摘要 ICESat-2衛(wèi)星搭載了先進(jìn)的光子計數(shù)激光測高儀，可實現(xiàn)對內(nèi)陸中大型湖泊水位動態(tài)變化監(jiān)測.本文利用ICESat-2衛(wèi)星2018—2020年逐月的ATL13全球內(nèi)陸水體數(shù)據(jù)估計和分析鄱陽湖水位變化特征，利用鄱陽湖湖口、星子和康山水文站實測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證和誤差修正，并結(jié)合各測站水位數(shù)據(jù)、降雨量數(shù)據(jù)分析鄱陽湖水位動態(tài)變化及其成因.結(jié)果表明：1）鄱陽湖年內(nèi)水位變化劇烈，具有明顯的季節(jié)變化規(guī)律，6—10月為高水位期，其他月份為低水位期，水位高峰期出現(xiàn)在 7—9 月，總體水位呈上升趨勢.2）ICESat-2測高水位與實測水位相關(guān)性R²為0.846以上，經(jīng)過誤差修正后相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.974.湖口站、星子站和康山站的均方根誤差（RMSE）分別為1.660、1.073和0.836 m，經(jīng)過誤差修正重新計算后，三站RMSE分別為0.663、0.659和0.440 m，其測量精度提升約1 m.3）鄱陽湖水位變化與降雨量高度相關(guān)，1—2 月和 10—12 月降雨量較少，為枯水期，水位下降；3—10 月降雨量增多，為豐水期，水位上漲；降雨主要集中出現(xiàn)在7—9月，對應(yīng)水位高峰期. 關(guān)鍵詞 ICESat-2；測高衛(wèi)星；鄱陽湖；水位監(jiān)測；降雨量

中圖分類號 P228.5;P332

文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A

收稿日期 2022-04-29

資助項目 中科院先導(dǎo)A專項課題（XDA2304 0100）；遙感科學(xué)國家重點(diǎn)實驗室開放基金（OFSLRSS202111）

作者簡介 何明琴，女，碩士生，研究方向為水資源環(huán)境遙感與應(yīng)用.1283069401@qq.com

金雙根（通信作者），博士，教授，主要從事衛(wèi)星導(dǎo)航、環(huán)境遙感和空間行星探測及應(yīng)用.sgjin@nuist.edu.cn

1 南京信息工程大學(xué) 遙感與測繪工程學(xué)院，南京，210044

2 中國科學(xué)院上海天文臺，上海，200030

0 引言

鄱陽湖是中國第一大淡水湖，也是中國第二大湖，是長江流域的一個過水性、吞吐型、季節(jié)性重要湖泊，是我國重要的生態(tài)功能保護(hù)區(qū)，是世界自然基金會劃定的全球重要生態(tài)區(qū)，承擔(dān)著調(diào)洪蓄水、調(diào)節(jié)氣候、降解污染等多種生態(tài)功能^[1].湖泊水位變化能在一定程度上揭示湖泊受氣候變化與人類活動影響的程度，也是水資源管理、抗洪抗旱、生態(tài)環(huán)境科學(xué)管理等基礎(chǔ)依據(jù)^[2-3]，因此對其進(jìn)行連續(xù)動態(tài)水位變化監(jiān)測在調(diào)節(jié)長江水位、區(qū)域水資源管理與應(yīng)用、鄱陽湖生態(tài)管理等方面有著重大的研究意義.

