附加GPS时序约束的GRACE陆地水储量反演

利用GRACE重力卫星反演陆地地球物理变化信息时,通常需要对位系数进行截断和空间平均滤波等处理,这将导致监测信息较实际值"缩减"一定的比例,从而造成反演结果可信度降低.针对此,本文提出了一种附加GPS时序约束的GRACE反演陆地水文信息修正法.利用2003-2015年RL05_GRACE月重力场数据,选取前60阶采用扇形滤波与去相关滤波组合法,获得了加州区域由于陆地水储量及地表荷载变化引起的垂向形变时间序列,并利用同时间段多个GPS测站资料获得了同尺度U方向形变时间序列,采用时频分析技术对比分析了两类垂向形变时间序列的振幅与季节性特征,获取了GRACE位系数处理中存在的"缩减系数",基于此修正并精化了GRACE反演水文变化信息,该信息能有效反映出研究区域较真实的陆地水文变化信息.     

利用GPS和GRACE分析四川地表垂向位移变化

陆地水储量的季节性变化是导致地表周期性负荷形变位移的主要因素,有效地剔除地表位移中的陆地水储量影响,是获取地壳构造垂向运动的必要过程.四川地处青藏高原东边缘,地形分区明显,境内以长江水系为主,水资源丰富,研究四川地区地表负荷形变位移,有助于分析陆地水储量的时空分布特性及地壳构造形变信息.本文利用研究区域内59个CORS站的GPS观测数据,计算了CORS站点的垂向位移,并将其与GRACE所得相应结果进行对比分析.结果显示,GPS和GRACE所得垂向位移时间序列的振幅大小整体相符,但存在明显的相位差.GPS站点振幅最大值为12.7 mm,对应HANY站,最小值为1.5 mm,对应SCMX站.GRACE所得的地表垂向位移振幅大小均为3~4 mm,且最大位移集中出现在7-9月份;而GPS站点出现最大位移的月份和地形相关,东部盆地、西北部高原和南部山地分别出现在7-8月份、10-11月份和10月份.GPS站点时间序列中的周年项与陆地水的季节性变化强相关,为了讨论陆地水储量对GPS站点位移的影响,本文利用改进的总体经验模态分解方法（MEEMD：Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition）,从GPS垂向位移时间序列中提取出周年项及约2年的年际变化项.发现利用MEEMD获取的周年项改正原始GPS时间序列时可使其WRMS（Weight Root Mean Square）减少量减小约26%,结果优于最小二乘拟合方法提取的GPS周年项改正效果,验证了MEEMD方法在GPS坐标时间序列处理中的可行性及有效性.     

应用GPS数据和Slepian基函数反演川云渝地区陆地水储量变化

局部Slepian函数是将局部区域内的地球物理信号转化为空间谱的一种方法,其可以保证在球面上局部范围内获得最优谱平滑解,非常适用于局部范围地球物理信号的研究.本文利用中国陆态网西南地区72个测站的连续GPS观测资料分析川云渝地区陆地水负荷形变特征,并基于Slepian函数方法解算60阶的空间谱基函数,结合弹性质量负荷理论研究了川云渝地区2011年至2015年陆地水储量变化的时空分布模式.针对Slepian函数的边界效应问题,本文使用GLDAS格网数据计算得到站点处垂直负荷位移时间序列,然后利用该位移数据来进行水储量变化恢复实验,结果表明当边界扩充为3°时能较好地恢复GLDAS模型输出的陆地水储量变化.通过对比区域内GPS、GRACE、GLDAS得到的等效水高以及降雨数据,发现季节性降水是陆地水变化的一个重要驱动因子,GPS反演结果与GRACE和GLDAS数据具有较强的空间一致性.云南地区周年变化要强于川渝地区,其中云南西部的山区陆地水变化最大,约为30 cm,最小为川北以及重庆地区仅为7 cm.相较于GPS反演结果,GRACE与GLDAS明显低估了陆地水储量的季节性变化,分别达到24%和47%.比较分析地区内平均等效水高时间序列的相位发现,GPS得到的陆地水变化与降雨数据一致性较好,而GRACE与GLDAS存在一到两个月左右的时延.同时GPS能较好的探测出2015年1月左右南方地区大范围的强降水,而GRACE与GLDAS并没有体现出该现象,说明GPS能更为灵敏地探测到局部地区陆地水的变化.在站点等效水高时间序列上,GPS与GRACE的相关性总体上要优于GPS与GLDAS,陆地水周年变化较大的云南和四川西部地区站点三种数据间相关性较好,而其他季节性信号不明显的地区则相关性较差.本文的研究表明运用GPS-Slepian方法能够独立地监测高时空分辨率的陆地水储量变化,是作为当前补充GRACE观测资料空缺期的有益尝试.     

