劉家宏,秦大庸,李海紅,楊志勇
(中國水利水電科學研究院 水資源研究所,北京 100038)
基于DEM的河網(wǎng)提取是分布式水文模型建立的基礎環(huán)節(jié),提取河網(wǎng)的精度高低是影響水文模型模擬精度的一個重要因素。自Peuker[1]開始,河網(wǎng)提取的方法和模型已經(jīng)研究了30多年,主要形成了兩種生成河網(wǎng)水系的方法:一種是在一小窗口內對高程進行局部計算,然后在DEM上移動該窗口來確定上凹面或V型面,這些面底部的網(wǎng)格單元被視為水道或河網(wǎng)的組成部份,這種方法的缺陷是生成的水系不連續(xù),需要重新連接和修整才能生成較合理的河網(wǎng)[2];另外一種是O’Callaghan和Mark[3]提出的坡面流模擬方法,它是依據(jù)水文學坡面流概念來判別水流路徑,根據(jù)每一柵格單元與相鄰單元之間的最陡坡度識別水流路徑,再選擇合適的水道集水面積確定河網(wǎng),該方法是目前應用最廣泛的水系提取方法。O’Callaghan和Mark提出的提取河網(wǎng)的方法,只有在DEM中每一個單元都確定了排水方向后才能自動生成連續(xù)的河網(wǎng)。圍繞如何確定每個柵格單元的流向,F(xiàn)airfield和Leymarie[4]提出了D8方法、Rho8方法,此外還有Lea[5]方法、DEMON法[6]、D∞法[7]等,無論哪一種方法,DEM中的閉合洼地和平坦區(qū)域都會出現(xiàn)流路失真的問題,尤其是在強人類活動下的平原地區(qū),往往由于人工河道(例如運河,排水溝渠等)的影響,改變了原有天然河道的流向,使得提取的水系與實際情況大相徑庭,從而使得水循環(huán)模擬結果精度降低。許多學者研究了解決這個問題的辦法,總結起來主要分為兩種思路:一種是對河網(wǎng)提取模型進行改進,例如Turcotte[8]在模型進行流向和湖泊的判斷時,加入數(shù)字化河網(wǎng)和湖泊等輔助信息;另一種是修正輸入,即DEM。后者認為之所以出現(xiàn)流路提取誤差,是因為DEM高程信息不足造成的,與河網(wǎng)提取模型無關,即錯誤的輸出是由信息不全的輸入造成的,因此后者通過對DEM進行預處理,增加DEM的高程信息來解決,孔凡哲、芮孝芳[9]提出的閉合洼地和平坦區(qū)域的處理方法以及楊傳國、余鐘波[10]等提出的ZB算法即屬于這一類。本文綜合Turcotte方法和孔凡哲、芮孝芳方法的優(yōu)點,提出一種簡單易行的平原河網(wǎng)流路強化方法,該方法利用已有的主要干流數(shù)字化的水系藍圖,將水系藍圖通過ArcGIS軟件轉換為與DEM網(wǎng)格尺寸相等的柵格圖像,將DEM圖像與柵格化的水系圖進行疊加分析,“挖深”位于水系河網(wǎng)上的DEM單元的高程值,從而強化河流的主槽,得到正確的河網(wǎng)提取結果。
基于DEM的河網(wǎng)提取方法需要根據(jù)DEM的高程值來判定每個單元的流向。在山丘地區(qū),河谷和兩岸山丘的高差較大,在判定單元流向時比較容易;但在平原區(qū),許多DEM并不能反映水下地形,DEM表示的常常是河流水面高程,由于平原河道的河流水面高程與兩岸高程高差并不太大,在多沙河流的下游平原,兩岸的地面高程甚至低于河流水面高程(例如黃河中游開封段就是“地上河”),低精度的DEM又不能反映堤防高程(堤防的寬度一般小于200m,柵格尺寸大于200m的DEM即難以反映河流兩岸的堤防),這就造成平原區(qū)各DEM單元的高程值相差很小,甚至完全一樣的情況,使得單元的流向很難判斷,因而出現(xiàn)河網(wǎng)提取中的“偽河道”和主流偏移等問題。
