TOPMODEL模型研究进展与热点

TOPMODEL是一种基于物理过程的半分布式水文模型。该模型以计算地形指数的空间格局来反映流域饱和缺水量的空间分布。物理意义明确。介绍了TOPMODEL的原理。以及地形指数的意义和计算方法，讨论了TOPMODEL与GIS集成。以及模型尺度等热点问题。     

水土保持措施的水文效应模拟研究

将TOPMODEL模型进行改进,在地形指数中引入了植被覆盖的影响,提出了植被地形指数的概念,通过流域网格划分实现了水土保持措施的水文效应模拟。以江西修河流域清江站以上水土流失较为严重的地区为研究区,根据1992—1996年的逐日流量资料,进行了梯田、经果林、人工草地及水保林4种水土保持措施的水文效应模拟。结论认为:基于改进的TOPMODEL模型模拟水土保持措施的水文效应是可行的,模拟结果可信。     

改进型TOPMODEL在不同尺度和气候条件流域上的适用性研究

在阐述TOPMODEL基本原理的基础上，针对现行TOPMODEI．地形指数计算方法、产流机制、汇流方式3个方面进行了改进，并将改进后的模型在小尺度湿润的子午河流域和中尺度半干旱的马莲河流域进行了模拟测试。在模拟过程中，定量分析了模型模拟的各个水文过程变量，探讨和揭示了该模型在不同尺度和不同气候条件流域上的适用能力。研究结果表明，改进后的TOPMODEL能够准确地表达实际流域关键地形参数的空间分布特征，客观地描述流域水文过程的内在机理。该模型在小尺度湿润流域测试效果较好，在中尺度半干旱流域虽然精度相对较低，但仍然能够模拟和解译大部分的水文机制。     

DEM地形复杂度指数及提取方法研究

在充分阐述各种地形信息表达方式的基础上,提出了基于栅格DEM的地形复杂度指数的概念与计算方法。研究结果认为,DEM的地形复杂度指数是描述地形变化程度的综合指标。可以在一个3×3窗口中,通过提取栅格中心点与其邻域栅格所组成的相邻的空间平面之间的夹角来表示。根据在陕北黄土丘陵沟壑区1∶5万DEM的试验结果显示,该方法所提取的地形复杂度指数,可有效地描述该类DEM信息源的地面形态变化情况。该研究结果为进一步深入探讨DEM地形信息量的概念体系,以及地形信息量的空间分异规律及其随空间尺度(比例尺、栅格分辨率)变化的规律创造了重要的条件。     

DEM水平分辨率对流域特征提取的影响分析

在基于数字高程模型(DEM)的流域地形分析中,栅格DEM的分辨率对分析结果具有很大的影响。以舒城县内面积为7.9km2的龙潭小流域作为研究区域,分别对分辨率为5m×5m～50m×50m的10幅DEM数据进行流域特征提取和分析,计算地形指数并分析其分布特征。研究表明:在小流域尺度上,DEM分辨率的变化对流域面积、最长河道长度等参数影响不大,对河道总长度、河网密度及平均坡度等参数有较大影响,对流域特征的提取影响规律为DEM分辨率越低,提取的流域特征越粗糙;且分辨率低于15m的DEM计算出的地形指数值较为离散、概率分布曲线形状较之5m分辨率DEM的地形指数概率分布曲线有明显不同,表明分辨率低于15m的DEM对小流域水文地形信息的反映较差,为小流域尺度水文模型DEM数据适宜分辨率选取提供一定的理论依据。     

BTOPMC/SCAU分布式流域水文模型原理和系统设计

BTOPMC(block-wise use of TOPMODEL(TOPgraphic MODEL,基于地形的水文模型)with the Muskingum-Cunge method,分块应用TOPMODEL和马斯京根-康吉汇流方法)是一个具有较强物理基础的分布式流域水文模型,主要用于教学和流域研究,模型有待软件化,以便用于流域作业预报和水资源管理。该文采用多层架构体系设计了该模型的计算机系统,形成了BTOPMC/SCAU(south china agricultural university),系统由数据层、模型层、通信层、数据表达层和用户操作层组成,运行环境采用客户端/服务端模式。提供手动和自动2种参数率定模式,自动率定采用SCE-UA(shuffled complex evolution developed at university of arizona)全局最优算法,内置7种目标函数。采用Open MP(open multi-processing,开放式多处理)多核并发编程技术在产汇流模块实现了多核并行计算。系统为流域水文作业预报和水资源管理提供了精致的方法和简便工具。     

