基于GRACE的華北平原地下水干旱時(shí)空特征分析

張昊　丁潔　朱仟　王國(guó)慶

摘要：地下水干旱是一種特殊的水文干旱，其發(fā)生會(huì)對(duì)長(zhǎng)期依賴地下水資源的地區(qū)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。將GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）反演的陸地水儲(chǔ)量變化與GLDAS（Global Land Data Assimilation System）數(shù)據(jù)結(jié)合，估算中國(guó)華北平原地下水儲(chǔ)量變化;并基于地下水干旱指數(shù)DSI（drought severity index）及奇異譜分析SSA（singular spectrum analysis），探究該地區(qū)2002年4月至2017年6月地下水干旱時(shí)空特征及其變化趨勢(shì)。結(jié)果表明：時(shí)間上，2002年4月至2017年6月，華北平原的地下水干旱指數(shù)DSI以0.02/月的速率下降，2013年6月華北平原出現(xiàn)地下水干旱;2016年3月至2017年6月，華北平原地下水干旱情況加重?？臻g上，華北平原呈現(xiàn)中北部地區(qū)地下水干旱較南部嚴(yán)重的特點(diǎn)，中部和北部地區(qū)在2013年6月之后平均DSI低于輕度干旱閾值（-0.80），其中北部地區(qū)2016年6月出現(xiàn)DSI低于嚴(yán)重干旱閾值（-1.60）的情況。

關(guān)鍵詞：地下水干旱; GRACE重力衛(wèi)星; GLDAS; 奇異譜分析; 中國(guó)華北平原

中圖法分類號(hào)： P641

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.10.016

0引 言

干旱是世界上最常見(jiàn)的自然災(zāi)害之一，具有發(fā)生頻率高、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、影響范圍廣的特點(diǎn)[1]，不僅會(huì)給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)巨大損失，還會(huì)造成水資源短缺、土地退化和生態(tài)環(huán)境惡化等不利影響[2]。因此，對(duì)干旱進(jìn)行合理有效的評(píng)估是十分必要的。干旱在廣義上通常被定義為4種，即氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱和社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱[3-4]。此外，Van等[5]在2000年對(duì)地下水干旱做出了具體的定義，即明確了地下水干旱為缺乏地下水補(bǔ)給，或在某一地區(qū)和某一特定時(shí)期內(nèi)以地下水儲(chǔ)量或地下水水頭表現(xiàn)的地下水缺乏。2010年，Mishra等[3]指出前人對(duì)地下水干旱的研究較少，且在前人的研究中尚未將地下水干旱進(jìn)行系統(tǒng)的分類，因此提出將地下水干旱作為一種獨(dú)立的干旱。此后，全球多個(gè)地區(qū)，例如英國(guó)[6]、美國(guó)[7]、印度[8]、中國(guó)[9-10]等，關(guān)于地下水干旱時(shí)空演變特征等方面的研究逐漸展開(kāi)。例如：艾啟陽(yáng)等[9]利用中國(guó)黑河流域地下水井觀測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建地下水干旱指數(shù)，分析了該流域內(nèi)地下水干旱的時(shí)空演變規(guī)律;Han等[10]利用基于GRACE的地下水干旱指數(shù)，分析了中國(guó)黃土高原地下水干旱的時(shí)空特征及植被覆蓋變化對(duì)它的影響。地下水干旱作為水文干旱中的特殊類型，不僅會(huì)對(duì)地下水系統(tǒng)造成影響，甚至?xí)M(jìn)一步影響社會(huì)的生產(chǎn)生活，其發(fā)生會(huì)導(dǎo)致地下水水位下降、地下水儲(chǔ)量減少，進(jìn)而影響地區(qū)供水和農(nóng)業(yè)灌溉[11-12]。對(duì)地下水干旱進(jìn)行評(píng)估有助于規(guī)劃應(yīng)對(duì)干旱的措施。中國(guó)擁有世界約20%的人口，但地表水資源僅為全球的5%～7%，因此大量依賴地下水（全國(guó)40%以上的農(nóng)田灌溉以及60%以上的城市生活飲用都依賴于地下水）[13-14]。華北平原作為中國(guó)的政治經(jīng)濟(jì)及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中心，淡水資源消耗量占全國(guó)近30%[15]，但由于本身地表水資源不足，其中50%以上的淡水來(lái)自于地下水[16]。2011年，山西省地下水供水量占供水總量的52%，河南省、北京市近60%的淡水資源供應(yīng)來(lái)自地下水，河北省的供水水源中地下水供水量超過(guò)了79%[15]。由于多年來(lái)地下水過(guò)度抽取，華北平原的地下水已經(jīng)嚴(yán)重枯竭[17-18]，2013～2016年該區(qū)地下水位下降速率已達(dá)（3.9±0.3） cm/a[18]，發(fā)生地下水干旱的可能性增大，將會(huì)對(duì)華北平原的社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重影響。

