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。     

SWARM卫星时变重力场反演及其精度

基于SWARM卫星的精密轨道数据,利用短弧积分法解算2015-01～2021-12共84个月的40阶次TVG-SWARM月时变重力场模型,并与ASU、COST-G、IGG和ITSG等机构的月时变重力场模型进行比较。结果表明：1)从大地水准面阶误差与模型位系数误差谱看,不同SWARM模型的低阶位系数精度相当,特别是前10阶均与ITSG-GRACE/GRACE-FO接近;2)不同SWARM模型与ITSG-GRACE/GRACE-FO模型全球陆地水储量变化趋势空间分布具有较好的一致性,在亚马孙流域、格陵兰岛、密西西比河流域和西西伯利亚等区域,TVG-SWARM与ITSG-GRACE/GRACE-FO模型的趋势差值分别为0.23 cm/a、0.27 cm/a、0.57 cm/a和0.47 cm/a,相关系数均达到0.85以上,并与IGG-SWARM模型结果最为接近。本文研究结果证明了TVG-SWARM模型精度可靠,可以用于监测大尺度陆地水储量变化。     

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。     

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。     

利用ITSG-Grace2018天解时变模型探测短时洪涝

利用ITSG-Grace2018天解重力场模型反演重庆市2003-01-01～2016-08-31的陆地水储量变化,并与水文资料(WGHM、GLDAS)和降雨数据(CPC)进行比较分析,重点研究重庆市2007-07-16～18、2012-07-02～05和2012-07-08～13的洪涝事件。结果表明,ITSG-Grace2018天解模型反演的陆地水储量变化与WGHM、GLDAS结果具有较好的一致性;ITSG-Grace2018天解反演的陆地水储量变化与降雨异常相关系数达0.50,说明降雨是导致重庆市陆地水储量变化的重要因素;对于短于1个月的洪涝灾害,ITSG-Grace2018月解模型无法给出洪涝前后的时空演变过程,而ITSG-Grace2018天解模型能反映出更多高频细节信息,但与降雨数据相比存在时间延迟。     

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。     

贝叶斯三角帽法的GRACE/GRACE-FO组合模型及其不确定性

利用贝叶斯三角帽法将多个GRACE/GRACE-FO重构模型进行融合,提升基于深度学习的地表质量变化重构模型的精度,为高精度填补及重构GRACE/GRACE-FO数据提供参考。实验表明,组合模型估算的全球陆地水储量变化的不确定性最低,其结果在多数流域与参考模型的一致性更佳;较最优的重构模型,组合模型全球及流域的不确定性降低约15%,纳什效率系数(NSE)提升约5%,尤其在半干旱、半湿润及湿润区域,其精度提升更明显。     

利用GRACE/GRACE-FO重力卫星探测黄河流域水储量能力及极端气候发生的可能性

基于2004~2021年GRACE/GRACE-FO重力卫星数据反演黄河流域陆地水储量时空变化,并构建干旱指数模型和洪水因子模型,对黄河流域的极端气候现象进行分析研究。结果表明,2004~2021年黄河流域的陆地水储量以0.56 cm/a的速度减少,具有明显的季节周期性特征,在夏季和秋季呈盈余状态,春季和冬季呈亏损状态;干旱指数模型监测到期间黄河流域发生极度干旱事件22次、重度干旱事件37次,干旱事件范围涵盖整个黄河流域;洪水因子模型探测到黄河流域共发生洪水事件118次,多出现在夏季和秋季雨水较为丰沛的时候,期间黄河流域陆地水储量能力较弱,降雨量增大。利用GRACE/GRACE-FO重力卫星数据构建的干旱指数模型和洪水因子模型探测的气象结果与实际观测结果较为符合,能真实反映黄河流域发生的极端气候,可为极端气候研究提供有利工具。     

