重力恢复和气候实验(GRACE)任务的B阶段工作计划(JPL的B阶段任务书)

GRACE任务将在为期5年的任务期间每隔12天～24天产生一个新的地球重力场模型。这一采样周期可使瞬态重力场分量与静态重力场分量分离，从而获得高精度的重力场及其随时间变化的模型。

重力卫星时变重力场位系数误差的反向延拓去相关算法

由于重力场恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)时变重力场的高阶项误差导致反演结果中出现明显的条带误差,必须对其进行去相关处理。传统去相关算法采用滑动窗多项式拟合方法,但其存在着位于两端的数据无法处理的缺点,采用反向延拓技术对传统算法进行改进,提高数据的处理率和精确性。最后将改进前后的去相关处理结果进行比较,验证算法的有效性和可靠性。

利用GRACE时变重力场监测中国及周边地区的水储量变化

利用GRACE时变重力场反演了2005年1～11月的中国及周边地区的水储量月变化,并对结果进行了分析。研究表明,利用GRACE时变重力场可以很好的对水储量进行监测,其监测能力足以揭示几个厘米的等效水高,为全球水循环及其气候变化提供了可靠的资料。

基于GRACE时变重力场模型研究印度河-恒河流域水储量变化

印度河和恒河是亚洲的重要河流,流经区域也是印度次大陆人口最集中的地区,研究该区域水储量变化对于保障当地生态环境和经济发展有重要意义.本文利用GRACE-RL05时变重力场模型反演2002-2016年的印度河-恒河流域内陆地水储量变化,并结合GLDAS水文模型获取区域地下水储量变化.研究发现:2002-2016年印度河和恒河流域陆地水储量和地下水储量均呈下降趋势,其中两流域的地下水下降的速率(分别为-7.2 mm/a和-4.7 mm/a)超过整体水储量的下降趋势;综合水文模型数据分析表明:该区域水储量下降的原因是蒸发量上升和降水持续减少的背景下,农业灌溉过程中过度抽采地下水导致的.

利用GRACE卫星分析安徽省地下水储量的时空变化

文章利用重力恢复与气候实验卫星(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)时变重力场球谐系数文件,联合全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)水文模型反演安徽省2003—2016年地下水储量的时空变化。通过奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)地下水时间序列,结合热带降雨测量任务(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)降雨数据对地下水储量变化规律进行分析。结果表明,安徽省地下水储量在2011年和2014年前后发生较大变化,在2003—2011年的变化率为0.37 cm/a,2011—2014年的下降速率为-0.2 cm/a,2014—2016年的增长速率为1.9 cm/a;进一步与降雨数据关联,发现降雨量是影响安徽省地下水储量年际变化和季节性变化的主要因素。在空间上,安徽省呈现自东北向西南逐渐缓和的趋势,最大亏损出现在皖北地区,为-7.52 mm/a,在西南地区的最大盈余达到8.38 mm/a。

重力场恢复与气候实验的石羊河流域水储量变化

为了更好地从空间尺度显示石羊河流域水储量的变化情况,该文利用2003年1月至2014年12月GRACE RL06重力场数据计算其陆地水储量变化,对数据进行预处理以及去相关滤波和300km高斯平滑处理,并利用流域内4个气象站的降水平均数据与GRACE、GLDAS的结果进行对比分析。结果表明,GRACE反演结果与GLDAS水文模型变化趋势基本一致,时间上呈现明显季节性变化,研究区水储量整体呈现0.93mm/a的上升趋势,期间水储量变化波动较大主要与季节性降水有关。

地球重力场恢复和气候实验Ⅱ（GRACE-Ⅱ）

地球重力场恢复和气候实验Ⅱ（GRACE—Ⅱ）卫星探测项目给出了地球质量分布以及随时空变异的全球性统一测量标准。由于地球质量变异主要归因于水的运动，因此该项目涉及了很多陆地、海洋、大气和冰川子系统并且对其地球物理过程提供了一个完整的约束。

