第44卷第3期
测绘与空间地理信息Vol.44,No.3
Mar.,2021 2021年3月GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY
利用GRACE数据分析中国区域地下水变化
李杰
(中铁第四勘察设计院集团有限公司，湖北武汉430063)
摘要：利用GRACE和GLDAS数据计算了2003年1月一2012年12月我国长江中下游平原、西南地区、华北平原的地下水储量变化°长江中下游平原与西南地区地下水储量最低值在冬季、最高值在9月，华北平原地下水储量最低值在6月、最高值在12月，结合3个区域降水与农业耕作模式对地下水储量变化进行分析°西南地区地下水储量变化最显著的为云南省，可能与云南省的气温和喀斯特地貌有关。冬季华北平原冬小麦存在越冬期，灌溉需水量减少，地下水储量上升；春末处于冬小麦和夏玉米的轮作期，农业灌溉需水量增加地下水储量减少，达到一年中的最低值°
关键词：CRACE时变重力场模型；CLDAS水文模型；地下水储量；农业用水
中图分类号：P25;TB22文献标识码：A文章编号：1672-5867(2021)03-0064-05
Analysis of Regional Groundwater Changes in
China by Using GRACE Data
LI Jie
(China Railway Siyuan Survey and Design Group Co.,Ltd.,Wuhan430063,China)
Abstract：This paper us GRACE and GLDAS data to calculate the changes of groundwater rerves in the plains of the middle and lower reaches of the Yangtze River,the southwestern region,and the North China Plain from Jan.2003to Dec.2012.The lowest value of groundwater rerves in the middle and lower reaches of the Yangtze River is in the winter and the highest is in September.The lowest value of groundwater rerves in the North China Plain is in June and the highest is in December.This paper combines three regional precipitation and agricultural farming models to analyze changes in groundwater rerves.The most significant change in groundwater rerves in Southwest China is Yunnan Province,which may be related to temperature and karst landform in Yunnan Province.Since winter wheat in the North China Plain has wintering period,the irr
igation water demand decreas,so groundwater rerves increa. At the end of spring winter wheat and summer maize are in rotation and agricultural irrigation water demand increas,groundwater rerves decrea,reaching the lowest value in a year.
Key words：GRACE time-varying gravity field model；GLDAS hydrological model；groundwater rerves；agricultural water
0引言
地下水一直就是人类可利用淡水资源的主要来源，世界上很多国家和地区五成以上的引用水都依靠地下水[1]°我国地下水超采现象日趋严重，由此带来的地面沉降、生态环境退化、地下水污染等环境问题也日益突出°本文对区域地下水变化规律进行研究能有效提高区域地下水利用效率，促进地下水可持续发展。
GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)时变重力场模型能反演厘米级的水文信号，国内外学者结合GLDAS(Global Land Data Assimilation System)水文数据对地下水变化情况进行分析°Rodell等监测出印度地区地下水处于亏损状态，并指出其主要原因是灌溉用水和人类活动用水[2]°Matthew Rodell等利用GRACE和GLDAS数据对土壤水分和积雪进行模拟，并将其用于密西西比河流域及其4个主要子流域的地下水储量异常分析，同时结合58口地下水井的实测数据进行分析，验证
了结果的可靠性[3]°钟玉龙等通过GRACE卫星重力和地
收稿日期：2019-08-12
基金项目：中国铁建股份有限公司重大科技专项(2019-A02)；中铁第四勘察设计院集团有限公司科技研究开发项目(2019D082)资助
作者简介：李杰(1991-)，男，四川南充人，助理工程师，硕士,2019年毕业于西南交通大学测绘科学与技术专业，主要从事大地测量数据处理和精密工程测量方面的应用研究工作。
第3期李杰：利用GRACE数据分析中国区域地下水变化65
面实测资料，系统地分析了西辽河流域地下水储量时空变化规律，该研究表明结合卫星重力和地面水文气象观测资料开展长时间序列的地下水变化监测与解释具有重要意义［4］o冯伟等通过卫星重力、地下水模型和地下水实测资料研究了我国华北平原地下水变化情况，结果表明由于长期气候干旱与人类地下水超采活动，我国华北平原十余年来地下水存在显著的亏损［5］o李杰等利用GRACE数据结合GLDAS数据对我国长江中下游平原、西南地区、华北平原地下水储量长期变化规律以及干旱时段地下水变化情况进行了分析［6］。
研究显示我国50%以上的地下水被开采用于农业生产，但以上研究均未结合其研究区域的农业耕作模
式，故本文结合农业耕作模式对地下水储量变化进行分析。研究区域为长江中下游平原(110OE—120°E,28°N—34ON)；西南地区(98°E—110°E,23°N—32°N)；华北地区(114。E—121°E,32°N—42°N)。研究结果显示，3个区域夏季地下水变化的主要影响因素为降水量、冬季主要是人为因素。
1研究方法
1.1等效水高计算
利用GRACE时变地球重力场模型计算等效水高的计算式为⑺：
/、a P ave占2n+1-
EWH(0，入)二3叭Z(cos mA+
3p w“01+k n m=0
A S nm s in m入)P nm(cos0)(1)
式中，a为地球平均半径，P n m(cos0)是完全缔合勒让德函数,m、n为球谐位系数对应的次数和阶数，p ave表示地球平均密度(5517k^m3),P w表示水的平均密度(1000kg/m3)，检为顾及地球弹性形变
的负荷勒夫数, (。，入)表示地球表面某点的余纬和经度，叭为滤波函数，本文采用半径为400km的高斯滤波和P5M20改进的去相关滤波的组合滤波做为数据后处理方法［8］，并利用SLR 测得的C2,0项代替GRACE的C2,0项。
1.2地下水储量变化量计算
从GRACE反演的陆地总储水量中扣除GLDAS反演的地表水储量获得地下水储量变化量，如下：
AGW二ATWS-ASM-ASWE(2)式中,AGW表示地下水储量变化量,ATWS为陆地水储量变化量由GRACE反演获得,ASM为土壤含水量变化量由GLDAS通过与GRACE相同的处理方法反演获得, ASWE表示雪水当量变化量，由于三区域均雪水储量变化都极其微小，故这里取值为0o这里获得的AGW是相对于平均值的变化量。
2区域地下水储量分析
长江中下游平原为我国三大平原之一，水稻种植面积约占全国水稻种植总面积的六成，水稻产量占全国水稻总产量的七成；西南地区自然资源丰富，光热条件充
足，西南地区降水量分布极不均匀，洪涝和干旱等自然灾害也频繁发生，季节性干旱缺水问题突出；华北地区3.66亿亩的耕地面积中，水田的比重在3%左右，水浇地与旱地所占比重达到97%，华北地区
车险报案
各个季节降雨量差距较大，同时年降水量变化剧烈；因此，研究3个区域大尺度地下水储量变化，有助于提高地下水使用效率，对发展农业、提高农业灌溉效率具有积极作用。
2.1长江中下游平原
