基于DEM的地形濕度指數(shù)不確定性研究——以陜北黃土高原為例.pdf

1、黃土高原植被稀少，是我國水土流失最為嚴(yán)重的地區(qū)之一。而土壤含水量是植被進(jìn)行正常生理生長的重要保障，影響著植被的類型和結(jié)構(gòu)。隨著GIS技術(shù)的不斷發(fā)展，將GIS與水文模型結(jié)合，以地形濕度指數(shù)為研究對(duì)象，構(gòu)建地形濕度指數(shù)應(yīng)用模型，有助于估算土壤水分空間分布。地形濕度指數(shù)(Topographic Wetness Index，TWI)表達(dá)為基于鄰域分析的坡度因子β和基于路徑分析的單位匯水面積因子SCA(SpecificCatchment Area

2、)的復(fù)合函數(shù)——ln(SCA/tanβ)，是一種基于DEM對(duì)徑流路徑長度、產(chǎn)流面積等的定量描述，受到流向和坡度算法、尺度效應(yīng)的影響。本文擬以黃土高原為研究對(duì)象，探究地形濕度指數(shù)的不確定性問題，以期得到地形濕度指數(shù)在算法、尺度及應(yīng)用等方面的不確定性特征與規(guī)律。
　　本文以黃土高原10個(gè)典型樣區(qū)作為實(shí)驗(yàn)樣區(qū)，通過地形濕度指數(shù)要素算法不確定性分析，研究地形濕度指數(shù)隨流向、坡度算法變化的空間特征，嘗試得出更適于黃土高原區(qū)域地形濕度指數(shù)提取

3、的流向算法、坡度算法;通過不同DEM分辨率對(duì)地形濕度指數(shù)提取的影響，探討在不同尺度下提取的坡度、單位匯水面積以及地形濕度指數(shù)的變化規(guī)律，并基于地形濕度指數(shù)在不同尺度效應(yīng)下的變化趨勢(shì)，結(jié)合溝壑密度等地形因子，來構(gòu)建地形濕度指數(shù)誤差估算模型回歸方程;結(jié)合作者在黃土高原清水河流域采集的42個(gè)樣點(diǎn)土壤含水量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，在對(duì)坡向、坡位進(jìn)行定量化描述基礎(chǔ)上，構(gòu)建適合模擬和預(yù)測(cè)黃土小流域土壤含水量的回歸模型，然后用未參與建模的實(shí)測(cè)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，分析評(píng)價(jià)回歸

4、模型對(duì)研究區(qū)土壤水分含量的預(yù)測(cè)精度。
　　本文的主要研究工作和結(jié)論如下:
　　1、確定了適合提取黃土小流域的地形濕度指數(shù)要素算法
　　以典型黃土峁梁丘陵溝壑區(qū)紙坊溝為例，通過比較分析可知，單流向算法(D8)比較適合模擬簡(jiǎn)單的地形，多流向算法(Dinf)更加符合實(shí)際水流方向，而混合流向算法(Mixed Flow Routing Algorithm-MFRA)能更好的表現(xiàn)坡面細(xì)節(jié)特征，本流域更加適合采用MFRA算法來進(jìn)行地

5、形濕度指數(shù)的計(jì)算。比較五種坡度算法計(jì)算地形濕度指數(shù)可知，三階差分算法能較好地表達(dá)實(shí)際坡度。
　　2、提出了地形濕度指數(shù)誤差模型
　　地形濕度指數(shù)與分辨率存在著明顯的線性相關(guān)，不同地貌的地形濕度指數(shù)與分辨率有一個(gè)擬合公式模型，發(fā)現(xiàn)溝壑密度與擬合公式系數(shù)能進(jìn)行很好的擬合，從而得到地形濕度指數(shù)的誤差模型，通過溝壑密度和誤差范圍，就能很好的確定所需DEM的最佳分辨率，為地形濕度指數(shù)的計(jì)算帶來了方便。
　　3、得到了地形濕度指數(shù)

6、應(yīng)用模型
　　以野外實(shí)測(cè)土壤含水量為真值，確定了地形濕度指數(shù)應(yīng)用模型的構(gòu)建因子有坡向、坡位、高程和經(jīng)緯度，該方程復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.82，P值遠(yuǎn)小于0.05，方程回歸效果顯著。對(duì)地形濕度指數(shù)應(yīng)用模型的分辨率，要素算法進(jìn)行不確定性分析，發(fā)現(xiàn)2m分辨率的DEM是本區(qū)域的適宜選擇。坡度算法和流向算法在這個(gè)獨(dú)特的“V”字型坡面上，影響并不明顯，所以簡(jiǎn)單的D8流向算法和常用的三階不帶權(quán)差分坡度算法已滿足需求。
　　基于DEM地形濕度指數(shù)的