地貌是最重要的自然地理要素，如何实现对一个区域的地貌形态特征进行科学、系统的描述与分析一直是地貌学研究的核心命题，也是专题地图制图研究的热点。传统的区域地貌分析方法，主要是以相应比例尺地形图为基础数据，通过读图与地图量算、统计的方法，获取所需的区域地形数据。数字地形分析(digital terrain analysis，DTA)是在数字高程模型(digital elevation model，DEM)上进行地形属性计算和特征提取的数字地形信息处理技术。数字高程模型自20世纪50年代末提出以来，前人在数字地形分析领域作出了诸多的探索。特别是随着计算机地图制图及GIS空间分析理论与方法的发展，其基本理论与技术方法日臻成熟，定量化分析、高效可视化制图的优势促成地貌学的理论研究范式和分析方法的变革，出现了计量地貌学(Geomorphometry)这一新的学科分支。目前，基于DEM的地面坡度、坡向等坡面地形因子的自动计算，以及河流网络及汇流区域的自动提取等数字地形分析方法已经成为各种GIS平台软件的必备功能，在地学分析中发挥着越来越重要的作用^[1]。

然而，我们也应当注意到，由于地形信息的载体从地形图等高线的线划模拟型转变为离散的高程点，虽然在提取诸如地面坡度、坡向、曲率等坡面地形特征因子上有显著的优势，但是，其对某一个大区域宏观地貌形态的分析能力上，即对区域地貌研究的理论与方法中，还有相当多的缺失与亟待解决的问题。例如，如何构建反映宏观地形特征定量因子与指标体系，并实现基于DEM的准确、高效提取？如何基于高分地形数据进行地貌的类型划分与区域划分？如何基于区域地貌形态挖掘与反演地貌的演化机理并实现对其发育过程的模拟？这些问题无疑是对地理信息科学与技术的重大研究命题与挑战，DEM数字地形分析的研究方法也才能真正走出局限于微观的“近视眼分析法”这一国际性难题，站在地学研究的前沿。

区域地貌学是对地表一定区域的地貌进行整体性、系统性研究的地貌学分支，旨在从宏观层面上对地貌对象的内外营力、物质基础、演化历史、空间结构、人为作用的过程与机理进行探索。其主要研究内容包括区域地貌形态描述、地貌分类与区划、地貌演变过程模拟、地貌制图等方面。其中，形态描述是区域地貌乃至地貌研究的重要支撑点。在DEM广泛应用于地形分析之前，前人在区域地貌研究的定量化方面进行了诸多卓有成效的探索与实践^[2]，但是，由于当时难以获得高精度、全区域的实际地形数据，也缺乏有效的处理海量信息的分析工具，研究工作受到相当的局限。随着空间测量技术的进步，全球或区域尺度的数字高程模型精度不断提升，丰富了区域地貌学研究的数据与方法。

近20年来，随着我国国家空间数据基础设施建设完成了覆盖全国多种比例尺尺度的DEM，我国科学家率先在基于DEM的区域地貌理论与方法上进行了深入探索，取得了一批有重要国际影响力的研究成果。本文拟对其进展进行系统梳理，并分析其发展趋势。

1 区域地貌数字地形分析数据源信息特征研究

DEM是数字地形分析的重要数据源，虽然DEM具有不规则三角网(TIN)、等高线(contour)等多种不同的数据模型形式，但规则格网(grid)DEM模型是最为常用的类型。21世纪以来，我国国家空间数据基础设施建设，重点完成了1:100万、1:25万、1:5万及1:1万4种不同比例尺尺度DEM的建设，其栅格格网分辨率分别为1 km、100 m、25 m和5 m，为开展区域地貌研究提供了重要的数据保障。文献[3—12]对不同尺度DEM的误差、不确定性及其区域差异和尺度转换问题进行了研究，并对其应用适用性进行了较为系统的分析。

由于国家基础地理数据可获取性等因素的影响，不少学者注意到免费公开的全球DEM数据在区域地貌研究可发挥重要的作用。目前，应用较多的是美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)所发布1弧秒的SRTM数据、约30 m的Aster GDEM和30弧秒的GTOPO30数据。针对上述不同数据源，文献[13—15]对其精度和应用适应性评价方面展开了研究，研究结果显示，对于较大区域的宏观地貌特征分析，以上数据大部分具有相当的应用适宜性。

