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青藏高原及其東部多年水量平衡變化特征研究

2019-11-11 11:44:15王鵬黃瑾
科技創新與應用 2019年28期

王鵬 黃瑾

摘 ?要:文章基于實測降水數據、重力衛星數據和陸面數據同化系統輸出降水、徑流、蒸散發數據來計算青藏高原及其東部的江河源區的各研究流域的多年陸地蓄水量。計算結果表明,在各研究流域上的陸地蓄水量其均不為0,其在年際間存在較大的波動。不同數據的計算結果存在較大的差異,基于重力衛星數據的陸地蓄水量變化幅度遠小于其他數據。這種差異可能與數據的質量有關。

關鍵詞:多源數據;水量平衡;陸地蓄水量

中圖分類號:P333 文獻標志碼:A 文章編號:2095-2945(2019)28-0041-02

Abstract: Based on the measured precipitation data, gravity satellite data and land surface data assimilation system, this paper calculates the multi-year land storage capacity of the Qinghai-Tibetan Plateau and its eastern rivers. The results show that the land water storage capacity in each study basin is not 0, and it fluctuates greatly from year to year. The calculation results of different data are quite different, and the variation range of land water storage based on gravity satellite data is much smaller than that of other data. This difference may be related to the quality of the data.

Keywords: multi-source data; water balance; land water storage

前言

陸地水文循環系統的演變和轉化對氣候系統、水資源的可用性、極端水文氣候事件的發生等等有著重要影響。全球陸地水循環也是了解地表、海洋和大氣間復雜的互動反饋機制的關鍵點。而通過對各種數據源的(傳統的地面觀測,衛星遙感數據,模型模擬數據,再分析數據)水量平衡的準確估算模擬對于理解全球水循環來說十分有必要。

反應區域地表水文循環的水量平衡公式為:P-E-R=TWSC。對于區域水量平衡研究來說,最理想的情況無疑是在觀測條件較好,數據較為完備的試驗流域進行(Finnigan and leaning 2000)。雖然地表實測數據較為準確,常被當成是“真值”,但對于絕大多數流域來說,地面觀測的真實值仍是較為匱乏的。而衛星遙感數據、模型模擬數據和再分析數據的逐步豐富,使其能夠在地面觀測資料較為稀少的地區提供諸如蒸散發,徑流等數據。地表水文循環是一項復雜的動態過程,其囊括了水分轉換,移動以及存儲的能量交換及物質傳輸關系。因此,非觀測手段所得數據的準確性和真實性往往取決于參數,下墊面等流域要素。

當前,針對水文循環的水量平衡方程,國內外已有不少研究。主要集中在以下幾個方面:

盡管國內外研究在區域水量平衡計算方面已經取得了一定的成果,但由于區域水量平衡本身的復雜性,數據的不確定性等諸多因素。區域水量平衡計算研究在以下方面仍有較大的發展空間:(1)定量評估多源數據的不確定性對區域水量平衡計算的影響。(2)如何評估多因素影響下區域水量平衡演變特征,區域水量平衡受流域的地形、地質、氣候、植物耗水、土壤水運動、地下水儲蓄、人類活動等多方面因素的影響,各組分間相互演化過程中具有復雜的時空特征。

綜上所述,水量平衡各組分數據來源的多樣性,影響因素的復雜性以及用于計算數據的準確性為區域水量平衡的計算帶來了挑戰。而從全局角度分析水量平衡組分的時空變異特征及影響因子,系統地揭示水文循環過程中的水量平衡各組分轉換機理,為正確認識水文循環提供科學依據。本文首先分析水量平衡方程各組分的變化情況,其時間上對比分析了基于GRACE數據和水量平衡法估算的陸地蓄水量變化量(TWSC)的差異,進而分析其波動規律。

