司家濟(jì) 高良敏 解志林

摘 要：基于ArcSWAT水系提取功能以及“burn -in”預(yù)處理功能提取沙潁河下游水系，結(jié)果表明通過“burn -in”預(yù)處理后可優(yōu)化水系提取的精確度；另外，集水閾值與河流密度以及河流數(shù)存在冪函數(shù)擬合關(guān)系，最終確定水系提取的最佳閾值，并與實(shí)際水系進(jìn)行對比研究。

關(guān)鍵詞：ArcSWAT；“burn -in”；閾值；河網(wǎng)提取

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.16.079

水環(huán)境治理工作是目前的研究熱點(diǎn)，越來越多的學(xué)者利用分布式水文模型對水體污染物進(jìn)行負(fù)荷核算，而水系提取是眾多分布式水文模型的基礎(chǔ)，水系提取的精確度直接影響核算的結(jié)果。目前國內(nèi)外對于水系提取方法較多，如利用Arcgis水文分析模塊提取水系[1]、ArcSWAT水系自動提取[2]、基于遙感影像決策樹模型提取水系[3]等，SWAT是美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)中心開發(fā)的流域分布式水文模型，可基于Arcgis平臺提供快速提取水系功能，但對于平坦區(qū)的河流時，所提取的水系與實(shí)際水系不符，多出現(xiàn)偽河道，斷流現(xiàn)象，因此在提取流域水系前需要對DEM進(jìn)行預(yù)處理，使得提取水系更接近自然水系。楊松[4]通過對DEM進(jìn)行“burn -in”預(yù)處理使得提取水系接近實(shí)際水系。劉昱恒[5]運(yùn)用AGREE算法設(shè)置緩沖區(qū)、平滑、增益參數(shù)對DEM進(jìn)行修正處理，最終提取出水系基本符合實(shí)際水系。本文以沙潁河流域下游為研究區(qū)，借助ArcGIS 10.2平臺的SWAT模塊，通過“burn -in”處理后提取水系，確定最佳集水閾值，使的提取水系與實(shí)際水系相符，嘗試分析水系與集水閾值見得關(guān)系，以期掌握沙潁河下游的水系特征。

1 研究區(qū)概況

沙潁河流域下游位于安徽省阜陽市，研究區(qū)面積為2696km2，占流域總面積的6.89%，該地區(qū)地勢平坦，海拔最高49m，最低24m，年平均氣溫為15℃，無霜期220-230天，平均降雨量820-950毫米。

2 研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

分布式水文模型ArcSWAT通過Automatic Watershed Delineation模塊集結(jié)了DEM洼地填充、流向、匯流累積量的計算及水系提取功能，并提供“burn -in”，對實(shí)際河網(wǎng)所在柵格進(jìn)行“強(qiáng)迫”，增加?xùn)鸥駞R水能力，以達(dá)到提取水系基本符合實(shí)際水系。

2.2 數(shù)據(jù)來源

研究采用的數(shù)據(jù) SRTMDEM 90 m從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站下載；沙潁河流域下游實(shí)際水系從阜陽市1：20萬水利工程圖中數(shù)字化提取。

3 研究結(jié)果

利用ArcSWAT提取得沙潁河流域下游水系如圖1、2所示，由圖1、2可知，閾值為500情況下，未經(jīng)“burn -in”處理提取的水系出現(xiàn)斷流現(xiàn)象，存在多條偽河道，而通過“burn -in”處理后，提取水系與實(shí)際水系更加接近。考慮到研究區(qū)地勢平坦，對DEM進(jìn)行地形坡度分析如圖3所示，發(fā)現(xiàn)研究區(qū)平均坡度為0.66°，其中坡度低于3°的區(qū)域占總面積的99.93%。而李昌峰[6]研究發(fā)現(xiàn)地形坡度小于3°所提取的水系與實(shí)際水系誤差較大。因此，研究區(qū)地勢平坦是導(dǎo)致提取水系與實(shí)際水系相差較大的重要原因，通過“burn -in”處理后，可增加了提取水系與實(shí)際水系的符合度。

經(jīng)過“burn -in”處理后，分別提取7種不同閾值的水系，結(jié)果如表1所示，從中可知隨著閾值的變化，河流密度以及河流數(shù)呈現(xiàn)出一定的變化規(guī)律。當(dāng)閾值從500增加至1000，河網(wǎng)密度從0.377減少至0.269，減少了29%，河流數(shù)從324減少至158，減少了51%；當(dāng)閾值從1000增加至2000，河網(wǎng)密度從0.269減少至0.190，減少了29%，河流數(shù)從158減少至79，減少了50%；當(dāng)閾值從2000增加至3000，分別減少了18%、35%；當(dāng)閾值從3000增加至4000，分別減少了9%、27%；當(dāng)閾值從4000增加至5000，分別減少了8%、21%；當(dāng)閾值從5000增加至6000，分別減少了7%、20%；當(dāng)閾值超過3000時，隨著閾值的增加，河網(wǎng)密度、河流數(shù)的降低率逐漸趨于穩(wěn)定。閾值為500、1000時，出現(xiàn)較多偽河道，與實(shí)際河道不符合；當(dāng)河流為6000時，存在較多河流無法提取。為確定水系提取的最佳閾值，利用多種方式進(jìn)行擬合分析，發(fā)現(xiàn)河網(wǎng)密度、河流數(shù)與集水閾值之間冪函數(shù)擬合效果最佳，如公式（1）（2）所示，其中R2分別為0.9968、0.9993。

通過研究發(fā)現(xiàn)，選取最佳集水閾值的特征應(yīng)為閾值改變時而河網(wǎng)密度、河流數(shù)不隨之改變，即冪函數(shù)一階導(dǎo)數(shù)為0，或二階導(dǎo)數(shù)為0，擬合曲線存在凹凸特征，而一階二階冪函數(shù)為單調(diào)函數(shù)，導(dǎo)數(shù)為0時，x值不存在，即最佳閾值應(yīng)為河網(wǎng)密度、河流數(shù)的降低率趨于穩(wěn)定時的閾值[7-8]?？紤]到閾值過大時，部分水系無法提??；閾值過小時，出現(xiàn)部分偽河道。因此，該研究區(qū)域水系的提取閾值為4000與實(shí)際水系基本符合，如圖3所示。

4 結(jié)論

（1）利用ArcSWAT模型提取水系，采取“burn -in”預(yù)處理后，避免了河流斷流現(xiàn)象，減少了偽河道的出現(xiàn)，使得提取的水系更接近實(shí)際水系。

（2）集水閾值與河網(wǎng)密度、河流數(shù)之間存在冪函數(shù)擬合關(guān)系，R2分別為0.9968、0.9993。當(dāng)閾值為4000時，河網(wǎng)密度、河流數(shù)的降低率趨于穩(wěn)定，提取水系與實(shí)際水系基本相符。

流域水系提取的精確度影響分布式水文模型的輸出結(jié)果，本文通過提取沙潁河流域下游水系，以期對該地區(qū)農(nóng)業(yè)源污染物入水體負(fù)荷核算提供參考。

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作者簡介：司家濟(jì)（1994-），男，安徽巢湖人，碩士研究生在讀，主要從事水污染處理研究。

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