基于GIS的汉江流域水文过程研究

发布时间：2017-04-18 19:08

  本文关键词：基于GIS的汉江流域水文过程研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着全球气候的不断变化和人类活动的影响,生态水文过程研究成为国内外众多学者和科研机构所关注的热点。以探讨生态-水文相互作用及其反馈机制为核心的生态水文学研究,对流域生态建设与水资源保护具有特殊意义。 本文以湖北省境内的汉江流域中下游区域为研究范围,在RS/GIS技术支持下,应用空间分析法研究汉江干流的水文变化特征,揭示气象、植被、地形等因子对水文过程的影响,并尝试对汉江干流的水位、流量进行模拟和预测,并在此基础上提出基于生态水文过程的汉江流域可持续发展措施,为汉江流域生态环境保护、水资源合理利用和管理提供科学依据。主要研究内容分为汉江流域生态水文过程分析、生态水文过程响应研究和基于生态水文过程的流域可持续发展措施分析三个方面。得出如下主要结论： (1)通过对流域内降雨、温度、湿度等指标的分析,认为气象条件是影响该区域径流的重要因素。在同一年度内,温度与流域内径流水位、流量的变化呈现显著地正相关性关系。而降水与径流变化的线性关系不明显。在年际间,流域降水总量与径流的关系密切,年降水总量与径流深呈显著地正相关关系。流域下游的仙桃地区,湿度越大,径流水位也越高。(2)通过对连续多年植被指数的空间分析显示,汉江中下游流域的植被平均中心不断在东南和西北两个方向上交替回转移动,并总体上呈现一种向东南方向缓慢移动的过程。东南部植被覆盖状况相对在变好,或西北部植被覆盖状况相对变差。流域内植被覆盖状况存在一个3-4年的波动周期。而在年度内,植被中心随季节更替在东南-西北方向上交替移动。且每年的春夏两季,植被覆盖指数达到年内的两个峰值。植被覆盖状况对流域水文过程有一个显著地影响。(3)研究区地形的区域差异明显。汉江干流沿线平均坡度最大的钟祥地区,径流流量明显高于其他地区。在降雨越集中的时段,这种差异往往越明显。在较短时段内,地形对干流流量变化的贡献率大于降雨的影响。(4)汉江中下游干流的流量在缓慢增加,而水位缓慢下降。采用时间序列分析法中的指数平滑模型对流域水文过程进行模拟。平滑系数取0.9时,模型对径流流量和水位的预测值与实际观测值的拟合程度最好,可以应用该模型根据已有数据对未来水文情况做出模拟和预测。
【关键词】：水文过程 回归分析 植被指数 空间分析
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P333;P208
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 1 绪论13-19
• 1.1 研究背景、意义13-14
• 1.2 国内外生态水文学的研究进展14-15
• 1.3 研究内容和方法15-16
• 1.4 技术路线16-17
• 1.5 文章结构17-19
• 2 理论基础19-26
• 2.1 生态水文过程及其影响因素19-21
• 2.2 模型21-26
• 2.2.1 回归分析模型21-22
• 2.2.2 植被指数模型22-23
• 2.2.3 空间统计学中的中心性原理23-24
• 2.2.4 时间序列分析模型24-26
• 3 实证研究26-69
• 3.1 研究区域概况26-29
• 3.1.1 自然地理环境与社会经济状况27
• 3.1.2 流域生态水文状况27-29
• 3.2 数据源收集与分析29-34
• 3.2.1 水文数据的收集与分析29-31
• 3.2.2 气象数据的收集与分析31-33
• 3.2.3 植被数据的收集与分析33-34
• 3.2.4 地形数据的收集与分析34
• 3.3 汉江流域中下游径流的特点及变化趋势34-39
• 3.3.1 年际变化34-38
• 3.3.2 年内变化38-39
• 3.4 气象对径流的影响分析39-45
• 3.4.1 汉江流域中下游气象要素的时空变化39-41
• 3.4.2 气象要素变化与径流的相关性分析41-44
• 3.4.3 小结44-45
• 3.5 植被对径流的影响分析45-56
• 3.5.1 汉江流域中下游植被覆盖的时空变化45-51
• 3.5.2 植被变化对径流过程的影响51-56
• 3.5.3 小结56
• 3.6 地形对汉江流域中下游地区水文过程的影响56-62
• 3.6.1 汉江流域的地形地貌特征57
• 3.6.2 地形对流域径流的影响57-61
• 3.6.3 小结61-62
• 3.7 汉江流域径流的模拟预测分析62-66
• 3.7.1 径流的预测模型62-64
• 3.7.2 模型分析64-65
• 3.7.3 小结65-66
• 3.8 生态水文要素的相互作用及其对径流的影响66-67
• 3.9 基于生态水文过程的可持续发展措施67-69
• 4 讨论69-71
• 4.1 关于模型和指标的选择69
• 4.2 结果精度与不确定性分析69-71
• 5 结论71-73
• 参考文献73-78
• 致谢78

【参考文献】

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本文编号：315543