熊景華，郭生練，姜麗光，尹家波，王俊

1.武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國家重點實驗室,武漢 430072;

2.南方科技大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,深圳 518055

1 引言

青藏高原被稱為“地球第三極”，平均海拔高度超過4000 m，中國境內(nèi)部分總面積達(dá)250萬km2，約占中國總面積的27%，是世界海拔最高，中國面積最大的高原（張鐿鋰 等，2002）。青藏高原還被稱為“亞洲水塔”，截至2018 年，分布有約1400 個面積大于1 km2的湖泊，其總面積超過全國湖泊總面積的50%，對中國西部及其周邊地區(qū)數(shù)十億人的生存和發(fā)展具有重要作用（Wan 等，2016；Pritchard，2017；Zhang 等，2021）。然而，最近40 年青藏高原經(jīng)歷了劇烈的氣候變化過程，該區(qū)域降雨和氣溫上升速率遠(yuǎn)高于全球平均水平，導(dǎo)致冰川融化、凍土消融、極端暴雨等現(xiàn)象頻發(fā)（Zhang 等，2011，2021）。由于受人類活動影響較小，青藏高原湖泊成為反映全球變暖的“放大器”和“指示器”，其數(shù)量、面積和水位主要受自然因素驅(qū)動，總體上保持穩(wěn)定增長（Yao等，2012；張國慶，2018；廖靜娟 等，2020；朱立平 等，2020；張國慶 等，2022）。因此，監(jiān)測青藏高原湖泊變化對于理解該地區(qū)氣候變化、生態(tài)環(huán)境變化，水循環(huán)過程和水資源管理具有重要意義。湖泊水位作為反映湖泊水文狀態(tài)最重要且易于監(jiān)測的指標(biāo)，通常與湖泊水量、水面面積具有穩(wěn)定關(guān)系（Xiong等，2021）。然而，由于該地區(qū)地理位置偏遠(yuǎn)、自然環(huán)境惡劣、且經(jīng)濟水平落后，布設(shè)實測水文站點難度大，導(dǎo)致缺乏長期連續(xù)的湖泊水位監(jiān)測數(shù)據(jù)（張國慶，2018）。

在實測水位數(shù)據(jù)稀缺的情況下，測高衛(wèi)星成為監(jiān)測青藏高原湖泊水位的重要補充手段。星載測高儀可分為兩類：雷達(dá)測高衛(wèi)星和激光測高衛(wèi)星。自從1991 年歐洲航天局發(fā)射第一顆ERS 系列衛(wèi)星以來，近30年已經(jīng)有Topex-Poseidon系列（包括T/P，Jason-1/2/3）、Envisat、Saral和中國的海洋（HY）系列等多顆脈沖式雷達(dá)測高衛(wèi)星支持了大量對于青藏高原湖泊水位監(jiān)測的研究（Liao 等，2014；Song 等，2014；Kleinherenbrink 等，2015；Crétaux 等，2016）。例如，Hwang 等（2016）使用Topex-Poseidon 家族衛(wèi)星數(shù)據(jù)成功監(jiān)測了青藏高原23 個湖泊1993 年—2014 年的水位變化；Jiang 等（2017）使用Cryosat-2 數(shù)據(jù)捕捉到了2003 年—2015年青藏高原70個面積大于100 km2的湖泊的水位異常上升趨勢。然而，盡管傳統(tǒng)脈沖式雷達(dá)測高衛(wèi)星可以提供長序列湖泊水位數(shù)據(jù)，其軌道相對陸地水體較為稀疏，難以覆蓋大部分小型湖泊；此外，其雷達(dá)回波經(jīng)常受到湖泊周圍地形和湖面結(jié)冰的影響，具有較大不確定性（Yuan 等，2017）。激光測高衛(wèi)星可以克服上述缺點，其軌道空間覆蓋率高，測距精度好，可以實現(xiàn)對青藏高原小型湖泊水位變化的準(zhǔn)確觀測（Zhang 等，2017，2019a，2021；Jiang 等，2020）。例 如，Wang 等（2013）使用ICESat/GLAS 衛(wèi)星數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)2003年—2009年青藏高原56個大型湖泊中的18個具有水位下降趨勢，其余38 個呈現(xiàn)上升趨勢，其變化速率在-0.51—0.62 m/a波動。Zhang等（2019a）融合了ICESat與ICESat-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)2003年—2013 年期間青海湖的衛(wèi)星反演水位與實測值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.95，均方根誤差為0.1 m，包括青海湖在內(nèi)的62個大型湖泊的平均水位以0.28±0.03 m/a的速率上升。盡管激光測高衛(wèi)星的發(fā)展擴大了可監(jiān)測湖泊數(shù)量，并具有良好的觀測精度，但其重訪周期較長（～1 年），難以捕捉到青藏高原湖泊的季節(jié)性水位變化，限制了對青藏高原湖泊的多時相、高頻率監(jiān)測（Ma 等，2016，2019；Xu 等，2022）。

作為未來10 年NASA 承擔(dān)的地球科學(xué)重點項目，SWOT（Surface Water and Ocean Topography）衛(wèi)星通過搭載的Ka 波段雷達(dá)干涉計（KaRIn），實現(xiàn)對海洋表面和陸地水體高程的二維連續(xù)監(jiān)測。與傳統(tǒng)的雷達(dá)測高或激光測高衛(wèi)星相比，SWOT衛(wèi)星具有高精度（10 cm）、高時間分辨率（～22 天）、高空間覆蓋率（77°S—77°N 90%的陸地水體）和分辨率（像素云尺度）、大測繪幅寬（120 km）等優(yōu)勢（Biancamaria 等，2016），能夠?qū)γ娣e大于250 m×250 m 的湖泊實現(xiàn)有效監(jiān)測。SWOT 衛(wèi)星是由NASA、法國空間研究中心（CNES）、英國航空局（UKSA）和加拿大航空局（CSA）合作的國際項目，計劃于2022年11月15日發(fā)射，設(shè)計壽命為3 年。盡管距離SWOT 衛(wèi)星的發(fā)射還有一段時間，許多學(xué)者已基于其設(shè)計參數(shù)進(jìn)行在軌模擬，以獲得類SWOT觀測數(shù)據(jù)，該方法已在海平面變化、水文模擬、湖泊監(jiān)測等領(lǐng)域引起強烈反響（Biancamaria等，2016；Solander等，2016）。例如，Bonnema和Hossain（2019）使用NASA JPL 開發(fā)的SWOT 水文模擬器對湄公河流域20 個水庫進(jìn)行精度評估，發(fā)現(xiàn)其對其中17 個水庫的水量估算誤差在8%以內(nèi)，監(jiān)測效果良好。Elmer 等（2020）將CNES 開發(fā)的SWOT水文模擬器與WRF-Hydro水文模型進(jìn)行耦合，以阿拉斯加切納河和尼納納河為例驗證了SWOT的水位監(jiān)測效果?？紤]到SWOT衛(wèi)星對于內(nèi)陸水體的優(yōu)異監(jiān)測性能，其對陸地水文學(xué)和海洋水文學(xué)的發(fā)展具有里程碑式的意義。然而，未來SWOT衛(wèi)星對青藏高原湖泊群的水位監(jiān)測潛力尚且未知。

鑒于此，本文以中國最大的內(nèi)陸咸水湖：青海湖為例（圖1），基于CNES 開發(fā)的SWOT 水文模擬器，使用多源遙感衛(wèi)星識別的湖泊邊界和水位作為輸入數(shù)據(jù)，模擬得到青海湖2010 年—2018 年的類SWOT水位數(shù)據(jù)，并通過與實測資料對比評估SWOT衛(wèi)星的水位監(jiān)測潛力。

圖1 青海湖流域地理位置及SWOT衛(wèi)星地表軌道分布Fig.1 Location of Qinghai Lake and the ground tracks of SWOT satellite

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究區(qū)

青海湖位于青藏高原東北部（99°36'E—100°47'E，36°32'N—37°15'N），是中國最大的內(nèi)陸咸水湖，其2019年的年平均水位為3195.97 m，面積增加到4486.1 km2，總蓄水量為87.63 km3（孫永壽 等，2021）（圖1）。青海湖水位和水面面積自2004 年以來持續(xù)上升，對周邊生態(tài)環(huán)境、水利樞紐工程安全和當(dāng)?shù)鼐用裆钤斐闪藰O大影響（程儉等，2021）。青海湖流域集水面積29661 km2，其地處青藏高原高寒區(qū)、中國東部季風(fēng)區(qū)和西北干旱區(qū)交匯帶，屬于高原半干旱氣候，多年平均氣溫和降水量分別為-0.21℃和374.5 mm，多年平均蒸發(fā)量達(dá)1005 mm。青海湖流域作為對全球氣候變化響應(yīng)最敏感的區(qū)域之一，對青藏高原的生態(tài)、水文和人類生存環(huán)境具有重要指示作用（冀欽 等，2018）。

2.2 數(shù)據(jù)

（1）湖泊掩膜數(shù)據(jù)。以張國慶（2019）發(fā)布的青藏高原面積大于1 km2湖泊邊界數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，選取青海湖作為SWOT水文模擬器的輸入文件。該數(shù)據(jù)集基于長序列Landsat 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，制作了青藏高原近50年（1970s—2018年）共12期湖泊觀測產(chǎn)品，其精度通過了多源遙感衛(wèi)星及水資源公報的對比驗證，具有可靠性（Zhang等，2019b）。

（2）光學(xué)水位數(shù)據(jù)。使用Li 等（2019）發(fā)布的青藏高原高分辨率湖泊水位變化數(shù)據(jù)集，獲取2010年—2018年青海湖的光學(xué)水位數(shù)據(jù)作為SWOT模擬器輸入。該數(shù)據(jù)集基于Landsat 影像識別的湖泊岸線與多個測高衛(wèi)星（Envisat、Jason-1/2/3、CryoSat-2）觀測結(jié)果之間，建立湖泊“水位—水面面積”關(guān)系，然后使用高分辨率的Landsat 5/7/8衛(wèi)星影像估算湖泊水位變化，并通過野外實驗驗證數(shù)據(jù)集精度。該光學(xué)水位數(shù)據(jù)集可為青藏高原湖泊的水位監(jiān)測提供參考，近年來得到了廣泛運用（Huang等，2020）。

（3）雷達(dá)測高水位數(shù)據(jù)。使用DAHITI（Database for Hydrological Time Series of Inland Waters）提供的2010 年—2018 年青海湖雷達(dá)測高水位數(shù)據(jù)作為SWOT模擬器輸入，與光學(xué)及觀測水位驅(qū)動結(jié)果進(jìn)行對比，分析SWOT模擬器對輸入水位數(shù)據(jù)的敏感性。DAHITI 是德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)地質(zhì)研究所發(fā)布的雷達(dá)測高衛(wèi)星產(chǎn)品（https：//dahiti.dgfi.tum.de［2021-08-29］），其融合了包括Envisat、Sentinel-3a和Sentinel-3b等多種衛(wèi)星數(shù)據(jù)，可提供全球365個內(nèi)陸湖泊的長序列水位數(shù)據(jù)，近年來得到了廣泛應(yīng)用（Schwatke 等，2015）。青海湖區(qū)域的測高數(shù)據(jù)則來自于Envisat 衛(wèi)星（2010 年—2011 年）、Saral 衛(wèi)星（2013 年—2016 年）和Sentinel-3A 衛(wèi)星（2017年—2018年）。

（4）水位數(shù)據(jù)。為了驗證類SWOT 水位數(shù)據(jù)，采用青海湖下社水位站2010 年—2018 年的逐日水位實測資料，并選擇與SWOT衛(wèi)星過境日期一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。實測數(shù)據(jù)經(jīng)過了異常值剔除和質(zhì)量監(jiān)測，數(shù)據(jù)質(zhì)量已在前人研究中得到驗證（杜嘉妮 等，2020）。

（5）重力衛(wèi)星和水位模型數(shù)據(jù)。使用GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）重力衛(wèi)星和WaterGAP 全球水文模型（WGHM）數(shù)據(jù)估算的地表水儲量變化與基于“水位—水面面積”估算的類SWOT湖泊水量數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，評估SWOT衛(wèi)星監(jiān)測青海湖水量變化的表現(xiàn)。2003 年—2017 年的逐月GRACE 衛(wèi)星數(shù)據(jù)由美國德克薩斯大學(xué)奧斯汀分?？臻g研究中心（UTCSR）提供，http：//www2.csr.utexas.edu/grace ［2021-08-29］，其為最新版（v02）的mascon 方案，該產(chǎn)品以0.25°的空間網(wǎng)格的形式分發(fā)，由于不需要進(jìn)行高斯濾波和去相關(guān)濾波等步驟，相比球諧系數(shù)方法具有更高的信噪比。因CSR 產(chǎn)品將120 km 的正六邊形mascon 空間重采樣為0.25°網(wǎng)格，不可避免存在信號泄露和偏差，故將原始mascon 中的質(zhì)量異常重分配至湖泊內(nèi)部以恢復(fù)泄露信號，該方法的可靠性已在里海得到了驗證（Chen 等，2017）。為了從GRACE 數(shù)據(jù)中分離出地表水儲量成分，將其扣除了WGHM模型模擬的土壤水、地下水、雪水當(dāng)量和植物冠層水量，與類SWOT 水量變化數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。與常用的全球陸地數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)GLDAS（Global Land Data Assimilation System）相比，WGHM 水文模型耦合了大量灌溉、牲畜、生活用水和地下水開采等用水模型，可以準(zhǔn)確地模擬地表水和地下水成分的變化過程，該模型模擬的陸地水儲量變化代表性更強。最新版本的WGHM-v2.2d 模型由德國法蘭克福大學(xué)提供，時間分辨率為月，空間分辨率為0.5°（Schmied等，2021）。

2.3 方法

SWOT 衛(wèi)星是由NASA、CNES、UKSA 和CSA合作的國際項目，預(yù)計2022 年11 月發(fā)射，經(jīng)過6 個月的軌道標(biāo)定和校準(zhǔn)階段后開啟設(shè)計時限為3年的在軌運行。SWOT 的核心設(shè)備為Ka 波段雷達(dá)干涉計（KaRIn），其測繪幅寬為120 km，采樣頻率為35.75 Ghz，并搭載了Poseidon-3 雷達(dá)高度計（表1）。

表1 SWOT衛(wèi)星主要設(shè)備設(shè)計參數(shù)（Biancamaria等，2016）Table 1 Main instrument parameters of SWOT mission（Biancamaria et al.，2016）

本研究使用CNES 開發(fā)的大尺度SWOT 水文模擬器，模擬青藏高原湖泊的類SWOT水位?；诤喕牡乩矶ㄎ环匠毯颓蛐蔚厍蚣僭O(shè)，SWOT模擬器可以模擬SWOT 衛(wèi)星對陸地水體的高速（Highrate）觀測模式，從而生成像素云（Pixel cloud）尺度的水位高程數(shù)據(jù)。SWOT模擬器考慮了隨機白噪聲和暗水效應(yīng)（dark water effect）對水位觀測的影響，同時能夠模擬衛(wèi)星位置不確定性、地理定位誤差和大氣干濕對流層效應(yīng)。然而，由于忽略了植被的空間差異性和地形頂?shù)仔?yīng)，可能導(dǎo)致模擬結(jié)果不確定性增大，特別是對青藏高原這樣地形條件復(fù)雜的區(qū)域（Elmer 等，2020）。雖然SWOT 模擬器缺乏完整的誤差模擬機制，但其性能足以支撐陸地水文學(xué)研究和應(yīng)用，并已在世界多地得到驗證（Bonnema和Hossain，2019；Ottlé等，2020）。

SWOT模擬器僅要求輸入湖泊掩膜和參考高程數(shù)據(jù)，其分別來自Landsat 光學(xué)影像和光學(xué)及雷達(dá)測高水位數(shù)據(jù)（Li 等，2019；張國慶，2019）。以青海湖為研究對象，以2010 年—2018 年為模擬時段，選取衛(wèi)星過境日期前后3天的光學(xué)水位和雷達(dá)測高水位分別作為參考高程輸入SWOT模擬器，按照以下步驟進(jìn)行模擬（圖2）：

圖2 SWOT模擬器流程圖Fig.2 The flowchart of the SWOT simulator

（1）軌道選擇。設(shè)置SWOT衛(wèi)星運行時間和研究區(qū)范圍，選擇研究時段內(nèi)的過境軌道。

（2）像素云模擬。基于湖泊掩膜和參考高程輸入資料，生成像素云尺度的類SWOT水體高程觀測數(shù)據(jù)。

（3）生成湖泊產(chǎn)品。通過鏈接CNES 發(fā)布的先驗全球湖泊數(shù)據(jù)庫（LOCNES），基于類SWOT 像素云數(shù)據(jù)生成類SWOT湖泊產(chǎn)品。

將類SWOT水位和實測結(jié)果及輸入水位進(jìn)行對比分析，評價SWOT衛(wèi)星的水位監(jiān)測效果，評價指標(biāo)包括相關(guān)系數(shù)（r）、納什效率系數(shù)（NSE）和均方根誤差（RMSE/m），計算公式如下：

式中，Hs和Ho分別代表類SWOT 水位和觀測水位，Hˉs/Hˉo則為兩者平均值的比值；n為2010年—2018年期間的有效水位個數(shù)。基于青海湖“水面面積—水位”關(guān)系，使用類SWOT水位估算青海湖水面面積，并進(jìn)一步估算湖泊儲水量變化（Taube，2000；Li等，2019）：

式中，H（m）和為類SWOT水位；S（km2）為青海湖水面面積估算值；V（km3）為2010 年—2018 年期間青海湖儲水量變化值。為了與GRACE 數(shù)據(jù)對比，已將類SWOT 水量變化扣除2010 年—2018 年期間的長期平均值。

3 結(jié)果與討論

3.1 水位誤差分析

為了分析SWOT 模擬器對輸入數(shù)據(jù)的敏感性，分別使用2010 年—2018 年青海湖實測水位、光學(xué)水位和雷達(dá)測高水位數(shù)據(jù)驅(qū)動SWOT模擬器，其時間序列及不確定性如圖3 所示。類SWOT 水位在不同驅(qū)動數(shù)據(jù)情景下均能捕捉青海湖水位變化，但不同水位數(shù)據(jù)驅(qū)動的類SWOT數(shù)據(jù)之間仍存在一定差異。例如，相較于實測水位，雷達(dá)測高數(shù)據(jù)在2011 年之前體現(xiàn)了較大的偏差，其可能是由于Envisat運行末期SGDR數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，進(jìn)而導(dǎo)致了其驅(qū)動的類SWOT 結(jié)果不能很好地捕捉實際水位。雷達(dá)測高數(shù)據(jù)在2016 年之后和實測水位相比呈現(xiàn)了整體性偏移，可能是因為DAHITI 產(chǎn)品采用了新的Sentinel-3A 數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性偏差導(dǎo)致的。另外，光學(xué)水位整體上與實測水位變化較為一致，但在2013 年之前受到Landsat 5 衛(wèi)星太陽能陣列驅(qū)動器損壞的影響，數(shù)據(jù)質(zhì)量較低，導(dǎo)致光學(xué)水位及其驅(qū)動的類SWOT 數(shù)據(jù)體現(xiàn)了明顯的波動（Zhu 等，2014）?？傮w而言，SWOT 模擬結(jié)果平均不確定性分別為0.32 m（實際水位），0.27 m（光學(xué)水位）和0.24 m（雷達(dá)水位），不同數(shù)據(jù)驅(qū)動下的類SWOT變化區(qū)間均能覆蓋真實水位。圖4進(jìn)一步分析了類SWOT水位年內(nèi)變化。實測水位驅(qū)動結(jié)果僅在豐水期（6—11月）體現(xiàn)良好的精度，在枯水期（12月至次年6月）則與實測水位差異較大，且總體具有較高的不確定性。光學(xué)水位驅(qū)動的類SWOT水位可以精確捕捉青海湖水位的實際季節(jié)變化，而雷達(dá)水位驅(qū)動結(jié)果難以模擬其季節(jié)性特征，且較實測數(shù)據(jù)存在整體的正向偏移。實測和雷達(dá)水位驅(qū)動的類SWOT水位在季節(jié)尺度上獲得的較差結(jié)果分別是由于青海湖枯水季封凍導(dǎo)致的實測數(shù)據(jù)采樣量較小和2010 年—2013 年LEGOS 的數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致的，說明SWOT模擬器模擬的水位年內(nèi)變化對于驅(qū)動數(shù)據(jù)的采樣密度較為敏感（表2）。

表2 不同驅(qū)動數(shù)據(jù)及對應(yīng)類SWOT水位有效數(shù)據(jù)個數(shù)Table 2 Valid samples of various input data and associated SWOT-like water level for the Qinghai Lake（2010—2018）

圖3 不同驅(qū)動數(shù)據(jù)情景下的2010年—2018年青海湖類SWOT水位時間序列Fig.3 Time series of SWOT-like water level for the Qinghai Lake under different input scenarios（2010—2018）

圖4 不同驅(qū)動數(shù)據(jù)情景下青海湖類SWOT水位的年內(nèi)變化Fig.4 Annual cycle of SWOT-like water level for the Qinghai Lake under different input scenarios

表3 用3 種指標(biāo)（r、NSE 和RMSE）量化了不同季節(jié)類SWOT水位的精度。雷達(dá)測高水位與實測數(shù)據(jù)相關(guān)性較強，但誤差較大，且NSE和RMSE均表明其精度低于光學(xué)水位。同時，3 種指標(biāo)均指明實測和雷達(dá)測高數(shù)據(jù)驅(qū)動的類SWOT水位模擬精度在季節(jié)及全年尺度上優(yōu)于光學(xué)水位驅(qū)動的結(jié)果，其具有相對更高的r/NSE 和更低的RMSE 值。季節(jié)尺度上，雷達(dá)水位和實測水位驅(qū)動的類SWOT水位在冬季的模擬效果略差于其他季節(jié)，而光學(xué)水位則在秋季具有相對較差的結(jié)果。全年尺度上，SWOT模擬器模擬水位與輸入數(shù)據(jù)之間的NSE分別為0.98（實測水位）、0.89（光學(xué)水位）和0.99（雷達(dá)水位），精度高于現(xiàn)有激光測高衛(wèi)星（Zhang 等，2011；Zhu等，2014）、雷達(dá)測高衛(wèi)星（張洪源 等，2018）或光學(xué)衛(wèi)星衍生水位（Li等，2019）。此外，通過與實測值對比，分別基于光學(xué)或雷達(dá)測高水位模擬得到的類SWOT水位總體上并未降低其原始觀測精度，體現(xiàn)了SWOT衛(wèi)星巨大的應(yīng)用潛力。

表3 不同驅(qū)動數(shù)據(jù)情景下的類SWOT水位的精度評估Table 3 Accuracy evaluation of SWOT-like water level for the Qinghai Lake（2010—2018）

相對傳統(tǒng)雷達(dá)高度計的沿軌工作方式，SWOT衛(wèi)星可以提供二維的寬刈幅干涉測高信息，且SWOT 衛(wèi)星較短的重訪周期（21 d），能夠監(jiān)測內(nèi)陸湖泊的季節(jié)性水位動態(tài)，彌補現(xiàn)有激光測高衛(wèi)星時間分辨率較低的劣勢。此外，SWOT衛(wèi)星具有更大的覆蓋率，可以對面積在250 m×250 m以上的內(nèi)陸水體實現(xiàn)有效監(jiān)測，設(shè)計相對誤差低于25%，對于1 km×1 km以上的地表水體設(shè)計相對誤差則低于15%（Biancamaria 等，2016）?？傊琒WOT 衛(wèi)星數(shù)據(jù)對監(jiān)測全球水資源可用性具有重要意義，未來將成為水文和遙感領(lǐng)域重要的遙感數(shù)據(jù)源。

3.2 水位趨勢分析

考慮到青海湖水位2004 年以來持續(xù)上漲（程儉 等，2021），觀測其長期變化趨勢對周邊地區(qū)社會發(fā)展和居民生活十分重要。計算了2010 年—2018 年期間青海湖不同季節(jié)多種數(shù)據(jù)驅(qū)動的類SWOT 水位的長期變化趨勢（表4）。除秋季以外，光學(xué)水位及其驅(qū)動的SWOT模擬結(jié)果，在各時間尺度均體現(xiàn)了與實測值同樣的上升速率；但雷達(dá)水位及其衍生的類SWOT數(shù)據(jù)上升速率明顯快于實測值，這是2016 年開始雷達(dá)測高水位異常上升引起的（圖3）。此外，實測水位和光學(xué)水位驅(qū)動的類SWOT水位估算的長期趨勢較雷達(dá)水位結(jié)果更接近原始水位，其在冬季體現(xiàn)了較大誤差，分別為0.21±0.032 m/a和0.33±0.045 m/a，均高于原始實測水位（0.19±0.019 m/a）和雷達(dá)水位（0.27±0.039 m/a）。光學(xué)水位驅(qū)動結(jié)果則在春季（0.17±0.033 m/a）和夏季（0.13±0.015 m/a）相對原始水位更低，其分別為0.19±0.020 m/a和0.15±0.014 m/a。在全年尺度上，不同類型的數(shù)據(jù)驅(qū)動的SWOT模擬器模擬結(jié)果均能捕捉青海湖水位的長期上升趨勢，與各自的輸入數(shù)據(jù)保持高度一致。

表4 不同驅(qū)動數(shù)據(jù)情景下青海湖2010年—2018年類SWOT水位長期趨勢Table 4 Long-term trends of SWOT-like water level for the Qinghai Lake during 2010—2018 under different input scenarios

3.3 儲水量變化

明確青海湖水量變化對于區(qū)域水資源管理十分重要?；谇嗪：八弧婷娣e”關(guān)系，使用類SWOT水位數(shù)據(jù)估算2010年—2018年青海湖水量變化，并結(jié)合GRACE重力衛(wèi)星和WGHM 水文模型數(shù)據(jù)對比驗證（圖5），其在2010 年—2012 年相對類SWOT水量估算值呈現(xiàn)了整體偏移，其可能由青海湖區(qū)域的GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)信號泄露或WGHM模型較粗糙的空間分辨率（0.5°）引起。實測水位和光學(xué)水位驅(qū)動的類SWOT儲水量變化較雷達(dá)水位結(jié)果與GRACE/WGHM 數(shù)據(jù)相關(guān)性更高，該差異是由于雷達(dá)測高水位本身的不確定性相對較大導(dǎo)致的。然而，2010 年—2013 年期間光學(xué)水位驅(qū)動的類SWOT儲水量較實測水位和雷達(dá)水位結(jié)果更加分散，這可能是因為2013 年底退役的Landsat-5 衛(wèi)星影像質(zhì)量較差，從而造成相應(yīng)的光學(xué)水位不確定性較大導(dǎo)致的（圖3）（Li等，2019）。

圖5 不同驅(qū)動數(shù)據(jù)情景下青海湖類SWOT水位衍生儲水量變化時間序列Fig.5 Time series of SWOT-like water level-based water storage changes for the Qinghai Lake under different input scenarios

為了量化地表水體儲水量變化，傳統(tǒng)手段往往需要結(jié)合測高衛(wèi)星和光學(xué)影像數(shù)據(jù)基于水體的“蓄水量—水位—水面面積”關(guān)系進(jìn)行估算，或從GRACE 重力衛(wèi)星反演的陸地水儲量中扣除水文模型模擬的土壤水和地下水組分（Xu等，2020）。然而，SWOT衛(wèi)星可以利用雷達(dá)干涉技術(shù)，實現(xiàn)對水體表面積和水面高程的同時監(jiān)測，并結(jié)合高分辨率的數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)估算蓄水量變化。基于SWOT衛(wèi)星監(jiān)測地表水體蓄水量，不但克服了聯(lián)合使用測高及光學(xué)成像數(shù)據(jù)引入的不確定性和系統(tǒng)偏差，還比使用GRACE 及水文模型的方法具有更高的空間分辨率，未來在水庫調(diào)度、洪澇預(yù)警方面具有較大應(yīng)用價值。

4 結(jié)論

青藏高原是對全球氣候變化效應(yīng)最劇烈的地區(qū)之一，其擁有世界上數(shù)量最多、海拔最高的高原湖泊。然而，由于地理位置偏遠(yuǎn)且地形條件復(fù)雜，在實測水位資料稀缺的背景下，通過傳統(tǒng)測高衛(wèi)星獲得青海湖水位數(shù)據(jù)受到空間分辨率低、重訪周期長、和反演精度差等客觀條件限制。

作為新一代寬刈幅干涉測高衛(wèi)星，SWOT（Surface Water and Ocean Topography）衛(wèi)星具有高精度和高時空分辨率的優(yōu)勢，其發(fā)射后可顯著改善青藏高原湖泊群水位監(jiān)測情況。本文以青藏高原第一大湖：青海湖為例，使用CNES SWOT 水文工具箱，分別獲得其在實測水位、光學(xué)水位和雷達(dá)水位驅(qū)動情景下2010 年—2018 年類SWOT 水位序列，并通過時間和空間尺度上的對比分析，驗證了SWOT衛(wèi)星對于青海湖的水位監(jiān)測潛力。

研究結(jié)果表明，多種數(shù)據(jù)驅(qū)動的類SWOT水位均可在季節(jié)尺度和年尺度上捕捉真實水位變化，r和NSE 分別大于0.90 和0.80，RMSE 小于0.19 m；同時，其對2010 年—2018 年青海湖水位的長期變化趨勢有較好的監(jiān)測效果?？臻g尺度上，類SWOT水位誤差隨干涉入射角增大而逐漸下降，由于暗水效應(yīng)和地理定位偏差的影響，其在湖泊岸線和碎片交接處的誤差也相對較大。類SWOT水位衍生的湖泊儲水量變化與GRACE及WGHM 水文模型結(jié)果基本一致，體現(xiàn)了SWOT衛(wèi)星發(fā)射后對青海湖水資源變化的潛力。

本研究僅使用了固定的青海湖水體掩膜數(shù)據(jù)驅(qū)動SWOT 模擬器，未來可結(jié)合Landsat 系列、Sentinel 系列和高分系列衛(wèi)星，獲取高精度的時變湖泊掩膜，更真實地模擬其湖泊岸線變化過程，并進(jìn)一步估算水面面積和湖泊儲水量動態(tài)變化，從而為青藏高原氣候變化及區(qū)域水資源規(guī)劃及管理提供科學(xué)依據(jù)。

志 謝本文SWOT 模擬器的安裝和使用得到了法國空間研究中心（CNES）的幫助；湖泊掩膜數(shù)據(jù)、實測水位數(shù)據(jù)來自國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心；GRACE 衛(wèi)星數(shù)據(jù)來自NASA JPL 機構(gòu)。本論文的數(shù)值計算得到了武漢大學(xué)超級計算中心的計算支持和幫助。在此表示衷心的感謝！