地表覆盖变化和分辨率对水文过程的影响

5　地表覆盖变化及其分辨率对水文过程研究的影响——以太湖流域为例

5．1　典型研究区概况与资料情况

5．1．1　太湖流域概况

1）自然、地理概况

太湖流域是以太湖为中心的水系区域，位于北纬30°05′至32°08′，东经119°08′至121°55′之间，位于长江三角洲的南缘，是长江三角洲重要的组成部分。北临长江，南至钱塘江，东濒东海，西抵天目山与茅山山脉，流域面积36　895 km2，约占全国总面积的0．38%。区域范围包括江苏、上海、浙江、安徽三省一市。其中江苏部分面积是19　399 km2，占52．6%，上海部分面积是5　178 km2，占14%，浙江部分面积是12　093 km2，占32．8%，安徽部分面积约225 km2，占0．6%。太湖流域河网密布，湖泊众多，自然条件十分优越，素有“水乡泽国”之称。

2）地貌地形概况

太湖流域总体地势为东低西高，以丹阳、溧阳、宜兴、湖州、杭州一线为界，东西两侧分别是平原和丘陵两部分。其中，往东主要是平原河网地形，约占总面积的75%；西侧是山地丘陵区，构成流域的分水岭，约占总面积的25%［210，211］。太湖流域平原范围广阔，周高中低成碟形。太湖流域地面高程大多低于海拔10 m，东低西高，流域中部最低洼，南北略高一些［210-212］。

图5-1　太湖流域示意图
图片来源：自绘

因地貌因素造成的非地带性差异较为明显，西部丘陵地区和与之相间的河谷平原等组成不同组合模式，形成不同自然景观。平原区域面积大且其因地貌特征差异，形成的自然景观亦差异较大。平原地势有相对高、中、低起伏面，沿江、沿海地势又略高于以太湖为中心的湖荡碟形洼地，同时平原不同的地貌单元、地面组成物质、河网特征、地下水位、土壤类型的组合均有显著的差异，因而构成具有不同地理环境结构的自然区域（图5-1）。

3）水文、气象

太湖流域地处北亚热带和中亚热带的过渡地带，大致以宜溧山地北麓—太湖东、西洞庭山—嘉兴南部一线为界，此线以北属北亚热带南缘，以南属中亚热带北缘。

气候温暖多雨，四季分明，适于南北多种作物的生长。冬季寒冷而干燥，盛行偏北风；夏季炎热多雨，盛行东南风；春季是冬夏交替过渡季节，春末夏初是江南梅雨季。年平均气温14．9℃～16．2℃，霜期119～147天。太湖流域平均年降水量为1　010～1　400 mm，由北向南呈增加趋势。降水量季节变化明显，雨量分配不均。全年夏季降水量为340～450 mm，约占年总量的35%～40%。太湖流域平均年蒸发量在1　151～1　576 mm。呈现的趋势是：南部小于北部，沿海小于内陆，山区小于平原（表5-1）。

4）河流湖泊与水系

太湖流域内河道纵横交错，湖泊星罗棋布，为典型“江南水网”。水域面积6　134 km2，水面率为17%，河道与湖泊各占一半。河道总长达12万km，平原地区的河网密度达3．2 km/km2。

水系按水流运动及地形，大致可分为西部山丘区各独立水系，太湖和低平原的黄浦江水系，沿江沿海水系三大水系。将流域内大于0．5 km2的水面面积进行统计，研究区湖泊面积为3　160 km2，约为流域平原面积的十分之一，其调蓄总容量达57．68亿m3，为长江中下游的湖泊集中区之一［213-215］。太湖流域主要湖泊形态如表5-2所示。

表5-1　太湖流域主要气象台站气象要素表

资料来源：自制

表5-2　太湖流域主要湖泊形态特征

资料来源：自制

5）社会经济概况

太湖流域的自然条件十分优越，水陆交通四通八达，农田资源丰富，人口稠密，经济雄厚，科技力量强，是我国沿海对外开放主要地区。区域内拥有众多国内经济发达城镇。太湖流域人口密度达1　200人/km2，是全国平均人口密度的7倍，为我国人口最为密集地区之一。该流域国内生产总值2000年已达9　941亿元，占全国总量的10．3%。该地区经营管理水平和生产技术均较高，是向国家上缴利税、提供建设资金的重要源地之一［213-215］。

