时变重力场中水文信号的空间降尺度与时间序列重构

Spatio-temporal terrestrial water storage (TWS) variations inferred from time-varying gravity fields observed by GRACE have many problems such as low spatial resolution and short observation time period, which restrict the applications of time-varying gravity fields in hydrology. This project aims to combine GRACE observations, hydrological models, and hydrological measurements to achieve spatial downscaling and time series reconstruction of TWS variations from GRACE. To disaggregate and downscale GRACE-derived TWS variations into diverse TWS compartments, a joint inversion method is proposed based on the principal component analysis method, which combines the reliable large-scale temporal TWS information from GRACE and high-resolution spatial pattern information from hydrological models. Additionally, based on the water balance method and the delay effect between water storage and water flux, we plan to comprehensively use GRACE-derived TWS variations, rainfall, evaporation, and runoff data to achieve long-term TWS reconstruction in China. The methods proposed in this project can be used to analyze TWS variations at inter-decadal or longer-term time scales, and to provide an important reference for assessing the impacts of long-term climate change on TWS in China.

以GRACE重力卫星为代表的时变重力场反演陆地水储量变化，存在空间分辨率不足和观测时间段较短等诸多问题，制约了时变重力场在水文学中的应用。本项目旨在联合GRACE观测、水文模式与实测资料，实现GRACE观测的陆地水储量变化的空间降尺度和长时间序列时空重构。本项目计划基于主成分分析的时空分解方法，综合利用水文模式输出的陆地水各分量的空间模态和GRACE观测的大尺度陆地水时空变化，实现GRACE结果的空间降尺度和陆地水分量分离。此外，基于水量平衡方法和储量变化与通量的延迟效应，综合利用中国地区的降雨、蒸发和径流资料与GRACE观测，实现中国地区陆地水储量变化的长时间序列重构和时空变化重构。该项研究的开展可为揭示我国年代际或更长时间尺度陆地水变化规律，并探讨长期气候变化对陆地水的影响提供重要参考。

以GRACE重力卫星为代表的时变重力场反演陆地水储量变化存在空间分辨率不足和观测时间段较短等诸多问题，制约了时变重力场在水文学中的应用。本项目联合GRACE观测、水文模式与实测资料，开展了卫星重力观测的陆地水储量变化的空间降尺度和长时间序列时空重构，定量揭示了区域陆地水和地下水变化时空规律。研究显示，基于独立成分分析的联合降尺度卫星重力观测结果能够很好地捕捉到海河平原区浅层地下水储量在冬小麦生育期消耗和在夏玉米生育期恢复这种作物轮作种植模式下的农业水文变化特征。在水通量变化视角下，基于GRACE卫星数据的联合反演算法获得的水通量，无论是季节间的盈亏特征还是年际间的变化，都与地下水模型的模拟结果具有较高的一致性。2003-2013年，GRACE单独观测到的海河流域陆地水亏损速率−8.56±0.79mm/yr（即每年亏损27.4亿吨）。其中气候变化导致海河流域陆地水储量增加，速率为4.31±0.72mm/yr（即每年增加13.8亿吨），同时期人为影响的陆地水储量亏损速率达到−12.87±1.07mm/yr（即每年亏损41.2亿吨）。研究认为单独使用GRACE监测陆地水储量变化，可能会低估区域陆地水储量变化的形势。与之前的研究相比，我们研究表明基于陆表模式估计的气候驱动的陆地水储量变化估计低估了气候影响的趋势。结合降雨、径流和蒸散发资料和GRACE的陆地水储量变化网格化产品，利用贝叶斯深度学习方法来学习水文与陆地水储量变化之间的关系，可以有效填补GRACE与GRACE-FO两组卫星之间的数据空白，可广泛用于该空白期的水储量变化监测。此外，结合高时空分辨率降雨资料和卫星重力资料，可以重构逐日的高空间分辨率陆地水储量变化，并成功用于监测河南省2021年强降雨事件，基于逐日重构TWSA的湿润指数具有早期洪水预警的作用。