期刊精粹 | 美国国家水文数据库的构建管理和行业应用【2024.1期】

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【摘要】水文数据是国家地理信息数据框架的重要组成部分，美国国家水文数据库始建于1990年代，由美国地质调查局主导，各州和地方水文部门协作共同建立，包括国家水文数据集（NHD）、流域边界数据集（WBD）、国家水文数据集+（NHD Plus）和高分辨率国家水文数据集+（NHD Plus HR）四个部分。美国国家水文数据库作为建设期早、系统架构完善、行业应用广泛的专类数据库，通过对其架构技术和管理方法的分析和借鉴，可为我国基于国土空间规划“一张图”框架下的各行业数据库的建设管理提供参考借鉴。

水文数据库是国土空间规划“一张图”的组成部分，是重要的基础资料和信息资源。水文数据作为反映区域场地——水文特征、水资源状况的主要依据，广泛应用于区域规划和自然资源管理。国土尺度下的水文基础信息覆盖了广阔的乡村区域，在乡村水利工程、小流域综合治理、水源地的整治保护、农业面源污染控制等方面具有广泛应用。

1960年代后期，随着地理信息系统和数据库技术的逐渐普及应用，世界各国开始使用水文数据建立水文数据库。俄罗斯建立的自动化水文资料系统（AHIS: Automatic Hydrology Information System），包含观测与记录子系统、资料整编系统、存储与检索子系统、数据分析与计算子系统、数据输出与发布子系统等功能。澳大利亚气象局建立的澳大利亚水资源信息系统（AWRIS: Australian Water Resources Information System），可接收和解译来自全国200个组织的水文数据，并提供相关数据产品、研究报告和预测模型，为管理决策提供依据。欧盟环境保护局（EEA: European Environment Agency）实施的Copernicus项目中，EU-Hydro数据集提供了覆盖欧盟39个成员国基于影像解译的包括水面范围和基于DEM的排水模型的河流网络。加拿大的国家水文网络（NHN : National Hydro Network）建立了全国水体和水工构筑设施的地理数据集，用于绘制和模拟地表水体的地理空间形态。

美国国家水文数据库是由美国地质调查局（USGS: United States Geological Survey）、美国环境保护局（EPA: Environment Protection Agency）和美国自然资源保护局（NRCS: Natural Resources Conservation Service）为主导，地方水文机构参与设计和编制的大型水文数据库。经过多年的发展建设，美国数字化水文信息的覆盖已较为全面，分辨率逐渐提高，地图信息逐渐精准，并建立了多种类型的应用服务。相关数据集已广泛应用于水资源储量和监测水质，农业和洪水风险管理，以及环境卫生和沿海工程等。

1  美国国家水文数据库的发展历史

美国国家水文数据库始建于1996年，包含数字线化图（DLG: Digital Line Graphic）和河段编码数据（RF3: Reach File version 3.0）两部分，并于1999年开始提供公开服务。2000—2008年，美国地质调查局相继建立了国家水文数据集（NHD: National Hydrography Dataset）和国家水流域边界数据集（WBD: Watershed boundary Dataset）两个产品；2007—2015年，美国地质调查局基于1:24000比例尺的地图建立完成国家水文数据集+（NHD Plus: National Hydrography Dataset Plus），提供了更为全面的水文信息；2016年开始建立高分辨率国家水文数据集+（NHDPlus HR: National Hydrography Dataset Plus High Resolution），数据精度得到进一步提升；2023年计划开始实施3D水文项目（3DHP: 3D Hydrography Program），拟通过使用高质量的3D地表高程数据，计算生成3D河流网络和水文单元，提高水文数据的详细程度，补充河流持续性信息，并结合湿地、水文工程和地下水数据，用于水文循环的模拟和分析。

1.1  国家水文数据集

国家水文数据集（NHD）首次发布于2000年，包含河流和湖泊等地表水体特征。NHD基于美国地质调查局提供的水文数字线化图数据（DLG: Digital Line Graphic）和美国环境保护局提供的河段编码数据基础之上整合而成，并包含了美国林务局地图要素文件（CFF: Cartographic Feature Files）和美国地质调查局的矢量水文标记数据（TVH: Tagged Vector Hydro）。NHD提供了各类水文要素如河道、溪流、运河、湖泊、池塘、冰川、海岸线、水坝等相关要素的信息数据（图1a）。

图1  美国国家水文数据库的四个部分

随着计算机技术和遥感技术的发展，NHD从初期只包括主要河流的低分辨率数据，发展到涵盖支流信息的高分辨率数据；水文数据集的信息类型也由只显示水流特征，发展到包含水流域边界、流量估算、地形高程的综合水文数据集，实现了水文数据集全面信息化。目前NHD包含2600万个水文要素，涉及12070080km长的河流网络和650多万个地表水体。

