2002~2020年刚果河流域陆地水储量变化分析

利用德克萨斯大学空间研究中心（CSR）发布的GRACE时变重力场模型,基于最大信噪比准则确定RL06球谐系数模型（spherical harmonics,SH）的最优高斯滤波半径,在此基础上反演2002-04~2020-05刚果河流域陆地水储量变化,结合水文与降雨、蒸散资料分析其驱动因素。研究结果表明,GRACE模型估计的刚果河流域水储量变化和水文模型估计的地表水储量变化的周年振幅一致,表明刚果河流域的陆地水储量周年变化驱动因素为地表水。对于年际变化,2002-04~2020-05陆地水储量变化呈轻微增加趋势,2002-04~2006-12明显减少,RL06 SH模型估计结果为-2.30±0.24 cm/a;2007-01~2010-12呈现增加趋势,为0.38±0.24 cm/a;2011-01~2020-05水储量增速变大,为0.92±0.12 cm/a,该结果与CSR Mascon估计结果一致。     

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。     

联合GRACE与GRACE-FO反演2002～2020年长江流域陆地水储量变化

探讨采用不同激励函数的BP和RBF神经网络方法填补GRACE与GRACE-FO卫星空缺数据的精度及可行性,并基于最优方案对缺失数据进行填充;利用ITSG-Grace2018和ITSG-Grace_operational时变重力场模型反演2002～2020年长江流域陆地水储量变化,并结合GLDAS模型、降水、气温及长江流域水资源公报等数据对该区域的陆地水储量变化进行综合分析。结果表明：1）隐含层激励函数为线性整流函数（ReLU）的BP神经网络算法具有较好的拟合效果,可用于填充GRACE与GRACE-FO卫星任务间的数据空缺;2）长江流域的陆地水储量变化具有一定的区域差异性,主要表现为上游东部与中游大部分地区陆地水储量以5 mm/a左右的速率上升,上游中西部区域下降,下游基本保持不变;长时间序列的GRACE/GRACE-FO时变模型能够反映长江流域2019年的干旱与2017年、2019年的洪涝等灾害。     

2002～2018年中国七大流域水储量变化及时空分布特征

基于 GRACE 重力卫星反演2002～2018年中国七大流域的水储量变化。研究表明,中国陆地水储量变化存在明显的地域分布特征,辽河、海河、黄河和淮河流域水储量总体上呈递减趋势,年均减少速率分别为-0.54±0.9 mm/a、-5.96±0.6 mm/a、-2.65±0.8 mm/a 和-1.94±1.2 mm/a。在海河流域,地下水严重超采导致水储量明显减少;松花江、长江、珠江流域水储量呈显著增加趋势,年均增长速率分别为4.52±1.1 mm/a、3.84±0.7 mm/a、4.87±1.1 mm/a。流域水储量峰值一般晚于最大降雨量月份,这是因为降雨转换为陆地水储量需要一定时间。     

利用新版GRACE时变模型反演珠江流域陆地水储量变化

本文以CSR05、GFZ05、JPL05、ITSG-Grace2016、CSR06、GFZ06、JPL06及ITSG-Grace2018等8种GRACE时变重力场模型作为研究对象,通过300 km高斯滤波和Swenson方法等数据处理策略去除时变模型的噪声,反演2005-01~2012-12珠江流域的陆地水储量变化,并利用ITSG-Grace2018模型、GLDAS水文模型、降水数据、实测地下水数据等资料对珠江流域的陆地水储量变化进行综合分析。结果表明：1）3大官方机构发布的2006版GRACE时变模型的解算精度较2005版有显著改善,ITSG-Grace2018模型的精度也较ITSG-Grace2016有一定的改善,且新版在不同时变模型间的差异更小;2）ITSG-Grace2018模型反演的珠江流域陆地水储量整体呈上升趋势,其季节性变化特征与GLDAS水文模型、降水数据及地下水测井监测数据具有较好的一致性。     

南水北调前后海河流域陆地水储量变化分析北大核心CSCD

基于GRACE及GRACE-FO重力卫星数据,通过滑动T检验确定海河流域陆地水储量突变的特征时间点,分析其时空演变特征;结合多变量趋势分析和贡献率量化法探究陆地水储量变化成因,讨论南水北调工程的贡献。结果表明,在南水北调前(2004-01~2015-01)后(2015-01~2020-10),海河流域陆地水储量的衰减趋势分别为-17.19 mm/a和-13.49 mm/a,缓解约24%,缓解趋势由南到北逐渐增大;人类活动与气候变化对流域陆地水储量变化的贡献率比为7∶3,人为耗水是海河流域陆地水储量常年处于亏损状态的主要原因;调水量的贡献率和趋势呈现年际增大和升高态势,预示南水北调工程在改善区域陆地水储量方面具有巨大潜力。     

