2002—2020年海河流域陆地水储量变化的时空变化特征

为了探究海河流域陆地水储量变化的时空变化特征,基于2002—2020年GRACE(gravity recovery and cli-mate experiment)卫星和GRACE-FO卫星数据,计算海河流域陆地水储量变化,并通过地下水储量变化估值与地下水位变化的相关性分析GRACE/GRACE-FO卫星数据的可靠性.结果表明:①地下水储量变化估值和地下水位变化之间的相关性较强,相关系数r=0.78.②海河流域陆地水储量变化大致呈现自南向北递减趋势;陆地水储量变化的变化速度为-9.80 mm/a.

联合GNSS与GRACE/GRACE-FO数据反演中国西南地区陆地水储量变化

GNSS和重力恢复与气候试验(GRACE)及其后续任务(GRACE-FO)给陆地水储量变化(TWSC)研究带来了技术革新,但这两种技术估计的区域TWSC具有不同的时空尺度和精度特性。因此,有必要融合两种观测数据,以获得同一尺度且高精度的TWSC。本文基于GNSS独立反演模型,使用求和算子对喷气推进实验室(JPL)的GRACE/GRACE-FO Mascon数据进行求和运算来构建约束,通过赤池贝叶斯准则选择最优模型参数,构建了一种联合GNSS与GRACE/GRACE-FO数据的区域TWSC反演模型。随后,本文设计数值模拟试验,以验证利用该模型反演中国西南地区TWSC的可行性。结果显示,1000次试验中联合反演估算的均方根误差均值为10 mm,比GNSS独立反演结果低47%。基于此方法,本文联合GNSS与JPL Mascon数据反演了中国西南地区2011年1月—2022年6月的时变TWSC。对比联合反演、GNSS独立反演、GRACE/GRACE-FO和高分辨率全球陆地数据同化系统(GLDAS)的结果,发现联合反演与GLDAS的TWSC周年振幅空间分布特征最吻合,表明联合反演估计的TWSC空间分辨率优于GNSS独立反演和GRACE的结果。最后,结合水平衡方程估算的区域水文收支情况,并通过广义三角帽方法评估陆地水储量等效水柱高的变化率(d(EWH)/d t)的不确定性。结果显示,联合反演估计的d(EWH)/d t不确定性为8 mm/月,较GRACE/GRACE-FO、GNSS独立反演和水平衡方程结果分别低33%、68%和62%。研究结果表明,与GNSS和GRACE/GRACE-FO独立反演方法相比,联合反演能够改善TWSC估值的精度,可为水资源管理决策及水文气候学研究提供更可靠的数据支撑。

利用GPS垂直位移反演区域陆地水储量变化的TSVD-Tikhonov正则化方法

利用GPS垂直位移反演区域陆地水储量变化(TWSC)属于典型的病态问题,其关键是如何进行稳定求解并提高反演结果的精度和可靠性.本文引入TSVD-Tikhonov组合正则化方法对利用GPS垂直位移反演区域TWSC的病态问题进行求解,并以四川省TWSC反演为例进行分析与验证.首先,通过数值模拟对TSVD、Tikhonov和TSVD-Tikhonov正则化方法采用不同正则化参数选取策略(RMSE最小准则、GCV法和L-curve法)进行反演,结果显示基于TSVD-Tikhonov正则化反演的TWSC比单独使用TSVD或Tikhonov正则化反演结果的精度和可靠性更高,这三种正则化方法反演2005年1月至12月的TWSC差值的平均STD分别为14.97 mm、7.03 mm和5.04 mm.其次,利用中国地壳运动观测网络(CMONOC)的72个GPS测站的垂直位移数据,基于TSVD-Tikhonov正则化反演了四川省2010年12月至2021年2月的TWSC时间序列,结果表明GPS反演的TWSC与GRACE/GFO Mascon模型(JPL、CSR和GSFC)的空间分布特征及季节性变化符合较好,但其TWSC信号的振幅比GRACE/GFO Mascon模型更强.最后,采用广义三角帽方法(GTCH)融合不同类型的降水、蒸散发和径流数据,并根据水量平衡方程计算的dTWSC/dt序列(PER-dS/dt)对GPS反演的dTWSC/dt序列(GPS-dS/dt)和GRACE/GFO Mascon模型融合的dTWSC/dt序列(GRACE/GFO-dS/dt)进行验证,结果表明这三类dTWSC/dt序列的季节性变化符合较好,平滑后GPS-dS/dt和GRACE/GFO-dS/dt序列与PER-dS/dt序列的相关系数分别为0.78和0.87,但GPS相比GRACE/GFO对降水变化的响应更为敏感.本文研究证明了TSVD-Tikhonov组合正则化方法能够提高GPS垂直位移反演区域TWSC的精度和可靠性,同时也表明GPS观测数据对局部水质量负荷变化更为敏感,可作为GRACE/GFO反演区域TWSC的有益补充.

