利用GRACE數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)中亞地區(qū)陸地水儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)變化的研究?

孫 倩塔西甫拉提特依拜 丁建麗張 飛買買提沙吾提

(1新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院烏魯木齊830046)(2新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室烏魯木齊830046)

利用GRACE數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)中亞地區(qū)陸地水儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)變化的研究?

孫 倩1,2塔西甫拉提·特依拜1,2?丁建麗1,2張 飛1,2買買提·沙吾提1,2

(1新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院烏魯木齊830046)(2新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室烏魯木齊830046)

利用2003年1月至2013年1月10 yr間的GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)重力場(chǎng)恢復(fù)與氣候?qū)嶒?yàn)重力衛(wèi)星數(shù)據(jù),輔以TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)/CMAP(Climate Prediction Center’s Merged Analysis of Precipitation)降水量數(shù)、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)數(shù)據(jù)、DEM(Digital Elevation Model)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源及諸多GIS(Geographic Information System)手段,分析了121個(gè)月內(nèi)研究區(qū)陸地水儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)變化情況.研究結(jié)果表明:⑴自東向西研究區(qū)陸地水儲(chǔ)量變化程度由微弱逐步變化為非常劇烈;⑵巴爾喀什湖域外流區(qū)、鄂畢河流域以及部分葉尼塞河中下游地區(qū)的陸地水儲(chǔ)量持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)顯著;⑶錫爾河流域、阿姆河流域的交界處、幼發(fā)拉底-底格里斯河流域和里海西南海岸交界范圍內(nèi),陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)了急劇降低的趨勢(shì);⑷降水量、蒸散發(fā)、地表植被的覆蓋變化、地形因素等自然因素均對(duì)陸地水儲(chǔ)量產(chǎn)生影響作用;⑸陸地水儲(chǔ)量最大值出現(xiàn)的時(shí)間滯后于降水量最大值出現(xiàn)的時(shí)間.

天體力學(xué),地球,方法:數(shù)據(jù)分析

1 引言

GRACE衛(wèi)星于2002年3月17日發(fā)射,由美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)和德國(guó)航天中心(DLR)合作研制[1?3].伴隨全球氣候變化和人口增長(zhǎng),水資源其基礎(chǔ)性自然資源和戰(zhàn)略性經(jīng)濟(jì)資源的地位也不斷攀升[4].監(jiān)測(cè)地表和地下水變化是該衛(wèi)星的任務(wù)之一,不僅在監(jiān)測(cè)全球范圍,乃至于相對(duì)較小區(qū)域的水儲(chǔ)量變化研究也都具有較大的潛能[5].這些月際重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)能將等效水厚度精確到cm,由此來(lái)表示陸地水儲(chǔ)量的多少[6?10].十余年來(lái),諸多學(xué)者利用GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù),針對(duì)陸地水儲(chǔ)量的變化進(jìn)行研究,并且獲得了豐碩的研究成果:GRACE數(shù)據(jù)的應(yīng)用非常適合大尺度范圍內(nèi)[11].在利用GRACE地球重力衛(wèi)星反演陸地水儲(chǔ)量時(shí),能夠較為準(zhǔn)確地估算出誤差的取值范圍[12?13];諸多研究以全球陸地、非洲、印度、美國(guó)密西西比流域、歐洲、剛果、澳大利亞墨累-達(dá)令盆地、中國(guó)國(guó)內(nèi)諸多地區(qū)等為研究區(qū),一方面證明了在大尺度地域范圍內(nèi),基于GRACE數(shù)據(jù)反演陸地水儲(chǔ)量研究的適宜性[14?19],另一方面,結(jié)合了熱帶降雨測(cè)量使命衛(wèi)星(TRMM)、水文動(dòng)態(tài)的生態(tài)系統(tǒng)(ORCHIDEE)、水文學(xué)同化模型(CPC)等多種數(shù)據(jù)資源和模型,更好地分析和解釋GRACE數(shù)據(jù)的變化、估算地表水量等[20?23],該衛(wèi)星為地球陸地水儲(chǔ)量的研究開(kāi)拓了新思路.

2 材料與方法

2.1 研究區(qū)概況

對(duì)于中亞地區(qū)的定義一直有多種界定,本文按照聯(lián)合國(guó)教科文組織在蘇聯(lián)解體之前不久根據(jù)氣候和風(fēng)俗所作出的定義劃定研究區(qū).該研究區(qū)地處27°24′～62°18′N,40°06′～103°00′E,包括蒙古西部,中國(guó)西藏、新疆,阿富汗,巴基斯坦東北部,印度北部,俄羅斯中東部以及從前蘇聯(lián)獨(dú)立的5個(gè)斯坦國(guó)家(哈薩克斯坦、吉爾吉斯坦、土庫(kù)曼斯坦、塔吉克斯坦、烏茲別克斯坦).

該地區(qū)涵蓋的區(qū)域廣泛,地理狀況也有很大差異,其中包括天山、卡拉庫(kù)姆大沙漠、塔克拉瑪干沙漠、克齊爾庫(kù)姆沙漠以及諸多廣闊的大草原;主要河流有阿姆河、錫爾河、哈日河和穆?tīng)柤硬己?主要水體有位于亞洲中西部最主要的內(nèi)陸河流––咸海和巴爾喀什湖[24].由于處于歐亞大陸腹地,且東南邊緣的高山阻隔了來(lái)自印度洋和大西洋的暖濕氣流,導(dǎo)致該地區(qū)氣候?yàn)榈湫偷臏貛衬?、草原的大陸性氣?降水量小,但蒸發(fā)量大,溫度變化劇烈.研究區(qū)示意圖如圖1所示.

