基于GRACE数据监测黄河流域陆地水储量变化

利用2003—2015年的GRACE重力卫星数据,结合降水量与蒸发量数据,研究黄河流域水储量的时空变化情况,分析其变化趋势与影响因素,并将GRACE数据与GLDAS水文模型的反演结果进行比较,验证GRACE反演结果的准确性。结果表明:研究时段内,黄河流域水储量呈下降趋势,水储量呈现季节性变化,夏秋季水储量较丰,春冬季较少,空间上由西向东递减;相比蒸发量,水储量与降水量相关性更好。     

GRACE卫星数据在海河流域地下水年开采量估算中的应用

结合GRACE卫星数据和全球陆面数据同化系统GLDAS数据,反演了2004—2009年连续72个月的海河流域地下水储量变化。在此基础上,结合2004—2009年海河流域水资源公报的降水量、地下水开采量数据,建立了地下水年开采量与GRACE地下水储量年变化、年降水量的二元回归模型。利用GRACE卫星数据和GLDAS数据反演的地下水储量年变化与由地下水位观测数据计算出的地下水储量年变化相关性较强,其R2为0.804;基于GRACE地下水储量年变化数据与年降水量数据,对地下水年开采量的估算结果良好,建立的回归模型的R2为0.787,表明利用GRACE卫星数据对地下水年开采量进行估算是可行的,是传统地面调查的良好补充。     

基于 GRACE 的柴达木盆地水储量变化

水储量是反映区域水资源变化和水量平衡的重要指标,重力反演与气候实验(GRACE)卫星数据为大尺度的水储量变化评估提供了数据支撑。应用2003-2015年的GRACE RL05时变重力场数据并结合地面实测资料,研究柴达木盆地的水储量时空变化特征及其归因。结果表明:13年间柴达木盆地水储量变化呈上升趋势,月平均上升速度约0.26mm;多年平均水储量变化幅度由南向北增量递减,变化幅度8.29~69.38mm;研究区水储量增加与降水量增多的趋势一致。基于GRACE时变重力场反演水储量的方法,为西北资料稀缺地区的水储量变化评估提供了重要支撑。     

2005—2015年黄河流域陆地水储量变化

为研究2005—2015年黄河流域陆地水储量变化,基于GRACE RL05重力数据及全球陆面同化系统模型GL-DAS进行陆地水储量反演,通过排除煤炭开采引起的区域质量变化提高反演精度,并分析降水、地下水变化对陆地水储量变化的影响.初步结果表明:在时间上,由GRACE卫星数据反演的黄河流域在2005—2015年陆地水储量...     

2015年黄河流域陆地水储量变化

为研究2005—2015年黄河流域陆地水储量变化，基于GRACE RL05重力数据及全球陆面同化系统模型GLDAS进行陆地水储量反演，通过排除煤炭开采引起的区域质量变化提高反演精度，并分析降水、地下水变化对陆地水储量变化的影响。初步结果表明：在时间上，由GRACE卫星数据反演的黄河流域在2005—2015年陆地水储量变化趋势为-5.20 mm/a，2005—2006年的变化趋势达到-0.91 mm/月，各年内仅7—9月份呈现盈余状态；在[JP2]空间上，流域西部呈现为盈余状态，流域东部呈现为亏损状态；煤炭开采量转换的等效水高变化趋势为-1.95 mm/a，[JP]扣除该水高趋势得到更精确的陆地水储量变化趋势为-3.25 mm/a，其对传统陆地水储量反演结果精度的影响不可忽略；此外，降水与地下水变化分别是导致上、下游区域陆地水储量变化的重要因素。本研究综合考虑煤炭开采量影响，有助于提高传统陆地水储量反演方法精度。     

利用GRACE时变重力场探测长江流域水储量变化

由于水储量分布不均以及拟合条件不完善,传统水储量探测方法存在局限性,而GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)重力卫星克服了这些局限,为探测陆地水储量变化提供了新思路。利用CSR(Center for Space Research)提供的GRACE时变重力场模型,辅以P4M6去相关滤波以及高斯平滑滤波等,反演了长江流域2003~2013年陆地水储量变化,采用GLDAS（global land data assimilation system）和WGHM（WaterGAP Global Hydrology Model）水文模型进行对比验证,并对计算得到的水储量时变序列进行趋势项分析。结果表明,GRACE时变重力场能较精确地反演长江流域水储量变化;长江流域水储量呈缓慢增长趋势,增长速度约为0.6 cm/a,长江流域中下游区域水储量增长速度明显大于长江上游区域。     