1.2  流域边界数据集

流域边界数据集（WBD）是表示美国境内完整水文地质单元（HU: Hydrogeological Unit）的数据集，是NHD的附加产品。WBD的水文地质单元根据地形、水文和其他相关景观特征因素确定，代表不同级别的流域边界（图1b）。WBD依据标准化方法制定地图分辨率并划定流域边界，边界划定经历了从手工绘制转换为数字模型绘制，再到自动描绘的过程。

2010年，美国地质调查局基于1:24000地图数据编制完成的有6层嵌套水文单元的水文数据是当前最新的流域边界数据集，其包含了超过23000个流域多边形，并已成为管理分析各类自然资源和环境的数据基础。

1.3  国家水文数据集+

2006年，美国地质调查局和美国环境保护局建立了国家水文数据集+（NHD Plus）的第一个中分辨率版本（图1c），为水文模拟提供了基础，并建立了将周边景观信息链接到水流网络的方法途径。

NHD Plus 增加了更多的河网属性，包括流量和流速估算值，以及一系列用于提升显示效果的增强属性，可实现河网数据的快速编制和建模。此外，还增加了新的汇水区属性，包括气温和降水数据，以及土地覆盖类型、流向和累计流量的栅格数据等。安装在河流内的流量表的实时数据也被纳入到NHD Plus网络之中。NHD Plus最初版本V1发布于2006年，最新版本V2发布于2012年，V2在V1的基础上进一步提升了数据精度，并使流量估算更为精确。

1.4  高分辨率国家水文数据集+

在NHD Plus V2的基础上，更高分辨率的NHD Plus HR于2016年开始建设（图1d）。NHD Plus HR包含了超过3000万的水文要素，可模拟从山脊线到河流的水流过程，实现全区域覆盖的水文模拟。NHD Plus HR链接了水位计测站、水质监测站点和水域污染区域等多项数据源，可应用于水质分析、桥涵基础设施规划等。NHD Plus HR由以下三项数据集构成。

（1）1:24000或更高比例的NHD数据，用来提供河网信息；

（2）1:24000比例的WBD数据，用来提供基于标准水文地质单元的汇水区信息；

（3）30m分辨率的全国高程数据，用来提供地表地形信息。

1.5  3D水文项目

2023年，美国地质调查局计划实施3D水文项目（3DHP）。3D水文项目拟基于高质量的3D高程项目（3DHP）数据进行分析，提取获得3D河流网络数据和流域数据，以支持水文和水力建模等应用。3D水文项目是在1947—1992年实施的1：24000地形测绘项目之后，系统性对全国水文特征的重新测绘。

2  美国国家水文数据库的构建与管理

2.1  数据库标准的建立和更新

为实现地理空间数据库维护、更新和共享的一致，需要从资源数据采集、存储、预处理等方面，对数据符号、结构和属性信息等制定统一的标准规范。美国全国水文信息分类标准始建于1879年。随着实践发展，各项规范标准也在不断进行调整和更新，目前美国国家水文数据集所依据的各项标准如表1所示。

表1  美国国家水文标准汇总

NHD的建设标准由Spec-X导则、NHD数据模型V2.3和国家信息框架数据内容标准三部分制定。其中，国家地理信息框架内容标准中描述了地表水系统的地理位置、相互联系和特征，并定义了描述水文特征所需的术语、编码模式和数据组件等。

WBD的标准规范来源于21世纪初美国地质调查局和美国自然资源保护局联合编写的《国家流域边界数据集联邦标准和程序》(Federal standards and procedures for the National Watershed Boundary Dataset (WBD) (4 ed.): Techniques and Methods)。标准统一了流域边界数据集中水文地质单元边界的划定规则、数字代码、水文地质单元大小标准以及相关术语规范，建立了全国统一的流域边界数据集。2013年发布的《国家流域边界数据集联邦标准和程序》对10位数水文地质单元进行了改进，划定为全国范围内的12位数水文地质单元，局部区域采用14位或16位水文地质单元。水文地质单元使用数字编码，表示区域（region）、子区域（subregion）、流域（basin）盆地和子流域（subbasin）等类型。

NHD Plus HR的标准规范包括NHD Plus HR用户指南和NHD Plus HR数据模型v1.0，这些标准在现有标准基础上补充了各数据集间的联系标准。

2.2  数据库管理与维护的协同

地理空间数据库的各类专题数据录入、审查和更新等操作，涉及城乡多部门之间的管理与协调，需要建立规范化、协同化的管理机制。美国水文数据库基于全国“一张图”的模式建立，由联邦机构和地方各级相关单位共同编制，并通过管理者和用户社区进行更新与维护（图2）。

