(绿春县水务局，云南 绿春 662500)

水系研究是水文水资源领域研究的基础，如何科学确定流域水系及其特征关系着流域水文模拟、流域水资源配置及管理、山洪灾害防治等方面研究的科学性。随着地理信息技术在水文水资源领域的拓展应用，越来越多的学者将数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)作为提取水系等流域基本特征信息的重要基础资料[1-2]。

为探讨不同DEM数据源在提取流域特征信息上的差异性、适用性及存在的问题，研究水系提取的精度是否随DEM数据源的提高而提高，本文采用ASTER-GDEM、SRTM3-DEM和HYDRO1K 3种DEM数据源分别提取小黄瓜园流域的特征信息，旨在为水文水资源研究工作提供科学支撑。

1 研究区概况

龙川江位于金沙江下游干流，为金沙江南岸一级支流，小黄瓜园流域是龙川江的源头流域，流域面积5560km2，地形地貌以山地为主，见图1。流域内属低纬度高原季风气候，干湿季节分明、日温差大，年平均气温在14.8～21.9℃之间。该流域地形起伏度较大，洪水主要由暴雨形成，洪水暴涨暴落，易形成洪涝灾害。

2 数据与方法

2.1 DEM数据源介绍

ASTER GDEM是根据对地观测卫星TERRA近10年的观测资料制作而成的，数据覆盖范围为北纬83°到南纬83°之间的所有陆地区域。ASTER GDEM的空间水平分辨率为1弧度秒(约30m)，水平精度为30m，垂直精度为20m。

图1 流域地理概况

SRTM3-DEM是由美国发射的“奋进号”航天飞机搭载SRTM系统完成的，数据范围覆盖地球80%以上的陆地表面，水平分辨率为90m。SRTM3-DEM是目前可以公开免费获得的数据，其水平精度为20m，垂直精度为16m。

HYDROIK覆盖除格陵兰岛及极地以外的全球范围。HYDRO1K的水平分辨率为1km，垂直精度为30m。

2.2 研究方法

近年来，已经形成以ArcGIS水文分析模块、ArcSWAT、TOPZA模型、ArcHydro Tools等为主的提取流域特征的工具[3]。Arc Hydro Tools[4]直接内置于ArcGIS软件中，是目前较为普及的提取流域水文特征的水文数据模型，因此本文主要利用ArcGIS中的Arc Hydro Tools工具进行河流水系的提取以及子流域的生成，对不同DEM数据源提取的水文特征进行对比分析。

采用Arc Hydro Tools工具进行流域水文特征提取，主要利用了D8算法、最陡坡度原则和集水面积阈值的概念，主要技术路线见图2。

图2 技术路线

3 研究结果分析

3.1 填洼结果对比

洼地是指近似封闭的比周围地面低洼的地形，在栅格数据中是指某一个栅格单元的高程低于其周围的栅格单元的高程，则代表洼地。但为了避免因栅格数据采集异常或精度较低等问题生成“伪洼地”，从而使得用Arc Hydro Tools工具提取的河网不符合实际，首先要对DEM数据进行填洼。填洼的基本原理是将识别出的洼地栅格高程值重新设置成与其相邻的8个栅格的最小高程值[5]。小黄瓜园流域3种DEM数据源进行填洼后的对比图见图3。

由图3可知，HYDRO1K数据填洼后的高程区间为1045～2685m，SRTM3-DEM数据填洼后的高程区间为1022～2863m，ASTER GDEM数据填洼后的高程区间为1007～2884m，随着DEM数据水平分辨率的提高，其高程区间的极值也相应增大。DEM数据水平分辨率越大，描述的高程信息空间分布越准确，基本的河网形态展示越丰富。

