arcgis水文分析模型

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时间:2018-02-27

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1、9.4HydrologicalModel河流是重要的生态基础设施,起着物质运输、能量流动和生命涵养等重要作用。在水体污染事件频发的今天,水文分析在环境领域的研究与决策中扮演者越来越重要的角色。DEM是描述地球表面地形地貌信息空间分布的有序数值阵列,是对地球表面地形地貌的一种离散的数字表达。一般可以认为,DEM是以数字的形式按一定的结构组织在一起,表示实际地形特征空间分布的数字模型,也是地形形态和地貌起伏的数字描述。DEM是进行河网提取和水文分析的一个有效数据源,借助相应的GIS软件,根据邻近栅格高程的对比,可以有效提取DEM中各个栅格的流向,进而获得汇流累积量矩阵,从而提取河网。水文分析是

2、DEM数字地形分析的一个重要方面,基于DEM的水文分析的主要功能是利用DEM提取数字水系的流域范围、提取河流网络以及支流对应的汇流区间、进行河网的分级等。本节主要介绍ArcGIS水文分析模块的应用以及ArcGISModelBuilder流程化的数据处理方式。9.4.2无洼地DEM的生成与水流方向的提取数字高程模型(DEM)是以有序数值阵列来对地形表面的真实模拟。但由于DEM的误差和一些特殊地貌形态的存在,使得DEM表面存在一些凹陷区域。在进行DEM水文分析时,应当先对这些凹陷区域进行填充,否则将得不到合理的水流方向,进而提取出错误的河网。利用ArcToolBox中的[SpatialAnal

3、ystTools]-[Hydrology]-[Fill]工具对DEM数据进行填充,输入栅格数据为DEM,输出栅格为Fill_dem,对于ZLimit不予填写,即系统默认不设阈值,所有的洼地都将被填平。对于DEM中的某一个格网,水流方向表征的是该格网表面的降水受重力作用在地形表面约束下的离开该格网的方向,ArcGIS中默认的水流方向处理算法是D8算法。图9.1填洼后的结果如图9.2所示,将被处理的格网点X同其最邻近的8个格网点之间的坡降进行比较,被处理格网点中心与相邻8个格网点中,落差最大的一个格网点中心之间的连线方向,定义为被处理格网点的水流方向,并且规定,一个格网点的水流方向用一个特征码

4、表示。8个方向赋予不同的代码,每个格网有一个的数值,代表它流向相邻格网的方向。图9.2D8算法示意图利用ArcToolBox中的[SpatialAnalystTools]-[Hydrology]-[FlowDirection]来计算已经填洼的DEM的各个栅格的流向,输入栅格数据为Fill_dem,输出栅格为Flow_Dir,勾选Forcealledgecellstoflowoutward,即所有边缘栅格的流向也均是向外的,对于OutputDropRaster则可以不予填写。图9.3水流方向计算结果9.4.3汇流累积量的计算如图2-2所示,假设每个格网的降水量均为1,沿坡度最陡原则确定的水流

5、路径可以计算任何网格单元上的坡面集水面积,其集水面积的量值以网格数目的多少表示,从而每个单元网格的汇流数值代表了汇流到该网格上比其高程高的网格数目。图9.4(a)原始DEM矩阵图9.4(b)水流方向矩阵图9.4(c)水流方向示意图图9.4(d)水流累计矩阵利用ArcToolBox中的[SpatialAnalystTools]-[Hydrology]-[FlowAccumulation]来计算各个栅格的汇流累积量,输入流向栅格数据为Flow_Dir,输出栅格为Flow_Accu,权重不予输入,输出类型为整形。图9.5汇流累积计算结果9.4.4河流栅格网络的提取在汇流量栅格数据中,当网格中的汇

6、水量达到某一阈值后,便可以判定这个网格有河网线穿过,并由此跟踪搜索出流域的全部河流网络。因此,提取栅格河网时,只需提取出所有栅格中大于阈值的栅格即可。利用ArcToolBox中的[SpatialAnalystTools]-[Math]-[Logical]-[Greaterthan]来提取栅格河网,输入的第一个图层为Flow_Accu,输入的第二个数据位汇水量阈值,输出栅格为Threshold。在实际操作中,我们将阈值设为10000。然而在提取数字水系的过程中,汇水面积阈值是提取河流网络特征时的一个关键参量,其值越小,提取的河流网络越稠密、结构越复杂;反之提取的河流网络越稀疏、结构越简单。过

7、大或过小的阈值都会使所提取的河网与实际不相符,合理阈值的确定需要反复试验,并结合一定的理论来确定。图9.6栅格河网的提取9.4.5河网分级及矢量化河网分级是对一个线性的河流网络以数字标示的形式划分等级。不同等级的河网所代表的汇流累积量不同,级别越高,汇流量越大,一般为主流,而级别较低的河网一般为支流。河网分级最初是由Horton(1945)和Strahler(1952)提出的,是对自然界河网系统几何特征上自相似性的系统总

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