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地理信息系统在环境科学中的应用
地理信息系统在环境科学中的应用
地理信息系统GIS(GeographicInformationSystem),它是集计算机科学、地理学、测绘遥感学、环境科学、信息科学和管理科学等为一体的新兴边缘学科。
地理信息系统使用计算机技术,通过对空间地理分布数据进行一系列分析,为地球科学、环境科学、工程设计乃至企业管理提供对规划、管理和决策有用的信息。
GIS的应用可以说已渗透到了各个领域,在国内外的应用都非常之广泛。
GIS的工作方法,简单地说就是用计算机技术通过对空间数据的分析给人们提供有用的信息。
GIS的空间数据包括点图(如矿产地、高程点等)、线图(如地层界线、断层线、等值线等)、区图(如地层单位、等值面图等)及依附于这些图件中的每一个图元的属性数据等。
GIS很好地把空间实体与反映实体特征的数据库有机地结合在一起,比地图有更多的优越性。
它可以反映地图上任意地物的位置、大小与属性特征,并可把多种相关要素进行叠加,从而对空间信息进行分析时更为直观,更为简便。
GIS可以实现统计数据、观测数据的空间定位及其相应的空间分析,从而可以充分发挥统计数据的潜在作用,更好地揭示多种指标的空间分布规律和特征。
1地理信息系统在流域生态水文过程模拟研究中的应用
近百年来,人类非理性活动破坏了流域和谐的生态水文情势,导致水环境系统发生紊乱。
从生态水文过程对物质的运移和转化作用着手,研究其发生发展规律,调整人类活动,与自然为善,对流域的生态水文过程进行合理修复和改进,以使水环境系统沿着持续发展途径演化。
从水分行为的角度来说,生态水文过程研究包括生态水文物理过程、生态水文化学过程及其生态效应。
生态水文物理过程主要是指植被覆盖和土地利用对降雨、径流、蒸发等水分要素的影响;生态水文化学过程是指水质性研究;而水分生态效应主要指水分行为对植被生长和分布的影响。
在传统的集总性概念模型和水动力学模型的基础上,考虑区域/流域各种环境要素的空间分异,具有一定物理基础的分布式模型是生态水文过程研究的重要手段,也是目前环境模型发展的趋势。
然而生态水文过程本身的复杂性、随机性以及影响要素的多样性增加了研究的复杂性,导致生态水文过程难于直接量化;而且生态水文过程模拟要求利用多源多类型信息,使得生态过程研究较为困难。
GIS具备了强大的获取和管理多源空间信息的能力,可以方便的建立数据库,进行研究区域离散以及各种信息的深层次挖掘以提取所需要的各种信息;组件GIS使生态水文过程模型的研制或GIS与生态水文模型的整合非常方便。
这使得GIS可以在生态水文研究中能发挥重要作用。
Maidment等人认为RS&GIS是流域模型从集总式到分布式转化的桥梁。
下面分述当前GIS在生态水文过程研究中的应用。
模型是自然规律研究的必然结果和要求。
生态水文过程模拟必然要求建立相应的模型,但生态水文学是个年轻的学科,生态水文研究也处于初步阶段,因此目前生态水文研究多借鉴生态学、水文学以及其它学科的模型。
广义的讲,生态水文模型就是任何可以用于生态水文研究的模型,狭义的讲,在模型构建中考虑生态——水文过程的一类模型就是生态水文模型。
许多模型如LASCAM、SHE、SWAT、SWIM等可以模拟径流、洪水以及营养物质的运移和分布,另外还考虑研究区域的生态属性,以LAI、NDVI、土地利用等作为输入数据,模拟土地利用等对水文的影响,可以用于生态水文过程研究。
流域降水是分散地降落在流域下垫面上,各点产生的径流流至统一出口断面,它具有分散性输入和集中性输出的特点。
目前流域模型普遍被分为集总式模型(Lumpedmodel)和分布式模型(Distributedmodel)两种类型。
集总式参数模型没有考虑流域内部各地理因素的空间变化,一般采用优势、均值等方法来处理非线性自然过程,具有明显的缺陷。
分布式参数模型考虑了自然过程及其影响因素的分布性,将区域或流域分成一些有一定的拓扑关系研究单元,假设这些单元内部是均一的,采用有限差、有限元等数值方法求解,具有较强的物理基础,是生态水文过程模拟模型的发展方向。
