基于DEM的流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度研究*

孫　欣，韓　賾，李王虎(重慶交通大學(xué)河海學(xué)院，重慶400074)

基于DEM的流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度研究*

孫欣，韓賾，李王虎
(重慶交通大學(xué)河海學(xué)院，重慶400074)

摘要:以重慶市巴南區(qū)安瀾鎮(zhèn)為研究范圍，以大比例地形圖數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以50 m×50 m網(wǎng)格尺寸為單位提取研究區(qū)數(shù)字高程模型(DEM)，利用ArcGIS水文分析模塊，通過(guò)DEM的洼地填充、模擬水流方向確定各網(wǎng)格單元匯流累積量，并依此設(shè)置合理閾值提取河網(wǎng)，根據(jù)水流方向數(shù)據(jù)得到安瀾鎮(zhèn)110個(gè)小流域;以安瀾鎮(zhèn)山洪的歷史災(zāi)害統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以110個(gè)小流域?yàn)榻y(tǒng)計(jì)單元，通過(guò)空間的疊加分析、屬性表的連接等確定各統(tǒng)計(jì)單元災(zāi)害點(diǎn)分布情況，利用空間統(tǒng)計(jì)分析工具得到安瀾鎮(zhèn)流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度分布情況;結(jié)果表明:災(zāi)害點(diǎn)高危險(xiǎn)密度為1.180－2.341(個(gè)/km2)，面積為11.89 km2，占安瀾鎮(zhèn)總面積的9.73%，符合研究區(qū)實(shí)際情況，劃分流域是相對(duì)合理。

關(guān)鍵詞:災(zāi)害點(diǎn)密度; DEM;流域劃分; GIS

目前，自然災(zāi)害已嚴(yán)重制約著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，威脅著人民的生命、財(cái)產(chǎn)安全，成為影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要因素。自然災(zāi)害的形成受很多因素影響，而這些因素本身又具有不確定性、模糊性、復(fù)雜性等特點(diǎn)［1］。流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度是指單位流域面積內(nèi)災(zāi)害點(diǎn)的個(gè)數(shù)，流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度越高，地區(qū)發(fā)生災(zāi)害的可能性越大。流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度可以準(zhǔn)確、科學(xué)確定自然災(zāi)害高發(fā)區(qū)、易發(fā)區(qū)，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)意義重大。地理信息系統(tǒng)，即GIS，是在計(jì)算機(jī)軟件和硬件系統(tǒng)的支持下的特定的空間信息系統(tǒng)，可以采集地球表層的相關(guān)地理分布數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存、運(yùn)算、分析、管理、描述和顯示［2］。

1　研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

安瀾鎮(zhèn)地處重慶市巴南區(qū)西南部，東與跳石鎮(zhèn)接壤，南連綦江縣，西與江津市相連，北與一品鎮(zhèn)為鄰。地理坐標(biāo)為北緯29°7'～29°17'，東經(jīng)106°32'～106°40'之間。區(qū)內(nèi)淺丘平壩、倒置低山、崗狀丘陵、一山一嶺、一山兩嶺一槽等多種地貌形態(tài)并存，安瀾鎮(zhèn)區(qū)域降雨集中在5～8月，易發(fā)生由于降雨引起的山洪災(zāi)害。

收集到來(lái)自測(cè)繪部門(mén)用于生成流域的安瀾鎮(zhèn)1∶10 000 CAD地形圖(共7幅，等高距5 m)，以及近10年來(lái)災(zāi)害發(fā)生點(diǎn)坐標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表。通過(guò)MapGIS k9軟件對(duì)等高線進(jìn)行提取并賦以高程值;然后對(duì)按照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)分幅為單元的圖幅進(jìn)行接邊、拼接，格式轉(zhuǎn)換輸出shp文件，將結(jié)果導(dǎo)入ArcGIS軟件中進(jìn)行分析，分辨率根據(jù)研究區(qū)面積生成50 m×50 m的柵格數(shù)字高程模型(DEM)。

2　研究方法

DEM(Digital Elevation Model，數(shù)字高程模型)數(shù)據(jù)中包含了豐富的地形、地貌、水文等信息，能夠反映各種分辨率的地形特征，通過(guò)DEM可以提取大量的地表形態(tài)信息［3，4］。利用ArcGIS中的水文分析模塊(Hydrology Model)，在DEM的基礎(chǔ)上，生成研究區(qū)流域，并將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的坐標(biāo)生成點(diǎn)要素，利用ArcGIS 10.1空間分析功能及統(tǒng)計(jì)功能得到流域面積內(nèi)災(zāi)害點(diǎn)的密度，具體流程如圖1所示。

