基于GWR模型的海河流域地下水储量降尺度研究

利用GRACE重力卫星数据联合GLDAS数据反演可得到地下水储量变化,能够在大尺度范围监测研究区域内的地下水储量变化,但得到的数据空间分辨率仅有0.25°,在小尺度范围内难以应用。基于GRACE陆地水储量及GLDAS浅层地表水储量与降水、NDVI之间的空间关系,提出一种基于地理加权回归模型(GWR模型)的地下水储量变化的降尺度方法,将地下水储量空间分辨率降尺度到1 km。结果表明,GWR模型降尺度方法成功应用于海河流域地区,降尺度后的地下水储量数据变化与46个验证点实测地下水位数据的相关系数均大于0.6,模拟结果合理可靠。进而利用降尺度结果分析了海河流域与北京平原的地下水储量的时空变化特征,结果与现有数据高度吻合,表明基于GWR模型的降尺度方法能有效提高地下水储量变化数据的空间分辨率。     

基于同化数据的GRACE卫星反演中国陆地水储量变化降尺度分析

利用GRACE重力卫星反演得到陆地水储量变化受数据低空间分辨率的限制,目前仅应用于大尺度的空间范围内,为此提出一种简易的降尺度方法将GRACE陆地水储量变化精度提高了16倍。借助全球水文模型模拟的陆地水储量变化数据,在中国九大流域上进行分区对比分析,发现高分辨率数据基本保持了原始数据的时空变化趋势,同时又增加了水文模型模拟的水储量变化信息。此外,利用全国455个地下水位监测站的水位数据,验证了降尺度后的陆地水储量变化数据,可知高分辨率陆地水储量变化数据与实测地下水变化值的相关系数最高达0.847,普遍高于低分辨率GRACE陆地水储量变化值与实测地下水变化值的相关系数,证明降尺度后的数据更加准确有效。进而基于降尺度数据,利用EOF方法分析了2005年1月~2012年12月中国各地陆地水储量变化的时空变化特征,即在总体趋势上,长江流域及以南地区春夏两季的陆地水储量有明显增加,华北地区的地下水超采及南方流域的极端气候事件为影响该区域陆地水储量异常的重要因素。     

基于GRACE RL06的云贵高原水储量变化反演及分析

云贵高原河流湖泊众多、季节性水文活动剧烈,监测其水储量长期变化具有重要意义。联合利用GRACE RL06数据及GLDAS进行云贵高原陆地、地表和地下水储量变化反演,针对GRACE信号泄露、C20项误差和区域水储量加权策略进行了对比研究,并利用相关性分析、趋势分析和L-S时频分析对2003年1月至2010年12月云贵高原水储量变化时序进行了特征分析。结果表明,GRACE与GLDAS反演水储量时序之间相关系数达0.94,且两者变化趋势一致;水储量变化年周期显著,并存在0.5、2、3年周期;2003～2010年底地下水储量变化以2007年6月为节点,呈先减后增趋势,分别为-4.4、0.7mm/a,且总体呈增加趋势,为5.4mm/a,有效揭示了2003～2006年夏季干旱及2010年初严重干旱的旱情发展过程。     

重力卫星监测的中国陆地水资源储量时空变化特征

陆地水资源储量变化对研究我国水文循环规律变化具有重要意义。利用重力卫星(GRACE)观测数据研究了我国陆地总水量时空变化特征,分析了六大江河流域水资源总量变化趋势,并与全球陆面数据同化系统(GLDAS)模拟结果进行对比。结果表明,珠江、长江、淮河流域陆地水储量均存在增加趋势,黄河、海河、松辽河流域总水量均呈递减趋势,验证了GRACE可有效监测陆地总水量的季节性及空间变化规律,对研究气候变化条件下区域及全球水文循环规律具有重要价值。     

