RS在分布式水文模型中的优越性应用

1.遥感技术

遥感（Remote Sensing，简称RS），作为一种新的信息源，遥感技术在水文学中的应用具有得天独厚的优势。现已有大量携带不同传感器的遥感卫星，如多光谱传感器、高分辨率可见光传感器、不同类型的雷达、微波辐射计等。中等分辨率的影像光谱仪能改善RS数据的收集。除了高时间分辨率和中等空间分辨率外，这些系统可提供极好的光谱分辨率，可改善在水文中应用的效率[108]。和传统的数据收集方法相比，遥感技术获取数据的优点主要有：面状数据，无需要再进行点面的转化；直接获取或经转换后为数字化形式，便于应用；可提供相对高分辨率的时间和空间信息；可获取偏僻的无人可及的区域的资料。

复杂而又具有物理意义的分布式水文模型的发展极大地提高了对空间数据的要求。同时，传统数据收集部门受到了极大的压力，传统地面观测站网的密度远不能满足模型对数据的要求。而遥感方法是一种费用较低的数据收集技术。栅格式的遥感数据与分布式流域水文模型的数据格式有一致性，给概念理解和使用上都带来了方便[109]。

2.水文要素遥感

（1）降水遥感。基于气象分析的极轨卫星（如NOAA、DMSP、GMS等）和地球资源（探测）卫星（GOES）所提供的可见光和红外（VIS/IR）云图，出现了许多推测降雨的技术方法。如GOES降雨指数用来研究典型降雨分布。

（2）蒸发遥感。一般来说，遥感不能直接测量蒸发或蒸发能力。但遥感能为蒸发能力的估算提供两种最重要的应用：一种利用遥感数据的空间特性将点蒸发能力的实测值或经验公式推广到面上；另一种是直接测量蒸发的水热平衡模型中的变量，如潜热、太阳辐射、短波辐射、反照率、地表温度、土壤热通量等。

（3）土壤水遥感。遥感最新进展显示已经能够通过一些技术手段测量土壤含水量的大小及其分布[110]。(www.xing528.com)

（4）遥感在水位、流量等观测中的应用。目前有3种方法可以实现对河流水位和流量的观测和估计：

1）应用雷达测高数据直接获取水面高程。Koblinsky等[111]采用Geosat Waveform数据估计了沿亚马逊河上4个点的水位，平均误差为0.7m。Birkett应用Geosat测高数据监测美国五大湖的水位，平均误差为11.1cm[112]。

2）由高分辨卫星资料获得的水陆边界与地形数据复合确定。Gupta and Baneiji[113]使用地形图和Landsat MSS获得印度一个大水库的水面高程，估计结果与地面实测结果吻合较好。Miller[114]使用Landsat MSS和1∶50000地形图获取了中美洲Belize河的水面高程。

3）通过卫星获取的水面面积与地面观测的水位和流量经过相关分析确定。这种方法需要足够的遥感数据来构造淹没面积与水位或流量之间的关系曲线[115]。

3.地表特征遥感

地表特征也称水文下垫面，它影响着径流、泥沙及污染物的形成、运移及存储。遥感的应用包括水体边界提取、洪水淹没范围估算、土地利用类型识别、地貌形态和植被类型识别等。在洪水演进模型中，RS数据可用于研究区的土地利用类型，土地利用类型图可用于估算计算网格的糙率系数[109]。地貌类型根据太阳的方位角和高度角，通过遥感图像中的阴影和平面形态去识别。在遥感影像上通过以各种色调、色彩、形状、大小、结构来反应植被覆盖类型的内容和特点来识别植被类型。