CN109446469B - 一种流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法 - Google Patents

一种流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法,包括如下步骤:根据DEM高程数据,计算水文模型子流域的总高程差;计算子流域的高程带数量和高程带的实际带宽值;依次计算每个高程带的高程上限和下限值;计算每个高程带占子流域的面积比例;计算每个高程带的形心位置,完成高程带划分。本发明能够有效解决现有技术中流域分布式水文模型的子流域高程带划分方法无法充分考虑地形变化等因素的问题,方法实用性强,应用范围广。

Description

一种流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法
技术领域
本发明涉及水利工程领域,具体涉及一种流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法。
背景技术
在流域分布式水文模型的应用过程中,能够实现气象数据在流域空间上的非均匀性处理是其重要的功能特点。气象数据包括降雨、气温、风速、日照时速、空气湿度等要素,气象数据一般来源于流域上的各个气象站点,在空间上一般是点状分布的,各个气象站点都有其空间位置,是相互独立的,各个气象站点上观测的气象数据视其所处环境,相差可能十分明显。流域水文模型在使用站点的气象数据时不是直接使用的,而是要将各个站点的气象数据通过数据处理展布为流域面上的气象数据再使用,即数据的点-面转化过程。
流域分布式水文模型对气象数据的空间展布方法有很多,最常见的是类似泰森多边形的处理方法,即首先确定模拟范围内各个子流域的形心坐标位置,再根据子流域形心坐标位置与各个气象站点坐标位置的关系,选择与子流域形心坐标位置最近的气象站点作为该子流域面上的气象数据。气象数据的空间展布效果与气象站点的数量、空间位置、模拟范围内的子流域的个数等密切相关。一般气象站点的数量越多,空间分布上越均匀,模拟范围内的子流域划分得越多,气象数据的空间展布效果越好,越能接近气象数据在整个模拟范围上的面上真实情况。
气象数据有沿海拔高程变化的特征,如降水量随高程的变化早已为人们所注意,由于水汽源的距离不同,水汽含量及输送强度不同,以及山脉的走向、高度、坡度及局部地形等因素的复杂组合,距离不远的气象站点,海拔不同时观测到的降水量有时相差很大。
气象数据是流域分布式水文模型最为基础的输入数据,若气象数据不准确,将对模型模拟结果的正确性、可靠性产生直接的影响。在模拟范围内的地表高程起伏剧烈,高程差大,气象站点个数有限的情况下,必须根据各个子流域内的高程特征对其气象数据进行修正处理,以反映气象数据沿海拔高程变化的规律,这对于山区流域的水文模拟尤为重要,因为山区地形变化的远比平原区要大。
对于一个整体流域,划分为多个子流域时,受地形起伏变化和分水岭影响,各个子流域的面积大小,以及子流域内部高程变化有可能相差很大;如果每个子流域都按照固定的高程带个数进行划分,则高程带的带宽在空间上的分布将十分不均匀,特别是一些面积较小、高程变化小的子流域;划分较多的高程带对于提高气象数据的使用精度和水文模拟精度的效果基本没有增益,反而会影响分布式水文模拟的运行效率。
因此,目前缺少一种能够根据子流域内高程分布情况自动划分高程带的方法。
发明内容
本发明针对现有技术的上述不足,提供了一种能够解决现有水文模型子流域划分方法无法充分考虑地形变化等问题的流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法。
为解决上述技术问题,本发明采用了下列技术方案:
提供了一种流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法,其包括如下步骤:
S1、获取DEM高程数据,计算水文模型子流域的总高程差D
将得到的总高程差D与设定的基准带宽值Bnd参考比较,计算子流域的高程带数量NBnd和高程带的实际带宽值Bnd实际,其中高程带数量NBnd的取值范围为1至10的整数;
S3、根据高程带的实际带宽值Bnd实际,依次计算每个高程带i的高程上限Elehigh,i和下限值Elelow,i
S4、根据每个高程带i的高程上限Elehigh,i和下限值Elelow,i,计算相应高程带i占子流域的面积比例Ri
S5、根据每个高程带i占子流域的面积比例Ri,计算相应高程带i的形心位置Levi,完成高程带划分。
进一步地,步骤S1的具体计算方法包括:
S1-1、根据DEM高程数据计算得到子流域内最低的高程特征值Dmin,ini和最高的高程特征值Dmax,ini
S1-2、计算得到修正后的子流域内的最低高程值Dmin和最高的高程特征值Dmax,其计算公式为:
Figure BDA0001859975820000031
S1-3、子流域的总高程差D为修正后高程特征值的差值,其计算公式为:
D=Dmax-Dmin
进一步地,步骤S2的具体计算方法包括:
S2-1、当子流域的总高程差D小于2倍基准带宽时,子流域内高程带数量NBnd为1,每个高程带的实际带宽Bnd实际与总高程差D相同,其计算公式为:
Figure BDA0001859975820000032
S2-2、当子流域的总高程差D大于2倍基准带宽并且小于10倍基准带宽时,则子流域内高程带数量NBnd和高程带的实际带宽Bnd实际的计算公式为:
