利用卫星测高监测高邮湖水位变化

梁子亮，岳建平

（河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098）

一、引 言

卫星测高以卫星为载体，以海面作为遥测靶，由卫星上装载的雷达测高仪向海面发射微波信号，该雷达脉冲信号传播到达海面后，经过海面反射，再返回到雷达测高仪［1］。通过计算信号往返的时间可以得到卫星高度的测量值［2］。

相较于常规方法，卫星测高具有实时、全天候的特点，尤其在偏远的内陆湖地区，利用卫星测高可以近实时监测水域的水位变化，建立水域水位的多年时间序列［3］。近年来利用卫星测高技术监测内陆湖泊水域变化，国内已经做了很多研究。褚永海等利用Jason-1数据分析了呼伦湖水位变化［3］；李建成等利用ENVISAT的数据分析了长江中下游湖泊水位的变化［4］；高永刚等利用波形重定后的T/P和Jason-1卫星测高数据对呼伦湖水位再次进行了分析［5］；姜卫平等利用ENVISAT数据分析了青海湖水位变化［6］；李景刚等利用Jason-2卫星测高数据分析了南洞庭湖的水位变化［7］。本文利用 Jason-1、Jason-2卫星测高数据分析了高邮湖2003—2012年的水位变化情况。

二、研究区与数据

1.高邮湖概况

高邮湖是江苏省第三大淡水湖、中国第六大淡水湖，总面积约780 km2。它的湖盆高出东部里下河平原1.0～2.5 m。湖水较浅，最大水深2.40 m，平均水深仅1.44 m［8］。高邮湖位于淮河下游地区，为浅水湖泊，处于淮河入江水道的中段，是淮水入江的主要通道。高邮湖主要承泄淮河70%以上的来水，是典型的过水型湖泊，行洪期间河湖连为一片［9］。图1为 Google Earth环境下显示的Jason-1、Jason-2卫星通过洞庭湖的地面轨迹。在每个Cycle内，Jason-1、Jason-2总共有254个 Pass文件，只有Pass153弧段经过高邮湖。

图1 Jason-1、Jason-2卫星通过高邮湖的轨迹

2.测高数据

本文采用 OSTST发布的 Jason-1、Jason-2的GDR数据，两类数据均从AVISO网站下载。GDR数据中，每个 Cycle包含154个 Pass文件。每个Pass文件中所包含的数据记录个数与卫星通过的地面状况有关。每个记录中包含了时间、位置、高度、姿态、测高、环境改正、有效波高、海况改正、后向散射系数等数据项，每个数据项的定义、单位、缺省值和取值范围可以参考卫星测高产品手册。Jason-1、Jason-2卫星只有Pass153弧段经过高邮湖。Jason-1测高数据为从2003年1月3日至2009年1月22日（Cycle036～Cycle259）的GDR-C数据。Jason-2测高数据为从2009年2月1日至2012年12月29日（Cycle000～Cycle128）的 GDR-T数据。Jason-2为Jason-1的后续卫星，基本特征与Jason-1相同，一个轨道周期为10 d，地面轨迹在赤道上间距约为315 km。

三、数据分析

1.湖水位计算

精确测定高度及发射的脉冲往返于卫星与湖面的双程传播时间，便可以确定卫星到水面的距离。该观测值与卫星相对于参考椭球面的高度均可以从GDR数据文件中获取。将这两个观测值相减，可以得到湖水面相对于参考椭球的高度，即

式中，H表示湖面椭球高；Halt表示卫星相对于参考椭球的距离；Hran表示卫星到湖面的距离；δcor表示误差改正。

在开阔海域，GDR数据中提供了包括固体潮、电离层、对流层（干、湿）、海潮、极潮、逆气压和海况偏差等在内的多项改正。对于内陆湖泊，测高数据内的最优改正模型并不完全有效和适用，湿对流层和电离层改正经常缺损，这是将测高数据用于监测湖泊精度受到限制的主要因素［3］。本文改正包括对流层（干、湿）、电离层、海况、固体潮、极潮5项改正。式（1）中误差改正为

式中，δwet为湿对流层改正；δdry为干对流层改正；δlono为电离层改正；δset为固体潮改正；δpol为极潮改正；δssb为海况改正。

2.数据编辑

在内陆水域，由于其面积较小，并且相对于开阔海面，卫星测高的数据量相对较少。介于此，海洋上的数据编辑标准并不能完全适用。在本文研究中，采用BRAT软件对读取的GDR数据进行编辑，标准为:① 数据位于湖泊水面范围内，根据surface_type==1进行判断；② 测高仪所观测的高度有效，根据qual_alt_1hz_range_ku==0进行判断；③各项改正的数值在有效的范围内；④同一Cycle中的GDR数据与同一Cycle平均值的差值在3倍中误差的限差范围内；⑤剔除经上述判断后所得数据中的粗差［5］。

