基于Arc Hydro Tools的黄土丘陵沟壑区小流域划分

Delineation of small watersheds in loess hilly-gully region based on Arc Hydro Tools

摘要

目的 探究Arc Hydro Tools自动提取与人工校正法对黄土丘陵沟壑区小流域边界提取的适用性及精度水平，为水土保持与生态修复提供精准的小流域边界数据。 方法 以黄土丘陵沟壑区为研究区，利用Arc Hydro Tools模型，基于D₈流向算法对小流域边界进行自动提取，并结合人机交互对提取结果进行校正与检验。 结果 研究区共划分小流域5 285个，其面积集中分布于10~40 km²区间内，占比72.7%，不同面积等级的小流域分布较为均匀；结合高清影像对划分结果进行精度评价，小流域相对面积精度多在90%以上，形态完整且与现实地表较为吻合；延安市小流域类型以完整型、坡面型和区间型为主，狭长型、平坦型小流域分布较少；在流域特征上，河流长度对小流域数量、面积、河网密度均有显著影响，小流域平均面积仅与河网密度呈负相关。 结论 基于Arc Hydro Tools与人工校正得到的黄土丘陵沟壑区小流域提取结果精度较高，该方法在地形复杂区域具有较强的适用性。

Abstract

Objective This study aims to investigate the applicability and accuracy of automatic extraction using Arc Hydro Tools combined with manual correction for delineating small watershed boundaries in the loess hilly-gully region， providing precise small watershed boundary data for soil and water conservation and ecological restoration. Methods The loess hilly-gully region was selected as the study area. Using the Arc Hydro Tools model， small watershed boundaries were automatically extracted based on the D₈ flow direction algorithm， followed by correction and validation through human-computer interaction. Results A total of 5 285 small watersheds were delineated in the study area， with the majority concentrating in the 10~40 km² range， accounting for 72.7%. The distribution of small watersheds of different area classes was relatively evenly distributed. Accuracy assessment using high-resolution imagery showed that most small watersheds achieved relative area accuracy exceeding 90%， with complete morphologies closely matching actual topography. In Yan′an City， small watersheds were mainly complete， slope， and segment types， while elongated and flat types were less common. Regarding watershed characteristics， river length significantly influenced the number， area， and water network density of small watersheds. However， the average area of small watersheds was negatively correlated only with water network density. Conclusion Small watershed delineation using Arc Hydro Tools combined with manual correction in the loess hilly-gully region exhibits high accuracy， demonstrating the strong applicability of this method in regions with complex terrain.

Graphical abstract

关键词

小流域划分 / Arc Hydro Tools / DEM / D₈算法 / 黄土丘陵沟壑区

Key words

small watershed division / Arc Hydro Tools / digital elevation model / D₈ algorithm / loess hilly-gully region

依据《小流域划分及编码规范》（SL 653—2013），小流域指二、三级支流以下，由地表水分水线所包围的，面积一般不超过50 km²的集水范围^［1］。作为土壤侵蚀和水文效应发生发展的基本单元，其拥有较为完整的自然与社会经济过程，是研究景观格局、水土流失及其治理的理想地域尺度^［2］。由于小流域所具有的水文生态功能与自然人文属性，我国对小流域的治理从早期的水土保持逐渐拓展到区域生态、经济和社会的综合治理，并成为新时代下我国协调三生空间，促进生态文明建设、推动区域可持续发展的重要载体^［3-4］。作为前瞻性和基础性的工作，精确的小流域边界提取不仅能为小流域治理提供基础数据支撑，也可满足新时代下水土保持数字化、信息化的现实需要，对区域水土流失治理、生态环境修复等都具有重要意义^［5］。

在以往研究中，小流域划分不仅要求高标准及高精度数据，同时也需要进行复杂的处理流程。随着计算机、遥感等技术的发展与进步，基于数字高程模型（Digital Elevation Model， DEM）与水文分布模型（WMS， SWAT， GRASS， TOPAZ等）的小流域自动提取技术受到广泛关注^［6-8］。但在实际研究中，由于坡度、高程等流域地形因素对水系结构与发育的影响，不同地形地貌区下的小流域提取结果往往会存在一定差异^［9］。此外，由于研究区的特殊地形地貌、集水阈值选取以及算法误差等因素，在提取结果中会出现面积过大或过小的小流域，影响提取效果和精度^［10］。对此，学者们基于不同研究区地形地貌，从集水面积阈值^［11］、DEM分辨率等^［12］角度出发，对已有的提取方法与流程进行了优化改良，但对小流域自动化提取过程中出现的精度问题，还未有较为完善的解决办法。作为黄土高原区的地貌主体，黄土丘陵沟壑区土壤侵蚀严重，地形复杂，其流域地貌和水文特征具有一定的独特性^［13］。当前，围绕黄土丘陵沟壑区的小流域划分多基于区域内部的单一行政区或流域范围^［14］，针对区域整体的小流域精确提取和划分成果较为欠缺。此外，在小流域提取结果的评价上，当前研究多采用野外复核与实地勘验法对提取结果进行验证，精准度虽高，但费时费力，难以应用于大尺度下的小流域验证。