格网DEM在建立过程中往往造成诸多地形特征要素的丢失与弱化，例如，黄土地貌最典型、最重要的地形特征要素即为沟间地与沟坡地的分界线—沟沿线，而从大比例尺地形图数字化获取的25 m分辨率，甚至相当一部分5 m分辨率DEM，都很难正确地提取沟沿线，从而造成DEM地形描述的失真。因此，采用矢栅一体化数据模型，在现有国家基础地形数据库中的DEM基础上，嵌入重要的点、线、面地形特征要素，构建“特征嵌入式DEM”^[16]，获得了较大的成功，并得到广泛的应用。此外，正确水文关系DEM(HC-DEM)^[1]、梯田DEM^[17]等其他多种DEM的提出，在一定程度弥补了传统格网DEM在地貌对象信息表达上的不足，为区域地貌研究奠定了重要的数据基础。

高精度测量技术的出现，如无人机(UAV)摄影测量和激光雷达(LiDAR)，极大地提高了DEM建模时间和空间分辨率，极大地丰富了区域地貌研究的数据源。在地貌学研究中，利用高分辨率DEM可以进行坡面或流域尺度的微地貌单元的自动划分^[18]，但受分析方法多为栅格窗口分析所限，其结果难以适应以强调整体宏观特征为特色的区域地貌研究需要。然而高分辨率DEM的精细表达与区域地貌的宏观研究需求并不矛盾，高精度DEM所蕴含的丰富微观地貌信息，在一定理论与方法指导下，亦可反映出区域整体宏观信息。因此，需要发展出一套微观-宏观耦合的区域地貌数字地形分析方法，从而满足“既见树木、又见森林”的研究需求。

2 区域地貌形态特征提取与分析方法研究

区域地貌形态特征的研究首先要强调定性与定量的协调。无定性分析为基础的定量分析必将迷失研究的目标与方向。在定性分析对研究工作的科学性进行系统定位与把握的基础上，制定一整套面向区域地形分析的地形指标体系，并通过DEM数据和特有的空间分析方法实现对其有效提取，进而通过地统计、可视化等方法，分析凝练这些地形要素在地理空间分布的规律与格局，进而反演地貌演化的内在的机理与过程，实现区域地貌分析的目标。

2.1 区域地貌形态指标分析法

有别于地面坡度、坡向、坡型、坡长、坡位等一系列反映坡面微观形态特征的地形因子，面向区域地貌形态研究也有一系列定量描述指标。笔者可以凝练为以下几类：

2.1.1 地形统计指标

以一定面积、固定形状的样区窗口为地域分析单元，基于基础地形数据及相关的计算模型，而获得其中某类地形要素的分布与变异特征的地形参数。如地形起伏度指标，即是指在一个特定的区域内，最高点海拔高度与最低点海拔高度的差值。它是描述一个区域地形特征的一个宏观性的指标。从地形起伏度的定义可以看出，求地形起伏度的值，首先要求出一定范围内海拔高度的最大值和最小值，然后，对其求差值即可。此外，地面粗糙度、地面高程变异系数等指标，均为通过不同的算法所得到的反映区域地形起伏特征的宏观地形指标。在该研究领域，文献[19—20]重点研究了地形起伏度分析窗口的大小，研究结果显示，在我国不同的地貌类型区，适宜分析窗口有较大差异，而在全国尺度，使用SRTM数据时4.72 km²为最适宜分析窗口。区域地貌形态指标在全国地貌类型划分、地貌区划等方面发挥重要的作用^[21]。基于全国地形起伏度，文献[22]制作了1:670万中国山地地形图等重要的成果^[22]。

2.1.2 地形分形指标

文献[23]早在1967年就从对英国海岸线的研究中发现了海岸线所具有的分形特征^[23]。其实，海岸线的分形是地面的三维形态所具有分形特征的必然反映。不同学者基于DEM数据，研究了我国黄土地貌^[24-26]、喀斯特地貌所具有的多尺度分形特征^[27]。文献[25, 28]提出了元分维指数用以描述地形的起伏特征，并在黄土地貌取得了较好的效果，以上研究显示了分形指标在地形分析中可发挥重要作用。

2.2 区域地貌形态特征要素分析法

地形特征要素，是反映区域地形地貌形态的关键的点、线、面要素，能够在相当大程度上揭示了区域地形的基本格局与空间变化架构。近年来，我国学者基于DEM数据对地形特征点、线、面等地形特征要素的自动提取与分析方面进行了系列研究。