顾及GNSS测站分布特征的陆地水储量异常反演

针对基于单一模型数据无法准确反演小尺度区域内陆地水储量异常(TWSA)的问题,提出一种顾及全球卫星导航系统(GNSS)测站分布特征的陆地水储量异常反演方法:以河北省GNSS垂向形变序列和地壳水文负载(HYDL)形变模型数据为基础,结合地壳负载模型反演得到河北省2011—2020年间的陆地水储量异常模型TWSAGNSS-HYDL时空变化特征;然后利用地球重力恢复与气候实验(GRACE)卫星数据反演的陆地水储量异常反演模型TWSAGRACE进行验证。结果表明,2组数据的周年振幅时空分布呈现较好的一致性;TWSA的周年振幅凸起点均位于河北省的东南部和西南部;利用小波分析对2组TWSA进行分析,可知2个序列存在约350 d的共振周期,并且在相位上存在很好的一致性;TWSAGNSS-HYDL和TWSAGRACE的皮尔森相关系数和均方根误差分别为0.67 cm和1.8 cm。提出的方法可准确评估河北省水储量的时空特征,并为填补GRACE和GRACE-Follow On(FO)重力卫星之间的空白期提供参考。

归一化植被指数对陆地水储量和降水变化的响应研究——以塔里木河流域为例

利用美国国家航空航天局(NASA)提供的MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,探讨了2003-2013年10 a间塔里木河流域NDVI的时空动态分布情况,辅以根据GRACE重力场恢复与气候实验重力卫星和TRMM热带降雨测量使命卫星数据所反演的陆地水储量和降水量数据,研究了10 a间塔里木河流域植被覆盖变化对陆地水储量变化的响应。结果表明:(1)春季NDVI最大值为0.033 67,最小值为-0.010 13,夏季NDVI值最大值为0.617 39,最小值为-0.111 72,秋季NDVI最大值为0.563 38,最小值为-0.047 11,冬季NDVI最大值为0.281 61,最小值为-0.078 64;植被NDVI呈现出夏季>秋季>冬季>春季的规律,离河道越近,植被覆盖度也就越高,同时,植被覆盖度指数会随着越靠近沙漠、戈壁而逐步降低。(2)10 a间NDVI呈现大范围的降低趋势,只有少许范围内具有显著的增加趋势;陆地水储量和降水量的变化趋势,从西北向东南方向呈现出由急剧降低逐步递增为急剧增加。(3)区域A、B、C、D 10 a间NDVI的变化趋势分别是较为复杂、微弱降低、微弱增加和非常显著的增加。(4)降水量与NDVI之间呈现正相关关系,但影像有明显的时滞性,降水量与NDVI之间呈现负相关,植被NDVI与陆地水储量呈负相关,但是对NDVI的影响明显比陆地水储量对NDVI的影响更为显著。

GRACE星载GPS非差观测值简化动力学定轨

利用GRACE卫星的实测数据研究了重力卫星精密定轨问题;针对简化动力学精密定轨方法给出了一种有效的星载数据编辑、处理策略。编制了相应的软件,并利用该软件处理了GRACE-B卫星3 d的实测数据;通过与JPL公布的轨道导航解比较,以及激光观测值检验的方式分析了卫星轨道的精度。结果显示,利用简化动力学定轨方法解算的轨道精度在6 cm以内,能够满足重力场反演对轨道精度的要求。

京津冀陆地水储量变化与区域降水相关性分析

针对京津冀地区水资源灾害频发、水储量监测手段存在局限性的问题,本文利用该地区2015年1月至2017年6月的重力场恢复与气候实验(GRACE)月重力场模型数据反演陆地水储量变化信息,结合区域降水、全球陆地资料同化系统(GLDAS)模型数据,对研究区域内水储量变化时空特征进行相关性分析。结果表明:GRACE监测的陆地水储量变化滞后降水2个月达到强相关性,监测到2016年春旱灾害的发生,扣除季节项影响后,GRACE&GLDAS相关系数为0.88,研究区陆地水储量上升速率为0.118 mm/a。研究结果可为该区域水储量时空调配、旱涝灾害防治提供理论依据。

