工具用于计算累积流量，即流入输出栅格中的每个下坡像元的所有像元的累积权重。 如果未提供任何权重栅格，则是将权重 1 应用到每个像元，并且输出栅格中的像元值是流入每个像元的像元个数。
在下图中，左上图显示了每个像元的流动方向，右上图显示了流入每个像元的像元数。
高流量的像元是集中流动区域，可用于标识河道。 将在识别河流网络中对此进行说明。 流量为 0 的像元是局部地形高点，可用于识别山脊。
示例
对输入权重栅格使用流量工具的示例用法是可以确定给定分水岭的降雨量。 在这种情况下，权重栅格可能是连续的栅格，代表给定暴风雨期间的平均降雨量。 然后，该工具的输出将代表每个像元的降雨量，假设所有降雨都变成了径流，并且不存在拦截、蒸散或损失地下水。 还可将其视为落到表面（每个像元的上坡）上的降雨量。
通过应用阈值选择高累积流量的像元，可使用流量的结果来创建河流网络。
例如，如果要创建一个栅格，该栅格用值 1 表示河流网络，用 NoData 表示背景，则创建步骤可以使用以下方式之一：
- 使用以下设置通过工具执行条件运算：
输入条件栅格数据：Flowacc
表达式：Value > 100
输入条件为真时所取的栅格数据或常量值：1
- 还可以使用以下设置运行工具：
输入条件栅格数据：Flowacc
表达式：Value <= 100
输入条件为假时所取的栅格数据或常量值：1
在这两个示例中，流入其中的像元数超过 100 个的所有像元都被赋予值 1，而所有其他像元被赋予 NoData。 要进行后续处理，必须在值为 NoData 的背景上以特定值来表示河流网络（一组栅格线状要素）。
Jenson 和 Domingue（1988）提出了这种从 DEM 派生出累计流量的方法。 确定河流网络描绘的相应阈值的分析方法在 Tarboton 等 (1991) 中进行了介绍。
参考资料
Jenson, S. K., and J. O. Domingue. 1988. "Extracting Topographic Structure from Digital Elevation Data for Geographic Information System Analysis." Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 54 (11): 1593–1600.
Tarboton, D. G., R. L. Bras, and I. Rodriguez–Iturbe. 1991. "On the Extraction of Channel Networks from Digital Elevation Data." Hydrological Processes 5: 81–100.