2.2.1 地形特征点分析法

地形特征点是指山顶点、鞍部点、径流节点、沟头点、河流裂点等对控制地形变化有重要作用的点位，对地形特征点群的分析，便于把握地形起伏变化的宏观特征。山顶点和鞍部点共同构成了正地形轮廓骨架信息，是描述地形结构的重要特征点，目前提取方法主要分为基于地表几何形态分析的^[29-32]和基于水文分析方法的^[33-35]两类。文献[36]对山地点进行了系统分类，并提出其个体与群体的定量描述指标^[36]；文献[37—43]还通过对黄土地貌中沟头点、径流节点的提取与分析，研究地貌的发育进程及流域的水文特征；此外，也有学者开展了对冰川地貌地形特征点^[44]、河流裂点^[45]等提取与分析方面的研究。但是成果基于微观层面，需进一步从宏观视角对区域地貌单元内的整体空间结构信息进行挖掘。地形特征点的空间关系及时空变化特征可以反映地貌发育演化的基本态势^[46]。山顶点、鞍部点、沟谷特征点通常具有相当程度的空间关联性^[47-48]，即：这些特征点构成了在空间上具有严密的组织结构、密切的空间关系和完整的属性描述的点集，称为地形特征点簇^[49-50]。地形特征点簇脱离了传统单个点分析的微观视角，从宏观视角对区域地貌加以描述，在科学抽象的基础上对区域地貌形态认识产生了质的飞跃。通过对地形特征点簇系统化分析、一体化储存与表达，以实现从区域视角对沟谷空间格局进行剖析的目标^[51]。

2.2.2 地形特征线分析法

地形特征线是指对地貌形态及空间变化有重要意义的线，如山脊线、径流网络线、坡面坡度突变线等。区域地貌研究中，往往通过对区域地貌形态有重要标定意义的地形特征线的提取与分析，或者通过对一个区域内地形特征线的数量统计，研究区域地貌形态在空间变化的格局特征。文献[52—53]完成了基于DEM研究我国地形三大阶梯的划分。文献[54]通过实测水深数据构建南海海底三维地形模型，分析了1947年南海断续线所在位置的南海地形特征。文献[55]通过对黄土高原地区地面沟沿线的系统提取，首次完成了黄土高原地区地面正负地形比的等值线地图绘制。文献[56]基于5 m格网DEM数据，计算了黄土高原地区的沟壑密度与切割深度。以上研究都在很大程度上显示了地形特征线分析法在区域地貌分析中的意义与作用。

2.2.3 地形特征面分析法

地形特征面亦是指对区域地形特征具有控制性的面。例如，侵蚀基准面、地形夷平面等。

文献[57—58]基于DEM数据及山顶点群的海拔高度分析，对我国青藏高原夷平面进行了较为系统的研究；研究发现，我国的青藏高原具有多级、多层次的地形夷平面，显示青藏高原地形隆升与侵蚀夷平的内在关系；文献[59]通过对山顶点群的综合分析，提出了“地面夷平指数”，作为衡量地面夷平特征的主要参数；文献[60]基于DEM数据研究了青藏地区侵蚀基准面及其对地貌发育的影响。以上研究为研究青藏高原夷平面问题提供了有力定量化分析方法支持。文献[55]在基于DEM对黄土沟沿线自动提取基础上，研究了黄土地貌沟间地(正地形)和沟谷地(负地形)所形成的二元地形结构及在整个黄土高原的空间分异特征，对其形态级别、展布形式、发育趋势的区域差异性进行了深入的研究^[55]，所完成的黄土高原重点流失区地面割裂度制图，对揭示黄土高原地面受沟蚀的程度具有重要的意义。

2.3 地形信息图谱分析法

2000年，陈述彭院士提出地学信息图谱的科学构想。地学信息图谱主要运用图形语言进行时间与空间的综合表达与分析，应用地学分析的系列多维图解来描述现状，并通过建立时空模型来重建过去和虚拟未来^[61]。近年来，在数字地形分析研究领域，也通过在黄土高原等地的实践，提出了地形信息图谱的研究方法，即通过系列化的分析方法，发掘不同研究区域地貌演化进程中的个性与共性、相似性与异质性，探究演化序列整体与局部、微观和宏观过程以及表象与机理之间的联系，厘清演化序列“形、数、理”的全局关系，最终揭示地貌演化发育进程的主要矛盾与次要矛盾、核心要素与辅助要素、驱动因子与随动因子、外在表象与内在机理等多方面的科学问题，实现对地貌发育演化系统全面的认识和科学合理的表达，最终构建“地貌演化图谱库”，实现对地貌及演化特征的深入、系统且新颖、全面的知识发现^[62]。

2.3.1 地面坡谱分析法

坡度在数学上被定义为曲面中某一个微分元切面的倾角，在GIS中也是基于相邻3×3栅格的高程点，通过一定的数学模型获得该栅格近似的地面坡度，是一个绝对的微观地形因子。但是，文献[63]的研究发现，在黄土高原地区，不同的黄土地貌具有一定的坡度统计频谱曲线—坡谱。坡谱在一个特定统计区域内(如流域)，以地面坡度因子大小为自变量，以其所对应的地面面积占统计区域总面积为因变量构成的统计图表或模型^[64]。坡谱与不同层次的地貌形态具有较强的耦合性，能够反映该区域地貌的发育特征。随后，文献[65—70]对坡谱分析法在不同地貌中应用和适用条件进行了研究^[65-70]，在黄土地貌的分类与制图等方面取得了系列研究成果^{[64, 71]}。

