CN113821925B - 一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法 - Google Patents

一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113821925B
CN113821925B CN202111101077.4A CN202111101077A CN113821925B CN 113821925 B CN113821925 B CN 113821925B CN 202111101077 A CN202111101077 A CN 202111101077A CN 113821925 B CN113821925 B CN 113821925B
Authority
CN
China
Prior art keywords
boundary
wetland
soil
hydrologic
plant
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111101077.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113821925A (zh
Inventor
崔保山
王璇
谢湉
付益嘉
陈雨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Normal University
Original Assignee
Beijing Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Normal University filed Critical Beijing Normal University
Priority to CN202111101077.4A priority Critical patent/CN113821925B/zh
Publication of CN113821925A publication Critical patent/CN113821925A/zh
Priority to US17/946,325 priority patent/US20230090928A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN113821925B publication Critical patent/CN113821925B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • G01N33/246—Earth materials for water content
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/08—Fluids

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法，包括以下步骤：步骤一：提取湿地水文动态边界；步骤二：获取湿地植被数据；步骤三：获取湿地土壤数据；步骤四：根据步骤一至步骤三的数据模拟湿地植被与土壤动态边界；步骤五：确定湿地动态边界；本发明能够全面、准确地反映湿地在多维度下的动态边界。

Description

一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法
技术领域
本发明属于生态学、生物学、水文学等学科的湿地范围界定方法，具体涉及一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法。
背景技术
湿地具有巨大的调蓄洪水、净化水质、涵养水源、调节气候等生态服务功能，是生物多样性最丰富、生产力最高、最具价值的生态***之一，被誉为“地球之肾”，为人类的生存与发展提供了重要保障。但在高强度的人类活动以及气候变化影响下，湿地生态问题凸显。目前，阐释湿地的内在作用机理、凸显湿地现存的问题和威胁、提出湿地管理和生态修复建议等领域，是生态学中重要的研究分支方向，也是涉及生物学、水文学等学科的热点问题之一。
湿地边界是湿地最基本的生态特征，判定湿地边界是认识湿地植被分布、生态格局、水土保持能力、湿地栖息地功能、生物多样性等众多结构与功能的基础信息。划清湿地边界是认识一个湿地的首要步骤。由于湿地具有多重特征和复杂多层次性，在不同维度下湿地的边界具有动态特征，并且基于不同要素确定的湿地边界存在差异，这给湿地边界的确定工作带了很大的困难与不确定性。
目前，国内外确定湿地边界的方法主要有基于湿地淹水特征的辨识方法、基于植被过渡带的辨识方法、基于水文地貌湿地分类的技术方法、以及基于遥感技术的辨识方法，但这些方法仅涉及水分、土壤、植被等某一个方面，且存在参数复杂、适用性不足等缺点。因此，本发明综合考虑“湿地三要素”即湿地水文、湿地植物与湿地土壤，并且识别湿地边界的动态变化特征，设计了一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法，能够全面准确地反映湿地的动态边界。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法，本发明能够全面、准确地反映湿地在多维度下的动态边界。
一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法，包括以下步骤：
步骤一：提取湿地水文动态边界；
步骤二：获取湿地植被数据；
步骤三：获取湿地土壤数据；
步骤四：根据步骤一至步骤三的数据模拟湿地植被与土壤动态边界；
步骤五：确定湿地动态边界。