利用GPS与GRACE监测陆地水负荷导致的季节性水平形变：以喜马拉雅山地区为例

地表陆地水负荷变化是引起重力场和地壳形变呈现季节性特征的主要因素,并且能够利用地表及空间大地测量技术对其进行有效的监测.本文通过对质量负荷形变效应的理论模拟,描述了水平分量的形变指向以及垂直与水平分量的幅值比可以提高对负荷区域的辨别程度,并且联合GPS坐标时间序列及GRACE模型对喜马拉雅山地区的季节性负荷形变进行了详细对比分析,研究结果显示两者垂直分量的季节性变化具有较好的一致性,且GPS周年项幅值要大于GRACE.而由GRACE解算得到的水平分量结果表明该地区季节性形变主要受东南亚及印度东北部地区的陆地水负荷控制,位于喜马拉雅山地区多数GPS台站的垂直分量及北向分量的初相位与GRACE模型解算结果相近,而部分GPS台站的东向分量与GRACE模型存在明显不同,由此导致GPS与GRACE监测到的形变指向存在差异.通过对GRACE估算精度以及GPS垂直与水平分量幅值比的深入分析,发现GPS对局部周边地区的河流、谷地及农田灌溉等负荷变化造成的形变效应较为敏感,而GRACE由于截断阶次及平滑滤波等影响因素,不仅造成在水平分量上的分辨率远低于垂直分量,而且整体估算精度要低于GPS观测得到的形变信息.     

利用GRACE卫星重力资料解算气候驱动的地表周年垂直形变

卫星重力和GPS测量技术可以监测地表流体(大气、海洋和陆地水)质量季节性迁移引起的地表周年形变;与陆地水等地表流体模型综合模拟的地表形变相比,卫星重力的形变监测结果避免了模型的精度不确定性带来的误差.本文利用前60阶GRACE卫星时变重力资料和“去相关”、组合滤波两类滤波方法分别解算了中国及邻区的地表季节性垂直形变,并与区内42个GPS台站上观测到的季节性信号进行了比较,发现采用“去相关”滤波方法处理后的结果优于采用组合滤波处理后的结果.文中采用“去相关”滤波方法,GRACE解算的周年垂直形变的振幅、相位和GPS结果总体上一致;少数站上GRACE和GPS得到的振幅或相位相差较大,主要因素可能与GPS解算策略、GPS观测资料的连续性或局部大气、水文过程等地球物理因素有关.在中国及邻区的陆地上GRACE解算的周年垂直形变的振幅最小值出现在TASH台站东南,约1×10^-3 m;最大值出现在恒河-澜沧江流域,可达10×10^-3 m.文中的结果证实了在中国及邻区可以用GRACE卫星重力这种新手段监测大尺度的地表周年垂直形变.     

长江三角洲地区地形变特征的GPS监测和分析

本文介绍上海地区GPS综合应用网SCGAN在长江三角洲地区地形变的监测和研究中所取得的成果. 对监测到的长江三角洲地区振幅达5～6 mm的垂向季节性运动的地球物理机制进行较深入的分析和研究. 研究表明，通过对大气压、积雪和土壤湿度质量负载、非潮汐海洋质量负载、以及基岩的热胀冷缩等地球物理机制因素引起地壳垂向季节性变化的定量分析，可以较好地解释GPS的监测结果，对两者间存在的一些系统偏差做了定性分析. 而对上海市区4个GPS基准站监测到的振幅近10 mm的垂向季节性变化，在扣除地球物理因素后，剩余5 mm垂向季节性变化与上海近几年每年定期采、灌地下水引起的地下水水位的周期变化有关.     

