谭 鹏，张诗豪，徐宏亮，刘宏宽，彭 虹，周文婷

(1.中电建生态环境集团有限公司，深圳 518102；2.武汉大学水利水电学院，武汉 430072)

21世纪以来，随着中国经济的飞速发展，我国各大河流的水环境问题日益严峻[1-4]，其中河道水动力水质模拟作为预测以及水污染防治的重要手段之一其作用越来越凸显重要性[5]。河道水下地形数据是进行水质模拟的基本条件，地形数据的质量直接影响水质模型模拟精度，地形处理不当甚至直接导致模拟计算的失败。当前，我国河流实时的数字化工作还相当不足，基本处于碎段化状态，难以适应高速经济发展带来的环境问题的需求，更不能满足当今我国对流域整体实施水环境精细化的管理目标。所以，在缺乏实测地形资料的地区如何获取满足模型运行所需要的河道水下地形数据，成为推广模型的重要限制条件。河道水下地形的测量，早期采用的方法主要有：光学定位方法、无线电定位方法以及深度测量方法[6]。目前采用比较多的方法有：遥感影像技术、水声定位、侧扫声呐、机载激光测量和无人船测量[7-12]。受测量条件和工作时间限制，水动力水质模型在缺乏实测水下地形资料时，一般会采用丰水期和枯水期水面线做概化处理。随着遥感影像技术的飞速发展，遥感影像分辨率越来越高，由10 m提高到3 m。这为没有条件进行水下地形实测的地区使用水动力水质模型提供了一种快速便捷的方法[13]。

本研究提出了一种基于Google Earth等遥感资料，利用普通克里金插值法[14]插值出河道地形[15]，通过该插值地形构建水动力水质模型[16]。……