专利名称：一种基于自适应尺度dem的流水线拓扑网络动态模拟方法
技术领域：
本发明属于数字地形分析领域，特别涉及基于自适应尺度DEM的流水线拓扑网络动态模拟方法。
背景技术：
地学过程的动态模拟与预测是当前地理学、环境科学、信息科学等多学科领域所共同关注的一个研究热点问题。水文模型作为地学过程动态模拟的一个典型应用长期受到众多专家、学者的关注。例如，通过地表水过程的动态模拟，可在降雨径流形成原理和洪水波运动规律的基础上，对洪水灾情进行预测，以辅助防洪决策支持；对突发性水污染事故造成的污染情况进行模拟，以便能及时确定受影响的范围和对象，采取适当的措施控制其不利影响。
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时空动态模拟中的尺度问题涉及到两个方面空间尺度和时间尺度。很多与水文相关的地形参数都是连续变化的，数字化过程中必须对地形进行简化，空间尺度(空间分辨率)越高，数字地形越能表述真实的水文参数，但是空间分辨率增加，数据存储与处理的数量越大。同样，在时间尺度中，水文参数的记录和计算时间间隔越短，越能真实描述水文过程，但使得存储和计算量极大地增加。另一方面，不同的水文过程可能作用于不同的空间和时间尺度，因此准确的描述这些水文过程要求水文模型同时兼容多个时间尺度。如何根据水文过程自适应地选择所需尺度是亟待解决的关键问题。水文模型在数十年的研究过程中，经历了从传统的集总式模型，到半分布式模型，再到空间分布式模型的发展历程(Saint-Venant, 1871;Abbott et al. , 1986;Turcotte etal.，2001)。当前的水文模型需要充分考虑环境因素和水文过程的时空变化分布，而数字地形建模方法有效地提供了地理空间信息的管理及分析方法，使得在一定条件下基于物理原理来预测径流的时空模式成为可能。水文模型中通常采用的地形表面描述方法是规则格网DEM(李志林等，2000 ;周启鸣等，2006)。DEM即数字高程模型。随着早期GIS (地理信息系统)的出现，基于规则格网DEM的水文模型就得以发展，并在分布式水文模型中得到了广泛应用。Beven et al. (1979)提出了一种基于地形的水文模型(T0PM0DEL)，为了计算产汇流，该模型基于DEM推求地形参数来反映地表及浅层地下层的水文特征。但T0PM0DEL并未考虑降雨和蒸发等水文物理过程，因而只是部分模拟了水文过程。Beven et al. (1980)等联合研制并改进的SHE模型(System Hydrologic European)是一个典型的分布式水文模型,其流域被划分为三维(垂直多层)规则网格，以便结合模型参数和降雨输入来模拟水文过程。Arnold(1994)为USDA开发了 SWAT模型(Soil and Water Assessment Tool)。SWAT模型属于半分布式水文模型，它利用栅格DEM以融合GIS和RS (遥感)提供的空间信息划分水文特征区以减少计算量，从而模拟复杂大流域中的水文物理过程。由于规则格网DEM本身就是一个对真实世界连续表面使用规则空间采样的近似描述，其精度被量测误差、采样误差、格网分辨率等因素制约，难以充分准确表达变化多样的地形特征。虽然尺度越精细，所描述的时空过程越接近真实数据，却也极大增加了存储量和计算量。为使所选择的DEM数据尺度能够符合水文模拟所需尺度，通常采用DEM数据综合方法(费立凡等，2006,胡鹏等,2009)。Zhang and Montgomery (1994)采用不同栅格分辨率(2-90m)检测了栅格大小对地形表达和水文模拟的影响，结果显示DEM栅格分辨率对地形参数和水位计算有很大影响。Zhou and Liu (2004)研究了 DEM栅格分辨率对多种坡度和坡向算法的影响，并推断DEM地形参数的不确定性与栅格数据结构紧密相关。另一种方法是在水文应用中采用不规则三角网(TIN)模型。TIN具有一定的矢量数据特征，能够有效地表达任何大小、形状和角度的点、线和面，而且可以方便地嵌入特征点(“转折点”等)和特征线(流水线、山脊线等)，从而有效地表达地形变化。Vivoni, etal. (2005)在TIN模型中嵌入河流线、河流边界以及河漫滩等水文特征构建适应于水文应用的数字地表模型。