基于栅格的分布式新安江模型构建与分析(硕士论文)

学号： 0430101080 分类号 P33 密级 无 . UDC（DDC） 627 . 硕 士 学 位 论 文 基于栅格的分布式新安江模型构建与 分析 姚 成 指导教师姓名 李致家 教授 河海大学 水资源环境学院 南 京 市 西 康 路 1 号 申请学位级别 工 学 硕 士 学科领域 水文学及水资源 论文提交日期： 2007年1月 论文答辩日期： 2007年 1月 22日 学位授予单位和日期： 河 海 大 学 年 月 日 答辩委员会主席： 论文评阅人：

基于

DEM

栅

格

的

分

布

式

新

安

江

模

型

构

建

及

其

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析

与

应

用

姚

成

河

海

大

学

2007年1月中国南京

分类号（中图法） P33 U D C（DDC） 627 密级无

论文作者姓名姚成学号 0430101080 单位河海大学

论文中文题名基于栅格的分布式新安江模型构建与分析 论文中文副题名无

论文英文题名 Development and Application of Grid-Based Distributed

Xinanjiang Model

论文英文副题名None

论文语种汉语论文摘要语种汉、英论文页数 74论文字数 3.1 (万)

论文主题词分布式水文模型、新安江模型、基于栅格新安江模型、数字高程模型、密赛流域

申请学位级别工学硕士专业名称水文学及水资源

研究方向流域水文模拟及水文预报

指导教师姓名李致家教授导师单位河海大学水资源环境学院

Development and Application

of Grid- Based Distributed Xinanjiang Model

Dissertation Submitted to

HoHai University

In fulfillment of the Requirement

For the Degree of

Master of Engineering

by

Cheng YAO

(College of Water Resources & Environment)

Dissertation Supervisor : Prof. Zhijia LI

January, 2007 Nanjing， P.R.China

学位论文独创性声明：

本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如不实，本人负全部责任。

论文作者（签名）： 年 月 日 学位论文使用授权说明

河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件或电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅。论文全部或部分内容的公布(包括刊登)授权河海大学研究生院办理。

论文作者（签名）： 年 月 日

摘要

基于DEM的分布式水文模型是现代水文学同计算机，3S等高科技技术相结合的产物，是水文模型新的发展方向。本文是在数字高程模型的基础上，研究和归纳了流域信息提取的方法和算法，利用DEM数据提取了河网、水系、水流路径等相关的流域特征，并根据三水源新安江模型的理论，建立了一个基于DEM栅格的分布式新安江模型——Grid-Xinanjiang。

Grid-Xinanjiang模型是将每个DEM栅格作为一个子流域处理，利用新安江模型计算出当前栅格的产流量，然后根据栅格间的计算次序，将当前栅格上的产流按照Muskingum逐栅格演算法演算至下一栅格，直至流域出口。在进行栅格上的产汇流计算时，该模型考虑了每个栅格上的水量平衡问题以及河道排水网络的影响。即在该模型的汇流计算中，首先要考虑当前栅格是否蓄满，在未蓄满前，上游栅格的出流在流入该栅格时首先补充其土壤含水量；而且如果栅格上含有河道，属于河道栅格，则网格单元上的地面径流和壤中流一部分要汇入河道中。将该模型应用于钱塘江支流密赛流域，进行参数率定与洪水模拟计算，并与新安江模型、TOPMODEL模型及GTOPMODEL模型在密赛流域的计算结果进行比较。

应用结果表明上述四个模型都能很好的应用于该流域进行洪水模拟，通过比较可以看出Grid-Xinanjiang模型能够取得相对更高的模拟精度。

关键词：数字高程模型、新安江模型、Grid-Xinanjiang模型、TOPMODEL模型、GTOPMODEL 模型、密赛流域、洪水模拟

Abstract

With the development of modern hydrology, computer technology and 3S (Remote Sensing, Geographical Information System, Global Position System) high-tech, distributed Hydrological Models based on DEM (Digital Elevation Model) are becoming the new trend of Hydrological Models. In this thesis, based on DEM, the methods of extracting basin information are studied and summarized, such as drainage network, river system, flow length and so on. Then, according to the theory of the Xin'anjiang model, the Grid and TOPography-based distributed Xin'anjiang model (Grid-Xinanjiang) is developed.

