一种基于地形与植被特征的坡面流速空间分布估算方法与流程

1.本发明属于水文技术领域，具体涉及一种基于地形与植被特征的坡面流速空间分布估算方法。


背景技术：

2.我国河流众多，流域面积200至3000km2的中小流域近9000个。近年来，受气候变化影响，由于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。中小流域多位于地形复杂、坡度陡峻的偏远山区，不便于进行长期水文气象观测，而流域内发生的洪水通常具有陡涨陡落的特点，极易危害当地居民的生命财产安全、阻碍社会经济发展，因此结合便于获取的数字高程和植被覆盖数据、根据流域汇流特征研发中小流域突发性洪水快速准确预报方法成为亟待解决的重要问题。
3.随着遥感、地理信息以及数字流域等技术的发展，基于数字高程模型(digital elevation model，简称dem)的分布式水文模型能够反映降雨和下垫面条件空间变化，成为流域水文模型的研究热点和重要发展方向。分布式水文模型通常将流域划分为若干个正交网格单元，首先在每个网格单元计算产生的径流深，然后结合汇流演算方法获取流域出口的洪水过程，是目前中小流域洪水预报的重要工具，而坡面水流流速的合理估算是影响汇流演算结果的关键因素，也是分布式水文模型构建和发展的重点、难点问题。
4.为进一步促进分布式流域水文模型的发展，需要更深入研究坡面流速空间分布估算方法。
5.目前，建立坡度、径流深等因素与坡面流速间的函数关系是估算坡面流速的主要方法，然而流域间的平均坡度、汇流面积、植被类型等地形与植被特征不同，其坡面流速特性也具有较大的区别，仅采用坡度等地形因子进行坡面水流流速估算，难以合理量化不同流域中坡面流速空间分布特征，增加了分布式模型的构建难度，不利于模型推广应用和研究发展。
6.针对以上不足，如何量化地形与植被特征对坡面水流流速空间分布的影响，实现坡面流速空间分布合理估算，正是当前需要解决的问题。


技术实现要素：

7.为了解决现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于地形与植被特征的坡面流速空间分布估算方法，具有数据来源稳定可靠、计算效率高、结果客观合理等优点，有利于坡面流速空间分布的快速计算，值得推广。
8.为解决上述问题，本发明具体采用以下技术方案：
9.一种基于地形与植被特征的坡面流速空间分布估算方法，针对目标流域在降雨过程中的目标时段，执行以下步骤，得到目标流域内坡面流速的空间分布：
10.步骤s1，基于目标流域的数字高程数据，计算目标流域内每个网格单元的坡度值和汇流累积值，得到目标流域的坡度网格矩阵和汇流累积网格矩阵；
11.步骤s2，基于目标流域的坡度网格矩阵和汇流累积网格矩阵，得到目标流域的平均坡度值和目标流域出口处汇流面积，进而计算目标流域平均流速因子；
12.步骤s3，采集目标流域内植被覆盖类型的空间分布数据，按各植被覆盖类型糙率的预设值，针对目标流域内各植被覆盖类型的糙率进行赋值，得到目标流域的糙率空间分布数据；
13.步骤s4，基于目标流域内各网格的坡度值、糙率、以及目标流域平均流速因子，得到目标流域内坡面流速的空间分布。
14.作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤1中遍历目标流域内的各个网格执行步骤s1.1至步骤s1.4，计算每个网格单元的坡度值s和汇流累积值a，得到目标流域的坡度网格矩阵raster_slope和汇流累积网格矩阵raster_acc：
15.步骤s1.1，基于目标流域的数字高程数据，以目标流域内的网格单元cell为中心，通过网格单元cell与其周围相邻的8个网格单元进行高程值对比，确定网格单元cell周围相邻的8个网格单元中与网格单元cell相比高程值最低的网格单元celld；若网格单元cell周围相邻的8个网格单元高程值均高于网格单元cell，在网格单元cell与其周围相邻的8个网格单元范围内，运用填挖方法对网格单元cell进行高程值填充，得到网格单元cell周围相邻的8个网格单元中与网格单元cell相比高程值最低的网格单元celld；