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 The sketch map of study areas

2.2 數(shù)據(jù)源材料

該研究采用了多種數(shù)據(jù)源,并基于此進(jìn)行了一系列數(shù)據(jù)處理:

⑴選用由NASA和德國(guó)航天中心聯(lián)合提供的自2003年1月至2013年1月共121個(gè)月的GRACE重力衛(wèi)星Level3的CSR(University of Texas at Austin Center for Space Research)的RL05數(shù)據(jù)產(chǎn)品,選用該產(chǎn)品是由于其具備兩大優(yōu)勢(shì):一是高斯平滑已經(jīng)完成,選用的高斯半徑為200 km;二是水深當(dāng)量的網(wǎng)格數(shù)據(jù)(0.5°×0.5°)已經(jīng)完成.參見(jiàn)網(wǎng)址:ftp://podaac-ftp.jpl.nasa.gov/allData/tellus/L3/land_mass/RL05/.

對(duì)GRACE數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行了如下處理:①計(jì)算GRACE數(shù)據(jù)121個(gè)月的趨勢(shì)變化;②R軟件是一種統(tǒng)計(jì)分析軟件,能將統(tǒng)計(jì)分析與圖形顯示集成為一體,其重要優(yōu)勢(shì)在于能夠編制自己的函數(shù)來(lái)擴(kuò)展現(xiàn)有的R語(yǔ)言,本研究運(yùn)用R軟件計(jì)算年周期變化值以及其振幅和相位.

⑵熱帶降雨測(cè)量使命衛(wèi)星TRMM的3B43數(shù)據(jù),由日本國(guó)家發(fā)展署(NASDA)和NASA地球科學(xué)辦公室共同提供,其空間分辨率為0.25°×0.25°,時(shí)間分辨率為1個(gè)月.針對(duì)2003年1月至2012年11月的TRMM數(shù)據(jù)進(jìn)行同上的處理,即計(jì)算其趨勢(shì)變化、年周期值、振幅和相位等.參見(jiàn)網(wǎng)址:http://mirador.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/mirador.

⑶由美國(guó)國(guó)家大氣與海洋局(NOAA)國(guó)家氣候數(shù)據(jù)中心提供的CMAP降水?dāng)?shù)據(jù),計(jì)算研究區(qū)范圍內(nèi)2003年1月至2011年11月的CMAP數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化情況.參見(jiàn)網(wǎng)址:http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.cmap.html.

⑷NASA提供的歸一化植被指數(shù)NDVI產(chǎn)品,進(jìn)行趨勢(shì)計(jì)算后得出2003年1月至2013年1月的歸一化植被指數(shù)變化趨勢(shì)圖;參見(jiàn)網(wǎng)址:http://reverb.echo.nasa.gov.

⑸研究區(qū)DEM 數(shù)據(jù),將84景DEM 影像鑲嵌起來(lái),覆蓋整個(gè)研究區(qū),該數(shù)據(jù)由NASA和美國(guó)國(guó)防部國(guó)家測(cè)繪局(NIMA)聯(lián)合測(cè)量;參見(jiàn)網(wǎng)址:http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp.

⑹全球水壩分布圖由NASA的經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)及其應(yīng)用中心(SEDAC)發(fā)布;參見(jiàn)網(wǎng)址:http://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/grand-v1-dams-rev01.

⑺全球水文地質(zhì)流域分布圖(Hydrogeologic basins map),由聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織(FAO)所開(kāi)發(fā)的GeoNetWork提供;參見(jiàn)網(wǎng)址:http://www.fao.org/geonetwork/srv/en/metadata.show?id=38047.

⑻全球主要的河流流域分布圖(Major River Basins of the World),由聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署(UNEP)提供;參見(jiàn)網(wǎng)址:http://www.unep.org/dewa/assessments/ecosystems/water/vitalwater/03.htm.

⑼全球各國(guó)邊界矢量化數(shù)據(jù),由世界行政區(qū)域(或行政區(qū)域界線)位置的空間數(shù)據(jù)庫(kù)GADM提供;參見(jiàn)網(wǎng)址:http://www.gadm.org/.

2.3 數(shù)據(jù)處理的方法和原理

2.3.1 高斯平滑

高斯平滑是常用的估算區(qū)域水儲(chǔ)量變化的重要算法之一,GRACE數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)高斯平滑處理后能相應(yīng)降低陸地水反演的誤差[25].采用先求地球表面密度變化,再轉(zhuǎn)化為計(jì)算等效水高的變化,以此反演陸地水分布情況.考慮到GRACE重力場(chǎng)模型的系數(shù)誤差隨階數(shù)的增大而遞增,因而一般采用空間平均的方法來(lái)減小誤差.平均后的表面密度變化計(jì)算如⑴式所示:

其中a為地球的平均半徑,ρa(bǔ)ve為地球的平均密度(5 517 kg/m3);θ與?分別是地心余緯和地心經(jīng)度;Plm是規(guī)格化諦合勒讓德函數(shù);kl為勒夫數(shù);ΔClm與ΔSlm表示地球重力場(chǎng)球諧系數(shù)相對(duì)其均值的變化量,N、l、m為階數(shù).Wl為權(quán)函數(shù),可由以下遞推公式獲得:r是高斯平均半徑[26?29].

