《SWMM用户指南》之下垫面数字化

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1. 收集数据——从相关管理部门或者现场勘探等数据源头尽量获取空间准确、尺度精确和时间有效的数据。

2. 分析和处理数据——审查收集到的数据与建模所需数据的差别,对可用的现状和规划条件的下垫面、排水系统、LID措施等进行数字化处理,统计和分析降雨、监测数据,并准备将这些数据转化为模型所需要的特定格式。

3. 搭建模型框架——粗略构建一下所需模拟组件的模型文件,设置好时间步长、入渗模型和演算模型等基本选项,搭建好模型基本框架结构。

4. 数据录入——将特定格式的模型对象属性录入搭建好的模型基本框架中。

5. 执行模拟和模型优化——执行 SWMM 模型模拟,针对模型误差大小和模拟状态报告进行问题评估,查找并修改模型中存在的问题;对于要求比较高的项目,可以进行校核和验证、参数敏感性分析等对模型进一步优化。

上述模型构建步骤中涉及的数据可参考往期文章:

模型攻略,拿走不谢!

其中土地利用图的作用是提取下垫面覆盖物的信息,分辨率越小越好;地形图可用于计算地块平均坡度、安排地表汇流路径、确定LID措施布置位置和方式等;排水分区、排水口和水位等主要用于确定模型边界条件;降雨、蒸发和内涝历史记录等数据用于模型模拟分析及校验。总规、专项规划及其它地方性资料可用于获取本地水文气象、地质水位、项目规划建设周期等相关信息。

楼上

楼下

为便于大家阅读,本人就现有知识能力及数据源对EPA官网提供的《SWMM Modeling Methods for Simulating Green Infrastructure at a Suburban Headwatershed:User's Guide》(以下简称SWMM用户指南)进行详细解读,以期从整个项目的角度出发,来总结建模的方法和理解模型的意义。

SWMM 模型通常用于尺度变化从数英亩的地块到数百英亩汇水面积的场次和连续性降雨径流模拟,并对径流进行滞留、传输、储存和处理。那如何通过模型对某研究区域进行系统性评价呢?为了建立系统性流域管理框架,EPA自从 2006 年起结合Clermont County Office of Environment Quality and Soil and Water Conservation District,在 EFW区域执行了长期广泛的监测和建模工作,该模型可用于评估农业用地与居住区边界处的水质管理项目的有效性和可行性。《SWMM用户指南》对应用SWMM进行GI(Green Infrastructure)建模的整个流程和方法进行了简要总结,并根据模型性能和模拟结果对城市 GI的有效性进行了研究,该报告成果已以文稿的形式投了《Hydrology and Earth System Sciences》(水文和地球系统科学),论文内容可在:https://www.hydrol-earth-syst-sci.net/22/2615/2018/hess-22-2615-2018-discussion.html进行下载。

《SWMM用户指南》研究区域位于靠近俄亥俄州辛辛那提市EFW(the East Fork of the Little Miami River Watershed)的 SHC(the Shayler Crossing)流域上游区,汇水面积用地主要为居民住宅区和农业用地。由于研究区域正在进行城市化建设,流域边界、排水系统和分区、下垫面类型会不断发生变化。本案例研究中的 SHC 流域边界划分是根据 2010 年的城市开发状况划分的,总面积约250英亩。

图 1 SHC流域区位

图 2 SHC流域(附研究区域DEM、航空影片、土壤类型、道路中心线)

模拟研究区域内地表径流水文过程的第一要务是收集项目所需要的数据。这些数据直接或间接反映了研究区域内的时间和空间信息。但在大多数情况下,收集到的数据并不能够直接用于 SWMM 建模,需要进行前期处理,但相关工作实际上占用了建模工作的大部分时间。

本篇内容主要就SHC区域下垫面用地类型的数字化过程进行详细总结。数据源来自Clermont(美国克莱蒙特)2017年的航空影片。采用的工具主要有ENVI和Arcgis。

