CN110543692B - 一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法,属于水文技术领域,包括以下步骤:步骤1,封装汇流计算模式,并分别对其进行编号;步骤2,基于流域DEM数据计算得到坡度栅格Raster_Slope,流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc;步骤3,提取得到流域中的河道栅格与坡面栅格,并对河道栅格进行分级;步骤4,基于坡度栅格以及河道的分级流域中的栅格划分为KP,YP,MH与FH四个区域,在不同区域中分别匹配不同的汇流模式进行汇流计算。本发明既保证了计算结果的精度与可靠性,同时解决了下垫面特征空间变异明显的山区性中小流域中的汇流计算问题,有利于基于下垫面特征的汇流计算方法的直接调用,促进数字水文学以及山区性中小流域山洪防治研究的深入发展。
Description
技术领域
本发明属于水文技术领域,具体涉及一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法。
背景技术
近年来,受气候变化影响,由局地强降水造成的中小河流突发性洪水频繁发生,已成为造成人员伤亡的主要灾种。我国河流众多,流域面积200至3000km2的中小流域近9000个。中小流域由于通常处于地形复杂、坡度陡峻的偏远山区,急促上涨的洪水极易形成危害当地的居民人身安全和社会经济的洪涝灾害,因此对中小流域突发性洪水进行准确可靠地预警预报成为亟待解决的重要问题。
水文模型是进行水文预报的重要工具,而汇流计算是构建水文模型时的关键一环。目前常用的汇流计算方法主要包括基于扩散波原理的汇流方法,基于运动波原理的汇流方法,基于马斯京根原理的汇流方法与基于非线性水库原理的汇流方法等。
其中,基于扩散波原理的汇流方法主要适用于坡度平缓的坡地,而基于运动波原理的汇流方法主要适用于山坡陡峭的坡地,基于马斯京根原理的汇流方法主要适用于比降较大的河道,非线性水库原理的汇流方法主要适用于比降较小的河道。对于山区性流域,下垫面特征空间变异性较大,山坡与谷地相间分布。常常具有河流上游山岭陡峭,下游地势平缓;远离河流坡度陡峭,靠近河流地势平坦的特征。
因此采用单一的汇流计算方法往往不能很好地考虑到流域下垫面特征空间变异性对于汇流过程的影响,从而对水文模型的汇流计算带来一定的偏差,进而影响到最终的预警预报效果,为山洪灾害防治带来一定的隐患。
基于遥感、地理信息以及数字流域等技术的发展,采用数值矩阵描述地表高程变化的栅格数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)逐步成熟,并得到了广泛的应用。尤其是在地形复杂的山区性中小流域中,DEM数据因其能够较为准确地考虑流域内地形变化而具有重要的应用价值。如何利用DEM数据来对山区性流域中的汇流计算方法进行完善,从而在一定程度上考虑下垫面特征空间变异性对于汇流计算的影响,也是水文模型走向精细化过程中的重点和难点之一。
为了进一步促进水文模型中汇流计算的发展,需要更深入理解下垫面特征空间变异性对于汇流计算的影响,研究基于下垫面特征的汇流计算方法重配置技术,判别发生不同汇流模式的区域,在不同的区域中采用合适的汇流方法进行汇流计算,从而构建一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法,正是发明人需要解决的问题。
发明内容
发明目的:本发明的目的在于提供一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法,具有数据来源稳定可靠、计算效率高、结果客观合理等优点,有利于基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法的推广与应用。
技术方案:为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法,包括以下步骤:
步骤1,封装汇流计算模式,并分别对其进行编号;
步骤2,基于流域DEM数据计算得到坡度栅格Raster_Slope,流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc;
步骤3,提取得到流域中的河道栅格与坡面栅格,并对河道栅格进行分级;
步骤4,基于坡度栅格以及河道的分级流域中的栅格划分为KP,YP,MH与FH四个区域,在不同区域中分别匹配不同的汇流模式进行汇流计算。
进一步地,所述的步骤1中,包括以下步骤:
步骤1.1,基于扩散波汇流原理,构建坡面中的汇流模式KP:
式中:hs为栅格单元坡面水流的水深;us为栅格单元坡面水流的平均流速;qs为单位时间内所计算的栅格单元坡面径流深;t为时间;x为栅格单元流径长度;Soh为沿出流方向的栅格单元地表坡度;Sfh为沿出流方向的栅格单元地表摩阻比降;
步骤1.2,基于运动波汇流原理,构建坡面中的汇流模式YP:
即与扩散波汇流相比,运动波汇流时不需要考虑地表摩阻比降;
步骤1.3,基于马斯京根汇流原理,构建河道中的汇流模式MH:
qtt=C1Qtt-1+C2Qtt+C3qtt-1
式中:x和k分别为Muskingum法的两个参数,一般x在0到0.5之间,k=Δt;Δt为计算时段,qtt为本河道栅格单元在在tt时刻的出流;Qtt-1为上一个河道栅格单元在在tt-1时刻的出流;Qtt为上一个河道栅格单元在在tt时刻的出流;qtt-1为本河道栅格单元在在tt-1时刻的出流。
步骤1.4,基于非线性水库汇流原理,构建河道中的汇流模式FH:
式中:V为河道中的水深;t为时间;r为侧向入流;Qu为上一个河道栅格的入流;q为本河道栅格中的出流;n为河道曼宁糙率;s0为河道坡度;B为河道栅格中的水面宽度;C为湿周;A为河道断面面积。
进一步地,所述的步骤2中,包括以下步骤:
步骤2.1,利用流域DEM数据计算出流域中每一个栅格单元的坡度、流向和汇流累计值,得到坡度栅格Raster_Slope;
以栅格单元Cell为中心,通过周围栅格单元的高程值与该栅格单元的高程值的对比,找出与其相比最低的栅格单元CellD,并计算Cell和CellD之间的高程差DHmax和水平投影距离Dis,结合DHmax和Dis计算栅格单元Cell的坡度S:
S=DHmax/Dis;
步骤2.2,将Cell作为出流栅格单元,CellD作为入流栅格单元,入流栅格单元汇流累计值加1,逐栅格循环,计算出每一个栅格单元中的汇流累计值Acc;同时依据Cell和CellD之间的相对位置关系,确定Cell中的流向;
若CellD在Cell的右方,则Cell中的流向设置为1;若CellD在Cell的右下方,则Cell中的流向设置为2;若CellD在Cell的下方,则Cell中的流向设置为3;若CellD在Cell的左下方,则Cell中的流向设置为4;若CellD在Cell的左方,则Cell中的流向设置为5;若CellD在Cell的左上方,则Cell中的流向设置为6;若CellD在Cell的上方,则Cell中的流向设置为7;若CellD在Cell的右上方,则Cell中的流向设置为0;按照以上方法遍历流域中每一个栅格单元,从而得到流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc。
进一步地,所述的步骤3中,包括以下步骤:
结合流域实际自然地理情况,设置面积汇流阈值T,将Raster_Acc中Acc高于T的栅格单元判定为河道栅格单元,否则认为该栅格单元为坡面栅格单元;将提取得到的河道栅格单元的位置与Google Earth上的卫星影像中的实际河道相对比,一般而言,T的值越小,提取得到的河道栅格单元的密度越大,T的值越大,提取得到的河道栅格单元的密度越小。反复调整T,使得提取出来的河道栅格单元的位置与卫星影像中的实际河道的位置基本重合,提取出流域中的河道栅格Raster_River;同时依据Strahler原理:
初始发源的河道级别为1,相同级别的河道交汇后形成的新河道级别提升1级,不同级别的河道交汇后形成的新河道的级别与交汇前的高级别的河道一致;从而将河道栅格单元划分为1、2、3和4级。
