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基于DEM的流域地貌系統(tǒng)勢能信息熵及其地貌演化意義研究

發(fā)布時間:2020-07-18 03:57
【摘要】:黃土高原是地球上分布最集中且面積最大的黃土分布區(qū),同時也是世界上水土流失最嚴重和生態(tài)環(huán)境最脆弱的地區(qū)之一,其地貌演化過程受多種因素影響,使其演化過程非常復雜。黃土高原流域地貌系統(tǒng)的演化不僅與其地貌形態(tài)緊密相關,而且與系統(tǒng)內(nèi)部物質(zhì)和能量運移及分布規(guī)律緊密聯(lián)系。然而,以往研究大多集中在黃土高原流域地貌系統(tǒng)的地貌形態(tài)、侵蝕和發(fā)育過程等方面,很少對流域地貌系統(tǒng)內(nèi)部的能量運移及其分布規(guī)律進行深入研究。為此,本文基于系統(tǒng)論和信息熵的觀點和方法,提出了流域地貌勢能熵的概念及其計算方法,并利用DEM相關理論和方法對流域地貌系統(tǒng)的地貌演化、系統(tǒng)內(nèi)部勢能空間變化規(guī)律等方面進行全面的綜合研究與分析。研究成果對揭示黃土高原小流域地貌形成機理及演化發(fā)育規(guī)律,并進一步揭示黃土高原小流域土壤侵蝕特征及其空間分異格局,指導黃土高原水土保持、生態(tài)修復與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和小流域綜合治理等,均具有重要理論意義和良好應用前景。本文利用室內(nèi)模擬黃土高原流域地貌演化得到的九期DEM數(shù)據(jù),計算出每期數(shù)據(jù)的勢能信息熵的熵值,并對流域地貌系統(tǒng)的勢能信息熵的空間分布及其演化規(guī)律進行深入分析和研究,從流域地貌系統(tǒng)的勢能變化規(guī)律這一獨特視角研究黃土高原流域地貌系統(tǒng)的侵蝕演化過程。主要成果和結論如下:(1)基于信息熵和DEM相關理論和方法,提出了流域地貌系統(tǒng)的勢能信息熵的概念,并基于DEM剖分原理提出了勢能信息熵的計算方法,是對現(xiàn)有地貌研究方法的有益補充和完善,具有重要理論意義。(2)利用室內(nèi)人工降雨試驗條件下黃土地貌演化過程中形成的9期DEM數(shù)據(jù),對以侵蝕為主的流域地貌系統(tǒng)演化過程中的勢能信息熵變化規(guī)律進行研究,結果表明:在該地貌演化過程中,流域地貌系統(tǒng)的勢能信息熵呈現(xiàn)出先減小后增加的總體變化特征。與傳統(tǒng)的斯特拉勒面積積分曲線相比,勢能信息熵能夠更加精細地反映出流域地貌系統(tǒng)的地貌侵蝕特征和地貌發(fā)育特征。(3)通過對每一期DEM數(shù)據(jù)中子流域提取,計算出每個子流域系統(tǒng)的勢能信息熵值,對流域地貌系統(tǒng)內(nèi)部勢能信息熵的空間分布特征進行研究,結果表明:流域地貌系統(tǒng)內(nèi)部勢能信息熵呈現(xiàn)出在主溝道附近熵值較大,在次級流域附近熵值較小的總體空間分布格局,其空間分布特征具有較明顯的主溝道位置指示功能。(4)關于流域地貌系統(tǒng)內(nèi)部的勢能信息熵及高程變化、河流發(fā)育情況的研究表明:勢能信息熵特征能夠較好地反映流域地貌系統(tǒng)在地貌演化過程中的侵蝕特征,并且能夠在一定程度上反映河流發(fā)育的有序化演化特征。
【學位授予單位】:合肥工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:P931;P208
【圖文】:

技術流程


技術流程圖

剖面圖,剖面圖,巖土層,勢能


第二章 研究基礎與方法域地貌系統(tǒng)內(nèi)部勢能的計算經(jīng)過垂向剖分后的典型流域地貌系統(tǒng)的剖面圖如圖 2.1 所示。該地形表面,底部邊界 0X 為勢能計算基準面。該系統(tǒng)中包含底部)、中部砂礫層(BEFC)和上部土層(ADEB)。假設該流域地層內(nèi)部密度均勻,因此,該系統(tǒng)在垂向上按照各巖土層的邊界剖上往下分別為:ADEB 分層、BEFC 分層和 CFG0 分層)。在平系統(tǒng)則按照該該系統(tǒng)地形表面對應的DEM數(shù)據(jù)的單元格尺寸剖網(wǎng)單元。d 為正方格網(wǎng)單元格的尺寸。h1、h2、h3 分別為巖石層的平均高度。IJK 分別為不同巖土層的幾何中心點。根據(jù)上述剖貌系統(tǒng)被剖分為 m*n 個長方體,通過計算出每個長方體的勢能計算出整個流域地貌系統(tǒng)的總勢能。

信息熵,勢能


13圖 2. 2 勢能信息熵計算流程圖Fig 2.2 Flow chart of potential energy information entropy calculation結果表明,流域地貌系統(tǒng)的勢能信息熵的大小與勢能分級數(shù)關系密對分級數(shù)對勢能信息熵的影響展開進一步研究,分別計算不同勢能能信息熵,結果如圖 2.3 所示。

【參考文獻】

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本文編號:2760375

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