傳統(tǒng)湖泊水位監(jiān)測主要是通過建立人工水文站進(jìn)行連續(xù)長時間觀測，不僅耗時耗力，而且在一些交通不便的湖泊進(jìn)行人工觀測困難很大，常導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，也不能及時共享.近年來，隨著激光測高技術(shù)的不斷提高，空間對地觀測技術(shù)為陸表生態(tài)水文過程的連續(xù)性周期內(nèi)動態(tài)監(jiān)測提供了有效的數(shù)據(jù)源，具備了全天候、連續(xù)性、高精度和大尺度的監(jiān)測特點(diǎn)^[4-5].目前，越來越多的測高產(chǎn)品相繼出現(xiàn)，從最初的TOPEX/Poseidon（T/P）系列到ENVISAT、Jason1/2/3、Sentinel-3A、HY-2A/2B等星載高度計數(shù)據(jù)均已用于湖庫水位監(jiān)測.莫德麗等^[6]利用Jason-2（SGDR）測高數(shù)據(jù)對洞里薩湖使用不同算法提高了測高數(shù)據(jù)監(jiān)測精度；何飛等^[7]指出Jason-2（GDR）原始測高數(shù)據(jù)不能直接用于洪澤湖、高郵湖、洞庭湖水位監(jiān)測，因此利用概率密度函數(shù)方法（CPDF）提高測高數(shù)據(jù)精度；Dettmering等^[8]利用ENVISAT測高衛(wèi)星獲取南美潘塔納爾濕地水位，并計算得出水位時間序列的均方根誤差約為 0.40 m.上述測高數(shù)據(jù)時空分辨率較低，難以滿足對我國內(nèi)陸中大型湖泊水位變化進(jìn)行大范圍有效動態(tài)監(jiān)測的要求.

2018年，美國航空航天局發(fā)射的“冰、云和陸地高程”2號衛(wèi)星（Ice，Cloud and Land Elevation Satellite，ICESat-2）配有先進(jìn)地形激光測高系統(tǒng)（Advanced Topographic Laser Altimeter System，ATLAS），可實現(xiàn)對中大型湖泊水位動態(tài)變化的高精度大范圍監(jiān)測.Xu等^[9]利用Landsat影像和ICESat-2數(shù)據(jù)監(jiān)測1984—2018年美國Mead湖湖泊水位和水量的年變化，研究得出其年水位、水量估算值與實測值吻合較好，RMSE（均方根誤差）分別為1.06 m和0.36 km³；孫偉等^[10]利用ICESat-2衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)分析太湖水位變化，得出ATL13測高水位與太湖實測水位月變化趨勢基本一致，兩者相關(guān)系數(shù)達(dá)0.96以上；吳紅波等^[11]基于ICESat-2/ATLAS測高數(shù)據(jù)分析了青海湖湖泊水位變化，進(jìn)一步評估了其對湖泊水位監(jiān)測的精度與應(yīng)用潛力；Zhao等^[12]結(jié)合ICESat-2激光測高儀和CryoSat-2雷達(dá)測高儀數(shù)據(jù)對2010—2020年期間納木錯湖水位進(jìn)行研究，結(jié)果表明ICESat-2的標(biāo)準(zhǔn)差（SD）（0.089 5 m）低于CryoSat-2 （0.255 6 m），ICESat-2測量不確定度顯著降低.

因此，利用測高衛(wèi)星數(shù)據(jù)對湖泊、河流等水域的水位監(jiān)測，相較于傳統(tǒng)水位觀測方法在一定程度上可以提高時效、彌補(bǔ)數(shù)據(jù)的缺失，但對于我國內(nèi)陸中大型湖泊，利用新型單光子激光測高數(shù)據(jù)對其進(jìn)行水位監(jiān)測的研究較少.本文利用2018—2020年逐月ICESat-2/ATL13測高數(shù)據(jù)對我國鄱陽湖水位進(jìn)行估計，結(jié)合水文站觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗證與誤差修正，定量分析水位動態(tài)變化特征與變化趨勢，利用降雨量數(shù)據(jù)分析水位變化原因，為區(qū)域水資源管理與應(yīng)用和鄱陽湖生態(tài)管理提供有效支撐和決策參考.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

鄱陽湖又稱鄱湖，位于江西省北部，面積3 960 km²，介于115°47′～116°45′E，28°22′～29°45′N之間.鄱陽湖流域地貌北部以平原為主，南部以山區(qū)（贛南山區(qū)）為主，中部（贛中丘陵山區(qū)）為過渡區(qū).日照充足，光能資源豐富.降水相對較少，地面徑流較少，但河川徑流較多，水資源豐富^[13].研究區(qū)位置如圖1所示.