由于Jason-2卫星发射升空后，Jason-1卫星仍在轨。从2008年7月8日至2009年1月22日两卫星存在重叠数据，为了选择质量较好的数据，本文对两卫星在此期间的数据进行了分析，结果见表1。分析得出Jason-1的数据质量优于Jason-2数据，其原因可能为Jason-2卫星此时仍处于验证阶段，数据质量相对较低。选择Jason-1数据作为2008年7月8日至2009年1月22日的湖面高计算数据。

表1 2008年7月8日至2009年1月22日间Jason-1、Jason-2湖面高数据统计 m

根据前文数据编辑标准，对测高数据进行编辑，得到时间跨度为2003年3月1日至2012年12月29日共310个湖面高数据。分析发现，每年的1月、2月及3月存在部分数据为负数，与实际不符，原因可能为冬季湖面结冰，卫星高度计跟踪模式不同所造成的，应 剔 除 该 异 常 数 据。在 （32°58＇42″N，119°23＇55″E）附近的数据同样存在部分不符值，原因可能为该地区有部分陆地延伸进湖泊内，卫星高度计在测量的过程中产生了误差，以也应将其剔除。表2是将所有数据进行统计的结果，可以看出，如果剔除粗差，计算湖面平均椭球高度的标准差约0.799 4 m，精度明显优于剔除前。

表2 高邮湖2003—2012年湖面高数据统计表 m

四、计算结果

瞬时湖面高由两个分量之和构成:①相对于参考椭球面的大地水准面高；②相对于大地水准面的湖面高。由于内陆湖泊地区的大地水准面通常很难确定，本文将每一个瞬时湖面高减去平均湖面高，从而得到时间序列，并以此来分析水位变化，该过程同样可以消除部分误差的影响［3］。本文使用的平均湖面高是将9年（2003—2012年）的瞬时湖面高求取平均值而获得的。

1.年水位异常

高邮湖位于淮河下游地区，其水位受淮河影响严重。将每一年内所有瞬时湖面高取平均值，减去10年平均湖面高，得到年水位异常（如图2所示）。年水位较高处出现在2003年、2005年和2007年，这与2003年、2005年和2007年淮河发生的洪涝灾害相符［10］。其中2003年水位明显高于其余各年，这也与当年在高邮湖发生的特大洪涝灾害相符，该年淮河水位达到了历史第二高［11］。从图2中可以看出，10年内高邮湖水位呈下降趋势，自2009年之后下降趋势尤为明显，这也与近年来降水量呈减少趋势相符［12］。

图2 高邮湖2003—2012年年水位时间序列

2.月水位异常

高邮湖位于淮河下游地区，处于淮河入江水道的中段，其水位受淮河影响严重，每当洪水季节，水位升高；枯水季节，水位下降。从图3可以看出，高邮湖水位具有明显的季节性变化特征，每年的最高水位出现在7月。从5月开始，由于梅雨季节来临，水位逐渐上升；7、8月达到最高峰，这个时期也是淮河流域洪峰时期。9月以后水位逐渐降低，进入平水期，11月至翌年的4月水位为年内最低值。每年的冬季和春季水位较低且稳定，变幅不大，这与淮河流域水位变化有明显的相关性。

2003年6 月29 日至2003年7月4日和2005年7月4日至2005年7月11日淮河流域（31°～36°N、112°～36°E）出现了连续性的强降水［13］。2007年江淮流域从6月19日开始入梅，降雨增加，特别是2007年6月29日至2007年7月10日，淮河流域出现了集中强降水［11］，受淮河及降水影响，高邮湖水位连续超警戒水位。上述实际情况与图中反映出的水位起伏相符。

图3 高邮湖2003—2012年月水位时间序列

3.水位异常序列的Fourier分析

首先取各个半年的水位异常数据作为输入数据，利用 Fourier变换对高邮湖湖泊水位（2003—2012年）的时间序列进行分析。在分析中由频率和幅度构成频率-幅度图，用于确定水位变化，从中发现湖泊水位变化周期项。图4给出了高邮湖水位变化序列的频谱分析，振幅图中有一个较大的峰值，由此推断高邮湖水位具有较强的周期性，且周期为1.5年。

图4 高邮湖水位变化的频谱分析图

五、结束语

本文利用Jason-1测高卫星6年（2003—2009年）和 Jason-2测高卫星3年（2009—2012年）的GDR数据，经数据编辑，得到了高邮湖年水位异常和月水位异常的时间序列，并利用Fourier变换分析了水位变化的周期。从两个时间序列来看，高邮湖水位呈现下降趋势，且自2009年之后尤为严重。每年的7、8月高邮湖水位达到峰值，且在9月以后水位逐渐降低。分析发现:高邮湖水位呈现出显著的周期变化，周期为1.5年。高邮湖位于淮河下游地区，其水位受淮河影响严重。本文利用卫星测高资料所得出的高邮湖水位变化序列，与近几年高邮湖及淮河水位实际情况相符。

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