现有的生态水文学可借鉴的分布式模型几乎都采用划分单元面积的方法,在该单元面积上采用集中输入和集中输出,最后将各单元现行叠加程出口断面的流量,模型的求解往往采用有限差分、有限元等数值解法,求解时也将研究区划分为网格。
这种处理方法是不合理的,如果单元划分不合理,各单元雨量的空间变化、参数、产流机制就有很大不同。
因此单元的划分和单元赋值是生态水文过程模拟非常重要的一环。
研究单元的划分有多种类型,可以是格网(grid)、子流间变化仅仅作为空间环境结果来进行模拟。
为更好的与环境模型相结合,需要建立具有时间维的四维GIS。
而目前时态GIS研究处于初级阶段,虚拟GIS存在画面单调,运行速度慢等问题,GIS功能仍需完善。
其次,目前现有流域水文模型大都是概念性模型,许多结构环节上人主要借助于概念性元素模拟或经验函数关系描述,只涉及现象的表面,参数缺乏明确的物理意义,只能主要依据实测降雨和径流资料利用最优化方法来反求,而这样求得的模型参数必然带有经验统计性,只能反映模拟值与实测值拟合程度,反映有关影响因素对流域径流形成过程的平均作用。
再次,GIS和模型的整合尽管有很多优点,并不能代表模型本身的高质量,GIS和模型的整合并不能从根本上提高模拟精度,而且,友好的用户界面和良好的可视化效果会导致不熟悉水文规律的用户草率地对一个非常复杂的水文模型进行操作,并随意改动水文参数,从而得到不合理的模拟结果而不了解造成这些结果的原因。
D.Z.SUI等认为目前GIS和水模型的结合本质是由技术驱动,而没有解决整合中的理论概念问题;不应该把GIS简单的看成一种数据管理工具,否则不会是真正的整合,只是简单的一块使用,旧瓶装新酒罢了。
目前,生态水文模型和GIS、RS的耦合上多限于低层次文件交换,且仅限于具体工作中,只是一种数据共享的初级耦合,一体化式耦合模型的建立尚需时日。
目前,GIS在信息获取、管理、分析等发挥了重大作用;但目前地理信息系统缺乏分析模型已成共识,和水文模型模型的整合可以促进地理信息系统空间模拟模型、尺度转换、数据整合等方面的基础研究,使地理信息系统理论和功能更趋完善;分布、半分布式模型是生态水文过程模拟研究的必然趋势,地理信息系统为数据库建立、模型选择以及研制提供有力支持;组件地理信息系统(COMGIS)使模型的开发相对容易,虚拟GIS研究的深入使流域生态水文过程模拟结果更为直观。
尽管如此,生态水文模型和GIS的结合并不代表模型本身的高质量,模型的开发需要GIS理论、技术的进一步完善和生态水文过程研究的深入,两者的整合不应该仅仅是技术或数据层面上的整合,而应该是具有坚实理论基础高层次的整合,进而构建流域决策支持系统(DSS)可以衡量人类活动对区域水文、生态环境的影响,预测国家水资源管理、退耕还林等政策对流域生态环境的影响,可成为决策的有力工具。
2地理信息系统在冰川边界自动识别中的应用
山地冰川是全球气候变化理想的指示器,而处于南亚季风区的海洋型冰川对气候变化的响应更为敏感。
所以,对我国海洋型冰川的动态监测是当前全球变化研究的重要内容之一。
卫星遥感作为一种获取大范围冰川信息的先进手段,具有快速、高效、便捷等优点,已成为当前冰川学研究的重要手段之一。
尤其是与GIS技术的结合,更为冰川变化的监测和分析提供了新的视角。
但以往有关这方面的研究多是针对大陆型冰川区,把海洋型冰川区作为研究实例的还很少。
在选择我国代表性海洋型冰川区进行现代冰川变化分析解译过程中发现,海洋型冰川区的山谷冰川表面常常覆盖大量冰碛物,与冰川冰体混杂在一起,极大地影响了对冰川遥感图像的判别。
冰碛物覆盖型冰川边界的自动识别是冰川遥感监测的难点,综合遥感图像和DEM等多种数据,提出了一种基于遥感和地理信息系统的改进的半自动集成分类方法。
该方法选择NDSI、NDVI作为分类指标,通过栅格DEM反演地表现象,并利用处于热红外波段的TM6探测地物的热辐射差异,应用栅格图像和GIS进行邻接空间分析,将冰川及冰碛物覆盖型冰川进行区别和分类。
具体的方法和步骤如图1所示.
