利用GRACE重力測量反演地下水給水度

吳豪等

摘要：隨著城市的開發(fā)與水資源的短缺，地下水資源越來越受到人們的關注與重視，而在水文學的地下水分支中，給水度又是研究一個水系、流域的重要屬性，傳統(tǒng)的給水度測量方法主要有筒測法、水量平衡法等方法，但是這些方法都費時費力，隨著科技的進步亟需一種能夠快速大范圍高精度的測量蓄水層給水度的新方法。2002年美國航空航天局與德國航天中心聯(lián)合發(fā)射了用來測量地球的變化的GRACE重力衛(wèi)星，已經有過的研究表明，通過GRACE衛(wèi)星發(fā)回的數據的處理，能夠反演出陸地地下水的蓄水量變化，而通過蓄水量與給水度的關系，又能在對監(jiān)測井水位的不斷觀測下得出該地區(qū)的地下水的給水度。本文選取了海河流域作為的研究區(qū)，通過研究驗證GRACE反演地下水給水度的可行性。

關鍵詞：給水度；重力衛(wèi)星； 海河流域

1. 引言

地下水是一種重要的自然資源，又是環(huán)境構成的基本要素。它是自然界水循環(huán)的重要組成部分，是人類賴以生存和社會發(fā)展的重要基礎，與人類活動和生存息息相關。而給水度是水文學中的重要參數，通過給水度，可以分析計算地下水資源的狀況，只有客觀認知給水度的變化規(guī)律以及估測值，才能夠正確的對地下水資源進行量化的估算。對于淺層地下水來說， 給水度μ是指在重力的作用下，地下水位下降一定深度后，地下水位附近延長到地球表面的水平面積巖石柱體釋放出來的水的體積。同時它等于容水度減去持水度之差。

在傳統(tǒng)的水文學中，有很多方法來確定給水度，常用的有筒測法、水量平衡法和抽水試驗法等[1]。

而近幾十年以來，在海河流域水資源緊缺的大背景行下，人們通過在海河流域的各個水系與水域的各支流中上游地區(qū)修建了大量蓄水工程，來緩解水資源緊缺問題和實現多目標綜合興修水利的目的[4]。而海河流域斷流天數逐年增加，這是由于海河流域的地下水流入與產出極不平衡，因此解決這個平衡就是當務之急，而給水度又是了解海河流域水文性質的一個重要因素，因此本篇文章主要簡述一個從GRACE數據反演海河流域給水度的新方法。

2. 研究區(qū)域及數據分析

2.1研究區(qū)概況

海河流域東至渤海，西臨太行，南抵黃河，北接蒙古高原。流域總面積31.82萬平方公里，占全國總面積的3.3%。海河流域包括海河、徒駭馬頰河和灤河3大水系、7大河系、10條骨干河流。其中，海河水系是主要水系，由南部的大清河、漳衛(wèi)河、子牙河和北部的薊運河、潮白河、北運河、永定河組成；灤河水系包括灤河及冀東沿海諸河；徒駭馬頰河水系位于流域最南部，為單獨入海的平原河道。但海河流域人均水資源量僅相當于300立方米。

2.2研究數據

2.2.1 GRACE數據

通過GRACE所觀測到的地球重力場的變化，人們能夠反演出地球地下水層水儲量的變化，例如區(qū)域性的地下水水儲量，Wahr etal[3]～[4]運用11個月的GRACE數據反演出了在3 個大水系盆地內反演了水儲量的變化（密西西比、亞馬遜和1 個匯入孟買灣的水系） ，所估計的水儲量年變化的精度達1～5cm. 利用GRACE 重力數據研究陸地水來源可估計密西西比盆地的蒸發(fā)量。本次研究所采用的GRACE數據是基于美國德克薩斯空間研究中心制作的2007～2009年的RL4.O數據。

2.2.2 GLDAS數據

全球陸面同化系統(tǒng)（Global Land Data AssimilationSystem，GLDAS） 是由美國航空航天局（NASA）戈達德空間飛行中心（GSFC） 和美國海洋和大氣局（NOAA） 國家環(huán)境預報中心（NCEP） 聯(lián)合發(fā)展的全球陸面數據同化系統(tǒng)，GLDAS 是一個全球高分辨率的陸面模擬系統(tǒng)，它融合來自地面和衛(wèi)星的觀測數據來提供最優(yōu)化近實時的地表狀態(tài)變量[5]～[6]。本次研究采用的數據是2007～2009年GLDAS 的空間分辨率為1°×1°時間分辨率為1個月的數據。

2.2.3 水文氣象數據

本研究所用地下水埋深數據來源于《中國地質環(huán)境監(jiān)測地下水位年鑒》，時間段為2007 年1月至2009年12 月共計36個月。每月的地下水觀測井點均大于143 個，且觀測數據包含潛水位和承壓水位[7]。

3. 研究方法簡析

3.1 傳統(tǒng)研究方法局限性

常用的給水度測定方法有：筒測法、野外原位測試法、疏干漏斗法、電測法、實驗室法、抽水試驗法及有限插分計算法等。這些方法在測試手段上， 或者在測定結果精度方面及其代表性， 都存在局限性[8]。而隨著水文地質學和我國各個流域的實際需要，亟需一種新方法來對給水度進行宏觀上大范圍的測定。

3.2 GRACE計算給水度原理分析

陸地蓄水量（Terrestrial Water Storage，TWS）的變化是由于同一流域中不同土壤的蓄水能力而變化，而GRACE衛(wèi)星觀察到的陸地蓄水量的變化則包括了地下水、土壤含水、地表水（包括湖、河、運河以及稻田）、地表的雪、冰和地表生物含水變化的。以前的研究表明，土壤的濕度和地下水是影響陸地蓄水量的主要因素，而雪、冰、地表水、和生物質能對其影響則相對較小。而在一些流域中，能夠觀測到地表水對于總蓄水量改變的貢獻小于1%，因此在本次研究中，假設陸地蓄水量的變化主要是由土壤濕度以及地下水所決定的，由此，能夠得到下面這個公式：

