基于SWOT卫星模拟数据的青藏高原湖泊水位与面积测量精度评估

青藏高原作为“亚洲水塔”,密集分布着众多高山湖泊,其湖泊数量与面积约占我国湖泊的一半。青藏高原湖泊作为气候与环境的“指示剂”,在时间序列上监测这些湖泊的水位与水量变化至关重要。2022年12月发射的地表水与海洋地形(SWOT)卫星将以前所未有的高时间分辨率和面状测高模式监测近乎全球的地表水动态。在数据正式向科学界公开前,有必要对SWOT卫星的性能及测量精度进行评估。本文使用SWOT卫星模拟观测生成器,实现了青藏高原部分湖泊水位与面积的模拟观测,并结合水位计数据,对SWOT卫星在时间失真、测高误差和面积误差方面的测量精度评估。结果表明,不同数据采集间隔的时间失真平均百分比误差小于4.1%,测高误差平均小于3 cm,面积误差小于湖泊面积的7%。该研究的开展为SWOT卫星在青藏高原湖泊上的应用奠定了基础,将更好地理解未来湖泊变化对气候变化的响应。

SWOT卫星对青海湖的水位监测潜力研究

青藏高原湖泊群水位变化是反映全球气候变化的重要指标。在实测数据稀缺和现有卫星时空覆盖范围低的限制下,基于雷达干涉模式的新一代SWOT(Surface Water and Ocean Topography)卫星可为全球内陆水体提供高时空分辨率和高精度的水位信息,是对传统观测形式的有力补充。在卫星发射之前探讨其监测潜力具有重要意义。本研究以青藏高原最大的青海湖为例,使用CNES SWOT水文模拟器,模拟2010年—2018年类SWOT水位序列。通过分别采用实测水位、光学水位和雷达水位作为SWOT模拟器驱动,探讨了SWOT模拟器模拟精度对输入驱动的敏感性,并在多个尺度下评价了其模拟表现。结果表明:多种驱动数据情景下,类SWOT水位均可在季节和全年尺度上捕捉青海湖水位变化过程,相关系数和纳什效率系数分别在0.9—1.0和0.8—0.99变化;且可较好监测到青海湖水位长期变化趋势。SWOT具有监测青藏高原湖泊群水位动态的巨大潜力,能够有效观测湖泊水位变化。

SWOT宽刈幅干涉测高卫星数值模拟:以南海海平面变化监测为例

以中国南海及周边区域为例,利用ECCO2海洋模式数据模拟的SWOT观测数据评估SWOT的海平面长期观测能力。分析SWOT模拟误差表明,相位误差和横滚误差占主导,并且距离星下点越远误差越大。通过空间平滑对模拟的误差进行消除,南海地区SWOT的观测与海洋模式真值的均方根误差从4 cm降低到2 cm。对SWOT的观测和海洋模式信号进行分析发现,SWOT观测误差的空间分布基本呈南北条带状,这主要受卫星宽刈幅沿轨观测方式的影响,与海平面变化信号强度无关。进一步提取SWOT一条轨迹进行滤波和10 km×10 km网格插值,结果表明,2 km空间分辨率的地转流估计结果受噪声影响较大,而10 km分辨率结果更接近真值。

新一代水文水资源监测卫星SWOT数据特征、应用与展望

水文水资源监测是对地观测系统的重要任务之一,是支撑新时代水利高质量发展、满足“三水”共治需求和践行“十六字”治水策略的直接有效途径,而卫星遥感技术提供了一种大范围、快速和高精度的数据获取渠道。但是现有卫星遥感在水文水资源应用上存在多星同步观测难、应急响应能力差和易受天气影响等问题,因此美国国家航空航天局于2022年12月发射了地表水和海洋地形卫星(SWOT),这是全球第一颗通过多传感器协同观测全球陆地和海洋水资源的卫星,预期将极大提升水文水资源监测的时空分辨率和精度。系统梳理了水文水资源监测卫星发展现状、应用和技术难点等概况,并分析了SWOT卫星的参数、科学任务、算法流程和应用产品等内容,对我国后续卫星设计规划和数据处理关键技术有一定的参考价值。