图1冰川/冰碛物覆盖冰川集成分类技术方法流程
2.1数据预处理
以地形图为地理参考坐标,对TM遥感图像进行几何精校正和坐标归一化处理。
为了保证图像的可比性,需要在地形图和数字影像上选取一定数量的地面控制点和独立验证点,使配准精度控制在一个像元之内。
山地冰川受地形的强烈影响而导致的当地太阳入射角和高度角变化会影响到分类精度,所以进行地形纠正是十分必要的。
DEM能够有效地纠正地形的影响,故本文基于DEM数据,采用Dozier提出的地形纠正公式对遥感图像进行了地形纠正。
2.2数据分类
数据分类的具体方法步骤如下:
(1)计算图像的雪盖指数(NDSI)值,以0.57~0.90阈值分为两类:
冰川(两阈值之间)和非冰川区。
(2)计算图像的归一化植被指数(NDVI)值,以0阈值分为两类:
植被区(大于阈值)和非植被区。
(3)EM提取坡度图,以坡度24°为阈值分为两类:
冰碛物覆盖区(小于阈值)和非冰碛物覆盖区。
(4)减少步骤(3)所产生的错误分类和噪声,首先对处于热红外波段的TM6进行插值,得到与TM其他波段具有相同空间分辨率的热图像;再对该热图像进行非监督分类,分类数为5,将非监督分类结果中第1类和最后一类进行合并,中间的三类进行合并,分为两类:
冰碛物覆盖区和非冰碛物覆盖区。
(5)将步骤(3)和(4)得出的分类结果进行叠置分析,为了有效去除边界存在的错误分类和噪声,由DEM提取剖面曲率图,人为手工沿曲率走势进行修正调整,删除边界曲率变化明显但坡度小于24度的像素,得到更为准确的冰碛物分布范围。
(6)将(5)得到分类结果与
(1)和
(2)得到的分类结果进行叠置分析,得到一个综合的分类结果图。
用一个3×3的中值滤波器过滤以减少噪声。
为了去除与冰川及冰舌不相连的许多噪声像元,首先把冰碛物像素颜色值更改为冰川像素颜色值,通过GIS软件进行栅格矢量化,为矢量增加一个字段属性编号ClassNum,由于冰碛物覆盖冰舌和冰川连接在一块,因此只需要对很少几个矢量多边形赋值该属性,本区仅为3个。
接着将之前的分类栅格与该矢量图进行空间叠置,去除与矢量图中无编号多边形相对应的栅格像素,最后得到分类结果如图。
2.3 结果评价
本方法可以有效便捷地对冰川和冰碛物覆盖冰川进行自动分类,但因其冰川区形态特征和光谱特性的复杂性,最终结果可能还需人为调整。
本研究表明,自动分类所生成的冰川范围与专家目视解译结果相对比,取得了很好的一致性。
所生成的冰碛物覆盖冰川范围,虽采用遥感资料进行了集成修正,但其本质是依据85版贡嘎山地形资料生成的DEM所反演的地貌特征获得,为了说明结果的可靠性,将分类结果和85版贡嘎山地形图中已勾绘的冰川边界进行对比:
本方法总共增加面积2.3%.整体看来,该半自动分类方法和实际结果有很好的一致性,但也存在一些偏离。
坡度>24°的区域也会有冰碛物覆盖冰川存在,坡度<24°的区域也不一定存在冰碛物覆盖冰川。
这是由于半自动分类方法对地貌特征的复杂性进行简化造成的,对此还需进一步更深的研究。
在冰川末端发生偏离,这部分是由于采用1989年的遥感图像对其进行分析修正,导致末端边界退缩。
这些都可以通过最后的人工纠正进行调整以改善最终的分类精度。
2.4问题和展望
遥感已广泛应用在冰川变化的监测中,但冰碛物覆盖冰川因其难以通过多波段遥感进行识别,已严重制约了冰川遥感半自动和自动分类技术的发展,影响了冰川遥感监测的实施,这在我国季风海洋型冰川区尤为严重。
Pauletal.提出了一种简化地半自动分类方法,但由于选择的分类方法不太合适我国海洋型冰川区的研究,并未取得满意的结果。
笔者在这种方法的基础上,提出一种改进型的更适合本地区的半自动分类方法,采用本方法后只需要很少的人工纠正,就可以产生高准确率的分类结果。
这比起以往的人工目视解译,效率大大提高,尤其在大范围的冰川区开展工作。
实践表明,在贡嘎山地区的冰川变化监测中,该方法取得了很好的效果。