16.步骤s1.2，计算网格单元cell和对应网格单元celld之间的高程差dh
max
和水平方向投影距离dis；
17.步骤s1.3，基于网格单元cell和对应网格单元celld之间的高程差dh
max
和水平方向投影距离dis，采用以下公式，得到该网格单元cell的坡度值s：
18.s＝dh
max
/dis
19.步骤s1.4，将网格单元cell作为出流网格，对应的网格单元celld作为入流网格，作为入流网格的网格单元汇流累积值加1，各网格单元汇流累积值初始值为0。
20.作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤2具体包括以下步骤：
21.步骤s2.1，基于目标流域的坡度网格矩阵，采用以下公式，得到目标流域的平均坡度值；
[0022][0023]
式中，i为目标流域内网格单元编号，1《i《n，n为目标流域内网格单元总数；si为编号为i的网格单元的坡度值；s
ave
为目标流域的平均坡度值；
[0024]
步骤s2.2，基于目标流域的汇流累积网格矩阵，得到目标流域出口处汇流面积；
[0025]
r＝a
max
×
z2[0026]
式中，a
max
为目标流域的汇流累积网格矩阵中最大的汇流累积值；z是网格单元的边长；r是目标流域出口处的汇流面积；
[0027]
步骤s2.3，基于目标流域的平均坡度和目标流域出口处汇流面积，计算目标流域平均流速因子；
[0028]
[0029]
式中，v
mean
为目标流域平均水流速度，由目标流域出口断面的径流观测数据得到；b是目标流域平均坡度指数；c是目标流域面积指数；f为目标流域平均流速因子。
[0030]
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤3具体包括以下步骤：
[0031]
步骤s3.1，采集目标流域内植被覆盖类型的空间分布数据；
[0032]
以预设大于目标流域范围的植被覆盖类型数据为源数据，目标流域范围为掩膜，采集目标流域范围内植被覆盖类型的空间分布数据；
[0033]
基于采集的目标流域范围内植被覆盖类型的空间分布数据，针对目标流域内各网格单元进行逐网格单元查验，查验各网格单元植被覆盖类型的空间分布数据是否存在空值，若存在空值，将数据空值的网格单元处设置为圆心、3z距离为半径作圆，将该圆形范围内面积占比最高的植被覆盖类型赋值给数据空值的网格单元，进行植被覆盖类型空间分布数据插补，更新标流域内植被覆盖类型的空间分布数据；
[0034]
步骤s3.2，基于目标流域内植被覆盖类型的空间分布数据，将目标流域内植被覆盖类型划分为预设的各植被覆盖类型，按各植被覆盖类型糙率的预设值，针对目标流域内各植被覆盖类型的糙率进行赋值，得到目标流域的糙率空间分布数据。
[0035]
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤4中具体包括以下步骤：
[0036]
在目标流域内各个网格单元根据如下公式，估算目标流域内各网格单元的坡面流速，按照此公式遍历目标流域内各网格单元，进而得到目标流域内坡面流速的空间分布，
[0037][0038]
式中：q
i，t
为t时段、编号为i的网格单元中的径流深，根据降雨过程中以降雨量通过green-ampt方法得到，1《i《n，n为目标流域内网格单元总数，t为目标时段，t取值从降雨初始时段1变化至降雨过程结束时段t；ni为编号为i的网格单元的糙率，si为编号为i的网格单元的坡度；d为目标流域坡度指数，k为目标流域径流深指数；v
i，t
为t时段、编号为i的网格单元的坡面流速；f为目标流域平均流速因子。
[0039]
