ICESat-2/ATLAS測高數(shù)據(jù)在青海湖湖泊水位估計(jì)中的應(yīng)用

吳紅波， 王寧練， 郭忠明

(1.陜西理工大學(xué) 地理科學(xué)系， 陜西 漢中 723000； 2.西北大學(xué) 陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710127； 3.中國科學(xué)院青藏高原地球科學(xué)卓越創(chuàng)新中心， 北京 100101)

1 研究背景

隨著先進(jìn)對地觀測技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，星載遙感技術(shù)已成為獲取地球各圈層及交互過程信息的重要手段之一[1-2]。其中，星載激光雷達(dá)(light detection and ranging，LiDAR)測高技術(shù)將激光雷達(dá)系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)(global positioning system，GPS)、衛(wèi)星通信-測控系統(tǒng)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)融為一體[3]，具有覆蓋范圍廣、測量精度高、時(shí)效性較好、多時(shí)相等優(yōu)勢，為準(zhǔn)確獲取地球表面各圈層物質(zhì)質(zhì)量變化及遷移以及海平面、地表水體水位和地物三維空間信息提供了有效的技術(shù)支撐[4]。2003年1月13日全球首顆冰、云和陸地高程衛(wèi)星ICESat-1(ice，cloud and land elevation satellite-1)發(fā)射成功，其搭載的地球科學(xué)激光測高系統(tǒng)GLAS(geoscience laser altimeter system)能夠在全球或者較大空間范圍內(nèi)全天候、不間斷地觀測地球表面空間和結(jié)構(gòu)[5]，主要用于測量冰川和冰蓋質(zhì)量變化、氣溶膠厚度、海冰厚度、地表水體水位、海平面變化、植被冠層高度和生物量以及三維地形信息[6]。ICESat-1/GLAS在2003至2009年運(yùn)行期間，為林學(xué)、冰凍圈科學(xué)、全球氣候與環(huán)境變化、大地測量學(xué)、海洋科學(xué)、水文模型與循環(huán)等研究提供了連續(xù)、周期性、高精度的歷史記錄數(shù)據(jù)。

為了克服ICESat-1衛(wèi)星航跡間隔較大、數(shù)據(jù)覆蓋和空間代表性不足等問題，ICESat-2衛(wèi)星搭載了先進(jìn)地形激光測高儀系統(tǒng)ATLAS(advanced topographic laser altimeter system)，其中，光子計(jì)數(shù)激光測高儀(photon-counting laser altimeter)每秒發(fā)射10 000個(gè)激光脈沖來進(jìn)行地表高度測量，測量精度約為5 mm，將繼續(xù)觀測山地冰川和極地冰蓋高度變化、陸地和植被高度、內(nèi)陸水體水位、海平面、海冰厚度、云層厚度等空間信息[7]。ICESat-2衛(wèi)星提供的測量數(shù)據(jù)填補(bǔ)了ICESat-1與“冰橋行動(dòng)”[8]、歐空局的CryoSat-2之間的空隙[9]。國內(nèi)外研究人員利用ICESat-2產(chǎn)品估計(jì)湖泊水位變化[10-11]、山地冰川高程變化[12]、植被垂直結(jié)構(gòu)[13]、海冰厚度等[14-15]的研究成果已有報(bào)道，研究結(jié)果側(cè)重于ATLAS產(chǎn)品的基礎(chǔ)理論、應(yīng)用和估測精度驗(yàn)證。Yuan等[16]選取了中國境內(nèi)30座水庫和水域面積大于10 km2的湖泊，利用ICESat-2測高資料提取水位信息并與觀測值進(jìn)行了精度檢驗(yàn)，結(jié)果表明，ATLAS測高儀的水位估計(jì)值的相對誤差為0.06 m，每條軌道上光斑高程的標(biāo)準(zhǔn)偏差小于0.17 m；Kwok等[17]利用ICESat-2和CryoSat-2資料對2018年10月14日至2019年4月底北極海冰上的積雪厚度進(jìn)行了估算，討論了積雪深度估計(jì)的不確定性；Neuenschwander等[18]利用ATL08產(chǎn)品對ICESat-2衛(wèi)星下軌道內(nèi)的三維地形重建和地表植被冠層進(jìn)行了定量評估，表明光斑腳點(diǎn)位置存在5 m水平偏移，地表和植被冠層高度估計(jì)的均方根誤差分別為0.85和3.20 m；Zhang等[19]利用多光束高度計(jì)實(shí)驗(yàn)激光雷達(dá)MABEL(multiple altimeter beam experimental lidar)數(shù)據(jù)，估算出美國北卡羅萊納州東海岸區(qū)域的海平面的背景噪聲率，不僅填補(bǔ)了水面噪聲光子理論的空白，也提供了一種快速有效的地表分類方法；Wang等[20]評估了ICESat-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)在地表高程變化中的估測性能，得出ICESat-2/ATLAS與機(jī)載LiDAR系統(tǒng)反演的地面標(biāo)高的均方根誤差分別為-0.61和1.96 m，在森林、凍土和裸地上的地面標(biāo)高的RMSE(root mean square error)值分別為-0.64、-0.61和-0.59 m；Brunt等[21]利用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)高程數(shù)據(jù)、ICESat-2衛(wèi)星的ATL03和ATL06產(chǎn)品提取了南極冰蓋高度變化值，表明GNSS(global navigation satellite system)高程數(shù)據(jù)的絕對誤差為5.6 cm，ATL03產(chǎn)品的絕對誤差小于5 cm，而ATL06產(chǎn)品的絕對誤差小于3 cm。雖然研究人員對ATLAS產(chǎn)品在理論方法、測量精度、實(shí)地驗(yàn)證方面開展了一些嘗試和應(yīng)用[22]，但是基于ATL13產(chǎn)品重建湖泊水位時(shí)變序列的相關(guān)研究較少，亟待借助連續(xù)實(shí)地水位觀測，分析湖泊水位估計(jì)精度的不確定因素(如湖岸線、波浪、湖流、浮冰等)，探討ATL13產(chǎn)品重構(gòu)日、月、季節(jié)和年際湖泊水位時(shí)變序列的可行性。

