河南“7·20”極端暴雨的水文效應(yīng)研究

郭藝, 甘甫平, 閆柏琨, 白娟, 邢乃琛

(中國(guó)自然資源航空物探遙感中心,北京 100083)

隨著全球氣候變暖,極端氣候事件頻發(fā)[1],極端氣候?qū)^(qū)域生態(tài)環(huán)境構(gòu)成危害,也影響了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展[2]。近年來(lái),極端暴雨事件及其引起的洪澇災(zāi)害不斷發(fā)生[3],如2012年北京“7·21”特大暴雨、2018年廈門(mén)“5·7”特大暴雨、2020年廣州“5·22”特大暴雨等。暴雨事件的研究多集中在暴雨事件的成因分析[4-8]和暴雨事件的產(chǎn)流分析[9]等方面。對(duì)暴雨事件的水文效應(yīng),特別是暴雨事件對(duì)土壤含水量和陸地水儲(chǔ)量等影響的研究較為缺乏。

土壤含水量一般指保存在不飽和土壤層孔隙中的水分,其在自然地理學(xué)的各個(gè)分支領(lǐng)域(如大氣、地貌、水文和生物過(guò)程)起著綜合作用[10]。陸地水儲(chǔ)量為陸地淡水資源的總量,包括地表水、土壤水、地下水、冰雪和生物體含水等,綜合反映了區(qū)域降水、蒸散發(fā)、徑流等相關(guān)情況[11]。研究土壤含水量和陸地水儲(chǔ)量對(duì)暴雨事件水文響應(yīng)的影響,對(duì)于農(nóng)業(yè)發(fā)展、生態(tài)建設(shè)、氣候變化、水循環(huán)等具有重要意義。但受獲取數(shù)據(jù)的限制,鮮少研究揭示暴雨事件對(duì)土壤含水量以及陸地水儲(chǔ)量的影響規(guī)律。隨著遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)的發(fā)展,遙感數(shù)據(jù)不僅可以揭示氣候變化特征和水循環(huán)要素特征,還可以刻畫(huà)水循環(huán)要素對(duì)氣候變化的響應(yīng)[12-13]。全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)是全球水循環(huán)研究的重要數(shù)據(jù)源,廣泛應(yīng)用于評(píng)估陸地水儲(chǔ)量變化及干旱監(jiān)測(cè)等項(xiàng)目[14-15]。GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)及GRACE Follow On(GRACE-FO)重力衛(wèi)星極大程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)遙感衛(wèi)星只能觀測(cè)地表十幾厘米厚度的土壤濕度、地表觀測(cè)臺(tái)站空間分布不均勻等不足,為定量研究中、長(zhǎng)尺度陸地水儲(chǔ)量的變化奠定了重要基礎(chǔ)[16-17]。

河南省總耕地面積達(dá)1 207萬(wàn)hm2,是全國(guó)產(chǎn)糧大省。研究河南省土壤含水量及陸地水儲(chǔ)量的時(shí)空分布特征及其對(duì)降水響應(yīng)的影響對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和水資源管理具有重要意義。2021年7月下旬,河南省發(fā)生了罕見(jiàn)的極端暴雨事件(河南“7·20”極端暴雨),造成了重大人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。施闖等[18]揭示了大氣可降水含量是產(chǎn)生此次極端降水的主要因素;張彥等[19]探究了暴雨前后河南省北部河流水質(zhì)指標(biāo)的差異性及其變化過(guò)程。但目前尚缺少針對(duì)該次暴雨事件的水文響應(yīng)的研究。因此,本研究以土壤含水量和陸地水儲(chǔ)量為例,揭示河南“7·20”極端暴雨事件的水文效應(yīng)。