联合改进TOPMODEL和PDSI的半干旱区干旱评估模型构建

针对近年来半干旱区春旱不断,严重影响粮食产量,而应用于半干旱区的分布式水文模型和干旱评估模型较少且普遍存在物理基础不强、通用性较差的现状,该文以松嫩平原北部半旱区典型流域为依托,研发半干旱区栅格型水文模型及旱情评估模型。该水文模型的产流过程是运用格子波尔兹曼方法(Lattice Boltzmann method,LBM)建立的非饱和带和饱和带水流运动数值模块,而汇流过程则运用LBM方法求解坡面和河道水流运动方程建立的汇流数值模块,在栅格区域内各模块按松散耦合方式构建了基于LBM的栅格型TOPMODEL(LBMGTOPMODEL)。从水文循环角度,结合水文模型LBMGTOPMODEL和帕默尔干旱指数(Palmer drought severity index,PDSI),通过模拟半干旱区典型流域洮儿河的水循环过程各要素的时空变化来建立半干旱地区的干旱评估模型。结果表明:由次洪模拟得径流相对误差绝对值平均值为4.45%、洪峰流量相对误差绝对值平均值为5.00%、确定性系数均值为0.76,可得构建的LBMGTOPMODEL水文模型能较好地模拟洮儿河流域水文循环过程;气象、补水、径流、失水和气候特征等气象水文常数均呈现出一定空间分布状态,其中气候特征常数分布在0~7.23,差异性明显;气象水文常数均值随着计算时段的取值而变化;应用构建的半干旱区评估模型对研究区的干旱情况进行了评估,评估结果与洮儿河流域实际情况接近;将构建的干旱评估模型评估的干旱情况和单一因素干旱指标降水距平指数计算的干旱情况与实际情况相对比,得出基于分布式水文模拟的PDSI指标能更好地反映水文过程中多种因素对干旱的影响和干旱的时空演变过程,为旱情评估提供参考。     

极端降雨条件下植被恢复流域结构和功能连通性间的关系

探明极端降雨条件下流域水文和泥沙连通性的相互关系，对新形势下黄土高原植被恢复流域水沙调控与水土保持高质量发展具有重要作用。该研究在泥沙连通性指数(index of connectivity,IC)的基础上，采用地形位置指数和植被覆盖因子改进的结构连通性指数(structural sediment connectivity,SC_st)，累计地表径流深因子改进的功能连通性指数(functional hydrological connectivity,HC_fn)，研究了极端降雨和植被恢复对流域水沙连通性的影响及输沙潜力的表征能力。结果表明：植被恢复流域归一化植被指数均值由2000年的0.29剧增到2020年的0.70，显著影响SC_st，其均值由2000年的-6.49下降到2020年的-10.03,Pearson相关系数-0.93；降雨径流显著影响HC_fn，年月尺度上HC_fn均值与降雨径流深的相关系数均大于0.70。HC_fn可动态反映流域径流输沙情况，平水年流域实...     

SRTM DEM在TOPMODEL模型中的可用性分析

以皎口水库流域为例，用数字化1：5万地形图所得DEM在TOPMODEL模型模拟中的结果作对比，研究了SRTM DEM在TOPMODEL模型中的可用性。研究发现SRTM DEM水平分辨率约90m的数据能够用于数字高程模型难以获取的大中型流域的TOPMODEL模型的水文模拟，并能取得较好的模拟效果。     

大岗山流域土壤碳氮要素空间分布特征及影响因素

为了探究江西大岗山流域土壤碳氮要素的空间异质性分布规律,以该流域表层土壤为研究对象,基于GIS平台,建立土壤有机碳(SOC)和全氮(STN)与植被及地形因子的相关关系模型,从而分析流域土壤碳氮要素的空间分布特征及其影响因素:1)流域表层SOC和STN的平均值为25.55和1.61 g/kg,变异系数分别为64.16%和28.37%,均属于中等程度变异。2)植被和地形因子与SOC和STN具有较高的空间相关性,基于归一化植被指数(NDVI)、海拔和地形湿度指数的流域表层土壤构建了SOC和STN的空间分布图——碳氮要素分布均呈现由西北向东南逐渐减少的趋势。3)流域表层的SOC和STN与汇流动力指数和沉积物运移指数呈显著负相关关系,而与NDVI、海拔、坡度和地形湿度指数呈显著正相关关系。因此,植被和地形因子显著影响大岗山流域SOC和STN的空间异质性分布。研究结果可为我国南方红壤区森林植被土壤碳氮等要素的空间分布规律研究和水土流失综合治理效益的定量评价提供参考。     