青藏高原南缘绝对重力测站的非构造重力效应特征

基于2002—2017年的ECMWF Interim三维大气再分析资料、GRACE时变重力场模型和GPS数据,分析了青藏高原南缘的拉萨、日喀则、仲巴、噶尔4个绝对重力测站的非构造重力效应。结果表明:ECMWF Interim大气负荷重力效应主要表现为季节性变化特征,最大周年振幅可达到1.4μGal;GRACE陆地水负荷重力效应和GPS地壳垂直位移引起的重力效应均存在较为明显的季节性及长期趋势变化特征,二者的最大周年振幅和长期趋势分别达到2.6μGal,-0.6μGal/a和1.8μGal,-0.3μGal/a;GRACE与GPS的比较分析结果表明青藏高原南缘的非构造重力效应会受到局部流体质量负荷的显著影响。     

地球模型对季节性负荷形变计算的影响——以川滇地区为例

利用川滇地区的GNSS和GRACE数据, 结合不同地球模型和负荷理论, 研究了地球模型对地表季节性负荷形变计算的影响, 该工作对于选取合适的地球模型开展负荷形变研究具有一定的参考价值。 研究表明: ① 川滇地区GNSS观测的地壳垂向季节性形变振幅为20 mm左右, GRACE反演的垂向形变与GNSS的结果相位一致, 振幅存在差异。 ② 区域地球模型的负荷勒夫数与其他地球模型的差异较大, 且负荷勒夫数h_n对地球结构的变化较为敏感。 ③ 区域地球模型可以改善GRACE反演的负荷形变结果, 从而减小与GNSS观测结果的差异。 ④ 川滇地区大部分GNSS测站的加权均方根比值减小量呈现由东北向西南方向逐渐增加的变化趋势。     

基于GRACE和GLDAS水文模型反演安徽省地下水储量变化

地下水储量的有效监测是实现区域水资源管理的重要依据,传统监测方法存在各自的局限性导致其实现较为困难.本文提供一种使用GRACE卫星重力数据与GLDAS水文模型数据反演得到安徽省区域地下水储量变化的方法.利用2002年4月-2017年6月不同机构GRACE卫星重力数据的综合解,经过DDK去相关光滑滤波与退卷积法分别消除或削弱南北条带误差、改正信号泄露反演得到安徽省陆地水储量变化,扣除由GLDAS水文模型数据获取的地表水储量变化,得到安徽省地下水储量变化时间序列,并结合国家统计局官方发布的安徽省地下水资源量进行初步验证分析.研究结果表明:安徽省地下水储量变化长期表现为波动下降趋势,其年变化率约为-5.35 mm·a-1,且呈现出自东南方向至西北方向逐次递减的显著空间差异;地下水储量表现出明显的季节性变化,夏季和冬季地下水储量呈现回升趋势,春季和秋季呈现出下降趋势.除去反演过程存在较大干扰因素的情况,反演结果与国家统计局官方数据的相关系数达到89.62％,因此本文反演得到的地下水储量变化的结果是相对可靠的.     

基于GRACE的空间约束方法监测华北平原地下水储量变化

华北平原作为我国重要的工农业基地和政治经济中心,面临着严重的水资源危机.因此,开展对华北平原地下水储量变化的监测工作具有重要现实意义与科学价值.本文基于GRACE重力卫星的空间约束方法,研究了华北平原地下水储量变化的时空分布规律,并与地面水井实测与地下水模型结果进行了综合比较和分析.结果表明:2002-2014年,华北平原地下水存在明显的长期亏损,GRACE估计的亏损速率为-7.4±0.9 km~3·a~(-1),而地面水井资料估计的浅层地下水亏损速率为-1.2 km~3·a~1,对比两者之间的差异可以发现,华北平原的地下水亏损以深层地下水为主.2002-2008年,GRACE估计的华北平原地下水亏损速率为-5.3±2.2 km~3·a~(-1),这与华北平原两个地下水模型得到的平均亏损速率-5.4 km~3·a~(-1)十分吻合.通过华北平原区域地下水模型的独立验证,说明GRACE可以有效评估华北平原的地下水储量变化趋势.除了长期亏损的趋势项之外,华北平原地下水还存在明显的年际变化特征,并与该地区年降雨量变化特征一致.在降雨偏少的2002年、2005-2009年和2014年,华北平原地下水储量显著减少.在空间分布上,GRACE结果表明,华北平原的地下水储量减少主要发生在山前平原和中部平原区,这也与水井实测资料和区域地下水模型结果较为吻合.与GRACE和区域地下水模型相比,目前的全球水文模型仍无法准确估计华北平原地下水变化的空间分布和亏损速率.上述研究表明,GRACE提供了评估华北平原地下水储量变化的重要监测手段.