1.2 數(shù)據(jù)源

美國激光衛(wèi)星ICESat-2于2018年9月15日發(fā)射，時間分辨率為10 d.ICESat-2首次將單光子探測技術(shù)引入地球高程探測，極大地提高了地形探測的數(shù)據(jù)獲取率.由于采用光子計數(shù)體制，激光器的單脈沖能量僅為40～120 μJ，在同樣系統(tǒng)功耗下，載荷設(shè)計了6個波束，激光重復(fù)頻率高達(dá)10 kHz，足印間距僅為0.7 m，從而可實現(xiàn)星下6個條帶的連續(xù)探測.表1為ICESat-1與ICESat-2主要參數(shù)對比.

本研究利用ICESat-2/ATLAS所發(fā)布的ATL13 Version003內(nèi)陸水體高度數(shù)據(jù)集，可從美國地球數(shù)據(jù)研究中心（https：//search.eJNghb1jcWSqN3RSHFnhwJQ==arthdata.nasa.gov/search）免費(fèi)下載.該數(shù)據(jù)集包含了沿軌道的高度信息以及水體的屬性特征數(shù)據(jù)，共選取了55期經(jīng)過鄱陽湖的ATL13重復(fù)軌道數(shù)據(jù)，從而提取了鄱陽湖2018年10月至2020年11月間重復(fù)軌道日期的湖泊水位

（激光腳點(diǎn)分布如圖2所示）.使用的鄱陽湖矢量邊界可從國家基礎(chǔ)地理信息中心免費(fèi)獲取，用于對激光測高數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界裁剪.水文觀測站點(diǎn)水位數(shù)據(jù)和降雨量數(shù)據(jù)來自于江西省水利廳和江西省水文局，觀測站水位取對應(yīng)測高衛(wèi)星獲取日期的日平均水位.

1.3 研究方法

1.3.1 基于ICESat-2湖泊水位提取

利用ICESat-2激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取湖泊水位的算法流程如圖3所示.總體技術(shù)流程主要有從測高數(shù)據(jù)集中（ATL13）讀取相應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)、空間位置疊加分析、異常激光數(shù)據(jù)篩選與剔除和湖泊水位高程統(tǒng)計計算4個部分.輸入湖泊矢量邊界數(shù)據(jù)，主要為后面的空間位置判斷、提取位ibgbtXRvuRiy2+5A4AyZuQ==于湖泊內(nèi)的水位激光腳點(diǎn)服務(wù).

1）激光測高數(shù)據(jù)相關(guān)屬性讀?。篒CESat-2 的測高產(chǎn)品數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)均以H5格式對外發(fā)布.借助MATLAB編程軟件從中批量讀取所有激光腳點(diǎn)的相關(guān)屬性，包括經(jīng)度、緯度、成像時間、大地高、參考橢球面高度等重要信息.

2）水域內(nèi)激光腳點(diǎn)位置確定：根據(jù)所讀取的激光腳點(diǎn)經(jīng)緯度信息，結(jié)合湖泊水域邊界信息，通過空間位置分析，最終確定并提取位于湖內(nèi)的激光腳點(diǎn)數(shù)據(jù).

3）異常激光腳點(diǎn)篩選與剔除：根據(jù)所提取的湖泊中的激光腳點(diǎn)數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)可能受環(huán)境的影響，可能存在高程異常點(diǎn)，需要將其篩選并剔除.本文將選擇出來的數(shù)據(jù)使用式（1）—（2）進(jìn)行周期內(nèi)每個高程值與高程均值的差值大于2.5倍中誤差的高程點(diǎn)剔除，取剩余點(diǎn)高程均值為提取的湖泊測高平均水位^[16].由于測高數(shù)據(jù)與水文觀測站（吳淞基準(zhǔn)面）參考基準(zhǔn)面不一致，將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換至大地水準(zhǔn)面為基準(zhǔn)的高程值.