优选地，步骤一的湿地水文动态边界包括实际水面边界与动植物残骸边界两种边界。
优选地，步骤一包括以下子步骤：
子步骤一：利用高精度手持GPS现场调研获取实际水面边界，或通过分辨率2m以下的遥感获取影像，通过现场调研寻找动植物残骸；
子步骤二：通过高精度手持GPS追踪记录动植物残骸位置，通过动植物残骸边界为最远水文边界，通过叠加实际水面边界与动植物残骸边界得到湿地水文动态边界。
优选地，步骤二包括以下子步骤：
子步骤一：在垂直于湿地水文边界的方向布设调查样线，样线之间间隔100m-500m，水面边界作为调查样线的端点，
子步骤二：在样线上每隔10m设置3个1m×1m的调查样方，记录样方中植被覆盖度、植物种类、各种植物的株数与分盖度，确定其中的湿生植物与旱生植物种类，
子步骤三：计算各个物种的重要值，重要值为每个物种相对盖度、相对密度与相对频度之和，进而计算湿生植物的重要值占比。
优选地，步骤三包括以下子步骤：
子步骤一：在调查样方中，采集表层0cm-10cm的土壤样品，将土壤样品称重，再于105℃下烘干，利用重量差计算土壤含水率；
子步骤二：根据动植物残骸的最远水文边界为基准，计算实际离水最小距离指数：
其中，(x0，y0)，(x,y)分别为各样方像元、水文边界像元的十进制纬度坐标和经度坐标，R为水文边界所有像元的十进制经纬坐标集合，D为实际离水最小距离指数，Dm则指实际离水距离最小、受水体作用影响最大的样方，指数D越小，说明该样方与湿地水体的水文联系越强；
子步骤三：对实际离水最小距离指数与湿生植物占比、实测土壤含水率进行回归分析，得到回归方程，在ArcGIS软件中地理加权回归模型进行湿地边界模拟，对实测、估计的湿生植物占比或土壤含水率拟合曲线；
子步骤四：验证模型的模拟效果，拟合曲线R2大于等于0.6时，湿地边界模拟结果可靠，得到湿地植被与土壤动态边界，拟合曲线R2小于0.6时，则需要重新调整模型或重新开展野外调研；
子步骤五：综合考虑湿地水文边界、湿地植被边界与湿地土壤边界，以实际水面边界为基准，分析水面边界每个像元垂线上三种边界的差异，以三个边界点中实际离水最小距离指数D最大的边界点处作为此条垂线的湿地边界，得到湿地的动态边界。
本发明基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法的有益效果如下：
1.本发明构建了一种基于地理加权回归的湿地界定方法，涉及水土生三要素，工作量较小，对数据的时间尺度要求较低，可以反映湿地在不同维度下的范围。
2.本发明模拟结果准确度高，适用范围广，数据获取方便简单，能清晰直观全面地展现湿地边界的动态演变，将水体边界、土壤边界、植物边界综合，模拟湿地的动态边界，可以据此提出湿地的管理建议。
附图说明
图1为本发明方法的操作流程图。
图2为实施例1的水文边界图。
图3为实施例1的植被数据相关性分析图。
图4为实施例1的土壤数据相关性分析图。
图5为实施例1的植物边界验证结果散点图。
图6为实施例1的土壤边界验证结果散点图。
图7为实施例1的植被边界图。
图8为实施例1的土壤边界图。
图9为实施例1的水文、植被、土壤边界叠加图。
图10为实施例1的湿地动态边界图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
实施例1：对北京市顺义区汉石桥湿地西湖进行湿地动态边界确定；
如图1所示，本发明基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法按照以下步骤进行：
步骤一：湿地水文动态边界提取
如图2所示，包括实际水面边界与动植物残骸边界两种边界，利用高精度手持GPS现场调研获取实际水面边界，或通过分辨率2m以下的遥感影像获取，动植物残骸通过现场调研寻找，并通过高精度手持GPS追踪记录动植物残骸位置，动植物残骸边界为最远水文边界，通过叠加实际水面边界与动植物残骸边界得到湿地水文动态边界；
步骤二：湿地植被数据获取
在垂直于湿地水文边界的方向布设调查样线，样线之间间隔100m-500m，水面边界作为调查样线的端点，在样线上每隔10m设置3个1m×1m的调查样方，记录样方中植被覆盖度、植物种类、各种植物的株数与分盖度，确定其中的湿生植物与旱生植物种类，计算各个物种的重要值，重要值为每个物种相对盖度、相对密度与相对频度之和，进而计算湿生植物的重要值占比；
步骤三：湿地土壤数据获取
在调查样方中，采集表层0cm-10cm的土壤样品，将土壤样品称重，再于105℃下烘干，利用重量差计算土壤含水率；
步骤四：湿地植被与土壤动态边界模拟
根据动植物残骸的最远水文边界为基准，计算实际离水最小距离指数：
其中，(x0，y0)，(x,y)分别为各样方像元、水文边界像元的十进制纬度坐标和经度坐标，R为水文边界所有像元的十进制经纬坐标集合，D为实际离水最小距离指数，Dm则指实际离水距离最小、受水体作用影响最大的样方，指数D越小，说明该样方与湿地水体的水文联系越强；
如图3、图4所示，对实际离水最小距离指数与湿生植物占比、实测土壤含水率进行回归分析，得到回归方程；
在ArcGIS软件中选择空间统计工具箱——空间关系建模工具集——地理加权回归工具，利用地理加权回归模型对湿地植被或土壤边界进行模拟，对实测、估计的湿生植物占比或土壤含水率拟合曲线，验证模型的模拟效果，如附图5、附图6所示，拟合曲线R2大于0.6，湿地边界模拟结果可靠，如图7、附图8所示，土壤含水率为34％-37％或湿生植物占比为45％-55％时，为土壤边界、植物边界；
步骤五：湿地动态边界确定
如图9所示，综合考虑湿地水文边界、湿地植被边界与湿地土壤边界，以实际水面边界为基准，分析水面边界每个像元垂线上三种边界的差异，以三个边界点中实际离水最小距离指数D最大的边界点处作为此条垂线的湿地边界，如图10所示得到湿地的动态边界。

