郭兵, 陳淑婷, 楊飛, 范業(yè)穩(wěn), 楊瀟, 張慧, 何田莉

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一種改進的中國水資源空間網(wǎng)格化方法

郭兵1,2,3,4, 陳淑婷1,*, 楊飛5*, 范業(yè)穩(wěn)3, 楊瀟1, 張慧1, 何田莉1

(1. 山東理工大學建筑工程學院，山東 淄博 255000；2. 華東師范大學地理信息科學教育部重點實驗室，上海 200241；3. 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，武漢 433079；4. 區(qū)域開發(fā)與環(huán)境響應湖北省重點實驗室，武漢 430062；5. 資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室，中國科學院地理研究所，北京 100101)

為揭示中國水資源的時空分布格局，引入降水量、干燥度、蒸散發(fā)、坡度、植被覆蓋度、集水區(qū)等6個因素，結(jié)合分區(qū)權(quán)重賦值法，提出了一種改進的對中國水資源空間分配模型。結(jié)果表明: 基于二級流域的改進水資源空間分配模型對我國具有較高的適用性，其中在三級流域和省級行政單元上的空間分配總體誤差分別為7.89%和7.25%。相比黃河流域、淮河流域和西北諸河流域，長江流域、松花江流域和東南諸河流域的水資源空間分配精度更優(yōu)，其原因在于該區(qū)域的水資源空間分布受自然因素(降水量、蒸散發(fā)等)影響更為顯著。中國水資源空間分布從西北到東南呈增長趨勢，這與降水的空間格局基本吻合。南方諸河流域的水資源量主要來源于降水，而冰川融水則是西北諸河流域及多數(shù)內(nèi)陸河流域的主要水源。水資源與國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)密度之間的關系隨城市規(guī)模和地理位置發(fā)生變化。這些可為區(qū)域水資源管理提供科學依據(jù)和數(shù)據(jù)依據(jù)。

水資源；網(wǎng)格法；二級流域；空間分布；降水

水資源是影響人類生存和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的關鍵因素，它由地表水(湖泊、河流、濕地)和地下水組成(巖層的裂縫水和土壤孔隙水)[1–3]。地表水和地下水可以通過積聚和滲流來相互補充[4]。在過去的幾十年里，由于經(jīng)濟的快速發(fā)展、城市化和全球氣候變暖，區(qū)域水資源短缺日益嚴重[5]。此外，生態(tài)環(huán)境問題，如干燥度、鹽堿化、荒漠化，也因水資源過度開發(fā)而日益加劇[6]。水資源短缺問題使全球經(jīng)濟和社會發(fā)展受到嚴重制約，甚至可能成為國際沖突和戰(zhàn)爭的導火索。盡管在中國水資源的總量(2.81×1012m3)是豐富的, 但由于人口的大量增長,人均水資源(2 200 m3)要小得多，排名世界第121位, 并且在時間與空間上，水資源管理不夠完善，水資源空間分布也不均勻[7–10]。因此，對區(qū)域水資源時空分布特征進行定量評價和描述，這對于合理管理區(qū)域水資源，緩解水資源供需矛盾具有重要意義。

當前國內(nèi)統(tǒng)計的水資源量大多是基于多邊形為單元(行政區(qū)或流域)進行組織和共享的，但其并不能統(tǒng)計多邊形單元內(nèi)的水資源空間分布差異[11–15]。因此，定量獲取像元尺度上水資源詳細信息是研究經(jīng)濟增長與水資源盈缺關系的迫切需要[16–19]。許多研究已開展將多邊形統(tǒng)計單元的水資源分配到網(wǎng)格單元的研究[20–28]。Tu等[14]利用Moran’s I分析了三級流域水資源的空間格局，建立了流域水資源及其相關因素的自相關模型。然而, 該模型僅考慮了降水和坡度的因素，忽略了集水區(qū)的影響。Liu等[22]基于GIS和AHP提出了農(nóng)業(yè)用水分配的空間定量描述方法，但忽略了植被降水和水分的季節(jié)性變化。王利雙等[20]提出了區(qū)域水資源的空間分配方法，包括植被覆蓋度、坡度、降水量和集水區(qū)4個因素，卻忽略了水分蒸散發(fā)的影響。雷瑩等[23]選擇了3個因素(距離、土地利用和坡度)來建立水資源空間分配方法，然而沒有考慮氣候因素。