2.3.2 等效水高計(jì)算

僅使用高斯平滑方法,仍然不足以消除由于條帶效應(yīng)所引起的相關(guān)性誤差[28].而條帶是球諧系數(shù)間的相關(guān)而引起的,對(duì)高于10次的球諧系數(shù),采用3次多項(xiàng)式分別對(duì)奇偶系數(shù)進(jìn)行擬合,從而去相關(guān)濾波,減輕條帶現(xiàn)象[30].經(jīng)過(guò)上述數(shù)據(jù)處理之后,通過(guò)計(jì)算的表面密度變化直接轉(zhuǎn)化為等效水高HWT的變化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)陸地水儲(chǔ)量的計(jì)算,如(2)式所示:

式中ρwater為水的密度1http://grace.jpl.nasa.gov/ files/GRACE-dpc200711RL04.pdf[31].

2.3.3 歸一化植被指數(shù)的計(jì)算

歸一化植被指數(shù)NDVI是利用地面植被及土壤等對(duì)于紅外波長(zhǎng)的吸收差異,加以圖像數(shù)字化,得到一個(gè)整體性的植被覆蓋參數(shù),如(3)式所示:

式中NIR為700～1000 nm近紅外波段的波譜特征,Red為650 nm紅光波段的波譜特征.

NDVI的取值范圍在?1到1之間:當(dāng)?1≤NDVI＜0時(shí),表示地面被云、水、雪等對(duì)可見(jiàn)光高反射的物體所覆蓋;當(dāng)NDVI=0時(shí),表示地表為巖石或裸土;當(dāng)1≥NDVI＞0時(shí),地表有植被覆蓋,并且隨植被覆蓋的增加而增加[32].

3 結(jié)果與分析

3.1 陸地水儲(chǔ)量變化趨勢(shì)分析

GRACE重力衛(wèi)星所監(jiān)測(cè)的等效水柱高經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后,能更加清晰地反映各個(gè)區(qū)域陸地水儲(chǔ)量變化程度的大小.研究區(qū)等效水柱高的SD(標(biāo)準(zhǔn)差)圖,如圖2所示,圖中空白處為求算SD過(guò)程中的數(shù)據(jù)缺失區(qū)域.將SD的值進(jìn)行分級(jí)處理:①SD≥10 cm,表示陸地水儲(chǔ)量變化劇烈或者異常劇烈;②10 cm＞SD＞6 cm,表示變化程度較大;③SD≤6 cm,表示變化程度微弱或者無(wú)變化[33].

圖2 2003年1月至2013年1月基于GRACE重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)的等效水柱高SD圖Fig.2The standard deviation of equivalent water thickness image based on the GRACE data from January 2003 to January 2013

根據(jù)SD分級(jí),結(jié)合圖2可以看出,大面積的外蒙古及其和中國(guó)新疆地區(qū)的交界處,陸地水儲(chǔ)量變化非常微弱;俄羅斯的大面積區(qū)域以及除了靠近里海的地區(qū)之外的哈薩克斯坦,其陸地水儲(chǔ)量在大面積范圍內(nèi)均有所變化,或者變化較大;而靠近里海范圍的俄羅斯、阿塞拜疆、格魯吉亞以及小范圍的哈薩克斯坦,其水儲(chǔ)量變化劇烈;而土耳其、敘利亞、伊朗和伊拉克的大面積區(qū)域,其水儲(chǔ)量變化極其劇烈.整體看來(lái),研究區(qū)自東向西呈現(xiàn)出變化程度的逐漸遞增趨勢(shì),但是依然存在部分地區(qū)并不吻合該遞增規(guī)律,其變化程度的決定性因素非常復(fù)雜,下文將結(jié)合各類數(shù)據(jù)針對(duì)變化趨勢(shì)顯著的區(qū)域進(jìn)行陸地水儲(chǔ)量變化的深入分析.

陸地水儲(chǔ)量的變化主要?dú)w因于全球水循環(huán),即包括了土壤含水量變化,冰雪覆蓋以及地下水儲(chǔ)量等,且受到降水、蒸散發(fā)、地表徑流等的影響[34].

流域水儲(chǔ)量的平衡方程可以簡(jiǎn)單地描述為:降雨量?土壤水分蒸發(fā)蒸騰?表面流失?深層滲透=土壤水分的月變化+積雪的月變化[35].由于TRMM數(shù)據(jù)無(wú)法完全覆蓋研究區(qū),所以,也采用了CMAP降水量數(shù)據(jù)作為該研究的補(bǔ)充資料.研究區(qū)2003年1月至2013年1月的陸地水儲(chǔ)量、2003年1月至2012年11月的TRMM降水量及2003年1月至2011年11月的CMAP降水量變化趨勢(shì)分別如圖3(a)、(b)、(c)所示,以及在研究區(qū)2003年1月至2013年1月的NDVI變化趨勢(shì)及DEM分布如圖4(a)、(b)所示.