黄土丘陵沟壑区地形地貌特殊，生态环境脆弱，小流域是黄河流域水土保持与生态修复的重要单元^［15-16］。然而，当前该区域小流域划分成果欠缺，提取精度不佳，大范围精度验证也较为困难。因此，本文选取ASTER GDEM 30 m数据，基于D₈算法原理，使用Arc Hydro Tools模型对黄丘区进行小流域边界提取，并结合高精度影像对提取结果进行校正检验，以期弥补已有研究中的不足，并为黄河流域水土保持与生态修复提供坚实基础。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

黄土丘陵沟壑区（35°53′—40°48′N，107°12′—114°36′E）位于晋、陕、蒙三省（区）交界区域，地处黄土高原中部，面积为138 252.84 km²，约占黄土高原总面积的70%（图1）。气候主要为温带大陆性与温带季风气候^［17］，降雨主要集中于7—9月，年平均降水量为300~600 mm。区内地形地貌主要以梁、峁为主，易发生侵蚀和崩塌^［18］，是黄土高原最典型的地貌类型和空间单元。区内水系主要包括汾河、无定河、洛河等黄河一级支流，及永定河（属于海河流域）等其他水系，且位于黄河中游多沙区，水力侵蚀剧烈。该区域地形破碎，沟壑众多，水土流失面积在90%以上，是典型的生态脆弱区，同时也是国家进行小流域水土流失治理和生态建设的重点区域^［19-20］。

1.2 数据来源

本次研究使用的ASTER GDEM 30 m分辨率数据来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/），遥感影像选择10 m分辨率下的Sentinel-2影像，该数据来源于欧空局官网（https://dataspace.copernicus.eu/）。其他辅助数据包括黄土丘陵沟壑区边界、各市县边界等，小流域精度检验基于World imagery wayback的高精度遥感影像。为保证数据的一致性，所有数据的坐标系与投影均采用CGCS2000坐标系和高斯—克吕格投影，以确保空间基准统一。具体数据来源如表1所示。

1.3 小流域划分流程与方法

由于黄丘区面积较大，且地形复杂，单一方法很难实现对研究区小流域边界的精确提取。本次研究以Arc Hydro Tools为自动划分工具，辅以人工修正的人机交互法来实现小流域划分，具体步骤如图2所示。

1.3.1 DEM预处理

在实际运用中，DEM数据由于数据缺陷或存在真实的地形凹陷等原因，往往会出现某块区域的高程值低于相邻栅格高程值，这种区域便是“洼地”。洼地的存在会干扰水流方向判断，阻碍水流向区域边界的流动，导致水流流向错误和河网断裂。因此，在进行小流域提取前，需对DEM原始数据进行填洼处理，移除异常点，保证水体正常流动^［21］。在Arc Hydro Tools中，填洼可通过使用Fill Sinks功能来实现。

由于研究区面积较大，为提高小流域提取质量和工作效率，本研究利用行政边界数据（市级）将作业区域分割为10个单元，分别对每个单元进行小流域提取处理。

1.3.2 流向与流量计算

Arc Hydro Tools模型中的Flow Direction可用来对处理后的DEM数据进行流向分析，该模块采用D₈算法来明确水流方向与水量。该算法假定雨水均匀下落在栅格单元上，且水流只可流入目标栅格周围8个邻域栅格中高程落差最大的一个。基于最陡坡度法，通过比较单个栅格单元与周围8个相邻单元格之间的最大坡度或落差来确定水流方向。坡度计算方法如式（1）所示：

\theta =\mathrm{a}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{n}\left(\frac{h-h_i}{|D|}\right)（1）