流路強化處理的基本思想是:人類活動主要干擾的是河道中下游,即干流流經(jīng)的地區(qū),在這些地區(qū)通過已有的較小比例尺的干流河道數(shù)字化地圖,確定平原地區(qū)的河道覆蓋的DEM網(wǎng)格單元集,將這個集合里的每一個單元的高程值減去一個值h,h取該地區(qū)河流的平均水深。通過這種處理,可以去掉河流水面的影響,基本反映河流的水下地形,使得DEM單元流向的判斷不再模糊,直接從兩岸指向河流主槽所在的低處。流路強化處理實質上是在平原地區(qū)本來平坦的DEM上人工開挖出了已知河流電子地圖所反映的干流河槽,降低了平原區(qū)流向判斷的不確定性,使得地表漫流盡數(shù)歸槽。流路強化處理方法僅僅改變了與河流主槽重合的DEM單元的高程值,對流域整體地貌的影響小,不會影響其他地貌參數(shù)的正確提取,因而不會對流域的坡面產(chǎn)流造成影響,并且可以保證流域干流和主要支流河網(wǎng)與天然河網(wǎng)的一致性。
流路強化的處理方法簡單易行,完全可以通過常用的ArcGIS軟件快速實現(xiàn)。處理過程分為如下4個步驟:
(1)為河網(wǎng)圖層增加表示河流平均深度的屬性字段Depth。在ArcGIS中打開河網(wǎng)電子地圖,編輯圖層屬性表,增加表示河流平均深度的屬性字段Depth,并給該字段賦值h,h取該地區(qū)河流的平均水深,h的值也可以根據(jù)不同的河道級別分別賦值。
(2)河網(wǎng)電子地圖柵格化。將河網(wǎng)地圖的坐標轉換為與DEM相同的投影坐標系,并將矢量格式的河網(wǎng)電子地圖轉化為與DEM格柵大小相同的柵格圖層,轉換的字段設定為Depth,即該區(qū)河道平均水深。轉換過程直接利用ArcGIS的投影轉換工具和文件格式轉換工具。
(3)河網(wǎng)柵格圖層與DEM柵格圖層匹配處理。匹配處理包括兩個方面:一方面需要將河網(wǎng)柵格圖層的圖幅范圍與DEM柵格圖層的圖幅范圍強制設定為一致,便于兩圖層的疊加分析,本操作通過ArcGIS的Export Data工具實現(xiàn);另一方面需要將河網(wǎng)柵格圖層的NULL值全部轉化為0值,這是因為柵格化的河網(wǎng)圖層除河流主流覆蓋的柵格值是h外,其他網(wǎng)格數(shù)值是NULL,與DEM作加減處理時,得到的值也是NULL,會造成地形數(shù)據(jù)的大量丟失,因此需要將河網(wǎng)柵格圖層的NULL值轉化為0,再作加減計算,本操作通過ArcGIS的Spatial Analyst中的Raster Calculator工具實現(xiàn),計算公式為“con(isnull[河網(wǎng)柵格圖層],0,[河網(wǎng)柵格圖層])”。
(4)DEM柵格圖層流路強化處理。將經(jīng)過匹配處理的DEM柵格圖層與河網(wǎng)柵格圖層相減,得到最終的DEM柵格數(shù)據(jù),用于河網(wǎng)水系的提取。本操作通過ArcGIS的Spatial Analyst中的Raster Calculator工具實現(xiàn),計算公式為“DEM柵格圖層—河網(wǎng)柵格圖層”。
海河流域位于東經(jīng)112°~120°,北緯35°~43°之間,流域面積31.78萬km2,其中平原區(qū)面積14.96萬km2,占流域總面積的47%。流域的平原區(qū)人口密度大,人類活動強烈,對河流的影響大,還有著名的京杭運河縱貫流域東部平原,河網(wǎng)水系極為復雜,直接通過DEM提取河網(wǎng)水系,通常存在較大的誤差。本文通過流路強化方法來提取河網(wǎng)水系,并給出直接提取和流路強化法取的對比結果。
3.1 數(shù)據(jù)準備 本文采用美國宇航局(NASA)2000年通過航天飛機雷達拓撲測繪(SRTM)得到的90m×90m精度的DEM數(shù)據(jù)(圖2)。數(shù)字化河網(wǎng)藍圖采用全國標準的5級河流電子地圖,在海河流域主要涉及3、4、5級河流,由于第5級河流枝杈太密集,本著河流強化主要是干流和主要支流的原則,不考慮第5級河流,海河流域的3、4級主要河流見圖3。標準的河網(wǎng)圖中包含了京杭運河,由于京杭運河分割了海河原有的天然流域,不便于流域劃分,因此在河網(wǎng)處理時去掉部分京杭運河連接線,這樣在流路強化處理時就不再強化切割天然流域的人工河道,僅強化了原有的干流和主要支流河道。
