基于SWAT模型的流域特征自動(dòng)提取

鄭　濤　彌智娟

(1.云南省電力設(shè)計(jì)院， 云南 昆明　650051； 2.云南省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院， 云南 昆明　650021；

3.云南秀川環(huán)境工程技術(shù)有限公司， 云南 昆明　650021)

基于SWAT模型的流域特征自動(dòng)提取

鄭濤1彌智娟2,3

(1.云南省電力設(shè)計(jì)院， 云南 昆明650051； 2.云南省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院， 云南 昆明650021；

3.云南秀川環(huán)境工程技術(shù)有限公司， 云南 昆明650021)

【摘要】流域特征獲得是進(jìn)行流域水文特性分析的主要前提之一。本文以牛欄江流域上游河段的德澤水庫(kù)為例，采用DEM作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在SWAT模型的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)流域河網(wǎng)及邊界的自動(dòng)提取。結(jié)果表明：在牛欄江流域上游河段利用SWAT模型提取的流域河網(wǎng)與實(shí)際地形圖上繪制的河網(wǎng)基本吻合，根據(jù)河網(wǎng)共劃分45個(gè)小流域，提取的流域集水面積與實(shí)際集水面積相對(duì)誤差2%，由此說(shuō)明利用該方法提取牛欄江流域上游段河網(wǎng)及邊界的可行性。

【關(guān)鍵詞】SWAT； DEM； 河網(wǎng)； 流域邊界

流域特征是進(jìn)行流域分析的重要參數(shù)，其中流域集水面積是進(jìn)行水文統(tǒng)計(jì)、徑流分析、水資源評(píng)價(jià)的重要依據(jù)和基礎(chǔ)[1]。而流域集水面積確定的關(guān)鍵是流域邊界的提取，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)值模擬技術(shù)的發(fā)展及水文模型的廣泛應(yīng)用，數(shù)字流域在流域管理中的地位越來(lái)越重要[2]。從早期的使用紙質(zhì)地形圖手動(dòng)勾繪發(fā)展到由水系、遙感數(shù)據(jù)、DEM(Digital Elevation Model)來(lái)自動(dòng)提取流域邊界[3]。DEM數(shù)據(jù)可描述高程的空間分布特征，但其本身不直接顯示河流、湖泊、壩庫(kù)等信息，而是需要對(duì)DEM 通過(guò)一定算法進(jìn)行分析判讀。許多學(xué)者在這方面做了大量研究，目前廣泛應(yīng)用的是基于地形表面流水的物理模型[4],主要算法有D8、Rho8、FMFD、Dinf和DEMON[5]，D8單流向算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且計(jì)算較為方便，在實(shí)際中應(yīng)用廣泛[6]。本文以DEM數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，利用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型的D8算法進(jìn)行牛欄江流域上游段河網(wǎng)及流域邊界的自動(dòng)提取，該方法不僅準(zhǔn)確度較高，而且快速簡(jiǎn)便，可以為工程建設(shè)中流域特征的自動(dòng)提取提供借鑒。

1SWAT模型提取流域特征原理

SWAT是美國(guó)農(nóng)業(yè)部(USDA)研發(fā)的一種分布式流域水文模型[7]，可在GIS和RS提供的空間數(shù)據(jù)平臺(tái)上模擬不同土壤類(lèi)型、土地利用方式、氣象、徑流、泥沙和物質(zhì)運(yùn)移與轉(zhuǎn)化等的水文物理過(guò)程。SWAT模型共有701個(gè)方程、1013個(gè)中間變量，采用先進(jìn)的模塊化設(shè)計(jì)思路使模型中的大多數(shù)模塊可獨(dú)立運(yùn)行，也可以組合起來(lái)進(jìn)行水文過(guò)程模擬，從而也可以利用SWAT模型來(lái)進(jìn)行流域特征的自動(dòng)提取。SWAT模型對(duì)水文循環(huán)的模擬主要分為產(chǎn)流和匯流過(guò)程，河網(wǎng)和流域邊界的提取主要考慮水、沙等從河網(wǎng)匯流到流域計(jì)算出口斷面的過(guò)程，該模型匯流過(guò)程是基于樹(shù)狀的河系進(jìn)行模擬。SWAT模型依據(jù)水文循環(huán)的原理采用水量平衡方程進(jìn)行水文計(jì)算。