為了檢驗(yàn)ATL13產(chǎn)品估計(jì)湖泊水位的估計(jì)精度和時(shí)空差異，文中選擇青藏高原地區(qū)的青海湖作為研究對象，基于2018年10月31日至2019年11月8日期間的ATL13測高數(shù)據(jù)提取青海湖水域的水面高程，借助風(fēng)浪、水位、氣象觀測等資料，分析ATL13產(chǎn)品中6束激光脈沖的湖泊水位估計(jì)精度。考慮到大風(fēng)天氣下的湖泊水域會(huì)有較大波浪，選擇剛察站風(fēng)力等級(jí)0～2級(jí)和3～5級(jí)天氣條件下的ATL13產(chǎn)品中的水面高程記錄，分析水面波浪對湖泊水位估計(jì)精度的影響。由于青海湖湖泊水域范圍較大，提取同一時(shí)期的6束脈沖所記錄的湖泊水位，分析湖泊水面高程剖面上的空間差異，并重構(gòu)了湖泊水位日均和月均變化特征，其結(jié)果可為內(nèi)陸湖泊、水庫、河流水位變化研究提供理論參考和技術(shù)借鑒。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 ATLAS測高數(shù)據(jù) 為了繼續(xù)執(zhí)行ICESat-1衛(wèi)星的測量任務(wù)，2018年9月15日ICESat-2衛(wèi)星在美國加利福尼亞范登堡空軍基地成功升空，ICESat-2衛(wèi)星軌道運(yùn)行高度為500 km，對地飛行速度為6.76 km/s，回歸周期為91 d，軌道傾角為92°，共預(yù)設(shè)1 387個(gè)軌道。搭載在ICESat-2衛(wèi)星上的ATLAS激光測高儀重約155 kg，采用綠色波段532 nm處激光脈沖和單光子敏感探測器來測量地表空間信息[23]。ATLAS測高儀使用3對光束(共6束)，每對光束之間間隔約3 km，間距約90 m，激光脈沖需要3.3 ms時(shí)長就能到達(dá)地球并返回。單束脈沖在地表形成的光斑直徑為17 m，脈沖頻率為10 kHz，沿升/降軌道方向光斑采樣間隔為0.7 m，單束脈沖半峰全寬(full width at half maximum，F(xiàn)WHM)為1.6 ns。由于ATL13產(chǎn)品可用于湖泊、河流、水庫、人工運(yùn)河等水位估計(jì)[24]， 故采用2018年10月31日至2019年11月8日期間ATL13中的6束測高脈沖提取青海湖水域范圍內(nèi)水面高程(見圖1)。ICESat-2衛(wèi)星的6束激光脈沖在地表形成6 km寬幅的條帶狀區(qū)域，激光脈沖的地表覆蓋范圍和光斑數(shù)量的增加，可降低地表坡度和粗糙度所引起的高程偏差，縮小升/降軌道之間的空隙。

