基于GRACE的陆地水量异常探测长江流域干旱问题及其与ENSO的关联性外文翻译资料

 2022-12-06 15:49:00

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基于GRACE的陆地水量异常探测长江流域干旱问题及其与ENSO的关联性

张子山13，B.F. Chao2，陈建利3，C.R.Wilson34

  1. 中国武汉大学地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室
  2. 中国台湾台北中央研究院地球科学研究所
  3. 美国奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校空间研究中心
  4. 美国奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校杰克逊地质科学院地质科学系

摘要：

在2006年夏季和2011年春季，中国长江流域（YRB）发生了两次严重干旱事件。我们使用GRACE的时变重力数据，结合TRMM卫星和原位流量计的观测，以及水文模型GLDAS和WGHM，来研究长江流域这些事件的陆地水库（TWS）变化。GRACE TWS赤字估计清楚地量化了这些YRB干旱事件，并且基于GRACE的标准化的TWS异常在YRB中提供了一套备选的和有用的水文气象指数。我们发现厄尔尼诺（LaNintilde;a）事件与YRB中的高（低）TWS变化显着相关，高低相位差约7-8个月，较低的TWS与ENSO变异性比上盆更敏感。TWS异常与ENSO之间的可能联系，加强了我们对于YRB降水的物理机制方面的认识。

关键词：储水异常；干旱；长江流域；GRACE；ENSO

  1. 介绍

在河流流域，洪水或干旱条件对应于区域陆地储水（TWS）的异常盈余或赤字。监测TWS的传统方法（例如，降水和土壤含水量的原位测量）通常不足以表征这些极端水文事件。然而，自2002年以来，双卫星重力为恢复气候实验（GRACE）任务而提供了一个全新的观测方法，适用于量化TWS变化，特别是洪水和干旱。例子包括2003年中欧干旱和2002-2007年期间的其他欧洲水文事件，亚马逊盆地2005年干旱和2009年洪水，2002-2003年萨斯喀彻温河流域干旱，2002 - 2006年达令盆地的干旱，2011年德克萨斯州的干旱，以及最近在中国西南部的严重干旱。

利用GRACE测量具有几百公里的空间分辨率和约一个月时间分辨率的全球时变重力（TVG）。TVG容易转换为等效水厚度（EWT）变化形式的表面质量变化，在这种情况下，可以假定质量再分布发生在地球表面上。后一种假设在本研究中检查的季节和年际时间尺度是合理的。

本研究的重点是使用GRACE和其他数据集检查长江流域（YRB，面积〜1.81times;106 km2）的干旱事件。长江是亚洲最长的河流，也是中国的主要生命线，它从青藏高原流向中国东部。在过去十年中，YRB发生了两次严重干旱事件，一次是2006年夏季异常的7-9月变暖期，另一次是2011年4月-6月。他们影响了数百万人的生命，同时造成巨大的经济损失。从整体上看，整个YRB发生在8月-9月的洪水季节，YRB中下层在4月-5月进入湿梅雨季节。

水文平衡方程通过d（TWS）/dt = P-E-R将TWS的时间变化率与蒸发蒸腾（E），降水（P）和径流（R）建立关系式。我们用来自卫星的观测值估计P，河流表记录来估计R，并且使用GRACE估计TWS变量。水文模型和干旱指数提供了不同的观点，包括一些观测和估计的E。可能的远程连接的TWS异常在YRB中是使用厄尔尼诺南方涛动（ENSO）的指数进行评估的。

  1. 数据处理

2.1来自GRACE的TWS变体

我们每月使用的是GRACE版本05 TVG，它由德克萨斯大学奥斯汀分校空间研究中心（CSR）提供，目的是以球面谐波（SH）斯托克斯系数的形式提供来达到度数和阶数60。每月GRACE数据跨越从2002/08到2013/12共11.4年。异常场通过减去多年平均场而获得。在分析之前，使用基于数字模型的GRACE去混叠场去除大气和海洋质量的再分布和潮汐效应。GRACE TVG在陆地上应该主要反映季节到年际时间尺度上的TWS（包括雪/冰）的变化，再加上其他未建模的地球物理信号，如后冰期反弹（PGR）或构造质量运输。除了CSR解决方案，我们还使用来自德国地球科学研究中心（GFZ）和喷气推进实验室（JPL）的GRACE RL05a解决方案。虽然衍生自相同的基本GRACE Level-1B数据，但是JPL和GFZ解决方案是独立计算的，在一些模型和技术上有差异。因此，它们可用于评估不确定性。除非另有说明，我们使用来自三个数据集的每月TVG解决方案的平均值。

