遥感水文模型的研究进展-中国农村水利水电

生态环境 2006, 15(6): 1391-1396 Ecology and Environment E-mail: editor@基金项目：中国科学院知识创新工程重要方向项目（KZCX-SW-446）作者简介：赵少华（1980－），男，博士研究生，主要研究方向为农业生态及遥感水文生态。

Tel: +86-311-85814806; E-mail: zshyytt@ *通讯作者 遥感水文耦合模型的研究进展赵少华1, 2，邱国玉1，杨永辉2 *，吴 晓1，尹 靖11. 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室//北京师范大学资源学院，北京 100875；2. 中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心//河北省节水农业重点实验室，河北 石家庄 050021摘要：遥感水文的耦合模型在目前生态环境领域，特别是在水资源的应用和管理中其作用日益重要，具有大流域尺度上快速应用、实时动态监测等优点。

结合国内外近年来取得的研究成果，文章综述了遥感水文耦合模型的研究进展。

首先介绍了遥感技术在水文学中的应用，讨论了它的分类发展概况，接着介绍了几种主要的遥感水文耦合模型及其应用实例，包括SCS （Soil Conservation Services ）模型、SiB2（Simple Biosphere Model version 2）简化生物圈模型、SRM （Snowmelt Runoff Model ）融雪径流模型以及SWAT （Soil and Water Assessment Tool ）模型，最后展望了遥感水文耦合模型未来的发展趋势，指出尺度问题上的时空变异性仍是其发展的关键，与GIS （Geographic information system ）及其他空间技术的相结合是其未来发展的重要方向，从而为水文学、水资源的预测评价等研究提供参考。

关键词：遥感；水文；径流；流域中图分类号：P338.9 文献标识码：A 文章编号：1672-2175（2006）06-1391-06水文模型是以水文系统为研究对象，根据降雨和径流在自然界的运动规律建立数学模型，通过电子计算机快速分析、数值模拟、图像显示和实时预测各种水体的存在、循环和分布，以及物理和化学特性[1]。

通过对各种参数的计算，水文模型可以对河流、流域、径流以及水体等进行监测预报、水资源调度等。

然而随着社会的发展和科学技术的不断进步，对水文模型的功能要求也越来越多，也越来越高，从单纯的流域某控制断面的洪水预报到全流域的洪水、水资源调度，导致模型的框架结构越来越复杂。

地理信息技术和遥感技术的发展更是大力促进了水文模型的应用和发展。

对于遥感在水文模拟中的应用，Schultz [2]举出了利用多光谱Landsat 卫星数据估算模型参数、利用NOAA 红外卫星数据作为模型的输入量来计算历史的月径流量以及应用雷达测雨数据于分布式模型中来实时预报洪水的三个例子。

水文模型需要大量的空间数据，通过遥感技术可以为其提供DEM （数字高程模型）、土地覆盖/利用、降雨、地表温度、土壤特性、LAI （叶面积指数）和蒸散发等资料[3-5]。

遥感水文的耦合模型是流域水文模型发展的一个重要方向，有广阔的发展前景。

简单来说，遥感水文耦合模型就是与遥感信息相结合的水文模型，模型中可以直接或间接地应用遥感资料，通过遥感水文耦合模型可以在更大范围内更准确地估算流域的水文概况、水体变化监测、洪水过程监测预报等。

然而目前国内外对遥感水文耦合模型的研究还不多，还没有对该方面的研究做系统深入的报道，本文正是基于此目的，综述了近年来遥感水文耦合的模型在国内外取得的研究成果，分别讨论了它的分类发展概况、几种主要的遥感水文耦合模型及未来的发展趋势，以期为水资源、水文学的预测评价研究等提供参考。

1 遥感技术在水文学中的应用遥感技术在水文学中的应用大致可分为两个方面：一是直接运用：如降雨量变化的估算[6]、水体（湖泊、湿地等）面积变化的推算[7-10]、冰川和积雪的融化状态监测以及洪水过程的动态监测等（其中监测洪水过程的动态最具有代表性）。

如Zhang 等[11]在长江的汉口段流域上，提出利用高分辨率的QuickBird 2 卫星影像资料估算河流流量的方法，该法通过与河流宽度－水位及遥测水位－流量关系曲线耦合来测量河流水面宽度变化，从而准确评估其流量。

二是间接运用：利用遥感资料推求有关水文过程中的参数和变量。

通常是利用一些统计模型和概念性水文模型、经验公式等，结合遥感资料来获取诸如径流、水质（如全氮TN 、全磷TP 、悬浮物SS 、化学需氧量COD 、生物需氧量BOD 等）、土壤水分等水文变量[12]，如对径流的估算，可通过估算降雨、截流、蒸散发和土壤蓄水量等参数来进行[13]。

对于全球或区域尺度上的蒸发估算，遥感技术不仅具有对大面积地面特征信息同时快捷获得1392 生态环境第15卷第6期（2006年11月）的手段（使得常规手段无法比拟），而且也是目前最经济和最准确的手段[14]。