1 研究區域、數據及方法

1.1 研究區域

本文選取了青藏高原及其東部江河的源區的幾個典型流域進行分析,各流域分布示意圖如圖1所示。

1.2 數據

本論文所選用的數據來源于地面觀測、衛星遙感及陸面模式模擬數據。其中降水數據選用中國氣象共享網所提供的實測格網降水數據(分辨率為0.5°),以及GLDAS降水數據(分辨率為1°)。蒸散發數據采用MOD16蒸散發(分辨率為0.05°)及GLDAS蒸散發數據(分辨率為1°)。徑流數據選用GLDAS模擬的徑流數據(分辨率為1°)。綜合考慮,本文選用了2000-2014年這一時間段的GLDAS-1的四套模型(NOAH,VIC,CLM,MOS四個模式)數據以及其他數據進行分析。

1.3 陸地蓄水量變化量

對于陸地蓄水量變化量(TWSC)通常由以下兩種方式算得,(1)由GRACE重力衛星數據估算所得,也即是TWSCGRACE=GRACEM-GRACEM-1。(2)由水量平衡方程計算所得,也即是TWSCwb=P-E-R。考慮到由水量平衡公式法計算時,降水與蒸散發數據存在多個數據來源,因此,我們將不同的數據來源進行編號,如下所示:

A:GLDAS降水-GLDAS蒸散發

B:GLDAS降水-MOD16蒸散發

C:實測降水-GLDAS蒸散發

D:實測降水-MOD16蒸散發

2 陸地蓄水量變化量(TWSC)變化規律

考慮到GRACE數據存在不少缺失值,因此選擇數據最為完整的2004年-2010年,在流域尺度上與不同來源數據的水量平衡法估算的TWSC進行對比分析,并探究其多年累計值變化規律,其結果如圖2所示。在各研究流域上,基于A方法計算的各模型的結果基本一致,但在青藏北存在明顯偏低的情況。除青藏北以外的各流域上的TWSC較為一致。而基于B方法計算的結果,各模型間相距較小,但在各流域上幅度存在較大的波動,唐乃亥的各模型的計算結果接近于0,而在青藏中和青藏北地區的TWSC小于0。基于C方法計算的結果,其在各流域上的計算結果基本小于0,而各模型間的結果同樣也存在較大的差距。對D方法的計算結果來看,青藏中和唐乃亥地區的計算結果接近于0,而青藏北地區的存在明顯的負偏,而其他站點上存在顯著的正偏。

3 結束語

本文選用GLDAS四套模型模擬的降水、徑流及蒸散發數據,通過水量平衡公式法來計算TWSC。其計算結果表明,基于水量平衡公式計算的各研究流域多年TWSC并不為0。Sheffield等(2009)提出,單獨使用遙感數據進行水量平衡計算無法使其閉合,Gao等(2010)和Penatti等(2015)人的研究也提及了這一點。為更進一步分析,引入實測降水、MOD16蒸散發數據進行對比計算。發現其多年TWSC的累計值仍不為0,且波動幅度較大(-20mm/月到30mm/月)。而在水量平衡方程中,通常都認為,多年TWSC的累計值約等于0。作為主要驅動數據的降水,其作為地表水循環的主要的直接的來源,對于最終計算結果有著較大的影響(Fu et al., 2007)。在通過水量平衡法計算TWSC時,不確定性誤差的主要來源就是降水數據的數據質量。在地面觀測站點較為稀疏的地區,降水數據的誤差較大(Oki 和Kanae, 2006)。

參考文獻:

[1]Finnigan J J, Leuning R. Long term flux measurements-coordinate systems and averaging[C]//Proc. International Workshop for Advanced Flux Network and Flux Evaluation. Centre for Global Environmental Research, National Institute for Environmental Studies, 2000:51-56.

[2]Gao H, Tang Q, Ferguson C R, et al. Estimating the water budget of major US river basins via remote sensing[J]. International Journal of Remote Sensing, 2010,31(14):3955-3978.

[3]Penatti N C, de Almeida T I R, Ferreira L G, et al. Satellite-based hydrological dynamics of the world's largest continuous wetland[J]. Remote Sensing of Environment, 2015,170:1-13.

[4]Fu G, Charles S P, Chiew F H S. A two-parameter climate elasticity of streamflow index to assess climate change effects on annual streamflow[J]. Water Resources Research, 2007,43(11).

[5]Oki T, Sud Y C. Design of Total Runoff Integrating Pathways (TRIP)-A global river channel network[J]. Earth interactions, 1998,2(1):1-37.

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