2.3.2 边界剖面谱分析法

地形剖面图一直是描述区域地貌特征的有效方法。文献[72]以DEM数据与多要素地理数据的叠置分析为基本分析方法，构建了中国陆地边界地形剖面谱^[72]。以地形为基本背景，展示了地貌类型、气候、水文、土壤、植被等自然地理要素，以及行政区划、民族分布等人文要素在地形剖面上的空间分布特征。其集多地理要素于一体的图谱化表达，展示了很好的效果。为研究线状地理要素空间分异规律及与其他要素相互关系和作用机理提供了新的切入点。此外，文献[74—75]针对黄土地貌又相继提出了流域边界剖面谱^[73]和面积高程积分谱，分别从不同侧面揭示了黄土地貌的形态特征与发育机理，彰显出地形因子频谱分析方法在宏观地貌形态及空间格局分析上的优势。

2.3.3 地形纹理分析法

纹理是一种普遍存在的反映图像同质现象的视觉特征，包含了物体表面结构组织排列的重要信息及其与周围环境的联系，体现了物体表面共有的内在属性。地形纹理是在一定空间尺度上的结构性相似、近周期性重复变化特征，作为一种重要的自然纹理，在一定尺度表现出同类地貌形态的相似性和不同地貌形态的差异性^[76]，可服务于区域地貌分类分区与制图。学者对地形纹理的提取方法^[76-78]，及其稳定分析尺度做出了探讨^[79]。地形纹理具有宏观整体和微观局部的层次结构特征，基于这种层次结构模式，可以实现宏观地貌特征的自动提取和地貌类型的识别，反演地貌基本形态及其发育演化的基本动力机制，深层次揭示地貌发育的空间分异特征。不同地貌类型区所具有的特有地形纹理图谱，丰富了地形信息图谱分析方法的内涵。

3 区域地貌发育与演化模拟研究

区域地貌发育、演化研究对于了解地球环境变化历史、预测未来全球变化方向和趋势具有重要意义，一直以来都是地学研究中的一个重要方面。但由于地貌是一个非线性动态系统，单一数理模型难以对地貌演化过程中的自组织性、突显性、自相似性、多尺度性及时空耦合性进行模拟^[80]。虽然部分学者分别采用元胞自动机^[81-84]、环境考古^[85-87]等方法实现了对较小区域的地形地貌的发育演化模拟，并取得了很好的模拟结果，但对于面向宏观的区域地貌发育研究，还需要充分考虑区域地貌发育的成因机理特征，才能得以有效深入。其中学者采用面积高程积分、地貌空代时以及黄土地貌继承性等研究方法，在此领域进行了许多有益的探索。

3.1 基于面积高程积分的地貌发育进程研究

面积高程积分是研究流域水平断面面积与其高程关系的定量指标^[88]，早在19世纪晚期已初步应用于对地球表面特征与形状的刻画与理解。文献[89]在1952年首先利用该指标实现了对Davis地貌发育模式的定量化表达。此后，国外不少学者分别开展了岩性和构造对高程积分的影响^[90-91]等方面研究。2013年，祝士杰等在明确面积高程积分基本性质的基础上，提出了流域面积高程积分谱系的概念模型，并构建了流域面积高程积分谱系的指标体系。基于全域DEM数据，对整个黄土高原重点流失区面积大于10 km²的小流域进行了面积高程积分各谱系因子的遍历计算，发现各因子在黄土高原地理空间上呈现有序分布；目前黄土高原重点水土流失区中的大部分小流域虽尚处于地貌发育过程的壮年期，但仍在东西向及南北向呈现出发育进程上的空间差异性^[74]。

3.2 地貌继承性研究

地貌继承性是指地貌在发生、发育、发展进程中，不同时期地貌特征的承袭关系，表现为后一阶段地貌形态的形成对前一阶段地貌形态特征的依赖、承袭关系^[92]。文献[93]指出地貌不是简单地作为反映过去过程的一面镜子，而是一个影响现代侵蚀过程和控制将来地貌的动力因素^[93]。不同学者从地貌的本身特征出发，在充分认知并挖掘地貌特征的内涵基础上，对地貌继承性与地貌特征、地貌演化的内在关联关系进行了探讨^[94-103]。文献[104]以黄土地貌为例，采用DEM数字地形分析方法，对黄土地貌下伏古地形进行了重建^[104]。随后以地质图和DEM数据为基础，通过构建地表-地下二元结构的地形模型，重建了宏观尺度黄土古地形，发现黄土地貌显著地继承于下伏古地形。黄土地貌继承性特征表现出宏观整体控制式、中观渐进过渡式以及微观局部条件式规律。黄土的堆积过程在整体上存在显著的迎风坡和背风坡差异性，使得现今地形表面与古地形表面上存在系统性的错移。该成果对黄土地貌的成因与发育特征的研究具有极为重要的意义。

