极端水文事件的卫星重力和GNSS联合监测与动态过程反演研究

Global warming strengthen water cycle interchange trigged dramatic increase of hydrological extreme events, such as severe droughts and floods, resulted water disaster risk is becoming a major challenge for human being to survive, which puts great stress on critical Earth systems like oceans, freshwater, and biodiversity. .Taking the advantages of satellite gravity measurements and GNSS high precision observations, the proposal will study methods to derive water storage change on global or reginal scale based on GRACE and GNSS observational data, propose an idea of GNSS constrained forward modelling to merging these two types of data and special focus will be given on how to extract the water storage anomaly information related to hydro-climatic extreme events from two independent data sources with different spatial and temporal resolutions. New techniques or methods will be developed to generate high spatial and temporal water storage anomaly related to hydrological processes of extreme events based on this two different information. The proposal will improve quantitative methods and factor or indices to better characterize the hydrological processes (start-end time, intension, extension, duration, expected recovery time) of extreme events (drought / flood), and also evaluate reliability of hydrological model simulation. A discussion on how hydrological factors response to hydro-climatic extreme events will be carried out by taking into account hydrological and meteorological observations..Expected results of this proposal will benefit to understand spatial-temporal evolution of water cycle under the background of global climate change, to evaluate the impact of abnormal climate on hydrologic extremes, assess the risk of water resources security due to climate change. It will be helpful for disaster prevention and mitigation, watershed ecological protection and sustainable development of economy and society.

气候变暖背景下全球水循环的加剧导致了干旱、洪涝等极端气候水文事件频发，其引发的灾害风险正成为人类所面临的重大挑战，对淡水、海洋和生物等重要的地球系统产生极大的压力。本项目充分利用卫星重力测量和GNSS高精度观测的技术优势，基于其观测量的物理内涵及所包含的时空信息特征，提出带约束的联合反演新思路，发展先进的动态融合技术，充分发掘二者所蕴含的气候异常变化导致的极端水文事件过程信息，构建基于现代大地测量技术的极端水文事件（干旱/洪涝）过程（起止、强度、范围、持续时间、恢复预期）的特征体系，验证评估水文模式的可靠性，探讨各水文要素对极端气候事件的响应机制。目标是为极端水文事件过程研究开辟新的途径，弥补水文气候学在这方面的不足，为进一步了解气候变化背景下陆地水循环时空演变规律、极端水文事件过程及水资源安全评估等提供可靠的实验数据和科学支撑，对防灾减灾、生态保护和经济发展等具有重要科学意义与应用价值。

气候变暖背景下全球水循环的加剧导致了干旱、洪涝等极端气候水文事件频发，其引发的灾害风险正成为人类所面临的重大挑战。项目在利用GRACE和GNSS精确获取区域水储量变化的理论方法、极端水文事件的检测和特征体系构建、全球水文模型验证评估和动态融合等方面取得了重要进展，提出了基于观测约束的区域质量变化联合反演方法，发展了基于深度学习的历史水储量变化重构策略，建立了干旱事件特征分析和预测模型，在全球及典型流域（我国长江流域、西南地区、渤海区域及北美五大湖等）取得了很好的应用效果。.（1）首次以GRACE为基准评估全球180个流域总水量变化趋势，发现水文模型严重低估了全球水资源量的变化趋势，对GRACE的推广应用和后续卫星计划具有重要的推动作用。.（2）联合卫星测高和卫星重力成功探测渤海泥沙沉积，充分揭示由于黄河等河流输送的泥沙负荷信号，为复杂区域信号分离改正提供了一种新方法，使得研究地表流体的负荷动态过程成为可能。.（3）发展了一种新型深度学习融合方案，并应用深度卷积神经网路（CNN）技术实现了GRACE观测与模型输出的融合，在印度区域的实际算例显示，本方法可显著改善陆表水文模型与GRACE观测的时空匹配度，有效地弥补陆表水文模型对地下水模拟的缺失，并可填补GRACE任务间的数据空白。.（4）综合利用GPS、GRACE和综合水文模型数据系统研究了五大湖流域的陆地水储量时空变化特征，密集的GPS站点可以作为有效手段，高时空分辨率实时地探测流域内水储量动态时空变化，为区域水资源管理提供独立的监测信息和数据支持。.（5）基于GRACE和GNSS观测联合反演了我国西南地区水储量异常变化，不仅提高了该区域陆地水储量变化信息的时空分辨率，而且可以很好地捕捉强降雨事件，在监测次月级（短期）气候灾害方面具有重要的应用前景。.（6）利用本研究提出的基于深度学习策略成功重构了长江流域近40年来的历史水储量变化，能够很好的刻画该流域1979-2017年间的干旱及洪涝等极端水文事件。