Grid-Xinanjiang model takes every DEM unit grid as a sub-basin, using the initial Xinanjiang model to calculate runoff-yield of the current grid, then, according to the calculation order among the DEM grids, the flow of the outlet of each grid to the outlet of the whole basin is routed by the grid-by-grid method of Muskingum. When calculating the runoff-yield and runoff-concentration in every unit gird, the water balance and influence of the river drainage network are taken into consideration. In other words, in the calculation of the runoff-concentration, first, considering whether the current grid is saturated. If it is not, the soil water content of this grid will increases due to the outflow of the upstream grids before the soil moisture of it reaches water storage capacity. Moreover, if there is a channel in unit grids and because of the effect of the drainage network, not all the overland inflow and interflow flow into the downstream grid, part of them will flow into the channel.

In order to verify the applicability of the Grid-Xinanjiang model, this model is applied to the Misai basin of which is a branch of Qiantangjiang River. Meanwhile, the initial Xin'anjiang model, TOPMODEL and GTOPMODEL are used to compare with it. Results show that four models are suitable to this basin and the Grid-Xinanjiang model performs well than others in the simulation accuracy.

Key Words：Digital Elevation Model，Xin’anjiang Model, Gid-Xinanjiang Model, TOPMODEL Model, GTOPMODEL Model, Misai Basin, Flood Simulation

目录

目录

第一章绪论 (1)

1.1 问题的提出 (1)

1.2国内外研究动态 (2)

1.2.1 流域信息的提取和应用 (2)

1.2.2 分布式水文模型的研究 (2)

1.3本文研究内容 (3)

第二章流域信息的提取及数字流域的构建 (5)

2.1基于数字高程模型的流域信息提取 (5)

2.1.1 基本原理 (5)

2.1.2DEM预处理 (6)

2.1.3 栅格单元流向确定 (7)

2.1.4 集水面积的确定和河流栅格点的生成 (7)

2.1.5水系生成 (7)

2.1.6 子流域的提取 (8)

2.2 研究区域数字流域的构建 (8)

2.2.1 研究区域概况 (8)

2.2.2 数字流域的构建 (9)

2.3 本章小结 (12)

第三章 Grid-Xinanjiang模型的构建及相关模型原理 (13)

3.1 新安江模型 (13)

3.1.1 模型结构 (13)

3.1.2 模型中使用的变量 (13)

3.1.3 模型的参数 (14)

3.1.4 河道洪水演算的水文学方法—马斯京根法 (14)

3.2 Grid-Xinanjiang模型 (16)

3.3.1 模型结构与基本原理 (16)

3.3.2 栅格单元蓄水容量计算 (19)

3.3 TOPMODEL模型 (21)

3.3.1 基本假设与方程 (21)

3.3.2 产流计算 (21)

3.3.3 汇流计算 (23)

3.4 GTOPMODEL模型 (23)

3.4.1 基本假设与方程 (23)

3.4.2 产流计算 (24)

3.4.3 汇流计算 (25)

3.5 本章小结 (26)

第四章模型应用与结果分析 (27)

4.1 流域资料概况 (27)

4.1.1流域水文特征及地形概况 (27)

河海大学硕士论文基于栅格的分布式新安江模型构建与分析

4.1.3资料处理与插值计算 (29)

4.2 模型参数率定 (32)

4.2.1模型参数率定优化方法 (32)

4.2.2 模型模拟效率评判准则 (35)

4.3 新安江模型的应用 (36)

4.3.1 流域分块即模型参数率定 (36)

4.3.2 模型应用结果 (37)

4.4 Grid-Xinanjiang模型的应用 (38)

4.4.1 WM、SM的计算 (38)

4.4.2 流域分块即模型参数率定 (39)

4.4.3 模型应用结果 (40)

4.4.4 产流区域研究 (41)

4.5 TOPMODEL模型的应用 (46)

4.5.1流域分块及地形信息提取 (46)

4.5.2 模型参数的率定与应用结果 (47)

4.6 GTOPMODEL模型的应用 (48)

4.6.1 模型参数率定 (48)

4.6.2 模型应用结果 (49)

4.7模型的应用结果比较与分析 (50)

4.8 本章小结 (53)

第五章结论与展望 (54)

5.1 结论 (54)

5.2 展望 (55)

参考文献 (57)

硕士研究生阶段的论文发表情况 (61)

致谢 (62)

附录A (63)

附录B (66)

附录C (69)