利用广义三角帽法评估GRACE/GRACE-FO反演流域陆地水储量变化的不确定性

利用广义三角帽法评估5个最新版本GRACE/GRACE-FO时变重力场模型反演全球流域陆地水储量变化的不确定性,并探讨地理位置、气候类型和流域面积对不确定性的影响。结果表明:1) COST-G、CSR、JPL、ITSG和GFZ时变重力场模型反演全球流域陆地水储量变化的平均不确定性分别是0.41 cm、0.63 cm、0.66 cm、0.81 cm和0.97 cm;2)流域陆地水储量变化的不确定性与流域面积和地理位置存在较强的相关性,与气候类型的相关性较小;3)当观测数据质量较差时,不同模型反演的流域陆地水储量变化存在较大差异。

基于GRACE卫星数据的中国陆地水储量变化和影响因素分析

掌握陆地水储量变化的空间分布特点和变化情况,了解其变化的原因有助于水资源的可持续性综合管理。以中国陆地为研究区域,基于重力恢复和气候实验(GRACE)卫星反演得到的陆地水储量变化数据,使用曼-肯德尔法(Mann-Kendall,M-K)趋势检验和经验正交函数(EOF)分析了陆地水储量变化的趋势以及时空变化特征,并选择了包括气象、下垫面和社会经济3个方面的10个影响因子,即气温、降水、标准化降水蒸散发指数(SPEI)、不透水层占比、水体占比、归一化植被指数(NDVI)、高程、坡度、国内生产总值和人口,利用地理探测器、皮尔逊(Pearson)相关分析和随机森林3种方法综合分析其与陆地水储量变化的关系。结果表明:松花江、嫩江和松嫩平原附近以及柴达木盆地-长江-东南沿海条带上陆地水储量变化显著增加,中国西南以及新疆-黄土高原-华北平原条带上陆地水储量变化显著减少,从高纬度到低纬度呈现出“高-低-高-低”的变化特点。整体而言,气象因素对陆地水储量变化的解释力最强,其次是社会经济因素和下垫面因素,其中降水量是引起陆地水储量变化的主要因素。月陆地水储量变化对降水量、温度、SPEI和NDVI响应存在滞后性,且陆地水储量变化对降水量和SPEI以1个月滞后为主,对温度和NDVI的响应以无滞后(即0个月滞后)为主。

利用多元线性回归模型重构中国九大流域陆地水储量变化

GRACE与GRACE-FO任务间的数据空缺导致无法连续监测陆地水储量变化。基于此,本文采用多元线性回归模型,以GRACE/GRACE-FO陆地水储量变化数据为参考值,以降水、气温和模型模拟的陆地水储量数据为预测参数,采用3种不同策略重构中国九大流域2002-04~2021-12连续的陆地水储量变化。结果表明,基于去趋势项和去季节项信号重构策略的重构结果略优于去趋势项信号重构策略,且两者结果均优于整体信号重构策略,在人类活动或冰川融化频繁的流域(如海滦河、长江、西南诸河和内陆河流域)这种优势更为明显。此外,重构结果的性能也受GRACE/GRACE-FO数据信噪比和预测参数与GRACE/GRCAE-FO数据的相关性影响。

利用GRACE时变重力场探测2010年中国西南干旱陆地水储量变化

GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)卫星计划为监测陆地水储量变化提供了有效技术手段.本文采用2003至2010年共计8年的GRACE月重力场模型反演中国西南区域陆地水储量变化,与GLDAS(Global Land Data Assimilation System)全球水文模型进行对比分析,其结果在时空分布上均符合较好,同时在2009年秋至2010年春该区域陆地水储量均呈现明显减少,与该时段云贵川三省的干旱事件相一致;比较分析了2009年秋至2010年春GRACE反演陆地水储量变化与TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)合成数据计算的月降雨量的时空分布,两组结果均与西南干旱事件对应时段与区域十分吻合;对近8年的陆地水储量变化与月降雨量数据进行相关性分析,其结果表明陆地水储量变化与降雨量强相关,即降雨量是导致陆地水储量变化的主要因素;分析该区域地表温度变化,结果显示2009年9月至2010年3月地表温度均比历史同期高,地表温度的升高加剧了陆地水储量的减少.