图2  国家水文数据集协同管理关系

美国地质调查局还发布了各类水文产品统一的编辑工具，以实现用户权限和编辑审批的协调管理。每个流域区域内由负责该区域的部门对水文数据进行采集、编辑、处理和上传，以此完成各类水文产品数据的更新。

美国地质调查局作为国家数据协调员与州的主要管理者之间须签署合作备忘录（MOU: Memorandum of Understanding），以明确管理人员的具体职责。美国地质调查局和州域的水文数据维护工作者之间建立联络点，负责主要的管理工作；联络点管理人员对州内管理人员提供的数据进行审查，负责向美国地质调查局水文数据中心提供各州准确的水文数据，同时向各州推广水文数据集产品，并公开该州范围内水文数据。水文数据集通过州内部门之间联合协作的方式进行更新，数据采集更新由靠近流域，了解当地水文信息的地方机构和相关人员完成，地方编辑管理人员要对提供的水文资料负责，以确保水文数据的准确性。

2.3  自动处理技术的探索和应用

各类地理空间数据库的建设、更新与维护过程需要大量人工判别与处理过程，随着计算机算法的发展，自动识别与处理技术已经成为新的研究热点。美国国家地质勘探局与相关研究机构合作，探索自动识别与处理技术的应用。如在河网提取方面，传统方法通常使用是水流累积建模（FAM: Flow Accumulation Modeling）进行识别，由于DEM高程数据无法表示涵洞和地下管渠等设施，其生成的水网模型往往不够准确，且需要大量人工验证和编辑工作。为降低人工成本，实现水文数据集处理的自动化，美国国家地质勘探局采用基于河流断面曲率和基于神经网络的自动识别技术。

在基于河流断面曲率的自动识别方面，美国国家地质勘探局相关研究人员使用断面图，判定地表剖面弯曲程度，通过标准差和变异系数，识别地形变异点，通过相关阈值来识别河道位置。

在神经网络技术应用方面，美国国家地质勘探局研究人员使用现有NHD数据和高程信息生成的汇水线之间的匹配数据，以及现有道路的矢量数据作为训练数据集，基于240核的高性能计算机集群训练U-Net、2DCNN等神经网络模型（NNM: Neural Network Model），自动识别道路与水系交汇处的涵洞，以提升基于高程信息获得的汇水线的准确度。使用神经网络预测汇水线，辅助识别基于高程获得的要素。F1 Score可达70%，实现了较为准确的识别效果。

在物联网技术方面，美国国家地质勘探局依托安置于河道内的传感器，实现了对实时流量和地表水质监测数据的自动记录。目前美国正在建设的次世代水观测系统（NGWOS: Next Generation Water Observation System）可以在更多区域提供水量和水质的实时数据。

3  美国国家水文数据库的行业应用

通过数据的开放和共享，地理空间数据可为城乡规划、自然资源保护等相关专业实践提供数据支撑和决策参考。水文数据库的共享与开放已成为行业趋势。随着我国乡村建设的全面发展，对精细化、科学化管理需求的增加，包含水文数据库在内的地理数据库信息的行业具有广泛的应用前景。以美国国家水文数据库为例，其各类数据产品对公众开放并持续更新，相关数据产品可在美国国家地图网站下载获取。通过数据的开放与共享，可产生显著的行业效益与价值。根据美国水文学需求和收益研究中心（HRBS: Hydrography Requirements and Benefits Study）2012年调查的报告显示，美国国家地质勘探局提供的水文数据的年度效益高达5.38亿美元。应用范围包括水文建模、流域管理、环境保护、资源管理、制图、应急响应等。

3.1  水文过程的模拟和分析

水文过程的模拟与研究在流域综合治理、城乡水环境监测等方面具有重要作用，流域水文特性的准确模拟需要详细的水文数据作为支持。基于美国国家水文数据库的编码系统，可进行准确的地理定位并链接水系数据，以模拟分析全国地表径流流向和流量。如美国地质勘探局与美国环境系统研究所（ESRI: Environmental System Research Institute）共同合作，基于国家水文数据库，创建了网络应用程序StreamStats，用于水流统计和空间分析、自动计算流量频率方程所需的流域特征、估计峰值流量频率和流量持续时间。在洪水管理方面，美国相关水文部门使用水流域数据建立洪水模型，以预测和监控洪水事件。如在美国和加拿大相关研究部门联合开展的森林湖——安大略省克诺拉上游多雨河流流域小溪流流量研究项目中，相关研究人员利用StreamStats对河流域流量峰值进行计算，并用于回归分析，建立将选定重现期的峰值流量与盆地和气候特征的关系方程，用于估算河流峰值流量的大小和频率。在河流大坝安全方面，国家水文数据库可用以确定水库容量限度，并通过数字高程模型来分析河道坡降和水质变化，此外通过与水资源数据图层的结合，可用于地下含水层的规划管理。

