地表覆盖遥感数据影响水文过程：研究成果分析

6　研究成果与展望

6．1　主要研究成果

1）地表覆盖数据变化特征

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。提取的地表覆盖遥感分类数据的主要表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。随时间推移伴随的是城镇用地面积的增加，反映了城市化进程的影响。其主要表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。城市化现象在有些研究区呈加快的趋势。

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分区水资源估算有较大的影响，变化比例从0．7%～105．2%不等。特殊干旱年（P＝95%），两种分辨率地表覆盖遥感分类数据下的产流结果差异显著，多个水利分区差异在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10 m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异最小，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趋势；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，旱地产流减小较明显。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过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，随着分类体系的变化，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31．6 m3/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明显的影响作用。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异较明显。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关系。在将土地利用类别分为4类、5类、12类的对比性研究中发现，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。分析认为，4类分类体系与5类分类体系主要变化是4类分类体系将草地林地作为1类土地利用类别，5类分类体系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异较小，继而此类土地利用类别细分对水文模拟结果影响较小。因此，地表覆盖遥感分类数据在水文方面的应用中，从影响水文过程的产汇流结构特征出发，若进一步细分类别适用性会更好。

4）不同分辨率地表覆盖遥感分类数据对水文过程模拟结果的影响

地表覆盖遥感分类数据的分辨率对流域水位过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异较大。地表覆盖遥感分类数据分辨率差异越大，模拟输出的水位差值越大。分辨率引起的计算差异随着降雨量的增加而增加，存在累计叠加的效应。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。相同分辨率基础下，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研究区产流量呈增加趋势。随着降雨量的增加，同一年内不同分辨率的下垫面数据下模拟输出的产流差异也增大。(www.xing528.com)

枯水年太湖站，基于30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据与调查统计的地表覆盖数据模拟输出的水位差值为0．01～0．05 m。其中，基于调查统计地表覆盖数据模拟输出的水位普遍比基于30 m地表覆盖遥感分类数据模拟输出水位高，最大变化率为1．67%。表明分辨率不同造成的地表覆盖数据统计差异对研究区的水位具有显著影响作用，且降雨量丰富的时段差值也较大。丰水年太湖站，基于30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据与调查统计的地表覆盖数据模拟输出的水位差值为0．01～0．08 m，基于调查统计地表覆盖数据模拟输出的水位普遍比基于30 m地表覆盖遥感分类数据模拟输出水位高，最大变化率为2．4%。其他站点呈相同趋势，枯水年最大水位差值为0．18 m，最大变化率为5．3%（枯水年青阳站）。丰水年最大差值为0．26 m，最大变化率为8．7%（丰水年常州站）。

丰水年差值普遍比枯水年大。枯水年太湖站，基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．02 m，其中基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍高于基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位，最大变化率为0．71%。而丰水年基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．03 m，且基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍高于基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位，最大变化率为0．94%。基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值比基于调查统计的地表覆盖数据与30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差异小。其他站点呈相同趋势，枯水年最大水位差值为0．13 m，最大变化率为4．19%（枯水年青阳站）。丰水年最大差值为0．14 m，最大变化率为5．94%（丰水年无锡站）。

丰水年差值普遍比枯水年大。枯水年太湖站，基于10 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．03 m，基于10 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位普遍比基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位高，最大变化率为1．03%。而丰水年基于10 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．08 m，同样是基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍比基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位高，最大变化率为2．58%。基于10 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值比基于调查统计的地表覆盖数据与30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差异小，比基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值大。其他站点呈相同趋势，枯水年最大水位差值为0．14 m，最大变化率为4．38%（枯水年青阳站）。丰水年最大差值为0．26 m，最大变化率为7．43%（丰水年常州站）。

降雨量的多少是水位过程整体高低的主要影响因素。丰水年整体水位最高，平水年其次，枯水年最低。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。平水年水位过程起伏较小，全年一半以上水位比枯水年的水位高。枯水年的水位呈现在不同保证率中最低的趋势，但少数时段水位比平水年高。由此可见，除了降雨量等水文条件外，其他因素对水位过程有一定的影响，有待进一步的研究。

丰水年型降雨条件下，地表覆盖数据的水文响应比枯水年型下的水文响应更显著；其次，地表覆盖数据的变化对水位过程有一定的影响，总体趋势是随着城市化进程地表覆盖的变化，水位有整体升高的趋势。每个站点起伏变化有异，变化起伏在0．01～0．2 m之间，约为正常水位的0．33%～6．45%之间。

6．2　创新点

（1）首次探讨基于易于通过共享途径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过程模拟的影响作用。类似的研究在国内外比较少见。通过多组对比性研究，分析地表覆盖遥感分类数据分辨率的大小对地表水资源量估算以及地表水文过程模拟的影响作用，对水文模拟及水资源评估中正确使用和选择地表覆盖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应用于水文研究提出新的探索途径。基于不同保证率水文情景和不同时期地表覆盖遥感分类数据进行地表覆盖变化水文响应研究，分析降雨与地表覆盖变化对流域水文过程影响作用，为流域水文要素研究提出新的研究思路和研究方法，具有创新性与科学性。

（2）进行不同分类体系的地表覆盖遥感分类数据对区域径流模拟精度影响研究。定量化评价地表覆盖遥感分类数据分类类别对径流模拟的影响，并给出应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意义。

6．3　研究展望

（1）本次研究，通过大量数据的模拟，得出了一些对比综合分析性的结论。对于地表覆盖数据分辨率对地表水资源量评估以及地表水文过程模拟的影响作用，将在后期继续寻找合适的综合分析方法来深入研究其影响机理。

（2）现有的多类土地利用分类体系不适合作为已建水文模型的输入条件，因此造成分类体系与水文模型的耦合运用问题，有待进一步深入研究。基于本书提出应用于水文的遥感影像土地利用分类标准的主要衡量指标，继续探索不同气候区流域下垫面分类标准，尝试开发适用于水文模型的遥感数据和改善水文模型的相关对应产流模式，以便更好地进行相关研究。