GRACE监测青藏高原及邻区陆地水储量变化结果的可变性

结合4种不同的去相关滤波和2种平滑滤波,利用5组GRACE数据反演了青藏高原及邻区陆地水储量变化趋势,研究了结果的可变性。结果表明,采用S&W(P2M8)变宽度滑动窗口去条带效果较好,其结果中的湖水、冰川信号与卫星测高观测的信号位置具有较好的一致性。高斯滤波的异常幅值与扇形滤波相差10%~30%,平滑处理后异常幅值减少,观测分辨率降低,部分湖和冰川信号甚至消失。CSR/GFZ/JPL重力场模型反演的结果相近,但CSR去条带效果最好;JPL质量模型MAS/MAS_S的结果也相近,但在高原西部有较大差异。重力场模型与质量模型的结果相差很大。在利用GRACE卫星监测本地区陆地水储量变化时,推荐使用S&W(P2M8)去条带滤波器、CSR重力场模型数据。

GRACE反演近年青藏高原及雅鲁藏布江流域陆地水储量变化

利用2005年至2010年6年的GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)数据反演,研究了青藏高原地区以及雅鲁藏布江流域的季节及年陆地水储量的变化情况。结果显示:在研究区,伴随着显著地季节性波动,年水储量均有明显的下降趋势。同时,流域GRACE数据反演结果和国际上几种模式的水文模拟结果比较表明,GRACE在两个流域上的反演结果与CPC水文模型模拟结果变化趋势较为一致,但水储量年、季变化幅度偏大,而与GLDAS发布的CLM与VIC模型的结果则相差甚远,主要原因归结为青藏高原地区气候条件复杂导致模型的不确定性及误差较大,而大多水文模型缺乏对地下水变化的模拟能力所致。

红柳江区域陆地水储量变化及其驱动因素分析

本文利用CSR-RL06和Tongji-Grace2018时变重力场模型反演了2003年1月—2016年12月红柳江区域陆地水储量变化,并联合降水、蒸散、径流和人类活动耗水等多源数据建立了区域水量平衡方程,定量评估了该区域陆地水储量变化的主要驱动因素。结果表明:①考虑人类活动耗水为区域陆地水储量输出项时,由水量平衡方程闭合差计算的均方根误差降低了39%。②气象水文因素贡献率仅于2009、2011和2016年为负,其均值为-22.5%,其余年份正贡献率均值为47.7%;人类活动耗水贡献率始终为负,其均值为-34.8%。③龙滩水库蓄水变化与该区域陆地水储量变化相关系数为0.66,均存在一年和两年主周期信号。

基于GRACE和GLDAS的长江下游陆地水储量变化预测

利用GRACE重力卫星数据反演2002—2015年间长江下游陆地水储量变化,与GLDAS模型模拟陆地水储量从趋势性和相关性两方面进行对比分析,并利用长系列GLDAS模拟水储量和两者间函数关系,建立改进灰色-马尔可夫模型预测长江下游地区未来陆地水储量变化.结果表明:GRACE重力卫星数据反演的陆地水储量变化和GLDAS模型模拟的陆地水储量变化趋势一致,均有微弱增长趋势,最小二乘拟合相关系数为0.79,两者间具有强相关性;利用改进灰色-马尔可夫模型预测长江流域下游地区2016年和2017年陆地水储量变化区间分别为(7.37,cm,12.05,cm]和(7.29,cm,11.25,cm],2016年预测结果与实际情况一致,结果表明区域将会出现连续丰水状态,极有可能导致洪涝灾害发生,未来防洪治涝形势严峻.

