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1、基于 GRACE 的柴达木盆地水储量变化 王洋 魏加华 解宏伟 青海大学三江源生态与高原农牧业国家重点实验室 青海大学水利电力学院 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室 摘 要： 水储量是反映区域水资源变化和水量平衡的重要指标, 重力反演与气候实验 (GRACE) 卫星数据为大尺度的水储量变化评估提供了数据支撑。本文应用2003-2015 年的 GRACE RL05 时变重力场数据并结合地面实测资料, 研究柴达木盆地的水储量时空变化特征及其归因。结果表明:13 年间柴达木盆地水储量变化呈上升趋势, 月平均上升速度约 0.26mm;多年平均水储量变化幅度由南向北增量递减, 变化幅度 8.
2、2969.38mm;研究区水储量增加与降水量增多的趋势一致。基于 GRACE 时变重力场反演水储量的方法, 为西北资料稀缺地区的水储量变化评估提供了重要支撑。关键词： GRACE; 柴达木盆地; 陆地水储量变化; 降水; 时空分布; 作者简介：王洋 (1991-) , 男, 江苏宿迁人, 主要从事卫星重力与水文学方面的研究。E-mail:作者简介：魏加华 (1971-) , 男, 陕西汉中人, 博士, 研究员, 主要从事水资源调度管理、水利信息化方面的研究。E-mail:收稿日期：2017-07-20基金：十三五重点研发计划项目 (2017YFC0403600) The variation o
3、f terrestrial water storage in the Qaidam Basin based on GRACE dataWANG Yang WEI Jiahua XIE Hongwei State Key Laboratory of Plateau Ecology and Agriculture, Qinghai University; Abstract： The terrestrial water storage (TWS) is an important indicator of regional water resources changes and water balan
4、ce. The Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) offers the data for research of variation in large-scale TWS. In this paper, we used the data of GRACE RL05 and the in-situ dataset to discover the spatial and temporal variation of TWS and its causes during 2003-2015 in the Qaidam Basin. The r
5、esults showed that the variation of TWS showed an upward trend, with an ascending velocity of about 0.26 mm per month. The multi-year average increment of TWS gradually declined from the south to the north, and it ranged between 8.29-69.38 mm. The rise of TWS was consistent with the ascending trend
6、of precipitation in the study area. The method based on GRACE data to calculate TWS can provide an important support for the assessment of TWS variation in data-scarce region in the northwest of China.Keyword： GRACE; Qaidam Basin; terrestrial water storage; precipitation; spatial and temporal variat
7、ion; Received： 2017-07-20陆地水储量是陆地水变化中的一个重要参量, 综合反映了区域降雨、蒸散发、径流、地下水及人类开发利用等相关活动, 是全球水循环地面观测极其重要的组成部分。区域/流域尺度陆地水储量及其变化的研究, 对理解和识别水资源状态、气候变化、农业生产、干旱等自然灾害中具有重要作用1。地球重力场变化通常是由地球各系统间的质量迁移和重新分布引起的2, 通过精确观测地球重力场随时间的细微变化, 可以从中反演地球水质量变化的情况。卫星重力技术为研究地球物质迁移和全球水问题提供了新的方法和视角。重力反演与气候实验 (GRACE) 卫星项目实施以来, 国内外众多学者利用获
8、取的时变重力场数据开展了陆地水变化3、海平面变化4、冰盖变化5等研究。Wahr 等6利用模拟数据较早地研究了根据 GRACE 数据获取陆地水变化的基本理论和方法。Swenson 等7利用 GRACE 数据研究了提取区域陆地水变化的方法。Chen 等8和冯伟等9利用 GRACE 卫星数据研究了亚马逊流域陆地水的变化特征。郑秋月等3评述了 GRACE 重力卫星数据在估算区域水储量变化、地下水变化、陆地河流流域的水储量变化以及全球水储量变化等方面的相关研究和应用。国内利用 GRACE 卫星数据监测区域水储量变化的应用主要有:青藏高原及其周边地区水储量变化的独立成分分析10;新疆天山中段南北坡水储量变