Figure BDA0001859975820000041
S2-3、当子流域的总高程差D大于10倍基准带宽时,则子流域内高程带数量NBnd和高程带的实际带宽Bnd实际的计算公式为:
Figure BDA0001859975820000042
进一步地,步骤S3的具体计算方法包括:
Figure BDA0001859975820000043
进一步地,步骤S4的具体计算方法为:
在子流域中任取高程为1m的子流域高程带作为特征高程值高程带,逐块计算每一个特征高程值高程带j占目标高程带的面积比例Rj,然后对Rj进行求和,其计算公式为:
Ri=∑Rj
其中,Ri为划分的第i个高程带占子流域的面积比例。
进一步地,逐块计算每一个特征高程值高程带j占目标高程带的面积比例Rj的方法为:
S4-1、当特征高程值高程j带完全位于划分的高程带范围内时,该特征高程值高程带所占的子流域面积完全计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=Frj
其中,Frj为特征值高程带占目标子流域的面积比例;
S4-2、当特征高程值高程带j完全不位于划分的高程带范围内时,该特征高程值高程带所占的子流域面积不计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=0;
S4-3、当特征高程值高程带j与目标高程带的下限部分重叠时,将重叠部分计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=(elehigh,j-Elelow,i)×Frj
其中,elehigh,j为特征值高程带的高程上限;
S4-4、当特征高程值高程带j与目标高程带的上限部分重叠时,将重叠部分计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=(Elehigh,i-elelow,j)×Frj
其中,elelow,j为特征值高程带的高程下限。
进一步地,步骤S5的具体计算方法为:
Levi=∑(levj×Rj)/∑Rj
其中,每个特征高程带j的形心高程levj的计算公式为:
levj=(elehigh,j+elelow,j)/2。
进一步地,高程带的基准带宽的取值大于2米且小于1000米。
本发明提供的上述流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法的主要有益效果在于:
通过将将子流域分为1至10个高程带,有效控制水文模型中对气象数据的处理工作量,提高水文模型的模拟效率,防止计算量过大,且能有效反映年降水量在子流域内部的变化。
根据子流域高程的总带宽与用户设定的高程带宽值Bnd参考之间的相对关系,以划分的带宽尽量接近用户设定的高程带宽值为原则,合理划分子流域内高程带的数量,并能使得各个子流域划分的高程带宽度尽量在整个流域范围内均匀化。
附图说明
图1为子流域内高程带的划分方法的步骤示意图。
图2为子流域内高程带划分示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明:
如图2所示,其为子流域内高程带划分示意图。
本发明提供的流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法包括如下步骤,如图1所示:
S1、获取DEM高程数据,计算水文模型子流域的总高程差D
首先将DEM高程数据源中的不合理高程值,如DEM的空白值清除,并清除不合理高程涉及的面积,以保证DEM高程数据的可用性。
进一步地,计算水文模型子流域的总高程差D的具体计算方法包括:
S1-1、根据DEM高程数据计算得到子流域内最低的高程特征值Dmin,ini和最高的高程特征值Dmax,ini
这两个值为通过DEM高程数据可以直接读取得到。
S1-2、计算得到修正后的子流域内的最低高程值Dmin和最高的高程特征值Dmax,其计算公式为:
Figure BDA0001859975820000061
通过对子流域的高程特征值进行修正,以便于进一步计算分析。
S1-3、子流域的总高程差D为修正后高程特征值的差值,其计算公式为:
D=Dmax-Dmin
S2、将得到的总高程差D与设定的基准带宽值Bnd参考比较,计算子流域的高程带数量NBnd和高程带的实际带宽值Bnd实际,其中高程带数量NBnd的取值范围为1至10的整数。
首先由用户设定子流域高程带的基准带宽值Bnd参考,然后根据Bnd参考与D的大小关系,确定高程带数量NBnd和实际带宽值Bnd实际。其具体计算方法包括:
S2-1、当子流域的总高程差D小于2倍基准带宽时,子流域内高程带数量NBnd为1,每个高程带的实际带宽Bnd实际与总高程差D相同,其计算公式为:
Figure BDA0001859975820000071
例如,若用户设定的基准带宽为5米,但某子流域的总高程差为8米,那么由于子流域的总高程差小于基准带宽的2倍,即10米,因此该子流域整体划分为1个高程带,高程带的带宽为8米。
S2-2、当子流域的总高程差D大于2倍基准带宽并且小于10倍基准带宽时,则子流域内高程带数量NBnd和高程带的实际带宽Bnd实际的计算公式为:
Figure BDA0001859975820000072
其中,符号
Figure BDA0001859975820000073
