基于流域提取模型的河網結構信息研究

張振鵬，米鴻燕

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基于流域提取模型的河網結構信息研究

張振鵬，米鴻燕

（昆明理工大學國土資源工程學院，云南 昆明 650093）

河網結構信息的提取需要相應的流域提取工具和方法，因此構建完備的流域提取模型提高流域信息的提取速度，并將提取出的河網結構信息應用于流域形態和發育演化方面的研究，具有重要的理論意義。本研究中，首先利用ArcGIS軟件平臺構建流域提取模型，整合流域提取步驟和增加流域信息的提取效率；其次，結合流域結構的描述指標平均分支比和分維數對流域結構進行定量化表達；最終分析不同流域的空間分布狀態，流域平均分支和分維數之間呈現反比例變化規律，隨著流域的分維數越大，流域結構形態越穩定。

流域；河網結構；提取模型；分支比；分維數

0 引言

流域是自然界中最常見的地理實體，在地殼運動、氣候變化等影響下其自身結構會發生相應的空間形態差異。因此，關于流域結構、演化等特征的研究一直是地學領域研究的熱點和難點。其中，早期的流域結構研究從流域的形成機理和地理空間分布入手，確定了流域級別劃分原則[1]，并運用地貌形態數量分析方法對大量自然流域進行研究，發現了流域網絡結構中水道數量、長度、級別之間存在的幾何級數關系[2]；其中，分支比和分維數作為流域結構和形態的定量指標應用于區域地貌的演化、氣候改變、人為因素對流域結構的影響等方面[3-5]。近些年來，隨著地理信息系統和基于數字高程模型地形分析技術的快速發展與廣泛應用，在流域結構信息的研究中，關于流域結構的信息提取方法和相關的地學分析方法一直是流域地貌學和水文學研究的熱點和重點。例如：對流域多源信息進行柵格化的基礎上，提取了目標區域的結構信息[6]；通過構建SWAT模型，提取了流域結構信息[7]。

綜合分析現有流域的研究成果，流域結構信息的提取和分析仍需要進一步深入研究，以實現基于DEM等現有空間數據對流域信息的獲取和流域結構的形態學規律的發現。在本研究中，首先利用ArcGIS軟件中的ModelBuilder模塊構建流域提取模型，研究基于DEM影像的黃土高原典型地貌區中流域的提取方法，在此基礎上，結合流域結構的形態指標，分析不同流域的空間分布特征，進而實現利用流域模型提取的結構信息并判斷流域的發育狀態和結構形態。

1 材料與方法

1.1 研究區及實驗數據

研究區域位于中國陜西省佳縣、延川縣、甘泉縣，鑒于流域地貌學領域中黃土地貌類型流域具有典型性和多樣性，因此采用該地貌類型下發育形態較為顯著的三個區域，進行流域結構的提取和分析。本研究采用的數據為30 m空間分辨率的規則格網型ASTER GDEM數據，該數據是由美國航天局與日本經濟產業省在2009年共同發布。流域結構信息的提取是在三個實驗區內選擇一個流域形態完整的小流域進行實驗分析（圖1）。小流域的地理特征如表1所示。

1.2 構建流域提取模型

流域結構信息的提取在構建流域提取模型的基礎上進行，設計提取模型時，先從整體上把握流域結構信息獲取的主要步驟，再對提取步驟中的部分細節進行局部模型建立，最后整體搭建獲取流域結構信息的框架。如圖2所示，從整體上講，流域結構信息的模型化獲取需經歷兩個步驟：1.填洼處理；2.獲取目標流域的結構信息，然后對整體的地理處理步驟進行精細化模型表述。

圖1 研究區內選取結構完整的小流域

表1 小流域研究區的地理特征

Tab.1 Geographical characteristics of the small watershed study area

本次實驗采用的軟件平臺是Arcgis10.0，而獲取流域結構信息的模型搭建是在該軟件平臺下的ModelBuilder模塊中完成。ModelBuilder模塊是一種可視化的編程語言，用于構建地理處理工作?？蓜摻ú⑿薷哪Ｐ蜆嫿ㄆ髦械牡乩硖幚砟Ｐ?，其中地理處理模型為ArcToolbox中的處理工具通過一系列流程和相應的邏輯關系而構成提取空間地理實體的模型。由圖2提供的模型路線設計框架，在ModelBuilder模塊中進行處理工具的選取和邏輯關系的匹配，搭建結果如圖3所示：