利用式(1)和式(2)计算2003年1月一2012年12月长江中下游平原地下水储量变化量，并求得各月地下水储量变化量的均值，为进一步探讨地下水与降水之间的关系，从NOAA(National Oceanic&Atmospheric Administration)网站上下载CPC(Climate Prediction Center)水文模型数据，计算2003.1—2012.12长江中下游平原降水数据，为对数据进行量化计算各月份的平均降水值与地下水储量变化量均值，如图1所示。图1可知长江中下游平原年总降水量为1282.94mm，其中7月降水量最多为213.57 mm，占全年总降水量的16.65%；12月降水量最少为32.41 mm，占全年总降水量的2.53%o各个季节总降水量分别为春季358.08mm、夏季566.88mm、秋季为221.06mm、冬季136.93mm。图1中地下水储量变化折线图主要呈现出3个阶段：6—9月呈显著上升趋势，速率为14.13mm/月;10—1月呈显著下降趋势，速率为-16.93mm/月，2—5月基本稳定呈缓慢上升趋势，速率为1.18mm/月，这与降水量基本符合。6—9月总降雨量为661.05mm，占全年总降雨量的51.53%；10一1月总降雨量为207.24mm，占全年总降雨量的16.15%；2一5月总降雨量为414.65mm，占全年总降雨量的32.32%o为进一步分析长江中下游地区地下水储量月间变化情况，将后1月份的地下水储量平均值减去前一月地下水储量平均值，即12—1月，1—2月，
•••,11—12月
西南地区
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，如图2所示。
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图1长江中下游平原月降水量与地下水储量均值Fig.1Average monthly precipitation and groundwater rerves in the plains of the middle and lower
reaches of the Yangtze
River
66测绘与空间地理信息2021年
@）12月一1月（b）l月一2月（c）2月一3月
（d）3月一4月（e）4月一5月（f）5月一6月能否回到从前
（g）6月一7月（h）7月一8月（i）8月一9月
烧烤鸡翅
110°E112°E114°E116°E118°E110°E112°E114°E116°E118°E110°E112°E114°E116°E118°E
（j）9月一10月（艮）10月一11月（1）11月一12月图2长江中下游平原地下水储量月间变化鼻子尖
Fig・2Monthly variation of groundwater rerves in the plains of the middle and lower reaches of the
Yangtze River
长江中下游平原地下水储量月间变化呈现出与图1相符的3个变化阶段，10—1月持续下降,2—5月基本持平,6—9月持续上涨；结合长江中下游平原农业耕作模式与和降水数据对地下水储量变化进行分析。图2（j）、（k）、（l）、（a）中10—1月长江中下游地下水储量呈下降趋势，速率为-25mm/月5mm/月，由图1知10—1月长江中下游平原平均降水量分别为72.54mm.54.35mm、32.41mm、47.94mm，该时段内冬小麦处于播种、出苗（越冬）的生育阶段，降水量可能不能满足农业灌溉需求，大量的地下水被开采用于农业生产，从而导致地下水储量下降。图2（k）、（l）中长江以南区域地下水下降速率明显大于长江以北区域，分析这种情况产生的原因可能是长江以北区域有11—66d气温降至01以下，而小麦植株在日均气温低于21时会进入越冬期停止生长不需要进行大量的灌溉［9］；长江以南区域小麦植株没有明显的越冬期与返青期，由于降水量不足以满足小麦的需水量，故在此期间需要进行多次补充灌溉。图2（b）、（c）、（d）、（e）中2月到5月长江中下游平原地下水储量变化不大，呈现出缓慢上升的趋势。该时段冬小麦处于拔节、开花、成熟的生育阶段，对应的需水量为40—70mm、100—140 mm、130—160mm；2—5月降水量值分别为56.57mm、91. 71mm、118.11mm、148.26mm，在此期间降水量能够满足冬小麦灌溉需求，因此地下水呈现缓慢增长的趋势。图2（f）、（g）、（h）、⑴中6—9月长江中下游平原地下水呈显著上升趋势，6、7月最为明显增长速率在25mm/月一40 mm/月之间，这与图1中6、7月降水量值为203.11mm、213.57mm；
