劉斌，吳瓊

吉林大學(xué) 地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春 130026

0 引言

地下水滿足全球超過(guò)20億人的飲水和灌溉需求[1]，地下水過(guò)度開(kāi)采會(huì)產(chǎn)生大量環(huán)境問(wèn)題，如沙漠化、土壤鹽漬化和地面沉降等[2]，不利于地下水資源的可持續(xù)利用，而地下水資源的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)是實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)利用的重要保障[3]。傳統(tǒng)的地下水儲(chǔ)量監(jiān)測(cè)技術(shù)主要是通過(guò)監(jiān)測(cè)井實(shí)測(cè)水位數(shù)據(jù)估計(jì)地下水儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)變化，該方法常因監(jiān)測(cè)井?dāng)?shù)量少且空間分布不均勻，難以給出較大地區(qū)的地下水儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)信息[4]。

地表質(zhì)量在大尺度區(qū)域下的變化可以歸因于陸地水循環(huán)過(guò)程，重力恢復(fù)與氣候?qū)嶒?yàn)衛(wèi)星(Gravity Recovery and Climate Experiment, GRACE)數(shù)據(jù)可以反演地表質(zhì)量變化，是監(jiān)測(cè)陸地水儲(chǔ)量的新途徑[5]。地下水作為陸地水儲(chǔ)量的重要組成部分，結(jié)合水文模型和實(shí)測(cè)資料，從陸地水儲(chǔ)量變化中扣除土壤水和冰雪等效水等的貢獻(xiàn)，即可獲得地下水儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)信息[6]。自2002年發(fā)射起，GRACE衛(wèi)星已經(jīng)提供了長(zhǎng)達(dá)15 a的重力場(chǎng)信息，廣泛應(yīng)用于水儲(chǔ)量的時(shí)空變化反演[7]，特別是在地下水消耗嚴(yán)重的地區(qū)[8]。Rodell et al.[9]研究表明，印度西北部農(nóng)業(yè)地區(qū)在2002—2008年間地下水儲(chǔ)量以等效水柱高(4.0±1.0)cm/a的速率減少。Strassberg et al.[10]反演了美國(guó)中部高原地下水儲(chǔ)量變化，與實(shí)測(cè)水位數(shù)據(jù)符合度較好，驗(yàn)證了GRACE地下水儲(chǔ)量反演在大面積半干旱區(qū)域的良好效果。Feng et al.[11]利用GRACE與GLDAS數(shù)據(jù)反演了中國(guó)華北地區(qū)2003—2010年地下水儲(chǔ)量變化，結(jié)果顯示地下水消耗速率為(8.3±1.1)km3/a，三倍于中國(guó)北部平原地下水公報(bào)數(shù)據(jù)(2.5 km3/a)，說(shuō)明華北地區(qū)深層地下水可能存在嚴(yán)重虧損。上述研究證明了GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)在地下水儲(chǔ)量變化研究中的巨大應(yīng)用潛力。

遼寧省(圖1)人口密集地區(qū)水資源短缺明顯，農(nóng)業(yè)用水需求造成了部分地區(qū)水資源短缺和地下水過(guò)度開(kāi)采，在遼陽(yáng)市存在較大的地下水漏斗區(qū)[12]。筆者利用GRACE數(shù)據(jù)反演遼寧省陸地水儲(chǔ)量變化，并結(jié)合GLDAS水文模型計(jì)算地下水儲(chǔ)量變化，采用監(jiān)測(cè)井實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了反演結(jié)果，作為該地區(qū)地下水資源可持續(xù)利用的重要參考。

圖1 研究區(qū)位置圖Fig.1 Location of study area

1 數(shù)據(jù)與方法

GRACE反演的陸地水儲(chǔ)量變化ΔTWS包含了土壤水ΔSM、冰雪等效水ΔSWE和地下水ΔGWS的變化總和。從陸地水儲(chǔ)量變化中減去除地下水外其余水組成部分，即可獲得研究區(qū)地下水儲(chǔ)量變化：

ΔGWS=ΔTWS-SM-SWE

(1)

式中：ΔTWS通過(guò)GRACE數(shù)據(jù)反演，ΔSM和ΔSWE通過(guò)GLDAS水文模型獲得。

1.1 GRACE反演陸地水儲(chǔ)量變化

采用美國(guó)德克薩斯大學(xué)空間研究中心(Center for Space Research，University of Texas at Austin，CSR) 提供的2002年4月至2017年6月共163個(gè)月(其中有20個(gè)月的數(shù)據(jù)缺失)的GRACE Level--2(RL06)模型數(shù)據(jù)[13]。該數(shù)據(jù)以球諧系數(shù)的形式截?cái)嘀?0階次，扣除了各種潮汐和非潮汐影響。GRACE數(shù)據(jù)反演陸地水儲(chǔ)量變化以等效水柱高表示[14]：