式中：h为中心像元高程；h_i 为相邻点高程；D是栅格间的水平距离； θ为坡度。

流量计算可通过Arc Hydro Tools中的Flow Accumulation模块实现。该模块基于已提取的水流方向信息与上下游关系对单一栅格的汇流累积量进行计算，最终得到汇流累积栅格图层。根据该图层可快速方便地提取各流域特征参数。

1.3.3 河网提取

自然界中，河流水系的形成往往依赖于一定面积的上游集水区。基于此原理，在Arc Hydro Tools中，河网的提取生成主要采用地表径流漫流模型，即当汇流累积量达到一定阈值时，地表径流才会形成。因此，集水面积阈值大小的设置将直接关系到河网以及小流域划分的精细程度。当集水面积阈值较小的时候，河网越详细，小流域面积越小；而当集水面积阈值较大时，河网越概化，小流域面积越大。

根据《小流域划分及编码规范》（以下简称《小流域规范》），小流域的面积需尽可能控制在30~50 km²，特殊情况下不能低于3 km²或大于100 km²。故在Arc Hydro Tools中的Stream Definition模块下，将集水面积阈值设置为50 km²，即55 000个栅格。再通过Stream Segmentation和Drainage Line Processing模块，将汇流栅格上所有大于等于最小集水面积阈值的栅格提取出来，即生成对应阈值下的河流网络栅格，并将该栅格图层转换为矢量河网。

1.3.4 集水区域生成

使用Catchment Grid Delin-eation和Catchment Polygon Processing模块基于河网生成对应的小流域栅格，并将生成的集水区转为矢量文件。

1.3.5 小流域类型

在以往研究中，针对研究区的小流域类型划分一般参考《小流域规范》，采用将区域小流域分为完整型、坡面型、区间型的分类方式，并将一些难以归类的小流域与其邻接流域进行合并汇总。在此次研究中，由于黄丘区特有的侵蚀沉积地貌，在研究区域内的某些河流下游地段以及河谷末端，常会出现侵蚀沉积区域和河滩阶地，此类地貌往往缺乏明显的分水线，且地势平坦，现有规范和相关研究缺乏对此类地貌划分方法的表述。因此，为更好地描述黄丘区小流域特征，本研究在参考《小流域规范》分类方式的基础上，对规范内已有小流域划分类型进行适当拓展。针对河谷地带容易出现的难以切分且面积大于50 km²且小于100 km²的小流域，将其归类为狭长型小流域；并将一些地势平坦区和建筑密集区归为平坦型（面积大于100 km²）。各小流域类型特征如下：

（1） 完整型：集水区域完整，包含主沟道和细小支流。主沟道明显，分水线闭合且只有一个出水口。（2） 坡面型：此类小流域往往存在于河谷两侧的坡面，由多条较短的平行沟道组成。流域内单个沟道面积微小，难以单独划分小流域。主沟道不明显，出水口有多个且直接汇入上一级河流。（3） 区间型：小流域跨越区间河段，分水线无法自然闭合，坡面集水区无法单独归并为小流域，分别有一个进水口和出水口。该类小流域往往出现于狭长河谷地带，且河道两侧或一侧坡面陡峭。（4） 狭长型：此类小流域往往位于狭长河谷两侧，汇水面积大于50 km²且小于100 km²，且难以再细分为多个小流域，可被单独作为一个狭长型流域。（5） 平坦型：该类小流域往往出现于河流下游的侵蚀沉积区以及农田、城市建成区等。此类区域由于地势平坦，缺乏明显分水线，且面积较大（面积大于100 km²），在实际中较难细分各段河流的集水区域。对此，可结合遥感影像、路网、边界等地表信息对其进行合理划分与合并，尽可能对小流域面积与范围进行控制，方便后续小流域统计和管理（图3）。

1.3.6 人机交互修正

为尽可能让小流域面积控制在合理区间内，需对自动化处理后的小流域提取结果进行边界检查和修正。本研究针对面积小于3 km²的微小流域，借助Sentinel-2遥感影像，根据地形特征和汇水关系合并至周边小流域，确保小流域形态的完整。在本次划分过程中，由于黄丘区的地形复杂，出现一些面积大于50 km²的小流域划分结果。这些大面积小流域多数位于狭长河谷两旁以及人类活动较多的建筑群和农田区域。前者可依据标准将其划分为狭长型小流域（面积大于50 km²）；而后者由于地势较为平坦且缺乏明显的地表分水线，为保证小流域划分边界的合理有效，可参考遥感影像、路网、地块边界等要素，基于范围规整与便于管理原则，对其进行适当分割与合并。