圖2 構建流域提取模型的技術方案

圖3 流域提取模型示意圖

1.2.1 DEM數據的填洼處理

1.2.2 獲取目標流域信息

（1）產生地表徑流：對無凹陷點的DEM數據進行填洼，無洼地的DEM數據在工具【Flow Direction】和【Flow Accumulation】下得到該數據區域的匯流累積量文件，然后通過柵格計算器設置累積量閾值，產生地表徑流，并提取大于該閾值的流域柵格。（2）流域提取：選擇流域形態完整的區域作為目標流域，找到該區域的最大出水口。結合第一步得到的匯流累積文件，在【Watershed】工具下提取目標區域的流域，最后通過柵格計算器將目標流域的匯流區域與最大匯流累積量的文件相減，得到目標區域的河網柵格數據。（3）獲取流域信息：目標區的河網柵格數據在工具【Stream Link】中利用流向判斷出不同的河流，按照流向把河網的柵格點形成河流鏈接，接著工具【Stream Order】將河流鏈接按照不同的流域分級方法進行流域定級，本研究中采用比較完善的Strahler分級法，最后采用工具【Stream to Feature】，對河網分級后的柵格數據進行矢量化，提取矢量化后的流域結構信息并分析流域結構形態。

1.3 流域結構指標的計算

溝谷分維數可以反映出溝谷的發育階段和發育形態，具體的計算方法表示為：

2 結果與分析

2.1 流域結構指標的提取結果

表2 流域結構信息匯總

Tab.2 Summary of watershed structure information

基于上述實驗結果可知延川地區的分維數最小，為進一步分析分維數產生差異的原因，將流域的詳細信息列出，可見表3。

表3 流域結構信息提取的結果

Tab.3 Watershed structure information extraction result

結合表1、表2的實驗結果可得：1、甘泉和佳縣地區的分維數近似，主要原因是：兩個地區的平均長度比和平均分支比相近；2、延川地區的分維數與甘泉和佳縣地區的分維數相差0.47和0.51，相比較甘泉和佳縣地區分維數的差值，延川地區的分維數差異較大。其原因是延川地區的平均長度比與另外兩個實驗區的差異較大，導致平均長度比對分維數的計算產生影響。3、通過三個地區的分支比，可知隨著同一級別水道的數量增長，河網的長度會逐漸增大，流域的平均分支比逐漸小，從而使得流域的分維數增大。

3 討論

4 結論和展望

本研究通過Arcgis軟件平臺構建流域提取模型，并基于黃土地貌三個不同研究區1：50000比例尺的DEM數據，以流域結構信息的平均分支比和分維數作為定量指標，詳細分析了三個研究區流域在流域發育程度和流域結構分化能力的差異及其產生差異的原因。

由于實驗樣區數據豐富程度的影響，本研究所得出的結論還需要在進一步的檢驗和驗證；同時，對于表征流域結構特征的信息指標還需要補充。此外，還需要考慮研究區的地貌類型、地質構造活動、地表覆被狀況、人工設施等多因素，從流域結構信息指標出發，深入探討流域的發育演化規律和特征。

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[3] 承繼成. 流域地貌數學模型[M]. 科學出版社, 1986.

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Research on River Network Structure Information Based on Watershed Extraction Model

ZHANG Zhen-peng, MI Hong-yan

(School of Land Resources Engineering,Kunming University of Science and Technology;Kunming 650093, China)

The extraction of river network structure information need corresponding watershed extraction tools and methods, and to build the model to improve the extraction speed of watershed extraction of watershed information, and the extracted river network information used in the study watershed development and morphological evolution, has important theoretical significance. In this study, we use ArcGIS software platform to build integrated watershed watershed extraction model, extraction step and increase the extraction efficiency of watershed information; secondly, combined with the description of basin structure and the average branching ratio index and fractal dimension to quantify the basin structure expression; the final analysis distribution in space, showing a regular variation between the average proportion Branch watershed and fractal dimension, the fractal dimension of river basin is bigger, more stable basin structure.

Watershed; River network structure; Extraction model; Branching ratio; Fractal number

TP391.77

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.08.024

張振鵬(1991-)，男，研究生，研究方向：3S集成及應用研究；米鴻燕(1991-)，男，副教授，研究方向：3S技術。

本文著錄格式：張振鵬，米鴻燕. 基于流域提取模型的河網結構信息研究[J]. 軟件，2018，39（8）：117-121