3.3 地貌发育演化的“空代时”方法研究

对地貌过程演化规律的研究通常分为基于地质调查资料的^[105-107]、基于物理过程的^[108-113]、基于多期地形及影像的^[114-116]和基于物理模拟实验的^[117-120]。值得注意的是，地貌的发育在特定的条件下往往在空间分布上呈现由“新”至“老”的连续过渡。这在相当程度上也可视为该地区的地貌发育进程的时间序列再现。因此，如果遵循一定的规律，对地貌类型及其特征进行空间上的序列采样，即可为研究某种地貌的个体发育进程提供基本依据。该方法即为地貌学研究中的空间代替时间(space-for-time substitution)理论，简称空代时。前人利用空代时理论就构造地貌^[121-122]、河流地貌和河口海岸地貌^[123-125]等方面开展了大量的工作，得到了许多定性描述的概念模型。然而受数据条件和地貌复杂性限制，难以实现定量化，仍普遍缺乏模型的评价过程。因此，如何在空代时方法中嵌入基于样本数据的经验统计模型和基于物理过程的系统动力学模型成为亟待解决的问题。文献[126]在系统梳理前人研究工作基础上，对地貌学空代时方法的适用条件、影响因素、基本类型及研究范式进行了总结，指出随着研究的进一步深入，地貌学空代时方法应通过与遥感图像处理、数字地形分析和地学信息图谱等研究方法相结合，有望更加深入地理解地貌发育演化的过程与机理。

4 地貌分类、分区与制图 4.1 地貌分类与制图

地貌分类是建立在人们对区域地貌认知的基础之上进行的。早期的地貌学家通过野外考察，结合地形图量算，获取定量化的地貌信息，并基于一定的分类原则和体系，进行地貌的分类和制图。国外学者在地貌分类制图方面的研究多集中在全球尺度，而国内学者多注重区域尺度。在有关地貌类型划分原则问题上，长期存在成因分类和形态分类之争。学界大多基于形态和成因制定了地貌分类体系方案，例如中国及其毗邻地区地貌图(1:400万)^[127]，中华人民共和国1:100万地貌图^[128]等。文献[129]建立了形态与成因相结合、类型与结构相统一的多尺度地貌类型分类体系和具有等级系统的地貌类型编码体系。该分类体系以地貌基本类型为基础，以地形度量、外营力及物质组成为主要划分依据，首次构建了形态和成因相结合、类型与结构相统一、包含三等九级十一层共2000多种类型的中国陆地多尺度地貌分类系统，形成了由面状图斑反映形态成因类型和由点、线、面状图斑共同反映形态结构类型的地貌数据组织体系，建立了具有等级系统理论的地貌类型编码系统，解决了地貌类型划分指标与比例尺相统一的科学难题。在地质、老地貌图、多尺度DEM等数据的支持下，应用基于遥感影像等多源数据进行数字地貌综合解析的技术和方法，完成了全国74幅百万标准分幅地貌类型的遥感解译，构建了中国第一个百万数字地貌数据库系统，编制出版了《中华人民共和国地貌图集(1:100万)》，取得了重大研究成果^[130]。

除上述综合性、区域性地貌研究外，一些特殊的地貌研究也有较大的发展，如中国常见的岩石地貌，包括沙漠地貌、石灰岩地貌、红色砂砾岩地貌(丹霞地貌)、石英岩地貌、页岩地貌、花岗岩地貌、玄武岩地貌、黄土地貌及红土地貌等等。大批专业图件和图集相继出版，如1:40万腾格里沙漠地貌图^[131]、1:35万库姆塔格沙漠图^[132]；中国黄土地貌图集^[133]，中国西部地区典型地貌图集^[134]等等。这些成果的相继出版反映了我国区域地貌学在深度和广度上不断发展，海量的DEM数据及数字地形分析方法在其中发挥了重要的作用。