圖3 研究區(qū)陸地水儲(chǔ)量(a)及TRMM(b)和CMAP(c)的降水量變化趨勢(shì)示意圖Fig.3The change trend of terrestrial water storage(TWS)(a),and the TRMM(b)and the CMAP(c)precipitation in the study areas

A區(qū)域包括了伏爾加河流域中、下游和小部分的鄂畢河流域,其陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)微弱的下降趨勢(shì).B區(qū)域位于錫爾河流域和阿姆河流域的交界處,并且囊括了里海、咸海海域以及里海東海岸,該區(qū)域周邊范圍內(nèi)的陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)急劇的降低趨勢(shì).C區(qū)域涵蓋了部分的幼發(fā)拉底河-底格里斯河流域和里海西南海岸,陸地水儲(chǔ)量變化趨勢(shì)為急劇的降低趨勢(shì).D區(qū)域涵蓋了大面積的巴爾喀什湖流域和小范圍的額畢河流域西南部,其陸地水儲(chǔ)量在121個(gè)月間具有較為明顯的上升趨勢(shì).E區(qū)域包括了部分鄂畢河流域的中下游地區(qū)和部分葉尼塞河中上游地區(qū),陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的增加趨勢(shì).F區(qū)域覆蓋了塔里木河內(nèi)流區(qū)、巴爾喀什湖流域和綏芬河外流區(qū),如圖所示該區(qū)域陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)較微弱的降低趨勢(shì).G區(qū)域位于河西走廊-阿拉善內(nèi)流區(qū)、羌塘高原內(nèi)流區(qū),并且包括了塔里木內(nèi)流區(qū)以南的部分區(qū)域,其陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)劇烈的增加趨勢(shì).

圖4 研究區(qū)NDVI變化趨勢(shì)分布圖(a)和DEM圖(b)Fig.4 The change trend of NDVI(a)and DEM(b)in the study areas

3.2 GRACE數(shù)據(jù)年周期值分析

基于反演出的GRACE陸地水儲(chǔ)量值和TRMM的降水?dāng)?shù)據(jù),通過(guò)R軟件可以進(jìn)一步推演出其年周期值的波動(dòng)變化.分別利用年周期值計(jì)算出GRACE和TRMM的年周期值的振幅(圖5(a)和圖5(c))和相位(圖5(b)和圖5(d))并且成圖,同時(shí),在這7個(gè)具有顯著變化趨勢(shì)的區(qū)域范圍內(nèi),GRACE水儲(chǔ)量深度值、年周期波動(dòng)值變化情況如圖6所示.

圖5 陸地水儲(chǔ)量和降水量的振幅和相位分布圖Fig.5 The amplitude and phase images based on the TWS and precipitations

圖6 陸地水儲(chǔ)量和年周期值變化趨勢(shì)圖Fig.6 The trend of TWS values and annual cycle values

研究區(qū)范圍內(nèi)GRACE的年周期值波動(dòng)范圍各不相同,月陸地水儲(chǔ)量的最小振幅為0.30 cm,最大振幅為23.07 cm.而7個(gè)點(diǎn)中,C點(diǎn)的振幅最大,為17.01 cm,說(shuō)明該點(diǎn)周邊區(qū)域雖然陸地水儲(chǔ)量下降趨勢(shì)顯著,但是其陸地水儲(chǔ)量依然為最大,而出現(xiàn)最大水儲(chǔ)量的時(shí)間為每年的4月份;相位最大值出現(xiàn)在G點(diǎn),其相位為10月,說(shuō)明在G點(diǎn)周邊地區(qū)陸地水儲(chǔ)量在10月份時(shí)會(huì)出現(xiàn)最大值.TRMM降水量年周期中的每月降水量最小振幅為0.003 cm,最大振幅為0.91 cm.7個(gè)區(qū)域中,C點(diǎn)振幅也最大,為0.72 cm,說(shuō)明該點(diǎn)周邊地區(qū)降水量最大,而發(fā)生最大降水量的時(shí)間為每年2月份;相位最大值依然發(fā)生在G點(diǎn),相位為7月,說(shuō)明該區(qū)域最大降水量的時(shí)間為每年的7月份.G點(diǎn)周邊范圍內(nèi),陸地水儲(chǔ)量出現(xiàn)最大值的時(shí)間較降水量出現(xiàn)最大值的時(shí)間呈現(xiàn)略滯后現(xiàn)象,其滯后時(shí)間為3個(gè)月.

4 討論

根據(jù)GRACE數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)圖,從自然和人為兩個(gè)角度分析特定區(qū)域內(nèi)陸地水儲(chǔ)量趨勢(shì)變化的驅(qū)動(dòng)因素.

⑴A區(qū)域驅(qū)動(dòng)因素分析

導(dǎo)致A區(qū)域陸地水儲(chǔ)量降低的自然因素包括:①依據(jù)CMAP降水量變化趨勢(shì)圖可知該區(qū)域大面積范圍的降水量存在著較為微弱的下降趨勢(shì),但是該波動(dòng)趨勢(shì)較微弱,甚至部分地區(qū)降水量變化穩(wěn)定不變.②伏爾加河流域河網(wǎng)發(fā)育非常良好,分布密集,但是沒(méi)有支流匯入.在中下游地區(qū),伏爾加河流經(jīng)荒漠、半荒漠地區(qū),水分逐步大量被蒸發(fā),促使原本水流緩慢的伏爾加河流量進(jìn)一步逐步減小,牛軛湖、廢棄的河道等逐步形成,水資源有所流失.③DEM圖中可以看出,在兩個(gè)流域之間存在著高程較大的區(qū)域,對(duì)兩流域的諸多河網(wǎng)之間的匯流或者水資源的相互補(bǔ)給和交換,造成了阻礙作用.

人為因素包括:①伏爾加河流域在該區(qū)域內(nèi)分布有8個(gè)大壩,大壩的建設(shè)使得其以下的河段冰凍期縮短,且伏爾加河流域修建了9座大型水庫(kù),促進(jìn)水位上升.②伏爾加河流域的水利水電建設(shè),也無(wú)疑導(dǎo)致水庫(kù)淹沒(méi)部分農(nóng)田.