本发明的有益效果是：本发明提供一种基于地形与植被特征的坡面流速空间分布估算方法，以影响水流运动的物理因子为基础，量化流域内各个网格单元的坡度、糙率等局部地形因子以及平均坡度、总面积等流域整体特性对于坡面流速的影响，估算降雨过程中坡面流速空间分布。既保证了计算结果的精度与可靠性，同时解决了缺少观测资料的流域坡面流速空间分布估算的难题。且本方法主要应用流域数字高程模型、植被覆盖类型等遥感观测数据，数据来源稳定可靠，方法中变量间的函数关系明确，有利于坡面流速空间分布估算的计算机自动化执行。同时，通过数字流域技术以简化提取步骤，保证结果的客观合理性，有利于分布式水文模型的推广应用、数字水文学研究的深入发展。
附图说明
[0040]
图1计算流程示意图；
[0041]
图2坡度空间分布图；
[0042]
图3汇流累积分布图；
[0043]
图4植被覆盖分布图；
[0044]
图5流域糙率空间分布图；
[0045]
图6坡面流速空间分布图。
具体实施方式
[0046]
下面结合附图和实施例对本发明进行进一步说明。
[0047]
以陕西省陈河流域为例，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，流域内植被覆盖数据由美国马里兰大学(umd)制作的全球1km(30")精度的植被覆盖数据集提供。
[0048]
一种基于地形与植被特征的坡面流速空间分布估算方法，针对目标流域在降雨过程中的目标时段，执行以下步骤，如图1所示，得到目标流域内坡面流速的空间分布：
[0049]
步骤s1，基于目标流域的数字高程数据，计算目标流域内每个网格单元的坡度值和汇流累积值，得到目标流域的坡度网格矩阵和汇流累积网格矩阵；
[0050]
所述步骤1中遍历目标流域内的各个网格执行步骤s1.1至步骤s1.4，计算每个网格单元的坡度值s和汇流累积值a，得到目标流域的坡度网格矩阵raster_slope和汇流累积网格矩阵raster_acc，如图2和图3所示：
[0051]
步骤s1.1，基于目标流域的数字高程数据，以目标流域内的网格单元cell为中心，通过网格单元cell与其周围相邻的8个网格单元进行高程值对比，确定网格单元cell周围相邻的8个网格单元中与网格单元cell相比高程值最低的网格单元celld；若网格单元cell周围相邻的8个网格单元高程值均高于网格单元cell，在网格单元cell与其周围相邻的8个网格单元范围内，运用填挖方法对网格单元cell进行高程值填充，得到网格单元cell周围相邻的8个网格单元中与网格单元cell相比高程值最低的网格单元celld；
[0052]
步骤s1.2，计算网格单元cell和对应网格单元celld之间的高程差dh
max
和水平方向投影距离dis；
[0053]
步骤s1.3，基于网格单元cell和对应网格单元celld之间的高程差dh
max
和水平方向投影距离dis，采用以下公式，得到该网格单元cell的坡度值s：
[0054]
s＝dh
max
/dis
[0055]
步骤s1.4，将网格单元cell作为出流网格，对应的网格单元celld作为入流网格，作为入流网格的网格单元汇流累积值加1，各网格单元汇流累积值初始值为0。
[0056]
步骤s2，基于目标流域的坡度网格矩阵和汇流累积网格矩阵，得到目标流域的平均坡度值和目标流域出口处汇流面积，进而计算目标流域平均流速因子；
[0057]
所述步骤2具体包括以下步骤：
[0058]
步骤s2.1，基于目标流域的坡度网格矩阵，采用以下公式，得到目标流域的平均坡度值；
[0059][0060]
式中，i为目标流域内网格单元编号，1《i《n，n为目标流域内网格单元总数；si为编号为i的网格单元的坡度值；s
ave
为目标流域的平均坡度值；
[0061]
步骤s2.2，基于目标流域的汇流累积网格矩阵，得到目标流域出口处汇流面积；
[0062]
r＝a
max
×
z2[0063]
式中，a
max
为目标流域的汇流累积网格矩阵中最大的汇流累积值；z是网格单元的边长；r是目标流域出口处的汇流面积；目标流域的汇流累积网格矩阵中最大的汇流累积值定义为目标流域出口处的网格单元对应的汇流累积值，该网格单元覆盖目标流域出口；
[0064]
步骤s2.3，基于目标流域的平均坡度和目标流域出口处汇流面积，计算目标流域平均流速因子；
[0065][0066]
式中，v
mean
为目标流域平均水流速度，由目标流域出口断面的径流观测数据得到；b是目标流域平均坡度指数，取值为0.15；c是目标流域面积指数，取值为0.02；f为目标流域平均流速因子。
[0067]
步骤s3，采集目标流域内植被覆盖类型的空间分布数据，按各植被覆盖类型糙率的预设值，针对目标流域内各植被覆盖类型的糙率进行赋值，得到目标流域的糙率空间分布数据；
[0068]
所述步骤3具体包括以下步骤：
[0069]
步骤s3.1，采集目标流域内植被覆盖类型的空间分布数据，
[0070]
以预设大于目标流域范围的植被覆盖类型数据为源数据，目标流域范围为掩膜，采集目标流域范围内植被覆盖类型的空间分布数据；
[0071]
基于采集的目标流域范围内植被覆盖类型的空间分布数据，针对目标流域内各网格单元进行逐网格单元查验，查验各网格单元植被覆盖类型的空间分布数据是否存在空值，若存在空值，将数据空值的网格单元处设置为圆心、3z距离为半径作圆，将该圆形范围内面积占比最高的植被覆盖类型赋值给数据空值的网格单元，进行植被覆盖类型空间分布数据插补，更新标流域内植被覆盖类型的空间分布数据，如图4所示；
[0072]
步骤s3.2，基于目标流域内植被覆盖类型的空间分布数据，将目标流域内植被覆盖类型划分为林地、草地、作物和裸地，按各植被覆盖类型糙率的预设值，针对目标流域内各植被覆盖类型分别将糙率赋值为0.1、0.17、0.35和0.01，得到目标流域的糙率空间分布数据，如图5所示。
[0073]
步骤s4，基于目标流域内各网格的坡度值、糙率、以及目标流域平均流速因子，估算得到目标流域内坡面流速的空间分布。
[0074]
所述步骤4中具体包括以下步骤：
[0075]
在目标流域内各个网格单元建立坡度、糙率、流域平均流速因子以及径流深与坡面流速间的函数关系，如下公式，在目标流域内各个网格单元根据如下公式，估算目标流域内各网格单元的坡面流速，按照此公式遍历目标流域内各网格单元，进而得到目标流域内坡面流速的空间分布，如图6所示，
[0076][0077]
式中：q
i，t
为t时段、编号为i的网格单元中的径流深，根据降雨过程中以降雨量通过green-ampt方法得到，1《i《n，n为目标流域内网格单元总数，t为目标时段，t取值从降雨
初始时段1变化至降雨过程结束时段t；ni为编号为i的网格单元的糙率，si为编号为i的网格单元的坡度；d为目标流域坡度指数，可取值0.5，k为目标流域径流深指数，可取值0.76，均为公式参数；v
i，t
为t时段、编号为i的网格单元的坡面流速，f为目标流域平均流速因子。
[0078]
在降雨过程中的任意时段，执行以上方法遍历所有网格单元，即可计算得到流域内坡面流速的空间分布。
[0079]
上述技术方案提供一种基于地形与植被特征的坡面流速空间分布估算方法，以影响水流运动的物理因子为基础，量化流域内各个网格单元的坡度、糙率等局部地形因子以及平均坡度、总面积等流域整体特性对于坡面流速的影响，估算降雨过程中坡面流速空间分布。既保证了计算结果的精度与可靠性，同时解决了缺少观测资料的流域坡面流速空间分布估算的难题。且本方法主要应用流域数字高程模型、植被覆盖类型等遥感观测数据，数据来源稳定可靠，方法中变量间的函数关系明确，有利于坡面流速空间分布估算的计算机自动化执行。同时，通过数字流域技术以简化提取步骤，保证结果的客观合理性，有利于分布式水文模型的推广应用、数字水文学研究的深入发展。
[0080]
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
[0081]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。