就地貌自动分类方法研究而言，随着地貌分类制图对于地貌信息获取精度要求不断提高，传统基于野外调查和地形图解译的区域地貌信息获取方法已经难以满足当前地貌分类的实际应用需求。DEM所蕴含的丰富地貌信息能够大幅提高地貌形态类型制图的效率。利用数字地形分析技术提取得到的地形因子，能够辅助进行地貌的自动或半自动分类。其中坡度、地形起伏度、平均高程、曲率等地形因子是应用较为频繁的地貌分类辅助因子^[135-141]。随着高分辨率遥感影像和DEM的出现，利用面向对象影像分析技术(object-based image analysis, OBIA)结合数字地形分析进行地貌分类的研究愈加深入^[142-143]，较之传统基于像元的分类方法，OBIA在分类效率和精度上有显著提高。同时，随机森林等机器学习方法的应用进一步提高了地貌分类研究的精度^[144]。但由于诸如内外营力、物质组成等无法通过DEM数字地形分析直接获取，基于数字地形分析的地貌分类研究大多针对形态类型的分类，现阶段针对成因类型的地貌自动分类依然比较困难，虽有学者做出了一定的探索^[145]，但仍需专家经验知识的干预。因此，如何利用数字地形分析方法实现针对成因类型的地貌分类将是区域地貌分类研究的重要攻关点。

4.2 地貌区划与制图

地貌的区域划分与类型划分在目的及原理上有着显著差异。地貌区划是根据各地区地貌特征的差异性对不同区域进行划分的研究工作，在区域地貌研究中具有十分重要的地位^[146]。我国地貌区划工作目前开展近70年，早期地貌区划一般以地形为主要依据，最初将我国分为19个自然区^[147]，此后，又曾把全国分为21个地形区，也曾将全国为19个地形区。文献[148]在中国地形区划草案的工作中提出了区划的原则。其后，根据“1:400万中国地貌类型图”完成了《中国地貌区划〈初稿〉》，其中“1:1500万中国地貌区划图”的研究成果是我国首个系统的地貌区划，不仅提出了地貌区划的原则和依据，而且对各个地貌区的划分依据进行了详细论述。中国20世纪50年代由中国科学院自然区划工作委员会完成的地貌区划(初稿)，是中国第一部覆盖全部陆域系统的区划，釆用成因原则将全国陆域划分出18个一级区(大区)，44个二级区(地区)，114个三级区(地貌省)。应“地理国情普查”国家专项任务的需求，中国科学院地理科学与资源研究所正在联合国内多家科研院校，开展全国1:25万尺度的五级地貌分区的研究工作，该项成果将对中国的地貌分区划分提供最详细的区划方案。同时，中国生态地理区划、中国沙漠戈壁生态地理区划、中国戈壁综合自然区划等均是地貌区划的最新成果，在地貌分级体系、指标体系、分级特征上有严格界定，制图新技术广泛应用，标志着中国地貌区划已日趋完善，区划分支学科不断涌现的局面己经出现。

传统地貌区划已有大量有价值的研究成果，但是数据资料、技术手段限制了研究工作的发展。数字地形分析理论与方法^[149-151]为地貌区划研究提供了新的有效途径，文献[152]在已有中国地貌区划方案的基础上，结合中国地貌类型、中国地形DEM以及中国自然地理图集等资料，提出了基于数字地形分析的中国地貌区划系统。基于数字地形分析方法、面向不同应用领域的地貌区划工作也取得了一系列研究成果，如公路地貌区划研究^{[153, 154]}、自然与地质灾害地貌区划研究^[155-156]。

纵观前人研究，地貌区划作为一种重要的地理边界(geographic boundary)划分问题，前人虽进行了的大量工作，但是区划原则、方法和等级单位系统问题的不统一导致了数字地形分析在地貌区域研究中的应用有待进一步深入探索。而该问题的本质就是边界模型(boundary modeling)问题尚未解决。在充分考虑地理现象、过程和机理的基础上，将地理区划思想进行规则化、模型化总结，结合定性定量方法，构建面向地貌区划的地理边界模型，成为地理信息科学和地貌学领域的迫切任务，而这一工作离不开数字地形分析理论与方法的支撑。

4.3 区域地貌专题制图

4.3.1 区域土壤侵蚀地形因子制图

为了满足大区域土壤侵蚀评价(黄土高原和全国)对地形属性指标的需要，文献[157—160]在分析了替代指标—地形起伏度的可行性后，探讨了适用于土壤侵蚀预报的坡长提取方法。2010年利用1:25万地形图建立50 m分辨率DEM，编制了陕西省坡度图和土壤侵蚀图等。在此基础上，基于SRTM数据编制了全国土壤侵蚀因子系列图(高程、坡度、坡长、坡度坡长因子、地形起伏度等)，于2014年被收集在《中国土壤侵蚀地图集》^[161]。2012年到2015年，在全国水利普查水土保持状况普查项目中，利用覆盖全国的1:5万地形图，建立25 m分辨率DEM，提取坡度、坡长、坡向，计算坡度因子、坡长因子、坡度坡长因子等，完成了全国、各大流域和各省区土壤侵蚀地形属性指标专题系列图，并对其进行了比较系统的分析^[162]。