表示向下取整。例如,当子流域总高程差为28米,用户输入的基准带宽为5米,划分高程带时,子流域将被划分为5个高程带,每个高程带的实际带宽为5.60米。
S2-3、当子流域的总高程差D大于10倍基准带宽时,则子流域内高程带数量NBnd和高程带的实际带宽Bnd实际的计算公式为:
Figure BDA0001859975820000074
例如,当子流域总高程差为80米,用户输入的基准带宽为5米,划分高程带时,子流域将被划分为10个高程带,每个高程带的实际带宽为8米。
S3、根据高程带的实际带宽值Bnd实际,依次计算每个高程带的高程上限Elehigh,i和下限值Elelow,i
将划分的各个高程带,按照高程从下至上的顺序排列并标序,序号记为i。则对应每个高程带的高程上限Elehigh,i和下限值Elelow,i的计算公式为:
Figure BDA0001859975820000081
其中,i为高程带的序号。
S4、根据每个高程带i的高程上限Elehigh,i和下限值Elelow,i,计算每个高程带占子流域的面积比例Ri
其具体计算方式为在子流域中按照1m高程带带宽划分的子流域高程带作为特征高程值高程带,这里取各个特征高程值下的高程带,其带宽内的高程在空间上为均匀分布,这样可以根据各个特征高程值下的高程带高程上、下限与划分的各个高程带的上、下限之间的空间叠加关系,直接计算各个高程带占子流域的面积比例。
逐块计算每一个特征高程值高程带占目标高程带的面积比例Rj,然后对Rj进行求和,其计算公式为:
Ri=∑Rj
其中,Ri为划分的第i个高程带占子流域的面积比例。
进一步地,根据特征高程值高程带j与目标高程带的位置关系,其具体计算方法包括:
S4-1、当特征高程值高程带j完全位于划分的高程带范围内时,该特征高程值高程带所占的子流域面积完全计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=Frj
其中,Frj为特征值高程带占目标子流域的面积比例;
S4-2、当特征高程值高程带j完全不位于划分的高程带范围内时,该特征高程值高程带所占的子流域面积不计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=0;
S4-3、当特征高程值高程带j与目标高程带的下限部分重叠时,将重叠部分计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=(elehigh,j-Elelow,i)×Frj
其中,elehigh,j为特征值高程带的高程上限;
S4-4、当特征高程值高程带j与目标高程带的上限部分重叠时,将重叠部分计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=(Elehigh,i-elelow,j)×Frj
其中,elelow,j为特征值高程带的高程下限。
S5、计算每个高程带的形心位置Levi,完成高程带划分。
各个高程带的形心位置高程可通过各个与之有空间重叠关系的特征值高程带的高程特征值levj及面积比例加权计算,其计算公式为:
Levi=∑(levj×Rj)/∑Rj
其中,每个特征高程带j的形心高程levj的计算公式为:
levj=(elehigh,j+elelow,j)/2。
上面对本发明的具体实施方式进行描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (5)

1.一种流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、获取DEM高程数据,得到水文模型子流域的总高程差D,其计算方法为:
S1-1、读取DEM高程数据中的子流域内最低的高程特征值Dmin,ini和最高的高程特征值Dmax,ini
S1-2、对最低的高程特征值Dmin,ini和最高的高程特征值Dmax,ini进行修正:
计算得到修正后的子流域内的最低高程值Dmin和最高高程值Dmax,其计算公式为:
Figure FDA0002362597290000011
S1-3、采用修正后的子流域的总高程差D为修正后高程特征值的差值,其计算公式为:
D=Dmax-Dmin
S2、将得到的总高程差D与设定的基准带宽值Bnd参考比较,计算子流域的高程带数量NBnd和高程带的实际带宽值Bnd实际,其中高程带数量NBnd的取值范围为1至10的整数,其具体计算方法为:
S2-1、当子流域的总高程差D小于2倍基准带宽值Bnd参考时,子流域内高程带数量NBnd为1,每个高程带的实际带宽值Bnd实际与总高程差D相同,其计算公式为:
Figure FDA0002362597290000012
S2-2、当子流域的总高程差D大于2倍基准带宽值Bnd参考并且小于10倍基准带宽值Bnd参考时,则子流域内高程带数量NBnd和高程带的实际带宽值Bnd实际的计算公式为:
Figure FDA0002362597290000021
S2-3、当子流域的总高程差D大于10倍基准带宽值Bnd参考时,则子流域内高程带数量NBnd和高程带的实际带宽值Bnd实际的计算公式为:
Figure FDA0002362597290000022
S3、根据高程带的实际带宽值Bnd实际,依次计算每个高程带i的高程上限Elehigh,i和下限值Elelow,i
S4、根据每个高程带i的高程上限Elehigh,i和下限值Elelow,i,计算相应高程带i占子流域的面积比例Ri,其具体计算方法为:
在子流域中任取高程为1m的子流域高程带作为特征高程值高程带,逐块计算每一个特征高程值高程带j占目标高程带的面积比例Rj,然后对Rj进行求和,其计算公式为:
Ri=∑Rj
其中,Ri为划分的第i个高程带占子流域的面积比例;
S5、根据每个高程带i占子流域的面积比例Ri,计算相应高程带i的形心位置Levi,完成高程带划分。
2.根据权利要求1所述的流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法,其特征在于,高程上限Elehigh,i和下限值Elelow,i的计算公式为:
Figure FDA0002362597290000023
3.根据权利要求2所述的流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法,其特征在于,所述逐块计算每一个特征高程值高程带j占目标高程带的面积比例Rj的方法为:
S1、当特征高程值高程带j完全位于划分的高程带范围内时,该特征高程值高程带j所占的子流域面积完全计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=Frj
其中,Frj为特征高程值高程带占目标子流域的面积比例;
S2、当特征高程值高程带j完全不位于划分的高程带范围内时,该特征高程值高程带j所占的子流域面积不计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=0;
S3、当特征高程值高程带j与目标高程带的下限部分重叠时,将重叠部分计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=(elehigh,j-Elelow,i)×Frj
其中,elehigh,j为特征高程值高程带的高程上限;
S4、当特征高程值高程带j与目标高程带的上限部分重叠时,将重叠部分计入划分的高程带内,其计算公式为:
Rj=(Elehigh,i-elelow,j)×Frj
其中,elelow,j为特征高程值高程带的高程下限。
4.根据权利要求3所述的流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法,其特征在于,所述根据每个高程带i占子流域的面积比例Ri,计算每个高程带的形心位置Levi的计算公式为:
Levi=∑(levj×Rj)/∑Rj
其中,每个特征高程值高程带j的形心位置levj的计算公式为:
levj=(elehigh,j+elelow,j)/2。
5.根据权利要求1所述的流域分布式水文模型子流域内高程带的划分方法,其特征在于,所述高程带的基准带宽值的取值大于2米且小于1000米。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110515139B (zh) * 2019-08-27 2021-06-18 兰州大学 气象水文台站的多尺度地形代表性定量分析系统及方法
CN112257260B (zh) * 2020-10-21 2022-10-14 华能澜沧江水电股份有限公司 一种基于地形属性的水文模型计算单元划分方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102034003A (zh) * 2010-12-16 2011-04-27 南京大学 基于蓄水容量曲线和topmodel的流域水文模型的设计方法
US8682622B1 (en) * 2002-03-15 2014-03-25 Gomaco Corporation Smoothness indicator analysis system

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108643116B (zh) * 2018-05-08 2019-10-22 河海大学 一种山区性水库库区河道水面宽度的估算方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8682622B1 (en) * 2002-03-15 2014-03-25 Gomaco Corporation Smoothness indicator analysis system
CN102034003A (zh) * 2010-12-16 2011-04-27 南京大学 基于蓄水容量曲线和topmodel的流域水文模型的设计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Dynamic monitoring of vegetation coverage in Shangri-La County of Northwest Yunnan based on MODIS-NDVI;Yu Deng et al.;《2013 21st International Conference on Geoinformatics》;20130620;第1-5页 *
基于DEM和坡面特征的坡位生成方法;刘鹏举 等;《北京林业大学学报》;20160229;第38卷(第2期);第68-73页 *

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