Ordenamiento de corrientes: cómo y por qué a veces un geocientífico necesitaba clasificar los ríos en un mapa |  de Mikhail Sarafanov |  febrero de 2024

Aprenda cómo obtener el orden de Strahler o Shreve en una capa vectorial

Imagen de vista previa (por autor)

Estimado lector, en este artículo me gustaría profundizar en un tema hidrológico apasionante. Empezaré con la imagen:

Figura 1. Representación del río en el mapa en dos versiones (a vs b) (imagen del autor)

Descargo de responsabilidad: este artículo está escrito tanto para geógrafos que enfrentan el problema de clasificar la capa vectorial de los ríos utilizando sistemas de geoinformación (SIG) como para personas que a veces han visto “ríos bonitos” en un mapa pero no saben exactamente cómo se forman. Juntos exploraremos secuencialmente cómo se representan los datos espaciales en las aplicaciones SIG, la forma en que se puede analizar la estructura de las redes fluviales y qué técnicas de visualización se pueden utilizar.

Ahora la pregunta es: ¿Qué mapa se ve más bonito? — Para mí, el de abajo (b).

En realidad, la segunda visualización es más correcta también desde el punto de vista del sentido común. Cuantos más afluentes desemboquen en el lecho del río, más ancho y lleno será el río. Por ejemplo, uno de los ríos más grandes del mundo, el Nilo, en su nacimiento (en lo alto de las montañas), apenas se parece a un río poderoso en su desembocadura: con cada kilómetro de camino hacia el mar, el río absorbe cada vez más afluentes y se vuelve cada vez más caudaloso.

El mapa que se muestra arriba (Figura 1b) se preparó sobre la base de información estructural de la red fluvial. En este post me gustaría discutir de qué manera se puede obtener esta información adicional sobre los ríos y qué herramientas se pueden utilizar para este propósito.

que es el rio

Empecemos explicando cómo se representa la información sobre los ríos. En cartografía y geociencias, los ríos se representan como una capa vectorial lineal: cada sección de río se representa como una línea con algunas características. Por ejemplo, la longitud de la sección, sus coordenadas geográficas (geometría del objeto), tipo de terreno, profundidad promedio, velocidad del flujo, etc. (Animación 1).

Animación 1. Capa vectorial lineal para objetos espaciales. Nota importante: Las geometrías de segmentos lineales individuales se pueden definir no por dos puntos, sino por una gran cantidad de puntos (por el autor)

Entonces, generalmente, si ves un río en un mapa, verás un conjunto de estos simples primitivas geométricas (filas individuales en la tabla de atributos) ensambladas en un gran sistema. Se pueden utilizar diferentes colores para visualizar las características almacenadas (Figura 2).

Figura 2. Visualización de los tramos del río mediante colores (imagen del autor)

Ya sea lenguajes de programación o aplicaciones especializadas como ArcGIS (software propietario) o QGIS (código abierto) se utilizan para la visualización.

Estructura del río

Esta información contenida en la tabla de atributos de los ríos se puede recopilar de diferentes maneras: a partir de datos de teledetección, expediciones, aforos y estaciones hidrológicas. Sin embargo, la información sobre la estructura del río la suele proporcionar el especialista en el último momento, cuando ve en el mapa cómo es todo el sistema. Por ejemplo, un investigador puede agregar una nueva columna a la descripción de la capa vectorial en la que asigna una clasificación a cada segmento de río (Figura 3).

Figura 3. Agregar un nuevo campo y visualizarlo usando el tamaño (imagen del autor)

Ahora podemos ver que la imagen se parece al mapa del principio del artículo (Figura 1b). Pero surge la pregunta: ¿qué principio se puede utilizar para asignar tales valores? – la respuesta es mucho. Existen varios sistemas generalmente aceptados para clasificar los cursos de agua en hidrología; consulte el Página wiki de pedidos de transmisión o papel Órdenes de transmisión. A continuación se muestran algunos enfoques que yo mismo he utilizado durante el trabajo (Figura 4).

