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。     

GRACE-FO加速度计校正方法研究

以2019-01 GRACE-FO实测数据为例,基于动力学方法,采用24 h弧长,通过设置不同的加速度计偏差参数校正策略,分析其对轨道拟合及时变重力场反演结果的影响。结果表明,轨道拟合结果与加速度计校正参数的个数有关,加速度计校正参数个数越多轨道拟合的效果越好,而对于三轴加速度计不同方向采用不同策略时,轨道拟合结果未表现出明显差异;基于本文加速度参数校正策略计算时变重力场时,计算结果表现出明显的差异,结果的好坏与加速度计校正参数有关,同时与不同方向的加速度计参数校正策略相关。综合分析对比发现,对三轴加速度计不同方向采用不同的校正策略会得到不同的结果,其差异主要体现在40阶以上部分,其中Y方向的参数较多时计算结果最优。