王淞波1 鞠曉蕾2

（1山東省建筑科學(xué)研究院有限公司， 山東 濟(jì)南 25000；2山東交通學(xué)院交通土建工程學(xué)院， 山東 濟(jì)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(chǔ)量是陸地水變化中的一個(gè)重要參量，能夠綜合反映區(qū)域降雨、蒸散發(fā)、徑流、地下水及人類開(kāi)發(fā)利用等相關(guān)活動(dòng)。

圖1 未經(jīng)過(guò)濾波反演的全球質(zhì)量變化

2002年發(fā)射升空的GRACE衛(wèi)星，以其高時(shí)間分辨率及空間分辨率，能夠每月解算一個(gè)空間分辨率達(dá)到400km[1]，精度達(dá)到1cm等效水柱高的時(shí)變重力場(chǎng)模型。GRACE時(shí)變重力場(chǎng)能夠監(jiān)測(cè)空間中長(zhǎng)尺度的時(shí)變信息，對(duì)大尺度的質(zhì)量變化信號(hào)具有較高的敏感性等特點(diǎn)，可探測(cè)陸地水和地下水資源變化，在極大程度上彌補(bǔ)了以上觀測(cè)手段的不足，為定量研究陸地水的儲(chǔ)量變化提供了前所未有的機(jī)遇[2]。

本文利用2018年CSR最新發(fā)布的RL06數(shù)據(jù)，分析了亞馬遜流域格網(wǎng)點(diǎn)的質(zhì)量變化，分月份對(duì)水儲(chǔ)量做了詳細(xì)的介紹，并通過(guò)與RL05版本數(shù)據(jù)及水文數(shù)據(jù)GLDAS進(jìn)行了對(duì)比。

1 數(shù)據(jù)及濾波方法

1.1 GRACE數(shù)據(jù)

本文選取最新公布的CSR RL06版本數(shù)據(jù)作為分析，相對(duì)于RL05數(shù)據(jù)，新的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和RL05版本數(shù)據(jù)的全球質(zhì)量變化（相對(duì)于RL06版本和RL05版本1月份數(shù)據(jù)），可以看出RL06數(shù)據(jù)在未經(jīng)過(guò)任何濾波時(shí)，條帶誤差明顯減少。

所有月重力場(chǎng)模型球諧系數(shù)截?cái)嗟?0階。對(duì)月重力場(chǎng)球諧位系數(shù)求平均并扣除該平均值，得到球諧系數(shù)的變化量。系數(shù)中C20項(xiàng)和一階項(xiàng)分別由SLR數(shù)據(jù)[4]和Swenson等計(jì)算的一階項(xiàng)數(shù)據(jù)來(lái)代替[5]。

1.2 濾波方法

由于GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演重力場(chǎng)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(jìn)行空間濾波，來(lái)削弱這些誤差的影響。高斯濾波的本質(zhì)是進(jìn)行空間平滑，對(duì)各階位系數(shù)乘以加權(quán)因子，階數(shù)越大，各階的權(quán)因子就越小，因此能夠有效抑制高階項(xiàng)的誤差影響。此外，GRACE采用高斯濾波和Chen等提出的P3M8去相關(guān)濾波方法來(lái)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(jīng)過(guò)任何濾波，經(jīng)過(guò)去相關(guān)濾波無(wú)高斯濾波，高斯濾波無(wú)去相關(guān)濾波，經(jīng)過(guò)去相關(guān)濾波和高斯濾波四種情況下的全球質(zhì)量變化圖。

圖2 全球質(zhì)量分布圖

2 結(jié)果分析

2.1 CSR RL06與CSR RL05質(zhì)量變化分析

基于CSR RL06和RL05數(shù)據(jù)分析亞馬遜流域的陸地水質(zhì)量變化，可以看出，亞馬遜流域陸地水質(zhì)量呈現(xiàn)顯著的周年變化特性，不同模型估計(jì)的結(jié)果十分吻合，且與GLDAS數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果的變化趨勢(shì)一致，但GRACE求得的變化振幅要明顯大于GLDAS數(shù)據(jù)的振幅。其主要原因是由于GRACE反演得的是陸地水質(zhì)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(zhì)量變化[7,8]。利用兩種數(shù)據(jù)得到的亞馬遜流域陸地水質(zhì)量變化與GLDAS估算結(jié)果的相關(guān)系數(shù)都約為0.9，呈現(xiàn)了極強(qiáng)的相關(guān)性。

圖3 亞馬遜流域陸地水質(zhì)量變化

2.2 時(shí)間序列變化分析

亞馬遜流域陸地水質(zhì)量變化數(shù)據(jù)序列在扣除周年項(xiàng)、半年項(xiàng)及S2周期項(xiàng)后，其年際變化序列如圖4所示，不同GRACE模型數(shù)據(jù)經(jīng)本文抑噪濾波與P3M8去相關(guān)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(zhì)量都呈現(xiàn)出迅速減少的趨勢(shì)，與亞馬遜地區(qū)2005年與2010年出現(xiàn)嚴(yán)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(shù)據(jù)的亞馬遜流域陸地水質(zhì)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(zhì)量減少的

3 結(jié)論

本文利用最新發(fā)布的GRACE衛(wèi)星重力時(shí)變重力場(chǎng)RL06數(shù)據(jù)研究了2003-2011年近十年亞馬遜流域的陸地水質(zhì)量變化，得出的主要結(jié)論包括：

(1)最新發(fā)布的GRACE RL06版本數(shù)據(jù)反演全球質(zhì)量變化的精度要優(yōu)于RL05數(shù)據(jù)，未經(jīng)過(guò)濾波時(shí)的條帶誤差和噪聲明顯小于RL05數(shù)據(jù)。

(2)基于RL06和RL05版本數(shù)據(jù)獲取的亞馬遜流域陸地水質(zhì)量變化基本一致，經(jīng)過(guò)尺度因子處理后，與水文模型GLDAS存在較強(qiáng)的一致性。

(3)GRACE RL06版本數(shù)據(jù)反演的亞馬遜陸地水質(zhì)量變化，在扣除周年項(xiàng)、半年項(xiàng)及S2周期項(xiàng)后，與RL05版本數(shù)據(jù)吻合較好，且其年際變化序列較RL05版本數(shù)據(jù)，可以更好地反映質(zhì)量變化現(xiàn)象，優(yōu)于水文模型。在2005年亞馬遜流域嚴(yán)重干旱的時(shí)期，RL06版本數(shù)據(jù)反演的質(zhì)量變化時(shí)間序列分析圖可以顯示這一現(xiàn)象。

圖5 亞馬遜流域陸地水按月份質(zhì)量變化圖