地下水干旱是影响半干旱沙区植被建设的重要因素,毛乌素沙地位于中国北方干旱半干旱区,地下水资源管理是实现该地区长期可持续发展的重要保障。由于缺乏对地下水在空间和时间维度上的直接观测,地下水干旱的定量评估面临挑战。旨在探索...地下水干旱是影响半干旱沙区植被建设的重要因素,毛乌素沙地位于中国北方干旱半干旱区,地下水资源管理是实现该地区长期可持续发展的重要保障。由于缺乏对地下水在空间和时间维度上的直接观测,地下水干旱的定量评估面临挑战。旨在探索地下水储量的变化规律,基于重力恢复及气候试验(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)卫星数据,并结合全球陆地数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)观测数据,反演毛乌素沙地2002—2021年地下水储量动态变化。进而构建地下水水位估算指标,并重新定义为GRACE地下水储量变化指数(GRACE Groundwater Storage Index,GGSI),以量化分析该地区的地下水干旱状况。研究选择4种不同的分布函数,通过KS检验选取最优分布函数,其次在不同时间尺度上计算GGSI以定量分析地下水干旱。计算GGSI与降水之间的相关系数,揭示地下水干旱对降水的滞后效应,最后进行GGSI与SPI的时滞分析。结果表明:1)不同的拟合函数对数据拟合结果有不同的反应,该研究区域的最佳拟合函数为PearsonⅢ函数,PearsonⅢ函数能够更准确地反映该地区地下水储量的变化趋势;2)2002—2021年期间GGSI呈波动变化,随着时间尺度的增大,GGSI值变化趋势更为明显,呈先上升后下降整体变化比较稳定的趋势,不同时间尺度下,同一地区的干旱起始、结束及严重程度各异,但干旱期总体一致。毛乌素沙地的干旱年份为2007、2021年;3)干旱对降水的滞后时间集中在5个月和8个月,在这两段滞后期中都表现出了较高的相关性。展开更多
文章利用重力恢复与气候实验卫星(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)时变重力场球谐系数文件,联合全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)水文模型反演安徽省2003—2016年地下水储量的时空变...文章利用重力恢复与气候实验卫星(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)时变重力场球谐系数文件,联合全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)水文模型反演安徽省2003—2016年地下水储量的时空变化。通过奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)地下水时间序列,结合热带降雨测量任务(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)降雨数据对地下水储量变化规律进行分析。结果表明,安徽省地下水储量在2011年和2014年前后发生较大变化,在2003—2011年的变化率为0.37 cm/a,2011—2014年的下降速率为-0.2 cm/a,2014—2016年的增长速率为1.9 cm/a;进一步与降雨数据关联,发现降雨量是影响安徽省地下水储量年际变化和季节性变化的主要因素。在空间上,安徽省呈现自东北向西南逐渐缓和的趋势,最大亏损出现在皖北地区,为-7.52 mm/a,在西南地区的最大盈余达到8.38 mm/a。展开更多
由于重力场恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)时变重力场的高阶项误差导致反演结果中出现明显的条带误差,必须对其进行去相关处理。传统去相关算法采用滑动窗多项式拟合方法,但其存在着位于两端的数据无...由于重力场恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)时变重力场的高阶项误差导致反演结果中出现明显的条带误差,必须对其进行去相关处理。传统去相关算法采用滑动窗多项式拟合方法,但其存在着位于两端的数据无法处理的缺点,采用反向延拓技术对传统算法进行改进,提高数据的处理率和精确性。最后将改进前后的去相关处理结果进行比较,验证算法的有效性和可靠性。展开更多
文摘地下水干旱是影响半干旱沙区植被建设的重要因素,毛乌素沙地位于中国北方干旱半干旱区,地下水资源管理是实现该地区长期可持续发展的重要保障。由于缺乏对地下水在空间和时间维度上的直接观测,地下水干旱的定量评估面临挑战。旨在探索地下水储量的变化规律,基于重力恢复及气候试验(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)卫星数据,并结合全球陆地数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)观测数据,反演毛乌素沙地2002—2021年地下水储量动态变化。进而构建地下水水位估算指标,并重新定义为GRACE地下水储量变化指数(GRACE Groundwater Storage Index,GGSI),以量化分析该地区的地下水干旱状况。研究选择4种不同的分布函数,通过KS检验选取最优分布函数,其次在不同时间尺度上计算GGSI以定量分析地下水干旱。计算GGSI与降水之间的相关系数,揭示地下水干旱对降水的滞后效应,最后进行GGSI与SPI的时滞分析。结果表明:1)不同的拟合函数对数据拟合结果有不同的反应,该研究区域的最佳拟合函数为PearsonⅢ函数,PearsonⅢ函数能够更准确地反映该地区地下水储量的变化趋势;2)2002—2021年期间GGSI呈波动变化,随着时间尺度的增大,GGSI值变化趋势更为明显,呈先上升后下降整体变化比较稳定的趋势,不同时间尺度下,同一地区的干旱起始、结束及严重程度各异,但干旱期总体一致。毛乌素沙地的干旱年份为2007、2021年;3)干旱对降水的滞后时间集中在5个月和8个月,在这两段滞后期中都表现出了较高的相关性。
文摘由于重力场恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)时变重力场的高阶项误差导致反演结果中出现明显的条带误差,必须对其进行去相关处理。传统去相关算法采用滑动窗多项式拟合方法,但其存在着位于两端的数据无法处理的缺点,采用反向延拓技术对传统算法进行改进,提高数据的处理率和精确性。最后将改进前后的去相关处理结果进行比较,验证算法的有效性和可靠性。