Zhou and Chen(2011)提出了一种地形混合点提取算法(CompoundPoint Extraction, CPE)来构建受流水线约束的TIN结构,基于受约束的TIN,可从任意起 点沿着TIN表面上相邻三角形的最大坡降方向描绘水流路径。相对于基于规则格网的DEM的水文模型，基于TIN的地形表达的水文模型在某些方面有一些天然优势。然而由于TIN数据结构的不规则性，对于空间水文过程的模拟以及相关算法提出了很大的挑战。基于TIN的综合方法在水文应用中主要利用特征点(如拐点)和特征线(如流域线)构建TIN表达不同尺度下的地形表面(Heller, 1990)。Kidner etal. (2000)对多尺度数据模型提出了一种无拓扑的TIN结构，只存储特征点和线(如流域线、山脊线)，并构建了便于多尺度查询的层次TIN模型。Danovaro et al. (2006)提出了一种多分辨率表面网络(MSN)，采用特征点(极小值点、极大值点和鞍点)和特征线构建TIN来描述各种分辨率的地表。无论是基于格网DEM还是基于TIN的地表模型表达仅仅描述了地形表面，还不能表现出地表水流的动态特征。由于地表水是自然地理环境中最活跃的因素，因此对地表水过程的动态模拟也是地学过程模拟中最重要的组成部分。地表水动态模拟与预测的关键问题是如何确定流量和流速之间的关系(Djokic and Maidment, 1993)。早期对地表水动态模拟采用经验公式进行推算(Dietrich et al, 1993)。随着数字地形模型和数字地形分析研究的进展，使得采用物理模型来预测一定环境条件下的径流和土壤侵蚀成为可能(Beven and Moore, 1994)。Bates and Roo (2000)提出了针对河道径流的一维运动波近似法以及洪泛区径流的二维扩散波表示法。Tucker et al. (2001)提出了 CHILD 模型(Channel-Hillslope Integrated Landscape Development),它基于 TIN模型模拟出由侵蚀与沉积作用导致的地形变化。Vivoni et al. (2005)开发出tRIBS模型(TIN-based Real-time Integrated Basin Simulator)以预测降雨后地表和地下的水文响应。尽管科学家进行多年的努力，当前实际应用的水文模型大多都是非分布式或者半分布式水文模型，地理信息系统仅仅用来计算流域水文参数。工程上实际应用的水文模型主要是采用传统水文模型捆绑到地理信息系统上的非分布式水文模型，例如TR20, HEC-1, SWAT等，分布式水文模型基本上仅用于实验室研究小范围水文动态。这是因为分布式水文模型至今无法妥善解决时间与空间尺度的分辨率与超大计算量之间的矛盾。现有的发明大多采用基于栅格的分布式水文模型，进行单一尺度的水文模拟和洪水预报，与之相关的有南京大学的张万昌等(2011，参见背景文献23)提出了一种以栅格为模拟单元的分布式水文模型设计方法。它将分布式参数矢量数据转换为栅格数据，建立栅格通用产流类型，通过产流和汇流过程设计，进行不同条件下模型的产流、汇流过程演算。最终实现干旱区和湿润区的流域水文过程模拟，以及流域的短期洪水预报和长期降雨 径流过程模拟。浙江大学的冉启华等(2011，参见背景文献24)提出了一种基于降雨-径流-洪水演进计算的洪水预报方法。它根据分布式水文模型和水动力模型的规范和要求进行水文数据集成，并利用模型进行洪水演进过程；比较计算流域内各河道关键节点的水位预报数据以及警戒水位数据，并进行结果发布。最终能够方便的根据实测雨、水情进行各点的洪水预报。国网电力科学研究院的李春红等(2010，参见背景文献25)提出了一种不同机制水文模型组合的水文预报方法。根据流域特性，配置符合流域特性的3种或3种以上中期 水文预报模型，并采用水文历史数据，针对每一种水文预报模型率定出综合精度最高的模型参数。在每个预报时刻，配置不同的预报组合方案，并依据优选参数进行前期试预报计算；自动评定各组合方案的试预报计算结果，获得当前最优的组合方式，最终应用于当前水文预报。以上发明并未考虑到时空尺度问题，难以支持复杂的流域水文模型。为了满足从广域到局部范围的多尺度或跨尺度应用需求，需要新的理论和方法以提高地表水流动态模拟的精度、使用范围和效率。背景文献I.李志林、朱庆，2000，数字高程模型[M]，武汉武汉测绘科技大学出版社。2.周启鸣、刘学军，2006，数字地形分析，北京科学出版社。