【数据分享】全国矢量水系宽度及深度属性数据库分享
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2024-11-10 09:27
北京
随着空间分辨率的提高，水力和水文建模已经向更大的空间尺度发展，此类模型需要一个河流宽度和深度数据库，以促进准确的河流流量路线。水力几何关系在估算河道特征作为流量函数方面有着悠久的历史。比如水动力模型EFDC模型、MIKE模型、SWMM模型，而这些模型要么需要一些水系矢量数据，要么需要水系流域属性，像河流的宽度、海拔、平均坡度、曲折波长、汇水面积等等属性，本次分享关于水系宽度和深度属性的矢量数据，属性表详细记录了河流参数，数据按照省级行政区划分34个区域进行打包整理，希望大家能够多分享多转发！多转发！提醒，本数据获取有套路！不喜勿喷！
该数据集是NASA 新研究人员Tamlin Pavelsky在加州理工学院喷气推进实验室进行的。数据引用DOI：10.1002/wrcr.20440，该数据集使用 HydroSHEDS 河流拓扑数据集和面积、流量、宽度和深度之间的简单地貌关系，导出了一个简单的河流宽度和深度数据库。当其他合适的测量值不可用时，该数据库可用于为水力或水文建模提供初始估计。该数据库的目的不是取代对河流宽度和深度的更详细估计，而是首次尝试将这些河流特征绘制成近乎全球的覆盖范围。并且提出的估计值及其 95% 的置信区间可以为河流提供一个一致推导出的合理的岸边宽度和深度值范围。将该文件命名为River_Depth_Width_China，从上图属性表可以看出，该属性表记录着每一要素的属性，该数据集记录着河流宽度、深度和平均年峰值流量的估计，其空间覆盖范围与 HydroSHEDS 相同。此外，还为宽度和深度提供了相应的 95% 置信区间。尽管提供的数据库与从 Landsat 图像和现场观测获得的宽度和深度相当吻合，但在使用它之前需要确认一些警告。估计的宽度和深度本质上是流域面积的函数，Q ~ A和w ~ Q（或d ~ Q）的回归具有不确定性，传播到最终估计值。相关的 95% 置信区间可以通过提供对不确定性的估计来缓解其中的一些问题。在水力或水文模型中使用时，这种不确定性的影响可能会因模型校准而减弱。将该数据集与天地图水系矢量数据叠加显示可以看出，在多以山地为地貌类型的贵州省两者空间位置相近，有较好的相互补充性，在城市化率高的北京市可以看出，门头沟、房山、密云等这种山区两种水系重叠率较高，而在平原地区两者重叠率较差，使用时可以将该数据集空间链接到较为准确的矢量水系数据上。
至此，将该水系属性数据按照每个行政区放到各自的数据库中，数据制作不易，欢迎转发，求转发求转发！
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