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        GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)在干旱研究中的應(yīng)用綜述

        2025-03-17 00:00:00唐穎瀅肖麗英郭永程成玉祥劉祥周
        人民珠江 2025年2期
        關(guān)鍵詞:儲(chǔ)量水文衛(wèi)星

        摘 要:干旱是全球范圍內(nèi)普遍存在的自然災(zāi)害,對環(huán)境、生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等多個(gè)方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)重力衛(wèi)星通過測量地球重力場變化數(shù)據(jù)可動(dòng)態(tài)監(jiān)測陸地水儲(chǔ)量變化。應(yīng)用GRACE獲得的水儲(chǔ)量時(shí)空分布信息,可監(jiān)測干旱,以研究干旱事件的發(fā)生、發(fā)展與演變過程。采用文獻(xiàn)計(jì)量法分析總結(jié)了GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)在地下水儲(chǔ)量變化、氣象與水文干旱演變規(guī)律與響應(yīng)、干旱預(yù)警等方面的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在數(shù)據(jù)驗(yàn)證與數(shù)據(jù)插補(bǔ)重建方面的問題,并展望了變化環(huán)境下水儲(chǔ)量變化、構(gòu)建更適合干旱監(jiān)測的干旱指數(shù)、提高GRACE數(shù)據(jù)精度、提升GRACE數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率、干旱預(yù)警和決策支持以及區(qū)域水循環(huán)和生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)等研究方向,可為后續(xù)的相關(guān)應(yīng)用研究提供一定參考價(jià)值。

        關(guān)鍵詞:GRACE衛(wèi)星;干旱;地下水儲(chǔ)量;干旱指數(shù);驅(qū)動(dòng)因素

        中圖分類號(hào):TV11 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-9235(2025)02-0009-12

        Overview of Application of GRACE Satellite Data in Drought Research

        TANG Yingying, XIAO Liying * , GUO Yongcheng, CHENG Yuxiang, LIU Xiangzhou(School of Hydraulic Engineering, Nanchang Institute of Technology, Nanchang 330099, China)

        Abstract: Drought is a natural disaster that is prevalent on a global scale and has far-reaching impacts on many aspects, including theenvironment, ecology, economy, and society. Gravity recovery and climate experiment (GRACE) gravity satellites can dynamicallymonitor changes in terrestrial water storage by measuring data on changes in the Earth′s gravity field. The spatial and temporaldistribution information of water storage obtained by GRACE can be used to monitor droughts, so as to study the occurrence,development, and evolution of drought events. In this paper, the bibliometric method was used to summarize the current application ofGRACE satellite data in groundwater storage changes, meteorological and hydrological drought evolution pattern and response, droughtearly warning, etc. , as well as problems in data validation, interpolation, and reconstruction. It also looked forward to the researchdirections of observing water storage change in changing environment, constructing a drought index more suitable for droughtmonitoring, improving the accuracy of GRACE data, and enhancing the temporal and spatial resolution of GRACE data, drought earlywarning, and decision-making support, as well as the response of the regional water cycle and ecosystems, which can provide areference for the subsequent related application research.

        Keywords: GRACE satellite; drought; groundwater storage; drought index; driving factor

        干旱是全球范圍內(nèi)極具經(jīng)濟(jì)和生態(tài)破壞性的自然災(zāi)害,對農(nóng)業(yè)、水資源、生態(tài)環(huán)境和人類生活產(chǎn)生嚴(yán)重影響[1-2] 。干旱特征的量化以及準(zhǔn)確監(jiān)測和預(yù)測干旱事件對于防災(zāi)減災(zāi)、水資源管理、減少潛在損失和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。傳統(tǒng)的干旱監(jiān)測方法主要依賴于氣象觀測數(shù)據(jù),如降水量、溫度、濕度等指標(biāo)。然而,這些數(shù)據(jù)在時(shí)空分辨率、數(shù)據(jù)連續(xù)性和全球覆蓋范圍等方面存在局限性。例如,地面站點(diǎn)布設(shè)和分布情況限制了大尺度的研究,難以精確反映大范圍地表水儲(chǔ)量的時(shí)空變化分布特征。此外,站點(diǎn)測量成本高、技術(shù)復(fù)雜。因此,需要更加精確的技術(shù)手段以確保測量的準(zhǔn)確性和效率[3] 。

        GRACE重力衛(wèi)星計(jì)劃由美國宇航局與德國航空太空中心聯(lián)合開發(fā),并于2002年3月成功發(fā)射[4] 。

        GRACE衛(wèi)星自2002年3月17日發(fā)射升空至2017年7月結(jié)束工作,已成功實(shí)現(xiàn)了對全球時(shí)變重力場的高精度、高時(shí)效監(jiān)測,提供了數(shù)十年對地球重力場變化的全球觀測數(shù)據(jù)[5] 。由于地球上的水分布不均,地球重力場會(huì)發(fā)生變化。當(dāng)某一地區(qū)的水儲(chǔ)量發(fā)生變化時(shí),將引起地球局部質(zhì)量變化[6] ?;诖?,GRACE衛(wèi)星采用了先進(jìn)的激光測距干涉技術(shù),通過測量2顆衛(wèi)星之間的距離和相對速度,可以精確地探測到重力場的微小變化,從而獲得全球水儲(chǔ)量的分布和變化情況。這為陸地水儲(chǔ)量變化的研究提供了一種強(qiáng)有效的技術(shù)手段[7-8] 。地表水儲(chǔ)量變化與干旱程度密切相關(guān),利用 GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以間接反映干旱事件的發(fā)生、發(fā)展和消亡。

        GRACE Follow-On(GRACE-FO)是 GRACE 衛(wèi)星的后續(xù)任務(wù),也由2顆相距約220 km的相同衛(wèi)星組成并沿同一軌道飛行,且搭載了激光測距干涉計(jì)(Laser Ranging Interferometer,LRI)。但GRACE-FO使用了更先進(jìn)的光學(xué)系統(tǒng)并具有更高的測量精度,有望將衛(wèi)星間測距精度提高20倍,從而提供更高反演精度、更高時(shí)空分辨率的陸地水儲(chǔ)量變化信息[9] 。

        目前已有一些學(xué)者應(yīng)用GRACE-FO針對干旱領(lǐng)域展開了相應(yīng)的研究。冉艷紅等[10] 基于 GRACE/GRACE-FO衛(wèi)星觀測資料計(jì)算了GRACE干旱強(qiáng)度指 數(shù) (GRACE-based Drought Severity Index,GRACE-DSI),對2019年夏秋季長江中下游地區(qū)的干旱強(qiáng)度及其時(shí)空分布進(jìn)行研究,通過比較監(jiān)測結(jié)果證明了GRACE-FO與GRACE在干旱監(jiān)測上具有等同能力。Boergens 等[11] 利用 GRACE-FO 識(shí)別和量化中歐地區(qū)2018、2019年2個(gè)異常干旱的夏季缺水狀況,結(jié)果表明 GRACE-FO 與 GRACE在時(shí)間延續(xù)上保持了一致。并且,基于GRACE-FO觀測到的極端事件能夠不受數(shù)據(jù)偏差或新衛(wèi)星任務(wù)的其他虛假效應(yīng)的影響。這證明了GRACE-FO數(shù)據(jù)的可靠性??傮w而言,GRACE-FO擁有更高精度和高分辨率的監(jiān)測能力,能夠更好地捕捉干旱事件的細(xì)微變化。

        GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)在干旱研究中有大尺度監(jiān)測、高精度觀測、綜合分析能力、適應(yīng)性強(qiáng)、早期預(yù)警能力和應(yīng)用潛力等應(yīng)用優(yōu)勢。目前已有學(xué)者對GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)在不同研究領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述,研究領(lǐng)域涉及陸地水儲(chǔ)量反演方法[6] 、區(qū)域地下水管理[12] 、中國地下水儲(chǔ)量變化 [13] 和水文應(yīng)用[14] 等。但是已有綜述對于GRACE數(shù)據(jù)在干旱相關(guān)研究領(lǐng)域的闡述仍比較缺乏,且基本上以定性概括為主,缺少文獻(xiàn)定量分析。為此,本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量分析法,統(tǒng)計(jì)了近10 a來基于GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)在干旱相關(guān)領(lǐng)域的研究趨勢和特點(diǎn),并基于文獻(xiàn)計(jì)量法的分析結(jié)果梳理了相關(guān)研究方向,以期為后續(xù)相關(guān)應(yīng)用研究提供一定參考依據(jù)。

        1 國內(nèi)外研究進(jìn)展與研究動(dòng)態(tài)

        1. 1 基于文獻(xiàn)計(jì)量法的 GRACE 干旱研究調(diào)研與統(tǒng)計(jì)分析

        1. 1. 1 數(shù)據(jù)來源與研究工具選擇 Web of Science(WOS)中 Science CitationIndex Expanded(SCI-Expanded)核心合集數(shù)據(jù)庫展開對英文文獻(xiàn)的檢索。檢索策略為TS=(“GRACE”AND(“drought” OR “groundwater storage”)),時(shí)間跨度從2015年1月到2024年3月16日,共獲得837條記錄。在中國知網(wǎng)(CNKI)學(xué)術(shù)期刊中設(shè)定檢索項(xiàng)為“主題”,檢索詞為“GRACE” “干旱”或“地下水儲(chǔ)量”,檢索范圍與英文文獻(xiàn)一致,共得到360條中文文獻(xiàn)檢索記錄。經(jīng)人工去除重復(fù)、與主題無關(guān)文獻(xiàn),最終獲得了802份有效英文文獻(xiàn)和208篇有效中文文獻(xiàn)。

        VOSviewer是一個(gè)用于構(gòu)建和可視化文獻(xiàn)計(jì)量網(wǎng)絡(luò)的軟件工具[15] 。本文從作者發(fā)文量、

        關(guān)鍵詞、共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總和可視化圖譜繪制,整體分析關(guān)于 GRACE 在干旱相關(guān)研究領(lǐng)域的應(yīng)用概況。本研究所使用的802篇英文文獻(xiàn)來自于75個(gè)國家916個(gè)機(jī)構(gòu)的2 518名作者,發(fā)表在145種期刊上,引用了來自6 997種期刊的23 212篇參考文獻(xiàn)。

        1. 1. 2 作者文獻(xiàn)計(jì)量分析研究領(lǐng)域的高頻作者及其合作動(dòng)態(tài)是極為重要的元素,對發(fā)文作者進(jìn)行共現(xiàn)分析可以直觀地了解核心作者群及其學(xué)術(shù)交流的強(qiáng)度。表 1 顯示了在GRACE在干旱相關(guān)研究領(lǐng)域發(fā)表論文的高產(chǎn)作者。

        排名前2位學(xué)者都在美國宇航局戈達(dá)德太空飛行中心的水文科學(xué)實(shí)驗(yàn)室工作,并多次合作。從已發(fā)表論文的分析來看,2位學(xué)者都在水資源以及衛(wèi)星大地測量和遙感領(lǐng)域進(jìn)行研究,專注于地下水和干旱監(jiān)測中 GRACE 的數(shù)據(jù)同化應(yīng)用。Li 等[16] 將GRACE觀測數(shù)據(jù)中最先進(jìn)的陸地蓄水產(chǎn)品同化到NASA全球尺度的集水區(qū)地表模型(Catchment LandSurface Model,CLSM)中,生成有助于干旱監(jiān)測和其他應(yīng)用的地下水蓄水時(shí)間序列。Tangdamrongsub等[17] 為了解決物理模型的不完善、模型土地參數(shù)和氣象數(shù)據(jù)的不確定性以及人類對土地變化的影響對估算水文模型蓄水量準(zhǔn)確性的限制問題,采用集合卡爾曼濾波器方法,對 GRACE數(shù)據(jù)得出的陸地蓄水量變化估算值進(jìn)行了同化研究,并驗(yàn)證了該方法的實(shí)用性。

        1. 1. 3

        關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的生成與分析

        關(guān)鍵詞凝聚了1篇論文的核心和本質(zhì),關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可以揭示1個(gè)科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。使用VOSviewer對Web of Science檢索得到的802篇文獻(xiàn)繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)視圖,統(tǒng)計(jì)共得到2 518個(gè)關(guān)鍵詞,并以出現(xiàn)頻次大于等于 20作為關(guān)鍵詞的閾值,選擇其中75個(gè)重點(diǎn)關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)聚類可視化分析,繪制出的關(guān)鍵詞聚類(Cluster)、時(shí)序圖譜見圖1、2。同時(shí)將知網(wǎng)上檢索并篩選得到的208篇文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析作為對照,見圖3。

        圖1中,較大的圓節(jié)點(diǎn)象征著關(guān)鍵詞的高頻出現(xiàn),這些關(guān)鍵詞更能代表所在領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題;節(jié)點(diǎn)間的連線則反映了它們之間的關(guān)聯(lián)緊密程度,連線越粗,說明這兩個(gè)關(guān)鍵詞在同一篇文獻(xiàn)中共現(xiàn)的次數(shù)越多;而節(jié)點(diǎn)的顏色則用于區(qū)分不同的研究主題聚類。對圖1綜合分析可以得出,GRACE關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖主要分為5個(gè)聚集區(qū)域。5個(gè)區(qū)域彼此之間關(guān)聯(lián)性較強(qiáng),未形成獨(dú)立的研究方向或內(nèi)容。在紅色聚集區(qū)內(nèi)出現(xiàn)的核心詞匯為 drought、variability、precipitation、terrestrial water storage等。這表明紅色聚集區(qū)的主要研究內(nèi)容聚焦于干旱現(xiàn)象及其與降水、陸地儲(chǔ)水等因素的關(guān)系。綠色聚集區(qū)內(nèi)出現(xiàn)的核 心 詞 匯 為 GRACE、depletion、climate-change、groundwater storage 等。該區(qū)域的主要研究內(nèi)容為使用GRACE數(shù)據(jù)等技術(shù)手段觀測和研究地下水儲(chǔ)量的變化,特別是關(guān)注氣候變化對地下水系統(tǒng)的影響,以及由此引發(fā)的地下水損耗問題。藍(lán)色聚集區(qū)的核心詞匯為 groundwater depletion、water storage、gravity recovery、soil-moisture 等。該區(qū)域的研究內(nèi)容主要關(guān)注水資源的動(dòng)態(tài)變化及其影響因素,包括GRACE重力衛(wèi)星技術(shù)在水資源管理方面的應(yīng)用。

        黃色聚集區(qū)的核心詞匯則"為 groundwater、model、gravity、hydrology 等。該區(qū)域的主要研究內(nèi)容聚焦于地下水系統(tǒng),利用模型工具進(jìn)行模擬和預(yù)測,關(guān)注重力場變化對地下水的影響,并借助水文學(xué)的理論和方法進(jìn)行綜合研究。這些研究有助于更深入地了解地下水系統(tǒng)的復(fù)雜性和變化規(guī)律。

        紫色聚集區(qū)的核心詞匯包含 evaporation、surface、products、uncertainty等。紫色區(qū)域相對其他區(qū)域較為分散,這種分散性可能反映了該領(lǐng)域研究的多樣性和交叉性,同時(shí)也為研究者提供了更多的探索空間和合作機(jī)會(huì)。

        從圖2中可以得出,近些年出現(xiàn)的

        關(guān)鍵詞基本占據(jù)了整個(gè)可視化圖譜的三分之二(淺綠至黃色部分),也從側(cè)面反映了GRACE在干旱相關(guān)研究領(lǐng)域熱 度 的 不 斷 升 高 。 圖 1 中 ,GRACE、drought、variability、 depletion、 terrestrial water storage、precipitation、groundwater depletion、groundwater等高頻

        關(guān)鍵詞構(gòu)成了該領(lǐng)域的代表性術(shù)語。在圖3中,GRACE數(shù)據(jù)應(yīng)用研究領(lǐng)域的主要關(guān)鍵詞是“GRACE” “地下水儲(chǔ)量” “陸地水儲(chǔ)量” “GLDAS”(Global Land Data Assimilation System)“地下水儲(chǔ)量變化”等。通過可視化知識(shí)圖譜進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)主要關(guān)鍵詞占比較大,彼此之間的關(guān)聯(lián)性較好,且可得出圖 3 中 GRACE 數(shù)據(jù)應(yīng)用研究的重點(diǎn)與圖 1WOS圖譜中的主要

        關(guān)鍵詞相對吻合。

        1. 2 GRACE與干旱相關(guān)研究方向梳理

        1. 2. 1 地下水儲(chǔ)量變化監(jiān)測地下水儲(chǔ)量變化監(jiān)測與氣象干旱和水文干旱有關(guān)。氣象干旱是指某一時(shí)段內(nèi),由于蒸發(fā)量和降水量的收支不平衡而造成的水分短缺現(xiàn)象[18] ,水文干旱則泛指流域徑流量異常虧缺的事件,這種現(xiàn)象是由氣候條件和陸面水循環(huán)過程共同作用所導(dǎo)致的[19-20] 。在監(jiān)測地下水儲(chǔ)量變化時(shí),通常會(huì)關(guān)注降雨、蒸發(fā)、地下水位和地下水補(bǔ)給等關(guān)鍵指標(biāo)。通過對這些指標(biāo)的觀測和分析,可以了解地下水的儲(chǔ)量變化趨勢,以及它與氣象干旱和水文干旱之間的關(guān)聯(lián)。傳統(tǒng)的水儲(chǔ)量監(jiān)測方法主要依賴于地下水位監(jiān)測,該方法存在空間覆蓋范圍有限、時(shí)間分辨率不連續(xù)、昂貴耗時(shí)、數(shù)據(jù)精度和可靠性受限以及無法獲取地下水和水體深度信息等弊端。而GRACE是全球范圍內(nèi)首個(gè)可直接應(yīng)用于地表物質(zhì)遷移研究的重力衛(wèi)星計(jì)劃,它可以通過測量地球重力場的變化信息反演出地下水儲(chǔ)量的變化,從而實(shí)現(xiàn)對地表質(zhì)量變化的長期、高效的監(jiān)測,并被廣泛應(yīng)用于區(qū)域和全球陸地水儲(chǔ)量的研究中[21] 。

        利用 GRACE 衛(wèi)星數(shù)據(jù)結(jié)合其他數(shù)據(jù)源和模型,可以對特定區(qū)域的地下水儲(chǔ)量進(jìn)行監(jiān)測,應(yīng)用GRACE 來監(jiān)測地下水儲(chǔ)量代表性的研究如下:Zhang等[22] 關(guān)注長江流域的干旱事件,利用GRACE衛(wèi)星的時(shí)變重力場資料,結(jié)合熱帶降雨測量任務(wù)衛(wèi)星(Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM)和現(xiàn)場河流測量儀的觀測,以及水文模型GLDAS和全球水 文 模 型(WaterGAP Global Hydrology Model,WGHM),研究了2006年夏季和2011年春季在中國長江流域發(fā)生的 2次嚴(yán)重干旱事件其陸地儲(chǔ)水量(Total Water Storage, TWS)的變化。龍笛等[23] 則聚焦于海河流域,以水資源公報(bào)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),通過對比 GRACE不同的信號(hào)處理方法和相關(guān)產(chǎn)品,反演了2003—2020年的總水儲(chǔ)量及其平原區(qū)地下水儲(chǔ)量變化,并分析了供用水結(jié)構(gòu)變化和水量平衡關(guān)系,以及這些變化對流域蒸散發(fā)估算的影響。Yin等[24] 的研究覆蓋了更廣闊的范圍,不僅關(guān)注了多個(gè)流域,而且結(jié)合氣候模式,揭示了氣候變化對地下水儲(chǔ)量的影響。其利用德克薩斯空間研究中心(theUniversity of Texas at Austin Center for SpaceResearch, CSR)、德 國 波 茨 坦 地 學(xué) 研 究 中 心(German Research Center for Geosciences, GFZ)和噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(Jet Propulsion Laboratory, JPL)的GRACE level-3 RL06 陸地水當(dāng)量深度地表質(zhì)量異常數(shù)據(jù)集,結(jié)合3種全球氣候模式,分析了2002年4月至 2016 年 12 月中國 10 大流域的地下水儲(chǔ)量(Groundwater Storage, GWS)時(shí)空變化。

        目前關(guān)于GRACE地下水的研究更側(cè)重于揭示GWS變化的因素[25-26] 和評估與GRACE相關(guān)的極端氣候[27-28] 。不同流域地下水儲(chǔ)量變化的主導(dǎo)因素具有 一 定 差 異 性 ,王 坤 等[29] 基 于 2003—2021 年GRACE重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)和陸面同化數(shù)據(jù)GLDAS計(jì)算并評估黃淮海地區(qū)地下水儲(chǔ)量變化,利用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法分析其時(shí)空變化特征,從降水、蒸散發(fā)、地下水供水、跨流域調(diào)水等方面分析地下水儲(chǔ)量變化原因。研究結(jié)果表明,降水對淮河流域地下水儲(chǔ)量變化的影響程度顯著大于海河流域,而海河流域和黃河流域花園口以下地區(qū)地下水儲(chǔ)量減少主要原因是多年以來大量的地下水開采。Liu 等[30] 結(jié)合GRACE和GLDAS數(shù)據(jù)集,分析了2003—2016年太行山地區(qū)GWS變化及其主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素。研究結(jié)果表明,在2003—2016年,基于GRACE數(shù)據(jù)反演的太行山地區(qū)陸地水儲(chǔ)存量顯著減少。

        1. 2. 2 氣象水文干旱變化規(guī)律

        1. 2. 2. 1 干旱指數(shù)構(gòu)建構(gòu)建干旱指數(shù)來描述干旱特征已成為很多學(xué)者探究區(qū)域干旱現(xiàn)象的有力工具。瞿偉等[31] 利用GRACE與GRACE-FO重力衛(wèi)星在大尺度范圍下監(jiān)測水文信息變化中的優(yōu)勢,基于2002年4月至2020年7月GRACE和GRACE-FO RL06 Mascon數(shù)據(jù),計(jì)算了黃河流域陸地水儲(chǔ)量異常(Terrestrial WaterStorage Anomaly, TWSA)及對應(yīng)的水儲(chǔ)量虧損赤字(Water Storage Deficit Index, WSDI),據(jù)此分析了黃河流域上游、中下游干旱事件及其嚴(yán)重性、干旱持續(xù)時(shí)間、平均與最大水儲(chǔ)量赤字等干旱特征,并與其他 4 種常用干旱指數(shù),標(biāo)準(zhǔn)降水蒸散發(fā)指數(shù)(Standardized Precipitation Evaporation Index,SPEI)、自矯正帕爾默干旱指數(shù)(Self Correct-PalmerDrought Severity Index, sc-PDSI)、標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index, SPI)和標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)(Standardized Runoff Index, SRI)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行了對比分析。研究結(jié)果顯示,基于重力衛(wèi)星監(jiān)測數(shù)據(jù)的WSDI干旱指標(biāo)較其他4種傳統(tǒng)干旱指數(shù)能夠更有效地識(shí)別出流域干旱特征。趙雅嫻等[32] 利用 GRACE 和 GRACE-FO 數(shù)據(jù)對長江流域 2003-2021年期間發(fā)生的干旱事件進(jìn)行定量分析,以探究衛(wèi)星重力監(jiān)測區(qū)域性干旱的可行性。其采用3個(gè)機(jī)構(gòu) 發(fā) 布 的 5 種 GRACE 和 GRACE-FO 數(shù) 據(jù) 產(chǎn) 品(CSR_SH、JPL_SH、GFZ_SH、CSR_M、JPL_M)反演長江流域陸地水儲(chǔ)量異常,計(jì)算陸地水儲(chǔ)量虧損和水儲(chǔ)量虧損指數(shù),結(jié)合3種氣象干旱指數(shù)對5種數(shù)據(jù)產(chǎn)品的結(jié)果進(jìn)行比較,并對2003—2021年長江流域干旱事件進(jìn)行分析。結(jié)果顯示,WSDI可反映長江流域干旱分布的時(shí)空變化,能夠在監(jiān)測全球和大尺度區(qū)域干旱方面發(fā)揮重要作用。

        由于 GRACE 衛(wèi)星能提供水儲(chǔ)量變化數(shù)據(jù),可將GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)與其他氣象、水文數(shù)據(jù)相結(jié)合,構(gòu)建綜合干旱指數(shù),以更全面地反映地區(qū)干旱狀況。Wu等[33] 為考慮全球氣候變化和人類活動(dòng)對干旱識(shí)別的綜合影響,基于GRACE的TWSA和實(shí)測降水量,提出了一種新的基于Copula的多變量標(biāo)準(zhǔn)化干 旱 指 數(shù)(Copula-Based Multivariate StandardizedDrought Index, CMSDI),該指數(shù)能夠反映人類活動(dòng)和氣候變化的綜合影響。李軍等[34] 基于Copula函數(shù),聯(lián)合降水及VIC模型模擬的蒸散發(fā)、徑流和土壤水等水文氣象要素,構(gòu)建了一種能綜合表征氣象-水 文 - 農(nóng) 業(yè) 干 旱 特 征 的 新 型 綜 合 干 旱 指 數(shù)(Comprehensive Standardized Drought Index, CSDI),并以珠江流域?yàn)槔M(jìn)行應(yīng)用,分析了未來氣候變化情景下研究區(qū)綜合干旱的變化特征,研究結(jié)果可為研究區(qū)防旱抗旱提供新的參考。

        1. 2. 2. 2 干旱識(shí)別與演變通過分析GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)中的地球重力場變化,結(jié)合其他干旱指標(biāo),如降水、氣溫等,可以有效識(shí)別干旱事件。Zhang等[35] 通過結(jié)合地表模型的輸出數(shù)據(jù),利用GRACE降尺度數(shù)據(jù)識(shí)別了中國長江8條支流的水文干旱,為 GRACE在中小流域的應(yīng)用推廣提供參考。Sun等[36] 利用GRACE德克薩斯空間研究中心(CSR)2003—2015 年的 mascon(MassConcentration,質(zhì)量濃度)數(shù)據(jù)評估了長江流域的干旱情況。通過 GRACE 數(shù)據(jù)得出的蓄水量指數(shù)(Water Storage Deficits, WSDs)來識(shí)別干旱事件,基于蓄水量指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化WSD時(shí)間序列和總蓄水量指數(shù)(the Total Water Storage Deficit, TWSD)來評估干旱嚴(yán)重程度。隨后將 WSDI 與帕爾默干旱指數(shù)(PDSI)、標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化徑流指數(shù)進(jìn)行比較。結(jié)果表明,GRACECSR mascon數(shù)據(jù)可有效用于評估長江流域干旱特征,WSDI有助于對大尺度區(qū)域的干旱進(jìn)行可靠的識(shí)別。Houborg 等[37] 將 GRACE 數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)應(yīng)用于北美,并開發(fā)了基于 GRACE的干旱指標(biāo)。研究發(fā)現(xiàn),通過將空間、時(shí)間和垂直分解的GRACE數(shù)據(jù)整合到美國和北美干旱監(jiān)測產(chǎn)品中,替代目前缺乏的地下水和土壤濕度地面觀測數(shù)據(jù),可以更準(zhǔn)確、更客觀地識(shí)別干旱狀況。

        利用 GRACE 衛(wèi)星數(shù)據(jù),一些學(xué)者通過研究干旱質(zhì)心的遷移范圍和速度,了解干旱事件的發(fā)生頻率和持續(xù)時(shí)間,進(jìn)而揭示干旱的時(shí)空分布規(guī)律。鄧梓鋒等[38] 為探究GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)在干旱研究中的應(yīng)用潛力,采用基于該數(shù)據(jù)的無量綱的WSDI對珠江流域2002—2017年進(jìn)行干旱監(jiān)測,通過將其和常用干旱指數(shù)與實(shí)際干旱質(zhì)心軌跡進(jìn)行對比,評估其在珠江流域的干旱監(jiān)測效果。研究發(fā)現(xiàn),WSDI能從時(shí)間和空間上刻畫出研究區(qū)水文干旱的演變規(guī)律,適用于大尺度水文干旱的監(jiān)測與評估,具有明顯的優(yōu)勢和應(yīng)用潛力。Matthew 等[39] 基于 GRACE和GRACE-FO衛(wèi)星的陸地水儲(chǔ)量變化的觀測數(shù)據(jù)來描述2002—2021年期間的1 056次極端事件,揭示了水文氣候極端事件的強(qiáng)度變化。Wang等[40] 認(rèn)為傳統(tǒng)的干旱監(jiān)測方法依賴于地面站數(shù)據(jù),難以反映大范圍的動(dòng)態(tài)干旱信息。因此,其將 GRACE地下 水 干 旱 指 數(shù)(the GRACE Groundwater DroughtIndex, GGDI)作為評估干旱的指標(biāo),綜合分析了2003—2015年華北平原干旱的時(shí)間演變、空間分布和趨勢特征,研究結(jié)果表明 GRACE的定量結(jié)果對干旱評估具有可靠性和穩(wěn)健性。

        1. 2. 2. 3 干旱的驅(qū)動(dòng)因素

        研究干旱事件的驅(qū)動(dòng)因素需要對多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行跨學(xué)科的研究,涉及氣象學(xué)、水文學(xué)、生態(tài)學(xué)、地理學(xué)等領(lǐng)域,利用GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù),可以促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的交叉研究,有助于全面深入地理解干旱事件的成因。已有研究者為了深入探究長江流域干旱陸地蓄水異常與厄爾尼諾現(xiàn)象之間的潛在聯(lián)系,運(yùn)用 GRACE 衛(wèi)星提供的時(shí)變重力場數(shù)據(jù),并結(jié)合TRMM衛(wèi)星的觀測資料、地面實(shí)地觀測數(shù)據(jù)以及水文 模 型 GLDAS(Global Land Data AssimilationSystem)和全球水文模型 WGHM,通過對長江流域發(fā)生的2次嚴(yán)重干旱事件的細(xì)致分析,發(fā)現(xiàn)陸地儲(chǔ)水量的變化與干旱事件緊密相關(guān),并且這種關(guān)系與厄爾尼諾現(xiàn)象的特征高度吻合。這一發(fā)現(xiàn)不僅揭示了干旱事件背后的氣候機(jī)制,也充分證明了GRACE數(shù)據(jù)捕捉區(qū)域流域尺度上干旱和洪水等極端氣候事件的能力。Deng等[41] 則認(rèn)為從綜合角度研究干旱有助于更好地了解干旱的演變和驅(qū)動(dòng)因素,其基于陸地水資源觀測資料,利用GRACE衛(wèi)星的最新數(shù)據(jù)集,采用TWS與WSDI對2002—2020年中國干旱進(jìn)行了評估,并使用逐步回歸方法進(jìn)行歸因分析,以確定干旱的驅(qū)動(dòng)因素。歸因分析表明,氣候變化和人為影響在加劇干旱方面是主導(dǎo)因素。

        1. 2. 3 GRACE重力衛(wèi)星在不同區(qū)域的應(yīng)用情況

        大尺度流域通常指的是流域面積較大、涉及多個(gè)地理和政治單元的水文系統(tǒng)。這些流域往往具有一些顯著的特點(diǎn):廣泛的地理和氣候多樣性、水資源分布不均、復(fù)雜的生態(tài)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等,這些特點(diǎn)使得大尺度流域的水文循環(huán)、水資源分布和干旱事件等方面具有獨(dú)特性。針對大尺度流域的這些特點(diǎn),GRACE等遙感技術(shù)為監(jiān)測和研究大尺度流域的水資源和干旱事件提供了重要的工具。鑒于黃河流域是大尺度范圍、陸地水儲(chǔ)量虧損嚴(yán)重區(qū)域,在研究黃河流域的干旱特征時(shí),部分研究者利用 GRACE監(jiān)測數(shù)據(jù)計(jì)算得到 WSDI指數(shù)從而對干旱事件進(jìn)行識(shí)別,因?yàn)樵撝笖?shù)可顧及各種水文通量造成的水儲(chǔ)量變化,且能以水深的形式量化實(shí)際陸地水儲(chǔ)量變化,能夠在大尺度范圍下較好識(shí)別出地面水文氣象方法無法識(shí)別出的干旱事件。也有研究者在分析黃河流域氣象水文干旱的時(shí)滯效應(yīng)與影響因素時(shí),同樣利用 GRACE數(shù)據(jù)作為大尺度流域干旱研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化水儲(chǔ)量變化指數(shù)SWSI (Standardized Water Storage Index, SWSI)用以指示水文干旱,并基于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(European Centre for Medium-Range WeatherForecasts, ECMWF)第五代再分析資料(ERA5)格網(wǎng)化降雨和溫度數(shù)據(jù)計(jì)算了標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI用以指示氣象干旱,通過分析SPEI和SWSI之間的時(shí)滯關(guān)系及影響因素從而反映黃河流域氣象水文干旱的變化特征。在對長江流域的干旱事件進(jìn)行研究時(shí),崔立魯?shù)龋?2] 利用 GRACE陸地水儲(chǔ)量變化數(shù)據(jù)構(gòu)建了干旱指數(shù)(GRACE Drought SeverityIndex, GRACE-DSI),基于GRACE-DSI提出一種干旱事件評估方法,應(yīng)用于長江流域 2002 年 4 月至2020年12月干旱事件及其特征的量化分析,并采用PDSI 和 SPEI 指數(shù)驗(yàn)證了 GRACE-DSI 的干旱探測能力。

        北方寒區(qū)由于其廣闊的空間和復(fù)雜的地理性質(zhì),在跨流域水資源管理和配置方面需要一定的綜合性和協(xié)作性考量。在北方寒區(qū)干旱事件時(shí)空特征分析與評估研究中,大部分學(xué)者利用傳統(tǒng)干旱指數(shù)監(jiān)測干旱事件,而王子龍等[43] 則采用 GRACE及GRACE-FO重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)得出陸地水儲(chǔ)量變化值,計(jì)算得到標(biāo)準(zhǔn)化水儲(chǔ)量赤字指數(shù)GRACE-DSI,據(jù)此監(jiān)測北方寒區(qū)干旱事件,并將其與傳統(tǒng)干旱指數(shù)所監(jiān)測的干旱事件及歷史記載干旱事件作對比分析,評估GRACE重力衛(wèi)星反演陸地水儲(chǔ)量及研究北方寒區(qū)干旱事件發(fā)生可行性,為北方寒區(qū)跨流域多尺度干旱事件監(jiān)測提供新的方法與思路。

        崔立魯?shù)龋?4] 在對四川省干旱事件特征進(jìn)行研究時(shí),利用 GRACE及 GRACE-FO 時(shí)變重力場模型構(gòu)建了基于TWSC的干旱嚴(yán)重指數(shù)GRACE-DSI,利用該干旱指數(shù)監(jiān)測并量化了四川省2002年4月至2020年12月發(fā)生的干旱事件,同時(shí)采用4種傳統(tǒng)干旱指數(shù)對GRACE-DSI在四川省監(jiān)測干旱事件的能力進(jìn)行了有效的評估。

        1. 2. 4 干旱預(yù)警和決策支持

        利用GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測地下水資源的變化情況,結(jié)合氣象預(yù)測數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),可以建立干旱預(yù)警模型,預(yù)測干旱事件的發(fā)生,為政府部門和社會(huì)公眾提供決策支持和應(yīng)對措施。準(zhǔn)確量化干旱特征有助于客觀全面地分析干旱事件,從而實(shí)現(xiàn)干旱預(yù)警和災(zāi)害損失評估。Song等[45] 利用GRACE數(shù)據(jù)和基于GRACE數(shù)據(jù)得出的地下水干旱指數(shù),研究了印度支那半島1979—2020年地下水干旱的時(shí)空特征,為印度支那半島地下水干旱預(yù)警和干旱預(yù)測模型的開發(fā)提供了重要信息。確定氣象干旱觸發(fā)水文干旱的閾值對于干旱的預(yù)警至關(guān)重要。然而,由于氣象干旱與水文干旱之間的非線性關(guān)系,干旱觸發(fā)閾值往往難以確定,其動(dòng)態(tài)變化也尚未被探索。Han等[46] 基于GRACE數(shù)據(jù)提出了由降水驅(qū)動(dòng)的干旱觸發(fā)閾值模型,該模型考慮了累積降水異常的多尺度特征,結(jié)合陸地蓄水異常的干旱嚴(yán)重程度指數(shù)來描述水文干旱。研究還進(jìn)一步探討了觸發(fā)閾值隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化以及這些變化的主要驅(qū)動(dòng)因素。該研究不僅有助于更準(zhǔn)確地監(jiān)測和預(yù)測干旱,而且有望作為補(bǔ)充水循環(huán)加劇現(xiàn)狀的直接證據(jù),為政府部門減輕供水壓力以及制定適應(yīng)性管理策略提供科學(xué)依據(jù)。

        2022年夏季長江流域發(fā)生了罕見的復(fù)合高溫干旱事件,帶來了嚴(yán)重的社會(huì)危機(jī)和生態(tài)災(zāi)難。分析該事件的成因、時(shí)空特征和影響,對未來干旱預(yù)警和減災(zāi)具有重要的意義和價(jià)值。Cui 等[47] 將GRACE/GRACE-FO數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合,討論了復(fù)合高溫干旱事件的時(shí)空演化、形成機(jī)制和影響。該研究結(jié)果有助于增進(jìn)對極端氣候事件影響水旱災(zāi)害物理機(jī)制的認(rèn)識(shí),為地方政府抵御水旱災(zāi)害提供了科學(xué)的數(shù)據(jù)支持,也為建立水旱災(zāi)害預(yù)警機(jī)制提供了理論依據(jù)。Xu等[48] 則是利用基于GRACE數(shù)據(jù)得到的干旱嚴(yán)重程度指數(shù)GRACE-DSI,結(jié)合水文模型和原位觀測,量化了陸地水儲(chǔ)量異常對此次嚴(yán)重干旱事件響應(yīng)的時(shí)空特征。研究獲得的數(shù)據(jù)證實(shí)了GRACE-DSI作為江南地區(qū)干旱監(jiān)測有效指標(biāo)的適用性和可靠性。

        1. 2. 5 區(qū)域水循環(huán)和生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)揭示變化環(huán)境下水循環(huán)的演變規(guī)律及其機(jī)制是水文科學(xué)研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)問題,對區(qū)域生態(tài)保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以用于研究區(qū)域尺度的水循環(huán)和生態(tài)系統(tǒng)對干旱事件的響應(yīng)。基于GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析不同區(qū)域的水儲(chǔ)量變化、植被生長和土地利用變化等數(shù)據(jù),可以用于研究區(qū)域尺度的水循環(huán)和生態(tài)系統(tǒng)對干旱事件的響應(yīng),從而評估干旱對生態(tài)系統(tǒng)的影響,提出相應(yīng)的生態(tài)保護(hù)和水資源管理策略。Zhong等[49]利用GRACE和GLDAS數(shù)據(jù)反演了松嫩平原地下水儲(chǔ)量變化,結(jié)合分離環(huán)境變量的方法分析氣候變化和人類活動(dòng)對水循環(huán)過程的作用機(jī)制,為缺水地區(qū)水循環(huán)過程研究提供了新的思路和方法。由于研究單一水資源對植被的影響并不能完全反映其他類型水資源(如徑流和地下水)對植被的需求,因此植被對各種干旱類型尤其是地下水干旱的響應(yīng)仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。為解決這一難題,Liu 等[50] 基于GRACE數(shù)據(jù)分析了西南喀斯特地區(qū)氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、地表水干旱和地下水干旱在干旱傳播時(shí)間上的差異,并利用隨機(jī)森林模型在像元尺度上識(shí)別影響植被的主要水資源類型,為如何進(jìn)一步平衡水資源與植被的關(guān)系提供了指示。

        2 討論

        目前,應(yīng)用 GRACE 重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行干旱相關(guān)領(lǐng)域的研究中仍然面臨挑戰(zhàn)。GRACE的部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)粗空間分辨率是學(xué)者們開展水文干旱研究中面臨的主要問題。GRACE和GRACE-FO之間的觀測空白期導(dǎo)致 2017年 7月至 2018年 5月之間存在11個(gè)月的全球水儲(chǔ)量觀測數(shù)據(jù)缺失,這對分析該時(shí)期的水文干旱事件造成了影響,并給其他相關(guān)應(yīng)用研究帶來不確定性?;诖?,研究者嘗試構(gòu)建模型以填補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失問題。Chu等[51] 開發(fā)了一種基于變分模式分解與長短期記憶模型的方法來填補(bǔ) GRACE 數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)缺口。這為彌補(bǔ)基于GRACE的TWSA數(shù)據(jù)的差距提供了一種準(zhǔn)確而有效的方法。但是,該模型仍存在一定局限性,例如不適合進(jìn)行長時(shí)間預(yù)測、只能進(jìn)行向后預(yù)測而不能向前構(gòu)建等。

        由于在2010年GRACE重力衛(wèi)星關(guān)閉了加速度計(jì)的熱控制以及其他硬件問題,GRACE的誤差在時(shí)間上并不穩(wěn)定[52] 。雖然經(jīng)過適當(dāng)?shù)暮筇幚砗螅珿RACE/GRACE-FO的有效空間分辨率可達(dá)到300~400 km,但是,仍無法監(jiān)測較小的河流和地下水儲(chǔ)量變化。這對于水文和氣候以及大地測量和地球動(dòng)力學(xué)方面的若干應(yīng)用而言,仍然過于粗糙[53-54] 。這些因素都可能會(huì)影響到干旱研究的準(zhǔn)確性和可靠性,因此數(shù)據(jù)的精度和分辨率仍有待提高。

        另外,GRACE衛(wèi)星的數(shù)據(jù)處理過程較為復(fù)雜。受 GRACE衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)和觀測精度的制約,原始數(shù)據(jù)中的高階球諧系數(shù)存在較大噪聲。同時(shí),數(shù)據(jù)中還存在南北方向的“條帶”誤差,需要經(jīng)過復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和濾波等步驟[55] ,以消除誤差和噪聲,獲得準(zhǔn)確的地下水儲(chǔ)量變化信息。值得說明的是,GRACE衛(wèi)星監(jiān)測到的重力變化可能是由多種因素導(dǎo)致的,如地面沉降、地震活動(dòng)、冰川融化等。因此,需要結(jié)合其他數(shù)據(jù)來源和模型來分析地下水儲(chǔ)量的變化進(jìn)而進(jìn)行干旱相關(guān)方面的研究。

        3 結(jié)論與展望

        本文綜述了近10 a來GRACE重力衛(wèi)星在干旱研究領(lǐng)域中的主要發(fā)展過程。GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)在多個(gè)干旱研究關(guān)鍵領(lǐng)域具有顯著的應(yīng)用潛力,這些領(lǐng)域包括地下水儲(chǔ)量變化的精確監(jiān)測、干旱指數(shù)的構(gòu)建與評估、干旱驅(qū)動(dòng)因素的深入探究、干旱預(yù)警系統(tǒng)的完善以及區(qū)域水循環(huán)和生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)的分析。

        隨著研究的深入,也出現(xiàn)了一些亟待解決的問題。這些問題包括:如何提高 GRACE數(shù)據(jù)的驗(yàn)證精度,如何構(gòu)建更適合干旱監(jiān)測的干旱指數(shù),如何應(yīng)對數(shù)據(jù)缺失問題,以及如何提升數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率等。在未來,著重關(guān)注以下6個(gè)方向。

        a) )提 高 GRACE 數(shù) 據(jù) 的 驗(yàn) 證 精 度 。 為 降 低GRACE數(shù)據(jù)的不確定性,需要進(jìn)行多源數(shù)據(jù)的對比驗(yàn)證。在應(yīng)用 GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)之前,可結(jié)合衛(wèi)星遙感、模型模擬等多源數(shù)據(jù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)方法構(gòu)建精度校正模型。同時(shí),也可以利用 GPS、GNSS和實(shí)測地下水位等地面觀測數(shù)據(jù)對GRACE數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差校正。

        b) )構(gòu)建更適合干旱監(jiān)測的干旱指數(shù)。當(dāng)前研究的一個(gè)關(guān)鍵議題在于如何有效地從干旱指數(shù)構(gòu)建中剝離非氣候因素(如人為干預(yù))的影響。同時(shí),綜合性的干旱指數(shù)能夠全面反映區(qū)域的干旱狀況,若將 GRACE數(shù)據(jù)反演的水儲(chǔ)量變化納入考量,將顯著提升干旱指數(shù)的準(zhǔn)確性和干旱識(shí)別能力。

        c) )應(yīng)用綜合策略解決 GRACE 數(shù)據(jù)缺失問題。

        在未來的研究中,需要進(jìn)一步改進(jìn)數(shù)據(jù)處理方法,確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性,以提高GRACE-FO數(shù)據(jù)的精度和應(yīng)用效果。鑒于全球范圍內(nèi)不同地區(qū)對陸地水儲(chǔ)量變化的驅(qū)動(dòng)因素差異顯著,未來的插補(bǔ)重建工作應(yīng)采取一種綜合策略,即結(jié)合多種先進(jìn)模型,并根據(jù)不同區(qū)域特性靈活選擇多種輸入方案,以此優(yōu)化結(jié)果的選擇,從而提高最終結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

        d) )提升GRACE的數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率。采取切實(shí)可行的策略以優(yōu)化 GRACE數(shù)據(jù)的時(shí)空精度,以拓展其在中小尺度研究中的應(yīng)用范圍。已有學(xué)者將氣象和下墊面要素與水儲(chǔ)量變化相聯(lián)系,通過降尺度分析來揭示水儲(chǔ)量變化的規(guī)律。然而,在氣象與下墊面要素與水儲(chǔ)量變化相關(guān)性較弱的區(qū)域,此類方法的適用性可能受限。為了增強(qiáng)降尺度的普適性,引入人類活動(dòng)相關(guān)因素作為考量因素,或許能夠提升分析效果。

        e) )干旱預(yù)警和決策支持。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,干旱預(yù)警模型也將不斷得到優(yōu)化和升級(jí)。通過引入深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù),可以進(jìn)一步提高模型的預(yù)測精度和泛化能力,使其能夠更好地適應(yīng)不同地區(qū)的干旱情況。在干旱預(yù)警模型的構(gòu)建過程中,除了考慮 GRACE數(shù)據(jù)和氣象預(yù)測數(shù)據(jù)外,還應(yīng)將社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)納入考量范圍。通過綜合分析這些數(shù)據(jù),可以更加全面、深入地了解干旱事件對當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)的影響,從而制定出更加科學(xué)、合理的應(yīng)對措施,為政府部門提供強(qiáng)有力的決策支持。

        f) )區(qū)域水循環(huán)和生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)。由于氣候、地形、地貌等自然因素的差異,不同區(qū)域的水循環(huán)過程和生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)可能存在顯著的不同。因此,未來的研究可以針對不同區(qū)域進(jìn)行具體的案例分析,以深入了解不同區(qū)域水循環(huán)和生態(tài)系統(tǒng)的獨(dú)特性和復(fù)雜性。

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