基于GRACE的京津冀地下水储量变化

基于2003—2019年GRACE陆地水储量变化数据和全球陆地水文模型（global land data assimilation system,GLDAS）数据反演京津冀地下水储量变化,运用时空分析方法对地下水等效水高变化进行时空演变特征分析。在空间变化上,整个京津冀地下水等效水高变化速率约为-51.77 mm/a,其中：北京市变化速率最低,约为-38.15 mm/a;天津市变化速率最高,约为-62.85 mm/a;河北省变化速率与区域平均变化水平相当,约为-52.42 mm/a。基于Sen Slope和Mann-Kendall非参数检验法分析得出西部、西南部和中部地区地下水等效水高下降[JP]趋势最明显,东北部下降趋势最小。在时间变化上,地下水等效水高变化具有一定的季节性规律：夏季变化速率最大,约为-75.99 mm/a;冬季变化速率最小,约为-37.24 mm/a;春秋两季的变化速率大致相同,分别为-52.34 mm/a和-48.21 mm/a。在影响因素分析中,人类活动是引起京津冀地区地下水等效水高变化的主要因素。研究结果可为科学掌握京津冀地下水储量时空变化规律提供数据支撑。     

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。     

基于多源数据的黑河流域日尺度蒸散发量模拟

植被蒸散发是地表水量平衡和热量平衡的重要参量,也是衡量植被生长状况和作物产量的重要指标,同时也是进行流域水资源优化配置的依据。遥感技术的快速发展使其成为区域尺度蒸散发模拟的重要手段。以黑河流域为例,构建遥感驱动的蒸散发模拟模型,结合多源遥感数据(MODIS、TRMM等)以及GLDAS全球陆面数据同化系统数据,对黑河流域2005、2010、2015年三个时期的潜在蒸散发和实际蒸散发进行了时间尺度为每日、空间尺度为1km的模拟。研究结果表明:潜在蒸散发月际变化明显,从5月开始增长,于7月达到峰值,然后逐渐减少;实际蒸散发在月份之间变化趋势明显,在2015年均达到了最高值;精度检验结果表明本研究采用的两个模型均达到了很好的效果,Kristensen-Jensen模型更适合用于黑河流域。本研究为黑河流域地表特征数据集提供了重要的日尺度蒸散发数据。     

卫星重力监测全球地下水储量变化及其特征

地下水储量是水资源管理和陆地表面过程与水循环研究的一个重要参数。然而,由于传统观测技术成本高和空间分辨率低等局限性，很难建立一个全球连续的综合地下水监测网，因此监测全球高时空分辨率的地下水储量及其变化仍是当前的一个挑战。2002年发射的低低卫—卫跟踪“重力恢复与气候试验”(GRACE)重力卫星为高分辨率地监测全球地下水储量及其变化，提供了一种新的可能手段。利用2002年8月~2011年2月的GRACE观测数据估计近10 a的月间隔全球陆地水总储存量，扣除了GLDAS水文模型（全球陆地数据同化系统）中的地表水、冰雪和生物水，得到全球地下水储量时间序列，并分析其季节性和长期变化及其特征。研究结果表明:GRACE探测到全球地下水储量具有明显的季节性变化，例如在南美洲的亚马逊河流域和亚洲中南部的周年振幅达到50 mm，而在澳大利亚南部和非洲北部的周年振幅只有10 mm左右。另外全球地下水储量具有明显的长期变化，如南美洲亚马逊河流域由于洪水造成地下水储量以6 mm/a的速率增加，拉普拉塔地区由于干旱造成地下水储量以7.5 mm/a的速率减少;中国新疆吐鲁番盆地地区的地下水储量以3.1 mm/a的速率减少,中国华北地区的地下水储量以4.8 mm/a的速率下降。     

GRACE重力卫星监测煤矿开采区地下水变化研究

黄河中游是国家煤炭资源的聚集区,大规模、大范围的煤矿开采对地下水产生了较大扰动,而该区域的地下水是生产、生活重要的水源,因此,实时监测地下水变化是十分必要的。近年来,GRACE重力卫星为区域水储量变化监测提供了新的途径,本文利用GRACE重力卫星结合全球陆地数据同化系统GLDAS反演了黄河中游的重要支流-窟野河流域2009年的陆地水储量和地下水水储量变化,通过与降雨量、蒸发量、GLDAS和地表-地下水耦合模型的模拟结果进行分析比较后发现：GRACE可用于监测煤矿开采区地下水水储量变化,与基准期2004—2009年相比,2009年研究区陆地水水储量减少量为15.5 mm/月,地下水水储量减少量为29.4 mm/月。煤矿开采产生的导水裂隙带导通了土壤水与地下水交换的通道,导致土壤水的变化量与地下水水储量的变化量存在着较强的相关性,其相关系数达到0.84。     

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。     

基于GRACE卫星时变重力场的淮河流域地下水储量变化规律研究

鉴于淮河流域地下水储量变化规律研究对区域生态坏境和经济社会建设等具有重要意义,以淮河流域2002~2009年逐月GRACE时变重力场模型GRC_CSR_RL04数据为例,通过1 000km高斯平滑滤波反演,获得淮河流域陆地水储量的时空变化。同时采用同期GLDAS模型中土壤水和90眼地下水观测井实测地下水埋深数据推算淮河流域地下水储量的时空变化,并用另外31眼观测井数据对结果进行检验。研究反演了淮河流域2003~2009年地下水储量的变化过程,结果表明淮河流域水资源量多年平均增幅为0.13cm/a;地下水储量以约0.28cm/a趋势递增,全流域地下水年增长量约为0.756km3/a。     

基于相似性原理确定无资料格网土壤水分数据

地表土壤水分在陆地水循环中扮演着重要的角色,是水文、气象和环境研究的重要参数之一。研究地表土壤水分对我们在各种灾害、洪涝监测中能够起到许多帮助。但是在许多地区并无土壤水分数据,因此对无资料地区获取土壤水分数据的方法需要进一步研究。为此提出基于相似性原理通过GLDAS数据将有资料与无资料网格建立相关关系,从而由有观测资料网格推求得到无资料网格的土壤水分数据。研究区域选择青藏高原,运用的卫星遥感数据是SMOS数据,数字地面模型数据为GLDAS数据,青藏高原实测数据来自于青藏高原中部土壤温湿度监测网(CTP-SMTMN)。     

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.