基于GRACE重力卫星数据的黄河流域水储量变化研究
第30卷第4期
2018年10月黄河水利职业技术学院学报
Journal of Yellow River Conservancy Technical Institute Vol.30No.4 Oct.2018
基于GRACE重力卫星数据的黄河流域水储量变化研究
李洪超，陈琳，王靖，朱曙光
（黄河水利职业技术学院，河南开封475004）
摘要：采用GRACE RL05Level-2版本60阶重力场球谐系数模型，反演2004~2010年黄河流域水储量变化的时空分布特征，结果表明，黄河流域水储量变化具有明显的季节和周年变化特征,
2004~2010年，黄河流域水储量整体以0.25mm/a的速率下降，其中2006年1月~2007年5月，水储量减小速率较大，约为1.6mm/a。将这一结果与GLDAS水文模型的计算结果进行比较，两者具有强相关性，相关系数为0.81。
关键词：黄河流域；水储量变化;GRACE卫星;GLDAS水文模型；重力场
中图分类号：P331文献标识码：A凿燥蚤:10.13681/jki41-1282/tv.2018.04.006
0引言
陆地水作为人类可利用的淡水资源的重要组成部分，是人类社会发展过程中不可替代的自然资源，其时空分布对区域经济社会的发展有着重要影响。黄河位于东经96°~119°，北纬32°~42°，是我国的第二长河，干流全长约5464km，流域面积约79.5万
km2。作为我国农耕文明的发源地，黄河流域自古都是我国农业经济开发的重点区域。因此，研究黄河流域水储量变化对该区域乃至全国的经济社会发展具有重要意义。
当前，对陆地水储量的研究可采用监测井法、物理模拟法、卫星反演法[1]。监测井法的测点选择和布设比较费时、费力，而且由于数据少，难以准确反映大尺度的流域水储量变化。地面监测井的不均匀分布使得物理模拟法难以取得较好的模拟结果，限制了其应用。卫星反演法采用非接触式的对地观测模式，具有大范围、长时间序列等优势，已成为反演大尺度流域水储量变化的理想方法。GRACE卫星是美国宇航局和德国空间飞行中心于2012年3月17日联合发射的重力探测和气候试验卫星，已于2017年结束运行使命。GRACE卫星开创了跟踪地球水运动的空间遥感新领域，其数据被应用于南极冰盖消融、地下水消耗、海平面变化、固体地球变化等方面的科学研究。国内很多学者利用GRACE卫星数据开展了广泛的研究。如，文汉江等利用GRACE卫星数据分析了青藏高原及周边地区水储量变化状况[2]；
冯伟等利用GRACE卫星数据研究了亚马逊流域陆地水储量变化状况[1]；罗志才
等利用GRACE卫星数据监测到2002~2011年黑河流域陆地水储量以2.3cm/a等效水高的速率减少状况[3]；李武东等利用GRACE重力卫星反演了2003~ 2013年天山地区陆地水储量的时空变化状况[4]。笔者利用GRACE重力卫星数据研究了2004~2010年黄河流域陆地水储量的变化，并与GLDAS水文模型的计算结果相比较，分析了黄河流域水储量季节性和年际变化特征及长期变化趋势。
1反演数据
1.1GRACE重力场数据
本研究采用美国德克萨斯空间研究中心发布的GRACE RL05Level-2版本重力场球谐系数模型进行反演计算。RL05版本数据对RL04版本数据中个别错误的地方(如2004年7月、2004年10月、2005年3月和2006年2月的数据)进行了替换。与RL04版本数据相比,RL05版本数据的噪声水平明显降低,C20项的数据质量也有较大的提高[5]。RL05版本数据不仅提供了60阶重力场球谐系数模型，还提供了96阶重力场球谐系数模型。本文采用60阶重力场球谐系数模型，时间跨度为2004年1月~2010
收稿日期:2018-04-18
基金项目：黄河水利职业技术学院校内基金项目:GRACE重力卫星反演黄河流域质量变化关键技术研
究(2015KXJS007)。作者简介：李洪超(1985-)，男，河南永城人，讲师，硕士，主要从事高校测绘工程专业的教学与研究工作，研究方向为卫星重力学、海平面变化。
黄河水利职业技术学院学报2018年第4期
年12月，共84个月。
1.2GLDAS水文模型
GLDAS水文模型是美国宇航局哥达德地球科学数据和信息服务中心和美国国家环境预报中心共同建立的全球陆地数据同化系统。系统综合利用地表观测和卫星遥感观测数据模拟生成陆地水文要素，包括地表径流、地下径流、土壤水含量、雪水当量和生物含水量等。为了使反演的水储量变化与GRACE数据反演的结果保持一致,GLDAS 数据采用与GRACE数据相同的平滑半径进行平滑处理，时间跨度也为2004年1月~2010年12月。
2卫星重力数据反演水储量变化的方法2.1数学模型
利用GRACE地球重力场球谐系数(ΔC lm,ΔS lm)反演地表质量变化的数学模型的表达式为式(1)[6]。Δσ(θ,φ)=a EρE3∞l=0∑l m=0∑(2l+1)(1+k l)P1m(cosθ)×(ΔC lm cos mφ+ΔS lm cos mφ)(1)式中:θ和φ分别为地心纬度和地心经度,(°);