利用质量迁移指纹和GRACE数据解算地心运动

地表特定区域内的质量变化会导致全球性的质量迁移,称为质量迁移指纹。将地表合理划分区块并假定每个区块内的质量变化分布后可以计算区块各自对应的指纹,并最终得到包含一阶项数据(C10,C11,S11)的指纹数据集。利用不包含一阶项数据的GRACE月重力场模型作为实际观测数据,根据最小二乘原理解算每个指纹所对应的系数。通过累加指纹集的一阶项与其所对应系数的乘积可得到地球系统质量迁移的一阶项变化,并可转化为地球重力场一阶项变化,即地心运动。该方法所得地心运动与文献记载相符,并且可以同时给出各个信号源,如冰盖、陆地冰川、陆地水储量变化等对地心运动的贡献,有利于解释地心运动的驱动机制。

利用GRACE反演昆士兰州地下水储量变化

昆士兰州作为澳大利亚的第二大州,开展针对该地区地下水储量变化的监测与分析对当地生态环境与用水管理政策制定具有重要现实意义.利用德克萨斯大学空间研究中心(CSR)发布的重力反演与气候实验卫星(GRACE)时变重力场模型与全球陆地数据同化系统(GL-DAS)地表同化模型,对昆士兰州地下水储量时空变化进行监测分析,并与实测水井数据和全球降水气候学项目(GPCP)降雨资料进行验证分析.研究结果表明:时间上昆士兰州地下水在2003—2015年约以1.3±0.09cm/a的速率递增,空间上呈现东增西减的显著空间差异;与GPCP降雨资料对比发现,降雨是影响地下水储量变化的主要因素;与水井实测数据对比发现地下反演结果与水井水位变化趋势基本一致.

利用GRACE数据研究柴达木盆地区域水储量时空变化及干旱特征

为了进一步研究青藏高原东北部柴达木盆地水储量变化时空分布及其干旱特征,提出一种水储量时空变化及干旱特征分析方法:利用重力恢复与气候实验卫星(GRACE)数据、全球陆面数据同化模型(GLDAS)数据以及中国地面气候资料日值数据集(V3.0)中5个气象站点降水数据,通过500 km高斯滤波和去相关滤波、基于空间约束的区域质量变化估计方法和反距离加权平均法,得到2004—2016年间柴达木盆地水储量变化、相对水储量指数和标准化降水指数(SPI)。研究结果表明:时间分布上,2004—2016年柴达木盆地水储量变化整体呈上升趋势,且在2004—2006年、2007—2012年和2013—2016年3个时间段内分别呈下降—上升—下降趋势,与水文模型GLDAS计算得到的水储量变化趋势基本一致;空间分布上,除11月之外其余月份均有较为明显的南北差异;在相对水储量指数与SPI对比中,相对水储量指数与SPI变化趋势基本相同,不同于SPI指数,相对水储量指数变化幅度更小,且反映柴达木盆地干旱情况较SPI更为准确;通过GRACE监测到柴达木盆地2004—2007年为极端干旱发生状况比较严重的时间段,2006年出现夏伏旱,2015年2月干旱严重,2009年和2013年个别月份出现干旱,与柴达木盆地实际干旱情况一致。

印度洋海底压强的季节和长期变化

利用2003-2015年的重力恢复和气候实验(Gravity Recovery and Climate Experiment, GRACE)卫星观测数据,揭示了印度洋海底压强的变化特征,并探讨了其变化机制。结果表明,印度洋海底压强具有显著的季节变化特征,北半球冬季在40°S以北(南),海底压强呈负(正)异常,夏季分布与冬季相反。印度洋区域的海底压强空间分布与Ekman输送空间分布有较好的对应关系。正压涡度方程诊断结果表明,利用风场重构的海底压强能够较好地解释印度洋海底压强的季节和长期变化。此外,海平面变化收支分析表明,海底压强的变化在高纬度区域主导了海平面变化。