基于局部离群指数的土壤重金属污染评价方法

为评价土壤重金属污染,该文提出了一种局部离群指数方法。局部离群指数方法计算监测样点的局部离群指数,监测样点的局部离群指数越大,则该样点是污染样点的趋势越大。为确保算法的准确性,定义了深度离群点以及广度离群点;为减少算法处理海量数据的计算复杂性,开发了基于密度取样的数据过滤方法,以过滤数据分布致密的数据点而保留稀疏区域的数据点。以京郊农田重金属监测数据为实例,比较局部离群指数方法与内梅罗污染指数方法的评价结果的准确性,结果显示局部离群指数方法的评价结果与内梅罗污染指数方法的结果吻合,表明局部离群指数方法可作为一种有效的重金属污染评价方法。     

Development of an adapted empirical drought index to the Mediterranean conditions for use in forestry

The most widely used empirical drought indices in forestry and fire risk management were tested under Mediterranean conditions. These were: the Keetch-Byram drought index KBDI, the Nesterov index NI, the Modified Nesterov index MNI, the Zhdanko index ZI which belong to the cumulative type, and the Sweden Angstrom Index which belongs to the daily type. The above indices were selected for fire risk assessment in the European Mediterranean conditions, following the method of correlating indices with real fuel moisture data. Meteorological data were collected for the testing area of the sub-urban forest of Thessaloniki, northern Greece. Time series of the drought indices were constructed for the summers of 2006 and 2007. At the same time, field data were collected in order to estimate the real fuel moisture content including surface soil, litter to represent the dead fuel moisture content, and grass to represent the live fuel moisture content. Statistical analysis of the collected field data and their correlation with the tested drought indices, which calculated from the local meteorological data, showed that KBDI is the most suitable empirical drought index for the area. Consequently, KBDI was modified for a better adaptation to Mediterranean conditions, following the development procedure as in the original paper. Based on the above method a Modified KBDI was calculated for the study area, and the differences from the original KBDI were estimated. The comparison of the two indices showed that: (a) there is a faster response of the Modified KBDI index to meteorological data, (b) the index takes on higher values during the summer months of both studied years, and thus, previously reported problems of underestimation of actual water loss is mitigated, and, (c) the estimated fire risk is higher for the study area, which is in accordance with the very low moisture content values observed.     

Spatial and temporal changes of multiple cropping index in 1995-2010 in Taihu Lake basin, China

为了重建太湖流域1995－2010年耕地复种指数时空变化过程,结合1995年NOAA-AVHRR的旬NDVI数据、2000－2010年250 m 16 d合成的MODIS-NDVI数据和4期土地利用数据,利用傅里叶变换技术的HANTS方法重建农作物生长NDVI曲线,结合差分算法提取各时相复种指数。结果表明：太湖流域1995－2010年复种指数时空格局呈现以一年两熟为主,但一年一熟比例呈持续增长趋势,复种指数局部格局变化主要集中分布在上海市和浙江省;太湖流域复种指数呈北高南低的空间格局,1995－2010年总体呈较明显的下降趋势,从1995年189.4%持续下降到2010年167.3%,降幅从大到小依次为浙江省、上海市和江苏省;基于遥感和HANTS方法提取太湖流域复种指数在栅格尺度上精度达94.6%;受计算范畴差异及遥感数据空间分辨率影响,在县市行政区划单元尺度上,遥感方法与统计数据计算的复种指数平均误差约15.8%～21.6%。研究结果可为太湖流域农业政策制定及管理提供科学依据。     

太湖流域1995－2010年耕地复种指数时空变化遥感分析

为了重建太湖流域1995-2010年耕地复种指数时空变化过程,结合1995年NOAA-AVHRR的旬NDVI数据、2000-2010年250m16d合成的MODIS-NDVI数据和4期土地利用数据,利用傅里叶变换技术的HANTS方法重建农作物生长NDVI曲线,结合差分算法提取各时相复种指数。结果表明:太湖流域1995-2010年复种指数时空格局呈现以一年两熟为主,但一年一熟比例呈持续增长趋势,复种指数局部格局变化主要集中分布在上海市和浙江省;太湖流域复种指数呈北高南低的空间格局,1995-2010年总体呈较明显的下降趋势,从1995年189.4%持续下降到2010年167.3%,降幅从大到小依次为浙江省、上海市和江苏省;基于遥感和HANTS方法提取太湖流域复种指数在栅格尺度上精度达94.6%;受计算范畴差异及遥感数据空间分辨率影响,在县市行政区划单元尺度上,遥感方法与统计数据计算的复种指数平均误差约15.8%～21.6%。研究结果可为太湖流域农业政策制定及管理提供科学依据。     

