本文围绕GRACE数据在信号处理过程中存在泄露误差开展了探索性研究.第一,在传统尺度因子法的基础上,根据模型与CSR-SHc数据的均方根误差和相关性赋予权重,构建了新型尺度因子校正法.第二,以长江流域为例,评估该方法的校正效果,研究结果...本文围绕GRACE数据在信号处理过程中存在泄露误差开展了探索性研究.第一,在传统尺度因子法的基础上,根据模型与CSR-SHc数据的均方根误差和相关性赋予权重,构建了新型尺度因子校正法.第二,以长江流域为例,评估该方法的校正效果,研究结果表明:新型尺度因子校正法校正结果综合GLDAS(Global Land Data Assimilation System)水文模型计算的尺度因子校正结果空间分布趋势的优点,避免了CSR(Center for Space Research)官方提供的尺度因子、WGHM(Water GAP Global Hydrology Model)尺度因子和迭代恢复法校正结果空间分布趋势不均匀的现象.在长期趋势上,该方法校正结果优于GLDAS水文模型计算的尺度因子校正结果;在周年振幅上,新型尺度因子校正法校正结果明显优于迭代恢复法和CSR Mascon数据的结果.第三,基于该方法校正结果显示,长江流域、上游和中下游在2002年4月—2017年1月水储量呈现上升趋势,分别为0.29 cm·a^(-1)、0.14 cm·a^(-1)和0.49 cm·a^(-1),相比于校正前CSR-SHc数据在长江流域、上游和中下游上升趋势0.21 cm·a^(-1)、0.07 cm·a^(-1)和0.40 cm·a^(-1),分别提高了38%、100%和23%.长江流域水储量上升趋势主要集中在中下游.展开更多
文摘本文围绕GRACE数据在信号处理过程中存在泄露误差开展了探索性研究.第一,在传统尺度因子法的基础上,根据模型与CSR-SHc数据的均方根误差和相关性赋予权重,构建了新型尺度因子校正法.第二,以长江流域为例,评估该方法的校正效果,研究结果表明:新型尺度因子校正法校正结果综合GLDAS(Global Land Data Assimilation System)水文模型计算的尺度因子校正结果空间分布趋势的优点,避免了CSR(Center for Space Research)官方提供的尺度因子、WGHM(Water GAP Global Hydrology Model)尺度因子和迭代恢复法校正结果空间分布趋势不均匀的现象.在长期趋势上,该方法校正结果优于GLDAS水文模型计算的尺度因子校正结果;在周年振幅上,新型尺度因子校正法校正结果明显优于迭代恢复法和CSR Mascon数据的结果.第三,基于该方法校正结果显示,长江流域、上游和中下游在2002年4月—2017年1月水储量呈现上升趋势,分别为0.29 cm·a^(-1)、0.14 cm·a^(-1)和0.49 cm·a^(-1),相比于校正前CSR-SHc数据在长江流域、上游和中下游上升趋势0.21 cm·a^(-1)、0.07 cm·a^(-1)和0.40 cm·a^(-1),分别提高了38%、100%和23%.长江流域水储量上升趋势主要集中在中下游.
