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本文以秦淮河流域为研究对象,应用RS与GIS技术提取研究区不透水面和土地利用信息。以研究区1986-2009年不透水面变化过程为切入点,通过统计方法和水文模型,定量和定性地探讨研究区不透水面变化的水文系统响应。预测秦淮河流域未来不同不透水面分布情况下的土地利用情景,分析其对长期水文要素的影响。为该流域今后的城市建设、土地利用、水资源配置、防洪减灾等提供决策参考。论文主要研究内容如下:1、研究对多时相、多源遥感影像提取不透水面的方法。采用Landsat影像和中巴遥感影像两种数据源。首先对中巴影像进行PCA变换,取前两个主成份与原始影像合成信息量丰富、波段多的影像,以满足线性混合像元分解模型的条件。其次将遥感影像中每个像元都看作高反照度地物、低反照度地物、植被和裸土的组合,运用线性光谱混合模型提取不透水面信息。最后应用时间规则提高长时间序列不透水面信息提取的精度。研究结果表明,对中巴影像预处理和时间规则等方法可以得到精度较高的不透水面。2、基于统计方法定性和定量地分析不透水面变化对研究区的水文效应。应用MK检验、有序聚类等时间序列方法定性的探讨秦淮河流域1986-2006年径流深、降雨量等水文要素发展趋势及突变点。利用多元线性逐步回归分析流域受不透水面影响的起始时间及水文要素变化的程度。研究结果表明,不透水面的迅速增加导致研究区水文要素的变化从2003年开始显著。不透水面的增加导致年径流深、汛期径流深、洪量和径流系数都呈现增多的趋势,而蒸发量有所减少,其中年径流深的相对变化最大,年蒸发量的相对变化最小。3、基于L-THIA模型进一步定量分析不透水面变化对研究区的水文效应。首先建立研究区的土地利用情景,其目的是只考虑不透水面的变化对水文要素的影响。构建适合本研究区的L-THIA模型,为解释和预测不透水面的长期水文效应提供了有力的技术支持。在此基础上,结合不同时期土地利用情景模拟分析不透水面对水文过程的长期影响。结果表明,在相同的降雨条件下,不透水面变化导致全流域年均径流深、径流系数增加,年均蒸发量减少。从2003年开始,水文要素的变化程度明显加强,年均径流深的增加速度由2003年以前的4.66mm/年增加到11.99mm/年。不透水率与对应情况下的年均径流深呈线性关系,即随着不透面比率的提高,年均径流深呈线性增长。4、研究区未来城镇化的水文效应。基于研究区2003-2006年土地利用变化趋势,利用CA-Markov模型预测未来2012年和2018年的土地利用。应用已构建的L-THIA模型,分析未来不同不透水面分布的情况下的年均径流深、蒸发量等水文要素。结果表明,当研究区的不透水率为23.83%,年均径流深为532.44mm,比实测流域年均径流深增加了38.81%;而当不透水率增加到33.13%,模拟出年均径流深为613.54mm,比实测的增加了229.95mm,提高了59.95%。当流域中不透水率增加到30%左右时,流域径流深增加了一半,会导致该区洪涝灾害、水资源与水环境等问题加剧,需加强该区的城镇化建设的管理。