利用GRACE反演陕甘晋高原地下水储量变化

采用GRACE时变重力场模型和GLDAS水文模型反演了陕甘晋高原地下水储量的时空变化,并与TRMM降雨资料及实测水井数据进行了对比分析。研究结果表明：在时间域上,整个区域的地下水在2005-2014年大约以3.6±0.7 mm/a的速率递减;在空间域上,整个区域自西向东10年内的递减速率依次增大,其中山西中部地区最大。与TRMM降雨资料的对比发现,降雨与地下水储量变化强相关,但不是引起地下水储量减少的原因。与水井实测数据对比发现,除特殊情况外,本文反演得到的结果与水井水位变化趋势基本一致。     

联合重力卫星和水井资料监测华北平原地下水储量变化

华北平原作为人口最多的平原地区,其地下水资源开采十分严重,常态对该地区地下水储量（ground water storage,GWS）变化的精确监测具有重要的生态意义。利用重力卫星数据反演了华北平原的GWS变化,并与水文模型、降水资料、南水北调调水量和地下水井资料进行对比分析,提出融合浅层GWS变化和深层地下水变化方法,得到总地下水的贡献。研究结果表明,重力卫星与全球陆地数据同化系统模型估计的水储量变化均表现出明显的季节性特征;重力卫星反演的GWS变化与浅层地下水井资料估计结果一致性较好;考虑深层地下水的贡献,融合浅层和深层地下水井资料估计结果和重力卫星反演结果吻合更好,相较于仅使用浅层地下水估计结果吻合度更高,并表明浅层地下水为GWS变化的主要变化量;2003—2017年,华北平原地下水处于长期亏损趋势（-1.3±0.6 cm/a）;2018—2020年,重力卫星反演结果与同时段内顾及深层地下水井资料的总GWS亏损速率几乎一致;2021年,重力卫星和地下水井资料与前期观测结果形成鲜明的U型反转,GWS均呈增长趋势;降雨和南水北调对华北平原的水储量变化具有直接影响,对缓解GWS亏损和地下...     

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...     

联合GRACE和水文数据探测松花江流域地下水时空变化

松花江流域地处高纬度地区,是中国重要的粮食产地之一,开展该地区地下水变化的探测和分析工作对揭示区域地下水变化特征、保障社会经济可持续发展、保护区域生态环境有重要意义。采用美国德克萨斯大学空间研究中心发布的重力场恢复与气候实验卫星重力数据,联合全球陆地数据同化模型和全球降水测量计划卫星降水数据反演了松花江流域2002—2017年地下水时空变化,引入可持续性指数定量探测了该区域地下水时空可持续性,并与降水、温度数据及实测水井数据进行对比。研究表明：松花江流域在研究时段内地下水以0.34 cm/a的速率持续增加,空间上从南到北地下水恢复速率依次增大;研究时段内流域地下水系统呈现出严重不可持续性;地下水与降水、温度数据存在明显滞后关系,其变化受降水影响显著;卫星手段反演结果与测井数据在重合时段具有相同的地下水恢复趋势,并存在一定的滞后现象。     

联合GRACE和GLDAS数据的河南省地下水储量反演与时空变化分析

针对利用传统监测手段难以高效获取地下水储量观测数据的问题,基于GRACE重力卫星的大尺度水资源储量反演已成为当前水资源调查的研究热点。本文利用2012-2016年CSR机构发布的GRACE RL06月解数据,通过等效水高反演得到河南省陆地水储量时序结果,扣除由同期GLDAS水文模型计算得到的地表水储量时序数据,从而得到河南省地下水储量时序变化数据结果。经与地下水位监测井实测数据进行对比验证,相关系数显著性水平达0.01,表明本文算法流程具有较高的可靠性。进一步的统计分析结果表明,河南省北部地区的地下水储量呈亏损态势,最大变化率超过26 mm/a;河南省中部和东部地区地下水储量有一定盈余,最大变化率超过16 mm/a,相关结果数据与河南省水利局公布的全省主要地下水超采区范围吻合。本文旨在利用GRACE重力卫星数据与GLDAS水文模型反演获取河南省地下水储量空间分布差异及演变趋势,相关算法流程可为广域地下水储量调查监测提供技术支撑;研究数据可为该区域地下水资源的合理利用与保护提供参考。     

基于GRACE的中国区域水储量变化研究

水是人类生活中广泛使用的重要资源,一旦开发利用不当,不仅会制约国民经济发展、破坏生态环境,还会引起水位持续下降、水质恶化和地面沉降等现象.而运用GRACE卫星时变重力场模型可以有效计算出陆地总水储量变化,同时结合相应水文模型还可以反演出地下水储量的变化,其相对于传统监测地下水方法具有简便、可以大范围进行监测以及预防由水储量变化引起的灾害等优势.针对水储量变化问题,采用GRACE重力卫星数据进行反演监测,将处理后的GRACE数据与GLDAS水文模型相结合,以反演中国地区的地下水储量变化趋势,结果表明:地下水储量变化与陆地总水储量变化趋势较为一致,且中国一半地区的地下水储量处于下降趋势,其中下降严重的有河北南部、新疆北部和云南北部等地区,最大变化速率分别达到了-1.72 cm/a、-2.44 cm/a和-3.01 cm/a.最后以陕西省与四川省的实测地下水数据来检验反演地下水变化的准确性,并分析降水与地下水变化的关系.     