H=H-η，（1）

D=H-X-2.5∑ni=1（H-X）²n.（2）

式中：H為提取的湖泊水位高程值；H為EGM2008大地水準(zhǔn)面相對于參考橢球面高度 （大地水準(zhǔn)面高） ；η為EGM2008大地水準(zhǔn)面相對于吳淞基準(zhǔn)面的參考系統(tǒng)轉(zhuǎn)換常數(shù)；H為單個周期內(nèi)位于湖泊內(nèi)i點(diǎn)的高程值，i=1，2，…，n，D>0時剔除該點(diǎn)，否則保留；X為周期內(nèi)平均高程值；n為周期內(nèi)高程點(diǎn)數(shù).

4）湖泊平均水位提?。篒CESat-2為6條帶探測方式（gt1l、gt1r、gt2l、gt2r、gt3l、gt3r），通過異常值剔除后，取周期內(nèi)每條軌道的有效激光腳點(diǎn)均值作為該軌道的估測水位高度，然后再取周期內(nèi)所有有效軌道的均值作為該日的水位高度估測值.具體如式（3）—（4）所示：

H=1m∑mi=1H，（3）

H=1n∑ni=1H.（4）

式中：H為周期內(nèi)每條軌道的平均水位高度（x=1l、1r、2l、2r、3l、3r）；m為周期內(nèi)每條軌道保留下來的高程點(diǎn)數(shù)；H為最終提取的湖泊平均水位高度；n為有效軌道數(shù).

經(jīng)過水域內(nèi)激光腳點(diǎn)選取、異常值篩選與剔除之后，獲得35期有效日期內(nèi)湖面范圍的有效波束個數(shù)、總的激光腳點(diǎn)和剔除異常水位后有效激光腳點(diǎn)相關(guān)信息如表2所示.

1.3.2 水位誤差修正

大多情況下，將沿軌道平均水位按時間組合即可得到湖泊水位序列，但直接將平均測高高程獲取水位序列的方法存在較多的殘差，水位序列的提取精度偏低.為此，本文對實測數(shù)據(jù)與測高數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘估計，并在一定程度上加入系統(tǒng)轉(zhuǎn)換誤差，即可求解出經(jīng)過誤差修正的真實水位：

H=H+ΔH+C.（5）

式中：H為測高衛(wèi)星估計得到的水位高程;ΔH為測高數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的最小二乘估計偏差;C為測高數(shù)據(jù)與水文測站間參考系統(tǒng)轉(zhuǎn)換偏差.

本文利用式（6）計算參考系統(tǒng)轉(zhuǎn)換偏差：

C=1n∑ni=1h-h.（6）

式中：n為觀測次數(shù);h為水文站實測水位;h為測高水位.

1.3.3 精度評價體系

均方根誤差（RMSE）常被用于數(shù)字地圖與地理空間數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置精度評價^[17].本文中湖泊水位估計的均方根誤差計算公式為

RMSE=1n∑ni=1（H-G）².（7）

式中：H為周期內(nèi)測高衛(wèi)星綜合計算的湖泊水位值;G為對應(yīng)獲取日期內(nèi)水文觀測站日均水位值;i為對比日期.

2 結(jié)果與分析

2.1 水位變化特征分析

鄱陽湖水位變化提取結(jié)果如圖4所示，其水位年內(nèi)變化較為劇烈，水位落差超過10 m.2018—2020年間水位變化較為規(guī)律，在年際變化上，上半年水位降低，下半年水位上漲.2019年均水位13.29 m，2020年均水位14.44 m，較上一年水位增長1.15 m.2019年水位最低為10.20 m（11月19日），最高為18.25 m（7月22日），年內(nèi)水位落差為8.05 m；2020年水位最低為10.68 m（2月4日），最高為20.76 m（7月31日），年內(nèi)水位落差為10.08 m.鄱陽湖水位整體呈上升趨勢.