3.胡鹏、高俊，2009，数字高程模型的数字综合原理研究，武汉大学学报 信息科学版，34 (8) :940-942。4.费立凡、何津、马晨燕、颜辉武，2006，3维Douglas-Peucker算法及其在DEM自动综合中的应用研究，测绘学报，35 (8) :278-284。5. Abbott, M. B.，Bathurst, J. A.，Cunge，P. E.，1986. An introduction tothe European hydrological system-systeme hydrologique Europeen^SHE " :partI. History and philosophy of a physically based distributed modeling system.Journal of Hydrology 87，45-59.6. Arnold, J. G.，Williams, J. R.，Srinivasan, R.，King, K. W.，Griggs, R. H.，1994.SWAT-Soil and Water Assessment Tool-User Manual. Agricultural ResearchService,Grassland, Soil and Water Research Laboratory, US Department ofAgriculture.7. Bates，P. D.，De Rooj A. P. J. , 2000. A simple raster-based model for floodinundation simulation. Journal of Hydrology 236，54-77.8. Beven, K. J.，Kirkby, M. J.，1979. A physically based, variable contributingarea model of basin hydrology. Hydrological Sciences Bulletin 24，43—69.
9. Beven, K. J.，Moore, I. D.，1993. Terrain Analysis and Distributed Modelingin Hydrology. Chichester, UK:John Wiley&Sons, 249pp.10. Beven, K. J.，Warren, R.，Zaoui，J.，1980. SHE: Towards a Methodologyfor Physically-Based Distributed Forecasting in Hydrology. In HydrologicalForecasting, IAHS Publication 129，133-137.11. Danovaro, E.，Floriani, L. D.，Papaleo，L，2006. A muIti-resolutionrepresentation for terrain morphology. Lecture Notes in Computer Science4197:33-46.12. Dietrich, W. E，Wilson, C. J.，Montgomery, D. R. and McKeanj J.，1993.Analysis of erosion thresholds, channel networks, and landscape morphology usinga digital terrain model. Journal of Geology 101，259-278.·
