HEC-HMS水文模型系统在汉江褒河流域的应用研究

基于地理信息系统和遥感技术的水文模型集成系统将成为未来水文循环过程研究的发展趋势。基于HEC-HMS水文模型系统,采用多种方案对位于汉江上游的褒河流域进行了降雨径流模拟。研究结果表明:基于DEM、遥感影像和土壤资料,并结合GIS技术推求反映流域下垫面特征的关键水文参数的方法可以与HEC-HMS水文模型系统很好地耦合。该模型对于我国湿润、半湿润山区的次洪模拟具有较好的适用性。     

汉江流域日降水多种小波分解与重构及其时空分布

将汉江流域55个气象站点1981年的日降水数据作为随机信号,借助于小波分析时间变化特征,利用Haar等7种小波函数分解日降水信号,采用Kriging空间内插方法把分解得到的小波系数空间离散化,在每个100 m×100 m栅格上进行小波的重构,从而实现随机性较高的日降水信息的时空降尺度,以期得到较为准确的日降水时空数据集.利用该流域另外45个气象站点1981年的日降水数据进行时空模拟结果的验证.通过平均误差等指标的定量评估.结果表明,采用Haar小波母函数对日降水信号进行分解与重构能够最准确地表达日降水的时空变化特征,更能充分表达日降水的高度随机性本质特征.     

黑河流域叶面积指数的遥感反演

以黑河流域为研究区 ,探寻基于TM影像提取的植被指数 (VIs)与野外实测数据间叶面积指数 (LAI)的反演研究。结果表明 ,各植被指数与LAI均具有较高的相关性 ,整个研究区土壤调整植被指数 (SAVI)具有最高的LAI反演精度 ;把研究区分成绿洲区和山区 ,各种植被指数与LAI的相关系数和反演精度均有很大程度提高 ,同时得到绿洲区SAVI最适于反演LAI ,山区SR最适于反演LAI ,通过这种方式估算出黑河流域叶面积指数图。