鄱陽湖水位變化主要表現(xiàn)為自5月開始水位持續(xù)上漲，直到7月達(dá)每年的最高水位，后又急劇下降至9月，10月—次年5月水位變化反復(fù)交替，總體呈現(xiàn)10月、1月和3月水位上漲，11月、2月和5月水位下降，7—9月為湖泊的高水位時期，2月前后表現(xiàn)為低水位期，季節(jié)內(nèi)平均水位夏季（16.55 m）>秋季（13.87 m）>春季（13.00 m）>冬季（11.97 m）.鄱陽湖水位具有明顯的季節(jié)變化規(guī)律.

2.2 精度評價

受到數(shù)據(jù)獲取的限制，本文分別選用湖口、星子、康山3個水文站實測日均水位與ICESat-2測高水位數(shù)據(jù)和誤差修正后的鄱陽湖水位時間序列進(jìn)行對比分析（圖5）.圖5a、c、e分別為三站鄱陽湖ICESat-2水位數(shù)據(jù)和實測水位的對比驗證；圖5b、d、f則分別表示三站經(jīng)過誤差修正后的水位與實測水位的對比驗證.可以看出測高水位與實測水位變化較為一致，高水位期基本吻合，ICESat-2能在一定精度上滿足湖泊水位監(jiān)測.經(jīng)計算，鄱陽湖湖口、星子、康山站實測水位與ICESat-2測高水位的RMSE分別為1.660、1.073和0.836 m，表現(xiàn)為康山站精度最高，星子站次之，湖口站最低，實測水位與誤差修正水位的RMSE分別為0.663、0.659和0.440 m，可見，通過誤差修正的湖泊水位序列具有更高的精度.

在低水位期，測高衛(wèi)星相較于測站高估了湖泊水位，而在高水位期測高衛(wèi)星與測站水位保持一致，這是由于測站多建設(shè)在湖泊低洼或者湖泊邊緣，不能全面監(jiān)測整個湖泊水位情況，而測高衛(wèi)星激光腳點(diǎn)能大范圍覆蓋整個湖泊，但大多數(shù)腳點(diǎn)主要集中在湖泊中心，從而表現(xiàn)出枯水期測高水位較高于測站.

通過對比分析測高水位與實測水位誤差較大的幾個觀測日期，其有效激光腳點(diǎn)只有幾十到幾百個（如2019年11月6日只有52個），將其少量激光腳點(diǎn)平均到大面積空間上作為湖泊平均水位具有一定的局限性.同時，實測水位為觀測站的日均水位，綜合反映了測站處當(dāng)日蒸發(fā)、降水、灌溉等影響因素下的水位變化，而測高衛(wèi)星只能獲取過境時刻星下點(diǎn)的水位高程，從而引起較大誤差.

表3給出了鄱陽湖的ICESat-2測高水位、誤差修正水位與各測站實測水位序列的統(tǒng)計比較.其中，均值偏差由相同觀測區(qū)間的水位序列計算得出，之后再計算均方根誤差（RMSE）.可以看出：由于系統(tǒng)偏差和地形誤差、激光腳點(diǎn)到測站間的距離偏差等的存在，ICESat-2測高水位與各測站實測水位序列之間存在不同程度的偏差，星子站（2019-02-04）的偏差最大（5.46 m），湖口站（2020-01-31）偏差為4.22 m，康山站（2019-10-21）的偏差最小（3.41 m）；加入系統(tǒng)偏差之后使得兩者間最大均值偏差大幅減小，表明誤差修正后的水位更能描述鄱陽湖的水位值.