附录D (72)

第一章绪论

第一章 绪论

1.1 问题的提出

自然界的水文现象，是一种多因素相互作用的复杂过程，由于其形成机理至今仍不是完全清楚，水文模型就成为了一种研究复杂水文现象的重要工具。流域水文模型即是用数学的方法去描述模拟重现水文循环过程，在流域尺度范围内，对降雨径流形成过程进行局部或综合模拟，从而达到确定流域水文响应的目的[1-2]。流域水文模型的研究始于20世纪50年代，随着计算机技术的发展，人们开始把人们开始把水文循环作为一个整体，在大的空间尺度上进行研究，在70年代至80年代中期，流域水文模型发展迅速，出现了一些比较著名的模型，如美国的斯坦福（Stanford）模型和萨克拉门托（Sacramento）模型，日本的水箱模型以及中国的新安江模型等都在这一时期提出并得到了应用[3]。80年代后期至今，全世界范围内的流域水文模型研究进展缓慢，主要是利用计算机技术、地理信息系统，遥感技术等对原有的流域水文模型做一些修改和完善，如MIKE SHE模型等。

流域水文模型可分为确定性模型和随机（统计）模型[4-6]，在实际应用中，流域水文模型一般是指确定性模型。从反映水流运动规律的科学性和复杂程度的角度出发，水文模型可以分为系统模型（即黑箱子模型）、概念性模型和物理模型。从反映水流运动空间变化能力的角度出发，水文模型又可以分为集总式模型和分布式模型。但是，还有一种模型介于集总式模型和分布式模型之间，可以称为“半分布式”水文模型，如TOPMODEL模型[7]就是一种半分布式物理水文模型，而新安江模型[8]就是一种半分布式概念水文模型。

随着人们对水文规律认识的不断深入和高新技术的不断发展，流域水文模型的结构和参数也随之被学者们不断的修改与完善。流域水文模型在发展前期，主要是系统理论模型和集总式概念性水文模型的发展与应用，而在实际的流域上，影响流域径流形成的降雨和下垫面条件呈现空间分布不均匀状态，集总式水文模型则忽略了这个问题。过去受制于技术的限制，许多流域信息、特征不能及时准确地获得，地理信息无法及时准确地获得和使用，使得分布式水文模型发展缓慢。而数字高程模型（DEM）的出现为分布式水文模型[9]的构建扫清了障碍，它不仅能够提取水系、流向、流域形状，而且能够提取出地形坡度分布和其他地貌参数。将DEM与土壤、植被、土地利用等分布

河海大学硕士论文基于栅格的分布式新安江模型构建与分析

图或遥感图叠加，还能给出每个网格上相关的特征值。对于大中尺度区域水文模拟而言，植被、土壤以及水力学因素的空间分布对水文模拟结果影响很大，而分布式水文模型正是因为考虑了各种水文要素的空间不均匀性而具有优势。因此，如何考虑各种要素、各个参数的空间分布，是分布式水文模型研究所必须解决的问题。地理信息系统及遥感技术的发展，为这种问题的解决提供了一些有效的手段。如何将一些遥感资料与水文模型参数建立关系也是一个新的有意义的问题。

本文是在国家自然科学基金项目“用于实时洪水预报的新一代降雨径流模型研究——改进新安江模型”(编号50479017)的资助下，寻求将新安江模型与数字高程模型相结合，建立基于栅格的新安江模型。

1.2 国内外研究动态

1.2.1 流域信息的提取和应用

数字高程模型（DEM）反映研究区域地面高程的分布情况，是分布式流域水文模型的基础数据。大量的研究显示，DEM（Digital Elevation Model）为分布式水文模型的建立和运行提供了很好的平台和信息来源，并且在实际应用中取得了很好的效果，有着极高的实用价值。在水文模拟中，国外从二十世纪七十年代开始研究由DEM提取地形特征，在八、九十年代取得了飞速地发展。国内从二十世纪九十年代开始研究，并且重点是对国外软件的应用。近年来，许多国内研究者和学者也开展了一些研究并对国外的研究方法进行了总结。最先提出的流域特征提取方法是1975年Peuker和Douglas[10]所使用的基于谷点识别的方法。目前应用最广的方法是1984年O’Callaghan 和Mark提出的提取流域特征的方法，该方法采用D8[11]法来判断流向，这种方法能有效地减少洼地数量，但是处理过程中丢失了很多信息。如今，利用DEM提取流域的软件也有很多，如TOPAZ、RiverTools以及ArcView+Spatial Analysis等，这为分布式流域水文模型的建模带来了便利。