地下水干旱的評(píng)估依賴于地下水的監(jiān)測(cè)，而傳統(tǒng)方法一般為建立地下水監(jiān)測(cè)井，但該方法存在監(jiān)測(cè)站點(diǎn)分布不均、數(shù)據(jù)記錄不連續(xù)、數(shù)據(jù)獲取受限等局限性。隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，原有的基于地面監(jiān)測(cè)井的地下水監(jiān)測(cè)方法得以改進(jìn)，區(qū)域尺度的大規(guī)模地下水監(jiān)測(cè)得以實(shí)現(xiàn)[19]。2002年，美國(guó)航空航天局和德國(guó)航空航天中心聯(lián)合發(fā)布的GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）重力衛(wèi)星，通過(guò)精確測(cè)量地球重力場(chǎng)的變化反演陸地水儲(chǔ)量的變化[20-21]，在反映土壤含水量、雪水當(dāng)量、生物質(zhì)量以及冠層含水量變化的同時(shí)能夠反映地下水儲(chǔ)量變化[22-23]。GRACE重力衛(wèi)星突破了傳統(tǒng)地面觀測(cè)在時(shí)空尺度上的局限，為觀測(cè)地下水儲(chǔ)量變化、評(píng)估地下水干旱拓展了一條新的途徑[24-25]。基于GRACE的地下水干旱指標(biāo)也陸續(xù)被提出，如Thomas等[7]開(kāi)發(fā)了基于GRACE的地下水干旱指數(shù)GGDI（GRACE groundwater drought index），用于監(jiān)測(cè)美國(guó)加利福尼亞中央山谷的地下水干旱情況，并表明該指數(shù)是評(píng)估地下水干旱情況的有效工具。Han等[26]參照Z(yǔ)hao等[27]提出的GRACE干旱指數(shù)算法，提出了GWSA-DSI干旱指數(shù)，有效地評(píng)估了珠江流域的地下水干旱情況，該指數(shù)較GGDI計(jì)算簡(jiǎn)單，且保留了干旱變化的季節(jié)性特征。

本文將2002年4月至2017年6月GRACE RL06 Mascon反演的陸地水儲(chǔ)量變化與GLDAS（Global Land Data Assimilation System）陸面模式結(jié)合，以估算整個(gè)華北平原地下水儲(chǔ)量變化。利用基于GRACE的地下水干旱指數(shù)DSI，對(duì)該地區(qū)干旱的時(shí)間演變和空間分布特征進(jìn)行全面分析，并結(jié)合奇異譜分析SSA（singular spectrum analysis）探究地下水干旱的趨勢(shì)變化，以期為該地區(qū)的地下水干旱監(jiān)測(cè)和水資源管理提供參考依據(jù)。

1研究區(qū)域概況

本文研究的華北平原地處中國(guó)中東部，位于東經(jīng)110.23°～122.71°、北緯29.68°～42.67°之間，該地區(qū)包括北京市、天津市、河北省、河南省、山西省、山東省、安徽省和江蘇省[28-29]，如圖1（a）所示，區(qū)域總面積約946 077 km2，總?cè)丝跀?shù)約49 183萬(wàn)人，人口密度約520人/km2[15]。華北平原氣候類型屬于溫帶季風(fēng)氣候和亞熱帶季風(fēng)氣候，研究時(shí)段內(nèi)的夏季平均氣溫為24.45 ℃，冬季平均氣溫為0.18 ℃，季節(jié)變化明顯。研究區(qū)內(nèi)多年平均降水量為134.65 mm，其中夏季多年平均降水量可達(dá)277.55 mm，而冬季多年平均降水量?jī)H42.67 mm，年內(nèi)降水分配不均。華北平原總體地勢(shì)較低，西部和北部因有太行山脈和燕山山脈，海拔可達(dá)3 000 m以上，如圖1（b）所示，是世界上最大的含水層系統(tǒng)之一，但由于超采現(xiàn)象嚴(yán)重，已形成多個(gè)“漏斗區(qū)”[30]。

