基于GRACE 衛星的黃河流域地下水儲量時空變化

楊鈺泉，張 鈺，史偉明，申雄達，劉清琴

（蘭州大學，甘肅 蘭州 730000）

水資源是保障人類生存的關鍵自然資源之一，對促進區域社會經濟發展具有重要的意義。根據分布位置，水資源可以分為地表水儲量和地下水儲量。其中，地下水儲量是指埋藏和運動于地面以下各種不同深度含水層中的水[1]。地下水儲量是農業灌溉、飲用水的重用來源。對地下水進行合理的開發和保護，有利于促進社會經濟發展。但是，由于過度開采地下水導致地下水位降低，地面沉降、土地鹽堿化等問題已經嚴重制約區域可持續發展。因此，及時檢測地下水儲量的變化迫在眉睫，有利于指導地下水資源合理開發和保護，實現區域水資源有效管理。

黃河被譽為中華民族的母親河[2]，隨之形成的黃河流域在促進區域社會經濟發展和保障國土生態安全等方面有著舉足輕重的作用。2019 年，習近平總書記提出了“黃河流域生態保護和高質量發展戰略”，標志著黃河流域將迎來新的發展契機。在社會經濟發展方面，黃河流域是我國重要農業經濟開發區，耕地面積1.79 億畝，占全國的12.5%，2019 年黃河流域人均GDP 為8000 美元左右，是我國經濟發展相對滯后以及貧困地區集中分布地域。在生態安全領域，黃土高原丘陵溝壑水土保持生態功能區、秦巴生物多樣性生態功能區等多個國家重點生態功能區廣泛分布于黃河流域，形成了我國重要的生態安全屏障，生態系統服務價值極高。但是，由于無序的人口活動和地區資源承載能力制約，黃河流域正面臨著地下水過度開采、水資源供需矛盾突出、徑流量減少、生態系統退化等一系列生態環境問題。根據2019 年《黃河水資源公報》，全流域已形成6 個淺層地下水降落漏斗、18 個淺層地下水超采區。由于數據的缺乏，目前對黃河流域全域的地下水儲量的時空變化的認識存在不足。

GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）衛星數據為有效監測地下水儲量變化提供了重要的數據源。GRACE 衛星通過靈敏的傳感器監測由于地球質量改變導致的地球引力變化，進而測算出區域陸地輸出量的變化。根據GRACE 衛星監測數據和水文模型，可以測算出區域地下水儲量的變化[3]。與監測井布點測量、水溫模型模擬等傳統方法相比，基于GRACE 衛星的地下水監測方法可以解決傳統方法中數據缺乏、費時費力的問題，具有時間連續性好、速度快、尺度大的優勢。自GRACE衛星2002 年發射以來，基于GRACE 衛星數據的地下水儲量變化監測的研究已經越來越多。比如，Feng等利用GRACE 衛星數據分析了2003-2010 年華北平原的地下水儲量變化規律[4]。Zhong 等評估了2005-2011 年遼河西部地下水儲量變化導致的地下水枯竭問題[5]。已有的一些研究表明，基于GRACE 衛星數據監測地下水儲量變化具有較高的可靠性。

本文基于2005-2015 年GRACE 數據分析黃河流域地下水儲量變化的時空演變特征。首先，GRACE 衛星數據獲取研究區地下水儲量變化。其次，從全區、上中下游尺度分析2005-2015 年黃河流域地下水儲量變化的時空規律。然后，結合人口、GDP（國內生產總值）和DMSP（夜間燈光指數）等人為因素和降水、溫度、NDVI（歸一化植被指數）等自然因素分析黃河流域地下水變化的驅動力。最后，對黃河流域未來可持續發展提出政策意見。

2 研究區與數據

2.1 研究區

黃河干流的長度約為5464km，流域集水面積達到79.5 萬km2，途經9 省（區）71 市（州、盟），以流經市域作為黃河流域研究范圍[6]，流經市域行政區劃總面積198.46 萬km2，占全國陸地總面積的20.6%，該地區2018 年總人口為2.5 億人，GDP 達到15 萬億元。地勢呈現由西到東階梯下降的趨勢，主要橫跨溫帶大陸性氣候和溫帶季風氣候區，不同地區氣候的差異顯著，多年平均降水量在200～600mm 之間，總體趨勢由東南向西北遞減[7]。流域大部分區域旱災頻繁，生態環境脆弱，水資源總量和人均水資源占有量都處于較低水平，人均水資源占有量不到全國平均水平的30%，水資源開發率超過40%的生態警戒線，水資源問題突出[8]。

分上、中、下游看，黃河上游從源頭到內蒙古自治區的河口鎮，流經青海、四川、甘肅、內蒙古和寧夏，流經市域面積143.37 萬km2，2018 年總 人 口4283.9 萬人，GDP2.37 億元；黃河中游從河口鎮至河南鄭州，流經甘肅、河南、山西和陜西，流經市域面積39.48 萬km2，2018 年總人口9321.9 萬人，GDP4.89萬億元。黃河下游從鄭州到渤海，流經河南和山東，流經市域面積15.60 萬km2，2018 年總人口11719.8萬人，GDP7.8 萬億元，如圖1 所示。