黄淮海地区 2003- 2014 年 GRACE 水储量时空变化

利用2003-2014年GRACE时变重力场数据反演黄淮海地区水储量变化,并与同期降水数据比较,分析其年际与年内变化特征,结果表明:时间上,2003-2014年黄淮海地区水储量呈现下降趋势,下降速率约0.42mm/月,其子流域海河和淮河流域下降速率分别为0.52mm/月和0.28mm/月;年内仅2月、9月和12月水储量盈余,9月水储量最大,为9.86mm,6月水储量达到最大盈亏量,约56.65mm;空间上,水储量变化整体上由南往北递减,海河流域水储量较淮河流域亏损严重,但随季节变化水储量亏损状态由南向北得到缓解,到冬季水储量呈现盈余;水储量空间变化主要受降雨影响,同时还受区域农业布局和作物灌溉影响。GRACE数据可为黄淮海地区水储量变化研究带来便利,为区域水资源的科学管理和规划提供依据。     

海河平原地下水储量变化的重力卫星反演和流域水量平衡

南水北调工程向华北输水与地下水压采的实施,一定程度改变了海河平原供用水格局,影响了海河平原的地下水储量。准确监测地下水储量变化是水安全保障和地下水战略储备的基础。本研究以水资源公报数据为基准,比较了重力卫星(GRACE)不同的信号处理方法和相关产品,反演了2003—2020年海河流域总水储量及其平原区地下水储量变化,分析了海河流域2000—2019年供用水结构变化和水量平衡关系,量化了总水储量变化对流域蒸散发估算的影响。结果表明：GRACE JPL Mascons数据反演的海河平原地下水储量变化与水资源公报数据的决定系数最高;2003—2020年海河平原地下水储量总体分3阶段呈下降趋势,2003—2011年、2012—2015年和2016—2020年的下降速率分别约为-23.9±1.3亿m³/a、-75.5±5.3亿m³/a、-37.3±2.6亿m³/a;在不考虑海河流域年总水储量变化条件下估算的2003—2019年多年平均蒸散量(521 mm/a),与考虑年总水储量变化的多年平均蒸散量(530 mm/a)相差约10 m...     

基于GRACE重力数据反演黄河流域陆地水储量变化

基于GRACE重力卫星数据反演黄河流域2002-2013年陆地水储量变化,并通过GLDAS验证GRACE反演结果。在此基础上采用皮尔逊相关系数法进一步探究陆地水储量与降水、气温、蒸散和植被NDVI的关系。结果表明:基于GRACE数据能够较好地反演陆地水储量; 2002-2013年间黄河流域的水储量以0.56 cm/a的速度减少,且具有明显的季节特征,水储量在1-6月呈亏损状态,7-12月呈盈余状态;对黄河流域水储量变化与降水、气温、蒸散和NDVI进行滞后性分析,表明其与降水、蒸散、NDVI有两个月的滞后效应,与气温为3个月。     

基于卫星遥感数据和SPA的淮河流域陆地水储量变化研究

为研究流域陆地水储量多年变化情况,以淮河流域为例,利用2003-2016年GRACE重力卫星数据反演流域陆地水储量变化,分析其多年时空变化规律;利用MODIS遥感数据生成归一化植被指数NDVI,通过皮尔逊相关系数和SPA集对分析,结合降雨、温度、径流、NDVI和环流数据分析陆地水储量变化的主要影响因子。结果表明:GRACE反演的淮河流域陆地水储量整体呈现微弱下降趋势,具有年周期性,秋季初期达到峰值;流域南部桐柏山和大别山区域陆地水储量上升,北部流域内的郑州区域陆地水储量显著下降;陆地水储量变化与温度相关度较低,主要受降雨、径流变化影响,呈正相关,受当地植被归一化指数和环流指数影响相对较小,呈负相关。     

GRACE 重力卫星探究我国华北地区陆地水储量变化

利用 GRACE( gravity recovery and climate experiment) 卫星 2003- 2013 年资料分析了华北地区陆地水储量变化, 并与同时间段的 CPC( climate prediction center) 、GLDAS( global land data assimilation system) 水文模型进行比较, GRACE 与 CPC 和 GLDAS 的相关系数分别为 0.679、0.817, GRACE 与 GLDAS 相关性更强。得出结论: 2003- 2013 年华北地区陆地水减少, 变化率为- 1. 8 km3 / a, 扣除地表水后, 地下水变化率为- 1. 3 km3 / a。其中, 2003- 2004 年地下水有所增加, 2005- 2013 年下降, 2010 年以后下降趋势变缓。GRACE 反演与水文模型模拟结 果显示, 2006、2009 年的等效水柱高( equivalent water heig ht , EWH) 均明显小于长期平均值, 并且 GRACE 最值对应月份异常, 对比国家统计局数据分析结果, 这两年水资源总量、地表水资源量、地下水资源量处于低谷区, 这与同年发生的自然灾害相对应。     