本文利用4個(gè)不同時(shí)間分辨率的GLDAS陸面模型(NOAH10-M、CLSM10M、CLSM025-DA和NOAH025-3H)計(jì)算了河南省2000—2021年逐月、2021年逐日和2021年7月1日—12月31日每3 h的土壤含水量;結(jié)合GRACE/GRACE-FO月平均重力場(chǎng)數(shù)據(jù)反演的河南省2003—2021年陸地水儲(chǔ)量異常(TWSA)數(shù)據(jù),分析了河南省土壤含水量和陸地水儲(chǔ)量異常的變化特征;分析了不同時(shí)間尺度的降水對(duì)土壤含水量以及陸地水儲(chǔ)量的影響;綜合上述研究結(jié)果揭示土壤含水量及陸地水儲(chǔ)量對(duì)“7·20”極端暴雨水文響應(yīng)的影響規(guī)律。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

河南省位于我國(guó)中東部、黃河中下游,面積約16.7萬(wàn)km2,地勢(shì)西高東低,由平原、盆地、山地、丘陵、水域構(gòu)成;地跨海河、黃河、淮河、長(zhǎng)江四大流域。河南省2020年工地利用類型分布如圖1所示。

圖1 河南省2020年土地利用類型分布圖

河南省大部分地區(qū)為暖溫帶,南部跨亞熱帶,屬于北亞熱帶向暖溫帶過(guò)渡的大陸性季風(fēng)氣候,具有自東向西由平原向丘陵山地氣候過(guò)渡的特征,四季分明、雨熱同期。年平均氣溫10.5～16.7 ℃,年均降水量407.7～1 295.8 mm,年均日照1 285.7～2 292.9 h,全年無(wú)霜期201～285 d。全省多年平均水資源總量403.5億m3,人均水資源量約383 m3。

1.2 數(shù)據(jù)

1.2.1 GLDAS數(shù)據(jù)

由美國(guó)宇航局、美國(guó)海洋和大氣管理局共同建立發(fā)布的全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(GLDAS)通過(guò)融合近實(shí)時(shí)地面基站觀測(cè)數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品,結(jié)合陸地表面模型和數(shù)據(jù)同化技術(shù)提供陸地表面狀態(tài)變量及通量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)[20]。GLDAS現(xiàn)有3個(gè)不同的陸面模型(NOAH、CLSM和VIC),模擬生成包括土壤含水量、土壤溫度、降水量、蒸散發(fā)量、地表地下徑流量和雪水當(dāng)量等在內(nèi)的22個(gè)不同的陸地水文變量,是全球變化與水循環(huán)研究的重要數(shù)據(jù)源[21]。

本研究利用空間分辨率為1°×1°、每月一值的NOAH10-M模型和CLSM10-M模型計(jì)算河南省2000—2021年逐月土壤含水量;利用空間分辨率為0.25°×0.25°,每日一值的CLSM025-DA模型計(jì)算河南省2021年逐日土壤含水量;利用空間分辨率為0.25°×0.25°,每3 h一值的NOAH025-3H模型計(jì)算河南省2021年7月1日0時(shí)至2021年12月31日21時(shí)每3 h的土壤含水量。河南省年降水量數(shù)據(jù)主要由NOAH10-M模型提供的月降水量累加計(jì)算得到,逐日降水量由CLSM025-DA模型提供,3 h降水量由NOAH025-3H模型提供。

1.2.2 GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)

由美國(guó)宇航局和德國(guó)航天局聯(lián)合研制的重力反演與氣候?qū)嶒?yàn)衛(wèi)星GRACE可獲取高精度的地球重力場(chǎng)時(shí)變信息[22]。GRACE于2017年6月停止服務(wù),其后續(xù)衛(wèi)星GRACE Follow On (GRACE-FO)于2018年6月開(kāi)始提供數(shù)據(jù)。目前,GRACE及GRACE-FO用于評(píng)估陸地水儲(chǔ)量變化的數(shù)據(jù)主要為Mascon數(shù)據(jù),可由美國(guó)德克薩斯大學(xué)空間研究中心(CSR)、噴氣動(dòng)力實(shí)驗(yàn)室(JPL)、戈達(dá)德空間飛行中心(GSFC)三家機(jī)構(gòu)獲取。本文采用CSR和JPL提供的2003年1月至2021年12月共204個(gè)月(缺失部分?jǐn)?shù)據(jù))以及GSFC提供的2003年1月至2021年10月共202個(gè)月(缺失部分?jǐn)?shù)據(jù))的Mascon數(shù)據(jù)產(chǎn)品。Mascon數(shù)據(jù)空間分辨率為0.5°×0.5°,該數(shù)據(jù)產(chǎn)品已消除了非潮汐大氣、非潮汐高頻海洋信號(hào)、各種潮汐、固體潮和固體極潮的影響,可認(rèn)為利用該類型數(shù)據(jù)反演得到的質(zhì)量變化代表陸地水儲(chǔ)量變化。缺失月份的數(shù)據(jù)采用三次樣條插值法填補(bǔ)。