本研究基于二級流域數(shù)據(jù)，引入植被覆蓋度、坡度、降水量、干燥度、蒸散發(fā)、集水區(qū)等6個因子,改進了水資源空間分配方法。考慮到我國水資源的時空分布差異性，本研究利用分區(qū)權(quán)重賦值方法確定了不同級流域內(nèi)影響水資源空間分配相關因素的相對重要性。本文將二級流域的統(tǒng)計水資源數(shù)據(jù)進行空間分配，形成1 km×1 km的網(wǎng)格單元水資源數(shù)據(jù)，從而進一步揭示中國水資源的時空分布格局及其差異性。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)域

中國包含10個一級流域和80個二級流域[3–7](圖1)。由于研究區(qū)地域遼闊，生態(tài)環(huán)境差異顯著，且受季風氣候影響顯著，我國水資源時空分布極度不均勻[15,18]。總體上，水資源總量自西北內(nèi)陸至東南沿海地區(qū)呈現(xiàn)增加趨勢。此外，對中國北方地區(qū)面臨的日益嚴重的水資源短缺，而南部水資源則相對豐富。由于水土資源區(qū)域組合不匹配，各地區(qū)水資源供需矛盾較大[8,19]。

1.2 水資源的相關影響因素

區(qū)域水資源總量包括降水形成的地表和地下產(chǎn)水量，河川徑流量主要是指河流、湖泊、冰川等地表水體逐年更新，對河川徑流量和地下水資源的影響直接影響著區(qū)域水資源總量[15,19]。本研究結(jié)合國內(nèi)外相關研究并充分考慮不同自然因素對區(qū)域水資源分配的影響，選取了6個代表性影響因子。

圖1 一級流域空間分布。I: 西北諸河流域; II: 松花江流域; III: 遼河流域; IV: 海河流域; V: 黃河流域; VI: 淮河流域; VII: 長江流域; VIII: 東南諸河流域; IX: 珠江流域; X: 西南諸河流域。

降水量、干燥度和蒸散發(fā) 考慮到水循環(huán)的過程，液態(tài)水通過蒸發(fā)蒸騰作用轉(zhuǎn)化為水蒸氣，在一定條件下水蒸氣也可以變?yōu)橐后w(雨水)或固體(雪)[21]。蒸散發(fā)的過程可以減少地表水資源(河流或湖泊)，而降水則會增加地表水資源量。因此，年降水量與水資源量呈顯著正相關，而蒸散發(fā)和水資源則呈負相關。蒸散發(fā)可以反映實際的水分損失，而干燥度則表明水蒸散的潛在能力[15]。因此，年降水量、干燥度和蒸散發(fā)作為氣象要素，是影響區(qū)域水資源總量的重要指標。年水蒸散發(fā)量數(shù)據(jù)可從MOD16A3中獲得，年降水量和干燥度則基于氣象站點日數(shù)據(jù)根據(jù)公式(1)和(2)計算獲取。

=0.16Σ≥10℃/(2)

其中，year為年降水量(mm)；daily為每日的降水量(mm)；為干燥指數(shù)；∑≥10℃為一年內(nèi)高于10℃的空氣溫度之和；為空氣溫度高于10℃時期的降水之和。

坡度 地形地貌對水資源的分布和儲存產(chǎn)生顯著的影響[29]。水流的流速隨著坡度或地形起伏的增加而增加。同時，由于快速退水導致水的匯聚時間變短，水的截留能力會變小，這將導致嚴重的水土流失，因而，坡度與水資源量呈負相關。該指標基于DEM數(shù)據(jù)集，利用ArcGIS 10.2的坡度工具計算獲取。

集水區(qū) 集水區(qū)是指一平方公里內(nèi)集水區(qū)的面積百分比。河流、湖泊、濕地和冰川在內(nèi)的水面流域存儲的地表水資源量占水資源總量很大一部分[12,19,28]。因此，水資源與流域面積呈顯著正相關。然而，不同類型的流域水資源量貢獻率存在較大差異。根據(jù)蓄水能力大小，確定河流、湖泊、水庫、坑塘的相對權(quán)重為1, 冰川、濕地和河/海灘的相對權(quán)重分別為0.8、0.7和0.5。