区域地壳结构差异对GRACE-FO反演中国近10个月陆地水负荷垂直形变的影响

利用CSR、JPL、GFZ三家机构最新发布的新一代重力卫星GRACE-FO（GRACE-Follow On）时变重力场模型揭示2018-06~2019-05我国陆地水储量随时间演变的时空特征,研究利用Hard与PREM模型分析区域地球结构差异对GRACE-FO重力数据反演我国近10个月陆地水负荷垂直形变的影响。结果表明,60阶径向负荷勒夫数的相对差异为-4.267%,前60阶垂直负荷形变最大差异位于云南一带的澜沧江流域地区,幅值约为0.7 mm/a。因此在使用GRACE-FO重力卫星数据估算中国大陆地表垂直负荷形变时,区域地球结构的影响不容忽视。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

不同Mascon模型解比较分析

简要介绍不同机构发布的Mascon模型解数据，并在全球和区域尺度上对Mascon模型解、球谐系数法以及GLDAS水文模型陆地水储量变化计算结果进行对比分析。结果表明，不同Mascon模型解具有较好的一致性；与球谐系数法反演结果相比，Mascon模型解能提高反演结果信噪比值，空间分辨率更高，保留更多有效信号，与GLDAS水文模型结果相关性更好；不同Mascon模型解中，JPL Mascon模型解信噪比值最大，与GLDAS水文模型时间序列相关性最好。     

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监测中国区域干旱及其影响因素分析

利用2003-01~2012-12的GRACE时变地球重力场模型计算我国长江中下游平原、西南地区和华北平原陆地水储量变化的时间序列。结果表明，长江中下游平原和华北平原的陆地水储量变化量最低值在2011-05，西南地区最低值在2010-03。根据陆地水储量变化的水平衡原理计算3个区域地下水储量变化情况。结果表明，长江中下游平原和西南地区地下水储量呈缓慢增长的趋势，增长速率分别为0.54 mm/月和0.34 mm/月；华北地区呈缓慢减小的趋势，减小速率为0.33 mm/月。3个区域干旱时期地下水储量的亏损情况分别为：长江中下游平原-21.31 mm/月，华北平原-19.88 mm/月，西南地区-15.72 mm/月。最后，用NOAA发布的月降雨和气温数据对3个区域干旱期间的降雨量和蒸发量进行量化，分析3次干旱产生的原因。结果表明，西南地区2010年春季干旱的主要原因是气温异常，长江中下游平原和华北平原2011年干旱的主要原因是降雨量偏少。     

联合GRACE和气象水文数据研究2010～2016年亚马孙平原水储量异常变化与极端气候和ENSO的关系

利用GRACE时变重力场模型反演2009-07～2017-06期间亚马孙平原的水储量变化，在移除趋势和季节性周期信号后，计算得到其与ENSO指数之间具有较强的相关关系和一定的时延性，并从季节层面进行分析得到ENSO对亚马孙平原旱、雨两季的不同影响，表现为旱季受到ENSO显著影响而雨季受到的影响则较小。最后，结合水文数据分析指出，ENSO会通过影响降雨量进而影响相应区域的水储量变化，且该现象在流域内两次极端旱灾中有较为突出的表现。     

长江流域陆地水储量异常的卫星重力监测与干旱指数对比分析北大核心CSCD

利用GRACE/GRACE-FO数据对长江流域2003~2021年期间发生的干旱事件进行定量分析,以探究卫星重力监测区域性干旱的可行性。采用3个机构发布的5种GRACE/GRACE-FO数据产品(CSR_SH、JPL_SH、GFZ_SH、CSR_M、JPL_M)反演长江流域陆地水储量异常(TWSA),计算陆地水储量亏损(WSD)和水储量亏损指数(WSDI),结合气象干旱数据(SPI、SPEI、scPDSI)对5种数据产品的结果进行比较,并对2003~2021年长江流域干旱事件进行分析。结果表明,不同机构发布的GRACE/GRACE-FO数据产品对长江流域干旱事件严重等级的划分具有一定差异;WSDI与6个月时间尺度的SPEI相关性最高,相关系数为0.66,与scPDSI相关系数最低为0.54,降水是影响长江流域陆地水储量变化的重要因素;长江流域最严重的干旱事件发生在2019年夏秋季,干旱强度为2.31,持续10个月,水储量累计亏损达到415 Gt,此次干旱事件的WSDI空间分布图显示2019-09干旱最为严重,出现极端干旱区域。WSDI可反映长江流域干旱分布的时空变化,可在监测全球和大尺度区域干旱方面发挥重要作用。