6）水资源分区概况

根据太湖流域的地形特征，综合考虑不同地貌区域的河网水系和水利工程布局等多种因素，首先将流域划分为三种地貌特征不同的区域，即平原区、湖西山丘区和浙西山区，然后在此基础上进一步将流域又细分为36个水利分区和4个自排区，其中平原区有16个分区，湖西山丘区有10个分区，浙西山区有10分区。另外，根据水资源综合规划的需要，再将36个水利分区和4个自排区通过合并，分为8个大水利资源区，分别是湖西区、太湖区、武澄锡虞区、杭嘉湖区、阳澄淀泖区、浦东区、浦西区和浙西区，每个水利分区和自排区的分布详见图5-2和表5-3。

表5-3　太湖流域河网水动力学模型及降雨径流模型采用的计算分区

资料来源：自制

图5-2　太湖流域水文模型分区示意图
图片来源：自绘

5．1．2　水文资料

对本次研究选择的3类不同保证率典型年，分别是1971年（P＝90%）作为枯水年的典型年、1989年（P＝20%）作为丰水年的典型年以及2000年（P＝50%）作为平水年的典型年，收集逐日降雨量、逐日水面蒸发量。本次只收集到太湖流域江苏省境内的代表站点资料，浙江和上海分区的采用上海太湖局产流计算结果转化。各年收集到的降雨蒸发资料来源站点见表5-4所示。

表5-4　太湖流域水文站站点名

续表5-4

资料来源：自制

5．2　太湖河网水文模型的建立

5．2．1　降雨产流模块

由于不同下垫面具有不同的产流规律，本流域下垫面分成四类：水面、水田、旱地和城镇道路。

1）城镇、道路产流

城镇用地等不透水面下垫面的降雨产流规律单一且变化小，于是采用简单的产流系数法。

R城镇＝φ·P

式中：

R城镇——城镇用地等下垫面的径流深（mm）；

P——日降雨量；

φ——径流系数。

2）水面产流

逐日水面产流即日降雨量和蒸发量之差。即：

R水＝P-β·E

式中：

P——日降雨量（mm）；

R水——日径流深（mm）；

E——蒸发皿的蒸发量（mm）；

β——蒸发皿折算系数。

3）水田产流

水田产流基于农作物生长期需水过程和水稻田的适宜水深上限与适宜水深下限，还包括耐淹水深等影响因素，进行逐日水量调节计算，进而推求出水田产流过程R田。

H 2＝P-α·E＋H 1-f

当H 2＞H P时，

则R田＝H 2-H P，H 2＝H P；

当H n＜H 2≤H P时，

则R田＝H 2-H m，H 2＝H m；

当H d＜H 2≤H n时，

则R田＝0，H 2＝H 2；

当（H d＋H n）/2＜H 2＜H n时，

则R田＝H 2-（H d＋H n）/2，H 2＝（H d＋H n）/2；

当H 2≤（H d＋H n）/2时，

则R田＝0，H 2＝H 2

式中：

P——日降雨量；

H 1——时段初水深（mm）；

H 2——时段末水深（mm）；

H n——适宜水深上限（mm）；

H d——适宜水深下限（mm）；

H p——耐淹水深（mm）；

R田——时段内径流深（mm）；

f——下渗量；

α——需水系数。

4）旱地产流

本书中旱地产流运用的是单层蓄满产流模式进行计算。其产流控制条件是满足包气带缺水量。在全流域产流的情况下，产流量计算公式为：

R旱＝P-（W M-W 0）-E

式中：

P——降雨量；

W M——流域的平均最大蓄水量（mm）；

W 0——流域初始蓄水量（mm）；

E——蒸发量（mm）；

R旱——旱地径流深（mm）。

5）山丘区产流

山丘区产流按照上述的4种产流模式进行计算，但不划分圩区和非圩区，如果按各类型面积比加权计算的产流量为负，不向平原区引水，缺水量在本区内解决。造成负产流量的原因主要是水面蒸发和水田灌溉引水。这部分缺水量向前依次扣除，直到当日的产流量不小于0为止。