1.2.2 分布式水文模型的研究

分布式水文模型（physically-based distributed models）是根据物质和能量守恒定律，基于地理要素的概念模型[12]。1969年，Freeze和Harlan[13]发表的“一个具有物理基础数值模拟的水文响应模型的蓝图（FH69蓝图）”被认为是分布式水文模型研究的开始。1986年，由英国、法国和丹麦的科学家联合研制了SHE[14-15]模型。该模型是第一个真

第一章绪论

正的或者说具有代表性的分布式水文物理模型。近年来，国外涌现出许多分布式和半分布式流域水文模型如DHSVM模型[16]，DBSIN模型[17]，TOPKAPI模型[18]以及TOPMODEL模型等。

国内在此领域的研究起步较晚，但也开展了的大量工作[19-21]，1995 年，沈晓东等在研究降雨时空分布与下垫面自然地理参数空间分布的不均匀性对径流过程影响的基础上，提出了一种在GIS支持下的动态分布式降雨径流流域模型，实现了基于栅格DEM 的坡面产汇流与河道汇流的数值模拟。1997 年，黄平等[22]分析了国外一些具有物理基础的分布式水文数学模型的不足，提出了流域三维动态水文数值模型的构想。2000年任立良、刘新仁[23]在DEM基础上，对水文物理过程进行了模拟；郭生练、熊立华等[24]提出了基于DEM的分布式流域水文物理模型；2002年王中根、刘昌明等[25]提出了基于DEM的分布式水文模型构建方法；2003年刘志雨[26] 介绍了改进的TOPKAPI模型；2004年李丽、郝振纯等[27]提出过一种以DEM为基础的分布式水文模型,2004年袁飞、任立良[28]对基于栅格的汇流方法进行了研究；2005年张珂、李致家[29]提出了一个基于DEM栅格和地形的GTOPMODEL模型。

1.3 本文研究内容

本文的目的是将新安江模型进行改进，建立一个实用的基于DEM栅格和地形的分布式水文模型——Grid-Xinanjiang模型，并根据每个栅格上土壤含水量的情况进行产流区域随时间变化的分析，同时将Grid-Xinanjiang模型应用于密赛流域，并将应用结果与新安江模型、TOPMODEL模型和GTOPMODEL模型的结果进行比较。本文采用了美国地质调查局(USGS)提供的30″×30″DEM数据[30]，30″×30″全球土地覆盖图像[31]以及哥世得航天中心（GSFC）的全球土地资料同化系统（GLDAS）提供的5′×5′全球土壤栅格资料[32]。本文研究的重点主要包括以下几点：

（1） 基于DEM的流域信息提取研究。该部分主要研究从DEM中提取Grid-Xinanjiang模型及其他水文模型需要的流域排水网络和数字水系，根据需要自动划分、提取流向、子流域、栅格间的演算次序相关信息，并提取等流时线分布、子流域平均坡度等分布式子流域特征。

（2） 通过分析单个栅格上的土壤含水量以及蓄满情况，归纳出整个流域的产流面积以及蓄满区域随时间的变化关系。

河海大学硕士论文基于栅格的分布式新安江模型构建与分析

（3） 在新安江模型原理的基础上，建立一个基于DEM栅格的分布式水文模型——Grid-Xinanjiang模型。包括在单个栅格上的蒸散发计算，产流计算并以栅格为基础的汇流计算。同时，对新安江模型、TOPMODEL模型与GTOPMODEL模型这三个模型的原理也作了简要的介绍。

（4） 将上述四个水文模型同时用于密赛流域进行洪水模拟，并对结果做出相应的比较，证明了Grid-Xinanjiang模型的合理性。

第二章流域信息的提取及数字流域的构建

第二章 流域信息的提取及数字流域的构建

近二十年来，随着信息、遥感等高新技术的发展，数字地面信息的获取更加容易、准确，这更利于流域信息提取与数字流域构建的研究及应用。目前，绝大多数的分布式水文模型都建立在DEM栅格基础之上，所需的流域下垫面信息均来自于对DEM栅格的分析与处理。因此，流域信息的提取及数字流域的构建成为了分布式水文模型研究与应用的前提。