图3 填洼结果对比

3种DEM数据源填洼后的高程累积频率分布情况见图4。由图4可知，3种DEM数据的高程累积频率曲线都近似一条“S”形曲线，且几乎重合。其中，HYDRO1K数据共有栅格5957个，SRTM3-DEM数据共有栅格714091个，ASTER GDEM数据共有栅格6426693个，虽然栅格总数相差较大，但高程累积频率分布曲线较为相似，说明3种DEM数据测量的高程空间分布信息基本一致。

图4 高程累积频率分布

3.2 水流方向结果对比

洼地填充后，保证了DEM数据的每一个栅格都有一个确定的水流方向。采用Arc Hydro Tools工具确定水流方向的基本原理是D8算法。其基本原理是每个栅格单元的流向被定义为与之邻近的8个栅格中坡度最陡的栅格单元的方向[6]，坡度计算公式如下：

式中：hi为第i个栅格单元的高程；hj为第i个栅格单元相邻栅格单元的高程；D为第i个栅格和第j个栅格中心点之间的距离。

由图5可知，HYDRO1K数据提取的水流方向分布图与SRTM3-DEM、ASTER GDEM数据差别较大，因为HYDRO1K数据分辨率较低，栅格数量较少，随着DEM数据水平分辨率的提高，提取的水流方向的分布图基本一致。

图5 提取水流方向对比

3.3 汇流累积量对比

确定了水流方向后，便可以根据水流方向计算汇流累积量。汇流累积量表示该栅格上游汇流流经该栅格的个数，汇流累积量的数值越大，表示该地区越容易形成地表径流[7]。如此推断：汇流累积量大的地方有可能是河谷，汇流累积量小的地方有可能是山脊。

由图6可知，HYDRO1K数据因水平分辨率较小，汇流累积量路线较为清晰，SRTM3-DEM数据和ASTER GDEM数据因栅格尺度较小，汇流累积量路线较细，但二者的汇流路径较为相似，与HYDRO1K数据的汇流累积量路线有明显区别。

图6 汇流累积量对比

3.4 最佳集水面积阈值的确定

集水面积阈值是提取数字水系的一个重要的变量，其取值直接影响生成的水系的复杂程度。常用的确定最佳集水面积阈值的方法有河网密度法、适度指数法、分形维数法等，在实际应用中，河网密度法被认为是效果最好和应用最广的方法[8]。

河网密度法认为最佳集水面积阈值是河网密度与集水面积阈值关系曲线趋于平缓时对应的阈值。对3种DEM数据设定不同集水面积阈值条件，统计提取的河流水系的总长度，计算河网密度，分别作河网密度和集水面积阈值关系曲线图，见图7。随着集水面积阈值的增大，河网密度呈减小且趋于平缓的趋势。由此确定HYDRO1K、SRTM3-DEM、ASTER GDEM数据提取河流水系的最佳集水面积阈值分别为125、10000、80000。

图7 河网密度法确定最佳集水面积阈值对比

3.5 提取河网特征对比

3.5.1 提取主要河流精度对比

为了对比不同DEM数据源提取的河网特征，对小黄瓜园流域主要河流的蓝线河流长度和基于DEM提取的河流长度进行统计,见表1。对于流域内的两条主要河流龙川江和勐岗河，SRTM3-DEM数据模拟的河流效果最好，长度相对误差分别为-5.64%和-12.11%；ASTER GDEM数据模拟的河流长度相对误差分别为-9.03%和-15.10%，效果次之；HYDRO1K数据模拟的河流长度相对误差分别为-24.89%和-38.21%，效果最劣。对于其他支流，ASTER GDEM数据和SRTM3-DEM数据模拟效果相当，HYDRO1K模拟效果不理想，其中HYDRO1K对元马河模拟，提取河流长度为19.67km，相对误差达到99.29%，基本可以认为此时模拟的元马河是失真的。