进一步地,所述的步骤4中,包括以下步骤:
步骤4.1,将坡度大于30度的坡面栅格单元划分入YP区域;
步骤4.2,将坡度小于30度的坡面栅格单元划分入KP区域;
步骤4.3,将属于1,2级的河道栅格单元划分入MH区域;
步骤4.4,将属于3,4级的河道栅格单元划分入FH区域。
有益效果:与现有技术相比,本发明的一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法,以影响汇流的物理因子为基础,量化了地形以及河流分级对于汇流过程的影响作用,在不同区域采用合适的汇流方法进行计算,既保证了计算结果的精度与可靠性,同时解决了下垫面特征空间变异明显的山区性中小流域中的汇流计算问题;且本方法主要应用流域数字高程模型,数据来源稳定可靠,方法中变量之间的函数关系明确,有利于流域中适用于不同汇流计算方法区域的快速自动判别,通过数字流域技术以简化提取步骤,同时,保证了结果的客观合理性,有利于基于下垫面特征的汇流计算方法的直接调用,可以进一步促进数字水文学以及山区性中小流域山洪防治研究的深入发展。
附图说明
图1计算流程示意;
图2马渡王流域高程分布栅格;
图3马渡王流域坡度栅格;
图4马渡王流域河道栅格和坡面栅格;
图5马渡王流域汇流模式重配置分布示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作更进一步的说明。
如图1-5所示,一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法,包括以下步骤:
步骤1,封装汇流计算模式,并分别对其进行编号;
步骤2,基于流域DEM数据计算得到坡度栅格Raster_Slope,流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc;
步骤3,提取得到流域中的河道栅格与坡面栅格,并对河道栅格进行分级;
步骤4,基于坡度栅格以及河道的分级流域中的栅格划分为KP,YP,MH与FH四个区域,在不同区域中分别匹配不同的汇流模式进行汇流计算。
步骤1中,封装汇流计算模式,并分别对其进行编号,具体包括以下步骤:
步骤1.1,基于扩散波汇流原理,构建坡面中的汇流模式KP:
式中:hs为栅格单元坡面水流的水深;us为栅格单元坡面水流的平均流速;qs为单位时间内所计算的栅格单元坡面径流深;t为时间;x为栅格单元流径长度;Soh为沿出流方向的栅格单元地表坡度;Sfh为沿出流方向的栅格单元地表摩阻比降。
步骤1.2,基于运动波汇流原理,构建坡面中的汇流模式YP;
即与扩散波汇流相比,运动波汇流时不需要考虑地表摩阻比降。
步骤1.3,基于马斯京根汇流原理,构建河道中的汇流模式MH:
qtt=C1Qtt-1+C2Qtt+C3qtt-1
式中:x和k分别为Muskingum法的两个参数,一般x在0到0.5之间,k=Δt;Δt为计算时段,qtt为本河道栅格单元在在tt时刻的出流;Qtt-1为上一个河道栅格单元在在tt-1时刻的出流;Qtt为上一个河道栅格单元在在tt时刻的出流;qtt-1为本河道栅格单元在在tt-1时刻的出流。
步骤1.4,基于非线性水库汇流原理,构建河道中的汇流模式FH:
式中:V为河道中的水深;t为时间;r为侧向入流;Qu为上一个河道栅格的入流;q为本河道栅格中的出流;n为河道曼宁糙率;s0为河道坡度;B为河道栅格中的水面宽度;C为湿周;A为河道断面面积。
步骤2中,基于流域DEM数据(图2),计算得到坡度栅格Raster_Slope(图3),流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc,具体包括以下步骤:
步骤2.1,利用流域DEM数据计算出流域中每一个栅格单元的坡度、流向和汇流累计值,得到坡度栅格Raster_Slope;