2.1 基于数字高程模型的流域信息提取

2.1.1 基本原理

利用DEM提取流域的基本水文特征信息，首先是要对原始DEM数据进行识别以及相应的处理，然后依据最陡坡度原则确定出每个栅格点的水流方向，由此算出每个栅格点的上游集水区，再根据上游集水区的高程数据，按照一定的阈值确定属于水系的栅格点，接着根据水流方向数据由水系的源头开始搜索出整个水系，最后，进行子流域的划分，并对子流域与河网进行编码，构建河网结构拓扑关系。其主要流程图见图2.1。

河海大学硕士论文基于栅格的分布式新安江模型构建与分析2.1.2 DEM预处理

任何一个流域的DEM数据都会存在一些局部凹陷和平坦的栅格单元，致使水流无法流出，这与实际情况是不相符的，因此需要对这些栅格单元进行处理，使得DEM中不含有坑和坝，水流能够顺利地流出流域边界。

本研究采用的DEM预处理的方法采用的是Jenson和Domingue于1988年提出的洼地处理方法，该方法应用最为广泛，主要包括两个部分：洼地填平处理与平坦栅格增高处理[33-34]。

1) 洼地填平处理

步骤1 寻找洼地栅格，即指8个相邻的栅格高程都不低于该栅格的高程；

步骤2 扫描以洼地栅格为中心的5×5窗口，与相邻8个单元首先被标定；

步骤 3 扫描窗口内的所有栅格，如果沿着陡坡或平地能够到达有入流洼地栅格，则标定，否则不标定；

步骤4 逐渐扩大扫描窗口，重复步骤3直至扫描完成研究区域内的所有栅格点，标定所有符合条件的栅格点；

步骤 5 被标定的所有栅格组成洼地集水区。从洼地集水区中找出所有的潜在出流点，该出流点是已被标定的栅格点，它至少拥有一个比它高程低的未标定的相邻栅格。如果没有这样的出流点，或者存在任何洼地集水区域的边界栅格，它的高程低于最低的潜在出流点，那么标定还没结束，扩大窗口，重复步骤3；

步骤 6 确定了最低的潜在出流点后，比较它和洼地栅格的高程。如果出流点高程高，那么该洼地是一个凹地，否则是一个平地。对于凹地，把洼地集水区内所有低于出流点高程的栅格升至出流点高程。这样凹地就成为一个平地。将平地内所有栅格标定为平地。

2) 平坦栅格增高处理

该处理主要是利用在平地上人为的增加一定的高程值将平地改造成为斜坡，使水流顺利的流出平地栅格。其基本步骤如下：

步骤 1 确定平地区域边界上不需要附加高程增量的栅格点，并去掉标定；这样的栅格点满足以下条件：

a) 带有平地标记；

b) 与其相邻的栅格点中，存在不带平地标记的栅格点；

第二章流域信息的提取及数字流域的构建

c) 相邻栅格中，不带平地标记的栅格点的高程值低于带平地标记的栅格点高程；

步骤 2 重新扫描平地区域内的所有栅格点，将带有平地标定的栅格单元迭加一个很小的高程增量（如DEM数据垂直分辨率的十分之一）。返回步骤1和步骤2，反复扫描，直到所有平地标定被去掉为止。

2.1.3 栅格单元流向确定

流向的确定方法是流域特征提取的基础，在目前的研究中，流向判断多是建立在3×3的窗口基础上的，虽然进行流向判断的方法有单流向法和多流向法之分，但单流向法因其确定简单、应用方便而应用最广。本研究中所需的流向矩阵的计算也是采用单流向法，对于多流向法不作阐述。