圖6為利用ICESat-2測高水位、誤差修正水位與實測水位進(jìn)行了相關(guān)性對比分析.由圖6可知：ICESat-2測高水位和誤差修正水位，與實測水位均有良好的相關(guān)性，決定系數(shù)（R²）均在0.846 1以上；通過對比可以看出，經(jīng)過誤差修正的水位與實測水位線性相關(guān)性較高，決定系數(shù)最高為康山站的0.974 4，

進(jìn)一步說明了誤差修正后的水位在較高精度的情況下能找出其與實測水位間的線性關(guān)系式，從而保證了ICESat-2測高數(shù)據(jù)對鄱陽湖水位的高精度動態(tài)監(jiān)測.

2.3 誤差分析與討論

1）異常高程值剔除不徹底、有效激光腳點(diǎn)數(shù)量直接影響了ICESat-2測高數(shù)據(jù)對湖泊水位的瞬時估計精度.受水文站數(shù)據(jù)限制與可獲取影響，本文選擇湖口站、星子站和康山站實測日均水位與測高水位進(jìn)行對比分析（圖5），結(jié)合表2有效激光腳點(diǎn)的篩選信息，較少的有效激光腳點(diǎn)作為鄱陽湖水位估算時產(chǎn)生較大的誤差，并且在較高的數(shù)據(jù)有效率下仍產(chǎn)生較大誤差，這是由于異常值剔除不徹底造成的.激光腳點(diǎn)產(chǎn)生的噪聲來源較復(fù)雜，受到自身系統(tǒng)、太陽背景、地形起伏、環(huán)境變化等的影響，使用單一的n倍中誤差方法只能剔除較為明顯的異常值，且對于不同數(shù)據(jù)經(jīng)驗系數(shù)n不完全一致，使得提取出的數(shù)據(jù)包含一定的噪聲光子，加之測高水位為星下點(diǎn)瞬時水位，而側(cè)站水位為日均水位，還有觀測時間的不一致等綜合影響了水位提取精度.

2）衛(wèi)星側(cè)擺、大氣散射、地形起伏等對湖面上的激光點(diǎn)高程精度有明顯的影響.在衛(wèi)星側(cè)擺情況下，有一定坡度區(qū)域的測高精度退化往往會比較明顯；同時激光傳輸路徑上的云、氣溶膠等除對激光能量有衰減外，還會因散射產(chǎn)生距離向的延遲效應(yīng)，進(jìn)而影響最終的高程測量精度，其產(chǎn)生的誤差不能完全得到消除.

3）坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換會存在一定誤差.根據(jù)測站到激光腳點(diǎn)的距離及其之間的系統(tǒng)轉(zhuǎn)換的不一致性，本文對其進(jìn)行修正，根據(jù)未修正的測高數(shù)據(jù)進(jìn)行精度對比發(fā)現(xiàn)RMSE從最高1.07 m降低至0.44 m（表3），觀測值與實測值的相關(guān)性也得到了較大程度的提升（圖6）.雖然誤差修正中對系統(tǒng)偏差與距離進(jìn)行了不同程度的修正，但并不能完全消除其影響.

4）測高數(shù)據(jù)腳點(diǎn)分布、ICESat-2激光腳點(diǎn)間隙、湖面波浪、湖泊類型、降雨量等都是影響ICESat-2測高數(shù)據(jù)估計水位精度的重要原因.通過進(jìn)一步分析誤差較大的測高水位與實測水位發(fā)現(xiàn)，主要原因是由于激光腳點(diǎn)主要集中于湖泊中央，并且可用測高數(shù)據(jù)量較少而造成的；湖泊水位主要受長期降雨量、人類灌溉、氣候環(huán)境等因素的影響，但測高數(shù)據(jù)只能估計測量瞬時時刻的湖泊水位，受到湖面波浪與湖泊類型等的影響.