4.3.2 数字山地研究与制图

近年，中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所数字山地与遥感应用中心围绕中国山地的数字化分析与应用，开展了系列研究。首先，针对DEM数据不确定性，在典型山区开展常用DEM的精度评估与对比^[163]，为山区高程数据的选用及误差修正提供参考；进而，围绕地形分析的尺度效应，探讨山地起伏度最佳统计单元及其地形自适应的改进方法^[164-165]，并使用地形自适应滑动窗口，制备精度更高、细节清晰的山地起伏度数据；在此基础上，开展山地空间范围定量界定分析^[166-167]，构建、验证山地定量界定标准，精确求得我国山地平面投影面积与表面积^[168]，研究结论在山地认知和生态系统固碳估算中有着重要应用价值。近期，该团队编制并出版我国首幅竖版大全开《中国数字山地图》^[169]，填补了我国山地专题地图公开出版物的空缺^[170]，制图过程集成并实践上述数字地形分析方法，由定量到定性，达到归纳山地基本属性的预期，为进一步挖掘DEM的山地属性内涵、开展山地数字地貌分析作了铺垫。2015年，国际数字地球学会中国国家委员会数字山地专业委员会成立，并开展了多次活动，对推进我国数字山地的研究具有重要意义。

5 典型区域数字地形分析研究进展 5.1 黄土高原

黄土高原被誉为全球最具有地学研究价值的地理区域之一。黄土地貌形态及空间分异规律的研究对于解释物质、能量在塑造地表形态中的作用，揭示黄土地貌内在的发育过程机理，指导黄土高原生态修复与区域可持续发展工作，都具有重要的理论意义与应用价值。近几十年来，我国学者已在黄土高原的研究上取得重要的进展，特别在黄土的成因^{[92, 171-172]}、黄土高原古地理环境^[173-177]、黄土微观物质特性^{[171, 178-179]}、黄土土壤学特征以及黄土的侵蚀特征^[180-182]等方面取得一系列的突出成果。在厘清黄土地貌发育过程与机理的基础上，前人针对黄土地貌的区域差异性提出了黄土地貌的分类系统^[183]。随着数字地形分析的不断发展，数字地形分析为黄土高原研究揭开了崭新的一页。学者针对黄土高原地形特征要素提取^[184-187]、区域水土流失^[188]、水文过程模拟^[189-190]、地貌景观格局^[191]、地形信息图谱^[192]、地貌演化过程模拟^[193]、古地形复原^[104]等做出了大量的研究，取得了令人瞩目的成果。2010年国家基金委以国家自然科学基金重点项目支持了“基于DEM的黄土高原地貌形态空间格局研究”。该项目以DEM数字地形分析为主要技术手段，从宏观格局分析方法出发，对黄土高原地形结构特征、空间分异、形成机理展开了系列研究，在黄土高原数字地形分析方法上取得了突破与创新。

5.2 青藏高原

青藏高原作为“世界屋脊”，在经历了地质历史时期特别是晚新生新构造运动的内力和剥蚀、堆积、夷平等外力的共同作用和影响下，形成了丰富多样的地貌形态，是全球最有科学价值的地理区域之一，一直以来受到了国际地学界的密切关注和青睐。前人对青藏高原的隆升时间与证据、隆升与环境要素的关系、第四纪冰川分布及其环境变化、冰川侵蚀地貌等方面都取得了突破性的研究成果。在冰缘地貌制图方面，崔之久等先后编制了《中国冰缘地貌图》《青藏高原冰缘地貌图》(1:1000万)^[194]；在地表形态特征方面，学者应用DEM数字地形分析技术，对青藏高原的地形起伏特征^[195-199]及夷平特征^[60]进行了研究。青藏高原地形形态方面的研究局限在诸如地形起伏度、地表切割深度等因子，多有关注隆升等地质构造过程的研究，较少有从地表形态差异的角度分析青藏高原外在结构；多有区域研究的方法，较少有从流域角度全面分析青藏高原地形形态的空间分布与格局特征。

5.3 西南喀斯特地区

我国喀斯特地貌面积巨大、分布范围广泛、地貌类型多样，而峰林峰丛作为喀斯特地貌发育到一定阶段形成的特殊形貌形态^[200]，其喀斯特作用强烈、水文地质条件复杂。成片分布的峰林峰丛所具有的垂直陡立自然几何形态给其数学表达、水文过程模拟和空间特征分异研究带来一定的挑战。前人通过地质调查资料、地形图及影像分析了峰林峰丛的空间分布格局和相互作用关系^[201-204]，并基于统计方法提出了一系列的形态特征定量描述指标^[205]。此外，喀斯特峰林峰丛所具有的强烈空间自相似特征，使得分形理论方法在其研究中得到了广泛的应用。我国学者利用数字地形分析方法，对喀斯特地貌水文结构^[206-209]、空间分布模式^[210-211]、等高线结构^[212]、发育过程^[213]中的分形特征进行了分析。在地貌对象识别方面，利用数字地形分析技术实现了喀斯特区域地貌形态类型的自动划分与识别。然而目前研究成果多聚焦于特定尺度下的喀斯特地貌个体特征表达，难以反映峰林峰丛整体组合嵌套、层次关联的宏观特征。如何有效应用数字地形分析在区域地貌研究中的成功经验，实现对喀斯特区域形态特征分异、地貌景观格局、整体发育态势的系统性、全局性描述与分析成为亟待解决的科学问题。