对所获小流域结果进行检查。保证小流域只属于单一流域，小流域边界不跨越行政界线和流域界线。在城市建成区或村镇等区域，为避免交叉管理的问题出现，小流域边界需尽可能沿行政区界设置，并减少对农田或建筑物等的压盖。对不符合上述要求的小流域，利用ArcGIS的编辑工具栏对其边界进行手工编辑修正。

1.3.7 流域拓扑关系建立

黄土丘陵沟壑区主要属于黄河一级流域（包含汾河、无定河、洛河等一级支流），以及海河一级流域（包含永定河等一级支流），各支流与其下属流域均存在明确的空间包含关系。在小流域提取过程中，参考Sentinel-2遥感影像对黄丘区小流域边界进行相应修正，以保证小流域与其所属河道、各上级流域的空间拓扑关系准确；在小流域数量统计上，对各流域间的数量以及面积关系进行核对整理，构建黄土丘陵沟壑区的流域—水系—小流域拓扑关系，确保各级流域的包含关系和汇水关系的正确性。此外，基于县级行政区划对小流域边界进行调整，当出现行政边界横跨小流域所在区域且被分割面积较大时，可对已有小流域进行分割，明确小流域行政归属，便于后续小流域行政管辖与生态治理。

1.3.8 小流域质量检验

由于本研究的小流域提取面积较大，小流域数量较多，传统的实地勘察法难以实现。本文采用随机抽样法，结合高精度影像对所得小流域结果进行属性检查与拓扑检查。属性检查主要包括对小流域各项属性值的检验，防止出现小流域属性错误。而拓扑检查则要求小流域边界准确、形态完好。本研究借助World imagery wayback高精度谷歌影像对小流域形态和边界进行验证，使用ArcGIS在谷歌影像上采用目视解译和人工描画的方式随机勾绘100个小流域边界，并将该图层与上述提取结果相叠加，计算对应各小流域的相对面积精度，并参考高精影像对小流域形态、出水口进行核对校正，完成小流域质量检验。相对面积精度的计算公式如下：

\mu =\frac{S_{\mathrm{提取}}}{S_{\mathrm{参照}}}（2）

式中：μ为相对面积精度；S_提取为自动化提取的小流域面积；S_参照为基于World imagery wayback影像人工勾绘的小流域面积。

2 结果与分析

2.1 小流域划分结果及精度

基于World imagery wayback影像，对小流域提取结果进行精度验证（图4）。由对比结果可以看出，基于Arc Hydro Tools的小流域提取结果（图中为黄色边界）与基于影像人工勾绘的小流域边界（图中为红色边界）基本重合，相对面积精度均在90%以上。所提取小流域形态较为完整，其边界与山脊线、地表分水线基本吻合。

2.2 小流域整体特征与分布规律

本研究共划分小流域5 285个，小流域平均面积为26.16 km²。其中，最大面积为99.35 km²，最小面积为3.03 km²。对不同面积等级下的小流域数量进行统计后可知，有72.7%的小流域面积处于10~40 km²的区间范围内；面积小于10 km²的小流域有622个，占比11.8%；面积大于50 km²的小流域有218个，占比4.1%。具体结果如图5所示。

2.3 小流域分区特征

分别对黄丘区范围内包含的10个地级市进行小流域划分结果统计（图6—7）。整体来看，各市的小流域平均面积均在20~30 km²区间范围内，划分结果较好。其中，延安市小流域平均面积最小，为23.76 km²；呼和浩特市小流域平均面积最大，为29.43 km²，该结果与两市的地形地貌特征较为相符。延安市地形地貌以山地为主、地形破碎，小流域面积较小，边界清晰且分布密集；而呼和浩特市则存在较大范围的平坦地形，水流以地面漫流为主，小流域面积较大，地表分水线不明显。除此以外，其余各市的小流域平均面积和数量无明显的特征规律。

以延安市为例，综合考虑汇流因素与地形特征，对提取的小流域类型进行细致划分。结果表明，延安市共964个小流域，包含完整型、坡面型、区间型、狭长型和平坦型5种类型（图8）。其中，完整型、坡面型、区间型小流域占多数，分别占总数的41.1%，33.6%，24.8%；狭长型和平坦型小流域分布较少，两者共占约0.5%（表2）。在空间分布上，坡面型与区间型大多分布在河道两旁，这主要是由于一些小流域处于河道中部，分水线无法闭合，水系呈现区间形态；且由于黄丘区的地形破碎，一些河道两侧往往分布有大面积的平行汇水流域，基于小流域面积控制，并结合小流域形态以及汇流状况，将其划分为坡面型小流域。相较于前两者，完整型与狭长型小流域则多数分布于两条河道或水系之间，其具有较为明显的地表分水线，往往作为较为独立的集水区存在。由于延安市所处地形多以山地为主，地势低洼或平坦区域分布较少，故平坦型流域仅在区域内零星分布。