⑵B區(qū)域驅(qū)動(dòng)因素分析

驅(qū)動(dòng)B區(qū)域周邊陸地水儲(chǔ)量急劇降低的自然因素有:①該地區(qū)大范圍內(nèi)的降水量存在微弱的降低趨勢(shì),但是在里海北部區(qū)域,降水量卻呈現(xiàn)出較為顯著的增加趨勢(shì),南部降水量的降低趨勢(shì)也較為明顯.里海中的水資源有80%都來(lái)源于伏爾加河,多云天氣在伏爾加河和里海流域較為常見(jiàn),使到達(dá)地面的太陽(yáng)輻射降低,但降水量增加,上述原因均能促使蒸發(fā)量減少,這也是里海水位不斷上升的主要原因之一2http://balwois.mpl.ird.fr/balwois/administration/fullpaper/ffp-539.pdf.②該區(qū)域涵蓋了整個(gè)咸海海域,咸海的大部分水來(lái)源于阿姆河和錫爾河,但是入海的水量銳減,海面的急劇萎縮導(dǎo)致原來(lái)統(tǒng)一的咸海水面分裂成南、北兩片區(qū)域[36].南北兩部分海域具有較大的差異,其中南咸海于2003年再度分成兩部分.南咸海的海水由于底部海水含鹽量遠(yuǎn)高于上層海水的含鹽量,導(dǎo)致海水出現(xiàn)分層,且難以混合.也正因?yàn)槿绱?上層海水容易迅速升溫,導(dǎo)致蒸發(fā)率遠(yuǎn)高于底層海水的蒸發(fā)率,也導(dǎo)致海水含鹽量持續(xù)增高.③海洋的升溫,會(huì)影響陸地的水循環(huán),可能導(dǎo)致降水減少,導(dǎo)致干旱,直接對(duì)海洋周邊地區(qū)的陸地水儲(chǔ)量產(chǎn)生影響[37].

人為因素有:①為適應(yīng)農(nóng)牧業(yè)基地建設(shè),先后在錫爾河和阿姆河流域修建了許多引水灌溉工程,同時(shí)人工湖的建設(shè)等導(dǎo)致蒸發(fā)滲漏,損失了大量水資源;②為了保障糧食作物的產(chǎn)量,不斷擴(kuò)大灌溉面積,也增加了農(nóng)業(yè)用水量;灌溉引水工程設(shè)施落后,大水漫灌依然是主流灌溉方式,水資源浪費(fèi)嚴(yán)重;③土庫(kù)曼斯坦每年從阿姆河引入卡拉庫(kù)姆大運(yùn)河的水量約為150×108m3,由于沿途蒸發(fā)滲漏損失嚴(yán)重,導(dǎo)致真正用于生產(chǎn)生活的水量約只占引水量的1/3[38].流入咸海的鹽量雖然有下降的趨勢(shì),但是依然無(wú)法遏制中亞地區(qū)鹽漠的形成[39],周邊地區(qū)森林面積也日趨減少,且該地區(qū)范圍內(nèi)植被覆蓋度NDVI指數(shù)持續(xù)降低.

⑶C區(qū)域驅(qū)動(dòng)因素分析

C區(qū)域陸地水儲(chǔ)量變化趨勢(shì)為急劇降低,自然因素包括:①幼發(fā)拉底河-底格里斯河流域內(nèi)包括了烏爾米耶湖,根據(jù)TRMM降水量趨勢(shì)圖(圖3(b))可見(jiàn),該區(qū)域范圍內(nèi)降水量具有非常顯著的降低趨勢(shì),且氣候干旱,蒸發(fā)量大.該湖分為南北兩部分,由于DEM存在近1 500 m高程差,導(dǎo)致無(wú)法匯流.②大面積范圍內(nèi)植被覆蓋度NDVI變化趨勢(shì)為顯著降低,很小的范圍內(nèi)有略微增加的趨勢(shì),但是依然無(wú)法遏制C區(qū)域植被減少的惡化趨勢(shì).

人為因素:①幼發(fā)拉底-底格里斯河流域長(zhǎng)年干旱,農(nóng)業(yè)用水的需求量不斷攀升,其中烏爾米耶湖截止2012年,湖水含鹽量就達(dá)到了300 g/L,該流域出現(xiàn)大面積的湖泊干涸現(xiàn)象[40].②塞爾薩爾湖南口有水道通往底格里斯河流域的薩邁拉大壩,該大壩是用于灌溉的蓄水庫(kù),僅研究區(qū)范圍內(nèi),該流域建設(shè)的大壩多達(dá)十余座,而底格里斯流域也建立了諸多水壩,重要的大壩有21座,加之底格里斯河的大量水資源被伊拉克和土耳其截流,用于灌溉干旱和半沙漠地區(qū)的農(nóng)業(yè)用地,均導(dǎo)致下游的水量減少.

⑷D區(qū)域驅(qū)動(dòng)因素分析

D區(qū)域陸地水儲(chǔ)量有顯著上升趨勢(shì)的自然原因:①大范圍內(nèi)TRMM降水量有較為明顯的上升趨勢(shì),CMAP降水量趨勢(shì)與TRMM趨勢(shì)一致;②額畢河流域西南部有很多的多年凍結(jié)巖石,而其最重要的地質(zhì)冰巖凍結(jié)條件發(fā)生了變化,當(dāng)其水利樞紐被淹沒(méi)后,這類巖石深層的化石層逐步溶化,永久凍土融化也是鄂畢河流域水量增大,甚至引發(fā)洪水的重大因素之一[41].該區(qū)域河網(wǎng)分布密集,河網(wǎng)發(fā)育良好,尤其巴爾喀什湖流域外流區(qū)徑流豐富,DEM明顯很低,眾多支流等河網(wǎng)均隨之進(jìn)入淺灘區(qū),使得水資源再次聚集,水資源下滲也會(huì)增多.

