基于GRACE陆地水储量变化反演的西南五省干旱监测研究

Five southwest provinces of China, including Yunnan, Guizhou, Guangxi, Sichuan and Chongqing, are important nationally strategic water reserve land and hydropower based. However, severe drought disasters occur frequently in recent years, which threaten the livelihoods of local residents and ecological and environmental security. Therefore, it is necessary to quantitatively monitor the temporal and spatial process of drought of the five southwest provinces and improve the reliability of drought monitoring and evaluation ,which can provide a scientific basis for decision-making of drought relief. Based on Gravity Recovery And Climate Experiment(GRACE) satellite gravity field data we will develop a Terrestrial Water Storage(TWS) change retrieval algorithm by combining with measured and modeling hydrological data, which constructed from kernel independent component analysis(KICA) filtering model. By retrieved TWS change data of Five southwest provinces from 2003 to 2012, the feasibility of drought monitoring based on TWS change is analyzed. Based on time-series analysis of temporal and spatial of TWS change data, which separated by empirical orthogonal function (EOF) from singular value decomposition (SVD), a drought quantitative monitoring model(DM-TWS) will be developed. The DM-TWS will be used for monitoring and evaluation of the incident and the extent of drought disasters of the study area from 2003 to 2012. The purpose of the project is to explore new theory and methods for drought monitoring based on indicator of TWS, which will provide a new idea and example of drought monitoring and assessment.

近年来，作为全国战略水资源储备地与水电基地的西南五省旱灾频发，威胁当地居民生计及生态与环境安全，因此，迫切需要在该区开展干旱定量监测评价研究，为相关决策提供科学依据。本项目拟以重力反演与气候实验卫星（GRACE）时变重力场数据为主要数据源，结合实测和水文模拟数据构建基于核独立成分分析滤波模型的的陆地水储量（TWS）变化反演算法，反演西南五省2003年-2012年TWS变化，分析西南五省基于TWS变化进行干旱监测的可行性。在此基础上，通过奇异值分解（SVD）的经验正交函数（EOF）时空分离TWS变化数据；对分离的TWS变化时间和空间数据进行时序分析，研究TWS变化与干旱时空定量关系；发展基于TWS变化的干旱定量监测模型DM-TWS；实现研究区2003年-2012年主要干旱灾害事件及程度的监测评价。目的是探索基于TWS进行干旱监测和评估的理论和方法，为干旱监测提供新的解决思路和和研究实例。

作为全国战略水资源储备地与水电基地的西南五省旱灾频发，威胁当地居民生计及生态与环境安全，因此，迫切需要在该区开展干旱定量监测评价研究，为相关决策提供科学依据。本项目以重力反演与气候实验卫星（GRACE)时变重力场数据为主要数据源，在现有GRACE水储量反演及高斯滤波去条带算法的基础上，构建了基于KICA的水储量(TWS)变化反演方法。 以反演的TWS变化作为基础数据源，构建了基于TWS变化的干旱指数，通过时间序列分析的方法比较了海河流域2003-2013年降水、植被以及TWS变化构建的干旱监测指数之间的差异，验证了TWS对干旱的响应优于降水、植被等替代指标的结论。基于完成的水储量反演模型对西南五省的水储量时序数据进行了反演，结合已有的实测数据从点尺度和基于SWAT模拟的面尺度两个层面的精度比较发现，本研究反演的西南五省TWS数据相比较而言精度有一定的提高。对TWS反演结果进行了SVD分解，通过EOF分解前两个模式的时间和空间数据的时间序列分析，发现2003-2012年间西南TWS变化具有明显的年内季节性周期变化特征和年际减少的趋势。基于TWS变化数据结合植被数据（NDVI、LAI）、水文气象实测数据（降水、温度）构建了干旱模型(DM-TWS)。通过对西南五省长时间序列（1961-2012）的干旱状况的研究，发现月尺度上，干旱频发的时间主要是1月至3月以及10月至12月，西南五省1月3月干旱频率呈现的是自西南向东北降低的状态； 10月至12月，研究区干旱频率从云南西部、广西南部向中间向北部蔓延。12月为干旱频率最高的时间，干旱发生频率在30%以上的地区占研究区的70%以上，主要集中在云南省以及广西壮族自治区。年尺度上，整个研究区年干旱频率呈现的是南高北低、东高西低的状态。对于研究区干旱灾害变化的把握，为后续进行DM-TWS模型的验证及修正提供了依据和方向。同时，本项目DM-TWS的干旱监测成果与西南五省长时间序列的干旱状况是一致的。本研究基于TWS进行干旱监测和评估的理论和方法，为干旱监测提供了新的解决思路和和研究实例。