延安市的河网密度较大，地形破碎度较高。在河网形态上，河网等级明显，在空间上呈现出较为清晰的树状特征；此外，由于地形起伏、人类活动等因素影响，主沟道两侧的支沟发育程度往往存在差异，在空间上呈现出一定的不对称性。在河网结构上，河网级数相对较少，低等级河流分支较多且长度较短，河流交汇点分布较为密集，这些特点使得地表汇流迅速，土壤侵蚀剧烈。在小流域形态结构上，因受到沟壑分割以及河道发育影响，沿岸小流域往往呈现长条状；在小流域提取过程中，河道两侧的坡面以及河网末端节点附近往往会出现不同面积小流域的相互包含，小流域在空间上存在较为复杂的等级关系。

2.4 流域水系特征

对黄丘区各主要河流的小流域数量进行统计。将黄丘区按照三级流域划分成9个流域范围，对各流域范围内主要河流水系的小流域数量进行统计，所得结果如表3所示。其中，无定河所含小流域数量最多，共773个；双池河所含小流域数量最少，共5个。在三级流域的划分下，吴堡以下右岸所含小流域数量最多，共1 328个；石嘴山至河口镇北岸所含小流域数量最少，共26个。综合来看，不同河流、范围之间的小流域数量差异较大。

对已有的32条河流的流域总面积（TA）、河流长度（RL）、河网密度（RND）进行统计，并结合小流域数量（Q）和小流域平均面积（AA）进行相关分析（图9）。结果表明，在流域尺度上，河流长度是影响流域面积、小流域数量、河网密度的关键因素；小流域数量、流域总面积与河流长度呈现显著正相关趋势，河流越长，小流域数量越多，流域面积越大；河网密度与河流长度呈显著负相关，这主要是由于相较于河流长度的增加，流域面积的增长幅度更为剧烈。在本研究中，小流域平均面积并未受到河流长度的显著影响，其仅与河网密度呈现负相关趋势，这表明相较于其他变量，小流域平均面积具有一定的独立性和稳定性，原因可能是小流域面积更易受到区域地形地貌影响，与其他特征关系较小。

3 讨论

3.1 基于D₈算法的小流域提取与精度验证

本文使用D₈算法与人机交互的方法对黄丘区进行小流域划分，共提取小流域5 285个，平均面积为26.16 km²，小流域面积均在3~100 km²范围内。相较其他研究，本研究结果中的小流域面积分布较为集中，10~40 km²区间中的小流域占比达72.7%，能够更好地满足实际的规范与管理需求^［22］。在小流域提取精度的结果验证上，多数研究采用实地调查法进行验证。由于黄丘区地形复杂，小流域数量较多，实地勘察难以开展。本文基于World imagery wayback影像，通过目视解译与人工勾绘的方法，绘制真实地表下的小流域边界，并将其与基于Arc Hydro Tools的自动化提取结果进行对比，使用相对面积精度对小流域提取成果进行定量评价。评价结果显示，在多数山地丘陵地表，基于D₈算法的黄丘区小流域提取结果精度较高，提取边界与地表分水线较为吻合，小流域形态完整且出水口位置准确，证明了D₈算法在大尺度小流域提取中的可行性与优越性。但在研究中也发现，D₈算法难以模拟水流在平坦地表上的漫流，这也导致个别平坦区域在提取过程中出现平行河流与不规则小流域^［23］。针对这一问题，当前研究大多使用多流向算法（MFD）或基于D₈的改进算法对平坦区小流域提取进行补充修正^［24-25］，该方法虽在一定程度上可提高平坦地带的水流模拟精度，但其算法较为复杂，且无法完全修正平坦区域下的漫流与平行河网。基于此，本文充分考虑黄土丘陵沟壑区的地形地貌特征，将平坦区域内的小流域进行单独分类，并参照路网、各类边界等地表信息对自动提取结果进行人工修正，提高分类结果的合理性和精确度。

