由GRACERL05數(shù)據(jù)反演近10年中國大陸水儲量及海水質量變化

盧　飛，游　為，范東明，黃　強

西南交通大學測繪工程系，四川 成都 611756

Chinese Continental Water Storage and Ocean Water Mass Variations Analysis in Recent Ten Years Based on GEACE RL05 Data

LU Fei，YOU Wei，F(xiàn)AN Dongming，HUANG Qiang

Department of Surveying and Mapping Engineering，Southwest Jiaotong University，Chengdu 611756，China

Foundation support： The Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education(No.20120184120006)

由GRACERL05數(shù)據(jù)反演近10年中國大陸水儲量及海水質量變化

盧飛，游為，范東明，黃強

西南交通大學測繪工程系，四川 成都 611756

ChineseContinentalWaterStorageandOceanWaterMassVariationsAnalysisinRecentTenYearsBasedonGEACERL05Data

LUFei，YOUWei，F(xiàn)ANDongming，HUANGQiang

DepartmentofSurveyingandMappingEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu611756，China

Foundationsupport：TheSpecializedResearchFundfortheDoctoralProgramofHigherEducation(No.20120184120006)

摘要：利用CSR(Center for Space Research) 提供的GRACE RL05數(shù)據(jù)反演2003—2012年中國大陸水儲量及其周邊海域海水質量變化趨勢。采用改進去相關濾波算法，使擬合最高階次位系數(shù)為55及數(shù)據(jù)系列兩端球諧位系數(shù)無須作為滑動窗口中心可直接擬合，去條帶效果相比傳統(tǒng)方法更明顯。結果表明，中國陸地水儲量在華北平原、三峽地區(qū)及青海、新疆、西藏交界地區(qū)變化較大。十年間，華北平原地下水以4.1±1.3mm/a速度減少，陸地水和地表水變化主要集中在2004—2008年；三峽水庫3次蓄水引起地區(qū)等效水高變化分別為52mm、18mm及7mm；青海、西藏、新疆3省區(qū)交界地區(qū)地表水變化引起陸地水、地下水分別以10.6±0.9mm/a及11.6±1.0mm/a的速度增加?？鄢ň庹{整后，GRACE反演海水質量的變化結果顯示，東海、南海、黃海海水質量分別以4.23±0.9mm/a、1.33±0.9mm/a及3.09±1.1mm/a的速度上升，東海海水質量在長江入口附近上升速度最快。

關鍵詞：GRACE；去相關濾波；陸地水；地下水；海水質量變化

1引言

GRACE(gravityrecoveryandclimateexp-eriment)重力衛(wèi)星計劃是2002年由美國宇航局和德國空間飛行中心聯(lián)合開展的重力衛(wèi)星計劃[1]，至今已在軌運行11年。GRACE由兩顆距地面約500km的同一軌道上相距約220±50km的同類型衛(wèi)星組成，每顆衛(wèi)星上主要搭載了GPS接收機、加速度計及K/Ka波段微波測距儀。通過測量衛(wèi)星間的距離變化求解月時變地球重力場模型，可推算地球質量變化，進而估計陸地蓄水的變化[2]。

時變重力場模型反演質量變化時存在較嚴重的條帶誤差和高頻誤差，需采用濾波方式削弱該誤差的影響，現(xiàn)有的濾波方法主要有：高斯濾波、扇形濾波、去相關濾波、維納濾波。文獻[3]提出的扇形濾波在濾波半徑相同時，相比高斯濾波具有更好的壓制噪聲效果，且在赤道附近具有較好的去噪聲效果。文獻[4]提出的基于階l滑動窗去相關濾波及文獻[5]提出的基于階l和次m的變動滑動窗口去相關濾波在高緯度地區(qū)均取得了較好的去條帶效果，但在赤道附近效果不明顯。

近年來，國內外學者利用GRACE數(shù)據(jù)對水儲量變化展開了研究。文獻[6]利用GRACE數(shù)據(jù)估算2002-04—2008-06南亞大陸水儲量的變化，印度東北地區(qū)地下水以54±9km3/a速度下降。文獻[1]利用GRACERL04數(shù)據(jù)研究了2002-08—2010-08中國華北地區(qū)陸地水量變化，得出該地區(qū)陸地水、地表水、地下水分別以-1.1cm/a、-0.6cm/a、-0.5cm/a的速率減少。文獻[7]同樣采用GRACERL04數(shù)據(jù)分析了2003—2007年中國陸地水量中長空間尺度變化趨勢，其結果表明，中國大陸陸地水有4個區(qū)域的變化比較明顯。文獻[8]利用GRACE時變重力場反演黑河流域水儲量變化，結果顯示，黑河流域陸地水儲量整體呈現(xiàn)減少趨勢，該地區(qū)地下水以2.5cm/a的速度減少。文獻[9]聯(lián)合Argo浮標、衛(wèi)星測高和GRACE數(shù)據(jù)研究海平面變化，利用GRACE反演得到的海水質量變化引起的海平面趨勢為1.84±0.13mm/a。然而，現(xiàn)有結果未能對整個中國大陸地區(qū)水儲量(陸地水、地表水、地下水)變化進行詳細分析，同時，隨著GRACE新數(shù)據(jù)的公布以及數(shù)據(jù)處理中濾波方式的改進，有必要利用更長時間的GRACE數(shù)據(jù)分析中國大陸水儲量的變化。

本文采用改進去相關濾波與扇形濾波組合濾波方式對GRACE數(shù)據(jù)進行處理，反演中國大陸水儲量變化，利用GLDAS(globallanddataassimilationsystem)水文模型反演地表水變化，詳細分析我國大陸陸地水、地表水、地下水長期變化趨勢。改進去相關濾波使擬合系數(shù)最高階次為55，針對擬合奇數(shù)階和偶數(shù)階數(shù)據(jù)序列兩端無法作為滑動窗口中心點擬合的系數(shù)，采用非中心點窗口擬合法，其去條帶效果明顯。

2數(shù)據(jù)和方法

2.1GRACE數(shù)據(jù)

文中采用美國德州大學奧斯汀分校空間研究中心(UTCSR)公布的RL05GSM數(shù)據(jù)，其最高階次為60，對比RL04數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)空間分辨率、精度和周期性變化特性都存在優(yōu)勢[10-11]。用SLR計算所得C20系數(shù)替代RL05數(shù)據(jù)中對應的C20項系數(shù)，由于模型中已經扣除了日月引力、大氣潮、極潮、固體潮及海潮等影響，所以利用GRACE反演陸地質量變化主要為陸地水量的變化，以等效水高表示質量變化計算模型為[12]

(1)

選擇2003年01日—2012年12日共113個月的球諧位系數(shù)平均值作為基準重力場模型，根據(jù)每個月球諧位系數(shù)相對基準重力場模型的差異，利用公式(1)得到相對于基準模型的質量變化值。由于衛(wèi)星軌道誤差、海洋與大氣模型高頻誤差、地球重力場球諧位系數(shù)相關誤差及GRACE雙星共線模式的綜合影響，不能直接用式(1)求解，需要選擇一定的濾波方式過濾掉時變重力場模型噪聲[14]，扇形濾波在低緯度地區(qū)具有較好的濾波效果，而去相關濾波在高緯度地區(qū)則具有良好的去條帶效果，因此本文采用去相關和扇形的組合濾波形式。其相關公式如下[4,14]

(2)

2.2水文模型

式(2)所得為陸地水量的變化，陸地水包含地表水和地下水，本文采用的水文模型為GLDAS[15]，取時間間隔為一個月的 1°×1°格網產品，將GLDAS數(shù)據(jù)轉換成60階次的球諧位系數(shù)，并對其作相同濾波處理。GLDAS數(shù)據(jù)能反映地區(qū)土壤中水分的變化，可驗證GRACE反演全球水儲量的變化結果。

3結果與分析

3.1濾波方法

根據(jù)Swenson所提出的去相關濾波原理，移動窗口為w的l階m次多項式光滑Stokes系數(shù)為[3]

(3)

圖1為2003年12月的全球水儲量變化，其中圖1(a)為未作任何濾波處理的結果，圖1 (b)為用Swenson公式但未對數(shù)據(jù)序列邊界位系數(shù)(數(shù)據(jù)序列兩端無法作為滑動窗口中心點擬合的系數(shù))擬合的去相關結果，雖然在一定程度上削弱了條帶噪聲，但在赤道附近條帶噪聲仍然明顯。圖1(c)為利用Swenson公式同時對數(shù)據(jù)序列邊界位系數(shù)擬合去相關的結果。對比圖1 (b)、(c)可看出邊界位系數(shù)擬合對去條帶效果存在較大影響。

文獻[16]采用反向邊界延拓技術改進的去相關濾波方法，對數(shù)據(jù)系列兩端作反向邊界延伸1/2窗寬的數(shù)據(jù)，選擇固定寬度為7的3次多項式擬合，實現(xiàn)最高擬合次數(shù)為m=51。本文在求擬合系數(shù)時，針對各數(shù)據(jù)序列邊界兩端無法正常擬合(無法作為滑動窗口中心點擬合)的系數(shù)，按照所選窗體大小，選取最靠近待求系數(shù)的w個系數(shù)，通過多項式擬合求擬合值。以m=19、w=5為例，當m=19時，其奇數(shù)序列系數(shù)為C19,19、C21,19、C23,19、…、 C55,19、C57,19、C59,19，為擬合該序列兩端無法正常擬合的系數(shù)C19,19、C21,19、C57,19、C59,19，選擇最靠近待求系數(shù)的5個系數(shù)擬合，據(jù)此利用C19,19、C21,19、C23,19、C25,19、C27,19求C19,19、C21,19擬合值，采用C51,19、C53,19、C55,19、C57,19、C59,19擬合C57,19、C59,19的值，采用該方法擬合C19,19、C21,19、C23,19時，三者的擬合多項式是相同的。

圖1　GRACE反演等效水高圖Fig.1　GRACE-derived maps of Equivalent water height

模型系數(shù)間相關誤差隨模型階次的增大而增大，去條帶效果與采用多項式擬合最高次位系數(shù)相關，圖1(c)、(d)分別表示最高擬合次數(shù)為51、55，結果顯示實現(xiàn)去相關的最高次位系數(shù)越大，去相關效果越好。然而窗口w的取值與實現(xiàn)去相關的最高次位系數(shù)密切相關，因此，本文在選取滑動窗口值時，根據(jù)次m大小將球諧系數(shù)分為3部分，9≤m≤51時 w取5，采用三次多項式擬合； 52≤m≤55時w取3，采用二次多項式擬合；其余則不作處理。

圖1 (d)顯示，采用改進去相關后，條帶噪聲得到明顯的消減，但在赤道附近還是比較明顯，所以有必要進一步濾波。不同于高斯濾波，扇形濾波是同時對位系數(shù)的階次平滑，采用相同濾波半徑時，扇形濾波效果更好。按照文獻[5]的分析，在對比采用不同濾波半徑的扇形濾波和高斯濾波之后得出，采用300km的扇形濾波具有較好的效果，在本文后續(xù)計算均采用改進后的去相關和300km扇形濾波組合濾波形式計算。

3.2結果分析

本文使用2003-01—2012-12間共113個月GRACE數(shù)據(jù)反演得到中國及其周邊地區(qū)陸地水變化，同時，通過GLDAS數(shù)據(jù)反演得到地表水的變化，在扣除地表水后，通過線性擬合的方式提取地下水的變化率，如圖2所示，并取擬合結果的2倍中誤差作為變化速率的不確定度。

圖2　中國大陸地下水及三峽水庫蓄水量的變化率Fig.2　The rate of change of groundwater in mainland and water storage in Three Gorges reservoir

圖2顯示，中國大陸的華北、華中和西北3個地區(qū)變化明顯。未考慮地面沉降對重力的影響，華北地區(qū)(A區(qū))地下水儲量以約5mm/a的速度下降，這主要是由于該區(qū)地下水過度開采造成的。華中地區(qū)水儲量變化較大地區(qū)是三峽水庫(C區(qū))所在地，該處變化主要是由于三峽水庫蓄水所引起的，其變化速率約為9mm/a。而在西北的新疆、西藏、青海交界處(B區(qū))，地下水的儲量更是以每年十多毫米的速度增加，為分析比較水儲量變化，后續(xù)處理中將采用取研究范圍內格網點相加求平均的方法得到研究范圍內等效水高時間序列圖分析。

圖3(a)、(b)為華北部分地區(qū)(35.5°N—42.5°N,110.5°E—119.5°E)陸地水、地表水、地下水的時間序列圖。陸地水及地表水變化線性擬合結果顯示，華北陸地水和地表水變化分3個階段，2003—2004年年初，陸地水及地表水呈現(xiàn)增加趨勢，據(jù)圖3(b)知，該時間地下水儲量呈現(xiàn)增加趨勢，陸地水的增加速率大于地表水；2004—2008年，陸地水與地表水較好符合，4年間陸地水以10.3±1.0mm/a的速率減少，地表水以10.1±2.6mm/a的速率減少，該時期內地下水未有明顯變化，如圖3(b)紅線所示。同時，2008—2012年，地下水含量以6.0±2.1mm/a的速率減少，同時期陸地水量保持穩(wěn)定，地表水逐步增加，這主要是由于華北地區(qū)年降水量在逐年增加。采用二次多項式擬合2008—2012年地下水變化結果顯示，地下水在2008—2009年下降速率最快，往后速率有所減小但不明顯。研究期間內，華北地區(qū)陸地水、地表水、地下水分別以每年4.5±1.2mm/a、0.5±0.3mm/a、4.1±1.3mm/a的速度下降，華北地區(qū)地下水整體呈現(xiàn)下降趨勢，但該地區(qū)地下水儲量并非持續(xù)下降，在一定時期內，地下水儲量處于穩(wěn)定狀態(tài)未有明顯變化。

三峽大壩作為世界第一大水電工程，其蓄水面積近1000km2，最大蓄水量為175m。圖4(a)中藍線和紅線為三峽水庫(28.5°N—31.5°N,106.5°E—111.5°E)陸地水及地表水的變化時間序列圖。結果表明，在2003年首次蓄水的前后兩個月，該地區(qū)GLDAS反演等效水高變化為22mm，GRACE反演等效水高變化為110mm，在整個時期內，擬合結果顯示該地區(qū)土壤水分變化不足以引起陸地水量產生較大的變化。三峽2003年開始蓄水至今經歷3個階段。分別于2003年、2006年、2009年蓄水至135m、156m、175m。據(jù)此分析，該地區(qū)水儲量的變化主要是由于三峽蓄水引起的。

為分析蓄水量的影響，在GRACE反演得到陸地水量中扣除地表水的影響得到蓄水量的變化，如圖4(b)藍線。圖4(b)紅線顯示等效水高存在3次突變，時間上恰好是三峽3次蓄水時間，等效水高變化值大小反映了蓄水量變化的大小，擬合結果顯示3次蓄水引起等效水高變化分別為52mm、18mm、7mm。然而在2006—2009年及2009—2012年，該地區(qū)等效水高并非處于穩(wěn)定而是呈現(xiàn)下降趨勢，2006—2009年，三峽地區(qū)等效水高以1.2±0.5mm/a的速度下降，2009—2012年間以0.5±0.7mm/a的速度下降。這是由于三峽后兩次蓄水只是試驗性蓄水，蓄水后水位并非穩(wěn)定在其設計水位，蓄水后期水位在不斷變化。

圖2中標記B區(qū)為新疆阿爾金山自然保護區(qū)[7]。采用GRACE及GLDAS數(shù)據(jù)通過式(2)反演得到該地區(qū)(32.5°N—39.5°N,81.5°E—94.5°E)陸地水及地表水，得到研究時間內等效水高時間序列圖，如圖5所示。圖5(a)顯示該地區(qū)在2003—2008-6陸地水及地表水分別以8.6±1.7mm/a、8.3±2.4mm/a的速度增加。在2005—2006年陸地水和地表水出現(xiàn)較大增幅，而圖5(b)反映該時間內地下水未有明顯變化，據(jù)此推斷，該時間內陸地水增加是由于該地區(qū)地表水增加所引起的。采用二次多項式擬合2008-6—2012-12陸地水及地表水變化，結果顯示這段時間內該地區(qū)地表水儲量不斷下降，且下降速率逐年減小，2011年6月以后，地表水含量呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢。陸地水變化不同于地表水，同時期內陸地水逐年增加，且其變化速率不斷增大。圖5(b)地下水變化顯示，2008-6—2012-12地下水持續(xù)增加，圖中綠線表示該地區(qū)地下水變化的二次多項式擬合結果，其趨近于直線，說明該時間內，地下水以穩(wěn)定速度增加。整個研究期間內，該地區(qū)陸地水、地下水分別以10.6±0.9mm/a、11.6±1.0mm/a的速度持續(xù)增加，而地表水表現(xiàn)出先增加后減小的變化趨勢。

海平面的變化主要受兩方面的影響：一是由海水溫度和鹽度所引起的；二是由海水質量變化所引起的。利用GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)能夠監(jiān)測中國鄰近海域海水質量的變化，文中將中國近海海域分為東海、南海、黃海(只討論山東半島以下區(qū)域)3個海域進行討論，其中各海域數(shù)據(jù)使用范圍為黃海海域(31.5°N—36.5°N,118.5°E—127.5°E)、東海海域(22.5°N—31.5°N,119.5°E—130.5°E)、南海海域(5.5°N—22.5°N,105.5°E—120.5°E)。討論海水質量變化時，需考慮GIA改正對海水質量變化的影響，冰川均衡調整(GIA)在較長時間尺度上改變海洋盆地體積，會導致全球平均海平面長期變[17]。由于GRACE數(shù)據(jù)中去除了大氣和海洋的影響，因此，在計算海水質量變化時必須恢復海洋信號的影響。不僅如此，Swenson等指出，一階重力位系數(shù)在求解海水質量變化時具有重要的影響，因此需對位系數(shù)進行修正，其一階系數(shù)計算公式為[18]

(4)

式中， S10=0；R為地球平均半徑；X、Y、Z為地球質心坐標。

根據(jù)質心改正模型，在GRACERL05數(shù)據(jù)中添加1階球諧系數(shù)，同時在數(shù)據(jù)中加回GAD模型并扣除GAA模型，恢復海洋信號的影響，采用上述去相關濾波和扇形濾波組合的濾波方式，通過式(2)求解海洋質量變化。GIA對GRACE反演結果有著比較重要的影響，比較常用的GIA模型有Paulson[19]、ICE5G。此處采用文獻[20]中的衛(wèi)星測高、GRACE和海洋資料研究中國近海海平面變化中GIA改正值，其在南海、東海、黃海分別為-0.73mm/a、-0.63mm/a和-1.19mm/a。圖6為GRACE時變重力場求得近十年海洋質量變化率，圖中表明，在東海長江入口附近區(qū)域海水質量變化相對其他地較明顯。

圖6　海水質量變化速率(等效水高)　Fig.6　The rate of change of ocean mass variations (equivalent water height)

圖3　華北地區(qū)Fig.3　North china plain

圖4　三峽水庫蓄水變化Fig.4　The change of water storage in the Three Gorges Reservoir

圖5　新疆阿爾金山自然保護區(qū)Fig.5　Altun mountain nature reserve in Xinjiang

圖7　海水質量變化Fig.7　The change of ocean mass

圖7為3個海域等效水高時間序列圖，由GRACE衛(wèi)星探測到東海2003—2012年以等效水高表示的海水質量上升率為3.6±0.9mm/a，為與其他研究者結果比較， 計算得到2003-01—2009-12年海水質量上升率為3.6±0.9mm/a，文獻[21]得到的2003-01—2009-12東海海水質量等效水高變化為3.3mm/a，與本文同時期內結果較一致。相比較之下，黃海和南海海水質量變化沒有東海明顯，黃海海域海水質量變化速率為1.9±1.1mm/a，南海海水質量上升速率為0.6±0.9mm/a，東海海水質量變化明顯地區(qū)位于長江入海口，據(jù)此分析，該地區(qū)海水質量上升與長江淡水流入東海有關，南海地區(qū)海水質量變化不明顯，證明其與周邊海域及大陸水循環(huán)保持平衡狀態(tài)?？鄢鼼IA改正對海水質量變化影響后，東海、南海、黃海海水質量變化速率分別為4.23±0.9mm/a, 1.33±0.9mm/a, 3.09±1.1mm/a。文獻[22]中衛(wèi)星重力、衛(wèi)星測高和海洋資料研究中國南海海平面變化，表明GRACE沒有觀測到明顯的長期變化趨勢，南海海水質量變化的長期趨勢信號較小。這與本文得到的南海海水質量變化結果較符合。

4結論

本文改進了去相關濾波方法，提出了非中心點窗口擬合法，構建了二次多項式和三次多項式相結合的方法實現(xiàn)削弱更高階次系數(shù)的相關誤差，去條帶效果更明顯。采用去相關和扇形濾波組合濾波方式計算了2003—2012年中國大陸地水儲量變化及海水質量變化。十年間華北地區(qū)陸地水、地表水、地下水分別以每年4.5±1.2mm/a、0.5±0.0.3mm/a、4.1±1.3mm/a的速度減少，然而該地區(qū)地下水并非持續(xù)減少，2004—2008年，地下水變化含量較穩(wěn)定，地下水減少主要在2008年后，其間以6.0±2.1mm/a的速度減少，其在2008—2009年下降速率較快，后期速度有所減緩但并不明顯。三峽地區(qū)的3次蓄水引起重力變化都能被GRACE衛(wèi)星捕捉，等效水高變化大小直接反映蓄水量的變化，3次蓄水引起等效水高變化分別達到52mm、18mm、7mm。后兩次蓄水由于是試驗性蓄水，蓄水量未保持穩(wěn)定狀態(tài)，等效水高在突變后分別以1.2±0.5mm/a、0.5±0.7mm/a的速度下降。新疆阿爾金山自然保護區(qū)2003—2008年地下水未增加，2005年和2006年陸地水增加與地表水增加有關。在 2008—2012年，地下水擬合曲線趨近于直線，說明地下水以穩(wěn)定的速度增加，其速度達20.7±2.1mm/a。不同于地下水的變化，該時期內陸地水增加速度在不斷加快，而地表水減少速度在不斷減小，在2011年6月后逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

本文討論了海水質量變化，這將對海平面變化產生影響，后者還受海水溫度和鹽度制約。利用GAD模型、GAA模型和GAC模型恢復海洋信號影響，本文的GRACE結果顯示，扣除冰川均衡調整的影響，十年間中國鄰近海域海水質量整體呈上升的趨勢，南海、東海、黃海海水質量增加速率分別為1.33±0.9mm/a、4.23±0.9mm/a、3.09±1.1mm/a；南海和黃海上升的趨勢相比東海要小，在長江入?？谂c臺灣島之間海域海水質量變化的影響尤為突出，該地區(qū)海水質量變化較大，主要是由于長江中大量淡水流入東海。相比東海和黃海，南海與周邊海域及陸地水循環(huán)相對比較平衡。

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(責任編輯：陳品馨)

修回日期： 2014-08-13

Firstauthor：LUFei(1988—)，male，postgraduate，majorsinGRACEtimevariablegravityfieldapplications.

E-mail：lufei0792@163.com

中圖分類號：P223

文獻標識碼：A

文章編號：1001-1595(2015)02-0160-08

基金項目：高等學校博士學科點專項(20120184120006)

收稿日期：2013-12-31

第一作者簡介：盧飛(1988—)，男，碩士生，研究方向為GRACE時變重力場應用。

Abstract：Chinese mainland water reserves and the variation tendency of the ocean water mass from 2003 to 2012 are recovered with the data of GRACE RL05 provided by Center for Space Research. An improved de-correlated filtering algorithm is presented. which sets the highest order coefficient to be fitted up to 55 and the border coefficient can also be directly fitted without being used as center of the sliding window. The algorithm is proposed with significant decrease in stripes compared with traditional algorithms. The results show that the area, where terrestrial water changes a lot, are the north China plain, the three gorges region, the border region of Qinghai, Xinjiang and Tibet respectively. During the recent ten years, the groundwater of north China plain reduces at the rate of 4.1±1.3mm/a, The change of ground water and surface water are mainly between 2004 and 2008. GRACE can detect the prominent of mass change of the Three Gorges Reservoir in the form of equivalent water height, which are 52mm、18mm and 7mm respectively. The ground water and terrestrial water in the border region of Qinghai, Xinjiang and Tibet have increased at the rate of 10.6±0.9mm/a、11.6±1.1mm/a respectively. The results of GRACE data show that the ocean mass rise trend of East China Sea, South China Sea and Yellow China Sea are 4.23±0.9mm/a、1.33±0.9mm/a、3.09±1.1mm/a, respectively after the deduction of the glacial isostatic adjustment. The ocean water mass of East China Sea rises significantly faster than the other two areas.

Key words：GRACE；de-correlation filter；terrestrial water；groundwater；ocean water mass variations

引文格式：LUFei，YOUWei，F(xiàn)ANDongming,etal.ChineseContinentalWaterStorageandOceanWaterMassVariationsAnalysisinRecentTenYearsBasedonGEACERL05Data[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,2015,44(2):160-167.(盧飛，游為，范東明，等. 由GRACERL05數(shù)據(jù)反演近10年中國大陸水儲量及海水質量變化[J].測繪學報，2015,44(2)：160-167.)DOI:10.11947/j.AGCS.2015.20130753