5．2．2　山丘及平原汇流模块

1）山丘区汇流模型

江苏部分的宜溧山区和茅山山区的汇流，江苏采用地区综合的瞬时单位线，其参数k＝m1·m2，n＝1/m2，其中m1＝5．60（F/J）0．4，m2＝0．35。

浙西山区西采用苕溪范家村站和东苕溪的瓶窑站，以及进入太湖的区间面积上的代表站棣溪的实测资料，用时段单位线汇流。

山丘区汇流计算所得结果为出口断面的流量过程。这些出口断面作为概化河网中的边界节点，流量过程即为这些边界节点的入流过程。

2）平原水网区汇流

圩区汇流：水圩内产水量除部分蓄于圩内沟塘外，其余部分要靠外动力作用抽排到外河，并且大于排涝模数的产水量蓄于圩内，有排出条件下再排出。圩内的河沟、塘坝起调蓄水量的作用，一般圩内水位变化控制在20～40 cm。

非圩区汇流：平原非圩区的汇流计算采用汇流曲线进行计算。

5．2．3　河网水流运动模块

1）流域河网概化

太湖流域水网密布，湖荡众多，难以直接模拟。加上计算机容量、计算工作量及资料等方面的限制，必须对众多的河网和湖荡进行概化。每条河道概化为3个参数：河底高程、河道底宽与边坡系数。河网概化、湖泊输水和调蓄能力两方面特性要与天然河网、湖泊保持一致性。

2）湖泊的概化

将较小的湖泊概化为无调蓄节点，较大的湖泊则将其概化成零维调蓄节点。

3）调蓄作用的模拟

概化出来的河网、湖泊等的调蓄能力往往偏小，为了更真实模拟河网与流域的圩外水面调蓄作用，同时考虑旁侧入流计算的需要，运用陆域宽度来模拟流域的调蓄作用。

4）潮位边界条件

太湖流域沿长江至杭州湾有镇江、江阴、天生港、浒浦、浏河、吴淞口、芦潮港、金山咀、乍浦、澉浦及盐官等潮位站。只有特征潮位（高潮、低潮及相应时刻）刊布，在此采用单位潮位过程线插出各实测站整点潮位，再用拉格朗日三点插值得各概化河口整点潮位。

5）工程情况及运行方式

水闸等工程的运行模拟，主要根据闸上闸下游水位，分为自由出流与淹没出流分别计算。其中当H d-H 0≤0．8（H u-H 0）时为自由出流模式，当H d-H 0＞0．8（H u-H 0）时为淹没出流模式。

6）取排水用户处理与缺水量计算

取排水处理：模型中把取水点分为在河道取水、在节点取水、在太湖取水、在长江取水、取用地下水、在水库取水以及取水位置不定等7种类型。

缺水量计算：由于在产流计算中，平原区的产流量有负值，表示要从河道引水。引水主要用于农业灌溉（负产流还有部分来源于水域蒸发，当蒸发量大于降雨量则为负）。另外还有一些大型取水点要在河道或节点取水，但当河道水深小于某一深度时，不可能保证足够的引水或取水量。

本模型设置了可控制农业引水和生活工业取水的接口。按分区设置不同的标准。由于一般工业和生活用水的保证率高于农业用水，因此每分区以其代表水位站设置两个控制水位，第一控制水位为灌溉控制水位。当代表水位站水位小于这一控制水位时，取消农业引水，统计缺水量。第二控制水位为取水点控制水位，表示生活和工业取水。当代表水位站水位小于这一控制水位时，取消取水，统计缺水量。

7）河网水流运动模拟

河网水流运动选用的是明渠一维非恒定流来进行模拟，然后运用四点线性隐式差分格式进行线性偏微分方程组的求解。

5．2．4　概化结果

本书概化工作，将山丘区域概化为20个单独的小流域，将平原区域概化为16个分区。本书模拟计算采用的是流域2000年的概化情况，将流域概化为1　495条河道、1　240个节点（其中调蓄节点60个，太湖除外）、4　432个断面、240个闸站以及42个潮位边界（图5-3）。

本次湖泊全部概化为零维调蓄节点。各节点的概化有6种类型：①正常节点，节点的调蓄水量忽略不计；②调蓄节点，用来模拟湖泊节点，具有一定的水面积和调蓄水量；③流量边界节点，山丘区河道与平原河网的交界节点，节点处有山丘区入流过程进入；④水位节点，沿长江及杭州湾口门处的节点，这些节点的水位是已知的；⑤闸节点，链接堰闸等水工控制建筑物的节点；⑥引排水节点，节点处有固定的流量引出或排入，主要用于模拟引排工程。

图5-3　太湖流域河网概化图
图片来源：自绘

5．2．5　产流量计算

由于资料获取的原因，产流量计算只计算了江苏部分的产流量，浙江和上海的产流量直接采用上海太湖局产流量计算成果。

1）分区平均面雨量计算(www.xing528.com)

