宽刈幅卫星测高监测内陆湖泊水位与河流流量研究

杜 斌

昆明理工大学国土资源工程学院,云南 昆明 650093

地表水对生命至关重要,水位监测有助于地表水资源的利用和保护,有助于促进对环境、气候和天气的理解。卫星测高获取了海量水面高度数据,促进了海洋学、水文学和大地测量学的研究进展。然而现有卫星测高任务仅能对星下点进行观测,需在空间和时间分辨率之间权衡,因轨迹间距大或重访周期长无法满足内陆水体动态监测的需求;更重要的是现有测高卫星多为海洋学研究设计,水文数据作为附属产品,受陆地干扰因而水位精度不高。宽刈幅卫星测高技术搭载成像式雷达干涉高度计,可观测星下点轨迹两侧各几十千米宽度的条带,可兼顾时空分辨率;地表水与海洋地形测量任务(surface water and ocean topography mission,SWOT)是搭载Ka波段雷达干涉高度计(Ka-band radar interferometer,KaRIn)的宽刈幅卫星测高任务,除海洋学观测任务外,首次将陆地水体监测作为任务目标。

论文研究宽刈幅卫星测高监测内陆水体水位和河流流量的能力,在系统分析星下点高度计确定陆地湖泊与河流水位变化精度的前提下,基于星下点高度计确定的湖泊水位,模拟了SWOT湖泊水位观测数据,研究了SWOT湖泊水位精度的时空特性,并针对SWOT卫星基线翻滚角误差校正方法进行了改进;然后,针对SWOT宽刈幅观测数据确定河流流量,改进了不依赖先验信息的河流流量计算方法,提高了计算精度。论文主要研究内容和贡献如下。

(1) 星下点卫星测高水位监测精度分析。SWOT陆地水位数据仿真需使用现有星下点卫星测高数据。论文首先分析星下点高度计确定陆地湖泊与河流水位变化的精度。以贝加尔湖为例,评估了Jason-2、SARAL和Sentinel-3A使用不同重跟踪算法的表现;对于更难获得精确水位的河流,使用多颗星下点卫星测高数据,分析了不同重跟踪算法提取河流水位的效果和影响因素。结果表明:Jason-2、SARAL和Sentinel-3A均可较精确地监测贝加尔湖的水位变化趋势,推荐使用ICE1进行重跟踪。河流水位监测时,对于SARAL、Jason-3和Sentinel-3A卫星,推荐使用ICE1和阈值法进行重跟踪。Sentinel-3A和SARAL可获得比Jason-3更高的水位精度。卫星测高水位监测效果与卫星的工作方式、使用的重跟踪方法、足印区环境的同质性、水文站与卫星轨迹的距离及相交长度等有关,变化复杂。

(2) 宽刈幅卫星测高监测湖泊水位能力分析。现有研究多集中在验证SWOT监测湖泊整体水位变化的能力,忽略了SWOT宽刈幅水位数据在湖泊内不同位置的精度差异。论文基于星下点卫星测高数据仿真了贝加尔湖SWOT宽刈幅水位数据,将其与Jason级星下点卫星测高数据和实测水位数据进行比较,首先分析了其监测湖面水位变化的性能,其次分析了湖面不同区域的水位数据精度差异及其影响因素。结果表明:SWOT宽刈幅水位数据受残余系统误差影响难以达到Jason级星下点测高的精度,需对残余系统误差进行校正;此外,SWOT宽刈幅水位数据的精度与其空间位置、距星下点的距离和观测值之间的时间间隔有关,位于靠近星下点、重复观测次数多和时间间隔均匀位置处的数据精度更高。该结论可为将来SWOT数据使用提供参考。

(3) 宽刈幅湖泊水位数据误差的局部交叉校正。SWOT官方使用局部估计中间内插的方式进行基线翻滚角等系统误差的校正。但该方法只能改正基线翻滚角误差的长波部分,其残余短波部分仍严重影响着宽刈幅水位的精度。论文提出了针对基线翻滚角误差短波部分的局部交叉校正方法,在贝加尔湖,基于仿真的SWOT宽刈幅水位数据对局部交叉校正方法进行了验证。结果表明:论文提出的局部交叉校正方法较好地削弱了基线翻滚角误差的短波部分,提升了SWOT宽刈幅水位数据的精度,对高分辨率SWOT宽刈幅水位数据精度的提升尤其显著。该方法可作为官方校正方法的补充,进一步提高SWOT监测陆地水体水位的能力。

(4) 宽刈幅卫星测高河流流量监测。SWOT除监测陆地水体的水位外,还具有类似遥感卫星监测水面面积的能力,可提供河面宽度信息。多站水力几何(at-many-stations hydraulic geometry,AMHG)算法仅利用河面宽度即可计算河流流量,但其精度较低。鉴于此,论文首先基于遥感影像仿真了SWOT河流数据用于提取河面宽度,然后使用AMHG算法计算河流流量并分析其精度,在此基础上提出了基于河岸坡度和基于先验流量的两种算法改进方案,并在长江中下游的3个水文站进行了验证。结果表明:利用SWOT河面宽度数据,基于河岸坡度的改进AMHG算法不仅提升了流量估计的精度,其趋势也与实测数据更一致,同时改善了原始AMHG算法流量估计的系统偏差,有利于平均流量的计算。基于先验流量的改进AMHG算法也可大幅提升流量估计精度,在SWOT数据发布后,利用SWOT河流产品联合其他流量算法计算的先验流量即可实现较精确的流量估计。