1.3 方法

季節(jié)性趨勢(shì)分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)是一種通用和穩(wěn)健的分解時(shí)間序列方法,是一種估算非線性關(guān)系的方法[23]。基于R語(yǔ)言利用STL方法將水文時(shí)間序列分解為趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)和殘余項(xiàng)。對(duì)于分解得到的趨勢(shì)項(xiàng),利用最小二乘法計(jì)算趨勢(shì)變化速率。

頻譜分析法是一種常用的時(shí)間序列分析方法,其基本原理是通過(guò)增加輸入信號(hào)時(shí)間序列和輸出信號(hào)時(shí)間序列之間的相對(duì)位移來(lái)比較不同時(shí)間序列的關(guān)系,從而達(dá)到認(rèn)識(shí)水文過(guò)程的目的[24]。本文基于MATLAB軟件以降水時(shí)間序列作為輸入,以土壤含水量和陸地水儲(chǔ)量作為輸出,計(jì)算降水與土壤含水量和降水與陸地水儲(chǔ)量之間的相關(guān)系數(shù),分析土壤含水量和陸地水儲(chǔ)量對(duì)降水滯后性的響應(yīng)。

2 結(jié)果

2.1 河南省降水量的時(shí)空變化特征

圖2為2000—2021年河南省降水時(shí)間序列分布圖。由圖2(a)可知,河南省2000—2021年平均降水量為886.11 mm,以5.23 mm/年的速度增加。2021年降水量為1 209.54 mm,明顯大于多年平均值。由圖2(b)可知:河南省2000—2021年降水主要集中在6—8月,占全年降水量的50%;2021年降水主要集中在7—9月,降水量占全年降水量的55%;2021年7月、8月、9月降水量分別為304.00、191.00、175.00 mm,分別為多年平均月降水量的1.67、1.51、1.91倍。由圖2(c)和圖2(d)可知,2021年單日最大降水量發(fā)生于7月20日(72 mm),21點(diǎn)至24點(diǎn)的3 h降水量達(dá)15.93 mm。

圖2 河南省降水量時(shí)間序列

圖3為河南省2000—2021年降水量和2021年降水量的空間分布圖。由圖3可知,河南省降水量在空間上呈現(xiàn)自東南向西北減少的特征。2021年全省降水量均大于1 000 mm,北部市區(qū)降水量增加顯著,如鶴壁市、安陽(yáng)市、濮陽(yáng)市等。

圖3 河南省2000—2020年多年平均年降水量和2021年降水量空間分布圖

2.2 河南省土壤含水量時(shí)空變化特征

基于NOAH10-M和CLSM10-M兩個(gè)陸面模型得到的河南省2000—2021年土壤含水量如圖4所示。由于不同陸面模型提供的土壤含水量數(shù)據(jù)代表不同的土壤深度,因此不同的陸面模型提供的土壤含水量存在差異?？傮w上,河南省2000—2021年土壤含水量年際趨勢(shì)變化不明顯。