GRACE TVG场要根据表面质量变化进行解释为何需要进行空间滤波。识别出两个问题，一个是存在南-北条纹噪声，另一个是高度和阶的SH斯托克斯系数增加的误差。为了抑制高度和阶噪声，我们应用Zhang等人开发的各向异性空间分辨率为250 km的风扇滤波器（2009），并使用去相关滤波器对球面谐波阶数为11和更高的系数进行度数为5的多项式拟合以抑制条纹。按照标准做法，2级斯托克斯系数被更高质量的卫星激光测距解决方案所代替。度-1项在这里不存在，因为它们在GRACE参考系中质心相同地为零。

我们通过减去每年1和2个周期（cpy）的线性正弦项的最小二乘法进行拟合，从EWT的所有基于GRACE的TWS时间序列中消除线性趋势和季节变化。去除季节性条件突出了非季节性异常条件，例如干旱。线性趋势也被去除，因为它们主要来自非气象现象，或者可能与陆地水文中的年代际和更长的时间尺度波动相关，在本研究中并不感兴趣。

2.2水文模型的TWS变化

我们使用了来自两个地表水文模型的TWS估计：全球土地数据同化系统（GLDAS）和WaterGAP全球水文模型（WGHM）。第一种是使用由NASA戈达德空间飞行中心（GSFC）和NOAA国家环境预测中心共同开发的GLDAS观测地面和空间来估计陆地表面状态（例如土壤水分和温度）和通量（例如蒸发蒸腾），并同化基于观察的meteoro逻辑领域。在GLDAS的NOAH版本中，除了格陵兰和南极洲之外，在1°times;1°的空间网格上给出从1979年到现在的月平均土壤水分（2m柱深）模型和雪水当量模型。

另一种是WGHM，它使用主要水文过程的概念公式模拟土地水循环，包括一些地表水和未由GLDAS建模的人类相关过程，例如人类用水对河流排放和地表水储存的影响。我们使用最新版本的WGHM，结合两个表面水体和人类的水消耗，改进的雪算法，以及湖泊和湿地蒸发的更新配方。模型输出受到欧洲中期天气预报中心操作预测的气象数据（温度，云量和每月下雨天数等）和来自全球降水气候学中心的月降水量数据两种数据的影响。

每月GLDAS和WGHM网格场经受与GRACE数据相同的处理，包括将空间分辨率限制为SH度和阶数60，随后如前所述进行扇形滤波，但是不需要应用条带抑制相关滤波器。先去除线性趋势和季节条件，然后在1°times;1°网格上评估结果。同样对下面描述的河流时间序列进行预处理以去除线性趋势和季节变化。

3.结果

3.1原位径流和气候降水的证据

首先，我们检查来自长江水源局的YRB中5个选定的河流流量计的月表面径流时间序列。在图1的第一面板中标记了量具位置。如图3a和图S1，包括上游的寸滩和宜昌站，中游的汉口，YRB的下游的九江和大同。寸滩是接近2006年夏天干旱的中心，大同靠近2011年春天干旱的中心。数据如图1所示。

图1显示了径流中的几个显著下降。2006年夏季干旱对应于8月和9月的大幅下降，当时寸滩和宜昌的流量减少了大约1.7times;104 m3/s（与水位下降6米重合），且中下游50％的排放量下降。在2011年春季，出现了约1.3times;104 m3/s的下降（对应于河水水位减少4米），这两个下降较小但显着。图1也显示正异常事件，大多出现在下游的测量观测中，可能反映具有局部和瞬时尺度的洪水或来自与长江相连的湖泊和支流的水注入。

在2002-2013年期间，三峡库区（TGR）经历了三个阶段的受控填充，如图1所示。与非季节性径流相比，由TGR调节的最大流量相对较小且不大于0.5times;104 m3/s。多年平均值为5times;104 m3/s。TGR量化大同径流减少了54%，从2006年9月20日到10月27日，观测到减少了蓄水量的9%和极端干旱的45%。我们认为，调节的流出没有显着改变，因此在我们调查ENSO与YRB中的TWS异常之间的关系时可以忽略。

接下来，我们从热带降雨测量（TRMM）卫星任务和其他数据源（例如雨量计估计）分析合并降水数据集。图2显示了2002-2013年每年TRMM数据在YRB地区平均两个选定月份的降水总量。在YRB上部的区域A（图3a中的5°times;5°红色框中的8月-9月的图2a）和在区域B中的4月-5月（图3a中的3°times;3°蓝色与图3a中的方框相比），年降水量和月降水量减少。低沉降在2006年夏季和2011年春季干旱中都很明显。图中区域A和B指示干旱区域的相应中心。我们还检查了来自中国气象局的YRB的0.5°times;0.5°的基于地面的降水数据，但是发现与图3B数据无关的差别。

图1. YRB中5个选定河流测站的逐步减少，减速的每月时间序列的径流，位置如图1所示。 图3（a）和图S1在支撑材料中，下面的虚线表示由三峡大坝（TGD）调节的流量，右边有一个单独的比例。