圖1　安瀾鎮(zhèn)流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度制作流程

2.1無(wú)洼地DEM生成(FILL)

由于內(nèi)插以及一些真實(shí)地形(如采石場(chǎng)或喀斯特地貌)的存在，DEM表面存在著很多洼地(Sinks)或尖峰(Peaks)。如果洼地不被填平，則在這些區(qū)域范圍內(nèi)進(jìn)行地表水流模擬時(shí)，洼地單元格中的水流只能流入而不能流出，尖峰單元格中的水流則只能流出而不能流入水流，流向不合理，進(jìn)而生成的河網(wǎng)不連續(xù)［5，6］。因此，在進(jìn)行水流方向的計(jì)算之前，需要利用Hydrology工具包中的Fill工具來(lái)填洼和削峰處理。

2.2流向提取(FLOW DIRECTION)

水流方向是指水流離開(kāi)每一個(gè)柵格單元時(shí)的指向。在ArcGIS中使用D8算法，通過(guò)中心柵格的8個(gè)鄰域柵格編碼，柵格方向的編碼如圖2所示，水流方向便可以用其中的某一個(gè)值來(lái)確定，除上述數(shù)值之外的其他值代表流向不確定［7］。利用最陡坡度法來(lái)確定水流的方向，計(jì)算中心格網(wǎng)與各相鄰格網(wǎng)間的距離權(quán)落差，取距離權(quán)落差最大的格網(wǎng)為中心格網(wǎng)的流出格網(wǎng)，方向即為中心格網(wǎng)的流向。

圖2　水流流向編碼

圖3　安瀾鎮(zhèn)水流方向圖

2.3匯流量計(jì)算(Flow Accumulation)

在地表徑流模擬過(guò)程中，匯流累積量是基于水流方向數(shù)據(jù)計(jì)算而來(lái)的。對(duì)每一個(gè)柵格來(lái)說(shuō)，其匯流累積量的大小代表著其上游有多少個(gè)柵格的水流方向最終匯流經(jīng)過(guò)該柵格，匯流累積的數(shù)值越大，區(qū)域越易形成地表徑流［8］。匯流累計(jì)量的計(jì)算主要是基于無(wú)洼地DEM計(jì)算得到的。

2.4河網(wǎng)提取

(1)假設(shè)每個(gè)柵格攜帶一份水流，則柵格的匯流累積量代表柵格的水流量。當(dāng)匯流累積量達(dá)到一定值的時(shí)候，就會(huì)產(chǎn)生地表水流，匯流量大于某個(gè)臨界數(shù)值的柵格就是潛在的水流路徑，由這些水流路徑構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，就是河網(wǎng)［9］。利用“柵格計(jì)算器”的條件函數(shù):con (flowacc_flow＞N，1)，計(jì)算出所有大于設(shè)定閾值(N)的柵格，這些柵格就是河網(wǎng)的潛在位置。通過(guò)不同閾值設(shè)定所生成的河網(wǎng)與實(shí)際水系分布的接近程度，發(fā)現(xiàn)閾值為250與實(shí)際水系的分布最為接近。

(2)通過(guò)河流連接(Stream Link)的計(jì)算，即得到每一個(gè)河網(wǎng)弧段的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)之間的連接信息等河網(wǎng)的結(jié)構(gòu)信息(圖4)。同樣，也可以得到匯水區(qū)域的出水點(diǎn)，為進(jìn)一步流域分割準(zhǔn)備了數(shù)據(jù)。

圖4　安瀾鎮(zhèn)實(shí)際水系與N=250提取河網(wǎng)對(duì)比

2.5流域劃分

(1)流域盆地(Basin)是由分水嶺分割而成的匯水區(qū)域。它通過(guò)對(duì)水流方向數(shù)據(jù)的分析確定出所有相互連接并處于同一流域盆地的柵格［10］。在進(jìn)行流域盆地的劃分中，所有的流域盆地的出水口均處于分析窗口的邊緣。當(dāng)確定了出水口的位置之后，找出所有流入出水口的上游柵格就是整個(gè)流域盆地(圖5)。

