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。     

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。     

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。     

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。     

中国大陆及邻GRACE卫星重力变化研究

探讨如何运用GRACE数据进行重力变化的计算和分析.对GRACE重力场位系数的最大阶次选取进行了分析,并利用月卫星重力场模型计算了中国大陆及邻区的重力变化,通过平均半径为800km的高斯平滑,得出了合理的重力变化结果.     

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。     

利用广义三角帽法评估GRACE/GRACE-FO反演流域陆地水储量变化的不确定性北大核心CSCD

利用广义三角帽法评估5个最新版本GRACE/GRACE-FO时变重力场模型反演全球流域陆地水储量变化的不确定性,并探讨地理位置、气候类型和流域面积对不确定性的影响。结果表明:1) COST-G、CSR、JPL、ITSG和GFZ时变重力场模型反演全球流域陆地水储量变化的平均不确定性分别是0.41 cm、0.63 cm、0.66 cm、0.81 cm和0.97 cm;2)流域陆地水储量变化的不确定性与流域面积和地理位置存在较强的相关性,与气候类型的相关性较小;3)当观测数据质量较差时,不同模型反演的流域陆地水储量变化存在较大差异。     

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。     

利用GRACE研究我国四大流域陆地水储量循环周期

利用改进的EEMD方法对我国四大流域GRACE水储量时序进行分解,得到不同频率的信号分量。结果表明,流域水储量变化信号具有多种周期特性,长江、黄河、淮河和珠江流域的水储量变化序列中分别存在3.05 a、2.37 a、2.37 a和2.13 a的水循环周期。     

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。     

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。     

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。     

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。