JoH | SWAT模型与GRACE卫星对海河流域井灌区浅层地下水储量变化估算的比较研究
水文模型（Hydrological model）和重力恢复与气候实验（Gravity Recovery and Climate Experiment, GRACE）卫星是两种相对独立的估算地下水储量变化的手段。受卫星轨道设计和载荷精度等的影响，GRACE重力卫星监测地球系统质量变化的时空分辨率约为200~300公里/月，这极大限制了重力卫星在地下水监测方面的应用。为了评价GRACE卫星结果的可信度，研究者们通常将其与水井中的地下水位监测资料进行对比。但是，观测的地下水位动态是地下水储量变化的间接表现，需要借助含水层水位变动带的岩性参数——“给水度”来进行转换，这极大增加了定量比较重力卫星结果和地下水位结果的不确定性。
迄今为止，将重力卫星与水文模型对地下水储量的估算进行对比的研究工作，往往是在全球尺度的多年趋势上进行的，而鲜有在诸如子流域、水资源分区等区域尺度上进行月、年、作物生育期这样的时间跨度上的对比研究。部分水文模型可以模拟和输出含水层储水量的变化，这为其与GRACE卫星监测的地下水储量变化的直接比较提供了可能。此外，水文模型能够提供模拟时段内任一时间步长下水文信息的空间分布，弥补了地下水监测井受限于时空尺度的不足，可在更精细、更灵活的时空尺度上与GRACE卫星监测的地下水储量变化进行详细的比较与分析。
本研究聚焦于海河流域内浅层地下水超采严重的河北省太行山山前平原，这是在全球范围一个典型的浅层地下水位持续下降的井灌区（图1）。Zhang 等（2016）修改了土壤与水评价工具（Soil and Water Assessment Tool, SWAT）模型中的地下水模块，并利用16口国家监测井和148口区域调查井的浅层地下水位动态监测数据，对相关参数进行了详细率定和验证。通过与全国“新一轮地下水资源评价”中给出的地下水蓄变量结果的对比表明，改进后的SWAT对区域尺度浅层地下水储量变化的模拟达到了可接受的精度，这是迄今为止在该区域构建的能较好地实现“作物生长−土壤水动态−浅层地下水变化”联合模拟的第一个仿真平台。本研究在Feng等（2013）利用GRACE卫星估计华北地下水储量变化的研究基础上，以Zhang 等（2016）运用SWAT模型模拟的2003-2012年间浅层地下水储量变化作为参比量，进一步应用联合反演算法（joint inversion method）和正向建模算法（forward modeling method）（参阅Feng 等，2017），将GRACE卫星数据结果降尺度到0.5°栅格并经面积加权平均转化到SWAT模型的22个子流域（面积约为500~1500 km2）模拟单元上进行比较。
图1 研究区的地理位置及冬小麦的空间分布（A）和浅层地下水超采范围(B)。
在水储量变化视角下，GRACE卫星数据与SWAT模型计算的浅层地下水储量距平值（shallow GWS anomalies）的变化较为吻合，两套数据的决定系数R2和纳什系数NSE在该区域分别达到约0.70和0.69（图2）。同时，GRACE卫星和SWAT模型获得的浅层地下水储量长期消耗速度及其空间分布也较为一致（图3）。这在一定程度上显示了应用GRACE卫星数据在海河流域的河北省太行山山前平原（约23000 km2）及其所涉及的更为精细的空间尺度上评估浅层地下水储量变化的可行性。特别是本研究发现：GRACE卫星能够很好地捕捉到该区域内浅层地下水储量在冬小麦生育期消耗和在夏玉米生育期恢复这种作物轮作种植模式下的农业水文变化特征（图4），这为进一步基于GRACE卫星数据对河北省太行山山前平原这个海河流域典型的浅层地下水井灌超采区开展浅层地下水储量变化的监测与评估提供了重要的技术手段。
图2 在水储量变化视角下，研究区所涉及的22个子流域和两个水资源三级区内以及整个研究区尺度上浅层地下水储量在2003-2012年间的变化动态及其趋势项的对比。
图3 研究区所涉及的22个子流域内SWAT模型模拟（A-1）和GRACE卫星监测（A-2）的浅层地下水储量消耗速率及其相对误差REGRACE-SWAT的空间分布（B-1和B-2）。其中，REGRACE-SWAT的计算过程为：REGRACE-SWAT=(RGRACE-RSWAT)/RSWAT，式中RGRACE为GRACE卫星监测的浅层地下水储量的消耗速率（mm/month），RSWAT为SWAT模型模拟的浅层地下水储量的消耗速率（mm/month）。
图4 SWAT模型模拟与GRACE卫星监测的冬小麦和夏玉米生育期内浅层地下水储量的变化趋势在不同时空尺度上的比较。
