ArcGIS水文分析实战教程（5）细说流向与流量

ArcGIS水文分析实战教程（5）细说流向与流量

本章导读：流向分析是ArcGIS水文分析工具的基础，属于GIS技术方面的术语；流量统计则是水文分析用做划分流域、河流等级的指标，属于水文行业术语。在利用ArcGIS软件作水文分析的过程当中，几乎全过程都用到流向和流量的栅格数据，所以，本章单独对流向和流量进行详细的解读。若是是GIS专业的人员，千万不要跳过这个章节，否则面对其余分析工具的时候用到的一些水文术语将会无所适从。 BY 李远祥

流向分析

ArcGIS水分分析工具的流向分析是基于D8单流向算法，若是分析使用的DEM存在凹陷点，就会产生汇，致使径流断流从而影响了分析结果。在前面章节《ArcGIS水文分析实战教程（2）ArcGIS水文分析工具的基本原理》中又介绍过D8算法，而《ArcGIS水文分析实战教程（4）地形预处理》章节中笔者也较少过如何建立无凹陷点得DEM数据，在使用流向分析工具以前能够先行阅读。
首先流向分析要使用填洼过的数据，确保DEM数据没有凹陷点。若是数据准备稳当，直接使用水文分析工具箱中的【流向】工具进行分析。

【流向】分析工具很简单，输入一个无凹陷点的DEM，输出结果就是流向栅格。以前也说起过，流向栅格数据是以2的n次方来标记8个方向的，在没有汇的状况下，其数值必定是2的n次方。ArcGIS软件经历了很是多个版本的迭代更新，已经很人性化了，在默认状况下会自动的给定流向栅格8个方位不一样的颜色进行渲染。下图利用的就是使用无凹陷点DEM进行流向分析产生的结果：

从图上能够看到其8个方位的流向，但这个图不是给人看的，主要是给计算机进行识别的。
若是流向中出现的不是【1，2，4，8，16，32，64，128】这样的值，而是一个连续像元值的结果，其实质是产生了8个方向之外的数值，以下图所示：

那么在参与进行计算的DEM确定还存在汇，因此要是遇到上图的这种流向的表达方式，就必定要对DEM作填洼操做，否则整个分析结果都会存在错误。

这是一个不为人知的小技巧，能够在分析的过程当中就清楚DEM数据是否知足分析条件；同时也能够给分析人员作个提醒，判断分析出错在哪一个环节。

流量统计

笔者将这个步骤称做【流量统计】而不是【流量分析】是有它特殊的意义的。在ArcGIS软件中，这个流量栅格并非水文学意义上的河流流量，与水文站实测的数据是两个彻底不一样意义的名词。这里的流量指的是有多少个格子的水流汇流到某一点上，是一个空间范围概念。若是要转换为水文学上的术语，以水文站为例，那就是该水文站对应的上游集水区面积。
ArcGIS的流量统计是须要流向栅格进行参考的，其统计原理以下图

其实际原理是累计每一个流向栅格的总数。
工具调用很是简单，输入流向分析结果的栅格数据，设置好输出的流量统计栅格就好了。以下图所示

工具里面还有一个【输入权重栅格数据】的可选项，后续笔者会对此说明

其结果也是一个栅格数据，只不过这个栅格数据每个像元值记录的是流向栅格中有多少个像元的水流流经该像元点。以下图所示：

参照这个结果的图例，能够直接从图中读取到一些信息。这个流量统计栅格亮白色表明的是流量越大，其中最大一点共有309111个像元向其汇入。按照前面章节获取该原始DEM数据的元数据信息能够知道，该数据为像元大小为3030，那么流量最大点的汇入栅格面积就是30 30 *309111 平方米。

流量划分

按照默认的显示方式去表达流量是没有任何意义的。流量统计的实际意义在于在必定流量值时会产生地表径流，在径流达到必定值是成为常规的河流，这才是水文分析要研究的对象。因此，在流量统计以后，必需要对统计的栅格数据进行重分类和筛选。栅格重分类和条件函数都可以实现对流量统计数据进行定义划分。

虽然ArcGIS软件中水文分析工具只有11个，但结合其余分析工具就能够无限延伸了。若是是水文工做者，不能光知道这11个工具，否则不少分析都没法实现。

【重分类】工具很是强大，在spatial扩展和3D扩展都带这一工具，它是统计学与GIS结合很是友好的一个工具。只要涉及到数据统计模型，基本上能够跟重分类扯上关系。

重分类工具使用不困难，困难的是它的指标是如何制定的，这就要看研究对象的特性了。例如水文分析研究的对象是小流域，那么怎么定义？按照面积定义仍是按照蓄积量来定义仍是别的定义方式，这真的跟行业和研究对象密不可分。
针对本章例子数据，若是研究的对象是汇水面积超过9平方千米的河流，那么就要根据数据的特性计算这9平方千米的蓄积栅格数是多少。这个换算并不难，按照平方千米与平方米的转化，9平方千米=9000000平方米。
9平方千米的蓄积栅格数=9000000/(30 * 30)=10000
也就是说地表径流可以汇聚成河流的最小蓄积栅格为10000，这样在重分类工具里面基本上能够划分为两类，1类是小于10000栅格数，一类是大于等于10000的栅格数，以下图分类

