摘要：在全球环境变化不足中,地表覆盖变化是自然与人类活动综合影响最为显著的要素。地表覆盖变化对地表水文历程的影响探讨是目前的探讨热点。地表覆盖遥感分类数据的分辨率与分类类别一直是水文模型模拟精度的主要影响因素之一。RS与GIS的快速进展推动了水文学科的进展,在水文探讨中发挥重要的作用,具有重大的科学作用。由此本论文以水文学当前的探讨热点出发,对于地表覆盖遥感分类数据对水文历程模拟以及区域地表水资源评估进行了综合探讨性探讨,提出一些新的探讨思路和策略,具有重要的科学作用和实际运用价值。本论文以江苏省苏北片区为探讨区,评价了地表覆盖遥感分类数据的分辨率对地表水资源评估的影响；以秦淮河流域为探讨区,采取SWAT模型探讨了地表覆盖遥感分类数据分类类别对流域径流模拟的影响作用；以太湖流域为探讨区,利用河网水文模型探讨地表覆盖遥感分类数据分辨率导致的水文历程模拟结果差别,评价了地表覆盖变化对区域水文历程的影响。主要探讨成果如下：(1)地表覆盖遥感分类数据变化特点随着遥感影像分辨率降低,所获取的地表覆盖遥感分类数据的变化主要集中于水田和旱地的面积变化,主要体现是水田面积的大量增加伴随着旱地面积的减少,以及水田面积与水面、城镇用地面积不同程度的转化。随时间推移伴随的主要变化是城镇用地面积的增加,反映了城市化进程的影响。其主要体现是城镇面积大量增加伴随着水田面积的大量减少,旱林地面积增加而水面面积减少。城市化现象在有些探讨区呈加速的走势。(2)地表覆盖遥感分类数据分辨率对地表水资源评估的影响地表覆盖遥感分类数据分辨率对水资源估算有较大的影响,变化比例以0.7%-105.2%不等。特殊干旱年(P=95%),基于两种不同分辨率地表覆盖遥感分类数据下的水资源评估结果有显著差别,多个水利分区差别在50%以上；一般干旱年(P=75%)的变化率与平水年(P=50%)的变化率基本在20%以下。将基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的地表水资源量的模拟结果与《江苏省水资源调查评价》的多年平均地表水资源量评估结果相比较,基于10m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的地表水资源量与《江苏省水资源调查评价》的结果拟合度较高。其次,基于相同分辨率地表覆盖遥感分类数据,平水年情境下的模拟结果与《江苏省水资源调查评价》中对应保证率的多年平均结果差别最小,拟合度最高。一般干旱年其次,特殊干旱年拟合度较差。相同水文情景下,模拟的地表水资源量随着地表覆盖遥感分类数据分辨率的降低呈减小的走势；主要的产流变化是水田和城镇产流的增加伴随着旱地产流与水面产流的减少。其中,以水田产流的增加较显著,旱地产流减小较显著。降雨量的多少是影响产流量总量多少的主要影响因素,而分辨率变化导致下垫面统计变化是产流历程及产流变化量的主要影响因素。(3)地表覆盖遥感分类数据分类类别对径流模拟的影响随着遥感影像土地利用分类类别的增加,模拟的年均流量下降。根据多年日模拟结果,随着分类系统的变化,流域的出口断面流量全年2/3的日模拟结果变化较小,全年1/10的日模拟结果变化达5%以上,最大差额为31.6m3/s,达出口断面流量的12.64%。基于不同土地利用分类类别地表覆盖遥感分类数据模拟输出的流域月均流量结果显示,地表覆盖遥感分类数据的土地利用分类类别对水文模拟的影响比地表覆盖遥感分类数据分辨率的影响小。分辨率的变化对流域的月均流量模拟有较显著的影响作用。随着地表覆盖遥感分类数据分辨率降低,模拟的月均流量洪峰值升高。基于不同时期地表覆盖遥感分类数据的模拟结果显示,随时间的推移模拟的月均流量洪峰值升高。基于不同土地利用分类类别的地表覆盖遥感分类数据模拟输出的结果之间的差别较显著。土地利用分类类别对区域径流的影响作用大小与土地利用类别对水循环影响作用大小成正相关联系。在将土地利用类别分为4类、5类、12类的比较性探讨中发现,将土地利用类别分为4类的模拟结果与将土地利用类别分为5类的模拟结果之间的差距比将土地利用类别分为5类的模拟结果与将土地利用类别分为12类的模拟结果之间的差距大,相差一个量级。