台州地区地下水储量变化的CORS网反演

为了突出连续运行基准站(CORS)网对地下水储量监测能力,该文基于CORS网的高精度大地高时间序列,联合大气、土壤水和海平面变化等地表质量负荷数据,根据地球负荷形变理论,采用移去恢复技术,反演了台州地区2017年1月-2019年6月的地下水储量变化,并与GRACE-FO监测结果进行对比.结果 表明:①CORS网反演的地下水储量具有明显的季节性与年际特征,秋冬季节地下水储量较少,春夏季节地下水储量增多,年变化幅度达到1000 mm.②在空间分布上,台州中东部地区及沿海地区变化量,比西北部的内陆地区变化量大.③与GRACE结果相比,除局部区域存在差异,整体上时空变化趋势具有较高一致性.在小区域的地下水储量反演中,CORS网具有可行性.     

GNSS垂向位移反演中国大陆地区陆地水储量变化

为了研究中国大陆地区的陆地水储量变化，利用陆态网182个GNSS站点垂向坐标时间序列反演了中国大陆地区2011—2021年的陆地水储量变化，并结合GRACE时变重力场数据、GLDAS水文模型和GPM降雨数据对中国大陆地区不同流域的陆地水储量反演结果进行对比分析。结果表明：(1)中国西南地区陆地水储量变化振幅最为显著，华南地区次之，西北内陆地区最不明显；(2)GNSS的结果与GRACE和GLDAS总体上具有较高的一致性，但在不同地区存在差异。其中，华南地区多种数据集一致性较高，华北地区则相对差异较大，可能是受该地区地下水减少的影响。结果表明GNSS可以作为监测区域陆地水储量变化的有效手段。     

GRACE时变重力场与GPS速度场地表沉降研究

针对地表沉降与地下水储量变化相关性这一问题。该文选取华北地区这一地表沉降典型区域,①利用2003—2009年GRACE月重力场模型和全球陆地数据同化系统GLDAS-Noah模型求得华北地区地下水储量平均变化速率为-16±2 mm/a;②利用1999-2009年275个GPS站点垂直方向速度求得华北地区地表沉降平均速率为-30 mm/a;③结合2003—2009年中国地面2 472台站降水资料和WGHM全球水文模型进行分析。结果表明,华北地区地下水储量变化与年降水量的关系并不明显,地面沉降与降水量的相关性也不明显,但与地下水储量有着显著的关联,地表沉降严重地区的地下水储量下降趋势较大,华北地区地下水储量变化与地表沉降变化整体呈现下降趋势。     

利用ICA方法提取奥卡万戈三角洲水储量变化信号

利用重力恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment, GRACE)时变地球重力场模型计算得到非洲奥卡万戈三角洲地区2003-01—2014-12的陆地水储量变化信息,分别采用主成分分析(principal component analysis, PCA)和独立成分分析(independent component analysis, ICA)提取质量变化信号,并与全球陆地数据同化系统(global land data assimilation system, GLDAS)的水文模型进行对比。结果显示,在奥卡万戈河流域东北部,水储量表现出很强的周期性变化,两种数据空间特征分布的信号出现在相同位置的成分GRACE-IC1和GLDAS-IC1对应的时间序列的相关系数达到0.85。奥卡万戈三角洲地区水储量从2003-01—2011-10呈现上升趋势,两种数据空间特征分布的信号出现在相同位置的成分GRACE-IC2和GLDAS-IC3对应的时间序列的相关系数达到0.81,说明GRACE反演结果与GLDAS水文模型反演结果在研究区域内具有很强的一致性。引入全球降水气候中心降水数据和Water GAP全球水文模型数据对研究区域陆地水储量变化的原因进行分析。实验结果表明,相对于传统的多项式拟合方法,ICA可以在较大区域内直接对特定位置质量变化信号的时空特征进行提取;对比GRACE数据两种方法分解结果的第3成分可以看出,在空间尺度和时间尺度上,ICA方法对信号的分解能力要优于主成分分析方法。     