各分区的平均面雨量由各分区内具有代表性的雨量站实测资料算术平均得到。江苏省内的分区由省水利厅水文局提供的各水文情景下逐日降雨资料算术平均计算。具体站点见前面基础资料部分。

2）分区蒸发量计算

平原各模型分区蒸发量计算采用的代表站见表5-5。湖西山丘区各水利分区均采用沙河水库蒸发站的水面蒸发量计算蒸散发量。

3）水田产流参数

在水田产流计算中，水稻生长季节及各特征水深，江苏部分采用省水利厅水资源局水资源估算成果，上海和浙江部分分别使用《浙江省水文手册》上的水稻生长数据。

4）气象资料收集

对各模拟年份收集逐日降雨量、逐日水面蒸发量。本次只收集到太湖流域江苏省境内的代表站资料，浙江和上海分区的采用上海太湖局产流计算结果转化。

表5-5　平原区各水利分区的蒸发代表站

资料来源：自制

5）河网汇流模拟验证

（1）边界条件

河网水量模拟中，太湖节点概化为零维模型，和太湖相连接的概化河道的节点（含闸节点）遵循水量平衡原理，进出湖泊量等于太湖蓄水变化量。山区边界节点入流概化为20个入流节点，入流过程即为逐日平均流量过程。沿江及上海和钱塘江的出入口概化为42个潮位站，各潮位站的潮位过程经“资料整理”模块处理为当年有实测资料潮位站的整点潮位过程，并用拉格朗日法插出全部42个潮位站的插值系数。平原区入河过程经产流量计算，得到16个平原分区的逐日圩区内、圩区外的入河水深及水域产流过程。边界条件中，江苏部分的产流量及山丘区出流过程以省水文水资源局提供的代表雨量站及蒸发站资料修正得到，下垫面条件、江苏省水稻生长需水特征由计算得到；上海和浙江部分以上海太湖局提供的计算结果经汇流计算获得。

（2）流域大规模取排水点的概化

根据太湖流域水资源综合规划的要求，对流域内2000年现状供水、排水及耗水进行了资料收集，在模型中运用的是供水量和排水量。

本次模拟共收集到江苏省境内大型取水口109个，取水量39．7亿方，排水口545个（主要是城镇生活和工业取排水口），排水量31．9亿方（未统计直接排入长江的水量），取排水基本平衡，相差的7．8亿方水作为耗水量江苏流域面上平衡（耗水率约20%）。每个取排水口都在特定位置上，如在某河道上，在某节点，在长江，在太湖，或取用的山区水库、地下水，或位置不能确定。取排口中，将有明确地理位置的取排水点作为点源或河段侧向入出流模拟处理，在河道的作为河道侧向入出流模拟处理，在节点的作为引排水节点处理；没有明确位置的取排水口，按所属分区在面上均匀分布处理；在长江取排水的不作考虑，取用地下水、山区水库在模型中也不作考虑，在太湖取排水的在太湖节点水量平衡中考虑；原则是涉及平原区水量变化的取排水量必须考虑。

（3）灌溉引排水控制水位

考虑到在枯水年份农业灌溉及工业用水可能不能满足供给。模型模拟各年份的可能缺水情况，采用分区代表水位站水位低于某一控制水位时，本分区将停止农业引水或工业取水。根据农业灌溉用水的保证率和工业用水保证率不同，拟划定两个缺水控制水位线，具体各分区代表站控制水位值可讨论确定。建议以各代表站75%频率的水位值作为农业缺水控制值参考，95%作为工业缺水控制值参考（但各频率的工程控制不一致，资料系列的一致性不够，频率计算所得水位仅作为确定控制水位的参考值）。

各分区控制水位在本模型中暂未划定。如控制水位确定得很低（低于代表站所在断面河底高程），在模型中将不考虑缺水量的影响和统计。具体控制水位协商确定后仅需修改控制水位文件，不需要修改模型程序。

5．3　代表站点水位模拟验证结果

5．3．1　水位模拟验证结果

因下垫面资料和工程运行控制及河道资料均以2000年为基准，以2000年的模拟过程和实测过程加以对比。共选择具有代表性的8个站点进行比较，各典型站的实测与模拟水位过程，限于篇幅，在正文中列出其中的2个典型代表站模拟结果（图5-4）。可见实测水位过程与模拟水位过程拟合较好，模拟结果具有较高的精度。误差较大的多出现在湖西地区，王母观最高水位误差达0．47 m，坊前最高水位误差也达到0．27 m，而苏州无锡地区水位误差较小，无锡站最高水位误差仅0．06 m。太湖最高水位误差-0．05 m，和五站平均比较，仅差0．02 m（表5-6）。