以栅格单元Cell为中心,通过周围栅格单元的高程值与该栅格单元的高程值的对比,找出与其相比最低的栅格单元CellD,并计算Cell和CellD之间的高程差DHmax和水平投影距离Dis,结合DHmax和Dis计算栅格单元Cell的坡度S:
S=DHmax/Dis;
步骤2.2,将Cell作为出流栅格单元,CellD作为入流栅格单元,入流栅格单元汇流累计值加1,逐栅格循环,计算出每一个栅格单元中的汇流累计值Acc;同时依据Cell和CellD之间的相对位置关系,确定Cell中的流向。
若CellD在Cell的右方,则Cell中的流向设置为1;若CellD在Cell的右下方,则Cell中的流向设置为2;若CellD在Cell的下方,则Cell中的流向设置为3;若CellD在Cell的左下方,则Cell中的流向设置为4;若CellD在Cell的左方,则Cell中的流向设置为5;若CellD在Cell的左上方,则Cell中的流向设置为6;若CellD在Cell的上方,则Cell中的流向设置为7;若CellD在Cell的右上方,则Cell中的流向设置为0。
按照以上方法遍历流域中每一个栅格单元,从而得到流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc。
步骤3中,提取得到流域中的河道栅格与坡面栅格,并对河道栅格进行分级,具体包括以下步骤:
结合流域实际自然地理情况,设置面积汇流阈值T,将Raster_Acc中Acc高于T的栅格单元判定为河道栅格单元,否则认为该栅格单元为坡面栅格单元;将提取得到的河道栅格单元的位置与Google Earth上的卫星影像中的实际河道相对比,一般而言,T的值越小,提取得到的河道栅格单元的密度越大,T的值越大,提取得到的河道栅格单元的密度越小。反复调整T,使得提取出来的河道栅格单元的位置与卫星影像中的实际河道的位置基本重合,提取出流域中的河道栅格Raster_River(图4);同时依据Strahler原理:
初始发源的河道级别为1,相同级别的河道交汇后形成的新河道级别提升1级,不同级别的河道交汇后形成的新河道的级别与交汇前的高级别的河道一致。
从而将河道栅格单元划分为1、2、3和4级。
步骤4中,基于坡度栅格以及河道的分级流域中的栅格划分为KP,YP,MH与FH四个区域,在不同区域中分别匹配不同的汇流模式进行汇流计算(图5),具体包括以下步骤:
步骤4.1,将坡度大于30度的坡面栅格单元划分入YP区域;
步骤4.2,将坡度小于30度的坡面栅格单元划分入KP区域;
步骤4.3,将属于1,2级的河道栅格单元划分入MH区域;
步骤4.4,将属于3,4级的河道栅格单元划分入FH区域。
实施例1
以陕西省马渡王流域为例,该流域面积1601km2,位于陕西省西部,属暖温带半湿润大陆性季风气候,四季冷暖干湿分明。暴雨中心多集中在流域的中上游,流域平均降雨历时在30h左右。研究区DEM原始数据采用美国太空总署(NASA)与国防部国家测绘局(NIMA)联合提供的90m分辨率SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)数据。植被和土壤数据采用美国马里兰大学发布的全球1km分辨率的土壤类型与土壤利用类型数据。
步骤一、封装汇流计算模式,并分别对其进行编号,具体包括以下步骤:
步骤1.1,基于扩散波汇流原理,构建坡面中的汇流模式KP;
式中:hs为栅格单元坡面水流的水深;us为栅格单元坡面水流的平均流速;qs为单位时间内所计算的栅格单元坡面径流深;t为时间;x为栅格单元流径长度;Soh为沿出流方向的栅格单元地表坡度;Sfh为沿出流方向的栅格单元地表摩阻比降。
步骤1.2,基于运动波汇流原理,构建坡面中的汇流模式YP;
即与扩散波汇流相比,运动波汇流时不需要考虑地表摩阻比降。
步骤1.3,基于马斯京根汇流原理,构建河道中的汇流模式MH;
qtt=C1Qtt-1+C2Qtt+C3qtt-1
式中:x和k分别为Muskingum法的两个参数,一般x在0到0.5之间,k=Δt;Δt为计算时段,qtt为本河道栅格单元在在tt时刻的出流;Qtt-1为上一个河道栅格单元在在tt-1时刻的出流;Qtt为上一个河道栅格单元在在tt时刻的出流;qtt-1为本河道栅格单元在在tt-1时刻的出流。