3.2 小流域特征分析

在对各市的小流域数量进行统计后发现，各市区的小流域平均面积相差不大，不同面积等级的小流域分布较为均匀，与前人研究较为符合。以延安市为例对黄丘区小流域特征进行研究，发现黄丘区河网呈现明显的树状结构，河流分支较多，这与黄丘区的地貌侵蚀特点相契合；在不同小流域类型的空间分布上，由于黄丘区的地形破碎化程度较高，河道两旁往往出现大面积连续坡面与较长分水线，从而导致在河道两旁出现较多的区间型与坡面型小流域，一定程度上也体现出黄丘区这一独特地形地貌对小流域划分的影响。

对区域内各主要河流及三级流域范围下的各小流域的统计特征与相关性分析显示，在流域尺度上，河流长度与流域总面积、小流域数量呈正相关，这也和Hack定律描述的河流长度和其流域面积的关系相符^［26］；河网密度与流域总面积呈负相关趋势，这一方面是由于大范围流域往往会包括河网低密度区（如平原区等），使得流域整体河网密度下降，另一方面则是因为大范围流域往往需要更高的径流阈值才能够发育新的河道；此外，小流域数量与流域面积之间的正相关趋势也与已有研究相符^［27］。在因子相关性关系中可观察到，相较于其他因子，小流域平均面积具有较强的独立性和稳定性。以往研究多认为小流域形成及其面积大小会受到地貌演化^［28］、降水量^［29］、土壤属性等^［30］多种因素影响，有关黄丘区小流域面积的影响因素和机理还需进一步研究。

4 结论

（1）共划分小流域5 285个，平均面积为26.16 km²；其中，最大面积为99.35 km²，最小面积为3.03 km²；小流域形态完整，且与地表分水线、山脊线基本吻合，精度较好。

（2）不同行政分区下的小流域平均面积较为相近，小流域空间分布较为均匀；延安市小流域类型多为完整型与坡面型小流域，二者约占总数的74.7%。

（3）不同流域范围下的小流域数量相差较大；对流域特征进行相关分析表明，河流长度对小流域数量、流域面积以及河网密度具有显著影响，小流域面积仅与河网密度呈现负相关。

（4）基于自动化模型和人工修正相结合的人机交互法可适用于山地丘陵众多、地形破碎的黄土丘陵沟壑区小流域划分，该方法也可为后续大面积复杂地形区的小流域划分提供参考。

参考文献

[1] 中华人民共和国水利部. 小流域划分及编码规范： SL 653—2013 ［S］.北京：中国水利水电出版社，2014.

[2] Ministry of Water Resources of the People's Republic of China. Specification for division and coding of small watershed： SL 653—2013 ［S］. Beijing： China Water & Power Press， 2014.

[3] 傅伯杰，徐延达，吕一河.景观格局与水土流失的尺度特征与耦合方法［J］.地球科学进展，2010，25（7）：673-681.

[4] Fu B J， Xu Y D， Lü Y H. Scale characteristics and coupled research of landscape pattern and soil and water loss［J］. Advances in Earth Science， 2010，25（7）：673-681.

[5] 李文忠，赵子群，支翔宇，等.基于大型底栖动物生物完整性的北京山区小流域水生态健康评价［J］.干旱区资源与环境，2024，38（12）：118-128.

[6] Li W Z， Zhao Z Q， Zhi X Y， et al. Assessment of water ecological health in small watersheds in the mountainous areas of Beijing based on the biological integrity of macrozoobenthos［J］. Journal of Arid Land Resources and Environment， 2024，38（12）：118-128.

[7] 刘晔，张守红，李华林，等.中国生态清洁小流域综合治理研究进展［J］.生态学报，2025，45（5）：2042-2057.

[8] Liu Y， Zhang S H， Li H L， et al. Eco⁃environment friendly small watershed： a literature review［J］. Acta Ecologica Sinica， 2025，45（5）：2042-2057.

[9] 韩培，王志刚，高超，等.基于人机交互的地形复杂区小流域划分研究：以湖北省为例［J］.水土保持通报，2018，38（6）：182-186.

[10] Han P， Wang Z G， Gao C， et al. Small watersheds division in complex terrain region based on human-machine interaction： taking Hubei Province as an example［J］. Bulletin of Soil and Water Conservation， 2018，38（6）：182-186.

[11] 陈加兵，励惠国，郑达贤，等.基于DEM的福建省小流域划分研究［J］.地球信息科学，2007（2）：74-77，95.