图5-4　2000年江苏太湖流域主要站点水位过程（其中部分）
图片来源：自绘

表5-6　2000年代表站水位过程模拟误差分析＊　单位：m

＊太湖2000年实测5站平均水位最高3．37 m，最低2．71 m。
资料来源：自制

5．3．2　分区交换水量模拟验证结果

2000年各分区交换水量总体误差不大，在模型验证过程中望虞河引潮闸、谏壁闸、魏村闸、小河新闸、十一圩、浏河、白茆、浒浦等8个控制闸采用实际日均引排水量，其他各闸按控制方案控制。各分区引江水量及分区交换水量平衡表分别见表5-7和表5-8。据结果可知，2000年江苏太湖流域沿江引排水量模拟结果较为准确，误差较小。从江苏太湖流域分区水量平衡分析结果来看，各区水量基本平衡。

表5-7　江苏太湖流域2000年沿江引排水量　单位：亿m3

资料来源：自制

表5-8　2000年江苏太湖流域平原区水量平衡表　单位：亿m3

注：区域水量平衡中不包括自备水源取水后排入河网水量。
资料来源：自制

水量模型的误差分析：从模拟结果来看，水位过程的总体趋势和引排水量与实际较为一致，但也存在一定的误差，主要原因是引排水总量虽然较为接近，但通过控制闸坝调度的引排过程和实际引排有较大差距，另外取排水调查资料还不很全面，取排水量不平衡，相差较大。河道概化也会导致计算误差，河道合并概化和实际有差别，另外概化河道资料均根据当时的河道统计数据，没考虑河道本身由于地面沉降造成的河底高程变化等，这些都会造成计算水位误差。本次模拟仅获得江苏部分的资料，包括浙江、上海的降雨蒸发资料未获得。太湖汛期误差相对较大，可能是由于模拟的太浦闸运行过程和实际开启过程不一致有关，也与太湖用零维模型模拟结果有关。

5．4　基于地表覆盖遥感分类数据的太湖流域水文过程模拟对比研究

为了研究地表覆盖遥感分类数据对太湖流域水文过程模拟的影响，本书旨在基于多年不同分辨率的地表覆盖遥感分类数据基础上，进行多方面的对比性研究。主要包括以下方面：①相同水文条件下，基于30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据与调查统计地表覆盖数据模拟的水文过程结果的差异；②相同水文条件下，基于30 m分辨率和300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟水文过程结果的差异；③相同水文条件下，10 m分辨率和300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟水文过程结果的差异；④随时间推移地表覆盖变化水文响应。通过以上对比性研究，试图探索地表覆盖遥感分类数据分辨率及其变化对水文过程模拟的影响，以及满足水文过程模拟的地表覆盖遥感分类数据分辨率要求。

5．4．1　基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据的流域产流模拟结果

不同保证率水文情景下基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据进行的水资源分区产流模拟结果如表5-9～表5-11所示。从表中可知，基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据产流模拟结果差异较大。总体趋势是，在相同保证率降雨条件下，基于分辨率较高的地表覆盖遥感分类数据模拟结果中的产流比基于分辨率较低的产流高，基于调查统计地表覆盖数据模拟产流比基于30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的产流结果高。具体选择太湖流域江苏部分的8个水资源区进行分析。

1）相同保证率降雨情景下基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据产流量

枯水年8个水资源分区的产流量如图5-5所示。丰水年8个水资源分区的产流量如图5-6所示。平水年8个水资源分区的产流量如图5-7所示。由图表数据可知，降雨和下垫面对产流均有显著影响作用。随着降雨量的增加，同一年内不同分辨率的下垫面产流差异也增大。基于同一年地表覆盖遥感分类数据，随着分辨率的提高，产流呈增加趋势。随时间的推移，相同分辨率地表覆盖遥感分类数据随着城市化进程的变化导致产流量增加。

