基于GRACE 卫星的黄河流域地下水储量时空变化

杨钰泉，张 钰，史伟明，申雄达，刘清琴

（兰州大学，甘肃 兰州 730000）

水资源是保障人类生存的关键自然资源之一，对促进区域社会经济发展具有重要的意义。根据分布位置，水资源可以分为地表水储量和地下水储量。其中，地下水储量是指埋藏和运动于地面以下各种不同深度含水层中的水[1]。地下水储量是农业灌溉、饮用水的重用来源。对地下水进行合理的开发和保护，有利于促进社会经济发展。但是，由于过度开采地下水导致地下水位降低，地面沉降、土地盐碱化等问题已经严重制约区域可持续发展。因此，及时检测地下水储量的变化迫在眉睫，有利于指导地下水资源合理开发和保护，实现区域水资源有效管理。

黄河被誉为中华民族的母亲河[2]，随之形成的黄河流域在促进区域社会经济发展和保障国土生态安全等方面有着举足轻重的作用。2019 年，习近平总书记提出了“黄河流域生态保护和高质量发展战略”，标志着黄河流域将迎来新的发展契机。在社会经济发展方面，黄河流域是我国重要农业经济开发区，耕地面积1.79 亿亩，占全国的12.5%，2019 年黄河流域人均GDP 为8000 美元左右，是我国经济发展相对滞后以及贫困地区集中分布地域。在生态安全领域，黄土高原丘陵沟壑水土保持生态功能区、秦巴生物多样性生态功能区等多个国家重点生态功能区广泛分布于黄河流域，形成了我国重要的生态安全屏障，生态系统服务价值极高。但是，由于无序的人口活动和地区资源承载能力制约，黄河流域正面临着地下水过度开采、水资源供需矛盾突出、径流量减少、生态系统退化等一系列生态环境问题。根据2019 年《黄河水资源公报》，全流域已形成6 个浅层地下水降落漏斗、18 个浅层地下水超采区。由于数据的缺乏，目前对黄河流域全域的地下水储量的时空变化的认识存在不足。

GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）卫星数据为有效监测地下水储量变化提供了重要的数据源。GRACE 卫星通过灵敏的传感器监测由于地球质量改变导致的地球引力变化，进而测算出区域陆地输出量的变化。根据GRACE 卫星监测数据和水文模型，可以测算出区域地下水储量的变化[3]。与监测井布点测量、水温模型模拟等传统方法相比，基于GRACE 卫星的地下水监测方法可以解决传统方法中数据缺乏、费时费力的问题，具有时间连续性好、速度快、尺度大的优势。自GRACE卫星2002 年发射以来，基于GRACE 卫星数据的地下水储量变化监测的研究已经越来越多。比如，Feng等利用GRACE 卫星数据分析了2003-2010 年华北平原的地下水储量变化规律[4]。Zhong 等评估了2005-2011 年辽河西部地下水储量变化导致的地下水枯竭问题[5]。已有的一些研究表明，基于GRACE 卫星数据监测地下水储量变化具有较高的可靠性。

本文基于2005-2015 年GRACE 数据分析黄河流域地下水储量变化的时空演变特征。首先，GRACE 卫星数据获取研究区地下水储量变化。其次，从全区、上中下游尺度分析2005-2015 年黄河流域地下水储量变化的时空规律。然后，结合人口、GDP（国内生产总值）和DMSP（夜间灯光指数）等人为因素和降水、温度、NDVI（归一化植被指数）等自然因素分析黄河流域地下水变化的驱动力。最后，对黄河流域未来可持续发展提出政策意见。

2 研究区与数据

2.1 研究区

黄河干流的长度约为5464km，流域集水面积达到79.5 万km2，途经9 省（区）71 市（州、盟），以流经市域作为黄河流域研究范围[6]，流经市域行政区划总面积198.46 万km2，占全国陆地总面积的20.6%，该地区2018 年总人口为2.5 亿人，GDP 达到15 万亿元。地势呈现由西到东阶梯下降的趋势，主要横跨温带大陆性气候和温带季风气候区，不同地区气候的差异显著，多年平均降水量在200～600mm 之间，总体趋势由东南向西北递减[7]。流域大部分区域旱灾频繁，生态环境脆弱，水资源总量和人均水资源占有量都处于较低水平，人均水资源占有量不到全国平均水平的30%，水资源开发率超过40%的生态警戒线，水资源问题突出[8]。

分上、中、下游看，黄河上游从源头到内蒙古自治区的河口镇，流经青海、四川、甘肃、内蒙古和宁夏，流经市域面积143.37 万km2，2018 年总 人 口4283.9 万人，GDP2.37 亿元；黄河中游从河口镇至河南郑州，流经甘肃、河南、山西和陕西，流经市域面积39.48 万km2，2018 年总人口9321.9 万人，GDP4.89万亿元。黄河下游从郑州到渤海，流经河南和山东，流经市域面积15.60 万km2，2018 年总人口11719.8万人，GDP7.8 万亿元，如图1 所示。

