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站 １９９０—２０１６年的汛期径流及场次洪水资料，并验证资料一致性 ［２１］ 。由于皇甫站断面不具备滩槽结构，
难以直接确定平滩流量及日期，因此依据缺资料流域平滩流量估算方法及流域干支流关系 ［２２］ ，以沙圪堵
站断面的平滩流量、日期代表皇甫川流域。确定水位为 １００ｍ左右的洪水流量为沙圪堵站平滩流量，流
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量为 １１３ｍ ?ｓ，重现期约 ２年。最枯流量的确定，为保证一致性仍以沙圪堵站为准，为 ０．１ｍ ?ｓ。
３．２．２ 卫星遥感数据及预处理
（１）光学卫星影像获取及预处理：为通过遥感影像提取流域平滩、枯水河宽，选用能在山区更完
整提取细小河流的高分辨率光学卫星影像，故联合使用 ＧＦ － １和 ＺＹ － ３影像 ［２３］ 。根据平滩日期，选择
了 ７景 １Ａ级 ＧＦ － １影像，成像时间为分别为 ２０１３年 ７月 ３０日、８月 ２３日，２０１６年 ７月 ２６日、９月 １
日。选择了 ３景 １Ａ级 ＺＹ － ３影像，成像时间分别为 ２０１３年 ７月 ３０日和 ２０１４年 ９月 ３日。热红外数
据在夏季能有效区分水体及其他地物 ［２４］ ，因此采集了同期的 ６景 Ｌａｎｄｓａｔ － ８ＴＩＲＳ产品。在枯水日期
下，ＧＦ － １影像足够覆盖，直接使用 １４景 １Ａ级影像，成像时间为 ２０１３年 １１月 ２０日、１１月 ２８日。
（２）测高卫星数据：基于星载雷达观测的水位将用于提取缺资料地区河流断面形态。通过观测平
滩、枯水河宽及其对应的水位信息，即可获取概化河道断面形态 ［２５］ 。以 Ｊａｓｏｎ － １?２卫星产品为数据
源，依据两类流量日期提取对应水位。经查询 ２００９年 ２月—２０１３年 ６月，Ｊａｓｏｎ － １卫星的第 １０３号轨
道位于流域上空，但受限于时空分辨率，选取与平滩流量相近的 ２０１２年 ８月 ６日的 Ｊａｓｏｎ － １卫星数
据，与枯水流量相近的 ２０１７年 ４月 １７日的 Ｊａｓｏｎ － ２卫星数据提取相应水位。
３．２．３ 土地利用数据及采样 通过本团队开发的河宽自动提取算法 ＡＲＷＥ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄｒｉｖｅｒｗｉｄｔｈｓｅｘ
ｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ）准确提取河流中心线及河宽，该算法因基于随机森林及神经网络算法，故需依赖准确
的机器学习 样 本 及 合 适 的 分 类 指 数 ［２６］ 。为 确 定 研 究 区 河 流 周 围 地 物 类 型，基 于 土 地 利 用 类 型 数
据 ［２７ － ２８］ 分析了 ２０１０—２０１８年皇甫川流域地物类型（图 ２（ｂ）），结果显示 ２０１０—２０１８年流域内土地利
用类型变化不大，确定了紧邻河流且易混淆的 ４类地物，遵循随机原则 ［２９］ 完成了 ２５０余万学习样本的
采集，样本像元总面积约占流域的 ３％，其中河流、农田耕地、山体林地、草场、城市的样本比例为 ４∶
２∶２∶２∶１ 。２０１７年研究团队在研究区域内进行了 ２次野外考察（图 ２（ｂ）），考察中记录下 ８０个样本
点的位置，测量了平滩河宽。因研究区域地物类型变化不大，故这 ８０个实测样本可作为验证样本。
３．２．４ ＤＥＭ数据及河网提取 ＤＥＭ河网作为 ＤＲＹＩＭ的结构核心以及河道边界条件的重要组成，其精
度至关重要。低级别河流多因河宽极细，难以通过卫星产品提取 ［２３］ ，因此其断面概化、河宽提取均依
赖高精度 ＤＥＭ数据辅助。数据分为以下几类：
（ １）高分辨率 ＤＥＭ数据：团队于 ２０１６年使用点位精度 ６ｍｍ、距离精度 ４ｍｍ、扫描密度 １ｃｍ的
徕卡三维激光扫描仪（ Ｌｅｉｃａｓｃａｎｓｔａｔｉｏｎ２），经过配准、Ｃｙｃｌｏｎｅ点云处理等流程 ［３０］ 生成了岔巴沟流域
０．１ｍＤＥＭ数据。于 ２００６年、２０１７年联合使用机载激光扫仪与实时动态差分定位技术（Ｒｅａｌｔｉｍｅｋｉｎｅ
ｍａｔｉｃ ）生成了皇甫川流域上游 １ｍ分辨率的 ＤＥＭ和桥沟流域、油房渠流域 ０．３ｍ的 ＤＥＭ数据。
（ ２）基础 ＤＥＭ数据：用于提取黄河中游、皇甫川流域河网的 ＤＥＭ 基础数据为 ２０１５年公布的 ４．１
版 ＳＲＴＭ ９０ｍ ＤＥＭ，该数据经过 ＮＡＳＡ、ＵＳＧＳ人工处理，高程精度优于 １５ｍ，局部可达 ３ｍ ［３１］ 。在
纸坊沟流域使用由陕西省测绘局提供的 ５ｍＤＥＭ数据。
基于 ＳＲＴＭ ９０ｍ ＤＥＭ ｖ４．１，以清华大学开发的河网提取工具 ＤＮＥＴ（ＤｒａｉｎａｇｅＮｅｔｗｏｒｋＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ
Ｔｏｏｌ ）提取黄河中游线状河流水系。经验证，ＤＮＥＴ能在提取流域水系时最大程度的消除平行错误，配合
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ＳＲＴＭ ９０ｍＤＥＭ ｖ４．１使用提取结果更准 ［２３，３２］ 。使用 ＤＮＥＴ时流域最小汇流面积经预实验设定为 ０．１ｋｍ 。
３．２．５ ＣＭＰＡ融合降雨数据 ＤＹＲＩＭ需降雨数据驱动 ［７］ ，以缺资料地区有限的雨量站插值估算流域降
水进而模拟径流过程往往使模拟失真 ［１０］ 。为解决这一问题，本研究采用了分布式卫星降雨融合数据
ＣＭＰＡ（ＣｈｉｎａＭｅｒｇｅｄＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ），通过与皇甫川流域 ２０１１—２０１５年的实测资料比对，验证了
ＣＭＰＡ数据精度及可用性 ［３３］ 。

４ 河流断面形态的概化

以一般梯形等概化河流断面形态已有一定的研究基础 ［２５］ ，因此通过融合有限实测资料和多源遥感

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