圖1 青海湖流域及ATL13數(shù)據(jù)分布

Level 3A級(jí)ATL13產(chǎn)品用于青海湖湖泊水域表面瞬時(shí)水位提取，數(shù)據(jù)版本為V002，數(shù)據(jù)類型有shape矢量、csv、hdf、asccii、二進(jìn)制等格式，可從美國國家冰雪數(shù)據(jù)中心(National Snow and Ice Data Center，NSIDC)獲取，數(shù)據(jù)下載網(wǎng)址URL：https://snsidc.org/data/atl13/versions/2。每個(gè)數(shù)據(jù)包提取光斑腳點(diǎn)的經(jīng)度、緯度、高程、過境日期、大地水準(zhǔn)高度、水面高度、標(biāo)準(zhǔn)偏差等參數(shù)，青海湖水域內(nèi)有效的光斑數(shù)量共計(jì)213 351個(gè)，見表1。

表1 2018年10月-2019年11月青海湖湖區(qū)水域ATL13產(chǎn)品光斑匯總

2.1.2 觀測數(shù)據(jù) 青海湖年初、年末、年均水位和水量變化數(shù)據(jù)來源于《青海省水資源公報(bào)》和青海水利信息網(wǎng)(URL：http://slt.qinghai.gov.cn/)，其中水域面積包括青海湖大湖區(qū)、沙島湖和海晏灣，不含尕海、果錯(cuò)。下社水文站的水位觀測時(shí)段為當(dāng)年5月份至10月份，用當(dāng)日水位觀測值與ICESat-2衛(wèi)星的水位估計(jì)值進(jìn)行對比驗(yàn)證。2018年10月至2019年11月青海湖湖泊水位資料從法國地球空間物理和海洋學(xué)研究實(shí)驗(yàn)室(Laboratoire d’Etudes en Géophysique etceanographie Spatiales，LEGOS)獲取，下載網(wǎng)址URL：http://www.legos.obs-mip.fr/observations。剛察氣象站的風(fēng)速日值、時(shí)值記錄資料來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)下載網(wǎng)址URL：http://data.cma.cn/，資料內(nèi)容包括最大風(fēng)速、最小風(fēng)速和平均風(fēng)速等。2018年9-10月和2019年4-5月期間，在青海湖湖泊水域南緣和北緣(見圖1)，使用厘米級(jí)差分GPS采集儀對湖泊水域邊界和平地高程進(jìn)行測量，并隨機(jī)選取53個(gè)地面控制點(diǎn)用于ATL13產(chǎn)品光斑腳點(diǎn)高程的精度分析。湖泊水面波浪高度采用SBF3-1型波浪浮標(biāo)遙測系統(tǒng)測量，測量范圍為0.1～2.0 m，采樣周期為15 s。

2.2 研究方法

首先，利用水體、流域邊界等基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)對ATL13產(chǎn)品中光斑中心經(jīng)度、緯度信息做掩膜處理，提取青海湖湖區(qū)內(nèi)ICESat-2衛(wèi)星的星下航跡，并做光子信號(hào)延遲、地球物理修正等；其次，根據(jù)ATLAS測高儀的6束激光脈沖在水面的高程初始值，對原始信號(hào)做背景噪聲處理并提取每個(gè)數(shù)據(jù)包內(nèi)有效信號(hào)的相關(guān)參數(shù)(波峰、波谷、起止時(shí)間、能量、頻率等)；再次，對6束脈沖信號(hào)所對應(yīng)的光斑高程進(jìn)行修正(重力位異常、水準(zhǔn)面高度、投影變形)，計(jì)算出修正后的光斑高程相關(guān)參數(shù)(最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、高程差范圍等)和湖泊水位瞬時(shí)水位；最后，剔除波浪、漂浮物、湖岸線、濕地植物等引起的水位異常值，利用湖泊水域內(nèi)6束激光脈沖對應(yīng)的有效光斑高程進(jìn)行線性加權(quán)，求出湖泊水位平均值，技術(shù)路線見圖2。