3.2 GRACE和水文模型的空间TWS异常

先计算GRACE YRB TWS异常的两个月平均值，再与降水数据进行比较。图3（a）显示了2003-2013年每年EWT的8月至9月平均值。显而易见的是，2006-2013年夏季期间流域范围内的赤字高达-7.5厘米EWT，相当于每月TWS赤字（整个YRB）约140平方公里，大概是三峡水库容量的3.5倍。此外，YRB南部2011年春季干旱对8月至9月的TWS也有重大影响。为了比较，图3（b，c）分别给出了GLDAS和WGHM的8 - 9月平均值的相应图。2011年8月 - 9月，两种水文模式的月平均总涡量仅为85 km3。2011年干旱强度比GRACE和GLDAS弱，WGHM干旱中心位于东部 GLDAS。

图2.由TRMM计算的YRB地区的降水总量：（a）8 - 9月在上盆地; （b）4月 - 5月在下盆地，与相应的年度（灰色）和月降水（蓝色）相比。

图3.过去十年中每年YRB EWT异常的平均值（以cm为单位）的序列：（a）GRACE TVG观测，其中第一个面板也分别表示A区（红框）和B （蓝色框）和五个测站的位置；（b）相应的GLDAS模型输出；（c）相应的WGHM模型输出。线性趋势和季节性信号已删除。

图3（续）。

类似地，图4显示4月至5月的平均值。在2011年春季干旱中，GRACE在中下层YRB的月平均总TWS赤字约80 km3，或EWT盆地的约4.5cm。再次，两个水文模型估计更小，为50 km3，特别是在中低盆地的GLDAS最小。在2003年春天（图4a的第一幅图）中看到的大的GRACE异常被认为是GRACE任务早期的质量差估计。

对于给定的流域，由于GRACE观测的空间分辨率有限以及SH系数和滤波过程中的硬截断，不可避免的空间泄漏（流体内部和外部）趋于衰减信号幅度和质量变化的偏差估计。这里我们按照Swenson和Wahr（2002）和Longuevergne等人提出的方法进行模拟（2013），并获得偏差1.4的因子，用于恢复YRB上的总“真实”积分TWS变化，因此在干旱期间获得上面所示的总水亏损量。在区域A和B的TWS时间序列分析中不考虑该恢复因子，因为它们仅是相对量。

GRACE TVG数据误差可以以各种方式估计。方法采用去除季节信号后的均方根（RMS）剩余GRACE可变性和空间平滑作为误差估计或者使用相邻海洋区域（真实信号将接近零）的RMS变化。这里我们将三个（CSR，GFZ，JPL）TWS异常估计的RMS差作为不确定性的度量。支撑材料中的图S2和S3显示了图2和图3的不确定性度量的图。图3（a）和4（a）中最大值在EWT方面不大于2cm，因此在两次干旱期间相对于TWS的最小值下降。

GRACE与WGHM和GLDAS模型输出的比较显示干旱地理和大小方面的明显差异，表明模型在模拟中可能表现不佳。

TWS信号，特别是非季节性信号，在其他区域的研究中报道了类似的结果（例如，Chen等人，2009）。模拟模型之间的差异主要是由不同的降水强迫因素，模式版本和蒸散发参数化方案特别是在极端干燥和潮湿条件下组成。此外，根据Douml;ll和Fiedler（2008年），WGHM在印度尼西亚和印度尼西亚季风控制区（包括YRB）可能高估地下水补给量或径流，因此低估了总的TWS的季节变化。这可以解释为什么WGHM提供较低的信号，如在上面的图1和2中所见。图3和4中GRACE的观察提供了包括季节性和非季节性两种信号信号的检查。

3.3 来自GRACE和水文模型的时空TWS异常

图5（a）显示了在GRACE，GLDAS和WGHM的区域A内平均的上部YRB中的去趋势和去季节TWS时间序列。一般来说，他们同意WGHM的变量比其他变量稍小。在2006年8月的夏季干旱中，TWS在上部YRB中平均EWT降低值高达9cm，相比之下，两者间有约plusmn;3cm的常规波动。图5（b）示出了在B区平均的下盆相应数量。在2011年春季干旱的5月，EWS的TWS下降值也大于10cm，相对于降低5cm的典型变化，赤字持续了近一年。

我们比较了标准化TWS异常时间序列w.r.t.通过使用普遍的水文气候指数，帕尔默干旱严重程度指数（PDSI）和帕尔默水文干旱指数（PHDI）的GRACE，GLDAS和WGHM的三个月运行平均值平滑后的标准偏差（图S4在支撑材料中）。在2006年的干旱期间，TWS标准化异常与干旱指数大小类似（严重程

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