本文關(guān)鍵詞： 分布式水文模型 數(shù)字高程模型 潛在蒸散發(fā) 土地覆蓋 植被指數(shù) 葉面積指數(shù)　出處：《華南農(nóng)業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：水文模擬是建立在觀測基礎(chǔ)上的。過去,主要是通過站點(diǎn)觀測和實地調(diào)查來獲得水文模擬的輸入數(shù)據(jù)。近年來,隨著遙感技術(shù)的迅速發(fā)展及其與地理信息系統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合,為大范圍、連續(xù)監(jiān)測區(qū)域地表參數(shù)的變化提供了技術(shù)支持,多時相的遙感數(shù)據(jù)記錄了地表狀況的變化歷程,大量的遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)被廣泛地用來反演陸地水循環(huán)相關(guān)地表變量,為水文模型的輸入提供的前所未有的數(shù)據(jù)支持。但受到遙感技術(shù)自身局限性的制約,很多遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品還不能被直接利用、充分利用。因此,遙感技術(shù)給水文模型帶來發(fā)展機(jī)遇的同時,也帶來了一個新的考驗——水文模型遙感輸入數(shù)據(jù)的“辯真”。未來水文科學(xué)的發(fā)展在很大程度上取決于水文數(shù)據(jù)的獲得及其精度,加強(qiáng)水文模型遙感輸入數(shù)據(jù)的甄別,提高遙感數(shù)據(jù)在水文模型中的可利用性、可操作性,使之更好地與水文模型及GIS技術(shù)相耦合是未來水文模型發(fā)展的重要方向。本研究選擇位于我國南方植被多樣的韓江流域為對象,以分布式水文模型BTOPMC為工具,對各種輸入數(shù)據(jù)在水文模擬中的應(yīng)用效果進(jìn)行評價。論文的主要研究內(nèi)容和結(jié)果包括:(1)基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM 3種DEM數(shù)據(jù),對BTOPMC地形子模型提取的韓江流域地形信息進(jìn)行對比分析,結(jié)果表明:(1)SRTM3最能精微地反映流域地形特征和土壤水分空間分布格局,ASTER GDEM次之,低分辨率的HYDRO1K則過度坦化了流域地形,使得基于地形指數(shù)的流域土壤水分分布趨于均勻,在產(chǎn)流表現(xiàn)上易于飽和,從水文意義上達(dá)不到刻畫像韓江這一尺度流域的山地、丘陵地形。(2)當(dāng)水平分辨率達(dá)到一定精度時,與水平分辨率相比,DEM的垂直精度對提取地形信息的真實性起控制作用。ASTER GDEM的水平分辨率雖最高,但垂直精度不如SRTM3,所以提取的地形信息不如SRTM3精確。(3)地形信息提取精度與DEM的填洼算法和流向算法有關(guān)。BTOPMC采用隨區(qū)域地貌傾斜度而變化的小高程增量逐步填洼,填洼過程對區(qū)域地形信息的擾動較小。在采用D8單流向算法確定柵格水流方向時,沿最陡坡度流向比沿最大落差流向更容易產(chǎn)生水平和垂直流向;但由于HYDRO1K DEM生成時融合了DCW河網(wǎng)信息,兩種流向算法對地形指數(shù)的影響只限于那些不具有河網(wǎng)信息的源頭區(qū)域。(2)基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM 3種DEM數(shù)據(jù),利用BTOPMC地形子模型提取韓江流域河網(wǎng),對比分析結(jié)果表明:(1)SRTM3提取的河網(wǎng)精度最高,hydro1k相對最低。(2)dem的垂直精度對提取的河網(wǎng)精度起控制作用,astergdem提取的河網(wǎng)精度不如srtm3。(3)hydro1k提取大尺度流域河網(wǎng)具有一定的精度,但在地勢平坦區(qū)域的效果較差,hydro1k不宜用來提取小尺度流域河網(wǎng)。(4)由dem提取的數(shù)字河網(wǎng)精度與當(dāng)?shù)氐牡孛嫫露纫约疤幚韉em的填洼算法有關(guān)。(3)基于avhrrndvi、igbp土地覆蓋分類和氣象站觀測數(shù)據(jù),利用s-w模型估算韓江流域2000-2006年的pet,結(jié)果顯示pet不僅受氣候條件影響,而且隨植被類型及其生長過程而變化。分析pet對氣候和植被的敏感性,結(jié)果表明:(1)pet對植被的類型很敏感,相同氣候條件下,不同植被的pet計算結(jié)果相差很大,常綠針葉林、農(nóng)作物和多樹草地的多年平均pet分別為1136.6、965.1、563.2mm/a,最大值和最小值相差1倍。(2)不同植被覆蓋的pet對氣候的敏感性不同。常綠針葉林的pet對水汽壓最為敏感,明顯高于氣溫和太陽輻射的敏感性,而風(fēng)速的敏感性可以忽略;農(nóng)作物的pet除對風(fēng)速的敏感性較低外,氣溫、太陽輻射和水汽壓的敏感性都較高,最為敏感的是氣溫;多樹草地的pet同樣對氣溫最為敏感,水汽壓、風(fēng)速和太陽輻射的敏感性也都比較高,而且很接近。(3)各種植被覆蓋的pet對lai都有一定的敏感性,但都小于氣象因子(風(fēng)速除外)的敏感性;不同植被覆蓋的pet對lai的敏感性也不同,多樹草地的pet對lai最敏感,其次是常綠針葉林,再次是農(nóng)作物。