圖2 技術(shù)路線

2.3 湖泊水位估計(jì)及誤差分析

2.3.1 湖泊水位估計(jì) ICESat-2衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)估計(jì)湖泊、水庫、河流等地表水體的瞬時(shí)水位Hlake計(jì)算式如下：

Hlake=Hsat-Crange+Cdelay+Cpressure+Cwet+

Cst+Cpt+e

(1)

式中：Hsat為衛(wèi)星在近極地軌道面上的飛行高度，km；Crange為ATLAS測高儀到地球表面或者物體表面的歐氏距離，km；Cdelay為電離層折射或者延遲誤差，m；Cpressure為激光脈沖在大氣層傳輸過程中，大氣氣壓變化所引起的光子信號(hào)延遲，m；Cwet為激光脈沖穿過對流層時(shí)，大氣濕度變化引起的延遲校正，m；Cst為地殼運(yùn)動(dòng)或者形變所引起的垂直高度異常值，m；Cpt為潮汐變化所引起的湖區(qū)水面高程誤差，m；e為未考慮的其他不確定性偏差，m，包括激光脈沖的后效應(yīng)[25]、背景噪聲干擾等。

(2)

式中：halt,lake為2 160階重力位模型Earth Gravitational Model 2008(EGM2008)模擬出的湖泊水面高程，m，格點(diǎn)大小為5′×5′；a為斜率；b為高程偏移常數(shù)[26]。

(3)

在任一時(shí)段ti+1-ti內(nèi)，湖泊水域日均水位變化量ΔH為:

(4)

2.3.2 誤差分析 目前，光子散射、高背景噪聲和大氣損耗將星載激光測高儀技術(shù)的掃描寬幅限制在幾十公里以內(nèi)[29]。光子散射引起的高程誤差源于抽樣誤差、背景噪聲干擾、復(fù)雜地表變化、第一光子偏壓、大氣前向散射和地表散射6個(gè)方面[30]。在湖泊水域的湖心區(qū)和邊緣區(qū)，水面可能被視為一個(gè)粗糙的平面，ATLAS測高儀發(fā)射的光子在表面產(chǎn)生早期光子和晚期光子，并返回到系統(tǒng)接收器，返回的光子束在水面光斑內(nèi)的高度具有近似高斯分布，那么，湖區(qū)水面的均方根誤差σR等于脈沖傳輸、表面坡度和粗糙度引起的高度偏差的平方根：

(5)

式中，φ為激光脈沖與地表法線的夾角；c為單位m/s的光速值，取值為c=299 792 458；σtx為激光脈沖在時(shí)間尺度上的標(biāo)準(zhǔn)差，約為0.68 ns，相當(dāng)于1.6 ns的半波寬；σbeam為激光脈沖在空間尺度上的標(biāo)準(zhǔn)差，約為4.25 m；R為激光脈沖的均方根偏差，m，一般指由地表粗糙度和地形坡度共同引起激光脈沖的高程偏移。

湖泊水面的有效波高Hs估計(jì)為：

Hs=4σh

(6)

式中：σh為湖泊水面的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏差，設(shè)定有效波高閾值為0.10 m。

ATL13產(chǎn)品光斑高程和GPS測量點(diǎn)的高程偏差主要源于配準(zhǔn)誤差、地形誤差和系統(tǒng)誤差[31]。每個(gè)GPS測量點(diǎn)為35 m×35 m矩形樣方，共計(jì)53個(gè)，樣方內(nèi)中心點(diǎn)的高程測量5次，取5次高程測量值的平均值作為控制點(diǎn)的高程真值；當(dāng)樣地平均坡度大于20°時(shí)，需考慮ATLAS激光脈沖受坡度所引起光斑腳點(diǎn)高程的偏差[32]。ATL13產(chǎn)品中光斑腳點(diǎn)高程與GPS測量高程的絕對誤差Ea為：

Ea=|zsat, i-zg, i|

(7)

式中：zsat, i為ICESat-2衛(wèi)星下軌道上第i個(gè)光斑腳點(diǎn)的高程值，m；zg, i為第i個(gè)GPS測量點(diǎn)的高程值，m。

