利用重力卫星监测2003—2016年南极地区冰盖质量变化

崔立鲁,张 诚,邹正波,李 盼,李 琼,汪晓龙

(1.成都大学建筑与土木工程学院，成都 610106；2.武汉大学测绘学院，武汉 430079；3.中国地震局地震研究所中国地震局地震大地测量重点实验室，武汉 430071；4.华中科技大学物理学院地球物理研究所，武汉 430074；5.南宁勘察测绘地理信息院，南宁 530001)

伴随着全球气候变暖，由冰川消融所引起的海平面上升和气候变化严重地威胁着人类的生存和发展。而南极冰盖(Antarctica ice sheet,AIS)作为地球上最大的陆地冰川，其冰储量约占全球陆地总冰量的90%，所含淡水资源约占全球总量的70%。假设AIS全部融化，全球海平面将平均上升61.1 m[1]。因此，其冰盖(ice sheet,IS)质量平衡的微小变化都会对全球水循环、海平面变化和大气热动力循环等造成非常重要的影响[2]，这已经引起了世界各国的严重关注。因此有效地评估AIS质量变化具有十分重要的科学意义和社会价值[3]。

重力恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)卫星可以直观地反映地球表面物质迁移的情况[4]，尤其对IS质量变化较为敏感，因此利用GRACE数据分析AIS质量变化是目前中外研究者的重要手段[5]。Chen等[6]分析了2002年4月—2005年8月共计17个月的南极地区质量变化为(-152±80) Gt/a，Zwally等[7]计算了2002年4月—2008年12月共计80个月的东南极(east Antarctica,EA)和西南极(west Antarctica,WA)两个部分的质量变化，罗志才等[8]利用2002年8月—2010年6月共计94个月的GRACE数据分析了AIS质量变化为-80 Gt/a，对全球海平面上升的贡献约为0.22 mm/a。上述结果表明南极地区自2006年以来其IS质量呈现出加速消融趋势，但上述成果主要关注整个南极地区，关于不同区域的差异性分析较少。

针对上述情况，利用2003年1月—2016年6月共计162个月的GRACE卫星数据反演南极地区IS质量变化，讨论了冰后回弹与泄露误差对反演结果的影响，并详细地比较分析了EA、WA和南极半岛(Antarctic Peninsula,AP)三个地区IS质量变化趋势，并估计其对全球海平面上升的贡献。

1 数据处理方法

1.1 数据说明

采用由空间研究中心(Center for Space Research,CSR)发布的RL06版本Level-2的时变重力场模型，从2003年1月—2016年6月，模型截断至60阶。该模型已经扣除了潮汐、大气和海洋质量变化的影响。同时，考虑到GRACE时变重力场模型中C20项精度较低，采用SLR获取的C20项进行替代[9]，并利用Swenson等[10]的成果对一阶项进行了地球质心变化改正。

1.2 反演理论

利用球谐系数法反演等效水高(equivalent water high,EWH)的表达式[11]为

[ΔClmcos(mλ)+ΔSlmsin(mλ)]

(1)

为了削弱高阶次项相关误和条带误差的影响，必须采用空间滤波算法。常用滤波算法主要有多项式滤波[12]、加权平均滤波[13]、高斯滤波[14]、Fan滤波[15-16]和去相关滤波[17-18]等，但是鉴于单一滤波方法的局限性，采用P3M6 多项式滤波加上300 km Fan滤波的组合滤波算法[8]对上述误差进行处理。

1.3 冰后回弹和泄露误差影响

GRACE时变重力场模型反演得到的南极地区地表质量变化中，不仅包含IS质量变化，还包括冰后回弹和海洋泄露误差，两者是影响反演精度的主要因素，因此必须从反演结果中扣除[19-20]。对于冰后回弹主要是利用冰川均衡调整模型进行计算，采用IJ05模型进行估算。

全球陆地资料同化系统(global land data assimilation system,GLDAS)是由美国航空航天局与美国海洋和大气局联合发布的，它包含了全球(除了两极地区)降雨量、水分蒸发量、地表径流、地下径流、土壤湿度、地表积雪分布等数据，该数据为1°×1°的格网数据。首先对其进行球谐展开，再截断至与GRACE时变重力场模型相同阶数，采用与GRACE数据处理相同的滤波方法得到南极地区的EWH值。由于该模型在南极地区没有数据，因此该结果即为南极地区的泄露误差[21-22]。