执行的结果分类两类，以下图

这样基本上能够知足达到必定蓄积量时生成的河流。
但【重分类】工具备一个不足的地方，就是在结果栅格中会保留全部的值。而后后续要提取出矢量的河流，那么重分类以后还须要对结果进行提取处理，相对来讲比较麻烦。可是它集成了比较多统计学上的分析函数，在分类的时候能够比较科学。
针对流量进行河流的定义，ArcGIS工具对栅格处理还提供了一个更好的工具，能够剔除掉不符好条件的栅格像元，那就是【条件函数】。【条件函数】有点像【筛选】工具，只不过一个是针对栅格数据，一个是针对矢量数据进行过滤，它是针对输入栅格的每一个输入像元执行 if/else 条件评估。例如该例子要提取出蓄积量大于10000的流量像元，使用【条件函数】能够以下操做

计算结果以下图

这个结果表面上看起来跟原来的流量统计结果相似，但留意图例部分，其最低值已经发生了变化，也就是说已经剔除掉小于10000像元值的栅格了。若是在显示设置上将其随意分为两类以上，都可以看到栅格像元的组成的河流与前面重分类的河流是温和的，以下图

因而可知，流量蓄积栅格的划分对于水文研究是很是重要的，它决定了河流的源头，从源头开始起算。后续再配合出水口数据就能够定义出研究的流域了。

流量的权重栅格

在流量统计的时候有一个参数叫作权重栅格，这个参数对于水文研究是很是重要的，但它倒是一个可选项，以下图所示

通常状况下若是只是但愿经过DEM数据提取河流，这个参数设不设关系不是十分大，特别是研究大江大河。若是是测绘或者纯GIS分析人员，基本上会将其无视掉。但做为水文从业者，这基本上能够肯定是必填的参数。

笔者发现某度上关于利用GIS作水文分析的检索结果，几乎没有对权重栅格进行过论述，估计是写这些文档的人都是GIS或GIS相关人员，不懂水文专业，因此都忽视该参数。

为何会有权重栅格？这仍是要从D8算法和流量统计工具计算方式提及。流量的统计都是基于流向像元数据进行累加统计，而流向栅格是基于D8算法计算出来的，原则上只考虑单个方向的汇水过程，而没有考虑其余的如降雨、渗透等水文现象。也就是说，在默认状况下，流向栅格流出的水量都是一致的，流量统计计算的只是流向栅格累计的个数。若是换成现实模拟，那就是说每个30 * 30 区域汇入河流的水量都是一致的。
这显然是不符合实际状况。按照水文过程，实地中每一处的蓄积（跟降雨量、下渗、植被吸水都有关系）对河流的贡献是不同的，不能一刀切。例如同等降雨强度下，相同单位面积的草地流出的水量确定比裸地要少得多，这就须要一个权重值来衡量多少水量蓄积才能达到河流造成。

那么这个权重栅格能够是什么内容？
这个栅格能够是如下几种：

• 雨量等值面。利用ArcGIS插值工具对雨量站数据进行插值，求出雨量在空间上的分布，从而付给每个流量栅格权重值。

• 地貌栅格。能够利用地貌数据，若是是矢量的，先用矢量转栅格工具进行转换，而后根据水文学上的各类地貌的特性和降雨强度设，计算出不一样地貌的渗透率（原则上这个是一个渗透率的栅格，只是它跟地貌相关）

• 植被吸水率。主要是多重考虑，将植被吸水部分考虑进去，其影响应该不大。

• 地表综合出水率：这个怎么说？就是将须要考虑到得因素尽量考虑进去，能够利用ArcGIS的加权叠加工具进行综合评估，最后得出雨水的有效转化率或者损失率。
  上述的这些都是水文学上关注的一些对象，具体公式怎么计算，那能够去参考一些水文学的文献。笔者这里不作精确的论述。

关于权重参数的选择，笔者认为若是研究区域比较大，还涉及到降水与地形有关的状况，那么首选须要考虑将降雨等值面考虑进去；若是研究区域比较小，基本上都落在同一个雨量等值面或者雨量差异不大，那就不用雨量，而采用渗透率，也就是说能够经过地貌去换算。固然，若是有很是成熟的计算模型去换算有效降雨转化（降雨转化为径流的有效值），那就更好了。

无论上述采用的是什么样的权重参数，计算出来的都不是真实的流量，而是一个相对流量值。只能反映出区域与流量关系，而不是具体流量值。

为了进一步查看其权重栅格对流量的影响，笔者特地将同一区域的土地利用图层加载进去，

因为权重栅格不能使用字段值，因此在使用的时候必须将其对应的某些字段值根据必定的方式转为像元值，否则它会按照默认的VALUE字段进行计算。因为landuse数据作了分类，VALUE是1-7 ，差异仍是挺大的，计算后能够经过像元统计，发现其最大像元值和标准差变化都很大，这也说明权重栅格对蓄积流量有一个很是大得影响。

总结

流量分析和流量统计看似是一个很是简单的操做过程，但在水文分析过程当中是占很是大的比重，由于它须要在这个阶段对水文研究对象进行划定和分类，水文学和GIS结合部分基本上都会在流量统计这一环节进行交错应用。因此，水文分析是否正确，分析是否科学合理，全在流量统计方面体现出来。 BY 李远祥