5.4 月表地貌数字地形分析

月球作为距地球最近的天体，长期以来备受世人关注^[214]。月表地貌(lunar geomorphology)受月球内外营力作用，呈现出显著的空间分异^[215]，对月貌地形特征的研究对揭示月球的内部结构及演化历史有着十分重要的科学意义^[216]。近几十年来，各种月球探测器的成功发射(如日本“月亮女神”、中国“嫦娥”系列、美国LRO探测器)使月貌研究成为可能。学者们分别从地貌特征要素提取^[217-221]、月貌形态特征分析^[222-226]、月貌区划与制图^[227-232]方面开展了大量的工作。文献[216]从月表形貌特征的塑造及表达、宏观特征的分析与定量刻画、月表撞击坑的识别与分类及空间分异特征等几个方面归纳了月球形貌研究进展，提出了月球形貌特征的未来月球形貌的研究方向，包括多级分区划分、撞击坑类型的划分、全月球撞击坑空间分异特征及规律、基于撞击坑空间分布探讨月球演化以及基于形貌特征的比较行星学研究等，这些研究总体上反映了月球表面宏观地形地貌特征和分异表象，对揭示月表的形貌特征及演化过程有一定的参考价值。由于月貌的特殊性，数字地形分析方法成为了月貌研究的主要手段。自我国开展探月工程以来，科技部于2009年支持了“绕月探测工程科学数据应用与研究”863项目、2014年度科技部基础专项指南将“月球1:250万数字地质图编研”列为重点研究项目、基金委2014年发布了“月球早期(45-30亿年)的地质演化”重大研究计划等一系列国家重大研究计划，这些支持将对我国的探月工程及月球科学研究具有非常重要的意义。

6 总结与展望

全国基础地理数据库数字高程模型实现对全国的多尺度覆盖，为开展区域数字地形分析的研究提供了重要的数据保障。不同数据源的地形采样精度与地形描述精度，在一定程度上影响分析的精度。高保真数字高程模型的应用，对保障分析结果的可信性具有重要意义，但其在面向区域数字地形分析中数据与分析结果的不确定性，还亟待进行深入的研究。

我国科学家提出了一整套面向区域数字地形分析的新理论、新技术与新方法，并取得可喜的研究成果。但目前区域地貌形态指标体系尚未建立，亟待从形态、物质、机理的综合视角进行科学把握，不断完善；地形信息图谱分析方法具有显著的理论与方法创新，亟待立足于地球系统科学在理论上进行深入探索，完善其概念模型与方法体系，从而使地形信息图谱成为陈述彭先生所提出地学信息图谱理论的一次有益探索与实践。

我国在全中国的地貌分析与系列制图、黄土高原数字地形分析等方面取得了有重要国际影响的研究成果，亟待系统凝练、整合已取得的成果，实现在理论与方法上的提升；青藏高原、岩溶地貌区以及月表的相关研究虽刚刚起步，但已显示出良好的发展前景，但由于其地貌成因机理的复杂性，研究难度将远远大于黄土高原，亟待进行研究思路与方法的创新。此外，江南平原河网地区、海岸海底地形的区域数字地形分析，对DEM的精度与保真性提出了更高的要求，传统的分析方法已难以满足分析需要，亟待进行有益探索。较之国际学界更加注重全球地貌类型划分、数字高程模型构建等宏观问题，我国区域地貌数字地形分析研究更加突出区域特色，但我们今后应当走出中国，将我们学者已取得的成果推广至更大、更特殊的研究区域，通过国际合作开展全球尺度区域地貌的研究，以彰显我国地理学家的贡献。

2006年首届及2011年第三届TADTM(Terrain Analysis and Digital Terrain Modeling)国际会议先后在南京师范大学召开(后会议更名为Geomorphometry)，目前已经成功举办5届；国际数字地球学会中国国家委员会数字山地专业委员会学术年会业已在南京师范大学、中国科学院新疆生态与地理研究所成功举办两届。国家自然科学基金委及科技部对区域地貌数字地形分析相关研究给予了大力支持，形成了南京师范大学、中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所及西北大学等特色研究群体。

致谢: 特别感谢中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所李爱农研究员、西北大学城市与环境学院杨勤科教授对本文提供的帮助。