3.2  自然资源的规划和管理

在自然环境和自然资源规划和管理方面，水文信息与城乡自然资源、野生动植物、土壤侵蚀和水污染防治方面密切相关，相关水文数据的公开应用，可以为相关自然资源的规划管理、分析评价和策略制定等方面提供数据支持。如美国环保局利用WBD次级边界流域数据来评估受损水域，根据水流域数据判定河流侵蚀状况，从而改善水质和控制土壤侵蚀泥沙，保护生态敏感区，清除入侵物种，改善重要物种栖息地等。2015年，华盛顿州鱼类和野生动物部发布了鲑鱼栖息地网络空间制图应用程序，以实现不同区域鱼类空间分布的可视化。该州的生物学家对该网络地图中的数据进行了现场验证。制定了基于水文数据的鱼类分布图，形成了完整的鱼类分布管理体系。

在林业管理方面，美国森林服务局（USFS: United States Forest Service）在国家水文数据集的基础上建立了流域状况评估框架（WCF: Watershed Condition Framework），采用统一标准对森林和草原覆盖区域的流域状况进行分类，划定为正常、危险和受损三个类别。该框架从2011年开始实施，现已对15034个流域进行了分类（图3）。依据分类结果，美国森林服务局及其合作机构制定了“集水区恢复行动计划”，采取措施恢复全国受损流域的生态功能状况。通过流域恢复措施的实施，已将超过60个流域恢复至正常状态。

注：分类基于2011年5月12日对国家森林系统流域土地的六级评估。

图3  美国森林服务局（USFS）国家森林系统土地流域状况分类

3.3  应急事件的响应和应对

随着城市建设进程的快速推进，突发环境事件时有发生。基于地理空间数据平台，应用相关模型进行分析模拟，是降低突发事件影响，采取针对性处理措施的重要依据。美国国家水文数据库已被广泛应用于水体污染事件的模拟和预警。在2014年西弗吉尼亚州化工企业“4-甲基环己烷甲醇”（methyl cyclohexane methanol）化学泄漏事件之中，应急管理机构使用饮用水保护事件管理工具（ICWater: Incident Command Tool for Drinking Water Protection）对下游水供应商发出警告，并使用NHDPlus数据模型模拟埃尔克河流的流量和速度以及化学泄漏物的排放轨迹，根据实时测量数据进行调整，以预估化学泄漏物排放到该地区供水系统取水口的所需时间来采取相应的截断和阻流措施，保护取水口和水源地不受污染。

4  结语

经历20多年的建设，美国国家水文数据库总体架构已较为成熟。通过基于流域的水文单元划分和分层管理，保证了跨行政区河流整治管理的统一，通过建立全国统一的数据库构建和更新标准和国家与地方相关机构管理维护的协同机制，实现了全国水文数据“一张图”的统一架构。随着测绘技术的发展进步，水文数据库的数据精度得以不断提升，属性信息也逐渐扩充完善，并通过深度学习算法等自动处理技术的应用，显著降低了管理维护成本。在实践应用方面，美国国家水文数据库已广泛应用于水文过程模拟分析，自然资源规划管理，以及应急事件应对等方面。

我国水文数据库始建于1980年代，截至21世纪初，国内水文数据基本录入计算机，具备了水文数据储存、查询、管理功能。但总体而言，我国水文数据标准规范尚不够统一、数据信息覆盖尚不够全面、并存在数据库建设缺乏后期维护与更新、部分数据时效性不足等方面的问题。借鉴美国国家水文数据库构建与管理经验，我国水文数据库可通过构建统一的城乡地理数据架构标准，建立数据库的协同管理协作机制，实现各类信息数据的架构平台统一和数据资源共享；并通过拓展水文数据信息应用服务，建立面向行业应用的数据平台，以发挥地理信息数据的服务价值，满足在城乡规划建设中土地管理，作物监测，环境保护等行业需求。UPI 

作者：张炜（通信作者），博士，华中农业大学园艺林学学院，副教授；农业农村部华中地区都市农业重点实验室成员。zhang28163@mail.hzau.edu.cn

徐霞，华中农业大学园艺林学学院，硕士研究生。xuxia@webmail.hzau.edu.cn

郝佳雪，华中农业大学园艺林学学院，硕士研究生。haojiaxue@webmail.hzau.edu.cn

朱春阳，博士，华中农业大学风景园林系，教授；农业农村部华中地区都市农业重点实验室成员。chun82006@sina.com

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