(ΔCnmcos(mλ)+ΔSnmsin(mλ))

(2)

式中：R表示地球平均半徑，θ、λ分別表示地心余緯和經(jīng)度；n、m表示球諧系數(shù)的階和次，Cnm、Snm表示對(duì)應(yīng)的GRACE球諧系數(shù)，Pnm(cosθ)表示完全規(guī)格化勒讓德函數(shù)；ρa(bǔ)ve≈5.5×103kg/m3,為固體地球的平均密度，ρw≈103kg/m3,為水的密度；kn為n階負(fù)荷勒夫數(shù)。

GRACE衛(wèi)星因其軌道特性，重力場(chǎng)低階項(xiàng)C20精度相對(duì)較低，使用衛(wèi)星激光測(cè)距SLR數(shù)據(jù)替換GRACE數(shù)據(jù)中的C20項(xiàng)，球諧系數(shù)一階項(xiàng)為0，在反演陸地表面質(zhì)量變化時(shí)有顯著的系統(tǒng)誤差，采用地心模型修正，冰川均衡調(diào)整(GIA)的影響采用Paulson et al.[15]提出的模型進(jìn)行校正。進(jìn)行上述系統(tǒng)誤差改正后，GRACE反演的陸地水儲(chǔ)量信號(hào)中還包含大量的南北條帶噪聲和高頻噪聲，采用Swenson et al.[16]去相關(guān)濾波和半徑300 km高斯濾波抑制噪聲。GRACE數(shù)據(jù)經(jīng)上述處理后雖然能夠有效抑制各類(lèi)誤差，但也造成了真實(shí)信號(hào)的衰減，為了定量估計(jì)濾波造成的信號(hào)衰減幅度，采用尺度因子法標(biāo)定反演的時(shí)間序列[17]，首先根據(jù)GLDAS模型獲得的地表水儲(chǔ)量變化格網(wǎng)數(shù)據(jù)，計(jì)算地表水儲(chǔ)量變化時(shí)間序列ΔST，再將格網(wǎng)數(shù)據(jù)球諧展開(kāi)并且進(jìn)行與GRACE相同的后處理步驟，得到濾波后的研究區(qū)地表水儲(chǔ)量變化時(shí)間序列ΔSF，最后使濾波前后時(shí)間序列的殘差平方和最小，即：

∑(ΔST-kΔSF)2=min

(3)

式中：k為計(jì)算的尺度因子，采用上述方法計(jì)算遼寧省尺度因子為2.38，用于恢復(fù)GRACE數(shù)據(jù)反演的陸地水儲(chǔ)量變化時(shí)間序列。

1.2 GLDAS水文模型

GLDAS全球水文模型是由美國(guó)宇航局哥達(dá)航空中心(NASA)和美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)共同建立，反映全球地表狀態(tài)變量和通量[18]。為了獲取研究區(qū)地下水儲(chǔ)量變化，采用GLDAS陸地表面模型來(lái)估計(jì)土壤水和冰雪等效水變化，包括NOAH、CLM、VIC、MOSAIC 4種模型，這些模型的土壤水層數(shù)分別為4、10、3和3，土壤層厚度分別為2.0 m、3.4 m、1.9 m和3.5 m，為了避免水文模型之間的差異帶入誤差，取4種水文模型所有層數(shù)土壤水之和的平均值作為最終估計(jì)。

1.3 地下水監(jiān)測(cè)井資料

參考2005—2016年《中國(guó)地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)地下水位年鑒》資料[19]，整理遼寧省地下水位埋深數(shù)據(jù)。原始監(jiān)測(cè)井統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在異常跳躍和數(shù)據(jù)缺失，經(jīng)過(guò)篩選最終使用17個(gè)空間分布較為均勻的地下水監(jiān)測(cè)井對(duì)比驗(yàn)證。地下水監(jiān)測(cè)井水位單位為m，GRACE反演得到的地下水儲(chǔ)量以等效水柱高的形式表示，單位為cm，二者表達(dá)物理意義雖然不同，但是水位監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)能在趨勢(shì)上驗(yàn)證GRACE反演結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