均方根誤差RMSE可用于數(shù)字地圖或者地理空間數(shù)據(jù)中點(diǎn)的二維、三維空間位置精度評價(jià)[33]。因此，湖泊水面光斑中心點(diǎn)的水位估計(jì)值的均方根誤差RMSEz為：

(8)

式中：n為湖泊水域內(nèi)ATLAS光斑的數(shù)量。

采用標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差(normalized root mean square error，NRMSE)分析湖泊水域ATLAS光斑腳點(diǎn)高程與厘米級(jí)差分GPS測量點(diǎn)高程的偏差，每個(gè)測量點(diǎn)重復(fù)采集15次。標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差NRMSEn的計(jì)算式為：

(9)

式中：zgps,max和zgps,min分別為厘米級(jí)差分GPS采集儀所采集控制點(diǎn)的高程最大值和最小值，m。

3 結(jié)果與分析

3.1 不確定性分析與精度檢驗(yàn)

為了分析ATL13產(chǎn)品的6束激光脈沖gt1L、gt1R、gt2L、gt2R、gt3L、gt3R對應(yīng)湖泊水域的高程變化，沿著ICESat-2衛(wèi)星上升軌道，由南向北依次提取湖泊水域內(nèi)6束光斑高程值，見圖3(a)、3(b)和3(c)。地處高海拔地區(qū)的青海湖流域常年多風(fēng)，湖泊水面波浪會(huì)給湖泊水位估計(jì)帶來不確定性誤差，需要根據(jù)剛察氣象站當(dāng)日觀測資料，選取風(fēng)力等級(jí)0～2級(jí)、3～5級(jí)的天氣，分析波浪對湖泊水面高程輪廓線的影響。在風(fēng)力等級(jí)小于2級(jí)或者無風(fēng)條件下，ATL13產(chǎn)品估計(jì)的湖泊水域輪廓線近似呈U形，靠近湖岸線的水域湖泊水位高于湖心區(qū)的水位，水位高差絕對值為0.3 m，見圖3(a)；當(dāng)風(fēng)力等級(jí)較大時(shí)，青海湖湖區(qū)水面波浪較大，迎風(fēng)岸的水面高程輪廓線的水位線較高，青海湖南緣水域的水位高于湖心區(qū)和北緣水域的水位，迎風(fēng)岸和背風(fēng)岸水位高差絕對值為0.5 m，見圖3(b)。由圖3(a)和3(b)可知，雖然青海湖湖泊水位輪廓線空間形狀受湖底地形、湖流速率、湖岸線形狀等影響，但當(dāng)風(fēng)力等級(jí)較大時(shí)，迎風(fēng)岸和背風(fēng)湖岸線處湖泊水位的絕對高差也會(huì)隨著風(fēng)力等級(jí)的增大而增加。

為了檢驗(yàn)ATL13產(chǎn)品中在6 km幅寬區(qū)域內(nèi)的湖泊水位變化的空間差異，選擇風(fēng)力等級(jí)為0～2級(jí)時(shí)的湖泊水面，分別提取6束激光脈沖的湖泊瞬時(shí)水位輪廓線，見圖3(c)。由圖3(c)可知，6束激光脈沖估計(jì)的水位值存在水位偏差，絕對偏差為0.08 m。為了降低ATLAS測高儀激光光斑的空間分布異質(zhì)性引起的水位估計(jì)偏差，用ATL13產(chǎn)品中6束激光脈沖對應(yīng)的瞬時(shí)水位值進(jìn)行線性加權(quán)，估計(jì)出青海湖湖區(qū)水位的平均值。

綜合圖3(a)、3(b)和3(c)可知，ATL13產(chǎn)品中的6束激光脈沖估計(jì)水位的標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于0.10 m；湖心區(qū)水位的估計(jì)偏差較小，標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于0.06 m；因而湖心區(qū)的水位估計(jì)值的精度優(yōu)于湖岸線區(qū)域的水位估計(jì)值的精度，湖心區(qū)的水位估計(jì)值具有良好的代表性，更能說明湖泊整個(gè)水域的水位變化和趨勢。為了評估湖岸線周邊水域瞬時(shí)水位受水面波浪的影響程度，文中提取距湖岸線0～1 km，1～2 km、2～3 km、3～4 km、4～5 km、5～6 km、6～7 km、7～8 km、8～9 km、9～10 km區(qū)間內(nèi)的平均水位，見圖3(d)。