13. Djokic，D.，Maidment，D. R.，1993. Application of GIS network routinesfor water flow and transport. Journal of Water Resources Planning and Management119(2)，229-245.14. HellerjM. , 1990. Triangulation algorithms for adaptiveterrain mode I ling.Proc.4th International Symposium on Spatial DataHandling, Ziirich, 1:163-174.15. Kidner, D. B.，Ware, J. M.，Sparkes, A. J.，Jones, C. B.，2000. Multiscaleterrain and topographic modelling with the implicit TIN. Transactions in GIS4(4) :379-408.16. Saint-Venant,Barre de, 1871. Theory of unsteady water flow, withapplication to river floods and to propagation of tides in river channels.French Academy of Science 73，148-154，237-240.17. Tucker, G. E.，Lancaster, S. T.，Gasparini, N. M.，Bras, R. L.，2001. TheChanneI-Hillslope Integrated Landscape Development(CHILD)model. In Harmon, R.S., Doe, W. (Ed.), Landscape Erosion and Evolution Modelling, Dordrecht, KluwerAcademic/Plenum Publishers,pp. 349 - 388.18. Turcotte, R.，Fortin, J. P.，Rousseau, A. N.，Massicotte，S.，Villeneuve, J.P.,2001.Determination of the drainage structure of a watershed using a digitalelevation model and a digital river and lake network. Journal of Hydrology240，225 - 242.19. Vivoni, E. R.，Teles, V.，Ivanov, V. Y.，Bras, R.，Daraj E.，2005. Embeddinglandscape processes into triangulated terrain models. International Journal ofGeographical Information Sciencel9 (4)，429-457.20. Zhang, W.，Montgomery, D. R.，1994. Digital elevation model gridsize,landscape representation, and hydrologic simulations. Water ResourcesResearch 30 (4):1019-1028.21. Zhou, Q. , Chen, Y. , 2011. Generalization of DEM for terrain analysisusing a compound method. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing66(1), 38-45.22.Zhou, Q. , Liu, X. , 2004. Error analysis on grid-based slope and aspectalgorithms, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 70 (8), 957-962.23.南京大学，张万昌，张东，一种以栅格为模拟单元的分布式水文模型设计方法，中国专利，201010590169，2011-04-27.24.浙江大学，冉启华，王振宇，贺治国，基于降雨-径流-洪水演进计算的洪水预报方法，中国专利，201110207840,2011-12-21.25.国网电力科学研究院，李春红，王峰，张俊，吕仲成，一种不同机制水文模型组合的水文预报方法，200910234628，2010-11-03.
发明内容