浅析认为,4类分类系统与5类分类系统主要变化是4类分类系统将草地林地作为1类土地利用类别,5类分类系统将草地林地分为草地、林地2类土地利用类别,这样的分类差别对产汇流有一定的影响作用。而分为12类更细的分类类别主要的变化是树木种类细分,细分的土地利用类别间的产汇流机制差别较小,继而此类土地利用类别细分对水文模拟结果影响较小。由此,地表覆盖遥感分类数据在水文方面的运用中,若进一步细分类别以影响水文历程的产汇流结构特点出发考虑分类类别,适用性会更好。(4)地表覆盖遥感分类数据分辨率对水文历程模拟结果的影响地表覆盖遥感分类数据的分辨率对流域水位历程模拟结果有显著影响作用。基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据计算得到的产流结果差别较大。地表覆盖遥感分类数据分辨率差别越大,模拟输出的水位差值越大。分辨率引起的计算差别随着降雨量的增加而增加,有着累计叠加的效应。降雨和下垫面分辨率对产流计算结果均有显著影响作用。基于分辨率较高的地表覆盖遥感分类数据模拟输出的产流量比基于分辨率较低的地表覆盖遥感分类数据模拟输出的产流量高。基于相同分辨率地表覆盖遥感分类数据,随着时间推移和城市化进程引起的地表覆盖变化下模拟输出的探讨区产流量呈增加走势。相同水文条件下,基于分辨率较高地表覆盖遥感分类数据模拟输出的流域水位也较高。基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的探讨区水位计算结果比较探讨发现,基于30m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位与基于调查统计地表覆盖数据模拟出的水位之间的差别最大,其最大变化幅度为8.7%(丰水年常州站)；基于10m与300m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差别其次,其最大变化幅度为7.43%(丰水年常州站)；基于30m与300m分辨率地表覆盖遥感分类数据计算输出的水位最大变化幅度为5.94%(丰水年无锡站)。基于相同分辨率变化的地表覆盖遥感分类数据,丰水年情景下模拟输出的水位差距在三种水文情景计算结果中最大。由此,利用遥感数据进行相关探讨时,为了更接近真实情况,计算结果应做相应的校正。模拟结果显示,降雨量的多少是水位历程整体高低的主要影响因素。整体走势上,丰水年(P=20%)情景下模拟的水位最高,平水年(P=50%)情景下模拟的水位其次,枯水年(P=90%)情景下模拟的水位最低。其中,丰水年的水位起伏最大,且大部分时间都比其他两个典型年的水位高,尤其是在汛期。平水年水位历程起伏较小,全年一半以上水位比枯水年的水位高。枯水年的水位少数时段比平水年水位高。由此可见,除了降雨量等水文条件外,其它因素对水位历程有一定的影响。丰水年地表覆盖遥感分类数据的水文响应比枯水年的水文响应更显著；其次,地表覆盖遥感分类数据的变化对水位历程有一定的影响,总体走势是随着城市化进程地表覆盖的变化,水位整体呈升高的走势。每个站点起伏变化有异,变化幅度在0.33%-6.45%之间。本论文首次探讨基于共享途径可获取的地表覆盖遥感分类数据分辨率对地表水资源量评估以及地表水文历程模拟的影响作用,弥补了该探讨区域的探讨空白,对水文模拟及水资源评估中正确利用和选择地表覆盖遥感分类数据空间分辨率具有参考价值,为地表覆盖遥感分类数据更好地运用于水文探讨就提出新的探讨途径。进行不同土地利用分类类别的地表覆盖遥感分类数据变化对水文模拟影响探讨,提出运用于水文的遥感影像土地利用分类标准的主要衡量指标,对合理选择地表覆盖数据分类精细程度具有指导作用。基于不同保证率水文情景和不同时期地表覆盖变化的水文历程模拟,浅析降雨与地表覆盖变化对流域水文历程影响作用,为流域水文要素探讨提出新的探讨思路和探讨策略,具有革新性与科学性。关键词：地表覆盖数据论文分辨率论文分类类别论文水资源评估论文水文历程模拟论文RS论文GIS论文
摘要6-10