图1 研究区概况

2.2 研究数据

GRACE 卫星是由美国国家航天局和德国空间飞行中心联合研发，根据数据级别划分，GRACE 卫星数据可以分为Level-0、Level-1A/1B 和Level-2。本文使用的Level-2 数据产品，具体为CSR RL06 Level-2，该产品的空间分辨率为0.25°。

全球路面同化系统（GLDAS）来源于美国国家宇航局的哥达空间飞行中心，包括全球的土壤数据集、叶面积指数等陆面数据组成。GLDAS 数据包括GLDAS-1 和GLDAS-2 两个数据集，这些数据是由CLM、MOAH、MOS 和VIC 四套模型模拟得到，空间分辨率有1°与0.25°两个类型。本文使用的土壤含水量数据是来源于GLDAS-2.1 版本的NOAH 模型。

此外，本文使用了来源于中科院资源环境科学数据中心（http://www.resdc.cn/Default.aspx）的栅格数据，具体包括2005-2015 年NDVI、温度、降水、人口、GDP、DMSP 数据。

3 研究方法

首先，参考鲁阳(2020)和Shuang Yi(2016)的研究[9-10]，利用GRACE 卫星数据和水量平衡原理计算黄河流域2005-2015 年逐年的地下水储量数据。其次，在像元尺度，基于线性回归方法和2005-2015 年地下水储量数据，计算逐个像元的地下水储量年均变化量，从全区尺度和上中下游尺度分析黄河流域2005-2015年地下水储量变化情况。最后，计算2005-2015 年黄河流域NDVI、温度、降水、人口、GDP 和DMSP 的空间变化，并计算利用随机森林方法和统计的各类因子的空间变化值，分析黄河流域地下水变化的驱动力。

4 研究结果

4.1 黄河流域地下水储量变化分析

黄河流域2005-2015 年地下水储量呈现下降趋势，平均降幅达到3.46mm/年（如图2a 所示）。2007-2009 年间，地下水储量显著下降，平均降幅达到了6.56mm/年，是2005-2015 年平均降幅的1.89 倍。2009-2013 年间，地下水储量呈现波动变化，平均降幅仅为0.18mm/年，仅为2005-2015 年平均降幅的百分之五。其中，2012 年，地下水储量表现为上升趋势，上升了3.61mm。2013-2015 年，地下水储量重新呈现下降趋势，年均降幅达到了5.32mm/年。从统计上看(如图2b 所示)，地下水变化满足正态分布。地下水表现为下降的像元明显多于地下水表现为升高的像元，钟形曲线的均值低于0，再次说明全区整体上表现为地下水下降。从空间分布上看，黄河流域地下水储量变化存在明显的区域差异，从东到西表现为“先增后减”的特点，且降低的趋势逐渐增加（如图3 所示）。

图2 黄河流域全域2005-2015 年地下水储量变化

图3 黄河流域2005-2015 年地下水储量的空间变化

黄河2005-2015 年地下水储量存在明显的空间异质性。上游地区的地下水储量呈现波动变化，趋势不明显（如图4a 所示）。地下水储量减少的年份包括2008-2011 年、2014-2015 年，共有两个时间段。2009 年的地下水储量是2005-2015 年地下水储量的最低值，变化量达到5.55mm/年。之后，地下水储量呈现出连续4 年上升的趋势。中游地区的地下水储量在2005-2015 年间呈现持续下降的趋势，平均降幅达到了12mm/年（R2=0.95），是全区平均降幅的3.47 倍(如图4b 所示)。下游地区的地下水储量在2005-2015 年间也表现为逐年下降，平均降幅达到了9.80mm/年（R2=0.97），是全区平均降幅的2.83 倍（如图4c 所示）。

图4 黄河流域上、中、下游2005-2015 年地下水储量变化

从空间上看，表现为地下水增加的地区主要位于上游的青海省、四川省和甘肃的大部分地区。上游的内蒙古自治区、宁夏回族自治区，以及中游和下游的大部分地区表现为地下水储量下降的特征（如图5a 所示）。为了进一步分析地下水储量变化的热点地区，我们按照等差划分的方法划分地下水储量变化，将研究区划分急剧下降（＜-20）、快速下降（-20～-10）、轻微下降（-10～0）、略有增加（0～10）、快速增加（10～20）、显著增加（＞20）,共6 个等级（如图5b 所示）。从结果可以看出，地下水储量显著增加（＞20）的地区位于青海省的海西和玉树的西部地区，面积仅为全域面积的0.75%。地下水储量快速增加（10～20）的地区主要位于地下水储量显著增加地区的外围，包括海西、玉树的西部，以及果洛、甘南和黄南的部分地区，面积仅为全区面积的5.32%。地下水储量略有增加（0～10）的地区位于上游的青海省、四川省和甘肃省的大部分地区，中游的宝鸡、天水、西安和商洛的部分地区，以及下游的烟台和威海的大部分地区，面积占全区面积的26.97%。急剧下降（＜-20）的地区主要位于山西的东南地区和河南的北部地区，主要包括长治、晋城和新乡等，占全区面积的2.25%。快速下降（-20～-10）的地区主要分布于中游和下游地区，占全区面积的20.04%。轻微下降（-10～0）的地区达到93.53 万km2，占全区面积的44.68%，远高于其他等级的地区。轻微下降区广泛分布于黄河流域的上中下游。