2研究數(shù)據(jù)與方法

2.1研究數(shù)據(jù)

2.1.1GRACE Mascon數(shù)據(jù)

GRACE重力衛(wèi)星反演陸地水儲(chǔ)量變化的方法按反演原理不同主要分為2類：球諧系數(shù)（spherical harmonic coefficients）反演法和Mascon（mass concentration）方法[31]。球諧系數(shù)反演方法是將研究時(shí)間段內(nèi)所有Level-2 GRACE數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供的時(shí)變重力場(chǎng)模型數(shù)據(jù)的平均值作為穩(wěn)態(tài)重力場(chǎng)模型，通過(guò)計(jì)算相對(duì)穩(wěn)態(tài)重力場(chǎng)模型球諧系數(shù)的改變量，并加以濾波處理，反演得到陸地水儲(chǔ)量變化[32-33]。Mascon方法是采用Level-1B GRACE數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的星間距離及變率數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)、加速度計(jì)數(shù)據(jù)等，基于點(diǎn)質(zhì)量模型原理構(gòu)建星間距離變率觀測(cè)值和地表區(qū)域網(wǎng)格質(zhì)量變化之間的直接函數(shù)關(guān)系式[34]。與球諧系數(shù)反演方法相比，Mascon方法的噪聲更低，并且有效處理了質(zhì)量泄漏問(wèn)題，減少了誤差并保留了更多信號(hào)[35]。本研究使用了德克薩斯大學(xué)空間研究中心CSR（Center for Space Research at the University of Texas）最新發(fā)布的RL06 Mascon數(shù)據(jù)產(chǎn)品（簡(jiǎn)稱為CSR）提供的陸地水儲(chǔ)量變化TWSA（terrestrial water storage anomalies）數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為2002年4月至今，空間分辨率為0.25°×0.25°，時(shí)間分辨率為月尺度。由于數(shù)據(jù)集缺失2017年7月至2018年5月數(shù)據(jù)，因此本研究選取時(shí)間長(zhǎng)度為2002年4月至2017年6月（http：∥www2.csr.utexas.edu/grace）[36]。對(duì)于研究時(shí)段內(nèi)缺失的部分月份數(shù)據(jù)，采用線性插值法進(jìn)行插補(bǔ)[25，37]。

2.1.2GLDAS數(shù)據(jù)

全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)GLDAS由美國(guó)航空航天局NASA（National Aeronautics and Space Administration）和國(guó)家海洋和大氣管理局NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）合作開(kāi)發(fā)。GLDAS利用數(shù)據(jù)同化技術(shù)，將衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，生成最接近觀測(cè)數(shù)據(jù)的地表狀態(tài)量和通量[38]。分別基于VIC、CLM、CLSM和Noah四種陸面模型推出了4種數(shù)據(jù)產(chǎn)品，本研究使用Noah V2.1模型（簡(jiǎn)稱Noah）的輸出數(shù)據(jù)（https：∥disc.gsfc.nasa.gov/），主要為土壤水分、植物冠層水和雪水當(dāng)量數(shù)據(jù)。相比GLDAS其他數(shù)據(jù)產(chǎn)品，該模型的數(shù)據(jù)具有模式先進(jìn)、空間分辨率高、驅(qū)動(dòng)場(chǎng)穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)[39]，其空間分辨率為0.25°×0.25°，時(shí)間分辨率為月尺度，為保持與CSR數(shù)據(jù)研究時(shí)段一致，選取時(shí)間長(zhǎng)度為2002年4月至2017年6月。在本研究中將土壤水分、植物冠層水和雪水當(dāng)量數(shù)據(jù)之和用于驗(yàn)證基于CSR的陸地水儲(chǔ)量變化的精確度 [40-41]，并與GRACE數(shù)據(jù)結(jié)合，反演地下水儲(chǔ)量變化。