2）不同保证率降雨情景下相同分辨率地表覆盖遥感分类数据产流量

选取其中三个典型水资源区进行不同保证率典型年的产流量对比，见图5-8～图5-10。根据产流量对比图可知，降雨量的多少是产流量的主要影响之一，降雨量大的水文情景下产流量大。同时，地表覆盖遥感分类数据的分辨率也显著影响着水资源分区的产流量大小。随着分辨率的提高，模拟的产流结果呈增加趋势。随时间的推移，相同分辨率地表覆盖遥感分类数据随着城市化进程的变化导致产流量增加。

图5-5　枯水年基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的产流量
图片来源：自绘

图5-6　丰水年基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的产流量
图片来源：自绘

图5-7　平水年基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的产流量
图片来源：自绘

图5-8　运河片区基于不同保证率不同分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的产流量对比图
图片来源：自绘

图5-9　武澄锡片区基于不同保证率不同分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟产流量对比图
图片来源：自绘

图5-10　湖区片区基于不同保证率不同分辨率地表覆盖数据模拟产流量对比图
图片来源：自绘

5．4．2　基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据流域水文过程模拟结果

本书进行了枯水年、丰水年、平水年不同保证率降雨情景下10个不同分辨率地表覆盖遥感分类数据的水文过程模拟，输出典型年全年流域内57个实测站点的逐日水位。选择其中2个典型代表站点进行相同保证率水文情景下不同分辨率地表覆盖遥感分类数据的水位过程对比，研究地表覆盖遥感分类数据分辨率对水位的影响。其中包括3类不同分辨率的对比，分别是基于调查统计与30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的水位对比；基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的水位对比；基于10 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的水位对比。

由于全年日水位过程图比较大，书中展示的是降雨比较集中的6月到10月的水位过程线，并进行对比分析。选择的代表站中，其他站点在丰水年差异均较大，一年中差异大的天数也较多，差异比代表站点太湖站明显。分析认为，主要原因是太湖调蓄作用较大，趋势变缓。由于太湖是太湖流域较重要部分，变化趋势类似的情况下选择以太湖站为主来描述水位变化规律，但其差值比其他站点差值小。

1）相同水文条件下，基于调查统计地表覆盖数据与30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的水位对比

枯水年和丰水年典型代表站点下垫面差异的水位过程对比如图5-11～图5-14所示。枯水年太湖站，基于30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据与调查统计的地表覆盖数据模拟输出的水位差值为0．01～0．05 m。其中，基于调查统计地表覆盖数据模拟输出的水位普遍比基于30 m地表覆盖遥感分类数据模拟输出水位高，最大变化率为1．67%。表明分辨率不同造成的地表覆盖数据统计差异对研究区的水位具有显著影响作用，且降雨量丰富的时段差值较大。太湖站丰水年，基于30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据与调查统计的地表覆盖数据模拟输出的水位差值为0．01～0．08 m，基于调查统计地表覆盖数据模拟输出的水位普遍比基于30 m地表覆盖遥感分类数据模拟输出水位高，最大变化率为2．4%。其他站点呈相同趋势，枯水年最大水位差值为0．18 m，最大变化率为5．3%（枯水年青阳站）。丰水年最大差值为0．26 m，最大变化率为8．7%（丰水年常州站）。

图5-11　枯水年太湖站基于统计与30 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
＊＊该图表述的是在枯水年（P＝90%）水文情景下，基于调查统计的地表覆盖数据以及30 m分辨率遥感影像解译获取的地表覆盖数据下模拟的流域全年日水位过程线（展示出来的是6—10月部分），其中差值是统计的地表覆盖下的模拟水位减去30 m分辨率遥感影像解译获取的地表覆盖数据下的模拟水位的差值。以下其他同类图表类似于此图。图片来源：自绘

图5-12　枯水年常州站基于统计与30 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
图片来源：自绘

图5-13　丰水年太湖站基于统计与30m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
图片来源：自绘

图5-14　丰水年常州站基于统计与30 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
图片来源：自绘

2）相同水文条件下，基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的水位对比

枯水年和丰水年典型代表站点水位过程线对比如图5-15～图5-18所示。丰水年差值普遍比枯水年大。枯水年太湖站，基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．02 m，其中基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍高于基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位，最大变化率为0．71%。而丰水年基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．03 m，且基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍高于基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位，最大变化率为0．94%。基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值比基于调查统计的地表覆盖数据与30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差异小。其他站点呈相同趋势，枯水年最大水位差值为0．13 m，最大变化率为4．19%（枯水年青阳站）。丰水年最大差值为0．14 m，最大变化率为5．94%（丰水年无锡站）。