利用GRACE数据检测日本Mw9.0地震同震和震后重力变化

基于德国地学中心（GFZ）发布的GRACE RL05月重力场模型数据,考虑全球陆地同化系统陆地水储量的影响,采用300 km的扇形滤波,利用叠积法提取了日本Mw9.0地震的同震和震后重力时变信号,并利用最小二乘拟合的方法计算了两个同震重力变化极值点在地震前后85个月的重力年变率。结果表明：土壤水分和雪水引起的重力变化为-0.34~0.09 μgal;利用GRACE数据检测到的同震重力变化为-5.3~4.2 μgal,与基于PSGRN/PSCMP模型计算的结果在空间分布和量级上具有较好的一致性;震后5 a震中附近区域的重力整体上呈现增加趋势,断层上盘所在的日本海域与下盘所在的太平洋区域重力增加的最大值分别为2.6、4.5 μgal,下盘重力增加较大,可能与断层下盘所在地层的黏滞性相对较低有关。     

水文气象因素对中国北疆流动重力变化的影响

水文气象因素引起的重力变化是影响地震重力变化成果解释的重要因素。以中国北疆地区为研究区域,借助全球陆地数据同化系统（global land data assimilation systems,GLDAS）全球水文模型数据、大气模型数据,计算2016-01—2017-12时段内水文气象因素对研究区域的重力影响。计算结果表明,陆地水影响的年变化为1.3 μGal,两期陆地水影响空间分布的差异低于1 μGal;大气影响的年变化为8 μGal,两期大气影响空间分布的差异达到6 μGal。利用2016-04、2016-08和2017-06三期流动重力测量数据,对比扣除水文气象因素前后的重力变化,可以看出,在中国北疆流动重力数据处理中,大尺度水文因素可以不予考虑,气象因素应予考虑。同时,为更好分析流动重力变化,建议流动重力测量过程中同时开展测点附近的土壤湿度、大气气压等观测。     

Attenuation effect on seasonal basin-scale water storage changes from GRACE time-variable gravity

In order to effectively recover surface mass or geoid height changes from the gravity recovery and climate experiment (GRACE) time-variable gravity models, spatial smoothing is required to minimize errors from noise. Spatial smoothing, such as Gaussian smoothing, not only reduces the noise but also attenuates the real signals. Here we investigate possible amplitude attenuations and phase changes of seasonal water storage variations in four drainage basins (Amazon, Mississippi, Ganges and Zambezi) using an advanced global land data assimilation system. It appears that Gaussian smoothing significantly affects GRACE-estimated basin-scale seasonal water storage changes, e.g., in the case of 800 km smoothing, annual amplitudes are reduced by about 25–40%, while annual phases are shifted by up to 10°. With these effects restored, GRACE-estimated water storage changes are consistently larger than model estimates, indicating that the land surface model appears to underestimate terrestrial water storage change. Our analysis based on simulation suggests that normalized attenuation effects (from Gaussian smoothing) on seasonal water storage change are relatively insensitive to the magnitude of the true signal. This study provides a numerical approach that can be used to restore seasonal water storage change in the basins from spatially smoothed GRACE data.     

GRACE重力卫星在陆地水储量变化监测中的应用

介绍了GRACE重力卫星,并对GRACE重力卫星数据在陆地水储量变化中的应用现状进行分析,总结了GRACE重力卫星数据在陆地水储量变化检测中的数据获取、计算方法和精度分析,以及Grace数据在不同区域尺度陆地水储量变化估算中的应用情况,最后,指出GRACE在水储量应用中的不足和未来的研究方向。     

利用时变重力数据反演地下水储量变化

为了反映中国陆地区域地下水储量的变化情况,该文利用2003—2019年间GRACE、GRACE-FO重力卫星数据,对8个典型区域地下水储量变化情况进行了研究,并结合气象资料从相关性上分析各区域地下水储量显著变化的原因。结果表明,中国东南大部分地区地下水储量逐年增加,地下水主要靠降水补给;华北平原等人口稠密区地下水亏损严重,研究时段内持续呈下降趋势,降水仅能缓解地下水储量的亏损速度;天山山脉、念青唐古拉山脉等冰川区质量变化和温度异常的相关性较好,这些地区的质量亏损可能是冰川消融引起的。     

Seasonal global mean sea level change from satellite altimeter, GRACE, and geophysical models

We estimate seasonal global mean sea level changes using different data resources, including sea level anomalies from satellite radar altimetry, ocean temperature and salinity from the World Ocean Atlas 2001, time-variable gravity observations from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission, and terrestrial water storage and atmospheric water vapor changes from the NASA global land data assimilation system and National Centers for Environmental Prediction reanalysis atmospheric model. The results from all estimates are consistent in amplitude and phase at the annual period, in some cases with remarkably good agreement. The results provide a good measure of average annual variation of water stored within atmospheric, land, and ocean reservoirs. We examine how varied treatments of degree-2 and degree-1 spherical harmonics from GRACE, laser ranging, and Earth rotation variations affect GRACE mean sea level change estimates. We also show that correcting the standard equilibrium ocean pole tide correction for mass conservation is needed when using satellite altimeter data in global mean sea level studies. These encouraging results indicate that is reasonable to consider estimating longer-term time series of water storage in these reservoirs, as a way of tracking climate change.     

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.