步骤1.4,基于非线性水库汇流原理,构建河道中的汇流模式FH:
式中:V为河道中的水深;t为时间;r为侧向入流;Qu为上一个河道栅格的入流;q为本河道栅格中的出流;n为河道曼宁糙率;s0为河道坡度;B为河道栅格中的水面宽度;C为湿周;A为河道断面面积。
步骤二、基于流域DEM数据(图2),计算得到坡度栅格Raster_Slope(图3),流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc,具体包括以下步骤:
1)利用流域DEM数据计算出流域中每一个栅格单元的坡度、流向和汇流累计值,得到坡度栅格Raster_Slope;
以栅格单元Cell为中心,通过周围栅格单元的高程值与该栅格单元的高程值的对比,找出与其相比最低的栅格单元CellD,并计算Cell和CellD之间的高程差DHmax和水平投影距离Dis,结合DHmax和Dis计算栅格单元Cell的坡度S:
S=DHmax/Dis
2)将Cell作为出流栅格单元,CellD作为入流栅格单元,入流栅格单元汇流累计值加1,逐栅格循环,计算出每一个栅格单元中的汇流累计值Acc;同时依据Cell和CellD之间的相对位置关系,确定Cell中的流向。
若CellD在Cell的右方,则Cell中的流向设置为1;若CellD在Cell的右下方,则Cell中的流向设置为2;若CellD在Cell的下方,则Cell中的流向设置为3;若CellD在Cell的左下方,则Cell中的流向设置为4;若CellD在Cell的左方,则Cell中的流向设置为5;若CellD在Cell的左上方,则Cell中的流向设置为6;若CellD在Cell的上方,则Cell中的流向设置为7;若CellD在Cell的右上方,则Cell中的流向设置为0。
按照以上方法遍历流域中每一个栅格单元,从而得到流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc。
步骤三、提取得到流域中的河道栅格与坡面栅格,并对河道栅格进行分级,具体包括以下步骤:
结合流域实际自然地理情况,设置面积汇流阈值T,将Raster_Acc中Acc高于T的栅格单元判定为河道栅格单元,否则认为该栅格单元为坡面栅格单元;将提取得到的河道栅格单元的位置与Google Earth上的卫星影像中的实际河道相对比,一般而言,T的值越小,提取得到的河道栅格单元的密度越大,T的值越大,提取得到的河道栅格单元的密度越小。反复调整T,使得提取出来的河道栅格单元的位置与卫星影像中的实际河道的位置基本重合,提取出流域中的河道栅格Raster_River(图4)。在马渡王流域,T的值最终设置为20km2;同时依据Strahler原理:
初始发源的河道级别为1,相同级别的河道交汇后形成的新河道级别提升1级,不同级别的河道交汇后形成的新河道的级别与交汇前的高级别的河道一致。
从而将河道栅格单元划分为1、2、3和4级。
步骤四、基于坡度栅格以及河道的分级流域中的栅格划分为KP,YP,MH与FH四个区域,在不同区域中分别匹配不同的汇流模式进行汇流计算(图5),具体包括以下步骤:
1)将坡度大于30度的坡面栅格单元划分入YP区域;
2)将坡度小于30度的坡面栅格单元划分入KP区域;
3)将属于1,2级的河道栅格单元划分入MH区域;
4)将属于3,4级的河道栅格单元划分入FH区域。
Claims (1)
1.一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1,封装汇流计算模式,并分别对其进行编号;
步骤2,基于流域DEM数据计算得到坡度栅格Raster_Slope,流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc;
步骤3,提取得到流域中的河道栅格与坡面栅格,并对河道栅格进行分级;