[12] Chen J B， Li H G， Zheng D X， et al. A study on the classification of watersheds in Fujian Province based on DEM［J］. Geo-Information Science， 2007（2）：74-77，95.

[13] Jenson S K， Domingue J O. Extracting topographic structure from digital elevation data for geographic information-system analysis［J］. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing， 1988，54：1593-1600.

[14] 朱旭，周玉良，周平，等.面向水文过程模拟的DEM子流域划分优化方法［J］.湖泊科学，2025，37（5）：1759-1770.

[15] Zhu X， Zhou Y L， Zhou P， et al. Optimization method of DEM subwatershed division for hydrological process simulation［J］. Journal of Lake Sciences， 2025，37（5）：1759-1770.

[16] 陈飞勇，陈倩勋，江倩倩，等.混合地形流域小流域划分命名及空间分布特征分析：以瀛汶河流域为例［J］.长江科学院院报，2025，42（5）：1-9，25.

[17] Chen F Y， Chen Q X， Jiang Q Q， et al. Division， naming， and spatial distribution characteristics of small watersheds in mixed terrains： a case study of Yingwen River Basin［J］. Journal of Changjiang River Scientific Research Institute， 2025，42（5）：1-9，25.

[18] 俞春娜，冯存均.面积约束的小流域提取算法研究［J］.测绘科学，2022，47（12）：216-222.

[19] Yu C N， Feng C J. Study on small watershed extraction algorithm with area constraint［J］. Science of Surveying and Mapping， 2022，47（12）：216-222.

[20] 郑伟，高焕霖，张明浩，等.纸坊沟流域水系最佳集水面积阈值确定方法研究［J］.水土保持研究，2020，27（5）：67-71.

[21] Zheng W， Gao H L， Zhang M H， et al. Study on methods of determining optimal catchment area threshold in Zhifanggou Catchment［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2020，27（5）：67-71.

[22] 李忠武，黄金权，李裕元，等.基于GIS的南方红壤丘陵区小流域汇流网络提取研究［J］.水土保持研究，2009，16（6）：84-87，91.

[23] Li Z W， Huang J Q， Li Y Y， et al. Extraction of drainage structure for a small watershed in the red soil regions in Southern China based on GIS［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2009，16（6）：84-87，91.

[24] 张天宇，刘凡，洪增林，等.黄土高原洛河流域地貌发育特征与形成演化［J］.地球科学与环境学报，2024，46（2）：154-168.

[25] Zhang T Y， Liu F， Hong Z L， et al. Geomorphic development characteristics and evolution process in Luo River Basin， Loess Plateau， China［J］. Journal of Earth Sciences and Environment， 2024，46（2）：154-168.

[26] 付扬军，师学义.基于小流域尺度的县域国土空间生态修复分区：以山西汾河上游为例［J］.自然资源学报，2023，38（5）：1225-1239.

[27] Fu Y J， Shi X Y. Ecological restoration zoning of county-level territorial space based on small watershed scale： a case study of the upper Fenhe River in Shanxi［J］. Journal of Natural Resources， 2023，38（5）：1225-1239.

[28] 李朋飞，曹凯，胡晋飞，等.黄土丘陵沟壑区不同雨强下坡面侵蚀空间异质性及其机理［J］.水土保持研究，2025，32（1）：1-12.

[29] Li P F， Cao K， Hu J F， et al. The spatial heterogeneity and mechanisms of hillslope erosion under different rainfall intensities in hilly and gully Loess Plateau［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2025，32（1）：1-12.

[30] 刘春月，信忠保，秦瑞杰，等.1986—2018年黄土丘陵区典型小流域不同水文年水沙变化［J］.水土保持研究，2024，31（1）：126-135.

[31] Liu C Y， Xin Z B， Qin R J， et al. Variation of runoff and sediment of the typical watershed in Loess Hilly Region in the different hydrological years during the period from 1986 to 2018［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2024，31（1）：126-135.

[32] 杨淋，张建国，张建军，等.黄土高原丘陵沟壑区降雨侵蚀力的时空分布与变化趋势［J］.水土保持通报，2025，45（2）：223-231，347.

[33] Yang L， Zhang J G， Zhang J J， et al. Spatiotemporal distribution and variation of rainfall erosivity in hilly and gully areas of Loess Plateau［J］. Bulletin of Soil and Water Conservation， 2025，45（2）：223-231，347.

[34] 孟祥冬，曾奕，方怒放.地形和土地利用对黄土丘陵沟壑区土壤侵蚀速率的影响［J］.水土保持通报，2022，42（5）：25-32，40.