Claims (1)

1.一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：提取湿地水文动态边界；
步骤二：获取湿地植被数据；
步骤三：获取湿地土壤数据；
步骤四：根据步骤一至步骤三的数据模拟湿地植被与土壤动态边界；
步骤五：确定湿地动态边界；
所述步骤一的湿地水文动态边界包括实际水面边界与动植物残骸边界两种边界；
所述步骤一包括以下子步骤：
子步骤一：利用高精度手持GPS现场调研获取实际水面边界，或通过分辨率2m以下的遥感获取影像，通过现场调研寻找动植物残骸；
子步骤二：通过高精度手持GPS追踪记录动植物残骸位置，通过动植物残骸边界为最远水文边界，通过叠加实际水面边界与动植物残骸边界得到湿地水文动态边界；
所述步骤二包括以下子步骤：
子步骤一：在垂直于湿地水文边界的方向布设调查样线，样线之间间隔100m-500m，水面边界作为调查样线的端点，
子步骤二：在样线上每隔10m设置3个1m×1m的调查样方，记录样方中植被覆盖度、植物种类、各种植物的株数与分盖度，确定其中的湿生植物与旱生植物种类，
子步骤三：计算各个植物种类的重要值，重要值为每个植物种类相对盖度、相对密度与相对频度之和，进而计算湿生植物的重要值占比；
所述步骤三包括以下子步骤：
子步骤一：在调查样方中，采集表层0cm-10cm的土壤样品，将土壤样品称重，再于105℃下烘干，利用重量差计算土壤含水率；
子步骤二：根据动植物残骸的最远水文边界为基准，计算实际离水最小距离指数：
其中，(x0，y0)，(x，y)分别为各样方像元、水文边界像元的十进制纬度坐标和经度坐标，R为水文边界所有像元的十进制经纬坐标集合，D为实际离水最小距离指数，Dm则指实际离水距离最小、受水体作用影响最大的样方，指数D越小，说明该样方与湿地水体的水文联系越强；
子步骤三：对实际离水最小距离指数与湿生植物占比、实测土壤含水率进行回归分析，得到回归方程，在ArcGIS软件中地理加权回归模型进行湿地边界模拟，对实测、估计的湿生植物占比或土壤含水率拟合曲线；
子步骤四：验证模型的模拟效果，拟合曲线R2大于等于0.6时，湿地边界模拟结果可靠，得到湿地植被与土壤动态边界，拟合曲线R2小于0.6时，则需要重新调整模型或重新开展野外调研；
子步骤五：综合考虑湿地水文边界、湿地植被边界与湿地土壤边界，以实际水面边界为基准，分析水面边界每个像元垂线上三种边界的差异，以三个边界点中实际离水最小距离指数D最大的边界点处作为此条垂线的湿地边界，得到湿地的动态边界。
CN202111101077.4A 2021-09-18 2021-09-18 一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法 Active CN113821925B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111101077.4A CN113821925B (zh) 2021-09-18 2021-09-18 一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法
US17/946,325 US20230090928A1 (en) 2021-09-18 2022-09-16 Method for determining dynamic wetland boundary based on hydrology, organism and soil elements

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111101077.4A CN113821925B (zh) 2021-09-18 2021-09-18 一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113821925A CN113821925A (zh) 2021-12-21
CN113821925B true CN113821925B (zh) 2023-11-24

