坡度的尺度效应及其对径流模拟的影响研究

第26卷 第6期2010年11月地理与地理信息科学

Geog ra phy and Geo-Infor matio n Science V o l.26 N o.6N ovember 2010

收稿日期:2010-07-20; 修订日期:2010-09-17

基金项目:中国科学院知识创新工程重要方向项目 基于遥感的流域尺度土壤水分反演 (2009);国家重点基础研究发展规划项目

(2010CB428804);中国水科院科研专项 基于星载主动微波遥感的地表土壤水分反演研究 (2010)

作者简介:冷佩(1986-),男,硕士研究生,主要从事水文模拟、土壤水遥感定量反演等研究。E-mail:lengpei2005@

坡度的尺度效应及其对径流模拟的影响研究

冷 佩,宋小宁,李新辉

(中国科学院研究生院资源与环境学院,北京100049)

摘要:研究不同尺度的数字高程模型所带来的坡度差异对水文模型径流模拟的影响。从坡度的尺度效应出发,讨论了相同DEM 条件下不同格网大小造成的坡度差异,通过模拟研究发现,随着格网的增大,流域平均坡度在整体上虽然呈减小的趋势,但在不同的格网范围,流域平均坡度的变化趋势并不一致,对平均坡度与不同阶段变化的DEM 格网大小采用不同的曲线进行拟合后发现,在某个范围平均坡度的变化比较缓慢,进而可以得到研究区水文模型最佳的DEM 格网大小。研究表明,合适的DEM 尺度对于水文模型的研究和应用具有重要作用。关键词:平均坡度;尺度效应;SW AT 模型;径流深

中图分类号:P334+.91 文献标识码:A 文章编号:1672-0504(2010)06-0060-03

0 引言

SWA T(Soil and Water A ssessment T ool)模型是一个优秀的分布式水文模型,其以强大的功能、先进的模型结构及高效的计算,在国内外的洪水过程、水文模拟、土壤侵蚀、农业非点源污染研究和流域水文管理中得到了广泛而成功的应用[1-8]

。CN(Curve Num ber)值是SWAT 模型中关于径流的最敏感参数之一,其与坡度密切相关,而坡度直接由DEM 得到。因此,由不同尺度的DEM 得到的坡度也存在尺度上的差异,并导致CN 值的变化,从而影响SWAT 的模拟结果。坡度的尺度效应对SWAT 模型的影响主要表现在两方面:一是采用同一比例尺的DEM 生成不同格网大小的高程数据时,格网大小不同导致提取的坡度不同,从而对SWAT 模型产生影响;二是用不同比例尺的DEM 数据采样成相同格网大

小的高程数据时,比例尺不同致使提取的坡度也会产生差异,从而对SWAT 模型的模拟产生影响。Zhang 等[9]研究了陆面过程模拟中参数的尺度问题,认为10m 大小的格网比较合适;Chaplo t [10]的研究表明,DEM 格网大小对SWAT 模型径流模拟结果几乎没有影响;任希岩等[11]认为DEM 格网大小对流域坡度的影响较大,DEM 格网越小,坡度越大,而坡度会影响流域的产流量;Cho 等

[12]

研究了不同

比例尺的DEM 对新泽西州Bro adhead 流域产流的

影响,发现比例尺小的DEM 提取的坡度较缓,从而导致产流量较小。

模型的空间输入数据对流域相关特征的准确描述决定着水文模拟的结果,输入数据的准确设定是影响模型模拟成功与否的关键因子之一。事实上,SWA T 模型输入数据的比例尺、精度以及如何确定某些阈值等并没有统一的标准,模型的使用者只能

根据具体的情况进行分析选择,这就增加了模型模拟的不确定性。关于SWAT 模型输入数据的不确定性研究中,当前多涉及子流域划分、土壤和土地利用数据精度以及气象数据的分布不均匀性方面,而在坡度的尺度效应方面,尤其是对于不同比例尺的DEM 数据采样成相同的格网大小对模拟的影响涉及相对较少。对于复杂山区环境,坡度的尺度效应表现得更为突出。由此,本文针对复杂山区流域环境中的小流域!!!北京市房山区大石河流域,从同一比例尺的DEM 采样成不同格网大小对径流模拟的影响出发,研究了坡度的尺度效应对SWAT 模型

径流模拟的影响。1 研究区与基础数据

研究区位于北京市房山区中部大石河的漫水河水文站控制流域,河长约50km,漫水河水文站以上为山区河谷段,汇水面积为660km 2。研究区内地表状况复杂,岩溶区为284km 2,非岩溶区为376km 2,多年平均降雨量645m m,平均气温10 8∀。大石河流域山区段及周围环境主要以中低山为主,山区地貌峡谷相间,其中百花山、大安山、大房山等海拔在1000m 以上,坡度50#~60#,坡面上沟谷发育,纵