流出栅格，然后根据栅格高程判断水流方向。关于单

流向的确定，也出现了多种方法，目前应用最为广泛

的是D8法，此外，还有Rho8法[35]、DEMON法[36]和

D∞法[37]等。本研究采用的是常用的D8法：假设单个

网格中的水流只有八种可能的流向，即流入与之相邻

图2.2 栅格流向代码

的八个网格中。它用最陡坡度法来确定水流的方向，

即在3×3的窗口上，计算中心网格与各相邻网格间的距离权落差（即栅格中心点落差

除以栅格中心点之间的距离），取距离权落差最大的栅格为中心栅格的流出栅格，该

方向即为中心栅格的流向，在流向矩阵中八个方向用不同的八个数字表示。

2.1.4 集水面积的确定和河流栅格点的生成

集水面积指水流流入当前栅格点的所有栅格的面积和。沿最陡坡度法确定的水流路

径可计算任一栅格单元的上坡汇水面积，而该汇水面积的值以栅格数目表示。集水面

积矩阵在流向矩阵的基础上生成，矩阵中每个值代表上游汇流区内流入当前栅格的栅

格总数。当集水面积达到某一阈值时，才能形成河网，在河流栅格矩阵中，根据给定

的阈值，不低于此阈值的栅格标记为1，否则标记为0。

2.1.5水系生成

水系的生成是建立在流向矩阵与河流栅格矩阵之上，根据斯塔勒（Strahler）[38]的

水流线分级系统对河流进行分级，即把最细的、位于顶端的不再有分支的细沟称为第

河海大学硕士论文基于栅格的分布式新安江模型构建与分析

汇成，其级别同最高级的支流，依次类推。

该算法首先创立一个河流等级矩阵，存放各栅格的Strahler等级，初始化为0。然后依次扫描流向矩阵，不从相邻的标记为河流栅格的栅格接收水流的栅格是等级为1的河流的上游端点。从上游端点出发，沿水流方向进行追踪，直到遇到交点停止。交点指从不止一个相邻的标记为河流栅格的栅格接收水流的栅格。在该河流上的所有栅格等级赋为1。一旦等级为1的河流追踪完毕，就开始追踪下一等级的河流。当遇到一个栅格的等级为当前追踪等级且流向自己的相邻标记为河流栅格的栅格都已赋予一个较低的等级时，则该栅格是当前等级河流的上游端点。从该上游端点出发，沿水流方向进行追踪。追踪路线上的栅格等级赋为当前追踪等级。遇到交点时要进行特殊处理。如交点的等级高于当前追踪等级，则当前追踪停止，不改变交点等级。如流向交点的相邻的标记为河流栅格的栅格没有全部赋予等级，当前追踪停止。否则交点等级为当前追踪等级，继续追踪。一旦当前等级的河流追踪完毕，就开始追踪下一等级的河流。重复以上过程，直到没有某一等级的河流为止。此时追踪完了所有的河流，且已赋予了正确的等级。

2.1.6 子流域的提取

在提取子流域之前，先给定一个子流域集水面积阈值（例如300个栅格）。先生成一个初值0子流域号矩阵，然后搜索1号子流域，根据前面生成的集水面积矩阵，搜索出具有最大集水面积的栅格。从该栅格点出发，搜索流经该点的邻近的河流栅格，分别判断这些河流栅格点是否是河流交点。如果不是交点，则该点赋值为当前的流域号；如果是交点，再判断流经该点的邻近的河流栅格的集水面积值是否大于阈值，如果其中任意一个大于阈值，则停止该条流路的追索，否则按照上面的方法继续追索下去。如此追索下去，直到当前子流域不能再追索下去，然后增加子流域号，根据集水面积矩阵，找出没有被标记流域号的具有最大集水面积的栅格，按照前面的方法追索下去，直到没有子流域可以追索为止。

2.2 研究区域数字流域的构建

2.2.1 研究区域概况

本文所选用的研究流域为浙江省衢江的密赛流域，该流域位于开化县境内。其主干流马金溪全长100.3km，河道比降5.92‰，河道弯曲，坡陡流急滩多。密塞流域面积为

第二章流域信息的提取及数字流域的构建

797km2，流域内有6个雨量站，一个蒸发站。该流域位于东经118.0°～119.0°，北纬29.10°～30.0°区域之间。

本次研究采用的DEM数据来自于美国地质调查局(USGS) GTOPO30公共域免费提供的30″×30″的DEM数据。DEM数据截取范围为东经118.0°～118.67°，北纬29.13°～29.67°。

2.2.2 数字流域的构建

根据密赛流域所处的地理位置，截取出研究流域的1km×1km DEM数据，并对初始的数据进行预处理，然后按照上述方法提取该流域的相关信息，计算出相关矩阵值，最后将其可视化。本研究流域信息的可视化采用的是美国环境系统研究所ESRI开发的Arcview、Arc/Info软件。图2.3—图2.9就是根据以上算法计算后再由Arcview软件生成的密赛流域部分图形。

图2.3密赛流域初始DEM值

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图2.4 处理后DEM值