Arc Hydro模型提取流域水文信息及精度分析.doc

Arc Hydro模型提取流域水文信息及精度分析以松花江流域为例作者：李勇 于宏兵 艾丽娜 张时佳 耿丽娟摘要: 流域水文模型已成为流域水文信息提取的重要手段。运用Arc Hydro 模型以松花江流域为研究对象，以分辨率为90 m的SRTM DEM 为数据源，以松花江流域1 25 万水系矢量数据为参照，分别在400，500和600 km2 三个不同集水面积阈值下进行河网提取。运用图像比对软件Alike Duplicate Image Finder 对所提取河网进行精度分析。结果显示: 集水面积阈值为500 km2 下提取的河网最为精确。在500 km2 集水面积阈值基础上，运用ArcHydro 模型将松花江流域划分为642 个子流域。基于Arc Hydro 模型提取的松花江流域河网与实际河网基本一致，说明利用该模型进行流域水文信息提取是合理可行的。关键词: Arc Hydro 模型; 集水面积阈值; 水文信息; 子流域提取; 精度分析中图分类号: P33492 文献标识码: A 文章编号: 1672-643X(2013) 06-0120-04Application of Arc Hydro model to extract hydrological information and accuracy analysis: Songhua River basin as an exampleLI Yong，YU Hongbing，AI Lina，ZHANG Shijia，GENG LijuanAbstract: Watershed hydrological model has become an important means of extraction hydrological informationThe paper studied Songhua river basin based on SRTM DEM with 90 m resolution and 1: 250，000 river vector dataArc Hydro model has been applied to extract river network on different catchment area threshold of 400，500 and 600 km2 The image alignment software such as Alike Duplicate Image Finder has been used to analyze extraction accuracy of river networkThe results show that the river network is accurate when the catchment area threshold is 500 km2 Arc Hydro model is used to generate 642 sub-watersheds when the catchment area threshold is 500 km2 The river network of Songhua river basin extracted by Arc Hydro model is consistent with the actual one，which shows that using the model to carry out hydrological information extraction is reasonableKey words: Arc Hydro model; catchment area threshold; hydrological information; sub-watershed extraction;accuracy analysis流域作为我国水资源管理的基本单元之一，其水文信息的获取十分重要。传统的流域水文信息获取主要依靠人工手段，不仅消耗大量的人力物力，精度也难以保证。随着地理信息系统以及水文模型的发展，依靠水文模型提取流域水文信息已成为流域水文数据获取的重要途径1。数字高程模型(DEM) 是描述地面高程空间分布的有序数值阵列，是目前GIS 中表现3D 地形的主要25 维手段2。Arc Hydro 是ArcGIS 中用于水资源管理的地理加时间数据模型，可以支持水文信息系统的搭建，把空间和时间的水资源数据结合起来，辅助完成水文分析和模拟3。基于DEM 和Arc Hydro 模型提取流域水文信息，目前逐渐成为流域水文分析的有效手段。1 研究区域概况松花江流域是我国七大流域之一，位于我国东北地区(东经1195213231，北纬41425138)。