a E为地球平均半径,km;l和m分别为重力场球谐系数的阶和次;ρE为地球的平均密度，取5517kg/m3; k l为l阶负荷勒夫数;P1m(cosθ)为完全正则化缔合勒让德函数;ΔC lm和ΔS lm为球谐系数变化量。
本文以2004年1月~2010年12月共84个月的平均重力场为基准计算。在利用GRACE数据反演地表质量变化时，为了消除GRACE重力场模型位系数的高阶项误差，采用高斯滤波进行空间平滑处理。高斯平滑核函数可表示为式(2)。
W l+1=-2l+1b W l+W l-1
W0=12π
W1=12π1+e-2b1-e-2b-1b
[](2)其中,b=ln2
1-cos(r/a),r为高斯滤波半径，本文选用500km半径进行平滑处理。
加入高斯平滑函数，并以等效水高表示地表质量变化的公式为式(3)。
Δηmass(θ,φ)=a EρE3ρW N l=0∑l m=0∑(2l+1)(1+k l)W l P1m(cosθ)×(ΔC lm cos mφ+ΔS lm cos mφ)(
3)式中:ρW为淡水的密度，取1000kg/m3;N为重力场模型截断的最高阶;W l为高斯平滑函数。2.2提高模型精度的方法Swenson等发现,GRACE重力场模型的高次项间存在系统性相关误差，单独依靠空间平滑函数无法有效消除其影响[7]。去相关差滤波方法的基本思想为，保持球谐系数低次项不变，对高次项系数分别按奇数阶和偶数阶进行多项式拟合，将拟合值作为相关误差予以扣除。本文保持9×9阶次球谐系数不变，对高阶次项利用4次多项式进行拟合。
受到卫星近极地轨道设计影响,GRACE无法监测到地心运动情况，采用Swenson等利用海洋模型和GRACE重力数据计算得到的地心改正项恢复重力场的一阶项[8]。由于GRACE卫星测得的C20项的精度较差，在利用GRACE数据反演地表质量变化时，一般采用卫星激光测距(SLR)获取的C20项来替代[9]。此外，地壳均衡调整(GIA)过程会导致重力场产生长期变化趋势，文章利用Paulson等GIA模型扣除其影响[10]。
3反演结果分析
3.1GRACE重力卫星数据反演结果
利用GRACE重力卫星数据反演黄河流域2004~2010年共84个月的水储量变化空间分布状况，结果如图1所示(限于篇幅仅列出部分月份)。由图1可以看出，黄河流域不同年份的水储量有明显变化。其中，流域东部地区和南部地区的水储量分别在2004年10月和2010年10月具有明显的上升趋势;2006年
10月，流域水储量整体呈现下降趋势, 2008年10月，流域水储量整体呈现上升趋势。
3.2GRACE重力卫星数据反演结果与GLDAS 水文模型计算结果比较分析
为了验证GRACE重力卫星数据反演结果的可靠性，笔者又利用GLDAS水文模型计算出了黄河流域2004~2010年的水储量变化情况。按照纬度加权平均得到2种方法反演的流域水储量月平均变化值，如图2所示。对2种方法得到的水储量变化时间序列进行相关性分析，计算出相关系数为0.81，二者具有较强的相关性。
由图2可以看出,2种方法得到的黄河流域水储量变化状况均表现出明显的年内和年际变化特征。GRACE数据反演结果的振幅大于GLDAS水文模型计算的振幅。这可能是因为,GRACE的反演结果包含各种因素后的水储量变化，而GLDAS水文模型仅包括表层土壤水和地表积雪，不包括深层土壤水、地下水、地表河流等的水储量变化状况。在2004~2010年，黄河流域水储量的最大值出现在
2008年10月2010年10月
图1黄河流域水储量变化空间分布
Fig.1
Spatial distribution of Yellow River basin water storage change
2004年10月
2006年10月
40°
35°
6420
-2-4
-695°100°
105°
110°
115°
40°
35°
95°
100°
105°
110°
115°
6420
-2-4
-640°
35°
6420
-
2-4
-695°
100°
105°
110°
115°
40°
35°
6420
-2-4
-6
95°
100°
105°
110°
115°
3.3黄河流域水储量变化情况
利用线性拟合得到2004~2011年黄河流域水储量长期变化趋势，如图3所示。
由图3可以看出，在2004~2011年，黄河流域水储量整体上呈减小趋势，减小速率约为0.25mm /a。
其中,2006年1月~2007年5月，水储量减小速率较大，约为1.6mm /a。导致该时间段水储量减小速率较大的原因可能是2006年降水量较少。水利部黄河水利委员会发布的2006年黄河水资源公报显示:
图2GRACE、GLDAS 得到的黄河流域水储量变化曲线
Fig.2
Yellow River basin water storage change obtained by GRACE and GLDAS