Figura 4. Varios enfoques de ordenamiento de corrientes en hidrología (imagen del autor)

Por qué razón

Ahora es el momento de responder a la pregunta sobre el propósito de tales sistemas de clasificación. Podemos distinguir dos motivos:

  • Visualización: utilizando el rango como atributo del tamaño de un objeto lineal en el mapa, es posible crear mapas bonitos (Figura 1);
  • Análisis mas extenso.

El conocimiento de la estructura de la red fluvial se puede combinar con otras características para realizar análisis adicionales, por ejemplo, para identificar los siguientes patrones (Figura 5).

Figura 5. Dependencia de la velocidad del flujo en el orden de Shreve (imagen del autor)

Cómo asignar órdenes de transmisión usando herramientas existentes

Es difícil clasificar sistemas grandes manualmente, por lo que se han creado herramientas especializadas para ordenar flujos. Hay dos formas fundamentalmente diferentes:

  • Ordenación de transmisiones utilizando datos ráster (modelo de elevación digital);
  • Ordenación de secuencias en capas vectoriales.

Arriba, describimos cómo podemos asignar rangos a capas vectoriales. Sin embargo, los datos espaciales suelen representarse en otro formato: como rásteres (matrices) (Figura 6). Son especialmente utilizados los modelos digitales de elevación (matrices donde cada píxel tiene un tamaño específico, como 90 por 90 metros, por ejemplo, y un valor de elevación sobre la superficie del nivel del mar que se almacena en cada celda de esa matriz).

Figura 6. Modelo de elevación digital (DEM) como capa ráster. A menudo se utiliza para calcular la dirección del flujo y luego el orden de la corriente (imagen del autor)

La capa ráster (modelo de elevación digital – DEM) se utiliza para calcular la matriz de dirección del flujo y la acumulación del flujo. La herramienta Stream Order (Spatial Analyst) en ArcGIS, por ejemplo, funciona según este principio. En esta publicación no describiré en detalle cómo funciona dicho algoritmo, ya que hay visualizaciones y descripciones bastante agradables en la documentación oficial (consulte Función de dirección de flujo página si quieres saber más). A continuación, enumero algunas de las herramientas que puede utilizar para obtener un pedido de Strahler utilizando datos ráster:

Sin embargo, todo esto requiere mucha manipulación de datos ráster. ¿Qué debes hacer si ya tienes una capa vectorial? (Esto puede suceder si tienes, por ejemplo, una capa vectorial de la red fluvial cargada desde OpenStreetMap). ¡Te lo contaré a continuación!

Cómo obtener orden de Shreve, Strahler y topológico en una capa vectorial usando QGIS

Durante nuestro trabajo hace cuatro años, mis colegas y yo ideamos un algoritmo que nos permite calcular Shreve, Strahlery topológico orden basado únicamente en la capa vectorial y el punto final (el punto donde el sistema fluvial termina y desemboca en un lago/mar/océano). La primera versión del algoritmo se describe en mi primer artículo sobre medio: “El algoritmo de clasificación de los segmentos de la red fluvial para el análisis de información geográfica basado en gráficos” (secándose una lágrima de nostalgia). Recientemente, finalmente pude escribir algo más claro. documentación para ello y preparando una actualización del complemento.

En QGIS para ordenar transmisiones, el Clasificación de líneas Se puede utilizar el complemento. Para usarlo, será necesario cargar una capa vectorial, reproyectarla en la proyección métrica deseada y asignar un punto final (puede simplemente hacer clic en el mapa); se obtendrá el siguiente resultado (Figura 7).

Figura 7. Orden topológico de las corrientes del río Ob usando una capa vectorial y el complemento QGIS Lines Ranking

Ahora usted, querido lector, ha profundizado un poco más en el tema del ordenamiento de corrientes en hidrología y ha aprendido a utilizar diferentes herramientas para obtenerlo a partir de datos sin procesar (ráster o vectoriales). Una vez que tengas información sobre la estructura del río, puedes preparar visualizaciones hermosas y claras, o continuar el análisis combinando la información obtenida con otras características.

Enlaces útiles:

La charla sobre ordenamiento de corrientes en hidrología fue presentada por Mijaíl Saráfanov