ABSTRACT10-15
目录15-18
表目录18-20
图目录20-23
Index of Table23-26
Index of Figure26-29
1 绪论29-51
1.1 探讨背景、选题目的与探讨作用29-32
1.1.1 探讨背景29-30
1.1.2 选题目的30-31
1.1.3 探讨作用31-32
1.2 地表覆盖变化水文响应探讨进展32-47
1.2.1 地表覆盖变化的水文响应探讨进展32-36
1.2.2 RS与GIS支撑下水文探讨进展36-45
1.2.3 地表覆盖数据分辨率与分类系统水文响应探讨进展45-47
1.2.4 不足与展望47
1.3 技术路线和探讨内容47-51
1.3.1 探讨内容47-48
1.3.2 技术路线48-51
2. 地表覆盖数据的差别与变化特点51-69
2.1 数据来源51
2.2 遥感影像分辨率引起的地表覆盖遥感分类数据差别51-66
2.2.1 苏北片区的地表覆盖遥感分类数据概况51-59
2.2.2 秦淮河流域地表覆盖遥感分类数据概况59-60
2.2.3 太湖流域地表覆盖遥感分类数据概况60-66
2.3 不同时期地表覆盖变化特点66-68
2.4 小结68-69
3. 地表覆盖遥感分类数据分辨率对水资源评估的影响—以江苏省苏北片区为例69-91
3.1 典型探讨区概况与资料情况69-74
3.1.1 江苏省苏北片区概况69-73
3.1.2 水文资料73-74
3.2 水资源估算模型74-77
3.2.1 水面产流方式74
3.2.2城镇产流方式74
3.2.3 水田产流方式74-76
3.2.4 旱地产流方式76-77
3.3 模型模拟与结果77-89
3.3.1 地表水资源模拟结果77-79
3.3.2 地表水资源评估的影响因素79-89
3.4 小结89-91
4. 地表覆盖遥感分类数据的分类类别对流域径流量的影响—以秦淮河流域为例91-109
4.1 典型探讨区概况与资料情况91-92
4.1.1 秦淮河流域概况91-92
4.1.2 水文资料等基础资料92
4.2 SWAT模型数据库建立92-97
4.2.1 SWAT模型水文模块基本原理92-93
4.2.2 SWAT模型数据库建立93-97
4.3 模型模拟结果与结论97-106
4.3.1 SWAT模型模拟与校准97-99
4.3.2 不同土地利用分类系统地表覆盖遥感分类数据的模拟结果99-106
4.4 结论106-109
5. 地表覆盖变化及其分辨率对水文历程探讨的影响—以太湖流域为例109-141
5.1 典型探讨区概况与资料情况109-114
5.1.1 太湖流域概况109-114
5.1.2 水文资料114
5.2 太湖河网水文模型的建立114-120
5.2.1 降雨产流模块114-116
5.2.2 山丘及平原汇流模块116
5.2.3 河网水流运动模块116-118
5.2.4 概化结果118
5.2.5 产流量计算118-120
5.3 代表站点水位模拟验证结果120-123
5.3.1 水位模拟验证结果120-122
5.3.2 分区交换水量模拟验证结果122-123
5.4 基于地表覆盖遥感分类数据的太湖流域水文历程模拟比较探讨123-138
5.4.1 基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据的流域产流模拟结果123-130
5.4.2 基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据流域水文历程模拟结果130-136
5.4.3 基于相同地表覆盖遥感分类数据降雨对流域水文历程的影响136
5.4.4 基于不同时期地表覆盖遥感分类数据对流域水文历程模拟结果136-138
5.5 结论138-141
6. 探讨成果与展望141-146
6.1 主要探讨成果141-144
6.2 论新点144
6.3 进一步探讨展望144-146
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