區域陸地水儲量變化分析

王淞波1 鞠曉蕾2

（1山東省建筑科學研究院有限公司， 山東 濟南 25000；2山東交通學院交通土建工程學院， 山東 濟南 25000）

0 引言

亞馬遜流域位于南北洲北部，是世界上流量最大、流域最大、支流最多的河流。陸地水儲量是陸地水變化中的一個重要參量，能夠綜合反映區域降雨、蒸散發、徑流、地下水及人類開發利用等相關活動。

圖1 未經過濾波反演的全球質量變化

2002年發射升空的GRACE衛星，以其高時間分辨率及空間分辨率，能夠每月解算一個空間分辨率達到400km[1]，精度達到1cm等效水柱高的時變重力場模型。GRACE時變重力場能夠監測空間中長尺度的時變信息，對大尺度的質量變化信號具有較高的敏感性等特點，可探測陸地水和地下水資源變化，在極大程度上彌補了以上觀測手段的不足，為定量研究陸地水的儲量變化提供了前所未有的機遇[2]。

本文利用2018年CSR最新發布的RL06數據，分析了亞馬遜流域格網點的質量變化，分月份對水儲量做了詳細的介紹，并通過與RL05版本數據及水文數據GLDAS進行了對比。

1 數據及濾波方法

1.1 GRACE數據

本文選取最新公布的CSR RL06版本數據作為分析，相對于RL05數據，新的數據模型采用了一些新的背景模型，并改善了處理方法[3]。圖1分別給出了2003年2月RL06版本數據和RL05版本數據的全球質量變化（相對于RL06版本和RL05版本1月份數據），可以看出RL06數據在未經過任何濾波時，條帶誤差明顯減少。

所有月重力場模型球諧系數截斷到60階。對月重力場球諧位系數求平均并扣除該平均值，得到球諧系數的變化量。系數中C20項和一階項分別由SLR數據[4]和Swenson等計算的一階項數據來代替[5]。

1.2 濾波方法

由于GRACE衛星數據反演重力場模型的誤差隨頻率變大而增大，且存在明顯的南北條帶誤差，因此需要進行空間濾波，來削弱這些誤差的影響。高斯濾波的本質是進行空間平滑，對各階位系數乘以加權因子，階數越大，各階的權因子就越小，因此能夠有效抑制高階項的誤差影響。此外，GRACE采用高斯濾波和Chen等提出的P3M8去相關濾波方法來削弱誤差的影響[6]。圖2 給出了2006年1月CSR RL06模型分別在不經過任何濾波，經過去相關濾波無高斯濾波，高斯濾波無去相關濾波，經過去相關濾波和高斯濾波四種情況下的全球質量變化圖。

圖2 全球質量分布圖

2 結果分析

2.1 CSR RL06與CSR RL05質量變化分析

基于CSR RL06和RL05數據分析亞馬遜流域的陸地水質量變化，可以看出，亞馬遜流域陸地水質量呈現顯著的周年變化特性，不同模型估計的結果十分吻合，且與GLDAS數據計算結果的變化趨勢一致，但GRACE求得的變化振幅要明顯大于GLDAS數據的振幅。其主要原因是由于GRACE反演得的是陸地水質量變化，包括表層土壤水、深層土壤水及地下水等各種因素的影響，而GLDAS水文模式給出的只是地表淺層土壤水的質量變化[7,8]。利用兩種數據得到的亞馬遜流域陸地水質量變化與GLDAS估算結果的相關系數都約為0.9，呈現了極強的相關性。

圖3 亞馬遜流域陸地水質量變化

2.2 時間序列變化分析

亞馬遜流域陸地水質量變化數據序列在扣除周年項、半年項及S2周期項后，其年際變化序列如圖4所示，不同GRACE模型數據經本文抑噪濾波與P3M8去相關濾波后，其變化序列吻合良好。圖4表明，在2005年與2010年亞馬遜流域的陸地水質量都呈現出迅速減少的趨勢，與亞馬遜地區2005年與2010年出現嚴重干旱相一致，但GLDAS水文模型不能反映出該變化特征。

圖4 亞馬遜流域陸地水的年際變化

此外，我們將2005年基于RL06版本數據的亞馬遜流域陸地水質量變化（1月-12月）表示如下圖5。由于9-11月為亞馬遜流域的旱季，陸地水質量減少的

3 結論

本文利用最新發布的GRACE衛星重力時變重力場RL06數據研究了2003-2011年近十年亞馬遜流域的陸地水質量變化，得出的主要結論包括：

(1)最新發布的GRACE RL06版本數據反演全球質量變化的精度要優于RL05數據，未經過濾波時的條帶誤差和噪聲明顯小于RL05數據。

(2)基于RL06和RL05版本數據獲取的亞馬遜流域陸地水質量變化基本一致，經過尺度因子處理后，與水文模型GLDAS存在較強的一致性。

(3)GRACE RL06版本數據反演的亞馬遜陸地水質量變化，在扣除周年項、半年項及S2周期項后，與RL05版本數據吻合較好，且其年際變化序列較RL05版本數據，可以更好地反映質量變化現象，優于水文模型。在2005年亞馬遜流域嚴重干旱的時期，RL06版本數據反演的質量變化時間序列分析圖可以顯示這一現象。

圖5 亞馬遜流域陸地水按月份質量變化圖