[35] Meng X D， Zeng Y， Fang N F. Effects of topography and land use on soil erosion rate in loess hilly and gully region［J］. Bulletin of Soil and Water Conservation， 2022，42（5）：25-32，40.

[36] 刘彦随，冯巍仑，李裕瑞.现代农业地理工程与农业高质量发展：以黄土丘陵沟壑区为例［J］.地理学报，2020，75（10）：2029-2046.

[37] Liu Y S， Feng W L， Li Y R. Modern agricultural geographical engineering and agricultural high-quality development： case study of loess hilly and Gully Region［J］. Acta Geographica Sinica， 2020，75（10）：2029-2046.

[38] 王聪，张守红，杜自强，等.黄土高原小流域生态系统综合治理与生态系统服务的协同提升［J］.生态学报，2025，45（8）：4072-4077.

[39] Wang C， Zhang S H， Du Z Q， et al. Collaborative improvement of comprehensive management of small watershed ecosystem and ecosystem services in Loess Plateau［J］. Acta Ecologica Sinica， 2025，45（8）：4072-4077.

[40] O′ Callaghan J F， Mark D M. The extraction of drainage networks from digital elevation data［J］. Computer Vision， Graphics， and Image Processing， 1984，28（3）：323-344.

[41] 李政旸，王玉宽，逯亚峰，等.“自然-人文”融合视角下的西南山区小流域划分与整合［J］.西南农业学报，2024，37（8）：1825-1836.

[42] Li Z Y， Wang Y K， Lu Y F， et al. Delineation and integration of small watersheds in the southwest mountain areas from the perspective of ‘nature-humanity’ integration［J］. Southwest China Journal of Agricultural Sciences， 2024，37（8）：1825-1836.

[43] 张维，杨昕，汤国安，等.基于DEM的平缓地区水系提取和流域分割的流向算法分析［J］.测绘科学，2012，37（2）：94-96.

[44] Zhang W， Yang X， Tang G A， et al. DEM-based flow direction algorithms study of stream extraction and watershed delineation in the low relief areas［J］. Science of Surveying and Mapping， 2012，37（2）：94-96.

[45] 李宗梅，魏锦旺，满旺，等.基于D8算法和Dinf算法的水系提取研究［J］.水资源与水工程学报，2016，27（5）：42-45.

[46] Li Z M， Wei J W， Man W， et al. Extraction of river network based on D8 algorithm and Dinf algorithm［J］. Journal of Water Resources and Water Engineering， 2016，27（5）：42-45.

[47] 夏誉玲，李小娟，王涛.基于数字高程模型的混合流向算法［J］.测绘学报，2018，47（5）：683-691.

[48] Xia Y L， Li X J， Wang T. A hybrid flow direction algorithm for water routing on DEMs［J］. Acta Geodaetica Et Cartographica Sinica， 2018，47（5）：683-691.

[49] Hack J T. Studies of longitudinal stream profiles in Virginia and Maryland［M］. US Government Printing Office， 1957.

[50] Horton R E. Erosional development of streams and their drainage basins； hydrophysical approach to quantitative morphology［J］. Geological Society of America Bulletin， 1945，56（3）：275.

[51] 张丽萍，马志正.流域地貌演化的不同阶段沟壑密度与切割深度关系研究［J］.地理研究，1998，17（3）：273-278.

[52] Zhang L P， Ma Z Z. The research on the relation between gully density and cutting depth in defferent drainage landform evolution periods［J］. Geographical Research， 1998，17（3）：273-278.

[53] 李敏慧，吴保生，陈毅.黄河源区典型河网平面形态特征及影响因素［J］.地理学报，2022，77（11）：2878-2889.

[54] Li M H， Wu B S， Chen Y. Planform geometry and controlling factors of river networks in the Yellow River source zone［J］. Acta Geographica Sinica， 2022，77（11）：2878-2889.

[55] 颜明，许炯心，贺莉，等.黄河流域河网密度的空间特征及其影响因素［J］.水土保持研究，2018，25（2）：288-292，299.

[56] Yan M， Xu J X， He L， et al. Spatial distribution and its influencing factors of drainage density in the Yellow River Basin［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2018，25（2）：288-292，299.

基金资助

国家重点研发计划项目(2023YFF1305105)

陕西省自然科学基础研究计划重点项目(S2025-JC-SYS-0227)

陕西省教育厅服务地方专项计划项目(24JE003)