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GIS在地表水文分析中的应用

2019-07-08朱蔚利

农家科技下旬刊 2019年1期
关键词:汇流流程

朱蔚利

摘 要:本文以榆阳区余兴庄办事处马家沟某处地形为例,进行了汇流线及流程分析,通过实例分析,阐明了GIS在地表水文分析中对DEM数据进行校正的必要性,同时也验证了GIS在计算汇流线上游集水区面积及流程长度的强大功能,为今后小流域水利规划设计上游集水面积的计算方法提供了一个方向。

关键词:水文分析;汇流;流程

GIS的全称为Geographic Information System,即地理信息系统。它是以地理空间数据库为基础的集空间数据分析、处理为一体的地理信息系统。近几年,GIS技术的应用领域越来越广,已成为水资源调查、规划、评价、管理、决策等的重要技术手段之一。伴随着GIS技术的发展,类似ArcGIS、MapGIS等配套软件也得到了飞速发展。本文将以ArcGIS为例,讨论GIS在地表水文分析中的应用。

一、填洼处理

GIS在地表水文分析的所有工作均以DEM数据为准,所以DEM数据的准确性直接影响分析的结果。当规划、设计面积较小时,DEM数据可以人工实地测量,对于一些起伏特殊的地形,可以特殊标注,然后内业处理。但在实际规划中,往往会遇到的是面积较大且地形复杂的地块,人工测量地形要么工作量太大,要到人们无法到达测设点,就只能借助卫星遥感、无人机航拍等技术手段测定高程数据。无论卫星影像还是无人机航拍,以目前的技术手段,采样方法基本都是等间距采样,还无法做到对山脊线、沟谷线等特殊坡位自动识别增加测设点。这样,测得的地形就会有一些非真实的洼地,所以,在水文分析中,对初始DEM数据进行填洼处理就显得尤为必要。虽然一些洼地是由于误差引起的,但也不排除一些洼地是真实地形的反映,这种情况就要合理设置一个填洼限值。这个填限值可以根据对地形真实情况的掌握确定,在对真实地形不了解的情况下,可以应用Spatial Analyst工具之区域分析模块下的分区统计、区域填充及地图代数模块下的栅格计算器进行运算,确定一个相对合理的限值。

二、汇流线分析

在水利规划、设计中,只有准确掌握流域边界、确定上游集水面积,才能进行洪峰流量计算,根据洪峰流量合理设计截排水措施,确保防洪安全。针对这种情况,基础上游集水面积的汇流线绘制是非常必要的。一般情况下,空间上某点上游集水区面积较大,我们就认为在暴雨情况下该点有较大概率产生汇流。基于这个思路,我们在填洼处理后的DEM数据基础上,通过D8算法得出水流流向图。因为D8算法是以像元为单元进行流向分析,这样利用流量模块就可以记录下每个像元累计承接的上游像元数量,承接的上游像元数量越多,则表明其上游集水区面积也越大。根据承接像元数量及每个像元面积大小,即可算出每个点的上游集水区面积,利用地图代数工具下的栅格计算器,可将累积像元达到一定数量的像元以汇流线进行显示。通过识别工具,还可以查看汇流线上每个点处的累积像元数量,即可换算出汇流线上每个点的上游集水区面积。图1、图2均为对榆阳区余兴庄办事处马家沟某处地表水文分析结果,均假定上游集水区面积达到10hm2即在暴雨情况下会产生汇流而绘制出的汇流线。其中图1所用DEM数据未进行填洼,明显看到汇流线大部分是不连续的,很明显不符合实际情况。图2所用DEM数据进行了填洼处理,能看到汇流线流畅了很多,也符合实际汇水线情况。这也验证了水文分析前对DEM数据进行填洼处理必要性。针对实际情况,也可以将对应不同规模集水区面积的汇流线分级显示,以便分析设施排水措施规格,达到经济实用的目的。

三、流程分析

汇水线上游集水区面积大小虽然能在一定程度上反映该处的洪峰流量大小,但洪峰流量还与流程有很大的关系。当上游集水区面积较大,但流程较长,也会在一定程度上消减洪峰流量。据此,对汇流流程分析也很有意义。在水流长度分析中,其中测量方向有两种选择,一种是计算沿流路径从每个像元到栅格边上的汇点或出水口的下坡距离(图3),另一种是计算沿流路径从每个像元到分水岭顶部的最长上坡距离(图4)。由图3可以看出,在右侧中部有一大片区域亮度很高,即表示这部分的水流离出水口距离最远,该部分水流到达出水口的时间最迟,故如果采取一些水利工程措施,进一步人为干扰降低该区域水流流速或,则能在一定程度上减少出水口的洪峰流量;图4能看出左侧中部汇流线到达分水岭的距离最远,在arcgis中也能查出准确距离,这在进一步准确进行洪峰流量测算时有重要的参考价值。

四、结论与讨论

1.利用GIS进行地表水文分析时,对DEM数据中的一些错误数据校正极其必要,这直接影响到分析结果的准确性。

2.通过汇流线分析,不僅能得出汇流线,还能得到汇流线上每个点的上游集水区面积,能有效指导汇排洪设计。

3.通过流程的分析,能进一步为防排水设计提供指导。

参考文献:

[1]吴信才.地理信息系统原理与方法[M].北京:电子工业出版社,2002.

[2]陈守煜,冀洪兰.冰凌预报模糊优选神经网络BP法[J].水利学报,2004(6):114-118.

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