由圖3(d)可知，青海湖南、北緣水域的平均水位在9～10 km處趨于3 195.85 m，瞬時(shí)水位變化幅度小于0.05 m。受波浪和迎風(fēng)湖岸線影響，湖泊水域的水位變化存在空間差異，青海湖南緣水域的平均水位隨著距湖岸線距離的增加而下降速率較快，北緣水域的平均水位隨著距湖岸線距離的增加而上升速率較慢。因此，為了降低波浪和湖岸線對湖泊水域平均水位估計(jì)的干擾，文中剔除距湖岸線0～9 km區(qū)間內(nèi)的光斑后再估算湖泊瞬時(shí)水位的平均值更具有合理性。

圖3 青海湖水域ATL13數(shù)據(jù)輪廓線和實(shí)測高程值對比

2018年9-10月和2019年4-5月期間，在青海湖南緣、北緣區(qū)域的水域內(nèi)連續(xù)獲取水位和陸地表面高程信息，選取2018年10月31日和2019年5月1日的ATL13產(chǎn)品中ATLAS光斑的水位估計(jì)值和水位觀測值進(jìn)行擬合分析，由于ICESat-2衛(wèi)星過境和實(shí)地觀測日期存在一定的時(shí)間差，采用湖岸線附近浮標(biāo)水位實(shí)測值與ATLAS光斑的水位估計(jì)值進(jìn)行線性擬合，結(jié)果見圖4。由圖4可知，2018年10月31日和2019年5月1日的ATLAS光斑的水位估計(jì)值與水位觀測值均存在相關(guān)性，復(fù)相關(guān)系數(shù)分別為0.850 7和0.644 1，絕對誤差分別為0.13和0.18 m，浮標(biāo)觀測的系統(tǒng)誤差和記錄時(shí)間滯后也會(huì)引起水位觀測值與ATLAS光斑水位估計(jì)值之間絕對誤差的增大。

圖4 ATLAS光斑水位估計(jì)值與浮標(biāo)水位觀測值的擬合關(guān)系

3.2 湖泊水位日變化

為了描述LEGOS水位、ATL13產(chǎn)品的水位估計(jì)值和當(dāng)日水位實(shí)測值，分別提取2018年10月至2019年11月初ATL13產(chǎn)品的6束激光脈沖gt1L、gt1R、gt2L、gt2R、gt3L、gt3R對應(yīng)的瞬時(shí)水位，根據(jù)公式(2)求出當(dāng)日估計(jì)水位平均值，并與LEGOS水位和下社水文站當(dāng)日觀測水位進(jìn)行對比分析，見圖5。分析圖5可知，在研究時(shí)段內(nèi)ATL13產(chǎn)品中6束激光光束gt1L、gt1R、gt2L、gt2R、gt3L、gt3R估計(jì)的日均水位分別上升了0.47±0.05 m、0.36±0.04 m、0.48±0.06 m、0.45±0.08 m、0.47±0.03 m、0.44±0.07 m；與2018年10月31日的日均水位相比，2019年11月8日的青海湖湖區(qū)的日均水位總體上升了0.45±0.06 m。ATL13產(chǎn)品中的6束激光光束估計(jì)同一區(qū)域的水面高程時(shí)，日均水位的絕對誤差均小于0.07 m。青海湖的LEGOS水位從2018年10月26日的3 195.93±0.20 m上升到2019年11月27日的3 196.22±0.03 m，水位增加了0.29±0.20 m。青海湖下社水文站附近的日均水位觀測值從2018年10月的3 195.71±0.12 m上升到2019年11月初的3 196.29±0.08 m，水位增加了0.58±0.10 m。通過ATL13產(chǎn)品的日均水位估計(jì)值、LEGOS日均水位和下社水文站水位觀測值對比，發(fā)現(xiàn)ATL13產(chǎn)品的日均水位估計(jì)值與日均水位觀測值、LEGOS日均水位的絕對誤差分別為0.07、0.26 m，因此，ATL13產(chǎn)品的日均水位估計(jì)值與下社水文站水位觀測值較為相關(guān)，具有良好一致性，而LEGOS水位的記錄有數(shù)據(jù)質(zhì)量、儀器測量精度、時(shí)間滯后等誤差源，水位數(shù)據(jù)與實(shí)際水位記錄偏差較大。

