洪水淹没分析论文

google_protectAndRun("render_ads.js::google_render_ad",google_handleError,google_render_ad); google_protectAndRun("render_ads.js::google_render_ad",google_handleError,google_render_ad); q值可以根据流量过程曲线和溃口的分流比计算得到，有条件的地方，可以实测，不能实测的可以根据上下游水文站点的流量差，并考虑一定区间来水的补给误差计算得到。

在上述h分析方法的基础上，通过不断给定h条件下求出对应淹没区域的容积v与q的比较，利用二分法等逼近算法，求出与q最接近的v，v对应的淹没范围和水深分布即为淹没分析结果

一般：（2）

简化计算式：（3）

式中：

v—连通淹没区水体体积；

ai—连通淹没区单元面积，由连通性分析求解得到；

ei—连通淹没区单元高程，由连通性分析求解得到；

m—连通淹没区单元个数，由连通性分析求解得到。

定义函数：（4）

显然该函数为单调递减函数，函数变化趋势如图3所示：

图3f(h)函数变化趋势图

已知，h0为入口单元对应的高程，要求得一个h，使得f(h)0。为利用二分逼近算法加速求解，在程序设计时考虑变步长方法进行加速收敛过程。需要预先求得一h1使。h1的求解可以设定一较大的增量△h循环计算，直到，（）。再利用二分法求算在（h0，h1）范围内趋近于零的hq。hq对应的淹没范围和水深分布即为给定洪量q条件下对应淹没范围和水深

图4hq求解示意图

六、任意多边形格网模型的洪水淹没分析方法 前面谈到利用tin模型产生的三角单元格网来进行洪水淹没分析，这样的淹没分析方法是有一些缺点的，首先由dem产生tin模型时对于高程有一个概化过程，即在三角单元内认为高程是均匀的，在实际处理时由三个点的高程平均取得。

将dem转化为多边形，处理时将具有相同高程并且相邻的单元合并为一个多边形，这样可以大大减少多边形的数量，同时又能保证dem的高程精度完全不损失。这样得到的格网模型比较三角单元格网模型，单元数量要多得多，但单元的高程精度要比三角单元高，所以三角单元的格网模型可以用于较粗精度的分析，由dem直接转化为多边形的格网模型可以用于较高精度的分析。

任意多边形格网模型的洪水淹没分析方法与三角单元格网模型相似，也可以采用投石问路算法，但相对于三角单元格网模型在算法上略作一些技巧上的处理，因为每一个单元相邻的单元数量是不确定的，在算法上将每个单元的相邻单元编号预先生成一个序列，在对每一个单元进行投石问路时，从预先生成的序列中提取出相邻单元的编号，完成投石问路的整个算法过程，每个单元的相邻单元数量虽然是不确定的，但是有限的，所以投石问路算法一定可以收敛。下图5是任意多边形格网模型洪水淹没分析的一个例子。

图5任意多边形格网模型洪水淹没分析结果

七、遥感监测淹没范围水深分布分析 遥感监测的手段对于洪水淹没范围的确定是非常有效的，对于水深的分布情况通常是很难确定的。

由dem生成任意多边形网格模型，该模型保证了网格单元上的高程是均等的，将遥感监测洪水淹没范围与该多边形网格模型叠加，认为淹没边界线所在的单元水深为零，淹没边界线以内的单元水深即为边界单元高程减去所在单元的高程值（这种做法是在假定淹没边界单元上的高程是相等的，实际上可能不是这样，这时可以考虑求每一个淹没边界单元相对于该单元产生的水深，然后再用距离倒数平方和加权求得该点的水深）。下图6是这种方法的一个实例，洪水遥感监测的淹没范围通过圈定一个范围来模拟，粗线为模拟的洪水遥感监测的淹没范围，淹没范围内水深分布通过颜色梯度表现。

图6遥感监测淹没范围水深分布分析结果

参考文献

[1]刘仁义、刘南，基于gis复杂地形洪水淹没区计算方法[j]，地理学报，第56卷第1期，2001年1月；

[2]葛小平、许有鹏等，gis支持下的洪水淹没范围模拟[j]，水科学进展，第13卷第2期，2002年7月；