步骤4,基于坡度栅格以及河道的分级流域中的栅格划分为KP,YP,MH与FH四个区域,在不同区域中分别匹配不同的汇流模式进行汇流计算;所述的步骤1中,包括以下步骤:
步骤1.1,基于扩散波汇流原理,构建坡面中的汇流模式KP:
式中:hs为栅格单元坡面水流的水深;us为栅格单元坡面水流的平均流速;qs为单位时间内所计算的栅格单元坡面径流深;t为时间;x为栅格单元流径长度;Soh为沿出流方向的栅格单元地表坡度;Sfh为沿出流方向的栅格单元地表摩阻比降;
步骤1.2,基于运动波汇流原理,构建坡面中的汇流模式YP:
即与扩散波汇流相比,运动波汇流时不需要考虑地表摩阻比降;
步骤1.3,基于马斯京根汇流原理,构建河道中的汇流模式MH:
qtt=C1Qtt-1+C2Qtt+C3qtt-1;
式中:x和k分别为Muskingum法的两个参数,一般x在0到0.5之间,k=Δt;Δt为计算时段,qtt为本河道栅格单元在在tt时刻的出流;Qtt-1为上一个河道栅格单元在在tt-1时刻的出流;Qtt为上一个河道栅格单元在在tt时刻的出流;qtt-1为本河道栅格单元在在tt-1时刻的出流;
步骤1.4,基于非线性水库汇流原理,构建河道中的汇流模式FH:
式中:V为河道中的水深;t为时间;r为侧向入流;Qu为上一个河道栅格的入流;q为本河道栅格中的出流;n为河道曼宁糙率;s0为河道坡度;B为河道栅格中的水面宽度;C为湿周;A为河道断面面积;所述的步骤2中,包括以下步骤:
步骤2.1,利用流域DEM数据计算出流域中每一个栅格单元的坡度、流向和汇流累计值,得到坡度栅格Raster_Slope;
以栅格单元Cell为中心,通过周围栅格单元的高程值与该栅格单元的高程值的对比,找出与其相比最低的栅格单元CellD,并计算Cell和CellD之间的高程差DHmax和水平投影距离Dis,结合DHmax和Dis计算栅格单元Cell的坡度S:
S=DHmax/Dis;
步骤2.2,将Cell作为出流栅格单元,CellD作为入流栅格单元,入流栅格单元汇流累计值加1,逐栅格循环,计算出每一个栅格单元中的汇流累计值Acc;同时依据Cell和CellD之间的相对位置关系,确定Cell中的流向;
若CellD在Cell的右方,则Cell中的流向设置为1;若CellD在Cell的右下方,则Cell中的流向设置为2;若CellD在Cell的下方,则Cell中的流向设置为3;若CellD在Cell的左下方,则Cell中的流向设置为4;若CellD在Cell的左方,则Cell中的流向设置为5;若CellD在Cell的左上方,则Cell中的流向设置为6;若CellD在Cell的上方,则Cell中的流向设置为7;若CellD在Cell的右上方,则Cell中的流向设置为0;按照以上方法遍历流域中每一个栅格单元,从而得到流向栅格Raster_Dir和汇流累计栅格Raster_Acc;所述的步骤3中,包括以下步骤:
结合流域实际自然地理情况,设置面积汇流阈值T,将Raster_Acc中Acc高于T的栅格单元判定为河道栅格单元,否则认为该栅格单元为坡面栅格单元;将提取得到的河道栅格单元的位置与Google Earth上的卫星影像中的实际河道相对比,一般而言,T的值越小,提取得到的河道栅格单元的密度越大,T的值越大,提取得到的河道栅格单元的密度越小; 反复调整T,使得提取出来的河道栅格单元的位置与卫星影像中的实际河道的位置基本重合,提取出流域中的河道栅格Raster_River;同时依据Strahler原理:
初始发源的河道级别为1,相同级别的河道交汇后形成的新河道级别提升1级,不同级别的河道交汇后形成的新河道的级别与交汇前的高级别的河道一致;从而将河道栅格单元划分为1、2、3和4级;所述的步骤4中,包括以下步骤:
步骤4.1,将坡度大于30度的坡面栅格单元划分入YP区域;
步骤4.2,将坡度小于30度的坡面栅格单元划分入KP区域;
步骤4.3,将属于1,2级的河道栅格单元划分入MH区域;
步骤4.4,将属于3,4级的河道栅格单元划分入FH区域。
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