圖4 河南省2000—2021年土壤含水量時(shí)間序列圖

NOAH10-M提供了4個(gè)不同深度土壤層(0～10 cm、10～40 cm、40～100 cm和100～200 cm)的土壤含水量。由圖4(a)可知,河南省2000—2021年上述4個(gè)土壤層由上到下的土壤含水量月平均值分別為24.92、77.17、149.29、276.78 mm。CLSM10-M包含2個(gè)土壤層,分別為表層土壤層和植物根系土壤層。由圖4(b)可知,河南省2000—2021年表層土壤層和植物根系土壤層的土壤含水量月度平均值分別為4.75、232.46 mm。

圖5為河南省2021年土壤含水量時(shí)間序列圖。圖5(a)為CLSM025-DA模型提供的河南省2021年逐日土壤含水量。由于該數(shù)據(jù)僅為地表以下2 cm內(nèi)的土壤層的土壤含水量(SM),因此土壤含水量較低,平均為5.04 mm。在不考慮湖庫(kù)水量變化的情況下,該模型提供的陸地水儲(chǔ)量與地下水儲(chǔ)量的差值可視為總土壤含水量(SM′)。2021年河南省陸地水儲(chǔ)量和地下水儲(chǔ)量平均值為1 026.42 mm和778.93 mm,因此總土壤含水量平均值為247.49 mm。雖然兩者的絕對(duì)差值很大,但呈現(xiàn)相似的季節(jié)變化規(guī)律。圖5(b)為NOAH025-3H模型提供的河南省2021年7月—12月的3 h的土壤含水量。隨著土壤厚度的增加,該時(shí)段內(nèi)土壤含水量逐漸增加,0～10 cm、10～40 cm、40～100 cm和100～200 cm的土壤含水量平均值為30.15、92.68、189.42、335.70 mm。

圖5 2021年土壤含水量時(shí)間序列

圖6為河南省土壤含水量的空間分布圖。由圖6可知,河南省多年平均土壤含水量的空間分布特征與多年平均年降水量的空間分布特征相似,自東南向西北土壤含水量逐漸減少。與多年平均土壤含水量相比,河南省2021年土壤含水量空間分布特征相似,但土壤含水量的增加顯著,河南省北部城市增加的較為明顯。

2.3 河南省陸地水儲(chǔ)量變化特征

圖7為基于GRACE/GRACE-FO數(shù)據(jù)的河南省2003—2021年陸地水儲(chǔ)量異常時(shí)間序列圖。圖7(a)為河南省2003—2021年陸地水儲(chǔ)量異常(TWSA)的時(shí)間序列,正值表示陸地水儲(chǔ)量增加,負(fù)值表示陸地水儲(chǔ)量減少?？傮w上,2003—2021年河南省陸地水儲(chǔ)量以1.04～1.39 cm/年的速度減少?；赟TL分解法將陸地水儲(chǔ)量異常變化分解為趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)和殘余項(xiàng)。

圖7 河南省2003—2021年陸地水儲(chǔ)量異常和陸地水儲(chǔ)量異常的趨勢(shì)項(xiàng)

圖7(b)為陸地水儲(chǔ)量異常趨勢(shì)項(xiàng),按照其變化特征可分為兩個(gè)階段:2004—2019年,水儲(chǔ)量呈逐年虧損狀態(tài),基于CSR-M、GSFZ-M和JPL-M的陸地水儲(chǔ)量虧損率分別為1.41、1.72、1.80 cm/年;2019—2021年,陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)快速增加的趨勢(shì),基于CSR-M、GSFZ-M和JPL-M的陸地水儲(chǔ)量增加速率分別為12.51、9.30、9.11 cm/年。

3 討論

3.1 土壤含水量對(duì)降水的響應(yīng)

一般來(lái)說(shuō),降水量多的年份(月份),土壤含水量增加,降水量少的年份(月份),土壤含水量下降[12]。然而,由于降水向土壤水的轉(zhuǎn)換需要一定的時(shí)間[24],因此土壤含水量的變化峰值一般滯后于降水量的峰值。圖8為河南省2000—2021年土壤含水量變化情況,由圖8可知,土壤含水量變化相對(duì)于降水的變化有一定的滯后。