图5-15　枯水年太湖站基于30 m和300 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
图片来源：自绘

图5-16　枯水年常州站基于30 m和300 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）图片来源：自绘

图5-17　丰水年太湖站基于30 m和300 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
图片来源：自绘

图5-18　丰水年常州站基于30 m和300 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
图片来源：自绘

3）相同水文条件下，基于10 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的水位对比

枯水年和丰水年典型代表站点水位过程线对比如图5-19～图5-22所示。丰水年差值普遍比枯水年大。枯水年太湖站，基于10 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．03 m，基于10 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位普遍比基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位高，最大变化率为1．03%。而丰水年基于10 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．08 m，同样是基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍比基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位高，最大变化率为2．58%。基于10 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值比基于调查统计的地表覆盖数据与30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差异小，比基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值大。其他站点呈相同趋势，枯水年最大水位差值为0．14 m，最大变化率为4．38%（枯水年青阳站）。丰水年最大差值为0．26 m，最大变化率为7．43%（丰水年常州站）。

图5-19　枯水年太湖站基于10 m和300 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）图片来源：自绘

图5-20　枯水年常州站基于10 m和300 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
图片来源：自绘

图5-21　丰水年太湖站基于10 m和300 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
图片来源：自绘

图5-22　丰水年常州站基于10 m和300 m分辨率地表覆盖数据模拟水位过程图（6—10月）
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5．4．3　基于相同地表覆盖遥感分类数据降雨对流域水文过程的影响

不同保证率水文情景下，基于相同下垫面条件典型站太湖站的水位过程线如图5-23所示。其他基于相同下垫面不同保证率降雨情景下模拟的水位过程线结果类似，本书只列出了其中一年的情况。

图5-23　太湖站基于不同降雨相同地表覆盖数据模拟的全年日水位过程
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模拟结果显示，降雨量的多少是水位过程整体高低的主要影响因素。丰水年整体水位最高，平水年其次，枯水年最低。丰水年的水位起伏最大，且大部分时间都比其他两个典型年的水位高，尤其是在汛期。平水年水位过程起伏较小，全年一半以上水位比枯水年的水位高。枯水年的水位呈现在不同保证率中最低的趋势，但少数时段水位比平水年高。由此可见，除了降雨量等水文条件外，其他因素对水位过程有一定的影响，有待进一步的研究。

5．4．4　基于不同时期地表覆盖遥感分类数据对流域水文过程模拟结果

为了探讨不同时期地表覆盖数据水文响应，进行了相同水文条件下1990年、2000年以及2008年不同下垫面情况的典型站太湖站和常州站的水位过程对比研究。其中丰水年、枯水年2个典型代表站的水位过程模拟结果如图5-24～图5-27所示。

图5-24　丰水年太湖站基于不同时期地表覆盖数据模拟的全年日水位过程对比
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图5-25　丰水年常州站基于不同时期地表覆盖数据模拟的全年日水位过程对比
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图5-26　枯水年太湖站基于不同时期地表覆盖数据模拟的全年日水位过程对比
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图5-27　枯水年常州站基于不同时期地表覆盖数据模拟的全年日水位过程对比
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结果显示，丰水年降雨条件下，地表覆盖变化的水文响应比枯水年的水文响应更显著；其次，地表覆盖变化对水位过程有一定的影响，总体趋势是随着城市化进程地表覆盖的变化，水位有整体升高的趋势。每个站点起伏变化有异，变化起伏在0．01～0．2 m之间，变化率在0．33%～6．45%之间。

5．5　本章结论

1）地表覆盖遥感分类数据分辨率对流域产流模拟结果的影响

基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据的产流模拟结果差异较大。总体趋势是，在相同保证率降雨条件下，基于分辨率较高的地表覆盖遥感分类数据模拟结果中的产流比基于分辨率较低的产流高，基于调查统计地表覆盖数据模拟产流比基于30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的产流结果高。其中：

（1）降雨和下垫面对产流均有显著的影响。随着降雨量的增加，同一年内不同分辨率的下垫面产流差异也增大。基于同一年地表覆盖数据，随着分辨率的提高，产流呈增加趋势。随时间的推移，相同分辨率地表覆盖遥感分类数据随着城市化进程的变化产流量增加。