2.1 地下水儲(chǔ)量變化

圖2表明遼寧省地下水儲(chǔ)量除了2012年和2013年略有增加，表現(xiàn)出長(zhǎng)期減少的趨勢(shì)。采用多元線性回歸擬合地下水儲(chǔ)量變化，2002—2017年地下水儲(chǔ)量變化速率為(-0.42±0.07)cm/a，特別是在2014年之后，變化速率為(-2.65±0.51)cm/a，說(shuō)明遼寧省地下水儲(chǔ)量處于加速減少的過(guò)程。對(duì)比圖2兩種時(shí)間序列，由GRACE反演的地下水儲(chǔ)量變化與地下水位變化符合得較好。雖然在部分時(shí)段有不同的情況，例如2010年，地下水位抬升明顯，根據(jù)水情年報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，該年遼寧省降雨量比上年增加44.1%，比多年均值增加31.1%，且集中在夏季，強(qiáng)降雨導(dǎo)致局部地區(qū)短暫的地下水位普遍抬升，但GRACE衛(wèi)星是對(duì)地下水儲(chǔ)量的宏觀探測(cè)，并且水儲(chǔ)量變化還會(huì)受其他因素影響，如蒸發(fā)、地表徑流和人為開(kāi)采量等，并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的增加?？偟膩?lái)說(shuō)，二者較為一致的趨勢(shì)說(shuō)明運(yùn)用GRACE探測(cè)遼寧省地下水儲(chǔ)量變化較為可靠。圖3表明在年內(nèi)變化尺度上，GRACE探測(cè)的地下水儲(chǔ)量與實(shí)測(cè)水位變化幾乎符合，進(jìn)一步證實(shí)了GRACE監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性。

圖2 地下水儲(chǔ)量變化與水位變化Fig.2 Groundwater reserves change and water level change

2.2 降雨對(duì)地下水儲(chǔ)量的影響

降雨是地下水儲(chǔ)量的主要補(bǔ)給來(lái)源，采用GLDAS--NOAH水文模型中降雨率與降雪率參數(shù)，得到遼寧省整體降雨變化。圖3a表明在降雨較少的年份，地下水儲(chǔ)量表現(xiàn)出不同程度的下降趨勢(shì)，較少的降雨使得自然界對(duì)地下水的補(bǔ)給減少，而人類(lèi)的用水需求因地表水的枯竭會(huì)進(jìn)一步轉(zhuǎn)向抽取地下水。2014年后，遼寧省降雨量普遍偏低，這一情況與地下水儲(chǔ)量在2014年后加速減少相符，說(shuō)明降雨量的減少是遼寧省地下水儲(chǔ)量下降的原因之一。圖3b表明在年內(nèi)變化尺度上，GRACE探測(cè)的地下水儲(chǔ)量變化與降雨量變化存在明顯的時(shí)滯性，降雨量的最大值出現(xiàn)在7月，而地下水儲(chǔ)量的最大值出現(xiàn)在8月，這緣于降雨對(duì)地下水緩慢下滲的補(bǔ)給存在一個(gè)月左右的時(shí)間延遲。

圖3 地下水儲(chǔ)量與降雨量年際變化(a),地下水儲(chǔ)量、降雨量和實(shí)測(cè)水位年內(nèi)變化(b)Fig.3 Yearly variation of groundwater reserve and rainfall variation(a)，monthly variation of groundwater reserves, rainfall and measured water level(b)

2.3 農(nóng)業(yè)對(duì)地下水儲(chǔ)量的影響

圖4表明遼寧省地下水儲(chǔ)量處于長(zhǎng)期虧損的狀態(tài)，與圖2中時(shí)間序列相符。下降嚴(yán)重地區(qū)位于遼寧省北部鐵嶺市與沈陽(yáng)市，與遼寧省水資源公報(bào)發(fā)布的常年地下水位下降漏斗區(qū)相符。圖5表明遼寧省糧食種植面積與糧食產(chǎn)量2002—2017年間持續(xù)增加，各地級(jí)市種植面積占比前兩名為沈陽(yáng)市和鐵嶺市，分別為16.1%和12.1%，廣泛的農(nóng)業(yè)種植造成了該地地下水持續(xù)消耗，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)密集區(qū)與GRACE監(jiān)測(cè)地下水儲(chǔ)量下降中心位置存在明顯的空間相關(guān)性，說(shuō)明農(nóng)業(yè)用水增加是地下水儲(chǔ)量減少的主要原因。

圖4 地下水儲(chǔ)量2002—2017年變化率Fig.4 Rate of change in groundwater reserves during 2002—2017

圖5 種植面積與糧食產(chǎn)量變化(a)及各地級(jí)市種植面積占比(b)Fig.5 Change of planting area and grain yield(a), planting area ratio of each city(b)

3 結(jié)論

(1)2002—2017年，GRACE監(jiān)測(cè)到遼寧省地下水儲(chǔ)量以(-0.42±0.07)cm/a的速率持續(xù)減少。

(2)GRACE具有探測(cè)局部地區(qū)干旱的能力，降雨是遼寧省地下水儲(chǔ)量變化重要的影響因素，在2014年后干旱時(shí)段，遼寧省地下水儲(chǔ)量有加速下降的趨勢(shì)，速率為(-2.65±0.51)cm/a。

(3)GRACE監(jiān)測(cè)到地下水下降嚴(yán)重地區(qū)為鐵嶺市與沈陽(yáng)市，農(nóng)業(yè)發(fā)展以及降雨量的減少是該地地下水儲(chǔ)量劇烈下降的原因。