(2)對(duì)于流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度的研究分析而言，還需要更小的流域單元進(jìn)行分析，需要將所得到的流域盆地進(jìn)行分割(圖6)。小級(jí)別的流域的劃分首先需要確定小級(jí)別的出水口的位置。水文分析模塊中的“分水嶺(Watershed)”工具其思想，先確定一個(gè)出水點(diǎn)(集水區(qū)的最低點(diǎn))，然后結(jié)合水流方向數(shù)據(jù)，分析搜索出出水點(diǎn)上游所有流過(guò)出水口的柵格，直到所有的集水區(qū)的柵格都確定了位置，也就是確定流域的邊界。

圖5　安瀾鎮(zhèn)集水區(qū)圖

圖6　安瀾鎮(zhèn)小流域劃分成果圖

2.6災(zāi)害點(diǎn)生成

(1)近10年來(lái)山洪災(zāi)害發(fā)生點(diǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表包含發(fā)生災(zāi)害點(diǎn)得經(jīng)緯度坐標(biāo)，將Excel表格添加到ArcGIS10.1中，點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵選擇“Display XY Data”進(jìn)行設(shè)置，并將點(diǎn)元素保存為Shape文件。

(2)小流域圖層與災(zāi)害點(diǎn)圖層是相互獨(dú)立，需要用到Arctoolbox中的Intersect工具計(jì)算兩個(gè)圖層幾何對(duì)象相交的部分。此工具要求Input Features是簡(jiǎn)單要素類(lèi)，如Point、Line、Polygon，不能是復(fù)雜要素類(lèi)，當(dāng)Input Features是不同的要素類(lèi)型時(shí)輸出的結(jié)果默認(rèn)是維數(shù)較低的類(lèi)型，Point與Polygon的默認(rèn)結(jié)果是Point。打開(kāi)輸出的結(jié)果可以看到小流域ID與災(zāi)害點(diǎn)ID相互對(duì)應(yīng)。

(3)統(tǒng)計(jì)小流域面積，需要將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)。利用Spatial Analyst菜單欄中Convert工具，既可以將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為柵格數(shù)據(jù)，也可以將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為矢量數(shù)據(jù)，此時(shí)用到Raster to Features。打開(kāi)屬性表，添加Area字段，點(diǎn)擊右鍵Calculate Geometry，選擇area即可計(jì)算各個(gè)小流域的面積。

(4)計(jì)算各個(gè)流域內(nèi)災(zāi)害點(diǎn)的個(gè)數(shù)。在災(zāi)害點(diǎn)的屬性表中新建“Count”字段，并設(shè)為“短整型”，右擊“Count”字段名利用Field Calculator，將“Count”字段的值都設(shè)為1。右擊小流域圖層在Joins and Relates下面選擇Join，首先在菜單中選擇“Join data from another layer based on spatial location”將災(zāi)害點(diǎn)圖層和小流域圖層建立空間連接，然后選擇“Sum”，生成的新面狀要素中，“Sum_Count”字段即表示各個(gè)流域中包含災(zāi)害點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

(5)新生成圖層的屬性表中既包含流域的面積，同時(shí)又包含各個(gè)流域范圍內(nèi)的災(zāi)害點(diǎn)個(gè)數(shù)，新建“密度”字段，利用Field Calculator工具，輸入“密度= Sum_Count /area”，既可以得到流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度。

3　災(zāi)害點(diǎn)密度圖

為了更好體現(xiàn)災(zāi)害點(diǎn)密度的趨勢(shì)性，需要將災(zāi)害點(diǎn)密度分為幾個(gè)等級(jí)，矢量數(shù)據(jù)利用Feature to Raster進(jìn)行轉(zhuǎn)換。目前國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)于災(zāi)害點(diǎn)密度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題很少提及，多數(shù)采取的是依照專(zhuān)家個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)對(duì)結(jié)果進(jìn)行分級(jí)。在GIS軟件支持下，全自動(dòng)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行Defined Interval(定義間隔分類(lèi))、Equal Interval (等間隔分級(jí))、Quantile (等量分類(lèi))、Standard Deviation(標(biāo)準(zhǔn)差分類(lèi))、Natural Breaks (自然斷點(diǎn)分類(lèi))、Geometry Interval(幾何級(jí)數(shù)分類(lèi))分級(jí)劃分對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明Geometry Interval的分級(jí)劃分方法分區(qū)效果明顯，更能體現(xiàn)災(zāi)害點(diǎn)密度的分布規(guī)律。將結(jié)果分為4級(jí)，得到災(zāi)害點(diǎn)密度成果圖表(表1，圖7)。