50403020100-10-20-30-40-502004
2005
2006
2007200820092010
2011年份
GRACE GLDAS
李洪超，等：基于GRACE 重力卫星数据的黄河流域水储量变化研究
经度
经度
经度
经度
图3黄河流域水储量长期变化趋势
云蚤早援猿
Long-term change trend of Yellow River basin water storage
50403020100-10-20-30-40-50
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011年份
水储量变化(GRACE )水储量长期变化趋势
降水量减小5.5%。
4结语
综上所述，本文通过对GRACE 重力卫星数据
反演结果和GLDAS 水文模型计算结果的比较，并分析2种方法得到的水储量变化时间序列相关性可知，二者具有较强的相关性，相关系数为0.81。这说明,GRACE 重力卫星数据反演结果可靠。
利用GRACE 重力卫星数据反演2004~2010年黄河流域水储量变化的时空分布特征，得出以下结论:(1)黄河流域水储量变化具有明显的季节和周年变化特征。其中,GRACE 数据反演结果的振幅大于
GLDAS 水文模型的反演结果。(2)2004~2010年，黄河流域水储量整体以0.25mm /a 的速率下降。其中,2006年1月~2007年5月，水储量减小速率较大，约为1.6mm /a。参考文献:
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[责任编辑杨明庆]
(下转第40页)
Research on Yellow River Basin Water Storage Change Based on GRACE Gravity
Satellite Data
Li Hongchao ,Chen Lin ,Wang Jing ,Zhu Shuguang
(Yellow River Conservancy Technical Institute,Kaifeng 475004,Henan,China)
Abstract :U sing the GRACE RL05Level-260rank gravity field spherical harmonic coefficient model,it
rechecks the space-time distribution of Yellow River basin water storage change from 2004to 2010.T
he results show that the Yellow River basin water storage have obvious seasonal and annual changes.F rom
2004to 2010,the total water storage decreased at a rate of 0.25mm /a,and the rate of reduction of wa⁃ter reserves from January 2006to May 2007was relatively large,which was approximately 1.6mm /a.Comparing the calculation results with the GLDAS hydrological model ’s,it shows this two results have ob⁃
vious correlation,the correlation coefficient is 0.81.Key words :
Yellow River Basin;water storage change;GRACE satellite;GLDAS hydrological model;
gravity field (上接第28页)
4结语
与传统雷达相比，可聚集放大的探地雷达系统
新增了时窗控制器，通过设置时窗控制器的3个测量量程，可精确控制测量区间，进而实现精细化测量。该系统克服了传统雷达只能测量从被测介质表面到距离表面一定深度的区间、无法单独截取其中
部分深度区间进行测量的局限性。经过试验验证，该系统达到了预期的精细化测量的目的，可应用于地质检测、隧道检测及其他结构体缺陷检测中。参考文献:
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[责任编辑胡修池]
图7聚集放大探地雷达实时采集图Fig.7GPR real time acquisition with focusable
amplification
60.064.068.072.076.080.084.088.092.096.0
100.0异常点

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