DEM数据驱动的沟谷网络水文分析——基于GIS的本科毕设研究

"这篇本科毕设论文探讨了沟谷网络GIS水文分析的议题，主要集中在DEM数据的应用上，深入分析了沟谷网络的提取、水文属性信息的计算及其空间统计特性。" 在沟谷网络GIS水文分析中，DEM（数字高程模型）起着至关重要的作用。DEM是一种描述地表起伏的数字模型，它为地形分析、水文学以及其它领域提供了丰富的空间数据。论文中，作者首先获取了不同地区的DEM数据，并进行了必要的预处理，包括数据格式转换和投影校正，以便适应后续的分析工作。 沟谷网络的提取是水文分析的关键步骤，这涉及到识别地表水流汇集的低洼地带，即山谷。通过运用GIS（地理信息系统）中的追踪分析和水文分析工具，可以基于DEM数据计算出这些沟谷网络。这一过程通常涉及坡度计算、流向确定和汇流累积量的计算，以形成完整的水系网络。 在获得沟谷网络空间数据后，论文进一步探讨了不同空间区域的水文属性信息。这些属性可能包括流域面积、平均坡度、流速等，它们反映了水文循环的关键参数。利用空间统计和数理统计方法，作者对这些信息进行了深入分析，揭示了不同地貌区沟谷网络结构的差异及水文特征的异同。 论文的研究成果表明，GIS空间分析方法能够有效地应用于沟谷网络特征的研究，尤其是在处理复杂地形和多尺度DEM数据时。这一方法的实践应用不仅有助于深化对地形水文学的理解，而且对于洪水预警、水资源管理、环境保护等领域具有实际应用价值。 关键词：DEM，沟谷分级，水文分析，汇流累积量，这些词汇突出了论文的核心研究内容，强调了在GIS环境中利用DEM数据进行水文特性研究的重要性。通过深入理解沟谷网络的结构和水文特征，可以更准确地模拟水文过程，对环境变化做出预测，从而对环境保护和灾害防治提供科学支持。