圖5 2018年10月—2019年11月ATL13產(chǎn)品中6束激光光束估計(jì)的青海湖日均水位與觀測水位和LEGOS水位對比

3.3 湖泊月均水位變化

青海湖水域面積較大、湖岸線較長，文中通過對ATL13產(chǎn)品中6束脈沖對應(yīng)的瞬時(shí)水位進(jìn)行線性加權(quán)，擬合出的青海湖湖區(qū)水域的月均水位變化曲線見圖6。由圖6可知，2018年10月青海湖的平均水位估計(jì)值為3 195.75 m，2019年10月的平均水位估計(jì)值為3 196.21 m，年內(nèi)湖泊月均水位上升了0.46 m，與下社水文站月均水位觀測值相差-0.06 m。ICESat-2衛(wèi)星航跡之間的間隔和光斑空間分布的異質(zhì)性導(dǎo)致水位高差和變化速率的差異，雖然已剔除波浪、湖岸線等影響，但在ATL13產(chǎn)品估計(jì)的青海湖湖區(qū)月均水位與水文站水位實(shí)測值仍存在一定偏差，這可能與河流補(bǔ)水、湖泊底盆、水深、湖流等動(dòng)力學(xué)因素有關(guān)，需要借助水動(dòng)力學(xué)模型分析湖泊水位動(dòng)態(tài)變化過程中的水位誤差。

圖6 2018年10月-2019年10月ATL13產(chǎn)品估計(jì)青海湖月均水位變化

4 結(jié) 論

(1)湖岸線、波浪、ICESat-2衛(wèi)星航跡間隙、湖泊水面異質(zhì)性等因素會(huì)直接影響到星載測高數(shù)據(jù)ATL13產(chǎn)品中湖泊瞬時(shí)水位的估計(jì)精度。與ICESat-1衛(wèi)星相比，ICESat-2衛(wèi)星測高資料在空間分辨率、時(shí)間分辨率和數(shù)據(jù)覆蓋范圍方面已明顯改進(jìn)。6束激光脈沖同步觀測約6 km寬幅的條帶區(qū)域，地表光斑采樣密度較大，消除了ICESat-2衛(wèi)星軌道的間隙和地表坡度引起的垂直誤差。與水位觀測值相比，ATL13產(chǎn)品的湖泊水位估計(jì)的誤差絕對值小于0.07 m，標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.18 m。

(2)綜合2018年10月至2019年11月期間水位實(shí)測值、水文站觀測值、LEGOS水位值和ATL13產(chǎn)品的青海湖水位估計(jì)值進(jìn)行分析，ATL13產(chǎn)品估計(jì)的2018年10月青海湖月均水位為3 195.75 m，2019年11月的月均水位估計(jì)值為3 196.21 m，年內(nèi)湖泊月均水位上升了0.46 m。此外，青海湖下社水文站附近的月均水位增加了0.58±0.10 m，而LEGOS的月均水位增加了0.29±0.20 m，這也與LEGOS原始數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)質(zhì)量和水位計(jì)算方法等有關(guān)。

(3)青海湖湖泊水域范圍較大，湖岸線較長，為了減少湖面波浪、湖岸線對ATLAS測高資料估計(jì)湖區(qū)平均水位的不確定性，應(yīng)盡量選擇靠近湖心區(qū)的ATLAS光斑。ICESat-2衛(wèi)星航跡之間的空間異質(zhì)性會(huì)引起水位變化速率和水位高度差的變化，可借助線性加權(quán)法對6束激光脈沖的瞬時(shí)水位進(jìn)行擬合，以降低ATL13產(chǎn)品估計(jì)湖泊水位的偏差?？傊S著ICESat-2衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)的歷史累積和處理方法的完善，ATLAS測高產(chǎn)品在空間分布和測量精度方面，將為湖泊、水庫、沼澤、河流水位變化提供可靠的數(shù)據(jù)源，也會(huì)為流域水量平衡、湖泊水動(dòng)力學(xué)模型和水庫庫容變化等方面研究提供數(shù)據(jù)支持。