表1　各個(gè)災(zāi)害點(diǎn)密度面積及百分比表

圖7　安瀾鎮(zhèn)災(zāi)害點(diǎn)密度成果

4　結(jié)論與展望

(1)以巴南區(qū)安瀾鎮(zhèn)為研究范圍，基于DEM，利用ArcGIS軟件水文分析模塊對(duì)研究區(qū)進(jìn)行小流域進(jìn)行劃分。結(jié)果表明:集水柵格閾值為250時(shí)提取的河網(wǎng)與實(shí)際水系接近，并由此將研究區(qū)劃分為110個(gè)小流域。

(2)基于DEM的得到流域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度與研究區(qū)實(shí)地災(zāi)害情況進(jìn)行分析對(duì)比，災(zāi)害點(diǎn)高危險(xiǎn)密度為1.18～2.341(個(gè)/km2)符合研究區(qū)實(shí)際情況，劃分流域是相對(duì)合理。災(zāi)害點(diǎn)密度是作為眾多自然災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)，利用DEM求得流域范圍內(nèi)的災(zāi)害點(diǎn)密度，可以作為研究泥石流、滑坡，崩塌等自然災(zāi)害的指標(biāo)獲取方式。

(3)研究區(qū)災(zāi)害點(diǎn)密度圖可以作為制定流域內(nèi)的土地利用規(guī)劃，如將重點(diǎn)投資及居民點(diǎn)放在災(zāi)害點(diǎn)密度小的區(qū)域，避免在災(zāi)害點(diǎn)密度大的地方出現(xiàn)人口與資產(chǎn)集中的狀況。為指揮者提供防災(zāi)、救災(zāi)決策的依據(jù)，可以合理地預(yù)先制定方案，減少災(zāi)害發(fā)生時(shí)的慌亂。

(4)災(zāi)害點(diǎn)密度的求取運(yùn)用了ArcGIS強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、分析、統(tǒng)計(jì)功能，由于閥值的選取以及軟件計(jì)算使用過(guò)程中，本身算法的不足，對(duì)最終生成的流域精度存在非常明顯的影響，需要進(jìn)一步研究使精度提高，更有效的為災(zāi)害防治與評(píng)估提供依據(jù)。

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Research on the Disaster Point Density at Watershed Scale Based on DEM

SUN Xin，HAN Ze，LI Wang-hu
(School of River and Sea，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China)

Abstract:Selecting Anlan Town，a Banan District of Chongqing as the research scope，based on the large scale topographic map data，this paper utilizes the unit of 50m×50m grid size to extract the digital elevation model (DEM).By the ArcGIS hydrological analysis module，according to the DEM depressions’filling and the simulation of the direction of flow，each grid cell’s flow accumulation is determined，and in accordance with this flow accumulation，a reasonable threshold is set to extract river，then，according to the data of the direction of flow，Alan Town’s 110 small watersheds are obtained.On the other hand，on the basis of Alan Town’s history flood disaster statistics，taking the town’s 110 small watersheds as statistical unit，using the spatial overlay analysis and the interlinkage of property sheet，the distribution of each statistical unit’s disaster point is located.Finally，by the spatial statistical analysis toolbox，the disaster’s density distribution of Alan Town is abtained.The analysis results show that this town’s high risk disaster point’s density is 1.180-2.341 (a / km2)，and the area is 11.89 km2，which is accounted for 9.73% of the total area of Alan town.This analysis is in line with the actual situation of this area，and the division of this basin is relatively reasonable.

Keywords:disaster point density; DEM; basin division; GIS

中圖分類(lèi)號(hào):X43

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號(hào):1672－058X(2015) 08－0066－05

doi:10.16055/j.issn.1672－058X.2015.0008.014

收稿日期:2014－02－13;修回日期:2014－04－19.

*基金項(xiàng)目:重慶市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(CSTC2011jjA30012);國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目(201210618002).

作者簡(jiǎn)介:孫欣(1991-)，女，重慶南川人，碩士研究生，從事地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)研究.