人為因素:①哈薩克斯坦盛產(chǎn)石油、煤、鐵等多種礦藏,但是技術(shù)改良也能明顯降低工業(yè)用水量.②該范圍內(nèi),人口稀少,人們逐步從落后地區(qū)向城市聚攏,人口密度降低,用水量減少.

⑸E區(qū)域驅(qū)動(dòng)因素分析

導(dǎo)致E區(qū)域陸地水儲(chǔ)量急劇增加的自然因素:①葉尼塞河支流眾多,鄂畢河-葉尼塞河運(yùn)河流經(jīng)該區(qū)域,且河床上分散有諸多島嶼,促使流量加大.②葉尼塞河流域存在侵蝕和沉積過(guò)程,形成了洪積扇、陡崖、大型的堤壩、梯田等,這些地貌特征都能夠?qū)е聻?zāi)難性的洪水[42].③由于全球變暖,葉尼塞河的降水量和徑流量也隨之增加.④積雪深度的年際變化和融雪日期,二者均與徑流量的大小緊密相關(guān),2003年至2006年之間徑流量有穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì),且可能持續(xù)增長(zhǎng)[43-44].

人為因素:①葉尼塞河上游水流湍急,在中游建設(shè)的水利大壩,不僅提供了工業(yè)用水和用電,而且也直接導(dǎo)致中游地區(qū)支流的數(shù)量劇增.②人們?nèi)找孀⒅厣仲Y源的保護(hù),整個(gè)E區(qū)域植被覆蓋度的變化趨勢(shì)圖中,顯著增加和較顯著增加的面積占據(jù)主要地位,少許面積體現(xiàn)較為顯著的降低趨勢(shì),而其他則沒(méi)有變化或者變化微弱.

⑹F區(qū)域驅(qū)動(dòng)因素分析

F區(qū)域陸地水儲(chǔ)量降低趨勢(shì)的自然因素主要有:①該地區(qū)屬于典型的干旱半干旱地區(qū),其景觀類型多為戈壁、鹽漬地以及光板地等.根據(jù)TRMM反演的降水?dāng)?shù)據(jù)可以看出,該地域降水量有微弱的增加趨勢(shì),甚至部分區(qū)域降水量趨于穩(wěn)定,但是多年來(lái),該地區(qū)蒸發(fā)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于降水量,所以無(wú)法遏制陸地水儲(chǔ)量的逐步減少趨勢(shì)[45].②該地區(qū)涵蓋了世界自然遺產(chǎn)天山,DEM在5 000 m以上,甚至可以高達(dá)8 000多米,有諸多的冰川地貌,常年被冰雪覆蓋,但是伴隨著全球變暖,1號(hào)冰川等分支均發(fā)生了退縮現(xiàn)象,且繼續(xù)不斷消融[46].③河網(wǎng)分布不復(fù)雜,部分冰川融水形成水系,但強(qiáng)烈的蒸發(fā)作用也依然導(dǎo)致水分流失.④南邊包括有少許的塔里木盆地,毗鄰塔克拉瑪干沙漠,而該沙漠平均蒸散發(fā)為2500～3400 mm,最高溫度達(dá)67.2°C,但年均降水只有100 mm,故而蒸騰作用強(qiáng)烈,促使水儲(chǔ)量減少.

人為因素:①該地區(qū)常用的灌溉方式有滴灌和漫灌兩種.但是由于鹽漬地分布廣泛,而至今最為傳統(tǒng)也較為有效的鹽漬地改良方式之一就是采取漫灌排鹽的方式.但是排鹽渠建設(shè)均非常簡(jiǎn)陋,在排鹽的同時(shí)也導(dǎo)致大量水資源的浪費(fèi).②人們的生活用水除了來(lái)自冰川融水以外,大量均來(lái)自地下水.當(dāng)?shù)亟ㄔO(shè)了許多水泵,抽取地下水以滿足人類生活對(duì)水資源的需求.③植被覆蓋度呈現(xiàn)微弱降低趨勢(shì),陸地水儲(chǔ)量和NDVI二者的變化趨勢(shì)相輔相成,相互作用,相互影響.

⑺G區(qū)域驅(qū)動(dòng)因素分析

G區(qū)域陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)劇烈的增加趨勢(shì),其自然因素有:①TRMM降水量呈現(xiàn)較為顯著的升高趨勢(shì),其中長(zhǎng)江流域上游范圍內(nèi),降水量的上升趨勢(shì)尤為顯著;②該區(qū)域涵蓋了羌塘高原內(nèi)流區(qū)北部的大部分地區(qū),也就占據(jù)了青藏高原很大的面積,冰原地貌非常普遍,并且有諸多高原湖泊,青藏高原的湖泊除少數(shù)是風(fēng)沙沉積物堵塞或者冰川作用形成以外,大多數(shù)均屬于構(gòu)造湖.該區(qū)域DEM高程非常高,氣候寒冷,有諸多大湖密集,集水能力較強(qiáng).③河網(wǎng)分布廣泛,僅塔里木內(nèi)流區(qū)就分布有塔里木河、葉爾羌河、和田河、克里雅河等.秋季容易引發(fā)洪水,冬季水的凍結(jié)量小于夏季融化量,也是導(dǎo)致洪水的原因之一[47],而塔里木盆地海拔低,容易拉長(zhǎng)洪水聚集的時(shí)間,洪水向地下滲透也會(huì)隨之增加.