基于GRACE和GRACE-FO的黄河流域陆地水储量及影响因素分析EI北大核心CSCD

基于GRACE和GRACE-FO卫星陆地水储量遥感数据,采用长短期记忆(LSTM)神经网络模型,结合水量平衡方程和全球陆地数据同化系统(GLDAS)重建GRACE与GRACE-FO间的陆地水储量变化量,分析黄河流域2002年4月至2020年3月陆地水储量变化特征,探究影响陆地水储量变化的环境因子。结果表明:LSTM模型可以有效填补GRACE与GRACE-FO间的陆地水储量变化量;黄河流域陆地水储量呈明显下降趋势,上、中、下游下降趋势依次增大,陆地水储量与地下水储量的变化特征高度相关;黄河流域上、中、下游年陆地水储量变化量与年降水量和年干燥度指数呈极显著相关关系,表明黄河流域陆地水储量变化受到降水和蒸散发的影响。     

遥感和再分析蒸散发数据精度评估:基于GRACE和流域月水量平衡模型的比较研究

采用GRACE陆地水储量变化数据和两参数月水量平衡模型(WBM-DP)分别构建了流域实际蒸散发月序列ET_GRACE和ET_WBM,以此为基准评价了两种遥感蒸散发数据MOD16、SSEbop和一种大气再分析蒸散发数据GLDAS-Noah在汉江流域上游的性能,解析了基准序列不同对蒸散发数据精度的影响。结果表明,GRACE数据和WBM-DP得到的2006—2014年汉江流域上游蒸散发基准序列在年尺度上较接近,但在月尺度上差异明显。WBM-DP可较好地模拟降水和潜在蒸散发作用下流域水储量的季节性变化特征,构建的蒸散发基准序列也更合理;而GRACE数据反映的流域水储量变化存在不合理现象,由此根据水量平衡方程推算的月蒸散发基准序列也具有异常现象。在月尺度上,基准序列的不同会导致蒸散发数据精度指标的非一致性变化,其精度评估结果也可能不同,在非汛期各月,以ET_WBM为基准时,MOD16综合精度最优;而以ET_GRACE为基准时,SSEbop最优。且相对于ET_GRACE,以ET_WBM     

基于GRACE和MODIS数据的长江流域陆地水储量变化分析及预测

利用GRACE重力卫星数据反演的长江流域陆地水储量变化(TWSA)以及MODIS遥感数据生成的归一化植被指数(NDVI),从趋势性、相关性及时空变化特征3方面分析长江流域陆地水储量变化以及植被覆盖变化。结果表明:长江流域归一化植被指数(NDVI)与陆地水储量变化(TWSA)之间有强相关性,二者均在2月份达到最低值,在8月份达到峰值,季节变化均呈现夏季＞秋季＞春季＞冬季的规律。利用GRACE水储量与NDVI最小二乘拟合关系,通过灰色预测模型得出长江流域2016年为偏丰水年。研究结果可为长江流域水资源规划及预警提供参考依据。     

Estimating water storage changes and sink terms in Volta Basin from satellite missions简

The insufficiency of distributed in situ hydrological measurements is a major challenge for hydrological studies in many regions of the world. Satellite missions such as the Gravity Recovery and Climate Experiment （GRACE） and the Tropical Rainfall Measurement Mission （TRMM） can be used to improve our understanding of water resources beyond surface water in poorly gauged basins. In this study we combined GRACE and TRMM to investigate monthly estimates of evaporation plus runoff （sink terms） using the water balance equation for the period from January 2005 to December 2010 within the Volta Basin. These estimates have been validated by comparison with time series of sink terms （evaporation plus surface and subsurface runoff） from the Global Land Data Assimilation System （GLDAS）. The results, for the period under consideration, show strong agreement between both time series, with a root mean square error （RMSE） of 20.2 ram/month （0.67 mm/d） and a correlation coefficient of 0.85. This illustrates the ability of GRACE to predict hydrological quantities, e.g. evaporation, in the Volta Basin. The water storage change data from GRACE and precipitation data from TRMM all show qualitative agreement, with evidence of basin saturation at approximately 73 mm in the equivalent water column at the annual and semi-annual time scales.     

青藏高原水体特征遥感影像分析——以那曲地区为例

遥感技术是青藏高原水体资源研究的重要手段之一，各类型水体在不同的遥感影像中具有不同的特征。水体特征分析及其提取方法的确立是进行水体动态监测、洪涝灾害、水文参数设置等研究的前提。本文以西藏那曲地区为例．通过多源遥感影像中的水体特征分析，探索各类水体特征的解译提取方法。     

淮河流域陆地水储量与干旱指标分析

基于GRACE卫星数据、MODIS数据和降水数据分析了2003—2016年淮河流域陆地水储量、植被指数和降水的多年时空变化,并探究标准化陆地水储量指数(SWSI)、标准化降水指数(SPI)与条件植被指数(VCI)对流域干旱的指示性。结果表明:淮河流域陆地水储量呈显著下降趋势,降水量微弱下降,植被覆盖率显著上升;SPI与VCI相关性较高,与SWSI变化较为一致;SWSI与SPI指示的不同等级干旱月份数量基本相当,明显小于VCI;SPI对淮河流域历史干旱存在漏报,VCI指示的干旱等级略偏高;SWSI整体表现较为良好,能够有效监测淮河流域旱情。