分别占全年总降雨量的15.83%和16.65%相符;8月、9月地下水储量增长趋势减缓，这与图2中8、9月降水量较6、7月有所下降相符，8月、9月值为150.20mm.94.17mm，分别占全年总降雨量的11.71%和7.34%。6—9月长江中下游平原的水稻和夏玉米各生于周期内需水量均小于降水量，丰富的降水量在满足人们的生产生活需求的同时多余降水也渗透到地下使得地下水得到补充。由以上实验分析可知长江中下游平原10—1月降水量小于农作物需水量导致地下水被开采用于人类生产生活地下水储量下降,2—5月地下水储量基本保持不变,6—9月由于降水量增加地下水储量上升；10—1月影响地下水储量的主要因素是人为因素,6—9月影响地下水储量的主要因素是降水。
2.2西南地区
计算2003.1—2012.12西南地区降水量、地下水储量变化量均值，如图3所示。图3可知西南地区年总降水量为1067.72mm，其中7月降水量最多为206.78mm，占全年总降水量的19.37%；12月降水量最少为13.52mm，占全年总降水量1.27%°各个季节总降水量分别为春季227.42mm、夏季554.63mm、秋季为233.91mm、冬季65.28mm。图3中地下水储量变化折线图主要呈现出三个阶段：5—9月呈显著上升趋势，速率为21.38mm/月；10—1月呈显著下降趋势，速率为-24.81mm/月，2—4月基本稳定呈缓慢上升趋势，速率为1.93mm/月；这与降水量基本符合5—9月总降雨量为803.12mm，占全年总降雨量的75.22%,10—1月总降雨量为138.99mm，占全年总降雨量的13.02%,2—4月总降雨量为125.60mm，占全年总降雨量的11.76%。为进一步分析西南地区地下水储量月间变化情况，将后一月
份的地下水储量平均值减去前一月地下水储量平均值，即12—1月，1—2月， (11)
12月，如图4所示。
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名句经典*
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西南地区
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图3西南地区每月降水量与地下水储量均值
Fig・3Average monthly precipitation and groundwater
rerves in Southwest China
中西南地区地下水储量月间变化与图3基本相符呈现出3个阶段，10—1月西南地区地下水储量持续下降，其中12月与1月下降速率最快，这与图3中12月、1月西南地区降水量分别为13.52mm、17.31mm相符合;5—9月地下水储量持续上涨，其中增长最快的为6、7月，这与图5中6月、7月西南地区降水量分别为180.18mm、206.78mm相符合。西南地区气候条件复杂和各地地形特征不同农作物种类丰富，最主要的农作物是水稻,
其次
第3期李杰：利用GRACE数据分析中国区域地下水变化67
@)12月一1月(b)l月一2月(c)2月一3月
(d)3月一4月(e)4月一5月(f)5月一6月
(g)6月一7月(h)7月一8月(i)8月一9月
-0.06-0.04-0.0200.020.040.06
(j)9月一10月(艮)10月一11月(1)11月一12月
图4西南地区地下水储量月间变化Fig.4Monthly variation of groundwater rerves in
Southwest China
有小麦、玉米、棉花、油菜、蚕豆等，其中云贵高原部分地区以种植烤烟等经济作物为主，同时各地气温差异较大存在一年一熟、一年两熟、一年三熟等多种耕种制度。图4(j)、(k)、(l)、(a)中10—1月西南地区地下水处于亏损状态，其中云南省亏损最严重，造成这种情况的原因可能有两点：1)云南省气温高于四川其他区域，农作物的蒸腾作用强于其他区域，因此农业灌溉量大于其他区域，对地下水的开采量大于其他区域。2)云南地区种植的农作物与其他区域不同，各农作物需水量不同，导致灌溉量大于其他区域［10］o2—4月西南地区降水量基本上能满足灌溉需求，地下水储量基本维持不变。5—9月西南地区的主要农作物是水稻，云南、贵州、四川、重庆在水稻生长的各个生育周期内需水量差距不大［11］，且均远远小于同时期降水量，因此地下水得到补充呈上涨趋势。根据分析可知西南地下水储量10—1月地下水储量处于下降趋势，其原因可能是地下水被开采用于农作物的灌溉；1月到达
