局部Slepian函数是将局部区域内的地球物理信号转化为空间谱的一种方法,其可以保证在球面上局部范围内获得最优谱平滑解,非常适用于局部范围地球物理信号的研究.本文利用中国陆态网西南地区72个测站的连续GPS观测资料分析川云渝地区陆地水负荷形变特征,并基于Slepian函数方法解算60阶的空间谱基函数,结合弹性质量负荷理论研究了川云渝地区2011年至2015年陆地水储量变化的时空分布模式.针对Slepian函数的边界效应问题,本文使用GLDAS格网数据计算得到站点处垂直负荷位移时间序列,然后利用该位移数据来进行水储量变化恢复实验,结果表明当边界扩充为3°时能较好地恢复GLDAS模型输出的陆地水储量变化.通过对比区域内GPS、GRACE、GLDAS得到的等效水高以及降雨数据,发现季节性降水是陆地水变化的一个重要驱动因子,GPS反演结果与GRACE和GLDAS数据具有较强的空间一致性.云南地区周年变化要强于川渝地区,其中云南西部的山区陆地水变化最大,约为30 cm,最小为川北以及重庆地区仅为7 cm.相较于GPS反演结果,GRACE与GLDAS明显低估了陆地水储量的季节性变化,分别达到24%和47%.比较分析地区内平均等效水高时间序列的相位发现,GPS得到的陆地水变化与降雨数据一致性较好,而GRACE与GLDAS存在一到两个月左右的时延.同时GPS能较好的探测出2015年1月左右南方地区大范围的强降水,而GRACE与GLDAS并没有体现出该现象,说明GPS能更为灵敏地探测到局部地区陆地水的变化.在站点等效水高时间序列上,GPS与GRACE的相关性总体上要优于GPS与GLDAS,陆地水周年变化较大的云南和四川西部地区站点三种数据间相关性较好,而其他季节性信号不明显的地区则相关性较差.本文的研究表明运用GPS-Slepian方法能够独立地监测高时空分辨率的陆地水储量变化,是作为当前补充GRACE观测资料空缺期的有益尝试.
相似文献连续运行的GNSS参考站网络能够实时监测地表水文负荷变迁引起的弹性地壳垂直变形.因此,利用GNSS观测的水文负荷垂直位移估计区域陆地水储量变化是一种行之有效的方案.本文收集了长江流域98个GNSS台站2011—2020年的垂直位移时间序列,并采用Slepian基函数方法将其转化为相应的位移谱,基于质量负荷理论估算长江流域陆地水储量变化,然后联合GRACE、GLDAS和降水数据分析其时空分布特征及水文驱动机制.GNSS反演结果与GRACE、GLDAS水储量变化均表现出明显的季节特征,周年振幅的空间相关系数分别为0.79和0.91.三种结果均表现出年水储量变化东西部大、中部小的空间模式,但GNSS反演结果显示整个长江流域水储量变化的最大周年振幅为~214 mm,明显大于GRACE (~121 mm)和GLDAS (~107 mm)的结果.此外,本文深入调查了长江流域三个子区域(金沙江流域、传统上游及长江中下游)水储量变化的空间格局与时序特征,发现基于三个数据集的水储量变化周年振幅在金沙江流域均呈现出西南向东北递减的趋势,且GNSS与GRACE结果显示长江中下游水储量变化较为显著.GNSS时序结果与GRACE、GLDAS及降水数据在三个子区域的时间相关系数均在0.48~0.84之间,其中金沙江流域GNSS与GLDAS相关系数达到了0.84.研究同时发现GNSS结果与降水存在非规律性的时滞关系:在金沙江流域与传统上游,GNSS结果出现峰值时刻较降水滞后2月,而在长江中下游几乎没有时延现象. 利用长江中下游GNSS结果估算的水储量盈亏情况与历史极端水文事件有较好的对应,表明利用稀疏GNSS台站网络可以有效捕捉流域尺度极端水文情况,能够为研究区域尺度水储量时空变化提供新的解决方案.
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