玉溪市南盘江流域石灰岩地区景观格局变化研究--以江川县路居片区小流域为例

以江川县路居片区小流域1987-2003年土地利用现状图和万分之一地形图为基础，在地理信息系统软件MapGis6．6工作平台支持下．处理各种属性数据、图形数据等信息．建立空间信息库，提取相关土地利用现状和水土流失现状数据，建立各种数据信息库。选取了斑块数、平均斑块面积、斑块形状指数、破碎化指数、分维数、景观异质性指数和景观均匀度指数等指标进行研究分析。研究结果表明：17年间．景观斑块从124个增加到162个．土地利用现状类型增加较为明显的是坡耕地、疏幼林、岩石裸露地三种类型；水土流失现状各类型都有不同程度的增加．土壤侵蚀面积共增加了289．9hm^2。景观斑块个数增加，斑块平均面积出现不同程度的减少，景观斑块平均面积减少了5．7hm^2，景观破碎化指数1987年为0．914，2003年为0．922．破碎化指数增加，景观破碎程度加大。水土流失景观向多元化及破碎化方向发展。     

基于高光谱遥感的不同品种花生冠层叶面积指数的通用估算模型

为了快速、无损地监测花生冠层LAI,获取其长势信息,于2014年通过大田试验选用5个品种花生作为供试品种,使用ASD Field Spec Hand Held便携式野外光谱仪采集花生不同生育时期的冠层高光谱数据,同时使用SUNSCAN冠层分析系统实测花生冠层叶面积指数(LAI),并应用光谱微分技术和统计分析技术,分别分析4种光谱形式和6种植被指数与LAI的相关关系,建立估算模型。结果表明:高光谱反射率及其光谱变换形式中最优波段与LAI的相关性均极显著,其中一阶微分光谱ρ'在793nm波段处构建的估测方程对花生冠层LAI的估算效果最好(r=-0.5391,P0.01,RE=0.2497),其模拟值与实测值的拟合度达极显著水平(R=0.4435,P0.01);一阶微分光谱ρ'在734nm波段处LAI的实测值与模拟值的拟合效果最好(R=0.5485,P0.01)。6种植被指数所选的最优组合波段与LAI均通过了0.01水平的显著性检验(r≥0.5731,P0.01),其中归一化植被指数NDVI[760,976]对花生冠层LAI的估算效果最好(r=-0.6421,P0.01,RE=0.2167),模拟值与实测值的拟合度达极显著水平(R=0.6731,P0.01),且优于ρ'对LAI的估算效果;LAI实测值与模拟值拟合效果最好的为DVI[760,976](R=0.6893,P0.01)。研究结果表明一阶导数光谱和植被指数对花生冠层LAI的估算精度均较高,植被指数的估算精度尤高,研究同时进一步证实了导数光谱和植被指数能较好地消除土壤、大气等环境背景信息的影响。     

新疆阿勒泰地区区域旱涝变化特征分析

利用1961-2008年阿勒泰地区7个气象站的降水量资料计算其区域旱涝指数（W,简称W指数）,主要采用线性趋势法、Mann-Kendall法（简称M-K法）分析其变化特征;选取5个典型干旱、湿润年的NCEP/NCAR资料,对比分析其500hPa环流形势的异同;选取前一年500hPa部分环流特征量与当年W指数进行相关分析。结果表明：年和各季的W指数均具有明显的年际和年代际波动,均有旱涝交替、连旱或连涝的特征。M-K突变检测分析结果表明,年、季W指数突变主要发生在20世纪60年代中后期和80年代中期。分析典型干旱与湿润年500hPa距平场表明,干旱年东欧至西西伯利亚为较强的正距平,新疆受暖脊控制,湿润年则相反。若前一年极涡面积偏小,强度偏弱,而西太副高强度偏强,面积偏大,并盛行纬向环流,次年W指数则容易偏大,即易出现涝年。科学准确认识该地区旱涝规律,把握未来旱涝趋势变化,及时进行农业结构调整,合理安排农业生产,是防御旱涝夺丰收的有效措施。     

