GRL | 基于GRACE的地下水储量估算中的一致性问题——呼吁正确使用陆面模式

       近日，美国国家航空航天局（NASA）戈达德太空飞行中心Getirana博士等人在《Geophysical Research Letters》发表评论文章，指出目前广泛使用的GRACE卫星数据估算地下水储量的方法中可能存在的概念偏差，呼吁学界需更谨慎地使用陆面模式。我们对论文做了简要翻译，以飨读者。

原文题目：Inconsistencies in GRACE‐Based Groundwater Storage Estimation—A Call for a Proper Use of Land Surface Models

原文链接：https://doi.org/10.1029/2025GL119197

       用于估算地下水储量异常的“GRACE减LSM”残差法：

       GRACE重力卫星可以监测地表总的陆地水储量变化，通过扣除陆面模式（LSM）模拟的土壤湿度、雪水当量和植被冠层含水量等，将其残差解释为地下水储量（GWS）异常。这种方法看似简单直观，却隐藏着多个假设和根本性问题，并往往被不少研究者有意或无意的忽视。

       该方法存在的问题：

       1、水文模型缺乏对地下水的模拟

       GLDAS是GRACE-LSM残差法中最常用的数据集，但其包含的多个主流模型（如Noah、VIC和CLM等）缺乏明确的地下水动态模拟模块，且最底层土壤（通常不超过2-3米）被视为非饱和区。这导致模型可能将实际属于地下水的储水量变化错误地归类为土壤湿度变化，从而使残差法低估了GWS异常的实际动态范围。

       2、补偿效应与模型偏差

       最初为大气模式设计且未包含地下水模块的陆面模式，会将本应属于地下水的长期变化信号补偿至其他分量（如深层土壤水、冰雪或植被冠层含水），从而扭曲真实水文过程。此外，模型自身因开发传承导致的系统性偏差，以及普遍未考虑的人类用水活动，进一步增加了残差结果的不确定性。

       3、地表水的忽视

       GRACE-LSM方法通常假设地表水储量变化可忽略不计，但实际上残差信号是地下水、地表水与生物量的混合贡献。生物量含水变化微小，但忽略地表水会在河网、洪泛区和湿地等水域丰富地区引入显著不确定性。

       4、术语混淆

       许多LSM中最底层的“土壤水分”在实际水文过程上已与浅层地下水无异，却仍被冠以土壤水分的名称。这种术语上的模糊性，导致基于残差法所得的“地下水”不是真实反映饱和带动态的水文过程。

       作者提出以下建议：

       1、使用能明确模拟地下水动态与基流过程的水文模型（如ParFlow、Noah-MP等），并通过基于地面与卫星观测数据的校准，确保模型对土壤湿度、积雪等地表关键状态变量模拟具备物理真实性；

       2、将GRACE数据同化到能保持质量守恒并同步更新所有水储量分量的模型中，例如GLDAS v2.2系统就已在其CLSM-F2.5模型中实现了GRACE数据同化；

       3、在水文建模框架内考虑人类活动；

       4、结合现场地下水实测数据，对GRACE反演的地下水变化趋势进行验证；

       5、重新界定模型输出中各类水储量组分的水文意义，并明确阐述其与现场观测或反演得到的物理过程之间的对应关系。

       结语：

       鉴于“GRACE减LSM”的残差法在地下水储量异常估算中的广泛应用，必须认识到该方法存在的固有局限性和潜在假设。许多陆面模式未能明确模拟关键水文过程，导致将陆地水储量分解时出现不完整的划分——例如既忽略了地表水储量，又将模拟的深层土壤湿度人为调整得表现出地下水的行为。这些问题要求我们在结果解读时需更加审慎，并倡导采用能更完整表征物理过程的先进方法。通过持续改进模型框架，包括更明确地刻画人类活动和地下过程、提升物理真实性及厘清专业术语，才能增强基于残差的地下水估算的可靠性与可解释性。作者呼吁学界在使用陆面模式开展地下水研究时，应采用具有物理一致性的模拟框架。

                                                                                                                                                                                        翻译：黄俊、冯伟