虽然本方法综合利用多种技术手段,力求成功提取研究对象边界,但由于对实际问题进行了简化,因此不可避免存在一些问题:
对积雪和冰川的区分未进行详细地讨论;数据资料限制无法获得同期遥感图像和DEM,无法估算冰面地形的时间变化。
这些都导致了分类中出现部分的错分、少分现象,还需更进一步深入研究以改善和提高(半)自动分类方法的准确性。
但这部分也是由于我国海洋型冰川区复杂的气候和地形条件引起的。
目前广泛开展的全球性GLIMS计划主要采用ASTER和ETM+传感器进行数据采集,它们都提供了更高空间分辨率的波段,尤其ASTER可以根据立体相对快速提取精度较好的DEM,由于ASTER数据的广泛可用性,可以方便地获得与遥感图像同期的DEM,通过本方法可快速高效地实现冰川的分类和冰川变化的监测。
另外,ETM+和ASTER提供有更高空间分辨率的热红外波段,可以进一步提高本方法的准确性。
由于本方法原理的较为通用性,遥感图像数据源可以选用除TM之外的具有相似波段的多种传感器;研究区域也可能不仅局限于海洋型冰川区,将来可以更进一步拓展到大陆型冰川区。
3地理信息系统在半干旱地区降雨-径流关系模拟中的应用
全国半干旱地区占国土面积的1/4以上,降雨量偏少严重制约着该地区的农业生产,近年在全球范围兴起的集雨节灌技术为半干旱地区的农业生产提供了一条新的出路。
为分析甘肃黄土高原半干旱地区蓄积径流的潜力,简单的办法是采用水文部门的径流系数等值线图进行计算,但径流系数等值线在计算一个流域的径流量时是把流域大小、降雨量作简单的线性相乘,这种方法对农业集雨规划显然精度不够。
而对一个小区多年实测研究所获得的考虑多种因素的复杂降雨—径流公式又不适用于广大农村地区的工程规划。
为此,我们拟通过遥感和地理信息系统方法解决这一问题。
以黄河的支流祖厉河和宛川河流域的部分集水区为例,其面积覆盖甘肃黄土高原具有代表性的定西、榆中、皋兰、靖远等县,共6个集水区,集水区面积为268~6544km2之间。
该地区的土壤类型主要以黄绵土和灰钙土为主,从质地上划分均属壤土。
土壤的水文特性较接近,土壤入渗能力也相似(蒋定生,1986)。
这样在我们的模型中就省去了对土壤水文参数的考虑,也正因为如此,该模型只适用于该区域。
本研究的数据收集是基于水文研究的需要进行的(Goodrichetal.,1993)。
主要包括三个数据层,数字高程模型(DigitalElevationModel,DEM)、降雨和植被。
3.1数字高程模型和集水区定界
从数字高程模型自动解译地形特征参数在过去的10年中已有很大的发展,这主要是由于景观数据和DEM数据量的增加和计算机软件的发展。
在水文和水资源研究领域,DEM的主要用途是提取集水区边界、水系网络、集水区地形景观特征如坡度、坡向等。
这里采用的是由1∶500000地形图生成的DEM,生成过程为:
先数字化地形等高线,然后转换成ARC/INFO的TIN(不规则三角网)数据模型,最后用TIN数据模型生成网格化的DEM。
通过比较我们认为在进行河流网络和集水区边界模拟时,
对于几百到上千平方公里的集水区,采用750m×750m的栅格DEM较为理想。
主要提取的参数为集水区边界和河流网络,在ARC/INFOGRID模型中,采用D8(八相邻)方法进行集水区边界和河流网络的模拟。
八相临方法(Douglas,1986;FairfieldandLeymarie,1991)对每一个栅格单元给出其相邻的8个单元的关系。
在河流网络模拟中,先给定出水口的栅格位置,然后计算相邻8个栅格水流是否流入该栅格,对于流入的栅格再进行这样的分析,直到最后一个栅格的相邻8个栅格无一流入该栅格为止,所有按这种链接方法具有流入特征的栅格组成流域面积,其边界即为流域边界;按流入方向和量的分级便可得出河流网络分级图。
按照这种方法我们进行了甘肃整个河东地区的模拟,图1给出了在这里建立降雨—径流关系模型的6个集水区模拟结果。
图2由DEM生成的集水区边界和河流网络
对于主要河流,模拟结果与测绘水系图一致,但模拟可以给出更精细分布的河流水系图。