Family

ID=78922559

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111101077.4A Active CN113821925B (zh) 2021-09-18 2021-09-18 一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20230090928A1 (zh)
CN (1) CN113821925B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113821925B (zh) * 2021-09-18 2023-11-24 北京师范大学 一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法
CN114756642B (zh) * 2022-06-13 2022-08-19 国家林业和草原局林草调查规划院 基于多种因子的湿地边界划定方法及装置、可读存储介质
CN116431960B (zh) * 2023-06-12 2023-10-20 国家林业和草原局林草调查规划院 湿地监测样地边界优化方法及***、可读存储介质
CN117875219B (zh) * 2024-03-11 2024-06-04 交通运输部规划研究院 运河通航影响下河口湿地植被时空变化的模拟方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108876022A (zh) * 2018-05-31 2018-11-23 北京东方园林环境股份有限公司 一种用于确定天然湿地恢复生态环境需水量的计算方法
CN109896632A (zh) * 2019-03-27 2019-06-18 贵州工程应用技术学院 一种喀斯特山区中山退化湿地生态恢复方法
CN109993440A (zh) * 2019-04-02 2019-07-09 东北师范大学 一种清洁能源为退化湿地应急补水的方法
CN112801838A (zh) * 2020-12-25 2021-05-14 广州市城市规划勘测设计研究院 一种城市湿地生态单元划分方法、装置及其存储介质
CN112986045A (zh) * 2021-02-22 2021-06-18 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种沼泽湿地边界的判定方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105230108B (zh) * 2013-05-10 2019-04-05 韩国电子通信研究院 在无线局域网***的信道探测方法及支援其装置
CA3001146C (en) * 2016-02-08 2021-06-15 Rs Energy Group Topco, Inc. Method for estimating oil/gas production using statistical learning models
CN113821925B (zh) * 2021-09-18 2023-11-24 北京师范大学 一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108876022A (zh) * 2018-05-31 2018-11-23 北京东方园林环境股份有限公司 一种用于确定天然湿地恢复生态环境需水量的计算方法
CN109896632A (zh) * 2019-03-27 2019-06-18 贵州工程应用技术学院 一种喀斯特山区中山退化湿地生态恢复方法
CN109993440A (zh) * 2019-04-02 2019-07-09 东北师范大学 一种清洁能源为退化湿地应急补水的方法
CN112801838A (zh) * 2020-12-25 2021-05-14 广州市城市规划勘测设计研究院 一种城市湿地生态单元划分方法、装置及其存储介质
CN112986045A (zh) * 2021-02-22 2021-06-18 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种沼泽湿地边界的判定方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Monitoring Seasonal and Diurnal Surface Urban Heat Islands Variations Using Landsat-Scale Data in Hefei, China, 2000–2017;Yuting Lu等;《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》;第13卷;第6410 - 6423页 *
一种基于TVDI模型的边界提取方法研究;阿多等;《河南师范大学学报(自然科学版)》;第43卷(第02期);第158-163页 *
流域湿地森林生态***界定研究;刘启波等;《中南林业科技大学学报》;第36卷(第09期);第119-122页 *
湿地功能与湿地科学的研究方向;***等;《湿地科学》(第01期);第7-11页 *
退化河流滨岸带生态***的修复及评价研究进展;吴红星等;《污染防治技术》;第4卷(第05期);第1-7页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113821925A (zh) 2021-12-21
US20230090928A1 (en) 2023-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113821925B (zh) 一种基于水生土三要素的湿地动态边界确定方法
Pande et al. Study of land use classification in an arid region using multispectral satellite images
CN107145872B (zh) 基于gis缓冲区分析的荒漠河岸林空间分布获取方法
Wu et al. Spatial interpolation of temperature in the United States using residual kriging
CN105160192B (zh) 基于M5‑LocalR的TRMM卫星降雨数据降尺度方法
Chen et al. Effects of topography on simulated net primary productivity at landscape scale
Bailey et al. Evaluating the contribution of subsurface drainage to watershed water yield using SWAT+ with groundwater modeling
Kidd et al. Digital mapping of a soil drainage index for irrigated enterprise suitability in Tasmania, Australia
Msadala et al. Sediment yield prediction for South Africa: 2010 edition
Saeedrashed et al. Estimation of geomorphological parameters of Lower Zab River-Basin by using GIS-based remotely sensed image
Hammouri et al. Hydrological modeling of ungauged wadis in arid environments using GIS: a case study of Wadi Madoneh in Jordan
CN110516856A (zh) 基于卷积神经网络的估算海洋次表层温度的方法
Yasarer et al. Characterizing ponds in a watershed simulation and evaluating their influence on streamflow in a Mississippi watershed
Pachri et al. Development of water management modeling by using GIS in Chirchik river basin, Uzbekistan
Notti et al. Semi-automatic mapping of shallow landslides using free Sentinel-2 images and Google Earth Engine
Elhassan et al. Water quality modelling in the San Antonio River Basin driven by radar rainfall data
Gaiolini et al. Seawater intrusion assessment along the Volturno River (Italy) via numerical modeling and spectral analysis
Coville et al. Loss of street trees predicted to cause 6000 L/tree increase in leaf-on stormwater runoff for Great Lakes urban sewershed
Mulligan Modelling catchment hydrology
Mahdi et al. Land use/land cover changing aspect implications: Lesser Zab River Basin, northeastern Iraq
Novoa et al. Quality assessment from a hydrological perspective of a digital elevation model derived from WorldView-2 remote sensing data
Rawlins et al. A model of potential carbon dioxide efflux from surface water across England and Wales using headwater stream survey data and landscape predictors
Fu et al. GIS and ANN-based spatial prediction of DOC in river networks: a case study in Dongjiang, Southern China
Gautam Flow routing with Semi-distributed hydrological model HEC-HMS in case of Narayani River Basin.
Hussain et al. Estimation of hydrogeological parameters using physically based hydrological modelling and lithology data in ungauged creek catchments of southern Taiwan

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant