气候变化和人类活动对长江流域水储量变化的影响研究

利用2002-08～2016-12 GRACE数据扣除泄漏影响得到的长江流域陆地水储量（TWS）变化，分析其时空变化特征和趋势。结果表明，在此期间长江流域TWS增速为0.13±0.12 cm/a；TWS变化大的区域，如泄漏改正后三峡库区TWS变化由约10 mm/a变为15~20 mm/a，并呈现更大的空间异质性。利用多种气象数据，从气候变化和人类活动角度深入研究长江流域水循环变化。结果表明，降水量与TWS变化在时间和空间上都具有较高的相关性，TWS变化延迟1~2个月；上游源头处温度是影响TWS变化的主导因素，温度升高加速了上游高山冰川融化，使TWS具有增长趋势；三峡工程的蓄水也导致TWS变化；ENSO是长江流域TWS变化的主要影响因素。     

基于GRACE RL06数据探测三江源地区陆地水储量变化

利用CSR最新发布的GRACE RL06数据反演2006~2015年三江源地区陆地水储量的时空变化,并结合GLDAS水文模型、TRMM降水数据及地表冻融数据进行对比分析。结果表明,三江源地区的陆地水和地表水在2006~2015年的变化趋势分别为5.2±1.2 mm/a和-3.8±0.9 mm/a;降水与陆地水的变化密切相关,也是造成陆地水储量呈季节性变化的主要原因;冻土作为特殊的蓄水层,影响着三江源地区地表水与地下水之间的水力联系,冻土活动可能造成GRACE与GLDAS水储量之间的差异;根据GRACE与GLDAS水储量在空间趋势上的差异推测,三江源地区高原多年冻土退化,活动层增厚。     

2002~2020年刚果河流域陆地水储量变化分析

利用德克萨斯大学空间研究中心（CSR）发布的GRACE时变重力场模型,基于最大信噪比准则确定RL06球谐系数模型（spherical harmonics,SH）的最优高斯滤波半径,在此基础上反演2002-04~2020-05刚果河流域陆地水储量变化,结合水文与降雨、蒸散资料分析其驱动因素。研究结果表明,GRACE模型估计的刚果河流域水储量变化和水文模型估计的地表水储量变化的周年振幅一致,表明刚果河流域的陆地水储量周年变化驱动因素为地表水。对于年际变化,2002-04~2020-05陆地水储量变化呈轻微增加趋势,2002-04~2006-12明显减少,RL06 SH模型估计结果为-2.30±0.24 cm/a;2007-01~2010-12呈现增加趋势,为0.38±0.24 cm/a;2011-01~2020-05水储量增速变大,为0.92±0.12 cm/a,该结果与CSR Mascon估计结果一致。     

GRACE估计南极冰川质量变化的泄露影响及其改正

利用2003-01～2013-12期间GRACE数据反演得到地球表面质量变化,使用全球正向建模恢复法改正泄露影响,获得南极冰盖质量变化。比较GRACE直接估计和泄露影响改正后的结果发现,南极冰盖在2003～2013年质量变化信号衰减20.3%,西南极有26.4%的质量消融信号泄露到了周边,东南极的泄露影响更高达70%。改正后的结果表明,南极冰盖绝大部分质量消融发生在西南极和南极半岛,质量积累发生在东南极的Ronne冰架和Amery冰架;西南极冰盖质量变化速度达到-152.47±2.00 Gt/a,基本上等同于南极全岛的质量消融速度,而南极半岛的冰盖融化速度为-27.44±0.75 Gt/a,基本与东南极的冰盖质量积累速度27.27±5.12Gt/a抵消;南极全岛冰川整体质量以-152.64±7.00 Gt/a速度消失,并以-18.85±4.87 Gt/a2的加速度加速融化,导致海平面以0.41 mm/a的速度上升。     

GLDAS_NOAH_M.2.1水文模型在青藏高原的适定性分析

利用2003-01~2016-06共162个月 GLDAS_NOAH_M.2.1、GLDAS_NOAH_M.001新旧水文模型和GRACE卫星重力数据，计算青藏高原区域水储量及总质量变化，说明GLDAS_NOAH_M.2.1水文模型相对于旧模型可提升在青藏高原区域的精度。将研究区域分为6个部分，根据3种数据分别计算6个区域的平均质量变化时间序列，顾及年周期、半年周期对该时间序列进行最小二乘拟合，估计6个区域3种数据的年振幅、年相位及相关性。结果表明，GLDAS_NOAH_M.2.1水储量变化的年振幅、年相位与GRACE总质量变化的年振幅、年相位空间分布大体一致，在青藏高原北部区域与GRACE的相关性尤为明显；GLDAS_NOAH_M.001年振幅、年相位在青藏高原北部区域存在明显异常，与GRACE的相关性很低。从长趋势质量变化来看， GLDAS新、旧模型在不同区域的差异为-6.4~4.5 Gt/a量级，而在青藏高原主体区域，新模型的质量趋势偏低10.4 Gt/a。     

2002～2018年中国七大流域水储量变化及时空分布特征

基于 GRACE 重力卫星反演2002～2018年中国七大流域的水储量变化。研究表明,中国陆地水储量变化存在明显的地域分布特征,辽河、海河、黄河和淮河流域水储量总体上呈递减趋势,年均减少速率分别为-0.54±0.9 mm/a、-5.96±0.6 mm/a、-2.65±0.8 mm/a 和-1.94±1.2 mm/a。在海河流域,地下水严重超采导致水储量明显减少;松花江、长江、珠江流域水储量呈显著增加趋势,年均增长速率分别为4.52±1.1 mm/a、3.84±0.7 mm/a、4.87±1.1 mm/a。流域水储量峰值一般晚于最大降雨量月份,这是因为降雨转换为陆地水储量需要一定时间。     

利用GRACE时变重力场数据监测长江流域干旱

利用2003-01~2014-12 CSR和JPL的RL06 Mascon解、RL06球谐系数（SH）解及level-3等6种GRACE时变重力场模型数据和GPM数据产品,分别计算长江流域的水储量和降雨变化,并利用广义三角帽方法分析GRACE数据的不确定性,同时计算水储量亏损指数（WSDI）,以监测和分析长江流域干旱的时空特征,并与改进的帕默尔指数（scPDSI）进行对比。结果表明：目前在反演水储量变化方面,Mascon方法的不确定性小于球谐系数法,JPL_M、CSR_M、CSR_L3、JPL_L3、CSR_SH和JPL_SH的具体不确定性分别为3.51 mm、3.78 mm、5.45 mm、9.87 mm、9.12 mm及10.71 mm;降雨是影响长江流域水储量变化的重要因素,两者的相关系数达0.67,同时两者都具有明显的季节性变化;水储量亏损指数探测到2003-01~2014-12长江流域共历经6次干旱事件,最长时间的干旱始于2003-02,持续24个月;最严重的干旱发生于2006年春季和2011年夏季,强度分别为2.15和1.97;平均水储量亏损指数的空间分布表明,2006-07~2007-06几乎整个长江流域都处于干旱状态,而2011-03~11干旱主要集中于长江流域下游、中游和上游东南地区。     

青藏高原大尺度地表流体的重力效应特征分析

基于2002~2017年三维大气再分析模型、水文模式及GRACE卫星重力数据,采用负荷格林函数和卫星重力反演方法分析青藏高原大尺度地表流体的重力效应特征。结果表明,青藏高原地区大气扣除季节项前后的重力效应峰对峰变化介于1.9~10.7 μGal和1.1~4.6 μGal,其负荷效应呈现出显著的季节性特征;土壤水和积雪扣除季节项前后的重力效应峰对峰变化介于0.9~9.9 μGal和0.7~8.3 μGal,其负荷效应呈现出显著的季节性和年际变化特征;GRACE时变重力场扣除季节项前后的重力变化峰对峰变化介于4.4~24.1 μGal和3.4~18.3 μGal,考虑观测误差、构造运动和信号泄漏误差的影响,其显著的季节性和年际变化反映了多种地表流体的综合影响。     

利用gPhone重力仪监测三峡库区蓄水的重力响应

根据三峡秭归gPhone101#重力台站2012-06~2014-08重力观测资料,经处理改正得到的重力残差主要反映了库区蓄水变化的重力响应。不同的蓄水阶段,重力残差与库区水位变化响应特征不同,高差30 m的水位波动能够引起70 μGal的重力响应。利用gPhone重力仪能够有效监测三峡库区蓄水的重力响应,但局部及周边地区降水等水文效应也是连续重力观测结果的主要贡献之一,在监测库区蓄水对重力响应的影响时不可忽视。     

利用广义三角帽法评估GRACE/GRACE-FO反演流域陆地水储量变化的不确定性北大核心CSCD

利用广义三角帽法评估5个最新版本GRACE/GRACE-FO时变重力场模型反演全球流域陆地水储量变化的不确定性,并探讨地理位置、气候类型和流域面积对不确定性的影响。结果表明:1) COST-G、CSR、JPL、ITSG和GFZ时变重力场模型反演全球流域陆地水储量变化的平均不确定性分别是0.41 cm、0.63 cm、0.66 cm、0.81 cm和0.97 cm;2)流域陆地水储量变化的不确定性与流域面积和地理位置存在较强的相关性,与气候类型的相关性较小;3)当观测数据质量较差时,不同模型反演的流域陆地水储量变化存在较大差异。     

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利用GRACE及气象数据评估GLDAS水文模型在青藏高原的适用性

以青藏高原地区为研究背景，以评估水文模型在该区的影响因素、改善条件及其整体适应性为研究目标，利用GRACE重力卫星对比水文模型模拟的陆地水变化，以及地面气象实测数据对比降雨与温度两项重要指标，采用相关与误差分析法评价水文模型输入参数，将其作为模型预测数据与实际观测数据进行对比分析。结果表明，GLDAS/Noah各项指标与GRACE更为相近，降雨与气温数据除夏冬两季存在幅值差异外，整体上周年幅值与相位都存在较高NSE系数，表明GLDAS模型的降雨及气温输入参数与地面观测数据有较高的一致性。