Castruccio等[15]曾估计，遥感用于防洪抢险、水资源规划与管理中的效率时，其在水文学中应用的产投比达到1∶75-1∶100。

2 遥感水文耦合模型的分类及其发展就目前的研究情况，遥感水文耦合模型大致可分成三类：一是遥感信息和地面同步实测资料的回归模型。

此类模型基本上没有物理机制，故时空分辨率都较低，可用于较大流域（如一二万km2）长时段（如月）的水资源规划和管理。

二是将遥感信息作为参数输入与估计或参数率定等应用于各种水文模型中（松散结合和紧密结合两种方式），或者调整模型结构后与具有空间特征的遥感资料相耦合，形成新的遥感水文模型；三是应用遥感资料的水量平衡模型/方程。

此类模型的结构非常清晰，但计算过程中存在累计误差，因此需要其他辅助校验手段。

利用遥感信息结合地面实测资料，进而求得降水、区域蒸散发及土壤持水量的变化后，即可得到径流量[16]。

国外早期的研究主要是利用遥感资料提取流域地物信息、估算水文模型的参数等，如进行土壤分类、应用一些经验性模型估算融雪径流、损失参数等，后期则注意适应遥感信息的模型结构的改造和设计。

Cermak等人于l979年就进行了早期遥感水文耦合模型的研究。

主要是根据遥感监督分类技术，从CCT磁带上提取地物信息，与GIS系统上的资料配合来得到流域调查所需参数，其工作框图见图1[17]。

Finnerty等[18]分析了Sacramento模型中时空尺度（分辨率）对雷达获取降雨资料的敏感性，结果表明，地表径流、壤中流和补给的基流对时空尺度最敏感；蒸散发和河道入流的组分也比较敏感，同时提出了改进该模型参数的方法。

Mauser和Sehadlich[19]运用RS技术（Land-sat TM和NOAA-AVHRR）和基于Penman- Monteith的SVAT(Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer）模型为核心的PROMET模型，模拟分析了三种不同尺度下，即试验场地尺度、中尺度(150 km×100 km)和小尺度(7km×13 km)，蒸散发的空间分布规律。

O'Donnell等[20]把遥感资料作为变量输入，在俄亥俄河流域上应用大尺度的VIC（Variable Infiltration Capacity）模型进行有关水文要素的研究，其结果表明，模拟的流量和蒸散发速率与实测值近似。

Anderson[21]介绍了用遥感数据在MIKE SHE模型中测定土壤湿度、降雨和叶面积的方法，为其提供蒸散发、土壤水分等资料，从而研究Senegal（塞内加尔）河流域的水文状况。

国内这方面的应用主要集中在运用遥感资料获取流域水文模型的输入和参数率定方面。

如王燕生[22]利用陆地卫星影像获取流域的下垫面资料，将流域按植被和土壤、土地利用分区，并应用气象雷达探测雨区及相应的面雨量，采用USDAHL水文模型，进行了少冷河的洪水预报研究。

许有鹏等[23]以浙江省曹娥江流域为试验区，采用Sacramento模型，重点探讨了利用Ｌandsat TM影象资料直接或辅助确定水文模型参数的途径和方法，研究表明应用遥感信息确定该模型参数，进行日、月和年径流的动态模拟是完全可行的，并可取得较满意的精度。

王腊春等[24]将遥感资料应用到新安江模型的参数提取，确定流域最大可能土壤蓄水量；该模型应用Landsat TM 数字磁带和黑白航空像片来分析研究区地表覆盖状况和辅助常规土壤图确定水文土壤类型，从而确定每一个分块面积上的CN和S值，在浙江溪西流域6次洪水的产流计算结果，计算值与实测值相对误差在6.5~8.3之间，精度满意。

徐雨清等[25]以黄土高原半干旱地区的6个自然集水区为研究对象，应用GIS与RS技术研究了该地区的降雨径流关系问题，用GIS提取流域边界、水道、地形和下垫面特征，应用卫星遥感（NOAA AVHRR卫星数据）获取植被和土地利用状况，通过统计分析得出该区域多年平均年径流量与降雨量、地形、植被等因素的关系，并建立了模型。

马铁民等[26]在新安江模型的基础上，通过参数调整和修改，建立了吉林省辉发河流域的遥感水文模型并对该流域的水情要素等进行研究，结果表明对该流域的水文图1 初级遥感水文耦合模型框图Fig. 1 Schematic of primary remote sensing and hydrology coupled model赵少华等：遥感水文耦合模型的研究进展1393及洪水预报效果良好。

3 几个主要的遥感水文耦合模型3.1 SCS模型SCS（Soil Conservation Services）模型是美国水土保持局研制的小流域暴雨径流估算模型。

它是根据降雨径流形成规律，并重点考虑形成径流的下垫面特征来研究暴雨径流的数量关系；同时结合小流域实验观测资料进行统计相关分析所建立的小流域暴雨计算模型。

在降雨径流关系上，SCS模型考虑流域下垫面的特点，在水文模型参数和遥感信息之间建立了直接的联系。

模型的基本形式为：Q=(P-0.25)2/(P+0.85); (P≥0.25)(1a)S=25400/CN-254 (1b)其中P为降雨量，Q为径流值，S为最大蓄水容量，CN（Curve Number）为径流曲线数。

此模型涉及到许多下垫面参数，并且由CN综合加以反映。

参数CN 综合表达了截流、入渗、地表存储过程等，其数值取决于流域的地表覆盖、土壤类型以及土地利用等特征，这些特征均可由遥感数据信息来表征。

魏文秋等[27]通过改进SCS模型并应用遥感资料确定模型的土地利用和土壤类型，以安徽城西径流试验站进行了实例研究，结果表明产流模拟的精度是满意的。