植被覆蓋度 區(qū)域植被覆蓋在水土保持和地表徑流調(diào)控中起著重要作用。森林具有較強的水源涵養(yǎng)能力，能增加土壤入滲率和地下徑流，減少雨季地表徑流[15,29]，進而可以改變年徑流時空分布格局。草地可以改善湖泊的庫容量，減弱降雨侵蝕力和防止土壤侵蝕。植被狀況(植被蓋度和植被類型)對徑流的蒸散發(fā)、截留和產(chǎn)流過程均有一定程度的影響。另一方面，植被的生長在很大程度上受到水資源空間分布的限制。因此，植被覆蓋度與水資源量呈正相關。本研究基于MOD13A2用=(-soil)/(veg-soil)公式計算，式中，為植被覆蓋度；veg為全覆蓋植被下NDVI值(置信區(qū)間CL=0.95)；soil為全裸土情況下NDVI值(置信區(qū)間CL=0.05)。

1.3 數(shù)據(jù)

839個氣象站的日降水、日均氣溫等數(shù)據(jù)可以免費從中國氣象數(shù)據(jù)共享服務系統(tǒng)下載。由于氣象站的空間分布不均勻(西部地區(qū)站點稀疏), 本研究基于TRMM衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)進行了站點加密，并利用公式d=2.048×trmm0.823構(gòu)建加密站點的時間序列數(shù)據(jù)集[9,14,29], 式中,P指氣象站的日降水量；trmm是由TRMM3B42的3 h降水產(chǎn)生的日降水量。本研究在站點加密區(qū)內(nèi)隨機選取了50個氣象站點對重建的時間序列數(shù)據(jù)進行了精度驗證，總體精度為91.2%, 總體上滿足本研究的需求。

1∶10萬的土地利用類型數(shù)據(jù)由中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所提供，該數(shù)據(jù)集基于Landsat TM/ETM+解譯獲取。數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)空間分辨率為90 m，可在http://srtm.csi.cgiar.org上免費下載。MOD13A2 NDVI數(shù)據(jù)集空間分辨率為1 km×1 km，時間分辨率為15 d。蒸散發(fā)數(shù)據(jù)來源于MOD16A3，為年合成的產(chǎn)品，空間分辨率為500 m,上述兩種產(chǎn)品都取自美國國家航空航天局的地球觀測系統(tǒng)(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov)。為了便于后期的指標運算，DEM、MOD13A2 NDVI、MOD16A3蒸散發(fā)數(shù)據(jù)均重采樣為1 000 m, 而基于氣象站點的指標數(shù)據(jù)則利用Cokriging方法進行矢柵格式轉(zhuǎn)換。

1.4 方法

指標標準化 指標標準化用于消除各因子之間的量綱差異[29]。同時，由于各因子在水資源空間分布中起著不同的作用，如降水可以增加區(qū)域水資源，屬于正向因子，相反，蒸散發(fā)會減小地表水資源，屬于負向因子。故此，正向因子和負向因子的標準化公式分別為[30–33]:V=(I–Imin)/(I,max–I,min)和V=(I,max–I)/(I,max–I,min), 其中V指歸一化后指標;I,min為原始指標的最小值,I,max為原始指標的最大值,i為原始指標。

分區(qū)權(quán)重賦值法 根據(jù)各個因子在評價體系中的相對重要性，為其賦予適當?shù)臋?quán)重。由于整個研究區(qū)域生態(tài)環(huán)境差異顯著，各因素對水循環(huán)和水資源分配過程的影響也各不相同[29,34–35]。本研究根據(jù)10個一級流域統(tǒng)計水資源量與其影響因子的相關系數(shù)(表1)，結(jié)合國內(nèi)外相關研究及專家經(jīng)驗知識利用層次分析法(AHP)分別確定各一級流域的影響因子權(quán)重(表2)。

水資源的空間分配方法 基于GIS和RS構(gòu)建因變量和自變量的回歸統(tǒng)計模型，將統(tǒng)計的區(qū)域水資源轉(zhuǎn)化為連續(xù)格網(wǎng)化數(shù)據(jù)，進而可以更好地反映統(tǒng)計單元內(nèi)數(shù)據(jù)的時空分布差異性[29,36–39]。在水資源的空間分配過程中，所有的影響因子均采用相同的投影和空間分辨率，水資源空間分配方法按下式計算[21,29]:

表1 10個一級流域水資源量與其影響因子的相關系數(shù)(P<0.01)

A: 松花江流域; B: 遼河流域; C: 海河流域; D: 黃河流域; E: 淮河流域; F: 長江流域; G: 東南諸河流域; H: 珠江流域; J: 西南諸河流域; K: 西北諸河流域。下表同。

A: Songhua River Basin; B: Liaohe River Basin; C: Haihe River Basin; D: Yellow River Basin; E: Huaihe River Basin; F: Yangtze River Basin; G: Southeastern River Basin; H: Pearl River Basin; J: Southwestern River Basin; K: Northwestern River Basin. The same is following Tables.

