沟谷系统是黄土地貌重要的组成部分之一,其物质能量交换活跃,地表形态特征复杂多样,严重的土壤侵蚀给下游带来严峻挑战,是研究的热点区域之一。复合地形因子(Compound Topographic Index,CTI)是用于判断沟谷发育走向的一种地形指数模型,该模型对多个土壤因子响应敏感、计算简易并能实现对沟谷的精确定位,基于CTI识别沟谷系统的沟头和沟道轨迹(gully trajectories,以下简称沟道)对于把握研究区的地貌发育特征具有重要意义。研究选用黄土塬区(淳化)、黄土梁区(甘泉)、风沙过渡带(神木)和黄土峁区(绥德)四种现实地貌类型区以及黄土模拟小流域作为实验样区,分别采用CTI模型对四种地貌类型样区的沟头以及沟道进行了识别,探讨了CTI阈值对识别率的影响,并分析了CTI模型识别沟道的最佳分辨率;在黄土模拟小流域内,探讨了CTI模型识别沟头的效果,以及基于CTI的模拟小流域阶段划分,分析其不同格网大小对沟头提取的影响。论文的主要研究内容以及结论如下:1、不同分辨率DEM刻画的地形,适用的CTI模型不同。对于5m分辨率的四种地貌类型样区而言,采用CTI_a模型识别区域内沟谷系统的沟头和沟道可以获得较好的效果;对于10mm分辨率的黄土模拟样区而言,采用CTI_b模型对研究区进行沟头识别和流域阶段划分可以获得相对较好的效果。2、CTI模型提取现实地理样区沟头和沟道的识别率及阈值。研究对得到的CTI值进行集中化处理,得到CTI_a,再按照不同的分类方法提取研究区沟谷的沟头和沟道。研究表明,淳化样区CTI_a的阈值为12.15～22.97,理论最佳识别率约为77%;甘泉样区CTI_a的阈值是10.45～20.32,理论最佳识别率约为50%;神木样区CTI_a的阈值是11.09～19.17,理论最佳识别率约为59%;绥德样区CTI_a的阈值是9.84～18.66,理论最佳识别率约为63%。影响区域内沟头及沟道识别率的主要因子为地貌类型、坡度变率、沟头点密度以及沟道密度等因子。3、不同分辨率DEM对识别研究区沟头及沟道的影响。研究通过对淳化、甘泉、神木和绥德四个样区的DEM进行重采样,共获得5m～30m分辨率数据6组。通过分析不同分辨率下样区内沟道长度及沟道提取损失率的变化关系,得出相应最适宜的分辨率大小。对淳化样区而言,在采用CTI方法提取沟道时,最佳分辨率为20m;对甘泉样区而言,在采用CTI方法提取沟道时,最佳分辨率为10m;对神木样区而言,当采用CTI方法识别沟道时,最佳分辨率为15m;对于绥德眼去而言,采用CTI方法识别沟道的最佳分辨率是30m。影响区域内沟道损失率的因子主要为地表切割深度和主沟支沟长度比等因子。4、采用CTI模型标识沟头和划分流域阶段。研究通过该对黄土模拟小流域的CTI值进行对数处理得到CTI_b,根据各流域内CTI _b的值域特征可以标识沟头和划分流域阶段。研究表明,采用CTI方法对模拟小流域前期和中期进行标识沟头基本可以达到56%以上的有效率。对模拟小流域DEM进行重采样,共获取10mm～35mm分辨率数据6组。其中,当用于标识沟头时,20mm分辨率取得的效果最好;当用于划分流域阶段时,15mm可以获取更好的效果。