2.2研究方法

2.2.1地下水儲(chǔ)量變化反演

陸地水儲(chǔ)量變化TWSA（terrestrial water storage anomalies）主要包括地下水儲(chǔ)量變化GWSA（groundwater storage anomalies）、土壤水分變化SMSA（soil moisture anomalies）、表面水變化SWA（surface water anomalies）、雪水當(dāng)量變化SWEA（snow water equivalent anomalies）和生物質(zhì)量變化BMA（biomass anomalies）。其中生物質(zhì)量變化對(duì)陸地水儲(chǔ)量變化影響極小，可忽略不計(jì)[42]，因此地下水儲(chǔ)量變化GWSA可由式（1）計(jì)算得出：

3結(jié)果分析

3.1GRACE數(shù)據(jù)驗(yàn)證

本研究所用的GLDAS的SMSA，SWA和SWEA數(shù)據(jù)的可靠性在很多研究中已得到證明，且該數(shù)據(jù)現(xiàn)已通常被直接用于與GRACE數(shù)據(jù)結(jié)合反演地下水儲(chǔ)量研究[10-12，14]。因此，本研究?jī)H對(duì)GRACE數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。由于缺乏地下水觀測(cè)數(shù)據(jù)，在驗(yàn)證GARCE數(shù)據(jù)的可靠性時(shí)，研究學(xué)者多采用GLDAS反演的TWSA與GRACE反演的TWSA互相比較驗(yàn)證的方法[25，40]，因此，本文采用GLDAS Noah（Noah）反演的TWSA與GRACE CSR（CSR）反演的TWSA相比較，以驗(yàn)證GARCE數(shù)據(jù)的可靠性。

本研究分別在時(shí)間與空間上對(duì)基于CSR的TWSA和基于Noah的TWSA之間的相關(guān)性進(jìn)行了分析。從圖2可以看出，研究時(shí)段（2002年4月至2017年6月）內(nèi)基于CSR和Noah的TWSA整體上變化較為一致。圖3為CSR和Noah估計(jì)的TWSA的線性擬合結(jié)果，二者呈顯著相關(guān)（p<0.01），皮爾遜相關(guān)系數(shù)r=0.63，均方根誤差RMSE=5.23 cm。圖2顯示出：基于CSR的TWSA變化范圍為-14.77～8.52 cm，基于Noah的TWSA變化范圍為-7.10～8.83 cm。2002～2011年，基于CSR和基于Noah的TWSA基本一致，但2011年后，二者差異隨時(shí)間逐漸增大。其原因是CSR估計(jì)的TWSA包括土壤水分、雪水、植物冠層水和地下水儲(chǔ)量的變化，而Noah模型估計(jì)的TWSA不包括地下水儲(chǔ)量的變化，當(dāng)?shù)叵滤畠?chǔ)量變化較大時(shí)二者的結(jié)果會(huì)存在差異。這一現(xiàn)象也表明：在2011年后華北平原地下水儲(chǔ)量可能存在下降，并且近年來(lái)下降速度加快，此結(jié)論與Zhao等[18]、Zheng等[48]研究結(jié)論相似，其研究亦表明華北平原部分地區(qū)地下水儲(chǔ)量呈下降趨勢(shì)，且2013年后下降速度明顯增大。

圖4顯示出CSR和Noah的TWSA的空間分布都呈現(xiàn)出中部地區(qū)下降、北端和南端上升的情況。不同的是，基于CSR和Noah的TWSA全時(shí)段平均值在空間上最大增加分別為4.07，2.47 cm/月，最大損失分別為-8.77，-5.13 cm/月。Noah相較CSR對(duì)TWSA的估計(jì)不足，其原因可能是模型估計(jì)中TWSA成分不完整[40]?？傮w上，GRACE重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)與GLDAS水文模型在空間上具有較好的一致性，均表現(xiàn)出中部地區(qū)TWSA下降，北端和南端TWSA上升的分布規(guī)律。時(shí)空評(píng)估結(jié)果表明，基于GRACE的陸地水儲(chǔ)量定量估計(jì)是可靠的，可作為進(jìn)一步研究地下水干旱的數(shù)據(jù)源。