3 降雨量與水位變化關(guān)系

降雨量是影響湖泊水位的重要因素之一，通常而言，降雨量的增加必定會引起湖泊水位的上漲，因此，本文基于各測站的月降雨量、月平均水位進(jìn)一步探究鄱陽湖水位動態(tài)變化，利用實測氣象站點(diǎn)降雨量數(shù)據(jù)分析水位動態(tài)變化原因.對比月降雨量與 ICESat-2高度計獲取的月平均水位可以看出，月降雨量變化與月平均水位變化大多吻合度較高，水位呈現(xiàn)季節(jié)性變化.由圖7可知：湖口站、星子站、康山站每月降雨量分別為581、518和412 mm，降雨量最高月份均出現(xiàn)在2020年7月；湖口站、星子站、康山站每月降雨量最低分別為8 mm（2019年10月）、5 mm（2019年8月）和 0.5 mm（2019年8月）；全年降雨較頻繁，但在年際內(nèi)均表現(xiàn)為10月—次年2月降雨量較少，水位下降，為枯水期；3—10 月降雨量增多，水位上漲，為豐水期；7—9月為降水集中期，7月為降水高峰期，對應(yīng)水位最高時期.分析2018—2020年每月降雨量變化可知，降雨量變化與湖泊水位變化呈現(xiàn)較強(qiáng)的一致性.

考慮到測高衛(wèi)星時間分辨率與測高數(shù)據(jù)的可用性，其測量水位只與當(dāng)日及前些日的降雨量有關(guān).鄱陽湖面積較大，可用數(shù)據(jù)的平均水位與各個測站平均降雨量有關(guān)，所以本文另選取測高衛(wèi)星當(dāng)日及前9日（共10日）的累計降雨量數(shù)據(jù)，并對7個氣象站（湖口、星子、都昌、永修、康山、鄱陽、進(jìn)賢）累計降雨量進(jìn)行反距離加權(quán)平均得到最終的多測站平均降雨量.在同一時間階段內(nèi)不同的氣象站也表現(xiàn)出不同的降雨量，因此，根據(jù)可用數(shù)據(jù)位置對氣象站點(diǎn)進(jìn)行反距離加權(quán)，從而得到最終10日內(nèi)降雨量：

L=0.4a+0.15b+0.15c+0.1d+ 0.1e+0.05f+0.05g.（7）

式中：L為距離加權(quán)多測站平均降雨量;a，b，c，d，e，f，g分別表示康山、永修、都昌、湖口、星子、進(jìn)賢和鄱陽氣象站的10日內(nèi)累計降雨量.

如圖8所示，經(jīng)過計算得到的距離加權(quán)多測站平均降雨量與湖泊水位變化高度吻合，除了與單測站間具有同樣的季節(jié)性特征外，更加凸顯水位大幅增長點(diǎn)處于較高降雨量時期，每一個時期高降雨量值都對應(yīng)著水位的變化峰值，表明利用多測站距離加權(quán)平均降雨量更能客觀、科學(xué)地反映湖泊的水位變化特征，揭示湖泊水位漲落變化的原因，降雨量變化的多少是湖泊水位動態(tài)變化的重要指示.

4 結(jié)束語

星載高度計監(jiān)測湖泊水位具有一定的優(yōu)勢，可在一定程度上增加湖泊水位的動態(tài)監(jiān)測.本文選取2018—2020年的ICESat-2測高數(shù)據(jù)，并進(jìn)行誤差修正，對比了修正前后兩者間獲取鄱陽湖水位的精度差異，根據(jù)水文站與氣象站實測數(shù)據(jù)，監(jiān)測鄱陽湖水位動態(tài)變化并探究其變化的主要原因.主要結(jié)論如下：

1）鄱陽湖年內(nèi)水位變化劇烈，水位落差超過10 m，具有明顯的季節(jié)變化規(guī)律，6—10月為高水位期，其他月份為低水位期，水位高峰期出現(xiàn)在 7—9 月，總體水位呈上升趨勢.