利用正向建模方法反演三峡库区水储量变化

针对GRACE数据后处理过程中滤波导致的信号衰减和泄漏，利用模拟数据研究正向建模改正，改正的量级约为1 cm，在利用GRACE反演陆地水储量变化时这一影响因素不可忽略。基于2002-07~2014-12的GRACE Level-2数据反演三峡库区的水储量变化，结果表明，正向建模改正前后GRACE年周期项振幅分别为7.0±2.4 cm和7.2±2.7 cm，改正后信号泄漏有所减小；GRACE和水文模式数据均表现出明显的季节性特征，但GRACE受多种因素的综合影响，其周年项振幅略大于水文模式；水库3次蓄水引起的等效水高变化分别为60.2 mm、28.3 mm、20.5 mm，与利用水位观测估计得到的库区容量变化具有较好的一致性；分析2003~2009年正向建模改正前后GRACE反演得到的三峡地区等效水高变化速度的空间分布发现，改正后库区蓄水信号明显收敛。     

三江源2003~2020年地下水储量变化分析

利用时变重力场模型、GLDAS水文模型和湖泊水量变化数据反演三江源区域2003~2020年地下水储量变化,使用奇异谱分析方法对地下水变化时间序列进行分析。结果表明,2003~2012年三江源区域地下水储量整体呈现增长趋势,年增长率为0.7 cm/a;2013~2020年三江源区域地下水储量整体呈现减少趋势,年增长率为-0.3 cm/a;三江源区域地下水年度变化主要受降雨补给规律的影响,降雨对地下水的补给滞后期为2个月。     

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北大核心CSCD

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。     

基于GRACE重力卫星数据监测分析贵州干旱特征

基于GRACE重力卫星数据,采用改进的组合高斯滤波法和尺度因子法提高数据精度,利用陆地水储量变化原理反演贵州2003-08~2013-07的水储量变化量,并将计算的相对水储量指数作为干旱指标,提出运用游程理论基于相对水储量指数识别干旱历时和干旱烈度,监测分析贵州干旱特征。结果表明,基于GRACE卫星数据获得的相对水储量指数与SPI3变化趋势基本一致;GRACE卫星监测到2003-08~2013-07贵州每年都有干旱事件发生,历时最短为1个月,其中历时≥3个月的干旱事件共9次;干旱强度较大的事件发生在2003~2006年和2009~2011年,其中2006年和2011年水储量亏损较严重,与贵州实际的干旱情况相吻合。     

GRACE RL06与RL05时变重力场模型数据初步比较分析

简要介绍CSR、GFZ和JPL机构的GRACE RL06时变重力场模型数据,并对比分析RL06和RL05数据的解算模型。从全球陆地水储量变化反演结果、时变重力场模型阶方差和C20项时间序列3个方面,对2004-01~2014-11期间RL06和RL05时变重力场模型数据进行对比分析。结果表明,GRACE RL06时变重力场模型数据质量的和精度较RL05有明显提高,其全球陆地水储量变化反演结果去条带噪声效果更好、信噪比更高;在高阶项部分,RL06模型数据的阶方差小于RL05;RL06模型数据的C20项时间序列幅值变化小于RL05,与SLR所得C20项数据也更接近。相同条件下,采用CSR RL06模型阶方差最小,利用RL06模型所得全球陆地水储量变化反演结果信噪比值最大。     

利用GRACE及气象数据评估GLDAS水文模型在青藏高原的适用性

以青藏高原地区为研究背景，以评估水文模型在该区的影响因素、改善条件及其整体适应性为研究目标，利用GRACE重力卫星对比水文模型模拟的陆地水变化，以及地面气象实测数据对比降雨与温度两项重要指标，采用相关与误差分析法评价水文模型输入参数，将其作为模型预测数据与实际观测数据进行对比分析。结果表明，GLDAS/Noah各项指标与GRACE更为相近，降雨与气温数据除夏冬两季存在幅值差异外，整体上周年幅值与相位都存在较高NSE系数，表明GLDAS模型的降雨及气温输入参数与地面观测数据有较高的一致性。