本发明所要解决的是海量数据下水文模拟的多尺度应用需求，提供一种全新的基于自适应尺度DEM (Scale-adaptive DEM,简称S-DEM)的流水线拓扑网络模型(Topological Flow-path Network model,简称TFN)以实现地表水流的动态模拟。本发明的技术方案所提供基于自适应尺度DHM的流水线拓扑网络动态模拟方法，包括以下步骤步骤1，基于自适应尺度DEM数据结构，按照指定尺度信息生成相应的不规则三角网；步骤2，计算步骤I所得不规则三角网中每个三角面的水流方向线，构建从任意位置到流域出口的水流路径，根据所得水流路径建立流水线拓扑网络；步骤3，基于步骤2所得流水线拓扑网络，进行地表水流动态模拟。而且，步骤2包括以下子步骤，步骤2. 1，对不规则三角网划分规则的网格，并在每个格网中随机选取一个采样点作为降雨源点；步骤2. 2，通过计算不规则三角网上每个三角面的坡度和坡向，得到每个三角面的水流方向线，以任一降雨源点为起点，按照水流方向线追踪，构建得到从任意位置到流域出口的水流路径；步骤2. 3，基于步骤2. 2所得水流路径，建立流水线拓扑网络。而且，步骤3中，在只考虑重力因素的情况下进行地表水流动态模拟，实现方式如下，模拟一段时间内时空均匀分布和非均匀分布的降雨过程，根据步骤2所得流水线拓扑网络，采用水文公式计算出流水线拓扑网络中每条水流线段的流速，获得降雨区域的任意一点在任意时间段的降雨-径流模拟曲线。而且，步骤3中，在考虑重力因素和其他环境变量的情况下进行地表水流动态模拟，实现方式如下，利用真实的降雨数据，采用水文模型计算出产流数据，根据步骤2所得流水线拓扑网络动态模拟出不同时间下的汇流结果。本发明提出了一种基于自适应尺度DEM的流水线拓扑网络动态模拟方法，即充分利用日益增长的高精度DEM数据，提取地形、水文特征，并给特征赋予尺度属性，从而构建基于河流网约束TIN的自适应尺度DEM数据库。在此基础上，计算TIN中每一个三角形的水流方向，构建从任意位置到流域出口的水流线路，从而将三维的地形表达简化为一维的拓扑流水线结构，实现嵌套式的多尺度多层级拓扑结构，利用经典的水文公式计算相关水文参量(如流速、流量)，实现从广域到局部范围的地表水流动态模拟多尺度应用。
图I为本发明实施例的流程图。图2为本发明实施例的自适应尺度DEM建模流程图。图3为本发明实施例的建立流水线拓扑网络流程图。图4为本发明实施例的地表水流动态模拟示意图。图5为本发明实施例的精度评价流程图。 具体实施方法本发明要解决的核心问题是构建一个基于自适应尺度DEM的流水线拓扑网络模型，进行多种尺度下的水流动态模拟，并保持不同尺度下结果的准确性和一致性，从而满足从广域到局部范围的多尺度或跨尺度应用需求，同时提高地表水流动态模拟的精度、使用范围和效率。实施例的流程参见附图I，采取一种基于自适应尺度DEM (S-DEM)的流水线拓扑网络(TFN)模型来实现地表水流的动态模拟。从高精度的DEM数据中提取特征点和线，构建基于河流网约束TIN的自适应尺度DEM数据库(S-DEM)。在此基础上，计算TIN中每一个三角形的水流方向，构建从任意位置到流域出口的水流线路，从而将三维的地形表达简化为一维的流水线拓扑结构(TFN)，建立水流线间的拓扑关系，实现嵌套式的多尺度多层级拓扑结构，并利用经典的水文公式计算相关水文参量(如流速、流量)，进行基于流水线拓扑结构的地表水流动态模拟，最后可以评估不同尺度下流水线拓扑网络的模拟精度，对模拟结果的精度加以验证。以下分步骤详细说明实施例的具体实施过程步骤1，基于自适应尺度DEM数据结构，按照指定尺度信息生成相应的不规则三角网。可预先从一个精细尺度DEM数据库中提取地形特征点、线，构建地形特征点、线与尺度之间的映射关系，为地形特征赋予尺度信息属性，从而构建S-DEM地形特征数据库。在实现本发明技术方案时，根据应用需求尺度从S-DEM地形特征数据库中自适应地提取满足该尺度条件的特征点、线，动态构建TIN，生成适应于该尺度的数字高程模型。一般由用户提供指定尺度信息，作为应用需求尺度。具体实施时，构建保持地形特征的自适应尺度DEM的方法可参见武汉大学，周启鸣，一种保持地形特征的自适应尺度DEM建模方法，中国专利，201110033539，2011-07-13公开.为便于实施参考起见，提供实施例具体步骤如下，如图2 步骤I. 1，对精细尺度DEM采用特征点提取算法和特征线提取算法，通过改变特征提取算法的参数，获得不同参数水平下的地形和水文特征，并构建TIN，与原始DEM进行精度比较，计算误差值。