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。

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。

基于卫星重力时变重力场的陆地水储量变化研究

利用卫星重力技术监测全球陆地水储量变化(TWSC)兼具重要的实用价值和科学研究意义。基于GRACE(Gravity recovery and climate experiment)时变重力场模型研究了2002—2020年全球部分流域水储量变化,并探讨了气候和人为因素对区域水储量变化的影响。研究结果显示:地理区域相近流域的水储量时间序列具有相似的周期和振幅,而位于南北半球的临近流域水储量变化则呈现了相反的周期信号;墨累-达令流域内的水储量受到降水和蒸发共同影响,而印度河-恒河流域由于过度抽取地下水造成流域水储量不断下降;亚马逊流域内的GARCE和GLDAS (Global land data assimilation systems)反演水储量变化的相关性达到0.86,同时发现GRACE在探测区域干旱事件方面有独特的优势。

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.

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。

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。

基于降水数据重构的中国大陆区域陆地水储量研究

针对重力恢复与气候试验(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)和其后继卫星(GRACE Follow-on,GRACE-FO)之间存在约1年的观测间断问题,利用降水和温度数据对陆地水储量间断期数据进行重构。以中国大陆区域陆地水储量异常(Terrestrial Water Storage Anomaly,TWSA)研究为例,采用时间序列分析法补充数据间断,并对重构效果进行评价。结果表明,基于降水数据的重构方法可较好地补充中国大陆区域的TWSA,各流域间断期前后重构序列和原序列相关系数均超过0.8,在相对湿润的长江流域和珠江流域重构效果较好。

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。

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。

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.

GRACE下的青海省水储量时空变化与降水相关性

针对青海省水储量时空分布不均及与降水相关性的问题,利用2004—2014年重力恢复与气候实验卫星(GRACE)RL06版本月重力场模型数据、全球陆地数据同化系统(GLDAS)数据以及青海省28个气象站数据,通过500 km高斯滤波和去相关滤波结合方法、皮尔逊(Pearson)相关系数分析方法、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,将三者之间进行对比分析。结果显示,在研究时段内,GRACE和GLDAS反演得到的水储量变化在时间分布上均呈上升趋势,其中GRACE反演得到的水储量上升速率为(3.42±0.67)mm/a,GLDAS上升速率为(0.35±0.20)mm/a;在空间分布上,青海省水储量变化除6月外,其余月份均呈现出从东南到西北逐渐增加或减少的趋势。通过计算得出水储量变化与降水之间的Pearson相关系数在研究时间序列内为0.61,在季节性研究中为0.79,均属于强正相关。表明降水是影响青海省水储量变化的主要原因。

高精度星间距离测量的仿真

重力测量和气候实验卫星(GRACE)是一项专用的航天任务,它的任务目标是绘制高精度的地球引力场模型。主要的测量手段是使用双单向微波测距系统测量两颗共轨卫星间距离的变化,并通过两个单向测距系统的组合,使振荡器漂移的影响达到最小。本文使用全面的误差模型对相位测量进行了仿真。仿真结果显示,使用双单向测距系统能得到较高的测距精度。

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。

全球正向建模恢复法改正南极泄漏误差探讨

全球正向建模恢复法改正南极泄漏误差的效果取决于初始信号的准确性。球谐系数的截断和滤波导致南极周边海洋信号内泄漏至相邻的南极陆地,造成相应区域初始信号不准确。以美国德克萨斯大学的空间研究中心(Center for Space Research,CSR)Mascon数据为模拟数据,讨论周边海洋信号对南极泄漏误差改正的影响。结果表明,海洋信号内泄漏对南极冰盖的质量变化及其空间分布影响显著,造成东南极Coats Land、Queen Maud Land、Enderby Land和Kemp Land等沿海地区反演结果不准确。引入“流域”函数分离海洋信号,利用全球正向建模恢复法改正南极泄漏误差,通过CSR RL05 GSM(glacial systems model)数据估算出南极冰盖的质量变化速率为-180.66 Gt/a,且质量变化空间分布与Mascon数据一致性较好。