Page 8 - 2023年第54卷第3期

续表 １ 本研究所用数据及相关特征列表
空间覆盖度和 时间跨度和
类型 数据?模型版本和级别 用途说明
网格分辨率 时间分辨率
ＰＣＲ － ＧＬＯＢＷＢ的地表水、土壤水、地 ２００３年 １月—
全球陆表，０．５° 利用全球 水 文 模 型 的 总 水 储
全球水文 下水储量输出 ２００９年 １２月，月
量模拟结 果 进 行 前 向 模 拟 构
模型 ＷＧＨＭ２．２的地表水、土壤水、地下水 ２００３ 年 １月—
全球陆表，０．５° 造尺度因子
储量输出 ２００９年 １２月，月
降水量 海河流域 ２０００—２０１９年，年 计算流域水量平衡
入海流量 海河流域 ２０００—２０１９年，年 计算流域水量平衡
《海河流域水 地表 水、地 下 水、 外 调 水 和
供水量 海河流域 ２０００—２０１９年，年
资源公报》 其他水源供水
数据 用水量 海河流域 ２０００—２０１９年，年 生活、工业、农业和生态用水
验证 ＧＲＡＣＥ反演地下水储量
浅层地下水储量变化 海河平原 ２０００—２０１９年，年
变化

３ 结果分析

３．１ 球谐系数低通滤波信号校正的尺度因子可靠性分析 利用不同模型构造的尺度因子，校正 ＧＲＡＣＥ
球谐系数（ＳＨ）形成的总水储量变化时间序列，在不同区域可能具有差异。为降低水储量变化反演的不确
定性，本研究使用多种产品在全球 ４个区域进行对比分析，选择合理的尺度因子分析水储量变化。
３．１．１ ＣＳＲ和 ＪＰＬ两种球谐系数产品校正前的总水储量变化 对 ＧＲＡＣＥＣＳＲ和 ＪＰＬ两个中心提供的
球谐系数二级产品进行低通滤波处理，转换到空间域后获得校正前的总水储量变化，计算海河流域总
水储量在 ２００３—２０２０年的变化趋势（图 ２）。结果表明：ＣＳＲ和 ＪＰＬ两种 ＳＨ产品生成的总水储量变化
具有较高一致性。两种 ＳＨ产品均显示：海河流域总水储量呈快速下降趋势，总水储量显著下降与长
期地下水高强度开采有关 ［３３］ 。因此，在下文中，ＧＲＡＣＥＳＨ产品以 ＣＳＲ作为代表进行分析。

图 ２ ＧＲＡＣＥ信号校正前海河流域总水储量变化趋势图

３．１．２ 全球水文模型和陆面模式构造的尺度因子对比 通过比较不同尺度因子在全球地下水储量亏损
相对严重区域的空间差异，筛选出合理的尺度因子进行 ＧＲＡＣＥ信号校正。比较尺度因子的全球主要
区域包括美国加州中央山谷（ ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＣｅｎｔｒａｌＶａｌｌｅｙ）、美国高平原（ＨｉｇｈＰｌａｉｎｓ）、印度西北部平原北
方三州（ ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＩｎｄｉａ）和中国海河流域。采用前向模拟方法（ＦｏｒｗａｒｄＭｏｄｅｌｉｎｇ）以及两个全球水文模
型 ＰＣＲ － ＧＬＯＢＷＢ和 ＷＧＨＭ在 ２００４—２００９年月尺度总水储量的模拟结果（包括土壤水、地下水和部分
地表水储量），通过比较低通滤波前后的总水储量变化差异，构造 ＧＲＡＣＥ信号校正的两套尺度因子。

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