9、化对比分析11;监测祁连山水储量时空变化12;监测长江流域水储量变化13;监测黄河中游地区水储量变化14等。柴达木盆地享有“聚宝盆”的美誉, 随着柴达木循环经济试验区的建立, 柴达木盆地综合资源开发与水资源利用中存在的供需矛盾问题日益凸显15。较前人研究成果16, 本研究利用 20032015 年间的 GRACE RL05 时变重力场数据并结合盆地内矿产开采数据、水资源利用数据以及相关水文气象数据, 着重研究柴达木盆地的水储量时空变化特征及其归因。1 研究区概况柴达木盆地地处青藏高原东北部边缘, 呈北西西南东东方向延伸, 东西长约900km, 南北宽约 300km, 面积约 27.5 万 km
10、, 南面、东北和西北分别被昆仑山、祁连山和阿尔金山所环绕, 如图 1 所示。柴达木盆地属高原大陆性气候, 地域辽阔、地形复杂多样。盆地四周为高寒山区, 海拔在 35006860m, 空气干洁稀薄, 太阳辐射较强, 年平均气温 1.53。盆地中部为干旱荒漠区, 海拔 26763200m, 降水稀少, 气候干燥, 植被覆盖率低, 年平均气温为 4.77。盆地内年平均降水量为 16190mm, 年蒸发量19743183mm。盆地内共有 37 条常年性河流, 均发源于四周山区, 汇入盆地中心地带, 形成尾闾湖, 径流主要来源于四周山区的冰雪融水和降水。盆地内约有盐湖 27 个, 总面积约 1500 k
11、m。柴达木盆地内蕴藏着丰富的石油、天然气、盐湖、煤炭、有色金属和石棉等资源, 由于近些年盆地内矿产资源开发规模的不断扩大, 对区域重力场变化产生一定的影响。图 1 研究区位置图 Fig.1 Location of the study area 下载原图表 1 柴达木盆地矿产资源开发利用情况 Tab.1 Exploitation and utilization of mineral resources in the Qaidam Basin 下载原表 2 计算原理与方法重力反演与气候实验 (GRACE) 卫星, 由美国国家航空航天局 (NASA) 和德国航空太空中心 (DLR) 合作研发, 用于
12、研究深层地球结构和跟踪地球表面质量变化, 由两颗相距 220km 的卫星组成, 在同一极地轨道运行。2002 年 3 月发射。利用搭载的微波测距系统 (MRS) 和全球定位系统 (GPS) 等仪器精确测量两个飞行器之间的距离变化, 通过重复地飞跃相同地区, GRACE 卫星便能够测量到地球重力场的微小变化17。影响时变地球重力场的主要因素包括:固体地球内部的质量变化、地表圈层的水循环、大气及海洋的质量变化等, 时变重力场信号因此能够连续反映地球各系统的物质分布与迁移过程2。对于柴达木盆地而言, 去除人类活动以及大气和潮汐等质量变化的影响后, 剩余的信号便是陆地水储量 (TWS) 的变化18。当
13、前, 应用解算过的 GRACE 卫星数据来反演全球以及区域的陆地水储量的变化, 国际上通行的做法19是:一种是应用已解算的月重力场模型数据直接求解;另一种是利用卫星轨道数据推求区域陆地水储量变化, 即 Mascon 方法。本文利用GRACE RL05 时变月重力场模型数据进行求解, 其数学公式可以表示为:式中:h (, ) -等效水深 , 陆地水总量变化为等效水深变化与区域面积的乘积;a 为地球平均半径; 为待定点的纬度, 为待定点的经度 , 以东经为正;为归一化的缔合勒让德函数多项式; 为无量纲的重力场球谐系数变化量, 其中 l, m 分别表示 的阶和次; ave为地球的平均密度, w为水的
14、密度;k l为一阶负荷 Love 数。利用 (1) 式, 通过 GRACE 卫星的重力场球谐系数的变化值来反演地球表层质量变化。由于 GRACE 卫星重力场球谐系数只会展开到有限的阶次, 因而利用这一公式计算地球表面的密度变化存在一定的截断误差, 且 GRACE 重力场系数的误差随 l 的增大而增大, 因此, 计算过程中相对高阶项的误差应予以考虑。为了降低相对高阶项误差对计算结果造成的干扰, 引入高斯平滑核函数 w () 来计算表面区域平均变化, 即:不同阶数的 wl可通过以下关系递推获得:3 相关数据获取与处理3.1 GRACE 数据及处理本文采用德国地学研究中心 (GFZ) 发布的 lev
15、el-2 数据产品 RL05 版本, 时间跨度为 2003 年 1 月至 2015 年 12 月。获取 GRACE 数据后, 对数据进行预处理、异常化处理、去相关处理和空间滤波处理等, 获得用于计算的标准数据, 处理流程及方法见图 2。图 2 GRACE 数据处理流程图 Fig.2 The flow chart of GRACE data processing 下载原图3.2 人类活动数据及处理柴达木盆地矿产资源开发利用数据来源于青海省统计局发布的 20032015 年海西州国民经济和社会发展统计公报, 本文以固体矿、液体矿和气体矿进行分类汇总, 从区域质量变化的角度修正对反演陆地水储量变化造
16、成的干扰;盆地内耗水量数据来源于青海省水利厅发布的 2003-2015 年青海省水资源公报, 统一换算以等效水深形式表示。3.3 降水数据及处理利用柴达木盆地内都兰、乌兰、德令哈、大柴旦、格尔木、小灶火、冷湖、茫崖 8 个气象站 2003-2015 年的月降水量数据。采用反距离权重插值法 (IDW) 22对各观测站点的降水数据进行空间插值, 计算在空间上连续的表面数据, 从而获取整个柴达木盆地的月平均降水量数据。3.4 实际蒸散量计算采用南京大学傅抱璞教授提出的方法23计算柴达木盆地的实际蒸散量:式中:m 为反映下垫面透水性能、植被状况和地形坡度等因素的无量纲参数;E 0为陆面蒸发能力, 可根据蒸发器的实测值通过折算系数获取, 换算成大水体蒸发值近似代表蒸发能力;P 为降水量。4 结果与分析4.1 水储量年内