结合国家DEM精度规范，建立起误差值与尺度间的函数关系，最终归纳出参数与水文模型尺度之间的关系。实施例首先利用现有最大z-tolerance算法,从精细尺度DEM数据库中提取地表的特征点，z-tolerance指定了由该等级下的特征点集生成的TIN容忍范围内的最大高程误差(记为z)，随着z值的变化从原始精细尺度的DEM中检索出不同级别的地表的特征点。为了突出关键流域特征，再采取D8算法将补充的流域的特征线从原始精细尺度的DEM中识别出来，并加入到特征点集，基于地表的特征点和流域的特征线最后生成受流域约束的TIN。比较原始精细尺度的DEM和所得的不规则三角网，通过精度分析计算出最大高程误差z在不同取值下的均方根误差RMSE，对最大高程误差z和均方根误差RMSE进行曲线拟合，得到最大高程误差z和均方根误差RMSE之间的最佳函数解析表达式。步骤I. 2，根据不同尺度的特征点集构建自适应尺度DEM数据结构。本步骤给地形 特征赋予尺度属性。可利用各种相关规范和标准来进行基于尺度信息的特征点、线提取，从而得到符合规范的多尺度特征点、线。通过选取分级等间距尺度，计算指定尺度的特征点、线，构建初始分级尺度特征库，并从中提取特征点、线的尺度信息，给地形特征赋予尺度属性，构建S-DEM特征库。实施例首先根据制图规范中比例尺和等高距的关系，获取与尺度对应的z和RMSE取值范围，确定z的准确取值范围，再次利用CPE提取出不同尺度下的特征点；如果在某尺度下，存在有两个特征点的间距小于该尺度下栅格数字高程模型的格网单元间距，就只保留其中最大高程误差z取值较大的特征点；如果一个特征点和简化后流域线的间距与简化后流域线长度的比值小于设定的阈值，去除该特征点。按照上述操作提取出符合规范的特征点集(特征线也可视为多个特征点)后，对各特征点赋予尺度属性，某个特征点的尺度属性为所有出现该特征点的尺度中的最粗尺度，表示从最精细尺度到该最粗尺度都包含该特征点；从而得到包含所有特征点的尺度属性图，构建出自适应尺度DEM数据结构。可以预先以数据库形式保存信息，即构建地形特征点、线与尺度之间的映射关系，为地形特征赋予尺度信息属性，得到尺度属性图，从而构建S-DEM地形特征数据库。步骤1.3，在不同尺度下进行自适应转化。对用户定制尺度，判断是否存在于
S-DEM地形特征数据库中。如果存在，则从S-DEM特征库中提取该尺度下的特征点、线，动态构建TIN，建立数字高程模型；如果不存在，则通过判断准则从精细尺度下提取的特征中获取用户定制尺度的特征点、线，并对S-DEM地形特征数据库进行动态更新，这样还是可以从
S-DEM地形特征数据库中检索出的特征点、线，动态构建TIN，建立数字高程模型；。当用户自行指定应用需求尺度时，如果用户指定尺度已存在于S-DEM地形特征数据库中，则该尺度下的特征点由尺度属性图中所有具有该尺度以及更粗尺度属性的特征点组成；如果用户指定尺度不存在于尺度属性图中，则重复以上步骤I. I和I. 2提取出该尺度下的特征点，并对尺度属性图进行更新，该尺度下的特征点由更新后的尺度属性图中所有具有该尺度以及更粗尺度属性的特征点组成。步骤2，计算步骤I所得不规则三角网中每个三角面的水流方向线，构建从任意位置到流域出口的水流路径，根据所得水流路径建立流水线拓扑网络。实施例在自适应尺度S-DEM地形表达的基础上，计算TIN中每一个三角形的水流方向，构建从任意位置到流域出口的水流线路，从而将三维的地形表达简化为一维的拓扑流水线结构，建立水流线间的拓扑关系，实现嵌套式的多尺度多层级拓扑结构，即流水线拓扑网络(TFN)。参见附图3，实施例具体步骤如下
步骤2. 1，对不规则三角网划分规则的网格，并在每个格网中随机选取一个采样点作为降雨源点。本步骤实现对地表水源点(如降雨源点)进行采样。步骤I已根据指定尺度信息从S-DEM特征库中提取特征点、线，动态生成受流域约束的TIN，生成数字高程模型。TIN结构使得地表和水源点采样能够分离，通过对比分析不同的采样方法，如规则格网采样、随机采样和限制性随机采样，采取一种基于格网限制的随机采样方法，即将区域范围的地表TIN划分为规则格网，并在每个格网中随机选取一个采样点作为降雨源点。该降雨源点作为流水线追踪的起点。步骤2. 