本研究还发现，在水通量变化视角下，基于GRACE卫星数据的联合反演算法获得的水通量，无论是季节间的盈亏特征（图5）还是年际间的变化，都与SWAT模型的模拟结果具有较高的一致性。尽管GRACE卫星监测的浅层地下水储量月度变化的震荡很大，但令人兴奋的是它能够很好地捕捉到4月、5月和11月这几次由于井灌开采所带来的浅层地下水储量消耗的趋势（图6），这得益于联合反演算法的优势。与GRACE数据处理中常用的正向建模算法相比，基于联合反演算法所获得的降尺度的地下水时空变化结果，对冬小麦生育期内、特别是春季高强度灌溉开采这一信号的捕捉能力有了明显的提高。上述结果表明：在海河流域的河北省太行山山前平原这个井灌冬小麦与开采地下水高度矛盾的区域，基于联合反演算法获得的GRACE卫星监测结果，可对浅层地下水储量的变化进行动态监测。
图5 在水通量变化视角下，2003-2012年间SWAT模型模拟(A-1)与GRACE卫星监测(A-2)的浅层地下水储量在季节尺度的变化及其相应季节内的灌溉量(B-1)、降水量(B-2)与灌溉降水量之和(B-3)。
图6 在水通量变化视角下，2003-2012年间SWAT模型模拟(A-1)与GRACE卫星监测(A-2)的浅层地下水储量月度变化及其经过3个月滑动平均处理后的相应结果(B-1为SWAT模拟结果、B-2为GRACE监测结果)。
该研究成果发表于国际水文科学领域的学术期刊《Journal of Hydrology》，研究工作获得了国家自然科学基金项目（41807183、42061134010和41874095）的资助，中国农业大学土地科学与技术学院张雪靓副教授为论文第一作者, 中国农业大学退休教授任理为论文第二作者，中山大学测绘科学与技术学院冯伟教授为论文通讯作者。
Zhang, X.L.（张雪靓）, Ren, L.（任理）, Feng, W.*（冯伟）, 2022. Comparison of the shallow groundwater storage change estimated by a distributed hydrological model and GRACE satellite gravimetry in a well-irrigated plain of the Haihe River basin, China. Journal of Hydrology, 610, 127799. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.127799
Feng, W., Zhong, M., Lemoine, J.M., Biancale, R., Hsu, H.T., Xia, J., 2013. Evaluation of groundwater depletion in North China using the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) data and ground-based measurements. Water Resour. Res. 49 (4), 2110–2118. https://doi.org/10.1002/wrcr.20192.
Zhang, X.L., Ren, L., Kong, X.B., 2016. Estimating spatiotemporal variability and sustainability of shallow groundwater in a well-irrigated plain of the Haihe River basin using SWAT model. J. Hydrol. 541, 1221–1240. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.08.030.
Feng, W., Wang, C.Q., Mu, D.P., Zhong, M., Zhong, Y.L., Xu, H.Z., 2017. Ground water storage variations in the North China Plain from GRACE with spatial constraints. Chinese. J. Geophys. 60 (5), 1630–1642. https://doi.org/10.6038/cjg20170502 in Chinese.
