基于GIS的泾河流域特征信息提取分析和降水径流预测
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地理信息系统(GIS)可将地理要素与水文分析相融合,在水文分析的诸多领域发挥着重要作用。本文在总结多方面研究成果的基础上,基于ArcGIS软件平台和SRTM_DEM数据,对泾河流域地形特征和水系河网进行提取分析,同时,根据流域水文站点的多年平均降水数据,应用四种方法进行空间插值研究,并采用遗传算法优化的BP神经网络和灰色系统模型预测径流变化。论文从流域角度系统地分析研究,主要得出以下结论:(1)从流域角度,在ArcGIS平台中,提取泾河流域微观和宏观地形特征要素,并进行可视化表达。分析表明流域大部分地区为1800m以下的中低海拔区,西北部地势较高,东南部河谷地势最低,与流域实际地形相符。流域大多数地区坡度小于25°,陡坡和急陡坡较少,绝大部分地势较为平缓,但山地河谷不少,部分地表崎岖程度较大。从地形起伏程度来说,多数不大,丘陵地形较多,其次是小起伏山地,平原和台地稍少,颇具黄土高原地貌特色。(2)本文通过SRTM_DEM数据提取流域水系河网,选取阈值为5000(40.5km2),能较好地反映地区水系,同时划分子流域、提取流域边界等,结果显示应用该数据提取流域特征具有较高的精度和准确性,可为流域数字化、水资源规划开发、构建分布式水文模型等方面应用提供地理信息。(3)分别采用距离倒数权重法、径向基函数法、克里金法和协克里金法,对泾河流域及周边20个气象站的多年平均降水量进行空间插值,并对结果交叉验证,其误差分析表明:克里金法插值均方根误差最小,插值效果最好,较能反映该流域多年平均降水量的空间分布特征。泾河流域降水量空间分布变化幅度较大,南部和东南部的降水明显多于北部和西北地区,呈明显的平缓梯度状。(4)基于以上研究分析内容,将泾河流域划分为四个子流域,并应用克里金法对泾河1961~1996年的各年平均降水量进行空间插值,将所得结果与流域内四个水文站的实测降水均值,以及水库实测年径流量资料,分别建立了GA-BP神经网络和灰色系统模型。从1994~1996年径流的预测结果来看,GA-BP模型预测值的相对误差分别为-11.07%、0.19%、-3.39%,GM(1,6)模型预测值的相对误差依次是-0.96%,10.66%,-5.86%,两种预测模型精度都较高,前者适用于中长期序列的预测,而后者在短时间序列预测中优势更为明显,两者都为预测年径流量和提高精度提供了较好的途径;但径流序列变化极其复杂,对径流变化影响因子应深入分析,进一步把握序列变化规律和内在特性,所建模型在不同条件下的适用性还有待于进一步检验。
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 研究的背景与意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
1.2.1 地貌特征信息提取分析 | 第13-14页 |
1.2.2 空间插值方法 | 第14-15页 |
1.2.3 径流预报 | 第15-17页 |
1.3 研究内容和方法 | 第17-18页 |
1.3.1 研究内容 | 第17页 |
1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
第二章 泾河流域概况及数据介绍 | 第18-22页 |
2.1 泾河流域概况 | 第18-19页 |
2.1.1 自然环境概况 | 第18页 |
2.1.2 流域水系 | 第18-19页 |
2.1.3 水文特征 | 第19页 |
2.2 数据介绍 | 第19-22页 |
2.2.1 DEM 数据 | 第19-20页 |
2.2.2 水文气象数据 | 第20-21页 |
2.2.3 应用软件 | 第21-22页 |
第三章 流域地形信息提取分析 | 第22-33页 |
3.1 地形可视化表达 | 第22-24页 |
3.2 微观地形因子 | 第24-29页 |
3.2.1 坡度 | 第24-26页 |
3.2.2 坡向 | 第26-27页 |
3.2.3 坡度变率和坡向变率 | 第27页 |
3.2.4 表面曲率 | 第27-29页 |
3.3 宏观地形因子 | 第29-32页 |
3.3.1 地形起伏度 | 第29-31页 |
3.3.2 地表粗糙度 | 第31页 |
3.3.3 地表切割深度 | 第31-32页 |
3.4 本章小结 | 第32-33页 |
第四章 流域水系信息提取研究 | 第33-41页 |
4.1 水系信息提取 | 第33-37页 |
4.1.1 洼地填充 | 第33页 |
4.1.2 水流方向提取 | 第33-34页 |
4.1.3 计算流水累积量 | 第34-35页 |
4.1.4 设置集水面积阈值 | 第35页 |
4.1.5 水系提取 | 第35-37页 |
4.2 流域分析 | 第37-40页 |
4.2.1 河网分级 | 第37-38页 |
4.2.2 小集水区域生成 | 第38页 |
4.2.3 子流域划分和面积提取 | 第38-39页 |
4.2.4 影响流域分析的因素 | 第39-40页 |
4.3 本章小结 | 第40-41页 |
第五章 降水量空间插值方法研究 | 第41-47页 |
5.1 空间插值方法 | 第41-44页 |
5.1.1 距离倒数权重插值 | 第41-42页 |
5.1.2 薄板样条函数 | 第42页 |
5.1.3 普通克里金法 | 第42-43页 |
5.1.4 协克里金法 | 第43-44页 |
5.2 降水量空间插值结果及分析 | 第44-46页 |
5.2.1 结果比较 | 第44-45页 |
5.2.2 误差分析 | 第45-46页 |
5.3 本章小结 | 第46-47页 |
第六章 年径流预测模型研究 | 第47-59页 |
6.1 模型输入数据获取 | 第47-48页 |
6.2 GA-BP 神经网络模型预测 | 第48-54页 |
6.2.1 BP 算法原理 | 第49-51页 |
6.2.2 BP 神经网络结构确定 | 第51页 |
6.2.3 模型预测 | 第51-53页 |
6.2.4 模型精度检验 | 第53-54页 |
6.3 灰色系统模型预测 | 第54-58页 |
6.3.1 建模原理和过程 | 第54-55页 |
6.3.2 预测结果和检验 | 第55-58页 |
6.4 本章小结 | 第58-59页 |
第七章 结论与展望 | 第59-61页 |
7.1 结论 | 第59-60页 |
7.2 展望 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
作者简介 | 第66页 |
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