2，通过计算不规则三角网上每个三角面的坡度和坡向，得到每个三角面的水流方向线，以任一降雨源点为起点，按照水流方向线追踪，构建得到从任意位置到流域出口的水流路径。本步骤生成动态不规则三角网(TIN)中每个三角面的水流方向，从而确定目标区 域内的任意一点到流域出口的水流方向。通过计算TIN上每个面恒定的坡向和坡度，得到各面三维的水流方向线。以目标区域内任意一降雨源点为起点，按照水流方向，依次追踪得到流水线。相邻三角面的地表水流存在多种可能的流动方式，根据这些水流方式追踪得到每一滴雨水从落到地面到流域出口的水流路径，即可以追踪任意一点的水流路径。在实施例中，受流域约束的TIN上每个三角面都具有恒定的坡度和坡向，三角面的三个结点可采用三维坐标x、y、z的形式表示为P1 (X1, Y1, Z1), P2 (x2, y2, z2)和P3(x3, y3, z3)，整个三角面就表示为z=f (x，y) =ax+by+c
_ Oi - )(-1 - :2 ) - Oi -少2 )(-1 - Z1)
(4 — x2){yx - 7i)-(X1- ^){}\ ->2)b = (-yI — - )!-! - -3) — (4 — ^)(-1 — -2) >
(I1 - X2X f1 - V3) - (X1 - X3 )Oi - y2)
C- Z1 -axx - by'从而每个三角面的坡度和坡向可表示为
0 = arctan ^a1 +fiz a = 180。- arctan — + 90°-^r
a HJ通过TIN上每个三角面恒定的坡度和坡向，得到代表三角面水流方向的水流方向线PQ，其中P点三维坐标为(xP，yP, Zp)，Q点三维坐标为(Xq，yQ, Zq)。PQ的方向表示面的坡向，长度表示面的坡度。通过P点的坐标、坡度(P )和坡向(a )计算出Q点的坐标
权利要求
1.一种基于自适应尺度DEM的流水线拓扑网络动态模拟方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤1，基于自适应尺度DEM数据结构，按照指定尺度信息生成相应的不规则三角网； 步骤2，计算步骤I所得不规则三角网中每个三角面的水流方向线，构建从任意位置到流域出口的水流路径，根据所得水流路径建立流水线拓扑网络； 步骤3，基于步骤2所得流水线拓扑网络，进行地表水流动态模拟。
2.根据权利要求I所述基于自适应尺度DEM的流水线拓扑网络动态模拟方法，其特征在于步骤2包括以下子步骤， 步骤2. 1，对不规则三角网划分规则的网格，并在每个格网中随机选取一个采样点作为降雨源点； 步骤2. 2，通过计算不规则三角网上每个三角面的坡度和坡向，得到每个三角面的水流方向线，以任一降雨源点为起点，按照水流方向线追踪，构建得到从任意位置到流域出口的水流路径； 步骤2. 3，基于步骤2. 2所得水流路径，建立流水线拓扑网络。
3.根据权利要求I或2所述基于自适应尺度DEM的流水线拓扑网络动态模拟方法，其特征在于步骤3中，在只考虑重力因素的情况下进行地表水流动态模拟，实现方式如下， 模拟一段时间内时空均匀分布和非均匀分布的降雨过程，根据步骤2所得流水线拓扑网络，采用水文公式计算出流水线拓扑网络中每条水流线段的流速，获得降雨区域的任意一点在任意时间段的降雨-径流模拟曲线。
4.根据权利要求I或2所述基于自适应尺度DEM的流水线拓扑网络动态模拟方法，其特征在于步骤3中，在考虑重力因素和其他环境变量的情况下进行地表水流动态模拟，实现方式如下， 利用真实的降雨数据，采用水文模型计算出产流数据，根据步骤2所得流水线拓扑网络动态模拟出不同时间下的汇流结果。
全文摘要
本发明提出了一种基于自适应尺度DEM的流水线拓扑网络动态模拟方法,即充分利用日益增长的高精度DEM数据，提取地形、水文特征，并给特征赋予尺度属性，从而构建基于河流网约束TIN的自适应尺度DEM数据库。在此基础上，计算TIN中每一个三角形的水流方向，构建从任意位置到流域出口的水流线路，从而将三维的地形表达简化为一维的拓扑流水线结构，实现嵌套式的多尺度多层级拓扑结构，利用经典的水文公式计算相关水文参量，实现从广域到局部范围的地表水流动态模拟多尺度应用。
文档编号G06T17/05GK102722909SQ20121016788
公开日2012年10月10日 申请日期2012年5月28日 优先权日2012年5月28日
发明者周启鸣, 朱全生, 祁昆仑, 陈玉敏, 龚健雅 申请人:周启鸣, 武汉大学