基于卫星遥感数据和SPA的淮河流域陆地水储量变化研究

为研究流域陆地水储量多年变化情况,以淮河流域为例,利用2003-2016年GRACE重力卫星数据反演流域陆地水储量变化,分析其多年时空变化规律;利用MODIS遥感数据生成归一化植被指数NDVI,通过皮尔逊相关系数和SPA集对分析,结合降雨、温度、径流、NDVI和环流数据分析陆地水储量变化的主要影响因子。结果表明:GRACE反演的淮河流域陆地水储量整体呈现微弱下降趋势,具有年周期性,秋季初期达到峰值;流域南部桐柏山和大别山区域陆地水储量上升,北部流域内的郑州区域陆地水储量显著下降;陆地水储量变化与温度相关度较低,主要受降雨、径流变化影响,呈正相关,受当地植被归一化指数和环流指数影响相对较小,呈负相关。

GRACE/GRACE-FO空窗期的陆地水储量变化数据间断补偿:以全球典型流域为例

陆地水储量异常(TWSA)的长期可持续监测对研究水循环过程、合理配置水资源等具有重要的科学意义,针对GRACE与GRACE-FO数据之间存在空窗期问题,本文引入了奇异谱分析(SSA)与ARMA模型的组合方法对TWSA的间断进行补偿.为比较SSA+ARMA方法在典型流域的适用性,将GRACE球谐系数(SH)反演的2003年1月至2012年12月的TWSA作为训练样本,2013年1月至2016年8月的TWSA作为真值,分别利用ARMA、小波神经网络(WNN)、SSA和SSA+ARMA方法,在亚马逊流域(AZRB)、多瑙河流域(DNRB)、恒河流域(GNRB)、密西西比河流域(MSRB)、尼日尔河流域(NGRB)、伏尔加河流域(VGRB)、叶尼塞河流域(YNSRB)、长江流域(YZRB)八个典型流域进行预测试验,并采用均方根误差(RMSE)、纳什效率系数(NSE)、相关系数(R)技术指标评定不同方法的预测精度.预测试验结果表明,四种方法均在NGRB的预测效果最好,该流域TWSA序列周期特征最为明显;四种方法中,SSA+ARMA方法预测精度较高且相对稳定,多数流域的RMSE在4 cm以内,NSE值在0.75以上,R值在0.85以上.后续以2003年1月至2016年8月TWSA作为样本,利用SSA+ARMA方法补偿2016年9月至2020年2月的TWSA间断结果,并结合GRACE-FO SH反演的TWSA结果、Mascons结果、GLDAS数据评定补偿结果的精度.结果表明,TWSA间断补偿结果有较高的精度,与后续GRACE-FO SH反演TWSA结果有很强的一致性,多数流域的RMSE在4 cm以内,NSE值在0.8以上,R值在0.9以上.且与Mascons、GLDAS结果的符合精度亦能反映补偿结果的可靠性.上述研究表明,利用SSA+ARMA方法可以对GRACE/GRACE-FO空窗期的TWSA间断进行有效补偿.

陆地水储量变化及其归因:研究综述及展望

陆地水储量是区域降水、径流、蒸散发、地下水和人类开发利用等相关活动的综合反映,已成为全球水循环观测的重要参数。由于气候变化(如洪水、干旱)和人类活动(如地下水抽取)等的影响,造成了全球范围内陆地水储量呈现出超正常范围的变化,然而目前系统性介绍陆地水储量变化及其归因的研究仍较少。因此,首先系统综述现有的水储量监测方法以及全球陆地水储量及其组分变化,然后从水储量组分变化、水量平衡和气候变化等角度分析全球陆地水储量变化的成因,其次探讨陆地水储量变化对海平面上升的贡献,最后总结全球陆地水储量变化及其成因与影响的相关研究中面临的主要技术难点以及未来可能的发展方向。在过去的十几年中,基于站点观测、卫星遥感和模型模拟的陆地水储量变化及其归因研究已有了一定的进展,而高精度观测水循环关键要素并发展基于卫星观测数据的水循环相关模型将是未来全球水储量变化归因研究的重要课题。研究有助于决策者在气候变化、人类活动不断增强的背景下制定合理的水资源管理措施,从而保障粮食安全、维系社会稳定。