圖1 研究區概況

2.2 研究數據

GRACE 衛星是由美國國家航天局和德國空間飛行中心聯合研發，根據數據級別劃分，GRACE 衛星數據可以分為Level-0、Level-1A/1B 和Level-2。本文使用的Level-2 數據產品，具體為CSR RL06 Level-2，該產品的空間分辨率為0.25°。

全球路面同化系統（GLDAS）來源于美國國家宇航局的哥達空間飛行中心，包括全球的土壤數據集、葉面積指數等陸面數據組成。GLDAS 數據包括GLDAS-1 和GLDAS-2 兩個數據集，這些數據是由CLM、MOAH、MOS 和VIC 四套模型模擬得到，空間分辨率有1°與0.25°兩個類型。本文使用的土壤含水量數據是來源于GLDAS-2.1 版本的NOAH 模型。

此外，本文使用了來源于中科院資源環境科學數據中心（http://www.resdc.cn/Default.aspx）的柵格數據，具體包括2005-2015 年NDVI、溫度、降水、人口、GDP、DMSP 數據。

3 研究方法

首先，參考魯陽(2020)和Shuang Yi(2016)的研究[9-10]，利用GRACE 衛星數據和水量平衡原理計算黃河流域2005-2015 年逐年的地下水儲量數據。其次，在像元尺度，基于線性回歸方法和2005-2015 年地下水儲量數據，計算逐個像元的地下水儲量年均變化量，從全區尺度和上中下游尺度分析黃河流域2005-2015年地下水儲量變化情況。最后，計算2005-2015 年黃河流域NDVI、溫度、降水、人口、GDP 和DMSP 的空間變化，并計算利用隨機森林方法和統計的各類因子的空間變化值，分析黃河流域地下水變化的驅動力。

4 研究結果

4.1 黃河流域地下水儲量變化分析

黃河流域2005-2015 年地下水儲量呈現下降趨勢，平均降幅達到3.46mm/年（如圖2a 所示）。2007-2009 年間，地下水儲量顯著下降，平均降幅達到了6.56mm/年，是2005-2015 年平均降幅的1.89 倍。2009-2013 年間，地下水儲量呈現波動變化，平均降幅僅為0.18mm/年，僅為2005-2015 年平均降幅的百分之五。其中，2012 年，地下水儲量表現為上升趨勢，上升了3.61mm。2013-2015 年，地下水儲量重新呈現下降趨勢，年均降幅達到了5.32mm/年。從統計上看(如圖2b 所示)，地下水變化滿足正態分布。地下水表現為下降的像元明顯多于地下水表現為升高的像元，鐘形曲線的均值低于0，再次說明全區整體上表現為地下水下降。從空間分布上看，黃河流域地下水儲量變化存在明顯的區域差異，從東到西表現為“先增后減”的特點，且降低的趨勢逐漸增加（如圖3 所示）。

圖2 黃河流域全域2005-2015 年地下水儲量變化

圖3 黃河流域2005-2015 年地下水儲量的空間變化

黃河2005-2015 年地下水儲量存在明顯的空間異質性。上游地區的地下水儲量呈現波動變化，趨勢不明顯（如圖4a 所示）。地下水儲量減少的年份包括2008-2011 年、2014-2015 年，共有兩個時間段。2009 年的地下水儲量是2005-2015 年地下水儲量的最低值，變化量達到5.55mm/年。之后，地下水儲量呈現出連續4 年上升的趨勢。中游地區的地下水儲量在2005-2015 年間呈現持續下降的趨勢，平均降幅達到了12mm/年（R2=0.95），是全區平均降幅的3.47 倍(如圖4b 所示)。下游地區的地下水儲量在2005-2015 年間也表現為逐年下降，平均降幅達到了9.80mm/年（R2=0.97），是全區平均降幅的2.83 倍（如圖4c 所示）。

圖4 黃河流域上、中、下游2005-2015 年地下水儲量變化

從空間上看，表現為地下水增加的地區主要位于上游的青海省、四川省和甘肅的大部分地區。上游的內蒙古自治區、寧夏回族自治區，以及中游和下游的大部分地區表現為地下水儲量下降的特征（如圖5a 所示）。為了進一步分析地下水儲量變化的熱點地區，我們按照等差劃分的方法劃分地下水儲量變化，將研究區劃分急劇下降（＜-20）、快速下降（-20～-10）、輕微下降（-10～0）、略有增加（0～10）、快速增加（10～20）、顯著增加（＞20）,共6 個等級（如圖5b 所示）。從結果可以看出，地下水儲量顯著增加（＞20）的地區位于青海省的海西和玉樹的西部地區，面積僅為全域面積的0.75%。地下水儲量快速增加（10～20）的地區主要位于地下水儲量顯著增加地區的外圍，包括海西、玉樹的西部，以及果洛、甘南和黃南的部分地區，面積僅為全區面積的5.32%。地下水儲量略有增加（0～10）的地區位于上游的青海省、四川省和甘肅省的大部分地區，中游的寶雞、天水、西安和商洛的部分地區，以及下游的煙臺和威海的大部分地區，面積占全區面積的26.97%。急劇下降（＜-20）的地區主要位于山西的東南地區和河南的北部地區，主要包括長治、晉城和新鄉等，占全區面積的2.25%。快速下降（-20～-10）的地區主要分布于中游和下游地區，占全區面積的20.04%。輕微下降（-10～0）的地區達到93.53 萬km2，占全區面積的44.68%，遠高于其他等級的地區。輕微下降區廣泛分布于黃河流域的上中下游。