2）測高衛(wèi)星監(jiān)測鄱陽湖水位結(jié)果與實測結(jié)果較一致，測量精度主要受有效激光腳點(diǎn)數(shù)量和選擇、激光腳點(diǎn)與測站分布位置、湖泊水位獲取方式等的影響.不同測站間誤差修正水位測量精度湖口站RMSE從1.66 m提高至0.66 m，星子站RMSE從1.07 m提高到0.66 m，康山站RMSE從0.84 m提高到0.44 m.各測站測高水位、誤差修正水位與實測水位間具有較高的線性相關(guān)性，誤差修正水位決定系數(shù)均在0.96以上，表明通過誤差修正的水位與實測水位較一致.

3）鄱陽湖水位變化與降雨量變化具有較強(qiáng)的相關(guān)性，10月—次年2月降雨量較少，水位下降，為枯水期；3—10月降雨量增多，水位上漲，為豐水期；7—9月為降水集中期，7月為降水高峰期，對應(yīng)水位最高時期.通過本研究計算的多測站距離加權(quán)平均降雨量能更客觀、科學(xué)地揭示水位變化的原因，為防災(zāi)救災(zāi)提供重要的數(shù)據(jù)支撐.

測高衛(wèi)星對湖泊的水位監(jiān)測較方便和快捷，下一步可以結(jié)合多種測高衛(wèi)星對其進(jìn)行水位動態(tài)監(jiān)測，提高覆蓋度與時間分辨率，從而進(jìn)一步提高監(jiān)測精度；加入多種誤差修正以提高測量精度；結(jié)合使用波形數(shù)據(jù)提高測高精度.另外，降雨量是影響水位動態(tài)變化的主要原因之一，但水位變化還與湖泊蒸散量、地表徑流、人類灌溉等相關(guān)，在今后的研究中可做進(jìn)一步探討.

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Monitoring and assessing water level variation in Poyang Lake by ICESat-2 altimetry

HE Mingqin¹ JIN Shuanggen^1，2 ZHANG Zhijie² GUO Xiaozu¹

1 School of Remote Sensing & Geomatics Engineering，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China

2 Shanghai Astronomical Observatory，Chinese Academy of Sciences，Shanghai 200030，China

Abstract The photon-counting laser altimeter on the Ice，Cloud and Land Elevation 2 （ICESat-2） satellite offers a solution for tracking the dynamic water level variations in medium and large inland lakes.We utilize the monthly ATL13 global inland water data of ICESat-2 satellite from 2018 to 2020 to estimate and analyze the water level change in Poyang Lake.The measured data from Hukou，Xingzi and Kangshan hydrological stations are used for verification and error correction，and the water level and rainfall data of each station are combined to analyze the dynamic variation of Poyang Lake water level and reveal the underlying drivers.The results show that，the annual water level of Poyang Lake varied sharply with obvious seasonal variations and an overall upward trend;the high water level period was from June to October，which peaked from July to September.The linear correlation coefficient of water levels between ICESat-2 and measured data is above 0.846，rising to 0.974 after error correction.The Root Mean Square Error （RMSE） is 1.660 m，1.073 m，and 0.836 m for Hukou，Xingzi，and Kangshan stations，respectively;error correction and recalculation can decrease the RMSE to 0.663 m，0.659 m，and 0.440 m for Hukou，Xingzi，and Kangshan stations，respectively，enhancing the measurement accuracy by nearly one meter.The variation of water level in Poyang Lake is highly correlated with the change of rainfall，the reduced precipitation during periods from January to February and October to December corresponds to the declining water level in dry season，while the increased rainfall from March to October corresponds to the water level rise in wet season，and the precipitation concentration period from July to September aligns with the peak of water level in Poyang Lake.

Key words ICESat-2;satellite altimetry;Poyang Lake;water level monitoring;rainfall