（1）

這里的改變量是每月觀測改變量，SM是指土壤濕度（soil moisture），GWS是地下水蓄水能力（groundwater storage），SM在本文里指的是容積土壤含水量，也就是在土壤中存儲的水分。

在這里，地區(qū)性的水儲量變化是根據從海河流域的分布式監(jiān)測井的時間序列得到的。為了將這些監(jiān)測井的數據轉換到地下水波動的平均時間序列，而在這里，觀測井位的水高變化會乘以給水度，給水度是取值為0～1之間的值，每個月的數據都需要減去平均的水位高度以算出水位高度變化值，這樣就得到了一個監(jiān)測井水位高度、地下水蓄水能力以及給水度之間的關系公式[9]：endprint

（2）

這里的改變量是每月觀測改變量，GWS是地下水蓄水能力（groundwater storage），H是水位高度，就是給水度。

將公式（1）和公式（2）聯(lián)立，就可以得到給水度的具體計算公式：

在這里△TWS數據可以通過GRACE衛(wèi)星的數據處理后得到，△SM數據可以根據GLDAS得到，而△H也能根據監(jiān)測井的數據進行插值從而得到。

4.結果與討論

通過以上數據并分別用ArcGIS進行柵格計算，可以得出年均給水度分布示例圖如下（以2007～2009年為例）：

而通過Excel則可以計算并統(tǒng)計海河流域平均給水度的變化趨勢圖如下（以2005～2009年為例）：

從ArcGIS計算出來的海河流域給水度值可以看出各個地區(qū)的給水度之間的差異，而影響給水度的主要因素有含水層的巖性、潛水面深等，通過觀察2009年各個月份的給水度圖像可以看出海河流域中部一部分的給水度與周邊地區(qū)有明顯差異，說明該地區(qū)的含水層成分較為特殊，根據以往經驗，可以知道這一部分地區(qū)可能是北京燕山山前地區(qū)。而從得到的Excel給水度圖表中能夠直觀的得出海河流域各個月份給水度的變化狀況，可以看出海河流域給水度全年保持在0.005～0.025之間，但是2008年12月出現一個峰值，達到0.045。

5.結論

從結果中可以看到有ArcGIS得到的數據與以往海河流域經驗給水度數據較為接近，而Excel生成的數據卻偏小，這種現象產生的原因主要是因為在插值過程中因為井位分布的差異并且有些位置井位距離太近，從而造成了插值結果的不準確，某些局部地區(qū)的給水度會出現負值，而用Excel的方法并沒有糾正這些誤差，因而造成了整體給水度偏小，誤差較大，而ArcGIS中最后由人工糾正從而糾正了這些誤差因此比Excel更為優(yōu)越。

然而這種方法由于插值方法的局限性以及不成熟，造成了結果并不十分準確，另外由于研究區(qū)域范圍比較小以及觀測井互相影響的原因，也造成了實驗結果得到的給水度不平滑，與實際經驗值相差較多。但作為一種新的研究方向，相對于傳統(tǒng)的給水度測量方法，通過GRACE衛(wèi)星數據來對計算海河流域乃至其他流域的給水度是一個十分可行的新方法。今后的研究方向應該是尋找一種能夠排除相近井位干擾的得到相對準確的承壓層水位柵格圖的插值方法，經過這種精確地插值，這種方法不僅僅能夠以極快得效率得到大范圍地區(qū)的給水度特征，更能夠使給水度的計算值十分準確，從而能夠在相同精度的要求下比傳統(tǒng)方法更加省時省力的得到給水度的值。

6.參考文獻

[1]佟少先， 劉希華， 高萬芝. 基于地下水資源量分析計算中確定給水度的分析[J]. 黑龍江水利科技，2007，35（2）：30

[2]何凡能，王國.海河流域河流季節(jié)化對地下水及生態(tài)環(huán)境的影響[R].

地理學進展，2001，20（3）：287～288

[3]Wahr J ， Swenson S ， Zlotnicki V ， Velicogna I. Time2variable gravity from GRACE： First results. Geophy . Res . Lett . ， 2004 ， 31 ：L11501

[4]Wahr J，Swenson S. Time Variability of the Earths gravityfield ： hydrological and oceanic effects and their possible detection using GRACE. J.Geophys.Res.1998，103（12）： 30205～30229

[5]Rodell M，Houser P R，Jambo R U，et al.The global land data assimilation system[J].Bulletin of the American Meteorological Society，2004，85（3）：381-394.

[6]Wang Yujuan，Wang Shudong，Song Wenlong，et al. Application of GLDAS data to the potential evapotranspiration monitoring in Weihe River Basin[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment，2013，27（12）：54-58.

[7]冉全，潘云，王一如等.GRACE衛(wèi)星數據在海河流域地下水年開采量估算中的應用[J]. 水利水電科技進展，2013，（2）：42-46.

[8]張光輝.野外測定給水度的新方法[J].工程勘察，1989，6：32

[9]Alexander Y.Sun，Ronald Green，Matthew Rodell，Sean Swenson.Inferring aquifer storage parameters using satellite and in situ measurements： Estimation under uncertainty[J].Geophysical Research Letters，2010，37：L10401

作者簡介：吳豪，（1990-），男，遼寧大連人，碩士在讀研究生，主要研究方向為海洋地理信息系統(tǒng)。電子郵箱：wuhao_seer@163.com

通訊作者：孫永華，博士，講師，電子郵箱：syhua1982@163.comendprint