Modelowanie hydrologiczne z wykorzystaniem technik teledetekcji Tomasz Berezowski Jarosław Chormański Katedra Inżynierii Wodnej, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Dept. of Hydrology and Hydraulic Engineering, Vrije Universiteit Brussel
Plan prezentacji GIS i teledetekcja w hydrologii Cel prezentacji Model hydrologiczny Parametryzacja powierzchni nieprzepuszczalnych (PN) Wprowadzenie Teren badań Pozyskanie i opracowanie danych Wpływ na wyniki modelowania Parametryzacja pokrywy śnieżnej Podsumowanie
GIS i teledetekcja w hydrologii Modele hydrologiczne: Parametry rozłożone (przestrzenne) Pokrycie / Użytkowanie terenu, wysokość, gleby etc. Często duże powierzchnie Aktualne i historyczne dane Teledetekcja Łatwe i tanie pozyskanie aktualnych i historycznych danych GIS Zarządzanie dużą ilością danych przestrzennych Przetwarzanie, analizy na danych teledetekcyjnych Gotowe narzędzia do dalszego modelowania Skąd wziąć te dane?
Cel prezentacji W jaki sposób dane przestrzenne z różnych źródeł wpływają na wyniki modelowania hydrologicznego Na przykładzie powierzchni nieprzepuszczalnych i pokrywy śnieżnej Model
Model hydrologiczny WetSpa: Środowisko ArcGIS 10 + FORTRAN / PYTHON Odpływ podziemny Odpływ powierzchniowy Odpływ podpowierzchniowy Strefa przejściowa Przepuszczalne Opad Ewapotranspiracja Strefa korzeni Strefa saturacji Infiltracja Perkolacja Zb. Wód podziemnych Nieprzepuszczalne Przepływ Czas
Parametryzacja powierzchni nieprzepuszczalnych Wprowadzenie 1/3 Powierzchnie nieprzepuszczalne (PN) Negatywny wpływ: Jakość wody Reżim wód Ekosystemy wodne Powodzie lub susze Indykator jakości wód/ekosystemów Dynamiczne zmiany Związane ze współczynnikiem odpływu
Parametryzacja powierzchni nieprzepuszczalnych Wprowadzenie 2/3 zlewnia rzeki Białej 28 km – Rzeka Biała 16 km – Dopływy 231 km – Kanalizacja deszczowa 106 km2 – Powierzchnia zlewni 115:193 m n.p.m. Rzeki Wodowskaz Zlewnia Skyscrapercity.com Miasto Woda Las Rolnictwo
Parametryzacja powierzchni nieprzepuszczalnych Wprowadzenie 3/3 Powierzchnie nieprzepuszczalne (PN) -sposoby parametryzacji w modelach hydrologicznych: Przyjęcie średniej wartości dla całej zlewni Uśrednienie wartości w mapach użytkowania terenu Przyporządkowanie wartości każdej komórce obliczeniowej modelu
Sposoby parametryzacji PN 1 Sposoby parametryzacji PN 1.Teledetekcja – Zdjęcie satelitarne IKONOS (1m) Dokładna klasyfikacja powierzchni terenu Obliczenie %PN dla każdej komórki modelu Grupowanie, zmniejszenie rozdzielczości 1 m 30 m
Sposoby wyznaczania PN 2 Sposoby wyznaczania PN 2. Teledetekcja – Zdjęcie satelitarne Landsat 5 (30m) Klasyfikacja Ikonos Klasyfikacja Sub-pixel Landsat Regresja – Ogólne Modele Liniowe, krzywa logistyczna Zależność %PN od reflektancji w 6 kanałach piksela X% 5% 30% X% 20% 40% X% 40% 20% Porównanie Landsat 30m i Ikonos 1m Klasyfikacja sub-pixel
Sposoby wyznaczania PN 3. Podejście standardowe Klasa użytkowania terenu Powierzchnie nieprzepuszczalne [%] Procent powierzchni nieprzepuszczalnych przypisany do klasy użytkowania terenu Wsp. odpływu
Wpływ na wyniki modelowania Mapa CLC Landsat IKONOS NS [-] 0.57 0.74 0.72 r2 [-] 0.75 MAE [m3/s] 0.26 0.21 0.22 SE [m3/s] -0.05 0.00 0.03 Symulowany szczyt wezbrania [m3/s] Obserwowany szczyt wezbrania [m3/s] Mapa CLC Ikonos 1m Landsat 30m Linia 1:1 Średnia Mediana Mapa CLC Landsat Ikonos Wsp. odpływu [-]
Parametryzacja pokrywy śnieżnej Wprowadzenie 1/3 Magazynownie wody w postaci śniegu „Nagłe” roztopy Trudne w modelowaniu okresy niżówki-wezbreania
Teren badań – zlewnia Biebrzy Wprowadzenia 2/3 7000 km2 Teren niezurbanizowany Jedna z zimniejszych części Polski ~100 dni pokrywy śnieżnej ~6oC Średnia roczna temp.
Parametryzacja pokrywy śnieżnej Wprowadzenie 3/3 Modele powierzchni ziemi opad & temperatura < 0 = obj. śniegu temperatura * kt + opad * ko = roztopy Dane teledetekcyjne Optyczne – zachmurzenie, wyższa rozdzielczość Radarowe – bez chmur, niższa rozdzielczość
Pozyskanie i opracowanie danych o pokrywie śnieżnej Interpolacja śniegu pod chmurami Związek między regionami w terenie analizy Związek z wysokością pokrywy śnieżnej Związek z formami terenowymi Narzędzia: ArcObjects +R
Wyniki modelowania Znaczna poprawa wyników modelowania z użycie danych teledetekcyjnych NSteledetekcja=0.913 NSstandardowy=0.750 NSmax=1
Podsumowanie Pozyskiwanie parametrów przestrzennych do modeli hydrologicznych z nowoczesnych źródeł teledetekcji poprawia wyniki symulacji / prognoz Zaleca się stosowanie danych teledetekcyjnych / GIS także w innych dziedzinach modelowania Narzędzia do obróbki i analizy danych GIS (ArcObjects, R) pozwalają znacznie skrócić pracę i poszerzyć standardowe możliwości oprogramowania.
SGGW w Warszawie Vrije Universiteit Brussel Dziękuję za uwagę Tomasz Berezowski t.berezowski@levis.sggw.pl SGGW w Warszawie Vrije Universiteit Brussel