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流向计算是流域地形分析中的重要环节,也是数字地形分析中的重要研究内容。如何面向不同的应用需求,获取适用的流向信息是数字地形分析研究中的重点问题之一。现有研究没有明确区分各流向算法在具体应用中的适用条件,导致研究结果不合理,例如,将单流向算法用于地形湿度指数计算,导致结果中的TWI高值集中分布在沟道中心线上。其次,现有流向算法均以地形坡度代替水力坡度,因而无法模拟流向的时空动态变化过程,最终无法获得准确的汇流空间分布。鉴于以上问题,优先漫水流向算法被提出,以期满足不同应用的需求。本研究首先以流向算法的应用目的为依据,将流向算法分为面向汇流结构的流向算法和面向汇流空间分布的流向算法两类。在此基础上,分别提出了静态优先漫水流向算法(Static Priority-Flood Flow Direction algorithm,SPFD)和动态优先漫水流向算法(Dynamic Priority-Flood Flow Direction algorithm,DPFD),以满足不同应用的需要。本研究的具体研究内容和结论如下:1.静态优先漫水流向算法设计、实现及评价为了获取准确的汇流结构信息,SPFD算法使用优先漫水流向示踪法计算坡面流向;借助洼地流向示踪策略、平地流向归并策略确定特殊地形中的流向;通过冗余计算排除策略实现流向快速计算。该算法无需对DEM进行“填洼”等数据预处理即可获得用于提取汇流网络结构的流向结果。为了验证SPFD算法的有效性,本研究使用含有特殊地形的DEM数据验证SPFD算法的鲁棒性,提出汇流网络套合差的方法定量评价其结果的精度,使用大量数据测试其计算速度。结果表明,相比现有同类流向算法,SPFD能够自适应各类自然和人工形成的特殊地形,几乎没有平行汇流网络问题,在结果精度和计算速度方面均有明显优势。2.动态优先漫水流向算法设计、实现及评价为了获取合理的汇流空间分布信息,DPFD算法使用水力坡度作为流向确定依据;依据汇流过程中水流的能量、动量守恒,设计动态流向规则、优先漫水演化规则,模拟流向在汇流过程中的动态变化;在模拟流向动态变化过程中,实时求解水流量,最终获得面向汇流空间分布的汇流累积值。为了验证DPFD算法的有效性,本研究将基于DPFD生成的汇流累积值与DEM光照晕渲图、遥感影像进行对照,观察其分布合理性,推导数学曲面的单位等高线汇水面积理论值对DPFD进行精度评价。结果表明,DPFD算法能够有效提升单流向模型的汇流模拟精度以及汇流空间分布的合理性,其汇流累积值的空间分布与实际地形契合较好,并且能够表达出如径流节点、浅滩、沙洲等特定地形条件下,复杂的水流运动特征。3.静态优先漫水流向算法的实证研究分别用SPFD算法和D8算法提取了青藏高原改则县内流区的汇流网络,对比发现SPFD算法明显优于D8算法,生成的汇流网络不存在平行网络问题,符合实际情况。选取6个指标对SPFD算法生成的汇流结构进行进一步分析,结果表明:①平均分支比接近1.9,且树状结构较好,符合河数定律;②网络密度、长度百分比和频度与汇流网络等级呈明显的指数关系;③小坡度地区汇流网络等级分布均匀,坡度越大低等级汇流网络比重越大,坡度为0-2°时,汇流网络密度最大。4.动态优先漫水流向算法的实证研究基于DPFD计算了黄土小流域地形湿度指数并分析其空间分布。结果表明,DPFD不仅较为合理地反映地表湿度分布情况,而且体现了 TWI的空间分布与地貌类型的映射关系。相比其它算法,基于DPFD得到的TWI在空间分布上更加分散,连续性更好,其TWI高低值分界线与负地形中谷底与谷坡的分界线匹配度较高,符合自然地形的“干、湿”分布规律;从TWI频率分布来看,DPFD算法能够明显区分不同黄土地貌类型,变化平滑,突变较少,说明该算法更适用于空间连续分布的水文或地形参数的计算。