)Arcgis軟件平臺(tái)構(gòu)建流域提取模型，并基于黃土地貌三個(gè)不同研究區(qū)1：50000比例尺的DEM數(shù)據(jù)，以流域結(jié)構(gòu)信息的平均分支比和分維數(shù)作為定量指標(biāo)，詳細(xì)分析了三個(gè)研究區(qū)流域在流域發(fā)育程度和流域結(jié)構(gòu)分化能力的差異及其產(chǎn)生差異的原因。

由于實(shí)驗(yàn)樣區(qū)數(shù)據(jù)豐富程度的影響，本研究所得出的結(jié)論還需要在進(jìn)一步的檢驗(yàn)和驗(yàn)證；同時(shí)，對(duì)于表征流域結(jié)構(gòu)特征的信息指標(biāo)還需要補(bǔ)充。此外，還需要考慮研究區(qū)的地貌類(lèi)型、地質(zhì)構(gòu)造活動(dòng)、地表覆被狀況、人工設(shè)施等多因素，從流域結(jié)構(gòu)信息指標(biāo)出發(fā)，深入探討流域的發(fā)育演化規(guī)律和特征。

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Research on River Network Structure Information Based on Watershed Extraction Model

ZHANG Zhen-peng, MI Hong-yan

(School of Land Resources Engineering,Kunming University of Science and Technology;Kunming 650093, China)

The extraction of river network structure information need corresponding watershed extraction tools and methods, and to build the model to improve the extraction speed of watershed extraction of watershed information, and the extracted river network information used in the study watershed development and morphological evolution, has important theoretical significance. In this study, we use ArcGIS software platform to build integrated watershed watershed extraction model, extraction step and increase the extraction efficiency of watershed information; secondly, combined with the description of basin structure and the average branching ratio index and fractal dimension to quantify the basin structure expression; the final analysis distribution in space, showing a regular variation between the average proportion Branch watershed and fractal dimension, the fractal dimension of river basin is bigger, more stable basin structure.

Watershed; River network structure; Extraction model; Branching ratio; Fractal number

TP391.77

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.08.024

張振鵬(1991-)，男，研究生，研究方向：3S集成及應(yīng)用研究；米鴻燕(1991-)，男，副教授，研究方向：3S技術(shù)。

本文著錄格式：張振鵬，米鴻燕. 基于流域提取模型的河網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息研究[J]. 軟件，2018，39（8）：117-121