人為因素:①青海、西藏人口密度小,所以由于人為因素而導(dǎo)致陸地水儲(chǔ)量變化的驅(qū)動(dòng)作用很小.②工業(yè)用水以及農(nóng)業(yè)用水量均較小,無(wú)需大量使用地下水.③青海省非常注重蓄水工程,建設(shè)了諸多蓄水大壩,其中蓄水高度達(dá)1.0×106m3的大壩就有37座.

顯而易見(jiàn),年周期波動(dòng)值和GRACE陸地水儲(chǔ)量值的變化趨勢(shì)完全一致.除了在2003年3月之后的短暫時(shí)期內(nèi),極個(gè)別區(qū)域范圍內(nèi)的年周期的變化趨勢(shì)與GRACE反演的陸地水儲(chǔ)量深度值的變化趨勢(shì)會(huì)呈現(xiàn)出輕微的不一致性,但這些趨勢(shì)的不一致性所持續(xù)的時(shí)間極為短暫.隨著時(shí)間的推移,無(wú)論季節(jié)性、年度性,二者的變化趨勢(shì)均能完全一致,年周期值波動(dòng)擬合效果良好,從而為研究區(qū)陸地水儲(chǔ)量的變化振幅和相位研究奠定了良好的基礎(chǔ).

5 結(jié)論

本文基于121個(gè)月的GRACE重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)研究了中亞地區(qū)陸地水儲(chǔ)量變化情況,輔以TRMM、CMAP降水?dāng)?shù)據(jù),NDVI,DEM,大壩水庫(kù)分布及流域河網(wǎng)分布等多種數(shù)據(jù)源,分析了陸地水儲(chǔ)量的變化程度大小,剖析了導(dǎo)致水儲(chǔ)量變化趨勢(shì)的驅(qū)動(dòng)因素,研究了水儲(chǔ)量的年周期波動(dòng)情況,得出以下結(jié)論:

⑴研究區(qū)大致呈現(xiàn)自東向西陸地水儲(chǔ)量變化程度由微弱逐步遞增至非常劇烈的規(guī)律.外蒙古SD值很小,水儲(chǔ)量變化微弱;哈薩克斯坦大范圍水儲(chǔ)量變化較大;土耳其、伊朗和伊拉克交界處SD值最大,變化程度最為劇烈.

⑵巴爾喀什湖流域、鄂畢河流域,以及部分葉尼塞河中下游地區(qū),陸地水儲(chǔ)量持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)顯著,河西走廊-阿拉善內(nèi)流區(qū)和羌塘高原內(nèi)流區(qū)等地區(qū),陸地水儲(chǔ)量有增加趨勢(shì).其原因歸咎于在全球變暖的大環(huán)境下,永久凍土的融化,DEM較低導(dǎo)致河流聚集促使水資源下滲增加,同時(shí),人們?nèi)找嬖鰪?qiáng)保護(hù)森林資源意識(shí),植被覆蓋度持續(xù)增高,保水性增強(qiáng),而工業(yè)改良技術(shù)也能減少對(duì)水資源的浪費(fèi).

⑶錫爾河流域、阿姆河流域的交界處,幼發(fā)拉底河-底格里斯河流域和里海西南海岸交界范圍內(nèi),陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)了急劇降低的趨勢(shì),而塔里木盆地、巴爾喀什湖流域以及綏芬河外流區(qū),陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)較明顯的降低趨勢(shì),這均歸因于降水量顯著減少,而蒸發(fā)量持續(xù)增加,且海洋升溫也間接對(duì)陸地水環(huán)流產(chǎn)生消極作用,導(dǎo)致干旱情況日趨嚴(yán)峻,冰川退縮,水資源流失嚴(yán)重,逐步產(chǎn)生鹽漠;同時(shí),漫灌方式普遍存在,排鹽渠的簡(jiǎn)陋都進(jìn)一步導(dǎo)致水資源流失,建設(shè)諸多水泵,長(zhǎng)年抽取地下水等,都直接導(dǎo)致陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)降低趨勢(shì).

⑷陸地水儲(chǔ)量在幼發(fā)拉底河-底格里斯河流域和里海西南海岸交界范圍內(nèi)振幅最大,雖然水儲(chǔ)量有下降趨勢(shì),但是水儲(chǔ)量的最大值依然出現(xiàn)于此,并且降水量的最大值也出現(xiàn)在該地區(qū),但是陸地水儲(chǔ)量最大值出現(xiàn)的時(shí)間滯后于降水量最大值出現(xiàn)的時(shí)間.