图5 黄河流域2005-2015 地下水储量变化的空间分布

4.2 地下水储量变化的驱动力分析

和人为因素相比，自然因素对黄河流域地下水储量的影响程度更大（如图6a 所示）。在全区尺度，自然因素和人为因素对地下水储量变化的影响分别为57.54%和42.46%。从上、中、下游的结果看，自然因素对地下水储量变化的影响程度分别达到63.94%、51.96%和93.57%，分别是人为因素的1.77、1.08 和14.56 倍。自然因素对下游地下水储量变化起决定性作用。

从单一指标看，地下水储量变化的主导因素存在区域差异（如图6b 所示）。在全区尺度，降水、GDP和人口是影响该地区地下水储量变化的前三因素，三者的影响程度达到77.91%。上游地区的主要因素为降水、GDP 和人口，三者的影响程度达到79.67%；中游地区的主要因素为温度、GDP 和人口，三者的影响程度达到81.19%；下游地区的主要因素包括温度和降水，两者的影响程度达到70.85%和21.05%。DMSP 和NDVI 数据对地下水储量变化的影响作用较小。

图6 影响地下水储量变化的驱动因素

5 结论和讨论

黄河中下游地区面临着严峻的地下水枯竭问题。2005-2015 年间，该地区持续经历着大范围、大规模、高强度的地下水开采，平均降幅达到3.46mm/年。因地下水开采量远远高于地下水补给量，地下水储量下降已经成为制约该地区可持续发展的重要因素之一。地下水储量变化从东到西表现为“先增后减”的特点，存在明显的空间异质性。自然因素和人为因素均对黄河流域地下水储量变化产生影响，自然因素对黄河流域地下水储量的影响程度更大。长期的地下水储量下降已经引发了一系列生态环境问题。一方面，造成大量的依靠地下水补给的河流减少或消失，湿地和湖泊面积萎缩。另一方面，导致地面沉降、水质恶化，以及海水入侵等问题。此外，不可持续的超采地下水将严重影响粮食产量，最终引起粮食危机。

未来需要针对黄河流域，尤其是黄河中下游地区，采取针对性的地下水综合治理行动方案，逐步实现地下水采补平衡。加强顶层设计，统筹制定中下游地区地下水综合治理的思路。首先，应该调整农业结构，采取节水的措施，进而减少农业用水对地下水的依赖。其次，通过南水北调等方式实现多渠道水源补给，降低地下水在生活用水中的比例。此外，推动实施水库、湖泊、河流等地下水回补等工程，降低区域水资源开发强度。最后，加强地下水监控能力，加强地下水监管，设置禁采区、限采区，严格落实水资源管理制度。最终提高黄河流域水资源承载力，保障区域水安全。

本文有两个创新点。一方面，结合GRACE 卫星数据定量分析了黄河流域地下水储量变化的时空规律，解决了传统地下水资源监测受监测井台站数量少、分布不均匀导致的难以在大区域监测地下水储量变化的问题。另一方面，利用随机森林的机器学习方法，识别了影响地下水储量变化的驱动因素，有着极高的准确率、较强的抗噪声能力、较快的训练速度的随机森林方法，在对影响因子进行重要性排序上具有较大优势。此外，本文也存在一些不足。首先，GRACE 数据空间分辨率较低，在刻画黄河流域地下水储量的时空变化上会存在一定误差，未来应该结合观测井的数据对研究结果进行验证。其次，本文采用了温度、降水和NDVI 作为自然因素，人口、GDP 和DMSP 作为人为因素，利用随机森林方法分析了地下水储量变化的驱动力。较低的分辨率可能难以精细化识别人为因素对地下水储量变化的影响，导致夸大了自然因素对地下水储量变化的影响。未来可以通过数据同化的方式，结合其他遥感大数据对GRACE 地下水储量数据的空间分辨率进行降尺度，获得精细化的研究结果。此外，未来应该采用更多的因子，进行更为全面的驱动力分析。最后，由于数据原因，本文只分析了2005-2015 年的地下水储量变化。