圖8 河南省2000—2021年土壤含水量變化情況

1)不同陸面模型提供的土壤含水量對(duì)降水的響應(yīng)強(qiáng)度和滯后時(shí)間存在差異。本研究利用土壤含水量時(shí)間序列與降水時(shí)間序列的互相關(guān)系數(shù)揭示土壤含水量對(duì)降水響應(yīng)強(qiáng)度和滯后時(shí)間的影響。圖9為2000—2021年逐月降水量與土壤含水量和土壤含水量變化量之間的相關(guān)系數(shù)分布。由圖9可知:基于NOAH10-M和CLSM10-M數(shù)據(jù)的土壤含水量與降水量之間的最大相關(guān)系數(shù)分別為0.66和0.40,滯后時(shí)間為1個(gè)月;土壤含水量變化量與降水量之間的最大相關(guān)系數(shù)分別為0.54(滯后1個(gè)月)和0.48(滯后0個(gè)月)?？赏茰y(cè)兩個(gè)模型對(duì)降水響應(yīng)的差異可能是由于各自表示的土壤層深度不同導(dǎo)致的。綜合而言,NOAH10-M模型提供的土壤含水量對(duì)降水的響應(yīng)更為顯著。

圖9 河南省2000—2021年逐月降水量與土壤含水量和土壤含水量變化量的相關(guān)系數(shù)曲線分布

2)不同深度土壤層對(duì)降水的響應(yīng)強(qiáng)度不一致。NOAH10-M提供的河南省2000—2021年4個(gè)土壤層含水量的變化量平均值自上而下為2.26、5.02、10.06、6.64 mm;CLSM10-M提供的表層土壤層和植物根系土壤層的土壤含水量變化量平均值分別為0.21、7.11 mm。單位深度的土壤含水量在垂向上呈現(xiàn)波動(dòng)變化,但單位深度的土壤含水量變化量在垂直方向上呈現(xiàn)逐漸減少的趨勢(shì)。表明土壤含水量自上而下對(duì)降水的響應(yīng)強(qiáng)度減小,土壤具有緩沖作用,降水對(duì)土壤含水量具有累積的影響。以NOAH模型為例,0～10 cm、10～40 cm、40～100 cm和100～200 cm的土壤層單位深度的土壤含水率分別為0.249、0.257、0.249、0.277;對(duì)應(yīng)的含水量變化率分別為0.023、0.017、0.017、0.007。

3.2 陸地水儲(chǔ)量對(duì)降水的響應(yīng)

2003—2021年逐月陸地水儲(chǔ)量變化量如圖10所示。由圖10可知,盡管陸地水儲(chǔ)量呈年際間減少的趨勢(shì),但是陸地水儲(chǔ)量的變化對(duì)降水的響應(yīng)較為敏感。

圖10 基于GRACE數(shù)據(jù)的2003—2021年逐月陸地水儲(chǔ)量變化量

圖11為陸地水儲(chǔ)量異常和陸地水儲(chǔ)量變化與降水之間的相關(guān)曲線。

圖11 陸地水儲(chǔ)量與降水量的相關(guān)曲線

由圖11可知,陸地水儲(chǔ)量異常與降水量之間的相關(guān)性較低,相關(guān)系數(shù)低于0.5,最大相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的滯后時(shí)間為3個(gè)月。陸地水儲(chǔ)量變化與降水量的最大相關(guān)系數(shù)大于0.5,滯后時(shí)間為0個(gè)月。以上結(jié)果表明:陸地水儲(chǔ)量對(duì)降水具有即時(shí)響應(yīng);區(qū)域水儲(chǔ)量的年際下降趨勢(shì)會(huì)掩蓋降水對(duì)水儲(chǔ)量造成的季節(jié)性變化。