3.2 河網(wǎng)提取結果對比 本文利用TOPAZ[11]模型,分別對流路強化處理前和處理后的DEM進行了河網(wǎng)水系提取操作,提取的主要河流結果見圖4、圖5。圖中淺灰色的粗線是已知的主要水系數(shù)字化藍圖,黑色細線是應用TOPAZ模型提取的主要河網(wǎng)。從圖4中可以看出,沒有經(jīng)過流路強化處理的DEM提取的河網(wǎng)與實際的藍線河網(wǎng)差別較大,尤其是在人類活動劇烈的平原地區(qū),個別主要河流的主流發(fā)生了明顯的偏移,例如流域南部的徒駭河和馬頰河,還有潮白河在下游直接襲奪了薊運河的水道;一些河流在下游入海口的位置發(fā)生了明顯的偏移,例如灤河下游,入??谙蚰掀屏思s30km。經(jīng)過流路強化處理的DEM提取的河網(wǎng)結果見圖5,可以看到提取結果(黑色細線)與實際河網(wǎng)(灰色粗線)基本一致,提取河網(wǎng)由于臨界給水面積(Critical Source Area,簡稱CSA)是統(tǒng)一設定的,所以顯示的流路長短與實際的數(shù)字化河網(wǎng)有些差異,這主要是顯示,并不影響水系內部的匯流結構與天然河網(wǎng)的一致性。
實際上,通過這種方法不僅可以保證干流和主要支流流路的正確性,而且可以得到比現(xiàn)有數(shù)字化河網(wǎng)更加細密的河網(wǎng)拓撲結構,方法就是在河網(wǎng)提取時減小CSA的設定值。基于細致的河網(wǎng)拓撲結構,可以進行分布式水文模型水文響應單元(Hydrological Response Unit,簡稱HRU)的劃分,圖6、圖7分別是海河流域加密的河網(wǎng)和相應的HRU的劃分結果,以此為基礎即可進行相關數(shù)據(jù)的空間展布,為流域水循環(huán)的精細模擬奠定基礎。
平原地區(qū)地勢平坦,河道的溝谷形態(tài)不明顯,DEM高程值極為接近,再加上平原區(qū)人類活動劇烈,各種引水、排水溝渠密布,常規(guī)的河網(wǎng)提取模型往往難以得到正確的河網(wǎng)提取結果,給分布式水文模型在平原區(qū)的應用造成一定困難。而平原地區(qū)往往又是水循環(huán)、水資源研究的重點,因此研究強人類活動平原地區(qū)的河網(wǎng)提取方法十分必要。本文提出的流路強化方法汲取了Turcotte方法和孔凡哲、芮孝芳方法的優(yōu)點,用已知的河道干流的數(shù)字化信息,在DEM網(wǎng)格上沿正確的河道線進行人工“開挖”,強化流路線,然后用處理后的DEM作為輸入,提取河網(wǎng)水系,能保證提取的河網(wǎng)與已知的數(shù)字化河網(wǎng)一致,從而保證分布式水文模型匯流結構的正確性。流路強化方法操作簡單,完全可以通過ArcGIS軟件實現(xiàn),不需要修改河網(wǎng)提取模型,是一種方便、快捷的處理方法。通過流路強化法,改變的只是河道所在的DEM網(wǎng)格的高程值,在很大程度上是修正了原有DEM不能反映水下地形的缺陷(在河道網(wǎng)格單元上減去h,實際上是還原河底高程,因為h取值為該河段的平均水深),因此不會對模型的產(chǎn)匯流參數(shù)造成壞的影響。在還原河底高程時,由于平均水深h是通過河段屬性表添加設置的,因此可以根據(jù)不同的河流級別分別設置,對于干流河道,可以設置得大一些;對于主要支流,可以適當設置得小一些,避免支流挖得太深,造成匯流坡度變異,影響匯流計算精度。本文已知的干流河道數(shù)字化信息是指以往通過地理調查測繪出來的河流信息,往往只有干流和較大支流的矢量圖,沒有分布式水文模型要求的細密的河網(wǎng)拓撲信息;其屬性信息有限,缺乏河道坡度、匯流面積等信息;這些信息的獲取一般通過基于DEM的河網(wǎng)提取模型提取,為此本研究成果可望對分布式水文模型在高強度人類活動平原區(qū)的推廣應用起到積極的推動作用。
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