松花江全长2 328 km，流域面积约为5612 万km2，径流总量759 亿m3。松花江流域是我国的重工业基地之一，也是重要的商品粮基地和林业生产基地。从某种意义上来说，松花江虽然是黑龙江的支流，但其对东北地区的工农业生产、内河航运、人民生活等方面的经济和社会意义都超过黑龙江和东北其他河流4。另一方面，松花江流域建立了大量的化工、冶金等企业，对水体造成严重污染，2005 年更是发生了硝基苯污染重大事件5。因此本文选取松花江流域作为研究区域，对Arc Hydro 模型在不同集水面积阈值下提取的水文信息进行精度分析，确定最佳集水面积阈值，提取流域河网及子流域，以期为松花江流域水体污染和生态保护等研究提供数据参考。2 数据来源与Arc Hydro 模型21 数据来源DEM 数据源: 由美国太空总署(NASA) 和国防部国家测绘局(NIMA) 联合测量的SRTM DEM。2000年2月11日，美国发射的“奋进”号航天飞机上搭载SRTM 系统采集数据，在中国境内可用的数据为3(分辨率约90 m) ，数据的大地平面基准为WGS84，高程基准为EGM96，垂直误差小于16 m(90% 置信度) 6。本文所用的SRTM DEM 数据是从中科院国际科学数据服务平台下载拼接后依据松花江流域边界裁剪获得(图1) 。松花江流域水系图: 松辽委提供的1 25 万松花江流域水系矢量数据(图2) 。22 Arc Hydro 模型Arc Hydro 模型是把GIS 和水文地理领域知识相结合的水文地理数据模型，由美国ESRI 联合德克萨斯大学的水资源研究中心(CRWR) 共同搭建。Arc Hydro 模型在ArcGIS 里存储水文要素的空间、属性及时间数据，用来描述流域的地貌和地形特征，通过水的运动路径来反映各要素类间的关系3。数据模型包括5 个部分: Network(河流网络)、Drainage(集水区域)、Channel (河道描述)、Hydrography(水文地形) 和TimeSeries (时间序列) 7-8。Arc Hydro 模型结构信息如表1。3 不同集水面积阈值下水文信息提取Arc Hydro 模型能够实现流域内河网和子流域的自动提取，其主要过程包括: 数据的预处理、流向分析、汇流累积量计算、河网提取以及子流域划分。本文在此基础上增加精度分析环节，将确定最佳集水面积阈值问题转化为定量的数值比较。31 DEM 数据预处理DEM 是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，大多是由离散的高程点或者等高线数据进行插值获得，由于数据采集错误或者真实存在的凹陷等，DEM 数据可能存在一些洼地9。这种栅格高程值的突然性变化，会导致水流流向的计算错误。因此在提取水文信息之前，需要对DEM 数据进行填洼预处理，处理过程利用Arc Hydro 模型中的Fill Sinks 工具，结果如图3。32 流向分析利用无洼的DEM 进行流向分析是水文信息提取的关键，Arc Hydro 模型运用单流向D8 算法进行流向分析。D8 算法具体过程如下: 首先计算DEM数据中每个栅格与其相邻的8 个栅格之间的高程差，然后按坡度最陡原则确定该栅格的水流方向，即高程差为正值，则为流出，若为负值，则为流入10。流向分析过程利用Arc Hydro 模型中的Flow Direction工具，结果如图4。33 汇流累积量计算在得到水流方向之后，可利用水流方向数据来计算汇流累积量。汇流累积量表示区域内经过每个栅格的流水累积量。汇流累积量计算方法为: 假设数字高程模型每个栅格点处有一个单位的水量，根据上一步流向分析结果计算流过每个栅格的水量大小，从而得到该区域的汇流累积量。栅格的汇流累积量越大，表示能够流入的栅格数目越多，其汇流能力越强，该栅格所代表的地形就很可能是河谷; 反之，汇流累积量为零的栅格，则可能代表流域的分水岭11。汇流累积量的计算利用Arc Hydro模型中的Flow Accumulation 工具，结果如图5。34 河网提取当某个栅格点上的汇流累积量超过了设定的集水面积阈值，则可以认为该点属于某一水系，将附近的各个相似栅格点连接，即可形成一条河道。设定的集水面积阈值大小决定了河网提取的精度和详细程度，换句话说，参照不同尺度的流域水系图，要达到相同的提取精度，设定的集水面积阈值一般不同。通过DEM 提取的河网能否与流域实际情况相吻合，取决于DEM 能否反映流域地形的实际情况及所采用的集水面积阈值的大小10。经过反复验证，选取400 600 km2 的集水面积阈值作为研究范围。通过调整集水面积阈值，提取不同集水面积阈值下的河网。河网提取过程利用Arc Hydro 模型中的stream definition和stream segmentation 工具，结果如图6。