(4)應(yīng)用多個地面氣象站的觀測數(shù)據(jù),通過kriging插值獲得空間分布的氣象數(shù)據(jù),用于驅(qū)動s-w模型,計算韓江流域的pet,并與基于cru氣象數(shù)據(jù)的pet計算結(jié)果比較,結(jié)果表明氣象數(shù)據(jù)的精度對pet的估算結(jié)果有一定的影響,低分辨率的輸入數(shù)據(jù)會使pet模擬結(jié)果在相同尺度的范圍內(nèi)被一定程度地均化;獲得氣象空間數(shù)據(jù)的站點(diǎn)密度對pet的計算結(jié)果有影響,kriging插值氣象數(shù)據(jù)的站點(diǎn)密度遠(yuǎn)大于cru數(shù)據(jù),兩種數(shù)據(jù)計算的pet結(jié)果的空間分布和季節(jié)變化的對比顯示,前者計算的pet精度高于后者。(5)針對igbp分類系統(tǒng)的土地覆蓋數(shù)據(jù)igbpdiscover、modis和miclcover,分析3種數(shù)據(jù)在韓江流域的空間分布,通過人工判讀樣地google衛(wèi)星影像對它們的精度進(jìn)行評價,結(jié)果表明:(1)igbpdiscover土地覆蓋類型少,空間變異性小,而modis和miclcover類型多,空間變異性大;從大類看,3種數(shù)據(jù)土地覆蓋空間分布較吻合。(2)3種數(shù)據(jù)林地劃分存在明顯差異,其中miclcover林地成分較好地反映了流域?qū)嶋H情況;modis和miclcover耕地面積與流域?qū)嶋H相符,igbpdiscover耕地面積明顯偏大;3種數(shù)據(jù)建設(shè)用地、裸地、濕地和水域的面積較實際小,說明1km的空間分辨率過粗,不能細(xì)致反映流域中面積較小或較分散的土地覆蓋,尤其是IGBP DISCover數(shù)據(jù)。(3)Google衛(wèi)星影像樣地檢驗表明,MICLCover精度明顯高于IGBP DISCover和MODIS,IGBP DISCover的主要錯誤是將許多其它土地覆蓋劃分為耕地,而MODIS的主要錯誤是將許多其它土地覆蓋劃分為草地。(6)對比韓江流域2001-2006年間AVHRR、SPOT-VGT和MODIS 3種的NDVI遙感數(shù)據(jù)對不同植被的響應(yīng)特征,分析它們間的相關(guān)關(guān)系,結(jié)果表明:(1)雖然3種NDVI遙感空間分布總體格局大致一致,且MODIS和SPOT-VGT的NDVI空間分布吻合良好,但AVHRR NDVI分布與前兩者差異較大。MODIS NDVI在流域內(nèi)的變化范圍大,數(shù)值分布分散,有利于反映地面植被的多樣性。(2)3種NDVI的季節(jié)變化步調(diào)基本一致,幅度相當(dāng)。MODIS NDVI最能精確反映地面植被覆蓋的變化,而AVHRR NDVI反映的流域地面植被變化情況與實際有不相符。(3)3種NDVI反映的各種植被季節(jié)變化情況基本一致,MODIS NDVI與SPOT-VGT NDVI的相似度更高,AVHRR NDVI與它們的差別相對較大。MODIS NDVI能夠明顯區(qū)分農(nóng)作物、郁閉灌木林和草地的季節(jié)變化與其它植被的不同,比SPOT-VGT NDVI和AVHRR NDVI更好地反映地面植被的多樣性和植被覆蓋的變化。(4)在全流域和各種植被類型上,3種NDVI兩兩間都表現(xiàn)出一定的線性關(guān)系,其中MODIS NDVI與SPOT-VGT NDVI間的線性關(guān)系最強(qiáng)。由MODIS NDVI與AVHRR NDVI的線性回歸關(guān)系估計的韓江流域2000年的NDVI與實測值吻合良好。(7)分析MODIS、CYCLOPES和GLASS 3種LAI產(chǎn)品在韓江流域的空間和時間一致性,得到以下結(jié)論:(1)CYCLOPES LAI存在大量的數(shù)據(jù)缺失,MODIS和GLASS LAI具有更好的空間和時間序列的完整性;MODIS LAI存在大量LAI突然變小的無效數(shù)據(jù)。(2)MODIS、CYCLOPES和GLASS LAI的空間分布基本都能與流域的植被類型相適應(yīng),其中,MODIS與GLASS LAI的空間分布一致性相對較好,但前者在林地的LAI較后者大,在非林地則相反;CYCLOPES LAI在林地的LAI明顯比前兩者的小。(3)MODIS、CYCLOPES和GLASS LAI的時間序列曲線呈現(xiàn)相似的變化趨勢,其中,GLASS LAI的時間序列曲線最為平滑且連續(xù),MODIS LAI的曲線有明顯的波動性。3種LAI反映的各種植被的季節(jié)變化具有較好的一致性,MODIS和GLASS LAI的相似程度比CYCLOPES LAI高。
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【學(xué)位授予單位】：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P333

【參考文獻(xiàn)】

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1 汪偉;盧麾;;遙感數(shù)據(jù)在水文模擬中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2015年06期

2 周買春;肖紅玉;胡月明;劉遠(yuǎn);;BTOPMC/SCAU分布式流域水文模型原理和系統(tǒng)設(shè)計[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2015年20期

3 王志杰;蘇Z，

本文編號：1548769