圖5 黃河流域2005-2015 地下水儲量變化的空間分布

4.2 地下水儲量變化的驅動力分析

和人為因素相比，自然因素對黃河流域地下水儲量的影響程度更大（如圖6a 所示）。在全區尺度，自然因素和人為因素對地下水儲量變化的影響分別為57.54%和42.46%。從上、中、下游的結果看，自然因素對地下水儲量變化的影響程度分別達到63.94%、51.96%和93.57%，分別是人為因素的1.77、1.08 和14.56 倍。自然因素對下游地下水儲量變化起決定性作用。

從單一指標看，地下水儲量變化的主導因素存在區域差異（如圖6b 所示）。在全區尺度，降水、GDP和人口是影響該地區地下水儲量變化的前三因素，三者的影響程度達到77.91%。上游地區的主要因素為降水、GDP 和人口，三者的影響程度達到79.67%；中游地區的主要因素為溫度、GDP 和人口，三者的影響程度達到81.19%；下游地區的主要因素包括溫度和降水，兩者的影響程度達到70.85%和21.05%。DMSP 和NDVI 數據對地下水儲量變化的影響作用較小。

圖6 影響地下水儲量變化的驅動因素

5 結論和討論

黃河中下游地區面臨著嚴峻的地下水枯竭問題。2005-2015 年間，該地區持續經歷著大范圍、大規模、高強度的地下水開采，平均降幅達到3.46mm/年。因地下水開采量遠遠高于地下水補給量，地下水儲量下降已經成為制約該地區可持續發展的重要因素之一。地下水儲量變化從東到西表現為“先增后減”的特點，存在明顯的空間異質性。自然因素和人為因素均對黃河流域地下水儲量變化產生影響，自然因素對黃河流域地下水儲量的影響程度更大。長期的地下水儲量下降已經引發了一系列生態環境問題。一方面，造成大量的依靠地下水補給的河流減少或消失，濕地和湖泊面積萎縮。另一方面，導致地面沉降、水質惡化，以及海水入侵等問題。此外，不可持續的超采地下水將嚴重影響糧食產量，最終引起糧食危機。

未來需要針對黃河流域，尤其是黃河中下游地區，采取針對性的地下水綜合治理行動方案，逐步實現地下水采補平衡。加強頂層設計，統籌制定中下游地區地下水綜合治理的思路。首先，應該調整農業結構，采取節水的措施，進而減少農業用水對地下水的依賴。其次，通過南水北調等方式實現多渠道水源補給，降低地下水在生活用水中的比例。此外，推動實施水庫、湖泊、河流等地下水回補等工程，降低區域水資源開發強度。最后，加強地下水監控能力，加強地下水監管，設置禁采區、限采區，嚴格落實水資源管理制度。最終提高黃河流域水資源承載力，保障區域水安全。

本文有兩個創新點。一方面，結合GRACE 衛星數據定量分析了黃河流域地下水儲量變化的時空規律，解決了傳統地下水資源監測受監測井臺站數量少、分布不均勻導致的難以在大區域監測地下水儲量變化的問題。另一方面，利用隨機森林的機器學習方法，識別了影響地下水儲量變化的驅動因素，有著極高的準確率、較強的抗噪聲能力、較快的訓練速度的隨機森林方法，在對影響因子進行重要性排序上具有較大優勢。此外，本文也存在一些不足。首先，GRACE 數據空間分辨率較低，在刻畫黃河流域地下水儲量的時空變化上會存在一定誤差，未來應該結合觀測井的數據對研究結果進行驗證。其次，本文采用了溫度、降水和NDVI 作為自然因素，人口、GDP 和DMSP 作為人為因素，利用隨機森林方法分析了地下水儲量變化的驅動力。較低的分辨率可能難以精細化識別人為因素對地下水儲量變化的影響，導致夸大了自然因素對地下水儲量變化的影響。未來可以通過數據同化的方式，結合其他遙感大數據對GRACE 地下水儲量數據的空間分辨率進行降尺度，獲得精細化的研究結果。此外，未來應該采用更多的因子，進行更為全面的驅動力分析。最后，由于數據原因，本文只分析了2005-2015 年的地下水儲量變化。