3.2基于DSI的地下水干旱時(shí)空特征分析

3.2.1時(shí)間特征

利用奇異譜分析SSA去除DSI時(shí)間序列中的不規(guī)則信號(hào)及噪聲的影響后，可以提取出該序列的變化趨勢(shì)。圖5顯示了2002年4月至2017年6月華北平原地下水干旱的時(shí)間變化特征，DSI整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，下降速率為0.02/月。在3.1節(jié)中提到基于CSR的TWSA，從2011年開(kāi)始低于基于Noah的TWSA，其原因可能是地下水儲(chǔ)量的下降;而圖5顯示：華北平原的DSI在2011年之后逐漸接近發(fā)生地下水干旱的閾值，進(jìn)一步表明華北平原近年來(lái)地下水出現(xiàn)干旱。本研究顯示：2013年6月，華北平原DSI出現(xiàn)低于-0.80的現(xiàn)象，即地下水干旱開(kāi)始出現(xiàn);此后，DSI呈現(xiàn)不斷下降的趨勢(shì)，尤其是2015年之后，下降趨勢(shì)加快，華北平原的地下水干旱變得愈加嚴(yán)重。2013年6月前，DSI未出現(xiàn)低于-0.80的情況，DSI在-0.84～1.92之間變化，其變化趨勢(shì)為0.48/月;2002年9月，DSI為全時(shí)段最高（DSI=1.92）。2013年6月后，DSI在-2.53～-0.55之間變化，其變化趨勢(shì)為-1.35/月。2016年3月，DSI第一次低于-1.30，即出現(xiàn)了中度干旱，且在此之后發(fā)生的地下水干旱等級(jí)均高于此，即地下水干旱呈現(xiàn)出愈加嚴(yán)重趨勢(shì)。2016年6月，華北平原DSI第一次低于-1.60（-1.88），出現(xiàn)了重度干旱;2016年8月，DSI第一次低于-2.00（-2.17），出現(xiàn)了極端干旱，之后的DSI仍顯示出不斷下降的趨勢(shì)。

3.2.2空間特征

圖6為不同時(shí)間（段）華北平原地下水干旱指數(shù)DSI的空間分布情況。圖6（a）顯示：2002年9月，華北平原大部分地區(qū)的DSI為正值，其中最大值為3.15，即華北平原的大部分區(qū)域未發(fā)生地下水干旱，DSI為負(fù)值的地區(qū)主要分布在西南少部分地區(qū)（河南西部），其中最小值為-2.57，即有極端干旱發(fā)生。圖6（b）～（d）顯示出2016年3，6月和8月華北平原DSI的低值大多分布在中、北部地區(qū)（北京市、天津市、河北省、山西省、山東省、河南省中北部、安徽省北部、江蘇省北部），最小值分別為-2.18，-2.45，-3.02，均有極端干旱發(fā)生，且干旱情況逐漸加劇。圖6（e），（f）分別顯示了華北平原2002年4月至2017年6月間發(fā)生輕度地下水干旱之前（2002年4月至2013年5月）和之后（2013年6月至2017年6月）的平均DSI空間分布，從中可以看出：出現(xiàn)輕度地下水干旱之前，華北平原的DSI變化范圍為（-0.17～0.24）/月;而之后，華北平原除安徽南部和江蘇南端的大部分區(qū)域的DSI低于干旱閾值-0.80，最小為-2.46/月。這意味著，相較于2013年6月之前，2013年6月之后華北平原的整體地下水干旱情況在空間上變得更加嚴(yán)重，且中北部地區(qū)地下水干旱情況較南部嚴(yán)重。

