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关于社会数字划分

发布时间:2019-07-03 04:36 来源:未知 编辑:admin

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  2014-01-02展开全部随着气象部门对流域降水预报工作的开展,各地、市气象局相继成立了流域预报中心,对本地大江河流域进行降水预报,因此如何确定预报流域的界限,是各流域预报中心面临的问题。传统的做法是根据预报分辨率的需要,从一定比例尺的地图上人工勾画出预报流域的界限,再扫描到计算机中供流域降水预报使用。随着计算机技术和地理信息系统的发展,许多研究和应用成果表明?1~2?,利用数字地形分析技术从DEM中直接生成河网、划分流域界限乃至提取流域内的地形属性都是切实可行的。

  本文利用江西省1:25万数字地形资料,选取贵溪市为研究区域,采用美国农业部农业研究实验室开发的TOPAZ(3.1版)软件,对流域的数字划分进行了试验。TOPAZ软件可以从数字高程模型中自动提取地形参数,例如坡度、坡向的计算、河网生成、子流域划分等。这些技术已在许多研究中得到应用[3]。

  数字高程模型是描述地面高程值空间分布的1组有序数组,是数字地形模型的组件之一。数字高程模型主要有栅格(GRID)、不规则三角网(TINs)、矢量(VECTOR)3种形式,工作中可以根据所用模拟模型的结构方式来采用三者之一。在本文的研究过程中采用栅格形式数据进行试验研究,并以ARCINFO为数据处理平台。首先将1:25万基础数据中的矢量等高线数据转换成TIN格式的数据,最终插值成分辨率为100m的栅格数据。

  本文利用Martz和Garbrecht开发的数字高程流域水系模型进行数字流域划分处理。该模型是1种数字河网模型,它具有判断栅格水流流向、划分流域分水线、自动生成河网及子流域等功能。

  由于研究过程中的栅格数据由矢量数据插值生成,数据中难免存在凹陷点或者无值网格等数据方面的缺陷,因此必须对数据进行预处理。DEM的预处理过程包括数据的平滑、凹陷点的填充。平滑处理主要是消除栅格化、投影转换过程中对高程数据重采样而产生的无值网格以及凹陷点,实际工作中一般采用9个点1组的平滑处理。由于平滑处理对整个DEM数值均有影响,且不能消除大面积的凹陷点集,因此必须对凹陷点进行填充处理。凹陷点是指四周高中间低的1个或1组栅格点,为了创建1个具有“水文”意义的DEM,所有的凹陷点必须处理。一般采用填充方法,先找出凹陷点周围最低栅格,然后将凹陷点所在栅格单元高程值垫高至最低栅格单元的高程值。

  利用预处理过的DEM,可以计算栅格区域水流流向及水流的汇集点,这种算法称为D8算法。D8算法的基本原理可以简单的描述为:水往低处流,即中间的栅格单元水流流向定义为邻近8个格网中坡度最陡的单元。坡度按下式计算:

  式中hi 是格网单元高程,hj是相邻格网高程,D是2个格网中心之间的距离。若为水平、垂直方向相邻,D为格网分辨率;而在对角线方向上,D为格网分辨率。流动的8个方向用不同的代码编码。为了具体说明,建立1个6×6的栅格数据模型(图1)。图2为相应的格网流向图,图中的箭头表示格网单元内水的流向(为了直观,用不同方向的箭头代替编码值)。通过每个格网单元从高处向下游进行水流方向的寻径,整个流域格网单元之间连通性的水流方向栅格模型就建立起来了(图3),从而可以生成区域河网图。与此同时,用最陡坡度原则确定的水流路径,计算任一栅格单元上的汇水面积(该汇水面积的量值以栅格数目表示),从而建立了栅格汇水面积数据模型(图3)。

  图1 栅格高程图 图2 栅格内流向图 图3 生长的河网图2.3河网的生成

  当栅格流向格网数据模型和水流汇水格网数据模型建立之后,就可用来生成流域河网。在生成流域河网时有2个关键参数:最小水道给养面积阈值和最小水道长度。

  根据O’Callaghan和Mark提出的河网生成原理,最小水道给养面积阈值是指形成永久性水道必需的集水面积。当上游积水区面积等于阀值面积时,该格点为水道的起始点。流域内积水区面积超过该阈值的格点即定义为水道。

  按照给定的最小水道给养面积阈值,根据水流汇集格网数据模型可以生成流域河网。河网中可能存在很短的1级水道,这些水道可能是伪水道,如:位于河谷两边的凹痕或沟壑的出口,因此给定另外1个参数:最小水道长度值。倘若1级水道的累计长度小于给定的参数,则认为该水道为伪水道,将其从河网图中删除。

  图4 根据D8算法生成的河网图图4给出的最小水道给养面积阈值为80 hm2、最小水道长度为1 200 m时所生成河网的一部分。图中粗线万地理数据中的实际河流线,细线条为生成的河网。从图中可以看出,生成的河网主干大部分被实际河流线覆盖,但在图中右上部分存在许多伪河道。这是因为DEM虽然经过预处理,但其内部可能存在着平坦区域。这些平坦区域可能是原来就存在,也可能是预处理填平处理后形成的。在这些平坦区域内部河道就无法产生,而连接平地两端边缘的水流聚集格网点形成了与实际河道不符的伪河道。

  对于这个问题的解决,在试验中采用了美国德克萨斯大学Maidment提出的“burn-in”算法。其基本思路是利用已有的水系数据对数字高程数据进行处理。试验使用的1:25万基础地理数据中包含了线状水系数据,首先将它转换成栅格格式数据,其范围、分辨率与使用的数字高程数据一致,这样就可将水系数据与高程数据进行栅格运算。在运算过程中,将高程数据中与水系数据相重叠的部分高程值整体减小1个值,而其它部分高程值保持不变,这样就使高程数据中水系部分的高程值整体上比其它区域高程值略低,从而使水系嵌入到数字高程数据中,然后再采用D8算法就可以较准确地生成流域河网。图5即为采用“burn-in”算法生成的流域河网,图例同图4。从图中可以看出,生成的河网的主干与实际河网非常一致,只不过是河网的详细程度上存在差别,这可以通过控制最小水道给养面积阀值与最小水道长度来改进。

  当河网生成后,就可按实际工作的需要,确定流域的界限,从而帮助我们明确具体的降水预报范围,并可以对研究范围内的区域进行分析,以便提取相应的参数。

  确定流域的界限必须先要确定整个流域的出口,从流域出口格点沿河道向上游搜索每一条河道的积水区范围,对搜索到的所有栅格所占区域的边界进行勾画就可以确定总的流域界限。流域出口位置可以根据研究问题的需要从地图上找到其地理位置坐标,然后在栅格图上找到相应的行列号,作为参数提供给软件调用。图6为软件自动生成的流域界限,图中黑方块为出水口位置,虚线为流域界限。从图中可以看出,生成的流域界限基本上包括了实际的河网,将其栅格化,便可满足业务需要。

  ?(1) 利用TOPAZ软件,采用“Burn-in”算法,通过对1:25万地理高程数据的分析,可以生成与实际较为吻合的河网数据。在此基础上,可以进一步划定流域的分界线。所得分析结果可以用在流域降水预报中对河流、库区流域进行数字划分。

  ?(2) 在生成河网的过程中,对最小水道给养面积阈值和最小水道长度这2个参数的选择要经过多次试验。由于各地的地表水文属性存在差别,因此在选定这2个参数时可以考虑将研究区域进行分区,将地表水文属性类似的区域归为一类,并给每个区域设定不同的参数值。

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