2 反演结果与分析

2.1 测区概况

图1 南极地区概图Fig.1 The overview of Antarctic region

南极主要分为EA、WA和AP三部分(图1)。东南极包括科茨地(Coats Land,CL)、毛德皇后地(Dronning Maud Land,DML)、恩德比地(Enderby Land,EL)、威尔克斯地(Wilkes Land,WL)、乔治五世海岸(King George V Land,KGVL)、维多利亚地(Victoria Land,VL)，南极高原(Polar Plateau,PP)和极点(Pole)等，西南极主要有亚历山大岛(Alexander Island,AI)、埃尔斯沃思地(Ellsworth High Land,EHL)和玛丽伯德地(Marie Byrd Land,MBL)等。

2.2 数据预处理

采用2003年1月—2016年6月的平均重力场作为静态场，将每个月的重力场减去静态场获得每个月的重力场变化值，根据式(1)得到每个月的EWH值，同时采用1.2节的组合滤波算法对误差进行处理，结果如图2所示。可以看出，未滤波前存在着明显的南北条带误差，同时在高纬度地区存在着较大的误差影响，无法提取正常信号。而滤波后可以清楚地看到全球EWH值分布情况。

图2 2016年3月全球EWH分布Fig.2 Distribution of EWH in global gravity on March 2016

图3所示为AIS质量变化的长期趋势。对比图3(a)和图3(d)可知，在扣除两者影响前EA和WA部分地区呈现增长趋势。而扣除以后，先前呈增长趋势的地区其增长幅度有明显的减弱，且冰盖消融区域扩张较为显著；由图3(b)可知，AIS大部分地区冰后回弹影响较小，而位于EA的俄拉夫湾(Olaf Prydz Bukt,OPB)和CL，WA的EHL和MBL和AP大部分地区则影响较大；由图3(c)可知，泄露误差总体影响较小，正值和负值区域交替出现，且正值区域主要出现在EA区域；从图3(d)可知，AIS整体呈现出减少的趋势，其中EHL减少的幅度最为显著，而AP、VL和WL的IS质量减小较为明显，而EA的DML和WA的MBL则呈现出明显的增长趋势。

图3 南极地区冰盖质量变化率Fig.3 The rate of mass change in the Antarctic ice sheet

2.3 时间序列分析

如图4所示为AIS、EA、WA和AP的IS质量变化时间序列。由图4(a)可知，AIS质量总体上呈现出减少趋势，其中2003—2009年变化趋势较为平稳，在2009—2010年出现了急剧减少的趋势，而2010—2013年则表现为持续消融趋势，到了2013—2016年消融趋势得到加强。对比图4(b)～图4(d)可知，EA表现为逐年增加趋势，其他两个地区均为逐年减小，其中WA地区减小的趋势最为显著，其幅度最大；与图4(a)相似的是2003—2009年WA地区质量变化较为平缓，而从2010年开始IS消融呈加速趋势[图4(c)]。相同的情况也出现在AP地区[图4(d)]，只是变化幅度较小。这说明AIS消融主要是体现在WA和AP两个区域。

图4 AIS质量变化时间序列Fig.4 The mass change time series of AIS

为了进一步分析AIS消融情况，计算了不同地域IS质量变化率及其对全球海平面变化的影响，如表1所示。由表1可知，AIS表现为消融趋势，2003—2016年的质量变化率为(-101.27±7.02) Gt/a，对全球海平面的贡献为(0.28±0.05) mm/a，其中WA和AP呈现为IS消融，其质量变化率分别为(-148.35±6.78) Gt/a和(-22.01±1.44) Gt/a，对全球海平面的贡献分别为(-0.14±0.02) mm/a和(-0.06±0.01) mm/a，而EA则表现为质量积累，其质量变化率为(69.09±2.64) Gt/a，对全球海平面的贡献为(0.19±0.01) mm/a。

表1 南极地区IS质量变化Table 1 Mass changes of IS in the Antarctia

3 结论

利用GRACE CSR RL06数据，采用300 km Fan滤波加上P3M6去相关滤波的组合滤波算法反演2003年1月—2016年6月AIS质量变化，并且扣除了冰后回弹和泄露误差的影响，计算并分析了AIS质量变化时间序列。研究结果表明：AIS整体上表现为加速消融，其中WA和AP两个地区主要呈现为质量消融，而EA则表现为质量积累；质量消融最快的出现在AG和GL地区，而在EL和MBL地区则表现为质量积累，这说明不同的地区IS质量变化呈现出不同的状态。