湖泊水位是評估湖泊水量變化的重要指標(biāo)。本文以洪澤湖、高郵湖及洞庭湖為研究對象,利用集中度的概率密度函數(shù)方法（CPDF）來提高Jason-2測高數(shù)據(jù)精度,分析了降水量與各個湖泊水位變化的相關(guān)性,并基于實測水位數(shù)據(jù)對比評價了Jason-2測高衛(wèi)星原始GDR數(shù)據(jù)和CPDF方法處理后的衛(wèi)星數(shù)據(jù)的精度。結(jié)果表明:①Jason-2原始GDR數(shù)據(jù)點的分布存在疏密之分,大部分數(shù)據(jù)分布相對集中,且有一定的周期變化,但評價結(jié)果顯示精度較差,故原始GDR數(shù)據(jù)不能直接用于湖泊水位監(jiān)測;②CPDF方法可以極大提高測高衛(wèi)星的水位數(shù)據(jù)精度,洪澤湖與高郵湖的均方根誤差分別由1.92 m與1.74 m減少到了0.32 m和0.36 m,相關(guān)系數(shù)由0.28和0.04提高到了0.85和0.72。對于南北寬度較窄且日水位變化較大的湖泊（如洞庭湖）,CPDF方法提高原始GDR結(jié)果的精度有限;③洞庭湖降水與水位相關(guān)性最強,高郵湖次之,而洪澤湖降水與水位成不顯著的負相關(guān),是洪澤湖水利工程對于水位的調(diào)節(jié)導(dǎo)致了這一結(jié)果。本研究對于利用測高衛(wèi)星獲得湖泊水位值,進而對湖泊進行動態(tài)監(jiān)控,特別是在填補資料匱乏地區(qū)湖泊水位數(shù)據(jù)方面具有重要意義。 

【文章來源】：地球信息科學(xué)學(xué)報. 2020,22(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

洪澤湖、高郵湖、洞庭湖概況

(3）將最大頻率值作為集中度頻率（FC），如果FC>50%，則執(zhí)行第（5）步；反之，則執(zhí)行第（4）步。該步驟的目的是使正確的測高水位數(shù)據(jù)比例>50%;(4）計算最大頻率值與其相鄰2個bin內(nèi)的頻率值之和，并將其作為FC，如果FC>50%，則執(zhí)行第（5）步；反之，則重復(fù)第（4）步；

洪澤湖、高郵湖、洞庭湖的Jason-2測高原始GDR數(shù)據(jù)如圖3所示。圖3顯示了數(shù)據(jù)點的在3個湖泊的分布存在疏密之分，大部分數(shù)據(jù)分布相對集中，且有一定的周期變化。洪澤湖的測高原始GDR數(shù)據(jù)集中分布在10～15 m之間，原始GDR數(shù)據(jù)平均值為11.39 m，實測數(shù)據(jù)平均值為12.80 m，表明大部分異常值偏小。高郵湖的測高原始GDR數(shù)據(jù)集中分布在0～10 m之間，原始GDR數(shù)據(jù)平均值為5.58 m，實測數(shù)據(jù)平均值6.09 m，同樣表明多數(shù)異常值偏小。洞庭湖的測高原始GDR數(shù)據(jù)集中分布在26～30 m之間，原始GDR數(shù)據(jù)平均值為29.01 m，實測數(shù)據(jù)平均值26.80 m，表明多數(shù)異常值偏大。結(jié)果表明，原始GDR數(shù)據(jù)反映出水位變化的周期性，不同湖泊測高原始GDR數(shù)據(jù)異常值分布特點不同。3.2 評價指標(biāo)分析與對比驗證分析

【參考文獻】：
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