地球科学进展

地球科学进展, 2020, 35(6): 643-656 DOI: 10.11867/j.issn.1001-8166.2020.049

研究简报

基于GRACE卫星数据的中国地下水储量监测进展

涂梦昭,1,2, 刘志锋1,2, 何春阳,1,2, 任强1,2, 卢文路1,2

1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室人与环境系统可持续研究中心，北京 100875

2.北京师范大学地理科学学部自然资源学院土地资源与区域发展研究中心，北京 100875

Research Progress of Groundwater Storage Changes Monitoring in China Based on GRACE Satellite Data

Tu Mengzhao,1,2, Liu Zhifeng1,2, He Chunyang,1,2, Ren Qiang1,2, Lu Wenlu1,2

1.Center for Human-Environment System Sustainability, State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

2.School of Natural Resources, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

通讯作者: 何春阳(1975-)，男，四川射洪人，教授，主要从事土地利用/覆盖变化、城市景观可持续性和可持续科学研究.E-mail:hcy@bnu.edu.cn

收稿日期: 2020-01-13   修回日期: 2020-05-13   网络出版日期: 2020-07-03

基金资助: 国家自然科学基金面上项目“内陆河流域城市景观过程对涉水生态系统服务远近程影响机理和模型模拟研究”.  41971270
“基于生态系统服务供需流的绿洲城市景观过程模拟研究”.  41871185

Corresponding authors: He Chunyang （1975-）， male， Shehong City， Sichuan Province， Professor. Research areas include land use/cover change, urban landscape sustainability and sustainability science. E-mail：hcy@bnu.edu.cn

Received: 2020-01-13   Revised: 2020-05-13   Online: 2020-07-03

作者简介 About authors

涂梦昭(1995-)，女，江西南昌人，硕士研究生，主要从事城市景观过程与区域可持续研究.E-mail:tumengzhao@mail.bnu.edu.cn

摘要

GRACE卫星数据是监测地下水储量变化的一个新兴工具，及时了解其在中国的应用状况非常重要。在运用文献计量分析方法，定量分析相关研究趋势和特点的基础上，详细阐述了基于GRACE卫星数据的地下水监测基本原理、监测方法和不确定性，并总结了中国地下水储量变化监测的范围、精度和结果。研究发现，基于GRACE卫星的中国地下水储量变化监测研究逐渐受到重视，相关的中英文论文数量与被引频次均呈上升趋势。常用的监测方法主要包括基于水量平衡原理估算地下水储量变化、利用GRACE卫星数据校准水文模型。基于GRACE数据的中国地下水储量变化监测热点是华北平原。监测结果与实测地下水数据吻合良好，二者相关系数均高于0.6。目前，基于GRACE卫星数据的中国地下水储量监测仍存在空间分辨率低、不确定性大等挑战。未来应该结合GPS数据、合成孔径雷达干涉测量和地下水储量实测数据进行综合分析，以提高监测精度和可靠性。

关键词： GRACE ; 重力卫星 ; 地下水储量变化 ; 区域可持续性

Abstract

The data acquired by Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite provides a new way for monitoring groundwater storage changes in China. It is vital to understand its applications in China. This paper systematically reviewed the research progress of groundwater storage monitoring in China based on GRACE data. First, we used the bibliometric analysis and quantitative analysis to clarify trends and characteristics of related studies. Then, we elaborated on the basic principles, methods and uncertainties of groundwater monitoring based on GRACE data. Furthermore, we reviewed the research progress from the aspects of spatial range, accuracies and findings. It was found that the groundwater storage monitoring in China based on GRACE data has gradually received more attention, and the numbers of relevant publications and total citations in both Chinese and English showed an increasing trend. The methods mainly include the principle of water balance and calibration of hydrological models using GRACE satellite data. Most of the relevant studies focused on the North China Plain. The monitoring results are in good agreement with the measured groundwater data, and their correlation coefficients are higher than 0.6. We suggested that the challenges such as low spatial resolution of GRACE data and the uncertainties in monitoring should be considered. In the future, global positioning system, interferometric synthetic aperture radar and groundwater level observation data can be integrated to improve the reliability of groundwater storage monitoring in China.

Keywords： GRACE ; Earth gravity satellites ; Groundwater storage changes ; Regional sustainability

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本文引用格式

涂梦昭, 刘志锋, 何春阳, 任强, 卢文路. 基于GRACE卫星数据的中国地下水储量监测进展. 地球科学进展[J], 2020, 35(6): 643-656 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2020.049

Tu Mengzhao, Liu Zhifeng, He Chunyang, Ren Qiang, Lu Wenlu. Research Progress of Groundwater Storage Changes Monitoring in China Based on GRACE Satellite Data. Advances in Earth Science[J], 2020, 35(6): 643-656 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2020.049

1 引 言

地下水是淡水的重要组成部分[1]，占全球淡水总量的比例达到了33%[2]。地下水枯竭会造成海平面上升，影响自然径流，进而导致地面沉降、土地盐碱化以及地下水质量恶化等生态环境问题[3,4]，严重制约了区域可持续发展。中国人口占世界人口的比例约为20%，而中国的淡水资源量仅占全球淡水总量的5%~7%[5]，城市化和日益增长的粮食需求给中国的水资源带来了沉重的压力[6]。为此，许多地区通过开采地下水来弥补日益增长的用水需求，如黑河流域中游地区1983—2000年地下水开采量逐年增大[7]，华北平原2000年地下水开采量占水资源利用量的比例超过了70%[8]。近年来，中国局部地区地下水储量迅速下降导致的地下水枯竭已成为威胁国家水资源安全的主要因素。因此，有效监测中国地下水储量的变化是地理学、水文学和可持续科学的研究重点，也是实现区域水资源管理的重要依据。

监测地下水储量变化的传统方法主要是利用监测井布点测量，这种方法对监测点的个数以及其代表性要求较高，同时需要耗费大量人力完成选点和布点等前期工作，受限于客观条件，难以准确反映区域地下水储量变化情况[9]。水文模型在地下水储量变化监测中也有广泛应用，但其容易忽略水文过程的复杂性，导致监测结果不准确[10]。利用重力场恢复与气候实验（Gravity Recovery and Climate Experiment, GRACE）卫星反演地下水为大尺度监测地下水储量（Groundwater Storage, GWS）变化提供了有效途径[11]。GRACE卫星可以通过感应地球质量局部改变引起的微小引力变化来监测区域内陆地总水储量的变化，进一步结合水文模型的输出数据，可以监测出地下水层水储量的变化情况[12,13]。GRACE有效解决了地面测量中数据匮乏、费时耗力等问题，为监测地下水储量变化提供了有效的途径[13]。为此，综述基于GRACE卫星的中国地下水储量变化监测研究进展对于开展高效可靠的地下水储量监测工作十分必要。

目前已有学者对GRACE卫星数据在地下水储量监测中的相关进展进行了综述。内容包括GRACE数据及监测原理、基于GRACE数据在地下水储量监测中的应用、监测方法以及监测结果与发现。比如，Ramillien等[14]主要介绍了GRACE数据以及卫星工作原理，综述了 GRACE重力卫星测量在全球和区域地下水储量监测中的主要贡献。Jiang等[15]在此基础上介绍了GRACE的科学数据集，并介绍了近年间GRACE数据在全球大尺度地下水储量监测中的应用。Lo等[16]对全球范围内基于GRACE数据研究地下水枯竭情况的相关进展与结果进行了综述。胡立堂等[17]总结了GRACE卫星在区域地下水储量变化中的国内外应用实例，分析了其在区域地下水储量动态评价中的应用潜力。郑秋月等[18]综述了GRACE卫星数据的处理方法以及国内外基于该数据监测地下水储量变化的研究进展。Feng 等[19]利用GRACE数据，对中国三大含水层的地下水储量变化结果进行了综述。Fraggqrt等[20]系统介绍了GRACE数据及卫星工作原理，较为全面地综述了目前基于GRACE卫星监测地下水储量变化的方法、应用以及研究结果。但是已有综述主要在全球背景下对GRACE卫星的地下水储量监测进展进行总结分析，聚焦在中国范围内的相关综述仍比较缺乏。同时，已有综述以定性概括为主，缺少文献定量分析。

为此，我们首先运用文献计量分析方法，分析了近年来基于GRACE卫星数据监测中国地下水储量变化的研究趋势和特点。其次，在分析监测原理和数据情况的基础上，阐述了基于GRACE卫星反演中国地下水储量变化的基本原理、方法和不确定性。最后，主要从趋势、精度和结果等方面总结了基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化的具体进展，以期为相关研究提供借鉴和参考。

2 研究趋势和特点

在Web of Science的SCI (Science Citation Index)和SSCI (Social Science Citation Index)数据库中，通过主题检索，以检索式 "TS=("GRACE" OR "Gravity Recovery and Climate Experiment") AND TS=("groundwater" OR "groundwater storage") AND TS=("China")"搜索基于GRACE卫星数据监测中国地下水储量变化的英文论文，共计116篇（检索时间为2019年8月16日）。在中国知网的中文核心数据库中，以主题检索的方式，基于检索式“SU=‘重力卫星’+‘地下水’OR SU=‘GRACE’+‘地下水’ ”搜索相关中文论文，共计26篇（检索时间为2019年8月15日）。通过阅读相关文献摘要，最终筛选出非综述英文论文45篇、中文论文20篇。

基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化的中英文论文数量与被引频次均呈上升趋势（图1）。其中，英文论文数量从2011年的1篇增加至2019年的10篇，被引频次由2012年的1次增至2019年的153次，总被引589次。中文论文从2009年的1篇上升为2018年的6篇；被引频次从2010年的3次增加为2018年的39次，总被引158次。

图1

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图1   基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化的论文数量和被引频次

Fig.1   Numbers of published papers and total citations for groundwater storage changes monitoring using GRACE data in China


相关英文论文主要发表在Remote sensing, Geophysical Research Letters, Science of the total environmental和Journal of Hydrology上（图2）。其中，被引频次前五的英文论文合计被引355次，约占总被引频次的60.3%（表1）。中文论文主要发表在《测绘学报》和《地球物理学报》，被引频次前五位的中文论文合计被引118次，占论文总被引频次的74.7%（表2）。

图2

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图2   基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化的期刊论文数量

Fig.2   Number of papers in different journals for groundwater storage changes monitoring using GRACE data in China


表1   基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化的高被引英文论文

Table 1  Highly cited English papers for groundwater storage changes monitoring using GRACE data in China

作者发表年份论文题目期刊引用量/次
Feng W, Zhong M, Lemoine J M，等[21]2013Evaluation of groundwater depletion in North China using the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) data and ground-based measurementsWater Resources Research210
Huang Z, Pan Y, Gong H，等[22]2015Subregional-scale groundwater depletion detected by GRACE for both shallow and deep aquifers in North China PlainGeophysical Research Letters58
Chen J, Famigliett J S, Scanlon B R，等[23]2016Groundwater Storage Changes: Present Status from GRACE ObservationsSurveys in Geophysics38
Tang Q, Zhang X, Tang Y[24]2013Anthropogenic impacts on mass change in North ChinaGeophysical Research Letters28
Pan Y, Zhang C, Gong H，等[25]2017Detection of human-induced evapotranspiration using GRACE satellite observations in the Haihe River basin of ChinaGeophysical Research Letters21

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表2   基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化的高被引中文论文

Table 2  Highly cited Chinese papers for groundwater storage changes monitoring using GRACE data in China

作者发表年份论文题目期刊引用量/次
钟敏，段建宾，许厚泽，等[26]2009利用卫星重力观测研究近5年中国陆地水量中长空间尺度的变化趋势科学通报40
苏晓莉，平劲松，叶其欣[27]2012GRACE卫星重力观测揭示华北地区陆地水量变化中国科学:地球科学29
罗志才，李琼，钟波[28]2012利用GRACE时变重力场反演黑河流域水储量变化测绘学报20
曹艳萍，南卓铜，胡兴林[29]2012利用GRACE重力卫星数据反演黑河流域地下水变化冰川冻土18
卢飞，游为，范东明，等[30]2015由GRACE RL05数据反演近10年中国大陆水储量及海水质量变化测绘学报11

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基于英文文献题目、摘要和关键词构建主题脉络图显示（图3），词频排列前五位的分别是GRACE、change、rate、variation和area。中文文献中，词频排列前五位的分别是变化、GRACE、地下水开采、全球陆面数据同化系统（Global Land Data Assimilation System，GLDAS）和地下水储量。为了进一步分析基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化的中英文论文研究内容变化，依据发文量，将相关论文按照发表年份分为2009—2014年和2015—2019年2个阶段分析其主题词频。2009—2014年，英文论文词频排列前三位的分别是GRACE、north China plain和groundwater depletion；中文论文词频排列前三位的分别为GRACE、流域和变化。2015—2019年，英文论文词频排列前三位变为GRACE、change和rate；中文论文词频排列前三位的分别是变化、地下水开采和华北平原。词频分析表明，相关研究以量化地下水储量的动态变化过程为主，研究区主要集中于华北平原。

图3

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图3   基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化研究的主题脉络关系分析

Fig.3   Analysis of research subject for groundwater storage changes monitoring using GRACE data in China


3 GRACE卫星重力监测原理和数据情况

GRACE卫星是美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration, NASA）和德国航空中心（Das Deutsche Zentrum für Luft-und Raumfahrt, DLR）的合作项目。GRACE卫星于2002年3月17日发射，由两颗相同的卫星组成，初始运行高度约500 km [31]。GRACE卫星通过跟踪季节变化、气候过程、地震以及人类活动中水、冰和固体地球在地球表面或近地表移动的过程来测量地球重力场的变化。

GRACE双星都配备了星载摄像机和加速度仪，通过高轨GPS（Global Positioning System）接收机和微波测距系统测量卫星的位置和速度，距离改变反映了地球重力场的变化[32]。长期来看，GRACE卫星监测的地球重力场变化反映了固体地球的质量变化，而在较短的时间尺度上，地球质量的改变主要是由于水在地球表面不断重新分布造成的[33]。GRACE可以通过感应地球质量局部改变引起的微小引力变化来监测区域内陆地总水储量（Total Water Storage, TWS）的变化。当两颗卫星绕着地球环绕时，重力异常区会先后影响前位卫星和尾随卫星，地球质量的变化会引起两星间微小的加速和减速，改变它们之间的距离[34]。为了测量这个不断变化的距离，GRACE双星不断向彼此发射微波脉冲，并对返回信号的到达时间进行计时。将测距数据与高轨GPS定时跟踪、星迹追踪器的姿态信息以及加速度仪的非引力效应相结合，可以反演出地球重力场月值数据，监测其随时间的变化，并转化为以等效水柱高的形式表示的陆地总水储量变化[33,35]（图4）。

图4

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图4   GRACE卫星监测重力异常原理

Fig.4   The schematic of GRACE satellite for monitoring gravity anomaly


GRACE数据的处理、分发与管理由美国喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory, JPL）、德国地学研究中心（GeoForschungsZentrum, GFZ）和美国德克萨斯大学空间研究中心（University of Texas Center for Space Research，CSR）共同负责。GRACE科学数据系统（Science Data System, SDS）是一个分布式系统，分布于CSR、JPL 和GFZ，承担解算地球重力场模型的任务[33]。SDS每月提供地球重力场模型，并在验证后分发给公众。GRACE数据产品包括以下几个级别（表3），分别为Level-0、Level-1A、Level-1B和Level-2。原始数据将由DLR的遥感数据中心（Remote Sensing Data Center, DFD）进行收集和归档，经过校准和时间标记后提供给JPL和GFZ，用于编制1级数据产品。进一步，1级数据被提供给CSR和GFZ处理为2级数据产品。其中，Level-0与Level-1A不公布给公众，经验证后，所有Level-2和随附的Level-1B产品通过美国JPL的物理海洋学分布式存档中心（Physical Oceanography Distributed Active Archive Center, PO.DAAC）和德国GFZ的信息系统和数据中心（Information System & Data Center, ISDC）这两个网站向公众发布。为了方便研究质量异常（如水层）的用户，一些团队提供了3级数据产品，Level-3数据是Level-2数据的基础上经地球物理校正后生成的。

表3   GRACE数据产品

Table 3  GRACE products

数据产品说明
Level-0对卫星数据接收、记录、分解后得到的自动测量记录结果数据
Level-1A原始数据经过校准和时间标记，进行非破坏性处理后的数据
Level-1BLevel-1A数据经过扩展和不可逆转的处理，转换为编辑和清理后的1~5 s速率Level-1B数据产品，包括了卫星间距离、距离速率、距离加速度、每颗卫星的非重力加速度和轨道等，该数据用于计算以大地水准面高度或等效水高度表示的月重力场模型
Level-2Level-2级产品是在Level-1B的基础上，将几个月的数据组合起来产生平均或静态重力场的估计值
Level-3在Level-2基础上采用地球物理校正生成了Level-3数据

注：GRACE数据产品介绍参考自www2.csr.utexas.edu/grace/asdp.html

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4 GRACE卫星反演地下水储量变化的基本方法

4.1　基于水量平衡原理估算地下水储量变化

许多研究表明从GRACE数据中可以成功地分离出陆地总水储量中的地下水组分[13,36,37]。GRACE卫星监测的垂直水层水储量变化包括了地表水（湖泊和河流）、土壤水、地下水和雪水[38,39]。水量平衡原理是监测地下水储量变化的基础，在地表水文过程相对简单的干旱或半干旱地区，将GRACE观测到的陆地总水储量变化减去雪水当量、地表水和土壤水的变化量后，每月的地下水储量变化即可表示为蓄水平衡的剩余量[40]。首先，结合原位观测数据、水文模型以及陆地表面模型输出的其他水层数据，然后再构建一个水量平衡模型以估计区域地下水储量变化特征。参考Rodell等[41]和Castle等[42]的水量平衡方程：

△GWS=△TWS-△SWS-△SMS-△SN,

式中：GWS为地下水储量，TWS为陆地总水储量，SWS为地表水储量，SMS为土壤含水量，SN为雪水当量。水量平衡原理的运用非常广泛，Feng等[21]根据2003—2010年的GRACE卫星数据和地面测量数据，基于水量平衡法估算了华北地区地下水储量的变化，监测结果与同一时期监测井站估计的结果一致。Zhong等[43]利用水量平衡法估算了2005—2011年辽河西部地下水储量的变化，评估了该地区地下水枯竭状况。Lin等[44]依据水量平衡原理，通过时间稳定性分析确定了2003—2016年黄河流域地下水波动的热点区和代表性监测区域。

4.2　基于GRACE卫星数据校准水文模型

在水文过程复杂的区域，基于水量平衡原理直接得到地下水储量变化存在较大误差，为此，需要进一步结合水文模型来提高监测精度。水文模型能够为水资源管理提供决策支持，但是仅靠水文模型模拟区域地下水储量变化存在限制。主要是因为水文模型容易受到结构和参数不确定性的影响，在概念化、数据收集、模型开发和模型不确定性分析的各个步骤间需要不断进行迭代与反馈，难以在建模目标改变的情况下模拟出良好的结果[45]。因此，利用GRACE数据校准水文模型为区域地下水储量估计提供了一条新的途径。该方法是在水量平衡原理的基础上，从GRACE估计的陆地总水储量变化中分离出地下水储量变化数据，然后再将其转换为模型参数输入至水文模型中，进一步得到校准后的地下水储量变化数据[46]。根据GRACE数据对水文模型进行校准的评估方法已有非常广泛的应用。如Hu等[46]采用了有限元地下水数值模型FEFLOW（Finite Element subsurface FLOW system）对中国柴达木盆地2003—2013年地下水储量变化进行了分析。FEELOW是一种有限单元三维地下水建模系统，广泛应用于地下水水量及水质模拟。FEELOW模型的校准需要大量的观测井数据，这在实测地下水井数据有限的地区难以实现，于是研究采用GRACE数据对其进行校准。首先将每个月基于GRACE数据得到的地下水储量变化(△GWS)转换为网格上的水头(hg)，作为观测数据对FEELOW模型进行标定，估算含水层的水力导率。在每个网格中，将△GWS转化为含水层水头(hg)减去研究时间段内的平均水头(havg)。

hg=havg+△GWS/Sy,

式中：hg为GRACE数据转换的水头，作为观测水头与模拟水头进行比较；Sy为单位产量;havg是液压头的平均值。最后，通过自动参数估计的PEST软件完成模型校准，可以进一步模拟得到区域地下水量变化结果。研究表明，这种方法在干旱的柴达木盆地含水层具有良好的适应性。

4.3　GRACE卫星数据与水文模型数据同化

为了减小水文模型估计区域地下水储量变化的不确定性，提高模拟可靠性，还可以利用GRACE卫星数据估计的陆地总水储量变化对水文模型进行数据同化处理。GRACE数据同化过程通常是基于一个合适的实现工具发展成一个特定的地表模型或水文模型，考虑GRACE数据空间协方差，不断更新模型状态和参数，将GRACE数据的陆地水储量变化同化到模型中[47]。GRACE数据同化具有操作简单、效果良好以及易于实现等优点，在区域地下水储量监测中应用十分广泛。例如，Tangdamrongsub等[47]以华北平原为例，将GRACE卫星所产生的陆地总水储量变化同化到PCR-GLOBWB（PCRaster Global Water Balance）水文模型中，从时间相关性、季节性、长期趋势和地下水枯竭探测等方面分析了区域地下水储量变化。PCR-GLOBWB模拟了水循环各种通量的时空连续场，如蒸发、径流、地下水补给以及人类用水。采用EnKS-3D（Three-dimensional Ensemble Kalman Smoother）模型将GRACE的观测结果同化到PCR-GLOBWB模型中。通过将4种地表和水文模型输出的地下水储量变化、数据同化后的估计结果与实测地下水数据进行对比，发现GRACE数据优化了PCR-GLOBWB模型中人类因素对地下水储量估计造成的不确定性，数据同化后能够显著提高华北平原地下水储量变化的评价精度。

5 GRACE监测结果验证和不确定分析

对GRACE卫星数据监测的地下水储量变化结果进行验证的数据主要包括实测地下水位数据和地下水模型模拟结果。通过地下水位观测井数据进行结果验证具有验证数据易获取、验证方法简便以及结果直观的优势。然而，地下水位观测井数据在验证GRACE的估计结果时也存在几点不足。首先，GRACE卫星数据的空间分辨率远低于地下水位观测井数据[48]。其次，地下水位观测井主要反映浅层地下水变化趋势，而GRACE的估计结果为总地下水储量变化[49]。此外，部分地区还存在地下水位观测井分布不均，代表性不足的问题。基于这些原因，许多学者通过定性对比验证基于GARCE卫星监测地下水储量变化结果的可靠性。比如，曹艳萍等[29]验证GRACE卫星数据反演2003—2008年黑河流域地下水变化结果时结合实测地下水位数据，在季节尺度与年际尺度上做线性趋势线，分析了峰谷值一致性。Huo等[50]在分析黄土地区2002—2014年地下水存储的变化时，对比验证了银川两个监测井及同位置GRACE监测结果的地下水变化趋势。在定性分析的基础上，部分学者通过精度验证和相关分析等方法定量比较了地下水位观测井数据与GRACE数据的监测结果。如冉全等[51]基于海河流域2005—2009年实测地下水位数据对GRACE数据反演的地下水储量变化结果进行了精度验证，二者年尺度上R2达0.804。Gong等[52]在华北平原开展的研究中，通过相关分析对比了基于GRACE的监测结果与实测地下水数据，二者相关系数为0.84。

考虑到地下水位观测井数据只能反映浅层地下水储量变化，有学者进一步将基于GRACE数据的监测结果与地下水模型的模拟结果进行对比分析。如冯伟等[49]研究华北平原2002—2008年地下水储量变化时，基于MODFLOW（Modular Ground-Water Flow Model）和MIKE SHE（MIKE System Hydrological European）地下水建模软件构建了区域地下水模型，并用实测水井数据校准模型。然后，利用模型模拟结果对GRACE数据的监测结果进行验证，验证过程中对比了GRACE估计结果与区域地下水模型输出结果的空间分布与总体趋势项，发现二者吻合较好。李婉秋等[11]验证关中地区2003—2014年地下水储量变化时，对比了WGHM（WaterGAP Global Hydrology Model）模型与GRACE估计的地下水储量变化结果，发现二者时空分布趋势一致。

基于GRACE卫星数据监测中国地下水储量变化时的不确定性主要来源于GRACE数据本身、GRACE数据后处理误差与其他水层数据3个部分（表4）。首先，GRACE卫星数据本身存在一定不确定性。由于GRACE卫星的轨道倾角较高，其重力场低阶项C20敏感度较低，所以GRACE数据的C20项精度较低[11]。为此，许多研究利用卫星激光测距（Satellite Laser Ranging, SLR）观测的C20项替换了GRACE原始的C20项，减小了C20项带来的不确定性[26,49]。偶然因素也会影响GRACE部分月份数据的精度。为了排除偶然因素对地下水储量监测结果的影响，李杰等[53]对GRACE时间序列进行月趋势项和平均值剔除，孙倩等[54]采用三点滑动平均法消除了季节内的随机波动。此外，GRACE还存在部分月份数据缺失的情况，对此，学者们采用线性插值方法得到连续时间序列[55,60,61]，或者取相邻数据的平均值替代缺失值[58]。

表4   基于GRACE卫星数据监测中国地下水储量变化时的不确定性分析

Table 4  Uncertainty analysis for groundwater storage changes monitoring using GRACE data in China

来源不确定性解决方案代表性 参考文献
GRACE数据GRACE低阶C20项精度较低替换为卫星激光测距仪观测的C20项[26]
部分月份精度较低GRACE数据月趋势项和平均值剔除[53]
滑动平均法消除季节内的随机波动[54]
部分月份数据缺失线性插值法[55]
平均值替代[56]
GRACE后处理GRACE高阶项存在误差组合滤波法[57]
高斯滤波法[58]
GRACE高阶系数截断与滤波处理造成泄露误差尺度因子衡量信号衰减程度[11]
正演模拟法减小泄漏信号误差[59]
空间约束法恢复信号[49]
其他水层数据水文模型不确定性取多种水文模型均值[49]
土壤水层深度不确定性取不同模型的土壤含水量均值[55]
地表水层水储量计算值与实际值差异较大采用区域概化和空间插值的方法计算地表水变化[48]

注：其他水层是指GRACE卫星监测的垂直水层中除地下水层外的其他陆地水层，包括地表水层、土壤水层和雪水层

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GRACE卫星数据的不确定性还来源于数据后处理过程产生的误差。GRACE时变重力场系数只能展开到有限阶次，对其进行截断会存在一定的截断误差。同时GRACE重力场系数的误差随阶数增大而增大，其高阶项也存在误差[26]。为减小高阶项误差，有学者采用高斯滤波降低高阶球谐系数的噪声[58]，或者采用组合滤波法，用扇形滤波处理GRACE高阶高次项位系数，同时利用去相关滤波滤除高次项间的奇偶阶相关性误差[29,57]。但是，截断高阶球谐系数和滤波处理会造成研究区内的信号衰减，即泄露误差。目前，减小泄露误差的方法主要有3种，分别是尺度因子法、正演模拟（Forward-Modelling）法以及空间约束方法。尺度因子法需要基于水文模型估计泄露影响，比较GRACE后处理前后研究区域内水文信号的衰减比例，然后估计一个尺度因子，以此衡量研究区域内GRACE后处理导致的衰减幅度[11,49]。正演模拟法是通过不断迭代对GRACE估计的质量变化进行修正，减弱信号的损失程度，提高GRACE的反演精度[59]。此外，还可以结合信号源所在位置的先验信息，通过空间约束方法恢复真实信号并估计区域质量变化[49]。

其他水层数据的不确定性也会对GRACE的反演结果造成影响。首先，用于量化其他水层数据的水文模型本身存在不确定性。因模型参数设置差异，不同的水文模型输出的其他含水层数据也有所不同。为减小这部分数据的不确定性，有学者将单个模型的输出值替代为多个水文模型的平均值。如冯伟等[49]选择了NASA戈达德太空飞行中心（Goddard Space Flight Center, GSFC）建立的GLDAS四类水文模式，Noah、Mosaic、VIC（the Variable Infiltration Capacity）和CLM（the Community Land Model），美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）提供的CPC（Climate Prediction Center）水文模式，德国法兰克福大学提供的WGHM2.2b水文模式，美国国家大气研究中心（National Center for Atmospheric Research, NCAR）的CLM4.5水文模式以及中国科学院地理科学与资源研究所构建的中国地区VIC水文模式这8个模型输出的土壤含水量及雪水当量数据，取其平均值用于计算对应水层的水储量变化值。其次，许多研究中，土壤含水量数据由GLDAS-Noah模型输出，而Noah模型中只考虑了4层土壤水量，仅包含地表下2 m的土壤水量。为此，Hao等[55]计算了GLADS的CLM（the Community Land Model）、Mosaic、Noah和 VIC（the Variable Infiltration Capacity）这4个模型输出的土壤含水量数据，分别对应3.43、3.50、2.00和1.90 m土壤水量，然后取其平均值。再次，由于许多地区地表水文过程较为复杂且地表水数据缺乏，许多研究计算所得的地表水储量变化与实际值往往相差较大。为减小计算地表水数据过程中的不确定性，周志才等[48]基于GRACE数据、GLDAS数据以及实测地下水位数据，通过区域概化和反距离加权的空间插值的方法计算了地表水的变化。

6 基于GRACE卫星的中国地下水储量监测进展

从监测趋势看，已有学者利用GRACE卫星在不同尺度上监测了中国地下水储量变化。全国尺度上，Yi等[6]将中国分成16个流域，综合估算了2003—2014年各流域地下水储量变化。在区域尺度上，基于GRACE数据监测地下水储量变化的研究区主要分布在黑龙江流域、海河流域、黄河流域以及河西走廊—阿拉善内流区等流域。其中，位于海河流域的华北平原是研究中国地下水储量变化的热点区域。在局地尺度上，Guo等[57]基于GRACE数据推导出了2007—2010年北京地下水变化趋势，研究了地表沉降与地下水变化的关系。Jiao等[62]以巴丹吉林沙漠为例，评估了区域地下水储量变化和湖泊水位的关系。

从监测精度上看，基于GRACE卫星数据得到的中国地下水储量的变化与实测地下水井反映的趋势基本一致，二者定量对比的相关系数均高于0.6（表5）。其中，Huang等[22]对华北平原浅层地下水储量变化的估计与现场实测数据相关性最高，R2达到了0.91。Gong等[52]在华北平原开展的研究，监测结果与实测数据的相关系数为0.84。大部分研究中基于GRACE数据得到的地下水储量变化结果与现场实测数据的相关系数在0.6~0.7（表5）。

表5   基于GRACE数据的中国地下水储量变化

Table 5  The GRACE data-based groundwater storage changes in China

流域研究区

面积

/104 km2

研究时段GRACE数据产品

地下水等效水厚度变化率

/(mm/a）

精度评价参考文献
海河流域华北平原5.42003—2013年CSR-RL05山前平原（浅层）：-46.5±6.8；R2=0.91[22]
8.6中东部平原（承压）：-16.9±1.9R2=0.75
14.02005—2013年CSR-RL0517.7±1.1R=0.84[52]
/2003—2014年CSR-RL05-14.1±0.1R=0.64[47]
黄河流域黄土高原68.02005—2014年CSR-RL05-6.5±0.7R=0.72[63]
河西走廊—阿拉善内流区甘肃北山地区6.02003—2012年GFZ-RL05-2.6R=0.61[64]
河西走廊49.42002—2010年CSR-RL05-1.0R=0.70[65]

注：/表示无数据

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同时，不同研究在同一地区的监测精度也存在差异。以华北平原为例，Huang 等[22]基于GRACE数据监测华北平原浅层地下水储量变化情况与现场实测数据对比的R2为0.91，深层地下水变化的结果与现场实测数据的R2为0.75。而Tangdamrongsub等[47]在同一地区的监测结果与现场实测数据的相关性只有0.64。这种差异可能是由于估计时段、数据以及反演方法等不同造成的。首先，虽然这3个研究的研究区域均为华北平原，但是Huang等[22]考虑到含水层特点，将华北平原分为山前平原和中东部平原两个子区域对地下水储量变化结果进行分析验证，提高了监测结果准确性。就时段而言，Huang等[22]与Tangdamrongsub等[47]研究的起始时间均为2003年，终止时间不同，2014年南水北调中线工程试验及运行会对华北地区地下水储量变化的监测精度造成一定影响。数据方面，Gong等[52]研究的陆地总水储量变化数据来自于CSR提供的三级数据产品，Huang等[22]与Tangdamrongsub等[47]采用的是CSR提供的二级数据产品。数据产品一致的情况下，反演方法不同也可能导致监测结果的差异。Huang等[22]根据水量平衡原理从GRACE卫星观测陆地总水储量变化中直接分离出地下水层的变化情况，而Tangdamrongsub等[47]则是将GRACE卫星观测的陆地总水储量变化同化到水文模型中，改进模型模拟并得到优化后的地下水储量变化结果。

从监测结果上看，中国地下水储量变化存在明显的空间差异。流域尺度上，地下水储量减少的区域主要集中在海河流域、黑龙江流域、黄河流域以及河西走廊—阿拉善内流区（表5）。其中，华北平原、黄土地区和黑河流域的地下水储量明显减少，这3个地区的地下水等效水高变化率均超过了-20 mm/a[22,28,50]。华北平原的地下水枯竭问题最严重。冯伟等[49]的研究表明，华北平原2002—2014年地下水亏损速率达(-7.4±0.9) km3/a，相当于(56±6) mm/a等效水高的质量亏损。浅层地下水储量下降主要分布在太行山山前地区，深层地下水降主要分布在河北省中部平原地区。地下水储量呈增加趋势的流域主要包括柴达木内流区和长江流域。

7 主要挑战和未来展望

当前，基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化监测仍然面临挑战。首先，GRACE的粗空间分辨率是学者们开展中国地下水储量变化的研究中面临的重要挑战。受制于GRACE卫星的观测高度以及轨道确定误差，GRACE数据的空间分辨率较低，不适用于小尺度地下水储量变化监测，也难以分区域精确量化地下水储量变化[66]。根据Swenson[32]的研究，基于GRACE数据计算陆地水储量周年变化，其结果精度与研究区面积有关。GRACE数据适用于20万km2以上的研究区，当区域面积大于40万km2时，GRACE的估计精度可达到0.7 cm；当区域面积为390万km2或更大时，其精度可达到0.5 cm。目前，基于GRACE卫星数据在中国地下水研究中的应用主要集中在中小尺度上，如华北平原、科尔沁沙地和黑河流域，大部分研究区的面积均小于20万km2。这不可避免地会影响区域地下水储量变化的监测精度。尽管如此，在多数缺乏实测地下水数据的地区，基于GRACE卫星数据的地下水储量变化监测可以与传统监测手段反映的小尺度地下水变化互相补充[28]，对于提高区域地下水监测精度、实现高效的地下水资源管理具有重要的参考价值。

其次，GRACE数据的不确定性也会影响监测精度。GRACE数据的不确定性主要来源于GRACE数据产品与处理方法，以及其他水层数据。Feng等[21]分别采用CSR、GFZ、JPL和GRGS（Groupe de Recherche de Géodésie Spatiale）提供的GRACE数据产品计算了2003—2010年华北地区地下水耗竭率及其空间格局，发现地下水耗竭率在(7.6±1.4)~(9.2±0.8) km3/a，结果有一定差异。同时，基于不同数据处理方法得到的地下水储量变化的空间格局也有所不同。此外，其他水层数据的选择也会在一定程度上影响监测结果的准确性。垂直水层中地下水以外水层的水储量变化数据主要来源于陆表模型，而这些数据在预测与模拟中的不确定性会直接影响地下水储量的变化，进而对监测结果造成影响[66]。监测结果验证中，现场实测数据选择中监测网的覆盖程度及其布点分布位置的考虑也会影响监测结果与实测数据的相关性，进而影响监测精度。

因此，未来基于GRACE数据的中国地下水储量变化监测还有较大的提升空间。首先，使用精度更高的GRACE数据有助于提高地下水储量变化的监测精度（图5）。2018年5月GRACE-FO（Follow-On）开始替代GRACE。相比于GRACE数据，GRACE-FO的测距方式从微波测距换成了激光测距，当微波仪器测量两星之间的距离变化时，激光系统可以提供两星之间的角度信息。再加上分离测量精度的提高，以及科学数据系统的进步，这些改进将使GRACE-FO卫星能够在更小的尺度上感知地球重力场的变化，实现对地球重力的精确观测[43,49]。使用GRACE-FO卫星数据时，需要考虑与GRACE卫星数据的一致性，对其进行拟合校正，保证数据的可靠性。在此基础上，进一步开发关键重力卫星传感器技术，可以提高GRACE卫星对地球重力场变化监测的准确性。其次，结合GRACE数据与合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）数据、GPS数据、地下水储量实测数据以及区域地面沉降情况分析地下水储量变化趋势并加以验证，将提高GRACE卫星监测地下水储量变化的可靠性[67,68]。在应用方面，应基于GRACE卫星在多个尺度监测地下水储量变化特征，结合社会经济数据分析城市化与地下水储量变化的关系，识别不同地区城市化过程对地下水储量的影响，为促进区域可持续发展提供支持。

图5

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图5   基于GRACE 卫星监测地下水储量变化的未来展望

Fig.5   Future perspectives for groundwater storage changes monitoring based on GRACE satellite


8 结 论

近年来，基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化监测研究逐渐受到重视。相关的中英文论文数量与被引频次均呈上升趋势。这些论文主要发表在Remote Sensing、Geophysical Research Letters、《测绘学报》和《地球物理学报》等期刊上。

GRACE卫星监测中国地下水储量变化的方法主要包括基于水量平衡原理估算地下水储量变化、利用GRACE卫星数据校准水文模型以及数据同化。相关研究的不确定性主要来源于GRACE数据本身、GRACE数据后处理误差与其他水层数据3个部分。

基于GRACE数据监测地下水储量变化的研究大多集中在区域尺度上，其中，位于海河流域的华北平原是研究的热点区域。GRACE卫星数据估算的中国地下水储量的变化与实测地下水井反映的趋势基本一致，二者定量对比的相关系数均高于0.6。监测结果表明，中国2002—2016年地下水储量变化存在明显的空间异质性，中国北方大部分流域的地下水储量呈逐年减少趋势。其中，华北平原的地下水储量下降最明显。

目前，基于GRACE卫星监测中国地下水储量变化仍存在GRACE数据空间分辨率较低以及监测结果不确定性大等挑战。未来的研究中，可以利用精度更高的GRACE-FO数据，提高地球重力场变化的测量精度。同时，还可以结合GPS数据、合成孔径雷达干涉测量以及地下水储量实测数据进行综合分析，以提高GRACE卫星监测地下水储量变化的可靠性。

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