基于无人机采集的视觉与光谱图像预测棉花产量

为了高效管理农田,该文提出了一种应用低空遥感视觉与光谱图像预测棉花产量的方法。盛花期前的棉花图像由无人机遥感平台在距地面50m的飞行高度下采集,采集的局部图像通过拼接处理得到棉花地的全景RGB图像与CIR(color-infrared,彩色红外)图像。基于全景图像提取并计算了色度、植株覆盖率与归一化植被指数(normalized difference vegetationindex,NDVI)3个特征参数,用于构建棉花产量的预测模型。包括产量与特征参数的原始数据集随机分为训练集(90%)与测试集(10%)。训练集数据首先基于产量概率分布特征去除了10%的离群值,然后通过均值滤波器滤波,处理后的数据用于构建预测模型。通过SAS软件对比分析了单变量、双变量以及三变量构建的线性回归模型,预测模型由P值、决定系数R2、每0.4 hm2面积下估计值与真实值之间的平均绝对误差百分比(mean absolute percentage error,MAPE)这3个参数进行评估。试验结果表明,单变量、双变量以及三变量构建的共7个线性回归模型,其P值均小于0.05,则7个线性回归模型均具有统计学意义(5%显著性水平)。其中,由三变量构建的多元线性回归模型具有最大的决定系数R2=0.9 773,因此适应性最优。基于测试集验证模型精度,试验结果表明,采用多元线性回归模型进行产量估计,估计值与实际值之间的平均绝对误差百分比为4.0%。因此,无人机搭载图像传感器采集提取视觉与光谱特征能够有效用于作物产量的预测。     

石羊河流域植被生态质量时空变化动态监测

基于遥感和GIS技术，以MODIS NDVI为数据源，应用DEM和土地利用分类图，采用转移矩阵、一元线性回归模型等方法，对石羊河流域2000-2020年植被生态质量指数（Q）的时空变化特征进行研究，并对Q值基于不同海拔高度、坡度、坡向和植被类型的分布特征进行分析。结果表明：（1）2000-2020年石羊河流域的平均Q值为9.8，南北差异较大，Q值与海拔高度和坡度呈正相关；（2）分析Q转移矩阵，流域植被生态质量处于改善之中，2000-2010年植被生态质量改善和退化面积占总面积的比例分别为30.0%和2.2%,2010-2020年分别为13.7%和10.9%;(3)2000年以来流域Q值平均每10a增加1.2，呈增加趋势（Slope>0.0）的区域面积占整个研究区面积的90.3%;(4)Q值呈增加趋势的面积随着海拔高度的增大呈波动变化，随着坡度的增大先增加后减小；（5）森林、草地和灌木丛植被类型Q值呈增加趋势所占比例均在60.0%以上；（6）研究区Q值与气温、降水的相关系数分别为0.352和0.281，气温是植被生长的主要影响因素。     

基于分数阶微分光谱指数的小麦条锈病遥感监测模型构建

为提高小麦条锈病的遥感监测精度,该研究利用分数阶微分能够突出光谱的细微信息以及描述光谱数据间微小差异的优势,在对条锈病胁迫下小麦冠层光谱数据进行分数阶微分处理的基础上,构建了两波段和三波段分数阶微分光谱指数,并将其应用于小麦条锈病的遥感探测。研究结果表明,1.2阶次微分光谱与小麦条锈病冠层病情严重度的相关性最高,较原始反射率光谱、一阶微分光谱和二阶微分光谱分别提高了20.9%、3.9%和20.5%;基于分数阶微分光谱指数的最优分数阶次及其对应波长构建的三波段分数阶微分光谱指数对小麦条锈病的探测能力优于两波段分数阶微分光谱指数,其中分数阶微分光化学指数与冠层病情严重度的相关系数达到0.875;以分数阶微分光谱指数为自变量构建的高斯过程回归（Gaussian Process Regression,GPR）模型对小麦条锈病冠层病情严重度的预测精度优于反射率光谱指数,其训练数据集及验证数据集病情指数（Disease Index,DI）预测值和实测值间的决定系数较反射率光谱指数分别提高了3.8%和19.1%,该研究结果对进一步实现作物健康状况大面积高精度遥感监测具有重要意义。