表2 基于層次分析法(AHP)的因子權(quán)重賦值(以長江流域為例)

式中,S為第個柵格分配的水資源量;為統(tǒng)計單元水資源量;為統(tǒng)計單元內(nèi)的柵格數(shù)量;為相關影響因子的數(shù)量;A為標準化影響因子;i為影響因子的權(quán)重。

精度驗證方法 為了定量地檢驗水資源空間分配的精度，本研究利用ArcGIS 10.2的區(qū)域統(tǒng)計工具獲得了三級流域和省級行政單元的水資源量，模擬值與統(tǒng)計數(shù)據(jù)間的空間分配誤差[15,21,29]用公式=|(st-si)/st計算，式中，為空間分配誤差;st為統(tǒng)計數(shù)據(jù);si為模擬值。

2 結(jié)果和分析

2.1 水資源空間分配過程

首先對6個影響因子進行標準化以消除量綱差異(圖2)，其次，根據(jù)各一級流域的水資源量及其與影響因子的相關系數(shù)，結(jié)合國內(nèi)外相關研究和專家知識利用AHP確定各影響因子的權(quán)重(表3)，然后，計算各因子綜合權(quán)重的空間分布，最后，根據(jù)綜合權(quán)重和二級流域的統(tǒng)計水資源量得到了網(wǎng)格化水資源空間分布圖(圖3)。

2.2 水資源空間分配精度評估

由于三級流域數(shù)據(jù)的相對缺乏，本研究收集并使用了2013年127個三級流域的水資源量統(tǒng)計數(shù)據(jù)來驗證改進的水資源空間分配模型的精度(圖4)。驗證結(jié)果表明改進的水資源空間分配方法具有較高的精度，總體空間分配誤差(SE)為7.89%，相對于王世新等[20]的研究結(jié)果(平均SE為17.6%)，空間分配精度有了較大提高。在長江流域和松花江流域，有71個三級流域的SE為0~10%，主要原因在于該區(qū)域水資源的空間分布多受自然因素的影響，如降水量、植被覆蓋度和坡度[40–43]，受人類活動干擾較小。在黃河流域、雅魯藏布江流域和遼河流域有30個三級流域的SE為10%~20%，其中雅魯藏布江流域的水資源空間分配精度受廣泛分布的冰川影響較大。此外，在東部地區(qū)有25個三級流域的SE為20%~30%，該區(qū)域的水資源分配精度則受城市化的影響較大。而雅魯藏布江流域存在一個三級流域的SE>30%，其原因在于該三級流域內(nèi)冰川和荒漠分布廣泛，進而對其空間分配精度產(chǎn)生較大影響[1]。

為了進一步驗證水資源空間分配模型的適用性，本研究還利用省級行政單元的統(tǒng)計數(shù)據(jù)對其空間分配精度進行了評價。從圖5可見，18個省級行政單位的SE<5%，8個省級行政單位的SE為5%~15%，有3個省級行政單位SE為15%~25%，這主要受密集的人類活動和城市化進程影響。寧夏回族自治區(qū)的SE>25%，原因在于該省份沙漠廣布以及巨大的工業(yè)和農(nóng)業(yè)用水量[44]?？傮w上，水資源空間分配誤差在省級行政單元上平均值為7.25%，表明了該模型對我國水資源的空間化具有較高的適用性。