利用重力卫星监测中国西南地区陆地水储量变化

如何实现可持续大范围地陆地水储量监测一直是水资源管理的研究热点。基于2003—2015年共计13年的重力恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)月重力场模型,采用组合滤波削弱重力场数据误差,并扣除冰后回弹的影响,实现对中国西南地区陆地水储量变化的持续监测,并与同期GLDAS(global land data assimilation system)水文模型结果进行比较。研究结果表明:GRACE能够有效地实现大范围内的陆地水储量变化的可持续监测,2003—2015年间出现了三次异常低值,分别为2004年、2010年和2014年;同时,还能有效监测2009—2010年西南地区干旱事件发生、扩展和结束三个阶段的时空变化情况。

基于GRACE RL06数据探测三江源地区陆地水储量变化

利用CSR最新发布的GRACE RL06数据反演2006~2015年三江源地区陆地水储量的时空变化,并结合GLDAS水文模型、TRMM降水数据及地表冻融数据进行对比分析。结果表明,三江源地区的陆地水和地表水在2006~2015年的变化趋势分别为5.2±1.2 mm/a和-3.8±0.9 mm/a;降水与陆地水的变化密切相关,也是造成陆地水储量呈季节性变化的主要原因;冻土作为特殊的蓄水层,影响着三江源地区地表水与地下水之间的水力联系,冻土活动可能造成GRACE与GLDAS水储量之间的差异;根据GRACE与GLDAS水储量在空间趋势上的差异推测,三江源地区高原多年冻土退化,活动层增厚。

利用GRACE数据联合新型尺度因子校正法提高陆地水储量变化准确性

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.

基于同化数据的GRACE卫星反演中国陆地水储量变化降尺度分析

利用GRACE重力卫星反演得到陆地水储量变化受数据低空间分辨率的限制,目前仅应用于大尺度的空间范围内,为此提出一种简易的降尺度方法将GRACE陆地水储量变化精度提高了16倍。借助全球水文模型模拟的陆地水储量变化数据,在中国九大流域上进行分区对比分析,发现高分辨率数据基本保持了原始数据的时空变化趋势,同时又增加了水文模型模拟的水储量变化信息。此外,利用全国455个地下水位监测站的水位数据,验证了降尺度后的陆地水储量变化数据,可知高分辨率陆地水储量变化数据与实测地下水变化值的相关系数最高达0.847,普遍高于低分辨率GRACE陆地水储量变化值与实测地下水变化值的相关系数,证明降尺度后的数据更加准确有效。进而基于降尺度数据,利用EOF方法分析了2005年1月~2012年12月中国各地陆地水储量变化的时空变化特征,即在总体趋势上,长江流域及以南地区春夏两季的陆地水储量有明显增加,华北地区的地下水超采及南方流域的极端气候事件为影响该区域陆地水储量异常的重要因素。

利用COST-G GRACE时变模型反演黄土高原陆地水储量变化

综合利用COST-G GRACE时变重力场模型、降水、气温、GLDAS模型中地表水、实测浅层地下水和NDVI等多源数据,分析2002-04~2016-12黄土高原陆地水储量的时空变化特征,并利用偏最小二乘回归方法定性分析黄土高原陆地水储量变化的驱动因素。结果表明:(1)研究时段内黄土高原陆地水储量具有上升-下降-平缓下降的变化特征,山西省陆地水储量亏损趋势明显;(2)2004~2009年采煤用水、人类生活用水和植被作用是黄土高原陆地水储量下降的重要因素,2010~2016年工业用水、人类生活用水和气温上升是黄土高原陆地水储量下降的重要因素。

不同GRACE-FO模型反演流域陆地水储量变化对比

为了有效比较由美国空间研究中心(Center of Space Research,CSR)、德国地学中心(Helmholtz-Centre Potsdam-German Research Centre for Geosciences,GFZ)和美国喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory,JPL)机构提供的3种GRACE-FO RL06时变重力场模型精度,分别从模型阶方差、C_(20)项精度、全球和局部陆地水储量变化反演等角度对3种模型进行了详尽的阐述。结果表明:JPL的RL06模型阶方差要大于其他2个机构发布的结果;而在C_(20)项精度方面,CSR和JPL发布的数据更接近于卫星激光测距(Satellite Laser Ranging,SLR);通过对比这3种模型反演的陆地水储量变化结果与全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation system,GLDAS)水文模型的反演结果,发现3种模型与GLDAS模型的结果符合度都比较高,从局部反演结果来看,在3种模型中CSR与GLDAS模型的符合度较高。