2研究方法

2.1　DEM預(yù)處理

DEM是流域地形識(shí)別的重要基礎(chǔ)資料，也是進(jìn)行流域特征自動(dòng)提取的前提。故在SWAT模型運(yùn)行之前，需要將加載的DEM在Arcgis中進(jìn)行地理坐標(biāo)和投影坐標(biāo)系的設(shè)定，并進(jìn)行投影的轉(zhuǎn)換與拼接等一系列操作。之后最主要的預(yù)處理過(guò)程就是DEM的填洼過(guò)程，由于地形差異(洼地、平坦區(qū))導(dǎo)致DEM在空間上地形描述的信息不對(duì)稱(chēng)，忽略該差異的存在將會(huì)導(dǎo)致提取時(shí)無(wú)法確定水流方向造成河網(wǎng)斷線和流域失真[8]，影響流域邊界自動(dòng)生成連續(xù)的數(shù)字水系，因此在模型運(yùn)行之前需要根據(jù)洼地深度進(jìn)行洼地填充處理。

2.2　流域特征的自動(dòng)提取

對(duì)加載處理過(guò)的DEM，首先進(jìn)行基于無(wú)洼地的DEM數(shù)據(jù)流域水流方向的確定，SWAT模型中該過(guò)程采用單流向法(D8算法)，即將DEM柵格單元中心與其周?chē)徑?個(gè)柵格單元中坡降最大的柵格單元的中心比較確定水流方向，水流方向確定后即可顯示集流閾值區(qū)間。集流閾值的大小反映了流域水系的詳細(xì)程度，閾值越大輸出的河網(wǎng)越稀疏；反之，閾值越小輸出的河網(wǎng)越密集。最后根據(jù)河網(wǎng)上生成的節(jié)點(diǎn)選定一個(gè)流域總出口，從而提取流域分水線形成子流域。

3實(shí)例與結(jié)果分析

3.1　研究區(qū)概況

牛欄江是金沙江右岸較大的一級(jí)支流，地理位置為東經(jīng)102°51′~103°50′、北緯25°01′~26°02′ ，發(fā)源于云南省昆明市官渡區(qū)小哨境內(nèi)，于昭通麻砂村注入金沙江。年降水量700~1500mm，年蒸發(fā)量1200~1600mm，多年平均流量121m3/s，其中徑流主要由降水形成，洪水主要由暴雨形成。該流域?qū)儆诘釚|北高原區(qū)，地形起伏較大，沿河地形構(gòu)造以近南北和北東向的復(fù)式褶皺為主，地層出露齊全，受人類(lèi)活動(dòng)對(duì)下墊面的影響，部分地區(qū)植被稀疏，水土流失嚴(yán)重，年平均輸沙量達(dá)1170萬(wàn)t。本研究選取牛欄江上游為研究區(qū)域，以德澤水庫(kù)為流域出口，其匯水區(qū)即為研究區(qū)的集水面積。

3.2　研究區(qū)流域特征的自動(dòng)提取

本研究采用30m分辨率的DEM數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，應(yīng)用高斯—克呂格坐標(biāo)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換之后方可在SWAT模型中進(jìn)行DEM加載?；谠撛紨?shù)據(jù)采用D8算法進(jìn)行水流方向和累積水流量的確定，可得出閾值范圍為6445~1289071。閾值的選取對(duì)提取河網(wǎng)至關(guān)重要，閾值設(shè)定得越小，提取的河網(wǎng)越稠密，也越容易出現(xiàn)偽河道，影響流域河網(wǎng)提取的真實(shí)性，從而影響邊界提取的準(zhǔn)確性；反之，閾值設(shè)定得越大，提取的河網(wǎng)越稀疏，影響流域邊界提取的精度。本研究區(qū)選取閾值6500、10000、120000分別進(jìn)行河網(wǎng)提取(見(jiàn)圖1)。分析圖1可知該流域閾值設(shè)定過(guò)程中并沒(méi)有出現(xiàn)偽河道現(xiàn)象，故選取閾值6500，在該河網(wǎng)上選擇德澤水庫(kù)處的節(jié)點(diǎn)為流域出口節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行流域子流域劃分及邊界提取(見(jiàn)圖2)，結(jié)果表明研究區(qū)域共劃分45個(gè)子流域，流域集水面積為4671km2。

圖1　河網(wǎng)提取過(guò)程中閾值的確定

圖2　研究區(qū)流域邊界提取

3.3　提取結(jié)果分析

將牛欄江流域德澤水庫(kù)上游段提取的河網(wǎng)與通過(guò)地形圖勾繪的河道進(jìn)行對(duì)比，二者幾乎完全重合，該結(jié)果的準(zhǔn)確性是進(jìn)行下一步子流域劃分及流域邊界提取的必要前提。該流域?qū)嶋H流域面積4551km2，整個(gè)流域面積相對(duì)誤差為2%?？梢?jiàn)，以DEM為原始數(shù)據(jù)在SWAT模型中提取流域特征，雖然存在誤差，但可滿(mǎn)足工程規(guī)劃階段的精度要求，能夠較好地反映河流水系的真實(shí)情況，并且能快速提取所要研究區(qū)域的河網(wǎng)集水面積，具有一定的工程應(yīng)用意義。

4結(jié)語(yǔ)

基于SWAT模型環(huán)境下采用DEM作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究區(qū)域河網(wǎng)及流域邊界的自動(dòng)提取，提取的河網(wǎng)形態(tài)與利用地形圖手動(dòng)勾繪的河網(wǎng)幾乎完全重合，閾值選取時(shí)不存在偽河道現(xiàn)象，提取的流域集水面積與實(shí)際流域集水面積相對(duì)誤差為2%，誤差較小，滿(mǎn)足實(shí)際工程的需要。該方法與傳統(tǒng)方法相比，不僅快速方便，而且精度可靠，可廣泛應(yīng)用于工程實(shí)踐中，為其他類(lèi)似工程模型的研究提供一定借鑒。

參考文獻(xiàn)

[1]周厚芳.流域邊界提取方法研究綜述[J].人民黃河,2011,32,增刊(Ⅱ):28-31.

[2]張歐陽(yáng),張紅武.數(shù)字流域及其在流域綜合管理中的應(yīng)用[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2002,21(1):66-72.

[3]李麗,郝振純.基于DEM的流域特征提取綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2003,18(2):251-256.

[4]O’Callaghan J F,Maek D M.The extraction of drainage networks from digital elevation data[J].Computer Vision,Graphics and Image Processing,1984,28:323-344.

[5]閭國(guó)年,錢(qián)亞?wèn)|,陳鐘明.基于柵格數(shù)字高程模型提取特征地貌技術(shù)研究[J].地理學(xué)報(bào),1998,53(6):129-133.

[6]程根偉,舒棟材.水文預(yù)報(bào)的理論與數(shù)學(xué)模型[M].北京:中國(guó)水利水電出版社,2006.

[7]Arnod J G,Srinivasan R,Muttiah R S,et al.Continental scale simulation of the hydrologic balance[J].Journal of American Water Resources Association,1999,35(5):1037-1051.

[8]羅運(yùn)祥,蘇保林,李卉,等.平原河網(wǎng)地區(qū)SWAT模型子流域概化方法[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,47(1):415-418.

中圖分類(lèi)號(hào)：TV12

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1005-4774(2015)02-0015-03

Automatic extraction of river basin features based on SWAT model

ZHENG Tao1, MI Zhijuan2,3

(1.YunnanElectricPowerDesignInstitute,Kunming650051,China;

2.YunnanWaterConservancyandHydropowerSurveyDesignInstitute,Kunming650021,China;

3.YunnanXiuchuanEnvironmentalprojectTechnologyCo.,Ltd.,Kunming650021,China)

Abstract：River basin feature acquisition is one of the major premises for river basin hydrological feature analysis. In the paper, Deze Reservoir on upstream section of Niulanjiang River Basin is adopted as an example. DEM is adopted as basic data for realizing automatic abstraction of river network and boundaries under environment of SWAT model. Results shows that river basin network abstracted by SWAT model on upstream section of Niulanjiang River is basically matched with river network made on actual topographic map. The river network is totally divided into 45 small river basins. Relative error between abstracted river basin catchment area and actual catchment area is 2%. Obviously, it is feasible to utilize the method for extracting Niulanjiang River Basin upstream river network and surrounding area.

Key words：SWAT; DEM; river network; river basin boundary