[1]Tapley B,Bettadpur S,Ries J,et al.Science,2004,305:503

[2]Tapley B,Reigber C.The GRACE Mission:Status and Future Plans.AGU Fall Meet.Suppl,G41C-02,2001

[3]Tapley B,Bettadpur S,Watkins M,et al.GeoRL,2004,31:L09607

[4]Ngo-Duc T,Laval K,Ramillien G,et al.WRR,2007,43:W04427

[5]葉淑華,平勁松,蘇曉莉,等.航天器工程,2010,19:1

[6]Swenson S,Wahr J,Milly P C D.WRR,2003,39:1223

[7]Wahr J,Swenson S,Zlotnicki V,et al.GSL,2004,31:L11501

[8]Rodell M,Famiglietti J S,Chen J,et al.GeoRL,2004,31:L20504

[9]Ramillien G,Frappart F,Cazenave A,et al.E&PSL,2005,235:283

[10]Schmidt R,Schwintzer F,Flechtner F,et al.GPC,2006,50:112

[11]Wahr J.TrGeo,2007,3:213

[12]Tiwari V M,Wahr J,Swenson S.GeoRL,2009,36:L1840

[13]Landerer F W,Swenson S C.WRR,2012,48:W04531

[14]朱廣彬,李建成,文漢江,等.大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué),2008,28:39

[15]Li B L,Rodell M,Benjamin F,et al.JHyd,2008,9:535

[16]Andersen O B,Seneviratne S I,Hinderer J,et al.GeoRL,2005,32:L18405

[17]Crowley J W,Mitrovica J X,Bailey R C,et al.GeoRL,2006,33:L19402

[18]Ellett K M,Walker J P,Western A W,et al.Australian Journal of Water Resources,2006,10:89

[19]鐘敏,段建賓,許厚澤,等.科學(xué)通報(bào),2009,54:1290

[20]汪漢勝,王志勇,袁旭東,等.地球物理學(xué)報(bào),2007,50:730

[21]劉衛(wèi),繆元興.天文學(xué)報(bào),2011,52:145

[22]Liu W,Miao Y X.ChA&A,2011,35:421

[23]蘇曉莉,平勁松,葉其欣.中國(guó)科學(xué),2011,54:1965

[24]Mughal C,Zeb M A.Biomes&Ecosystems.Ipswich:Salem Press,2013:3

[25]汪漢勝,王志勇,袁旭東,等.地球物理學(xué)報(bào),2007,50:730

[26]Swenson S,Wahr J.JGR,2002,107:2193

[27]Jekeli C.Alternative Methods to Smooth the Earth’s Gravity.Columbus:Ohio University,1981

[28]Wahr J,Molenaar M,Bryan F.JGR,1998,103:30205

[29]羅志才,李瓊,鐘波.測(cè)繪學(xué)報(bào),2012,41:676

[30]Swenson S,Wahr J.RLHhy,2006,33:L08402

[31]翟寧,王澤民,伍岳,等.武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,2009,34:436

[32]張鈦仁,張佳華,申彥波,等.中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2010,31:586

[33]Mohamed A,Mohamed S,John W,et al.Geo,2011,39:479

[34]Chen J L,Wilson C R,Tapley B,et al.JGR,2009,114:B05404

[35]Klaus A,Suzanne A G.QuInt,2007,173:144

[36]鄧銘江,龍愛(ài)華.冰川凍土,2011,33:1363

[37]Funk C,Dettinger M D,Michaelsen J C,et al.PNAS,2008,105:1081

[38]張渝.中亞信息,2005,10:9

[39]Severskiy I V.Ambio,2004,33:52

[40]Alireza A,Fereidun M,Reza A.World Aquaculture,2012,43:36

[41]Papa F,Prigent C,Rossow W B.JGR,2007,112:D18103

[42]Goro K,Sergei G,Alan R,et al.Geomo,2009,104:143

[43]Grippa M,Mognard N,Toan T L.RSEnv,2005,98:35

[44]Surazakov A B,Aizen V B,Aizen E M,et al.ERL,2007,2:045017

[45]劉兆飛,徐宗學(xué).水文,2007,27:69

[46]董志文,秦大河,任賈文,等.科學(xué)通報(bào),2013,58:825

[47]王永前,施建成,胡小工,等.地球物理學(xué)進(jìn)展,2009,24:1235

GRACE Data-based Estimation of Spatial Variations in Water Storage over the Central Asia during 2003–2013

SUN Qian1,2TASHPOLAT Tiyip1,2DING Jian-li1,2ZHANG Fei1,2MAMAT Sawut1,2

(1 College of Resources and Environment Science,Xinjiang University,Urumqi 830046)(2 Key Laboratory of Oasis Ecology,Xinjiang University,Urumqi 830046)

We used the GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)satellite gravity data obtained from January 2003 to January 2013,with supports of other data,including the TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)and CMAP(Climate Prediction Center’s Merged Analysis of Precipitation)precipitation data,the NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)data,and the DEM(Digital Elevation Model)data,to analyze the annual variations in water storage over central Asia.Following conclusions can be drawn from this study.(1)The amplitudes of the annual variations in the water storage exhibit a general E-W increasing trend.(2)The water storage has an increasing trend in the following areas:the Balkhash Basin,the Ob River Basin,and the middle and lower reaches of the Yenisei River Basin.This is caused by the global warming,the melting of permafrost,and the vegetation coverage continued to increase,as well as the improved industrial technologies to reduce water usage,and the other natural and human factors.(3)The water storage has a decreasing trend in the following areas:the Syr Darya River Basin,the Amu Darya River Basin,and the conjunction area between the Euphrates-Tigris Basin and the southwestern shore of the Caspian Sea.(4)The water storage is primarily in fluenced by the precipitation,the evaporation,the vegetation coverage,and the topography.(5)The water storage maximum normally responds to the precipitation maximum with certain time lags.

celestial mechanics,Earth,methods:data analysis

P128;

A

2014-05-27收到原稿,2014-07-21收到修改稿

?國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1138303)、教育部長(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(IRT1180)、新疆研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(XJGRI2013024)資助

?tash@xju.edu.cn