坡度20#~40#。这些山体岩体因受物理风化作用,常常分布着巨大的风化石块,崩塌现象较普遍,部分山体地形倒置,背斜构造为谷地或凹地,向斜部分反而成为高起的山地。低山地貌分布较多,其海拔高度小于800m,切割较强烈,坡度为15#~45#,沟谷密度较大。河谷间距常在1km左右,以单面山为主,其次为桌状山、馒头状山,有岩溶地貌。在抗风化较强的灰岩地区,呈陡坡或陡壁状;抗风化较弱的岩地,地貌起伏缓和,单面山形态不明显,谷地较开阔。大石河出山口主要为丘陵地带,海拔在300m以下,地形平缓,坡度10#~25#,相对高度为30~100m∃。大石河流域复杂的地质地貌环境致使其成为北京山区泥石流最为集中的地区之一。

本文DEM数据源自30m(1%&1%)DEM∋,采用1(100万的土壤分布图和1(20万的土地利用图,模拟1993-1997年平均径流深。利用GIS软件将DEM、土壤分布图和土地利用图统一成相同格网大小。考虑到研究区内河流主要为东西向,而AL BERS投影非常适合于东西向延伸的地形,这对于水文过程模拟非常重要[13],因此选择ALBERS等积圆锥投影。2 坡度的尺度效应分析方法

SWA T模型具有很强物理机制且适用于复杂大、中尺度流域环境的动态水文模拟。该模型采用径流曲线法模拟产流,首先对输入的DEM采用D8算法、最陡坡度原则和最小汇水面积划分河网,定义流域范围,划分子流域和计算流域参数[14];然后输入土地利用图和土壤分布图,定义其阈值以划分水文响应单元(计算产流的最基本单位)。本文对研究区1%&1%的DEM重采样,生成了11种不同格网大小的DEM,分别为10、25、50、75、100、125、150、175、200、225和250,以此研究同一比例尺的DEM采样成不同格网大小对径流模拟的影响。由于研究区流域面积相对较小,设置土地利用类型面积和土壤分布面积阈值为5%。

研究表明,DEM分辨率对坡度的影响较大,而对其它的流域特征参数影响较小[13]。为避免降雨空间分布的不均匀性对径流模拟的影响,本文采用同一气象台站的气象资料,同时为消除模型参数的最优化方法对实测资料的依赖性,部分参数采用了模型默认参数[14]。将1%&1%DEM重采样后,不同的格网大小下流域参数如表1所示。

表1 不同DEM分辨率时流域特征参数变化

T able1 The characteristic parameters of basin changed with the different DEM resolution

格网大小(m)10255075100125150175200225250最大高程(m)19151915189219151915191518871901190119011882最小高程(m)7575767578787879797979平均高程(m)662.6 662.6 662.6 662.7 666.8 666.6 667.4 672.5 672.8 671.0 672.9 最大坡度(#)80.8374.864.858.1455.2150.6846.55847.8944.2640.7144.73最小坡度(#)0.00.00.00.140.00.00.00.00.00.00.13平均坡度(#)23.4822.3821.4220.4818.7218.0317.1515.3414.8814.4618.72河道总长度(km)144.1146.1145.7143.7143.9143.0141.0133.7137.5134.6132.1流域面积(km2)645.1645.0642.5639.7641.3638.8635.5636.1635.1632.9628.7

从表1可知,DEM格网大小对平均坡度的影响较大。其余的流域特征参数中,最大坡度虽然变化较大,但它无法反映流域的整体变化状态,而其它的流域特征参数变化不定,且相对变化较小。

3 平均坡度对径流量的影响

3.1 最佳格网大小的确定

从整体上看,平均坡度随DEM格网增大而减小,但当DEM格网大小处于不同的范围时,平均坡度的变化趋势并不一致。因此,本文按照表1的不同DEM格网情形下的平均坡度,对DEM格网大小划分了3个不同的变化区间,分别用不同的曲线对平均坡度与格网大小进行了拟合(图1)

。

图1 平均坡度与格网大小的关系

Fig.1 T he relation between average slope and grid size

研究发现,当DEM格网从10增到100时,平均坡度与DEM呈良好的线性关系,即随着DEM格网的增大,平均坡度逐渐减小;当DEM格网从100增

页

61

第

第6期 冷 佩等:坡度的尺度效应及其对径流模拟的影响研究

∃∋h ttp:///z hcw j/24.asp

数据来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站(http://datamirr ).