刘凯¹、宋春桥¹、王吉达²、柯灵红³⁴、朱云强⁵、朱静颖¹⁶、马荣华¹、罗柱¹

¹中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理科学重点实验室 ²堪萨斯州立大学地理与地理空间科学系 ³河海大学水文水资源学院 ⁴河海大学水文水资源与水利工程国家重点实验室 ⁵中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 ⁶中国科学院大学资源与环境学院

该研究于2020年发表于 Water Resources Research 期刊，题为《基于遥感建模的全球河道型水库水深与蓄水量估算》。本文档属于类型a，即单项原创研究报告。

一、研究背景与目标

水库在水资源管理中发挥着防洪、发电和供水等关键作用。自20世纪后半叶以来大量水库建成，且未来数十年内仍将持续增长。水库蓄水对陆地水循环的影响促使水文学家、地貌学家和气候科学家亟需获取从流域到全球尺度的水库水下地形（bathymetry）和库容信息。然而，现有水库水深构建方法往往依赖实地测量，难以在区域和全球尺度应用。利用遥感水位和面积变化可以推算库容变化，但无法直接获得完整的水下地形。一些研究尝试利用水库周边暴露地形推断水下地形，但仍需要实测水深或河床高程数据来约束外推，局限于特定案例。

本研究的目标是开发一种仅使用开放获取的数字高程模型（DEM）和卫星影像即可估算河道型水库（channel-type reservoir）水下地形与库容的新方法，称为ADBAR。该方法基于水库淹没区与侧向支谷及上下游河段的形态相似性和地形连续性来预测水下地形。本研究在48个不同地理特征的水库上验证方法有效性，并在中国黄河上游和巴西托坎廷斯河流域两个水库密集区进行流域尺度评估。

二、数据来源与方法流程

研究使用的数据包括SRTM-1 DEM（2000年2月获取，可捕获2000年后蓄水水库的原始地形）、全球大坝与水库清单（GDRI）、JRC全球地表水数据集（GSW）以及Landsat-8 OLI影像。SRTM-1 DEM在高亚洲地区验证的平均绝对误差为3.50 m。

ADBAR方法的基本原理是：河流河道地貌虽然在区域间存在空间异质性，但在局部尺度上表现出地形相似性。因此，被水库淹没前的原始地形与周边区域在纵向上（沿河）和横向上（跨河）具有空间相关性。方法实施包含以下主要步骤：

第一步：提取水库几何骨架。 基于SRTM-1 DEM提取水系网络（河道化阈值设为5 km²），确定干流与支流的交汇点，再通过欧几里得分配算法提取水库干流和支流的中心线。沿干流中心线以一定间隔（本研究采用五像元）生成正交的横断面线，用于后续地形剖面提取。

第二步：沿河道纵向剖面的空间构建。 河流纵剖面在小尺度上可用线性拟合刻画。根据水库上下游河段的河道高程，线性插值得到水库范围内干流中心线上每个像元的最低高程。对于有多条支流的水库，先确定干流与支流交汇点处的高程，再分别对各支流进行纵向插值。

第三步：横向断面类型的确定与水下地形构建。 河道横断面分为V型、U型和水平型（flat-shape）三种。V型水库多位于上游地区，坡度大、下切侵蚀强；U型水库多位于中游，河谷展宽；水平型水库多位于下游或泛滥平原，河道宽浅。在估算水下地形之前，需要先确定水库的横断面类型。方法是在水库上游和下游河段生成一系列横断面，每种断面包含13个被淹没像元和20个可观测的谷坡像元，分别用三种预测方法（V型用线性拟合，U型用多项式拟合，水平型先多项式外推再进行河底线性插值）进行拟合，计算各种方法的平均绝对误差（MAE），误差最小的类型即确定为该水库的代表横断面类型。

第四步：格网化与库容计算。 将所有预测点构建不规则三角网（TIN），再用自然邻域插值转换为规则格网的水下地形DEM。假设水面为水平面，从近零坡度像元中提取水位高程，然后基于生成的水下地形计算水库库容。

三、主要结果

在48个全球分布的水库上进行验证。这些水库均于2000年后蓄水，因此SRTM-1 DEM所捕获的蓄水前地形可作为参考真值。结果表明，48个水库的ME均值为0.95 m，MAE均值为7.24 m。尽管MAE看似较高，但较低的ME值说明地形高估和低估可以相互抵消，从而在库容估算中整体偏差较小。

库容估算方面，48个水库的平均相对误差为13.23%，超过80%的水库误差小于20%，一半水库的估算精度高于90%。作为对比，若仅使用GRanD数据库的面积-库容经验关系式（V = 30.684×A^0.9578）进行估算，平均绝对误差高达152.01%，表明简单的面积-库容缩放关系不适用于单个水库的可靠库容估算。

在三个典型水库案例中，构建的水下地形与SRTM-1 DEM之间的相关系数R²均大于0.6，证明了方法在不同横断面类型水库上的适用性。

误差来源主要有三方面：一是纵向剖面生成中的高程误差会传播到整个水库区域；二是水库几何类型误分类，部分水库介于U型与水平型之间或存在多种横断面类型；三是复杂几何结构（多支流汇入处）增加了横断面生成的难度。

在流域尺度评估中，黄河上游流域识别出38个河道型水库，估算的总库容为283.10×10⁸ m³，其中龙羊峡水库贡献约65%。托坎廷斯河流域识别出19个水库，估算总库容约为997.47×10⁸ m³，其中Serra da Mesa水库（457.49×10⁸ m³）和Tucuruí水库（405.67×10⁸ m³）合计贡献约90%。与文献记录的有效库容（按总库容的85%计算）对比，黄河上游估算值为282.09×10⁸ m³，文献值为312.35×10⁸ m³；托坎廷斯河估算值为995.04×10⁸ m³，文献值为980.83×10⁸ m³。流域尺度的估算偏差小于单个水库，原因是逐个水库的低估和高估在聚合时相互抵消。

四、结论与意义

研究提出的ADBAR方法可不依赖任何实地测量数据，仅使用开放获取的DEM和卫星影像即可构建河道型水库的完整三维水下地形并估算库容。与以往通过面积-库容经验关系或依赖卫星测高数据的方法相比，ADBAR具有两个显著优势：一是完全独立于实地测量，适用于流域和全球尺度研究；二是能够重建完整的水下地形，而非仅覆盖水位波动活跃区。

该方法的应用价值体现在多个方面：生成的水下地形可以补充现有数据集在卫星测高时空覆盖上的不足，并为水动力过程模拟、泥沙沉积速率估算、水质模拟和水生生态系统评估等研究提供空间显式的水下地形数据。此外，ADBAR可与ICESat-2、Sentinel-3以及即将发射的SWOT（地表水与海洋地形）卫星任务相结合，利用新的水位和淹没范围观测进一步优化水面波动区的水下地形精度。

五、方法亮点与研究特色

ADBAR的核心创新在于充分利用地貌形态相似性和地形纵向横向连续性，将河道型水库的横断面归纳为V型、U型和水平型三种模式，并通过上下游河段的实测横断面自动判断水库类型，从而选择最优的空间预测方法。该方法在单个水库和流域尺度均进行了验证，尤其在流域尺度上展现了良好的抵消效应。研究还讨论了支流纳入、纵向剖面线性和横断面类型概化对水深构建精度的影响，指出人工辅助判断可进一步优化自动处理结果。