3.3 “7·20”極端暴雨對(duì)土壤含水量的影響

大量學(xué)者對(duì)GLDAS數(shù)據(jù)的通用性和精度進(jìn)行了研究[25-28]。已有相關(guān)研究驗(yàn)證了GLDAS模型在估算土壤含水量方面的有效性,如沈潤(rùn)平等[29]通過(guò)對(duì)比分析站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和不同遙感數(shù)據(jù)的土壤含水量產(chǎn)品發(fā)現(xiàn),GLDAS的NOAH模型的土壤含水量數(shù)據(jù)在中國(guó)地區(qū)整體精度最高。本研究在利用GLDAS提供的逐月土壤含水量數(shù)據(jù)分析研究區(qū)土壤含水量的時(shí)空分布特征的基礎(chǔ)上,基于高時(shí)間分辨率的逐日和3 h土壤含水量數(shù)據(jù),揭示了暴雨事件對(duì)土壤含水量的影響。

圖12為土壤含水量與降水量之間的相關(guān)曲線圖。圖12(a)為CLSM025-DA模型提供的2021年逐日降水量與土壤含水量之間的相關(guān)系數(shù)分布情況。由CLSM025-DA模型提供的表層土壤含水量以及總土壤含水量與降水量之間的互相關(guān)系數(shù)均小于0.5,其中表層土壤含水量由于僅代表地表以下2 cm深度的土壤含水量,因此其對(duì)降水具有瞬時(shí)響應(yīng)。該土壤含水量與降水之間最大的相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)在滯后時(shí)間為0 d處,為0.40,此后相關(guān)系數(shù)迅速降至0.20以下,在20 d后又呈波動(dòng)趨勢(shì),約90 d之后波動(dòng)程度降低;而總土壤含水量與降水量最大相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)在滯后時(shí)間92 d處,為0.24。

圖12 土壤含水量與降水量的互相關(guān)曲線

圖12(b)為NOAH025-3H模型提供的2021年7月1日0時(shí)—12月31日21時(shí)的3 h降水量與不同深度的土壤含水量之間的相關(guān)系數(shù)分布圖。由圖12(b)可知,0～10 cm和10～40 cm的土壤層對(duì)降水產(chǎn)生了瞬時(shí)響應(yīng),其中0～10 cm深的土壤含水量與降水量的最大相關(guān)系數(shù)為0.52,對(duì)應(yīng)的滯后時(shí)間為0～3 h;10～40 cm深的土壤含水量與降水量的最大相關(guān)系數(shù)為0.46,對(duì)應(yīng)的滯后時(shí)間為6～18 h;40～100 cm深的土壤含水量與降水量的最大相關(guān)系數(shù)為0.26,對(duì)應(yīng)的滯后時(shí)間為24～48 h;100～200 cm深的土壤含水量與降水量的最大相關(guān)系數(shù)為0.23,對(duì)應(yīng)的滯后時(shí)間為11～12 d。

上述滯后時(shí)間表明:逐日表層土壤含水量數(shù)據(jù)可以反映降水時(shí)間的瞬時(shí)效應(yīng),但總土壤含水量難以揭示瞬時(shí)響應(yīng);逐小時(shí)數(shù)據(jù)可以很好地反映降水事件對(duì)土壤含水量的影響;根據(jù)逐小時(shí)土壤含水量與降水量之間的滯后時(shí)間可以計(jì)算不同深度的土壤水滲透速率,其中0～10 cm為3.3 cm/h,10～40 cm為2.22 cm/h,40～100 cm為2.08 cm/h,100～200 cm為0.69 cm/h。隨著土壤深度的增加,土壤水的下滲速度逐漸降低。不同深度的土壤含水量對(duì)“7·20”極端暴雨的響應(yīng)不同,即0～10 cm和10～40 cm的土壤層對(duì)降水具有瞬間即時(shí)的響應(yīng),而受到其緩沖作用的影響,40～100 cm和100～200 cm的土壤層含水量較為穩(wěn)定。