一年中最低值;2—4月降水量逐渐满足农作物的灌溉需求，地下水开采量减少，地下水储量几乎保持不变;5—9月，由于降雨量远高于农作物的需水量，多余的降水转化为地下水，地下水储量得到补充。
羊肉胡萝卜汤2.3华北平原
计算2003.1—2012.12华北平原降水数据、地下水储量变化量均值，如图5所示。从图5可知华北平原地下水储量最低值在6月，而6月的降水量为72.47mm，占全年总降水量的12.66%；其中地下水储量的最高值在12月, 12月的降水量为4.52mm，占全年总降水量的0.79%；这与上文中长江中下游平原、西南地区差距较大，后文将进一步分析。华北平原地下水储量变化趋势大致为：1—3月呈下降趋势,4月呈上升趋势,5、6月呈下降趋势,7、8月呈上升趋势,9—11月相对稳定，12月呈上升趋势。将一年中后一月份华北平原的地下水储量平均值减去前一月地下水储量平均值，如图6所示。
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图5华北平月降水量与地下水储量均值图
Fig.5Average monthly precipitation and groundwater
rerves in North China Plain
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图6华北平原地下水储量月间变化
Fig.6Monthly variation of groundwater rerves in the
North China Plain
由于地下水灌溉量占华北平原地下水总开采量的80%左右［14］，这里主要从农业用水对华北平原地下水变化进行分析。冬小麦是华北平原冬季主要的农作物，冬
68测绘与空间地理信息2021年
季小麦地上部分干枯，基本停止生长，有明显的越冬期°10月底华北平原大量进行冬小麦播种，石家庄、聊城以西区域是华北区域降水亏缺程度最严重的区域［12］°11月冬小麦处于出苗与越冬期，该时间段需水量不大，降水量基本能满足灌溉需要；12月华北平原地下水储量显著上升，上升率为0mm/月一15mm/月，其原因可能为12月华北平原气温降至0T以下，冬小麦进入越冬期不需要进行灌溉，地下水开采量减少°1—3月冬小麦处于返青期，河北石家庄、山东济南降水亏缺程度加重，亏缺量在40mm 以上，因此出现连续3个月地下水储量下降的情况°4月冬小麦处于拔节期，由于降水量增加降水亏缺程度有所缓解，因此4月华北平原地下水增长量在10mm左右。
5、6月冬小麦处于抽穗期，拔节一乳熟期是冬小麦耗水强度和耗水量最大的一个时期，华北平原需要通过多次灌溉满足作物水分供需平衡［13］，同时华北平原部分地区夏玉米开始播种，农业需水量增加；故5月份华北平原地下水减少最快，西南部为-20mm/月一-10mm/月，其余地区为-30mm/月20mm/月°6月华北平原冬小麦处于成熟期，小麦需水量下降且降水量增加，降水亏缺有所缓解，西南部地区降水亏缺比较严重亏缺量在20mm左右，故6月地下水储量下降趋势减缓°7—8月华北平原的重要农作物为夏玉米,3个月降水总和为304.26mm，占全年总降水量的53.15%，丰富的降水能满足玉米生育期的需水量，即使在耗水强度和耗水模系数都比较高的拔节一灌浆期，适逢华北地区雨热同期，一般不需要进行补充灌溉［15］，故7—8月华北平原地下水呈增加趋势，且增长率较大。综上所述，
华北平原地下水储量在秋季较为稳定，由于冬小麦在越冬期所需灌溉水减少故地下水储量有所上升；春末处于冬小麦和夏玉米的轮作期，农业灌溉需水量增加地下水储量减少；夏季降水量增加导致地下水储量上升°
3结束语
本文通过GRACE数据和GLDAS数据计算我国3个区域的地下水储量变化，结合降水数据与农业耕作模式对地下水储量变化规律进行了分析°实验结果显示3个区域夏季影响地下水储量的主要因素为降水量，冬季影响地下水的主要因素为人为因素。
西南地区云南省地下水储量变化最为显著，其原因如下：1）云南地区气温高于西南其他区域，农作物蒸腾作用明显导致灌溉量大于其他区域；2）云南地区喀斯特地貌分布广泛，岩溶透水性极强，地表水强烈渗漏，导致地下水变化明显°
华北平原地下水储量12月最丰富其原因可能为冬季冬小麦存在越冬期，灌溉需水量减少，对地下水的需求量减少，地下水储量上升；春末处于冬小麦和夏玉米的轮作期，农业灌溉需水量增加，地下水储量减小,6月达到一年中的最低值。
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[编辑：张曦]