(一)创建shp格式矢量图层

新建文件夹后,创建shp格式图层。

The Clermont County的 GIS 数据库的坐标来自“NAD 1983 StatePlane Ohio South FIPS 3402 Feet”坐标系统。它取决于项目中航空正投影照片数据的位置和源头,选好坐标后确定。

至此,创建好了带投影坐标系的polygon矢量图层。

(二)影像校准

打开Arcmap,加载高分辨率的航空正投影照片,红色箭头处为本研究项目区位,如下图所示:

根据《SWMM用户指南》中提供的SHC 流域范围进行地理空间配准。具体步骤如下:

(1)打开Arcgis的地理空间配准工具,取消勾选自动配准选项,悬着需要配准的对象。

(2)选择配准点选项,尽量多选择控制点,控制点选择要多个位置分散,尽量选尖角或交汇处,特征明显的点做控制点。本次校准选取了均匀分布的10个点进行校准。

(3)点击Update Georeferencing进行配准。配准结束后可查看配准拟合结果。对误差较大的点可删除后重新配准,配准后的结果如下图所示。

(三)创建ROI(region of interest)

加载创建好的矢量图层,手动编辑绘制SHC流域范围。

先在ArcCatalog中创建文件地理数据库。打开ArcgisData Management Tool工具,利用栅格处理的Clip功能,用Land Cover矢量ROI剪切航空影片。

(四)下垫面数字化处理

《SWMM用户指南》中直接采用目估和手动划分的方法,对比较小范围的研究区域可能会比较合适,但对一些大面积区域且用地分类无需到地块尺度的研究对象可能会比较耗费时间。

下面介绍如何使用ENVI的监督分类功能进行用地类型数字化处理。监督分类,又称训练分类法,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查,对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识,对每一种类别选取一定数量的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其他信息,同时用这些种子类别对判决函数进行训练,使其符合于对各种子类别分类的要求,随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较,按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类,以此完成对整个图像的分类。具体步骤如下:

表1六种监督分类说明

注:参考于网络

选择不同的分类器需要设置的参数不一样。监督分类等分类方法得到的一般是初步结果,难于达到最终的应用目的。因此,需要对初步的分类结果进行一些处理,才能得到满足需求的分类结果,这些处理过程就通常称为分类后处理。常用分类后处理通常包括:更改分类颜色、分类统计分析、小斑点处理(类后处理)、栅矢转换等操作,以及对结果精度和可靠性进行评价。具体过程这里不作详解。

ENVI分类的栅格结果如下:

后续通过栅格转矢量处理后,导出为shp矢量,结果如下:

从下面两幅航空图片比较可以看出,下载的航空影像图(右)较SWMM案例中应用的影像图(左)开发更晚,在左下角区域进行了一定范围的土地开发。

因而可以看到,本人所用的2017年航空影像图解析结果与《SWMM用户指南》所用的2010年航空影像图解析结果不一致。

利用ARCGIS工具中的编辑、拓展编辑、擦除等功能,对通过ENVI监督分类得到的矢量数据进行处理,SHC区域的数字化空间数据库地表覆盖图如下所示:

分类结果显示,2017年航空影像分类结果中,用地类型主要被分为10类:湿塘(Wet Pond)、街道(Street)、人行道(Side walk)、水池(Pool)、停车场(Parking)、主体建筑(Main_Bldg)、森林(forest)、农业(Agriculture)、裸土(Bare soil)、草地(Landscaped)。

表2 2017年Clermont的SHC区域下垫面用地信息统计

表3 2010年Clermont的SHC区域下垫面用地信息统计

通过表2和3的对比发现,经过7年开发,农业用地(透水)被大面积开发为人行道、建筑等不透水面积(裸土将来会大部分变为不透水用地)。不透水比例从2010年的24.1%增至35.9%。城市下垫面不透水比例增加,会导致地表径流总量和峰值增大,峰现时间提前,径流污染物增多。通过布设GI可以缓解土地开发带来的这些影响,这就需要构建系统性模型对流域进行评价。

限于篇幅,本文就《SWMM用户指南》的下垫面数字化内容写到这里。续篇将沿着本指南的建模思路进行深入讲解。

END

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