集水面积对于6个集水区普遍有差别,由于这里没有得到水文部门的流域边界图,所以不能进行比较,出现这一现象的主要原因是存在具有多盆地而盆地内没有径流站的情况,但这种地貌类型在黄土高原地区并不多见,我们的模拟面积之和覆盖了甘肃河东地区的所有面积,而按水文部门发布的面积只能覆盖部分面积。
这可能是水文部门在人工划分集水区时造成的误差,MikiM.StuebeanddonglasM.Johnston(1990)指出了手动划分集水区面积和采用GIS自动分界存在的差别。
3.2年均降雨分布
年降雨量数据取自采用GIS中的空间插值方法生成的多年平均降雨量栅格数据,该插值方法采用的是先用站点降雨量与站点海拔高度得出降雨量与海拔高度的回归公式,然后再对回归公式计算值与站点数据的差值进行Kriging插值,最后将回归栅格数据与Kriging插值数据叠加得到考虑了海拔高度影响的降雨量栅格数据,详见张胜雷硕士论文(1997)。
为了与遥感数据配合,我们统一将降雨量数据重新采样成1100m×1100m的栅格数据。
3.3径流数据
径流数据采用甘肃省水文总站1982年出版的《甘肃省地表水资源》中的1958~1980年水文站径流统计数据。
值表1研究区特征
3.4降雨-径流模型的建立
根据表1的集水面积和径流量、降雨量以及遥感所得的绿度值数据,我们在统计软件STATISTI-CA中进行多元回归分析,得到如下结果:
RF=11100×AP3.165×NDVI-3.535×A0.8013
R=0.8013
其中RF为年均径流量(m3),AP为年均降雨量(mm),A为集水区面积(km2)。
R为回归系数。
由公式可以看出,整个集水区出口径流量并不等于单个小区的和,因为径流量与面积并不是线性关系,而是0.8013次方。
这是因为各小区向集水口汇流过程中存在损失。
在采用分布模型计算时应注意这一点。
图3径流量模拟结果与实测结果拟合情况
图3是本区径流的观测值与用公式得出的计算值的比较,可以看出,其结果接近1∶1直线,证明该模型符合程度很好。
另外,为了与不同测量单位和方法得到的结果比较,我们计算了高泉流域(9.168km2)的年均径流量。
同时与高泉流域的定西地区水保站数据对比,发现计算结果与高泉近年实测数据相差甚远。
但与治理前的结果吻合得很好,如表2所示。
表2定西高泉流域多年径流数据
黄土高原半干旱地区地表径流受降雨量、地表植被盖度和流域面积的影响很大,关系也很复杂,但对于多年平均径流量的计算,采用本文方法可,以得到比较理想结果。
从公式
(2)可以看出,流域出水口的径流量与流域面积并不是简单的线性关系,这是由于在径流流动过程中在水道上存在损失,并不是所有的产流都能达到出水口。
水道越长,损失越大。
因此在用栅格法计算径流时不能简单将每个栅格径流量相加作为出水口径流。
在该方法中我们采用了地理信息系统提取流域边界、水道、地形特征和下垫面特征,卫星遥感获得植被和土地利用状况来得出降雨—径流关系。
对于研究区大小的不同可采用同样的方法,但所选的遥感图像种类需要与研究区大小匹配。
采用GIS和RS手段可以准确、快速地分析半干旱区降雨—径流关系,从而为半干旱地区集
4总结
地理信息系统作为一种决策支持系统,它是以地理空间数据库为基础,采用地理模型分析方法,适时提供多种空间和动态的地理信息,为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。
地理信息系统的发展速度之快、应用范围之广、影响领域之大是其他地理学科无法比拟的。
随着计算机软硬件技术、网络技术、多媒体技术、通讯技术的发展,必将推动GIS的发展。
众所周知,GIS已成为“数字地球”的核心技术,不仅如此,它必将进入各行各业乃至千家万户,为人们生产、生活、学习和工作提供地理信息服
参考文献
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