基于GRACE卫星和GLDAS系统的地下水水位估算模型——以和田地区克里雅河流域为例

地球重力场的变化是导致陆地水储量变化的重要因素之一,利用GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)重力场恢复与气候实验重力卫星数据,结合GLDAS(Global Land Data Assimilation Systems)全球陆面数据同化系统和实测地下水位数据,反演和田地区克里雅河流域11年间四季和田地区的陆地水储量动态变化,模拟计算地下水等效水高变化趋势,构建了地下水水位估算模型。研究结果表明:和田地区春、夏两季的陆地水储量呈现出增加趋势,而秋、冬两季出现亏损状态;GRACE地球重力卫星所反演的陆地水储量比GLDAS同化系统所模拟的水资源变化更为剧烈,但2类数据的动态变化拟合度很高;GLDAS水资源等效水高二阶微分、GLDAS水资源变化倒数一阶微分、GRACE陆地水储量变化倒数变化、地下水储量变化一阶微分的敏感程度最高,构建的多元逐步回归模型明显优于线性函数,且水位深度越浅,该估算模型的适用性越高。

联合GRACE和水文数据探测松花江流域地下水时空变化

松花江流域地处高纬度地区,是中国重要的粮食产地之一,开展该地区地下水变化的探测和分析工作对揭示区域地下水变化特征、保障社会经济可持续发展、保护区域生态环境有重要意义。采用美国德克萨斯大学空间研究中心发布的重力场恢复与气候实验卫星重力数据,联合全球陆地数据同化模型和全球降水测量计划卫星降水数据反演了松花江流域2002—2017年地下水时空变化,引入可持续性指数定量探测了该区域地下水时空可持续性,并与降水、温度数据及实测水井数据进行对比。研究表明:松花江流域在研究时段内地下水以0.34 cm/a的速率持续增加,空间上从南到北地下水恢复速率依次增大;研究时段内流域地下水系统呈现出严重不可持续性;地下水与降水、温度数据存在明显滞后关系,其变化受降水影响显著;卫星手段反演结果与测井数据在重合时段具有相同的地下水恢复趋势,并存在一定的滞后现象。

GRACE反演格陵兰冰盖质量变化的不确定性分析与数据融合

重力恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)卫星已成为观测冰盖质量变化的主要手段之一,但不同机构发布的GRACE数据在估计格陵兰冰盖质量变化上存在较大差异,在研究长期变化趋势时会产生很大不一致性。针对此问题,先分析了用不同GRACE数据估算的格陵兰冰盖质量变化数据之间的差异,再用三角帽(three-cornered hat,TCH)方法对其进行不确定性分析,并通过数据融合消除了不同数据间的不一致性。

利用多源数据分析亚马逊流域水储量异常变化

针对GRACE卫星在2017年停止工作后,难以对地表浅层进行长期且连续的水储量评估的问题,该文引入Swarm星群观测,通过与GRACE、GRACE-FO和GLDAS土壤水文模型比较,较高的相关系数验证了Swarm卫星具有用于探测亚马逊流域水储量变化的潜力,可用于填补GRACE与GRACE-FO之间的测量空白期。本文联合GRACE卫星与Swarm、GRACE-FO卫星,反演了亚马逊流域2010年1月—2020年7月共127个月的陆地水储量,并得到了亚马逊流域10a时间尺度陆地水储量的年变化趋势。研究结果表明:亚马逊流域水储量趋势变化在2015年后干旱趋势可能会加剧,在2019—2020出现了亚马逊流域陆地水储量异常低值现象,此次事件伴随着降水的异常减少和温度的异常升高,被认为是继2015—2016年干旱事件后发生的又一次干旱事件。

厦门地区地表形变季节性波动规律分析

利用厦门市连续运行基准站(Xiamen continuously operating reference station, XMCORS)系统站点2013-2015年的观测资料,结合重力恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment, GRACE)卫星的同时期观测数据,反演得到的该区域水文荷载变化引起的地表位移,发现该地区利用全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)和GRACE卫星获取的地表位移时间序列均存在明显的季节性波动,且存在一致性。定量计算周期项振幅发现GNSS观测的XMCORS测站水平方向上的振幅比垂直方向的小,东、北方向振幅平均值分别为1.13 mm和0.78 mm,垂直方向振幅约为水平方向振幅的3倍,达到3.05 mm。GRACE卫星获取的振幅小于GNSS获取的振幅,这说明GNSS时间序列中可能存在一些未模型化的误差引起周期性变化,具体原因仍然需要进一步分析。