3.4 “7·20”極端暴雨對(duì)陸地水儲(chǔ)量的影響

近年來(lái),學(xué)者開(kāi)展了基于GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)的華北地區(qū)陸地水儲(chǔ)量變化研究[30-31]。馮偉等[32]通過(guò)GRACE數(shù)據(jù)得出2002—2014年華北平原地下水儲(chǔ)量以7.4±0.9 km3/年的速度虧損。GUO Y等[33]通過(guò)GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)結(jié)合GLDAS陸面模型數(shù)據(jù)揭示了海河流域地下水儲(chǔ)量以1.88 cm/年的趨勢(shì)減少,農(nóng)業(yè)活動(dòng)和人為開(kāi)采是造成地下水儲(chǔ)量減少的主要原因。但由于GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)空間分辨率較低,且僅提供月度數(shù)據(jù),鮮少研究利用GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)揭示暴雨對(duì)陸地水儲(chǔ)量的影響。

本研究利用GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)揭示河南“7·20”極端暴雨事件對(duì)陸地水儲(chǔ)量的影響。以CSR提供的GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)為例,2021年7月河南省降水量為313 mm,陸地水儲(chǔ)量增加了76 mm,占降水總量的24%;8月河南省降水量為190 mm,陸地水儲(chǔ)量增加了52 mm,占降水總量的27%;9月河南省降水量為182 mm,陸地水儲(chǔ)量增加了102 mm,占降水總量的56%;10月河南省降水量為62 mm,陸地水儲(chǔ)量增加了41 mm,占降水總量的67%。上述數(shù)據(jù)表明,受下滲能力的限制,在暴雨發(fā)生的月份,降水對(duì)陸地水儲(chǔ)量的補(bǔ)給效應(yīng)存在滯后性,暴雨對(duì)陸地水儲(chǔ)量的補(bǔ)給一直會(huì)延續(xù)2～3個(gè)月。受北部降水量增加的影響,2021年7—9月河南省的北部地區(qū)陸地水儲(chǔ)量增加更明顯。綜合上述陸地水儲(chǔ)量對(duì)暴雨事件在時(shí)間和空間上的響應(yīng)可以看出,月尺度的GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)具有揭示極端暴雨事件對(duì)陸地水儲(chǔ)量影響的潛力。

4 結(jié)語(yǔ)

在分析河南省多年降水、土壤含水量和陸地水儲(chǔ)量時(shí)空分布特征的基礎(chǔ)上,利用GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)及GLDAS數(shù)據(jù)揭示土壤含水量和陸地水儲(chǔ)量對(duì)河南“7·20”極端暴雨水文響應(yīng)規(guī)律,證明了GRACE和GRACE-FO數(shù)據(jù)和GLDAS數(shù)據(jù)在暴雨事件影響下的陸地水文響應(yīng)研究中的應(yīng)用潛力,結(jié)論如下:

1)基于NOAH10-M和CLSM10-M模型的河南省2000—2021年多年平均土壤含水量分別為528.16、232.46 mm。受“7·20”極端暴雨的影響,CLSM025-DA模型估算的河南省2021年土壤含水量為247.49 mm,NOAH025-3H模型估算的河南省2021年7—10月土壤含水量平均值為663 mm,明顯高于多年平均值。

2)NOAH10-M模型提供的土壤含水量對(duì)降水的響應(yīng)更為顯著。單位深度的土壤含水量在垂直方向上呈現(xiàn)波動(dòng)變化,單位深度的土壤含水量變化量在垂向上呈現(xiàn)逐漸減少的趨勢(shì)。0～10 cm和10～40 cm的土壤層對(duì)降水具有即時(shí)的響應(yīng),而40～100 cm和100～200 cm的土壤層含水量較為穩(wěn)定。

3)2004—2019年,河南省陸地水儲(chǔ)量呈逐年虧損狀態(tài),基于CSR、GSFZ和JPL的GRACE數(shù)據(jù)的陸地水儲(chǔ)量虧損率分別為1.41、1.72、1.80 cm/年;受降水增加的影響,2019—2021年河南省陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)快速增加的趨勢(shì),基于CSR、GSFZ和JPL的GRACE數(shù)據(jù)的陸地水儲(chǔ)量增加率分別為12.51、9.30、9.11 cm/年。受河南“7·20”極端暴雨的影響,2021年7—9月河南省陸地水儲(chǔ)量分別增加了76、52、102 mm。