基于随机森林模型的GRACE数据3种空间降尺度对比

陆地水储量是赋存在陆地上各种形式水的综合体现,研究其时空变化对认识区域水循环过程和水资源调控等具有重要意义。然而现有陆地水储量变化数据实际分辨率较低,限制了其在中小流域或地区中的应用。针对这一问题,本文基于GRACE重力卫星和其后续卫星GRACE-FO反演的陆地水储量变化数据,首先采用随机森林模型,分别基于格点、区域(流域)和区域(全国)3种空间降尺度思路将GRACE数据降尺度至0.25°×0.25°,后结合GLDAS模型数据,基于水量平衡原理计算得到地下水储量变化数据,最后基于降尺度模型模拟效果和实测地下水位数据评估3种降尺度思路在全国的适用性。结果表明:随机森林模型能够较好地模拟驱动数据(降水、气温、植被条件指数和土壤水储量)与GRACE数据的统计关系,验证期格点降尺度思路的平均相关系数总体在0.6左右,区域降尺度思路的平均纳什效率系数、相关系数和均方根误差分别>0.5、>0.75和<6.6 cm,3种空间降尺度思路的模拟精度均满足基本要求;2003—2021年间,GRACE数据、格点降尺度、区域降尺度(流域)和区域降尺度(全国)得到的我国陆地水储量亏缺量分别约为119.5×10^(8)、62.4×10^(8)、121.1×10^(8)和121.8×10^(8)m^(3)/a,地下水储量亏缺量分别约为230.0×10^(8)、171.8×10^(8)、235.6×10^(8)和236.4×10^(8)m^(3)/a,受制于样本数较少等原因,格点降尺度结果精度较差;两种区域降尺度思路得到的水储量变化速率均和原始GRACE数据基本一致,模拟结果均优于格点降尺度,且细化到流域的区域降尺度对地下水储量变化验证精度有一定的改善。区域降尺度具有适用性强、模拟精度高、计算效率高的优势,研究结果可为流域水资源可持续利用以及水资源规划等提供精细化的水储量变化数据。

基于生态系统恢复力的干旱区植被生态需水阈值计算方法与应用

本文以石羊河流域中下游为研究区,采用考虑生态系统恢复力(latitude of ecosystem resilience,LER)的月尺度生态需水评估方法计算19822020年植被月适宜生态需水量、最小生态需水量以及相应的生态缺水量,并与土壤水分特征值法(characteristic value of soil water,CVSW)进行比较,分析不同类型植被生长期的水分盈亏关系。结果表明:LER法和CVSW法计算结果相近,但LER法具有更大的生态需水阈值区间;天然降水基本可以满足植被的基本生存,但无法满足正常生长需求;LER法的适宜需水条件下,各植被生长期总体处于缺水状态,缺水严重程度排序为灌木林>其他林地>疏林地>高覆盖度草地>中覆盖度草地>有林地,全部植被生长期总适宜生态需水量为3.7×10^(8)m^(3),亏缺水量为1.2×10^(8)m^(3),同一植被亏缺水量基本符合春秋多、夏季少的规律;最小需水条件下,只有其他林地存在生长期缺水情况,全部植被生长期总最小生态需水量为0.8×10^(8)m^(3);在缺乏土壤水分数据的干旱地区,LER法具有良好的适用性。研究结果可为石羊河流域水资源高效利用和干旱区生态系统的恢复与重建提供理论参考。