2.3 水資源空間分布格局分析

從圖3可見，水資源空間分布從西北到東南呈增長趨勢，這與降水的空間格局基本吻合。長江流域、東南諸河流域、珠江流域水資源相對豐富，其主要原因在于該地區(qū)降水量充沛，植被蓋度高，水源涵養(yǎng)能力強。松花江流域的水資源量相對較高, 與該地區(qū)的植被蓋度、水分蒸散發(fā)有關。雅魯藏布江流域及藏南地區(qū)由于該地區(qū)冰川廣布，冰雪融水豐富，加上受西南季風的影響，降水相對豐富，導致該地區(qū)的水資源量相對較高。黃河流域和西北諸河流域的水資源量則相對較小，其主要原因在于該區(qū)域降水相對較少，水分蒸散發(fā)量較大，加上區(qū)域植被覆蓋度較低，導致了水資源量總體較小?？傮w上，我國南方諸河流域的水資源量主要來源于降水，而冰川融水則是西北諸河流域及多數(shù)內(nèi)陸河流域的主要水源。天山、昆侖山、阿爾泰山的冰川分布廣泛，因而西北諸河流域的水資源量比內(nèi)蒙古高原諸河流域要大得多。西南諸河流域地處橫斷山區(qū)，地勢險峻，受坡度影響，其水資源量比長江流域要小。

2.4 水資源短缺狀況空間格局分析

本研究利用人口空間化公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)和31個省級行政單元的人均用水量計算了水資源短缺量(WRD)。從圖6可見，中國北方的水資源短缺狀況比南方嚴重，城市區(qū)域的缺水現(xiàn)象較為普遍，特別是京津冀地區(qū)、中原經(jīng)濟區(qū)、滬寧杭經(jīng)濟帶、珠三角經(jīng)濟帶等區(qū)域。長江流域中上游、東南諸河流域、西南諸河流域、珠江流域、松花江流域水資源短缺狀況普遍較輕，主要原因在于該區(qū)域水資源相對豐富，能夠有效的滿足工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水。由于人口和水資源均相對較少，中國西北部大部分地區(qū)屬于供需平衡的狀態(tài)(-25×104m3km–2

圖2 標準化影響因子的空間分布格局。A: 蒸散發(fā); B: 干燥度; C: 降水量; D: 集水區(qū); E: 坡度; F: 植被覆蓋度。

表3 10個一級流域影響因子的相對權(quán)重

圖3 網(wǎng)格化水資源的空間分布格局

圖4 基于127個三級流域的水資源空間分配誤差

2.5 國內(nèi)生產(chǎn)總值比重與水資源的關系

圖7表明，國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)密度與水資源量之間存在雙峰關系，根據(jù)水資源量大小和供需關系可將城市分為4種類型，其中曲線AB、BC部分多為北方城市，曲線CD、DE多為南方城市。曲線AB部分(WR<20×104m3km–2)，隨著城市GDP不斷增長，水資源的消耗呈增長趨勢，GDP密度與水資源量之間存在正相關關系，主要原因在于區(qū)域水量之間存在負相關關系，符合該情況的城市多位于北方，如天津、鄭州、濟南、太原等，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的需水量遠超過地區(qū)水資源量，導致經(jīng)濟發(fā)展受到水資源的約束。曲線CD部分(70×104m3km–2≤WR< 130×104m3km–2)，水資源量和GDP密度之間存在正相關的關系，該類城市多位于南方，如蘇州、杭州、無錫、成都、昆明等城市，豐富的水資源有利于各種產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，特別是工農(nóng)業(yè)用水。曲線DE部分(WR≥130×104m3km–2)，隨著水資源量的增加，GDP密度呈現(xiàn)下降趨勢，該類城市多位于南方，如廣州等，水資源量已經(jīng)無法滿足城市化進程中的急劇增長耗水量。

圖5 基于省級行政單元的水資源空間分配誤差

圖6 水資源短缺的空間格局

圖7 國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)密度與水資源的關系

3 討論和結(jié)論

本文充分考慮了10個一級流域生態(tài)環(huán)境的空間分布格局，引入了降水量、干燥度、蒸散發(fā)、坡度、植被覆蓋度、集水區(qū)等6個因素，結(jié)合分區(qū)權(quán)重賦值法建立了中國水資源空間分配模型，進而分析了中國水資源的空間分布格局。

(1) 基于二級流域的改進水資源空間分配模型對我國具有較高的適用性，對三級流域的整體SE為7.89%，省級行政單元為7.25%。其中，長江流域和松花江流域總體的水資源空間分配精度較高,主要原因在于該區(qū)域水資源的空間分布多受自然因素的影響，如降水量、植被覆蓋度和坡度，受人類活動干擾較小。而黃河流域、雅魯藏布江流域和遼河流域的水資源空間分配精度較低，其中雅魯藏布江流域存在1個三級流域的SE>30%，原因是該三級流域內(nèi)冰川和荒漠分布廣泛，進而對其空間分配精度產(chǎn)生較大影響