4討 論

根據(jù)以上研究結(jié)果，2002年4月至2017年6月華北平原的地下水干旱呈現(xiàn)愈發(fā)嚴(yán)重的趨勢(shì)。Wang等[25]也指出，根據(jù)其使用的地下水干旱指數(shù)GGDI分析得到的結(jié)果表明，2003～2015年華北平原地下水干旱變得更加頻繁。事實(shí)上，為了緩解華北平原水資源緊張的現(xiàn)狀，中國(guó)已于2002年提出了南水北調(diào)工程，其中主要向華北平原輸水的中線與東線工程分別于2014年12月和2013年11月開(kāi)始運(yùn)行。調(diào)水計(jì)劃假定城市生活和工業(yè)用水需求在2010～2025年間保持不變，且在現(xiàn)階段主要考慮減少地下水在城市生活和工業(yè)中的用水量[49]。然而，隨著城市化和工業(yè)的發(fā)展，城市生活和工業(yè)用水需求是不確定的[50]。這使得再分配給農(nóng)業(yè)灌溉的地表水量仍像以前一樣不確定[49]。因此，致使農(nóng)業(yè)灌溉對(duì)地下水的消耗沒(méi)有得到明顯的減少，如北京仍有超80%的農(nóng)業(yè)用水來(lái)自地下水。其次，南水北調(diào)的配套工程在2013～2017年間仍處于逐步建成階段，導(dǎo)致其實(shí)際供水量在工程啟動(dòng)初期相較多年平均設(shè)計(jì)供水量低。例如中線工程2015年和2016年實(shí)際供水量分別為23.0億m3和36.0億m3，較其計(jì)劃量95.0億 m3/a低[51]，東線工程2016年實(shí)際供水量為8.9億m3，也低于其計(jì)劃量36.0 億m3/a（中國(guó)水利部，http：∥nsbd.mwr.gov.cn/）。華北平原由于長(zhǎng)期持續(xù)的地下水過(guò)度開(kāi)采，過(guò)去50 a淺層含水層的平均地下水位下降了15 m以上，深層含水層的地下水位下降了28 m以上[49]。因此，造成嚴(yán)重的地下水枯竭問(wèn)題很難在短期內(nèi)得到很好的緩解。但隨著南水北調(diào)工程的完善，該工程實(shí)際供水量逐年增加，對(duì)華北平原地下水補(bǔ)給的促進(jìn)作用將會(huì)在未來(lái)逐漸體現(xiàn)[51]。

5結(jié) 論

GRACE作為干旱監(jiān)測(cè)的新方法，能夠直觀、可靠地從水儲(chǔ)量變化的角度捕捉水資源的動(dòng)態(tài)變化。本文利用基于GRACE RL06 Mascon的地下水儲(chǔ)量變化作為地下水干旱指數(shù)的計(jì)算基礎(chǔ)，并利用該指數(shù)和奇異譜分析SSA探究華北平原地下水干旱時(shí)空特征。研究結(jié)果表明：時(shí)間上，華北平原地下水干旱指數(shù)DSI在2002年4月至2017年6月間呈現(xiàn)逐年降低的趨勢(shì)，即地下水干旱在研究時(shí)段內(nèi)逐年嚴(yán)重。值得注意的是，根據(jù)本文使用的地下水干旱指數(shù)，華北平原2013年開(kāi)始出現(xiàn)地下水干旱，并在2016年之后，DSI以1.35/月的速率下降，即近年地下水干旱情況變得更加嚴(yán)重。空間上，地下水干旱大多發(fā)生在華北平原的中北部，尤其是北京市、天津市、河北省、山西省、山東省中西部、河南省北部、安徽省北部和江蘇省北部。本研究利用基于GRACE的地下水干旱指數(shù)評(píng)估了近年來(lái)華北平原地下水干旱情況加劇的時(shí)間演變特征，及中北部干旱情況較南部嚴(yán)重的空間特征，有助于更好地理解該地區(qū)的地下水資源匱缺情況，為該地區(qū)地下水資源管理、減緩和防御自然災(zāi)害等提供參考。

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（編輯：江 文）

Abstract：Groundwater drought is a distinctive type of hydrological drought，which could severely affect the areas dependent chronically on groundwater resources.This study estimatedthe groundwater storage anomalies in North China Plain by combining the terrestrial water storage anomalies retrieved from GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）and the GLDAS（Global Land Data Assignment System）data.Besides，the spatial-temporal characteristics and trends of groundwater drought in this region from April 2002 to June 2017 were investigated based on the groundwater drought index DSI（drought severity index）and singular spectrum analysis（SSA）.The results showed thatat temporal scale，the DSI decreased at a rate of 0.02/month from April 2002 to June 2017.In June 2013，the groundwater drought occurred in North China Plain.From March 2016 to June 2017，the groundwater drought became more severe in North China Plain.Spatially，the groundwater drought in the central and northern regions was more severe than that in the south part of North China Plain.After June 2013，the mean values of DSI in the central and northern regions were lower than the threshold of moderate drought（-0.80）.In the northern region，DSI was below the threshold of severe drought（-1.60）in June 2016.

Key words：groundwater drought;GRACE;GLDAS;singular spectrum analysis;North China Plain