35 精度分析不同集水面积阈值下提取的河网精度一般不同，通常情况下集水面积阈值设定的越小，提取的河网分叉越多，河流长度越长。Alike Duplicate ImageFinder 是一款图像相似度比对软件，可以将不同图像之间的相似性以数值形式定量表现出来，相似度越接近1，则两个图像越相似。基于Alike DuplicateImage Finder 分别将400、500 和600 km2 的集水面积阈值下提取的河网与实际河网进行图像相似度比对，相似度分别为114、098 和082，显然集水面积阈值为500 km2 下提取的河网最为精确。36 子流域划分子流域与地理中实际子流域的概念基本一致，其划分的前提是提取的流域河网与实际河网相符。Arc Hydro模型根据流向分析结果确定子流域的拓扑关系，其划分边界通过DEM 的数字地形分析来确定，按照生成的起始河道和流域水系，从最低一级的河道交叉点沿分水线勾绘出起始子流域，如此类推到高一级河道直至全流域12。子流域划分利用Arc Hydro 模型中的catchment grid delineation 工具，结果如图7。根据精度分析结果，在500 km2 集水面积阈值下对松花江流域进行子流域划分，共提取了642 个子流域。4 结果与讨论利用SRTM DEM 数据和Arc Hydro 模型，在400、500 和600 km2 集水面积阈值下进行河网提取。经过与实际河网相似度比对，相似度分别为114、098 和082，确定最佳集水面积阈值为500 km2，在500 km2 集水面积阈值下进行松花江流域子流域划分，共提取了642 个子流域。基于Arc Hydro 模型提取的松花江流域河网与实际河网相似度极高，说明利用该模型进行流域水文信息提取是合理可行的。Arc Hydro 模型采用单流向D8 算法以及最陡坡度原则和最小水道集水面积阀值的概念13自动提取流域水文信息，方法成熟稳定，但容易受大型平坦区及洼地影响，产生局部河网提取错误。因此Arc Hydro 模型给出了不同情况下的改进方法:(1) 已知矢量河网情况下，可进行改进DEM 矢量河网输入校正(DEM Reconditioning) 。该方法通过“burn-in”主干河网实现自动提取的河网与实际河网相吻合，将河道所在格网的高程值人为降低一定数值，这样就相当于把实际河网嵌入到DEM 中了。Arc Hydro 模型采用AGREE 方法“burn-in”主干河网，需要预先设定缓冲区大小、平滑距离和陡降距离三个参数13。(2) 已知流域、子流域边界情况下，可进行流域、子流域边界校正(Build Walls) 。具体方法为: 输入已知的流域、子流域边界，边界外的DEM 栅格不参与流域河网等提取计算; 输入已知的矢量河网，从而确定子流域出口在边界上的位置14。(3) 针对大型平坦区域可能出现的提取错误，可根据不同情况进行湖泊水流方向校正(Adjust flow direction lakes) 以及水系流向处理6。值得注意的是，利用DEM 和Arc Hydro 模型进行的流域河网提取、子流域划分等，完全是依靠地形地貌信息进行水文过程模拟获得，因此对于人为影响严重的区域，如存在大型灌渠开挖、地形改造等，提取结果会与实际情况存在很大差异。5 结语本文基于DEM 和Arc Hydro 模型对松花江流域进行了水文信息的自动提取研究，在传统提取方法的基础上，提出利用图像比对软件Alike Duplicate ImageFinder 对所提取河网与实际河网进行相似度比较，从而将确定最佳集水面积阈值问题转化为定量的数值比较，方法简单有效，且克服了传统方法中依靠主观判断的不足。在确定最佳集水面积阈值基础上，对松花江流域进行了子流域的划分。尽管文章中提到的流域水文信息提取方法可能受DEM 分辨率、地形因素以及人为影响等干扰，但依靠水文模拟获取水文信息的过程以及对松花江流域河网提取和子流域划分的尝试，或可为后续研究提供参考和借鉴。参考文献:1张旭，蒋卫国，周廷刚，等GIS 支持下的基于DEM 的水文响应单元划分以洞庭湖为例J地理与地理信息科学，2009，25(4):17-212周云轩，王磊基于DEM 的GIS 地形分析的实现方法研究J计算机应用研究，2002，19(12):50-533朱思蓉，吴华意Arc Hydro 水文数据模型J测绘与空间地理信息，2006，29(5):87-904于宏兵，周启星松花江流域生态演变与鱼类生态M天津: 南开大学出版社，2013: 17-395张洪杰，徐向舟，张兴文，等突发性水污染事故有机废水处理技术研究进展以松花江硝基苯污染为例J水资源与水工程学报，2009，20(5):67-716石春力，李雪