(2) 中國水資源空間分布從西北到東南呈增長趨勢，這與降水的空間格局基本吻合。其中，長江流域、東南諸河流域、珠江流域水資源相對豐富,其主要受降水量、植被蓋度等影響。黃河流域和西北諸河流域的水資源量則相對較小，其主要原因在于該區(qū)域較少的降水及強烈的蒸散發(fā)，加上較低的植被覆蓋度，導致了水資源量總體較小。此外，我國南方諸河流域的水資源量主要來源于降水，而冰川融水則是西北諸河流域及多數(shù)內(nèi)陸河流域的主要水源。

(3) 水資源量與GDP密度間的關系隨城市規(guī)模和地理位置發(fā)生變化，根據(jù)水資源量大小和供需關系可將城市分為4種類型，南方-缺水城市(如廣州)、南方-盈水城市(如杭州、蘇州)、北方-缺水城市(如鄭州)、北方-盈水城市(如烏魯木齊、銀川)。

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An Improved Gridded Water Resource Distribution for China

GUO Bing1,2,3,4, CHEN Shu-ting1, YANG Fei5*, FAN Ye-wen3, YANG Xiao1, ZHANG Hui1, HE Tian-li1

(1. School of Civil Architectural Engineering, Shandong University of Technology,Zibo 255000, Shandong, China; 2. Key Laboratory of Geographic Information Science (Ministry of Education), East China Normal University,Shanghai 200241, China; 3. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University,Wuhan 430079, China; 4. Hubei Key Laboratory of Regional Development and Environmental Response (Hubei University),Wuhan 430062, China; 5. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101, China)

In order to reveal the spatial temporal distribution pattern of water resource in China, six factors, including precipitation, aridity, evapotranspiration, slope, vegetation, and catchment area, were introduced, an improved water resource gridded model for China was proposed based on partition-weight assignment method. The results showed that the improved water resource gridded method based on second-order basin had high applicability for China, with the overall SE of 7.89% for third-order basins and 7.25% for provincial admini- strative units. The spatial allocation precision of Yangtze River basin, Songhua River basin, and southeastern River Basins was better than that of Yellow River Basin, Huaihe River Basin, and northwestern River Basins, which was significantly influenced by the nature factors, such as precipitation and evapotranspiration. There was a rising tendency from northwest to southeast in spatial distribution of water resources, which was basically consistent with the spatial pattern of precipitation. The water resources of the southern River Basins mainly came from precipitation, and the glacial melt water was the main water sources of the northwestern River Basins and most inland River Basins. The relationship between the water resource and GDP density differed with the urban city scale and geographical locations. These could provide scientific bases and decision support for the management of regional water resource.

Water resource; Gridded method; Second-order basin; Spatial distribution; Precipitation

10.11926/jtsb.3966

2018-07-12

2018-10-08

山東省自然科學基金項目(ZR2018BD001); 國家重點研發(fā)計劃項目(2017YFA0604804); 華東師范大學地理信息科學教育部重點實驗室開放基金項目(KLGIS2017A02); 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室開放基金項目(17I04); 區(qū)域開發(fā)與環(huán)境響應湖北省重點實驗室開放基金項目(2017(B)003); 山東省高等學?？茖W技術(shù)計劃項目(J18KA181)資助

This work was supported by the Natural Science Foundation of Shandong Province (Grant No. ZR2018BD001), the National Key Research and Development Program of China (Grant No. 2017YFA0604804), the Open Fund of Key Laboratory of Geographic Information Science (Ministry of Education), East China Normal University (Grant No. KLGIS2017A02), the Open Fund of State Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University (Grant No. 17I04); the Project of Hubei Key Laboratory of Regional Development and Environmental Response (Hubei University) [Grant No. 2017(B)003], and the Project of Shandong Province Higher Educational Science and Technology Program (Grant No. J18KA181).

郭兵(1987~ )，男，講師，博士，主要研究方向為生態(tài)環(huán)境遙感與災害遙感。E-mail: guobingjl@163.com

通信作者 Corresponding author.E-mail: yangfei@igsnrr.ac.cn