基于GRACE衛(wèi)星數據反演陸地水儲量變化的能力在眾多大尺度流域（>15 000 km²）中得到驗證,但該數據空間分辨率較低,難以應用于中尺度流域。本研究基于分辨率更高的遙感土壤濕度,通過引入轉換系數K_pm,對2010年到2015年汛期、非汛期前后的中尺度流域水儲量變化（dS_m/dt）進行估算,并通過水量平衡方程對該方法進行驗證分析。結果表明基于土壤濕度得到的dS_m/dt與P-Q-E在各個中尺度流域上的相關系數均大于0.7,呈顯著相關,土壤濕度能捕捉流域季節(jié)性水儲量變化;相關系數和均方根偏差在南部區(qū)域偏大,說明該方法雖然在濕潤區(qū)捕捉變化的能力更強,但對量級的把握能力較弱,在北部偏干區(qū)域則表現呈相反趨勢。該方法為陸地水儲量計算提供新途徑,計算結果可為區(qū)域水資源調度管理起指導作用。 

【文章來源】：中國農村水利水電. 2020,(10)北大核心

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

流域示意圖

選取吳家渡流域為驗證區(qū)域,做水量平衡計算,圖2為P-Q-ET和dSg/dt隨時間變化圖,2010到2015年間水儲量的季節(jié)性變化范圍在-200～150 mm之間,變化幅度較大,通常汛期表現為蓄水趨勢,非汛期則相反。兩者均在0附近波動且具有比較一致的變化,特別是在2011年汛期以前,水儲量變化P-Q-ET與dSg/dt高度吻合。但部分季節(jié)存在表現不佳的情況,如2011年非汛期的P-Q-ET與dSg/dt數值差距較大、2012年非汛期的變化趨勢相反等,這很大原因在于采用簡單線性內插的方式來補充缺失的GRACE數據,造成了較大誤差。P-Q-ET與dSg/dt的線性相關性為0.870(α=0.01)[圖2(b)],RMSD為47.3 mm,兩者高度相關。以上分析可看出P-Q-ET和dSg/dt能使水量平衡方程成立,P、Q以及ET數據集具有一定精度,可用于后續(xù)中尺度流域水量平衡分析。圖3 P-Q-ET和dSg/dt相關關系圖

P-Q-ET和dSg/dt相關關系圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于GLEAM模型的淮河流域地表蒸散量時空變化特征[J]. 楊秀芹,王國杰,葉金印,李雅琴.  農業(yè)工程學報. 2015(09)



本文編號：2992785