表1 提取主要河流精度对比

3.5.2 提取数字河网形状对比

对比分析3种DEM数据源设定最佳集水面积阈值后提取的河流水系与蓝线河网叠加的水系图(见图8)可知，水平分辨率为1km的HYDRO1K数据基本可以模拟出小黄瓜园流域的主要河流龙川江和勐岗河，河流的蜿蜒走向基本与蓝线河网一致，但对于支流的模拟效果不佳，在龙川江和勐岗河、龙川江和文岗河河流分叉处的模拟效果有偏差；水平分辨率为90m的SRTM3-DEM数据提取的小黄瓜园流域的河网质量明显提高，龙川江和勐岗河的河流形态与蓝线河网基本吻合，除龙川江文岗河分流点至元马河分流点河段模拟出现偏差外，其余河流分叉点的模拟比较到位；水平分辨率为30 m的ASTER GDEM数据提取的小黄瓜园流域的水系，河网形态与蓝线河网的形态相似度最高，河流分叉点的模拟精准度有所提高。

对3种DEM数据源提取的河网作进一步分析，3者在冷水河上游处都模拟出了一条多余的河流，且都没有提取出阿郎沙河、丙令哨小河、白宰河、麻柳河等小支流，说明无论何种精度的DEM数据，在河网提取时都不能完全还原真实的河网形态。同时，如果想尽可能模拟出支流的形状，则集水面积阈值必须取小一些，此时河流的长度会增加，但会出现一些“伪河道”，阈值的取值不符合河网密度法的原理；如果想减少“伪河道”的出现，集水面积阈值必须取大一些，此时又无法提取一些支流。可见，对于同一个流域，用同一个集水面积阈值提取河网无法完全模拟出真实的河流水系。

图8 提取数字河网形状对比

3.6 提取子流域对比

3种DEM数据源提取的子流域的个数不同(3种DEM数据源设定了最佳集水面积阈值后提取的子流域见图9，子流域特征信息见表2)，当集水面积阈值确定后，随着DEM水平分辨率的提高，提取的子流域个数也逐渐增加，但基本的子流域形态是一致的。由表2可知，3种DEM数据提取的子流域的平均高程相差不大；HYDRO1K数据划分的子流域个数最少，17个子流域的平均地形起伏度为880.06m，平均坡度为3.73°；ASTER GDEM数据划分的子流域个数最多，47个子流域的平均地形起伏度为929.11m，平均坡度为15.64°。随着测量精度的提高，地形起伏度和平均坡度呈增大趋势，因为精度较低的DEM会将实际高程信息进行“坦化”，随着栅格尺度的提高，DEM获得的地面信息更加精确，由此计算的地形起伏度和平均坡度会增大。

图9 提取子流域对比

表2 提取子流域特征对比

4 结 语

基于HYDRO1K、SRTM3-DEM和ASTER GDEM数据对小黄瓜园数字流域特征进行提取，主要对比了3种DEM数据在提取数字流域时填洼结果、水流方向、汇流累积量、河流水系及生成的子流域等方面的差异。

经研究分析，本文得出结论：随着DEM数据水平分辨率的提高，测量的流域高程区间的极值也相应增大，无论DEM数据精度如何，其高程累积频率曲线都近似一条“S”形曲线；HYDRO1K数据水平分辨率较低，栅格数量较少，提取的水流方向与SRTM3-DEM和ASTER GDEM数据提取的水流方向差别较大，随着栅格数量的增加，提取的水流方向分布图基本一致；HYDRO1K数据提取的汇流累积量与SRTM3-DEM和ASTER GDEM数据不一致，说明当DEM精度较低时，汇流路径可能会出现误差；提取河网时，HYDRO1K数据模拟效果不佳，SRTM3-DEM和ASTER GDEM数据在提取各个河流时，总体差别不大，但ASTER GDEM因数据精度较高，在网格处理时耗时较多，故在实际工作中，使用SRTM3-DEM数据效率更高；当DEM数据水平分辨率较低时，会将实际高程信息“坦化”，随着栅格尺度的提高，DEM获得的地面信息更加精确，由此计算的地形起伏度和平均坡度会增大。