（2）基于相同下垫面下不同保证率降雨条件下的产流量模拟对比研究可知，降雨量是产流量的主要影响因素之一，降雨量大的水文情景下产流量大。同时，下垫面的分辨率也显著影响水资源分区的产流量大小。随着分辨率的提高，产流呈增加趋势。随时间的推移，相同分辨率地表覆盖遥感分类数据随着城市化进程的变化产流量增加。

2）地表覆盖遥感分类数据分辨率对流域水位过程模拟结果的影响

通过设置的四组不同分辨率的地表覆盖遥感分类数据的水位过程模拟对比研究，地表覆盖遥感分类数据的分辨率对流域水位过程有显著影响。整体上呈现随着地表覆盖遥感分类数据的分辨率提高，模拟输出的水位增加的趋势。选择的代表站模拟结果分析显示，丰水年水文情景下模拟的水位差异较大，尤其是除了太湖站以外的其他站点在丰水年差异比太湖站差异更大，且一年中差异大的天数比例也较大。分析认为太湖有较大的调蓄作用，因此有减缓水位变化的作用。

（1）相同保证率水文情景下，调查统计地表覆盖数据与30 m分辨率遥感解译数据水位对比结果。枯水年太湖站，基于30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据与调查统计的地表覆盖数据模拟输出的水位差值为0．01～0．05 m。其中，基于调查统计地表覆盖数据模拟输出的水位普遍比基于30 m地表覆盖遥感分类数据模拟输出水位高，最大变化率为1．67%。表明分辨率不同造成的地表覆盖数据统计差异对研究区的水位具有显著影响作用，且降雨量丰富的时段差值也较大。丰水年太湖站，基于30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据与调查统计的地表覆盖数据模拟输出的水位差值为0．01～0．08 m，基于调查统计地表覆盖数据模拟输出的水位普遍比基于30 m地表覆盖遥感分类数据模拟输出水位高，最大变化率为2．4%。其他站点呈相同趋势，枯水年最大水位差值为0．18 m，最大变化率为5．3%（枯水年青阳站）。丰水年最大差值为0．26 m，最大变化率为8．7%（丰水年常州站）。

（2）相同保证率水文情景下，30 m分辨率与300 m分辨率遥感解译数据水位对比结果。枯水年和丰水年典型代表站水位过程线对比如图5-15～图5-18所示。丰水年差值普遍比枯水年大。枯水年太湖站，基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．02 m，其中基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍高于基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位，最大变化率为0．71%。而丰水年基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．03 m，且基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍高于基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位，最大变化率为0．94%。基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值比基于调查统计的地表覆盖数据与30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差异小。其他站点呈相同趋势，枯水年最大水位差值为0．13 m，最大变化率为4．19%（枯水年青阳站）。丰水年最大差值为0．14 m，最大变化率为5．94%（丰水年无锡站）。

（3）相同保证率水文情景下，10 m分辨率与300 m分辨率遥感解译数据水位对比结果。枯水年和丰水年典型代表站水位过程线对比如图5-15～图5-18所示。丰水年差值普遍比枯水年大。枯水年太湖站，基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．02 m，其中基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍高于基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位，最大变化率为0．71%。而丰水年基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值为0．01～0．03 m，且基于30 m分辨率地表覆盖数据模拟输出的水位普遍高于基于300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位，最大变化率为0．94%。基于30 m与300 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差值比基于调查统计的地表覆盖数据与30 m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差异小。其他站点呈相同趋势，枯水年最大水位差值为0．13 m，最大变化率为4．19%（枯水青阳站）。丰水年最大差值为0．14 m，最大变化率为5．94%（丰水年无锡站）。

3）地表覆盖变化及降雨对流域水文过程的影响作用

模拟结果显示，降雨量的多少是水位过程整体高低的主要影响因素。丰水年整体水位最高，平水年其次，枯水年最低。丰水年的水位起伏最大，且大部分时间都比其他两个典型年的水位高，尤其是在汛期。平水年水位过程起伏较小，全年一半以上水位比枯水年的水位高。枯水年的水位呈现在不同保证率中最低的趋势，但少数时段水位比平水年高。由此可见，除了降雨量等水文条件外，其他因素对水位过程有一定的影响，有待进一步的研究。

结果显示，丰水年降雨条件下，地表覆盖变化的水文响应比枯水年的水文响应更显著；其次，地表覆盖变化对水位过程有一定的影响，总体趋势是随着城市化进程地表覆盖的变化，水位有整体升高的趋势。每个站点起伏变化有异，变化起伏在0．01～0．2 m之间，最大变化率为0．33%～6．45%之间。