基于地理加权回归的吉林省微波土壤水分降尺度研究

微波遥感是土壤水分监测的重要手段,但微波遥感土壤水分产品的空间分辨率较低,难以满足区域尺度的应用需求。使用地理加权回归模型,以1 km MODIS产品的遥感地表温度(LST)和归一化植被指数(NDVI)作为辅助数据,将空间分辨率为9 km的SMAP被动微波土壤水分数据降尺度为1 km,利用吉林省地面实测土壤水分数据,对降尺度后的SMAP数据进行了精度验证。结果表明,该降尺度方法在吉林省适用性较好,降尺度结果与SMAP数据在空间分布上保持了较高的一致性,小幅度提高了SMAP数据的精度,显著提高了SMAP数据的空间细节和纹理特征。     

基于SMOPS降尺度的蒸发比估算研究

针对研究区土壤湿度观测资料匮乏、无法准确估算区域蒸发比的问题,提出一种完全基于遥感数据的陆面蒸发比模拟估算方法,选取美国南大平原地区2019年52个晴天的MODIS和SMOPS数据,利用特征空间框架下的地表能量平衡原理计算了M_(MTVDI),同时对SMOPS数据进行了粗分辨率的像元降尺度,最终得到1km分辨率下的土壤水分和蒸发比,并与站点数据进行了对比验证。结果表明,该方法可有效模拟出蒸发比的空间分布,并解释了蒸发比与其他影响因素之间的关系。     

基于星地多源数据与GA-DNN模型的江苏省GPM产品降尺度研究

针对GPM降水产品低空间分辨率的缺陷,基于多源环境数据提取了表征区域地形、水汽、地表覆被、海陆位置等20个辅助变量,采用遗传算法(GA)提取最相关变量做为降尺度因子,运用深层神经网络(DNN)算法建立2019年江苏省GPM逐月产品的降尺度模型,并利用地面站点数据进行验证。结果表明,GA算法能很好地排除冗余信息、约简降尺度模型;基于地面资料的独立验证表明降尺度后数据的决定系数R~2介于0.43～0.93之间,相对误差M_(RE)在7.47%～23.77%之间,平均绝对误差M_(AE)、均方根误差R_(MSE)分别为2.18～26.84、3.23～29.54mm;与GPM原始产品相比,降尺度后的平均R~2增加了0.05,M_(AE)、R_(MSE)分别减小了1.44、2.04mm,M_(RE)降低了2.97%。提出的GA-DNN降尺度模型可为粗级降水产品的精细化提供技术参考。     

基于主成分分析与逐步回归法的降尺度预报模型及应用

全球气候模式(GCM)的空间分辨率较低,缺少趋于气候信息,很难精确预测区域尺度的气候变化,而统计降尺度法简单,可弥补此缺陷。结合NCEP数据和国家气象观测站的站点数据构建月平均降水量的统计降尺度模型,选取HadCM3、ECHAM5和CSIRO-Mk3.0模型的SRA2气候排放情景,并采用主成分分析及多元线性回归相结合的方法预测了淮河流域蚌埠上游地区未来30年的降水变化趋势。结果显示,检验期逐月降水量拟合结果较好,未来30年年平均降水量与基准年相比有上升的趋势。     

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。     

IPCC-A2情景下我国21世纪风能变化的统计降尺度方法研究

利用全国500多个地面观测站1971～2000年共30年的逐日10m高度风观测资料以及IPCC 20C3M和A2情景下GEDL2.0和HADCM3模式模拟的1971～2000年和2051～2080年各30年的海平面气压场和500hPa风场资料,根据以风速Weibull分布二参数为基础的统计降尺度方法对我国未来风能变化进行降尺度分析.检验了统计降尺度方法对风能分布特征的分析能力以及其可用性,结果表明这种基于Weibull分布的统计方法在我国风能资源气候评估降尺度分析中是可用且合理的.同时分析了统计降尺度方法得到的我国未来风能变化分布特征,其结果显示在IPCC A2情景下,我国未来大部分地区的风能资源可能呈减小趋势,特别是东北地区;而新疆东部地区风能将有明显的增强.