【论文分享】GNSS揭示陆地水储量变化对大气河流的动态响应

背景与意义

大气河流（Atmospheric River, AR）是全球水循环的重要组成部分，凭借其强大的水汽输送能力，对区域降水模式产生深远影响，并易引发极端天气事件。研究AR的增水过程不仅有助于提升天气预报的精度，还能为防洪减灾、水资源优化调度及气候变化适应提供科学支撑。

在水文大地测量领域，GNSS因其高时空分辨率，已成为研究区域陆地水储量变化的关键技术。GNSS精准捕捉的地表垂向位移，可近实时反映水储量的动态演化，为极端降水事件的水文响应研究提供全新视角，有助于推动水资源精细化管理与灾害预警体系的完善。

本研究以极端天气事件频发的美国加州（图1）为例，基于GNSS垂向位移数据，估算该地区的单日陆地水储量变化，并系统分析了加州地区2011、2017、2019和2023四个水文年（WY，上一年10月1日到本年9月30日）期间，由AR引发的陆地水储量剧增过程。

图1.研究区域概况。（a）GNSS测站分布，红色圆圈表示含水层外围GNSS站点，蓝色三角形表示位于含水层上的GNSS站点。（b）P276站点的垂向位移时间序列，其位于含水层外，表现为弹性变形。（c）CRCN站点的垂向位移时间序列，其位于含水层上，呈现孔隙弹塑性变形。

结果与讨论

本研究基于变分贝叶斯主成分分析（vbPCA）方法，设计了一种用于估算单日尺度等效水高（EWH）变化的新方法，并通过多源水文气象与大地测量数据的对比分析，验证了GNSS技术在追踪AR引发水储量激增方面的能力。图2展示了四个水文年冬季期间，沿海水汽垂直输送总量（IVT）与内华达区域GNSS-EWH的时变演化过程。结果表明，AR对陆地水储量的补充机制受到其登陆位置、强度及温度的影响，呈现出不同的时空特征。

图2. 四个水文年（2011（a）、2017（b）、2019（c）、2023（d））中，AR集群与GNSS-EWH之间的关系。彩色背景图表示沿海IVT变化。红色和黑色线条表示每日GNSS-EWH及其气候平均值。不同颜色的圆圈表示不同规模的AR事件(AR1–AR5)。

图3显示，尽管WY2011和WY2023的降水量相近，但WY2023受高密度AR事件和持续低温影响，雪水当量（SWE）达到最高水平，且GNSS-EWH长期维持高值。WY2017因频繁且强烈的AR事件带来最多降水，但较高气温使更多降水以雨而非雪的形式降落，导致春季水储量上升，夏季迅速下降。WY2019的降水和降雪量最少，水储量波动较小，春季小幅增长后迅速减少。总体而言，高频次的AR登陆叠加较低气温，有助于增加SWE，延缓融雪过程，对于水储量的长期维持至关重要。

图3. 四个水文年（WYs 2011、2017、2019和2023）中，GNSS-EWH和SWE时间演化过程。红色和黑色线条表示每日GNSS-EWH及其气候平均值，深绿色阴影和橙色虚线表示每日SWE和相应的气候平均值。每个子图右下角的插图表示每月温度数据。

基于GNSS-EWH反演结果，开发了单日尺度干旱指数（DSI）产品，并验证其在定量评估短期极端水文事件中的可行性。图4显示，GNSS可精准监测冬季水储量的快速变化，并量化短期水文极端事件的强度。相比之下，现有的GRACE-EWH产品仅能追踪月尺度水储量变化，而NLDAS难以全面表征总水储量的动态变化。GNSS-DSI凭借高时空分辨率，可更精确地监测总水储量波动，更准确评估短期水文极端事件，为洪旱预报、水资源管理提供关键的实时信息。

图4.日尺度GNSS-DSI（红色曲线）、NLDAS-DSI（蓝色曲线）、降水异常（绿色柱状条）以及月尺度GRACE-DSI（黑色曲线）时间序列。子图a、b、c和d分别展示了四个极端湿润水文年（2011、2017、2019和2023年）的结果。

图5分析了内华达山脉区域SWE与中央山谷地表沉降的动态关联，揭示了区域的水文响应机制。研究表明，尽管AR引发的极端降水在一定程度上缓解了地下水过度开采导致的沉降问题，但不足以改变农业对地下水的高度依赖。长期干旱（2012–2016、2020–2022）加剧了地表沉降，速率分别达到-81.2 mm/年和-78.0 mm/年，而湿润年份（2017、2023）沉降速率显著放缓，降至-35.1 mm/年和 -24.1 mm/年。尽管降雪补水可减轻沉降，加州农业仍高度依赖地下水。因此，优化丰水年水资源管理对于应对干旱挑战至关重要。

图5. （a）内华达山脉区域SWE（深绿色）的月度时间序列。（b）区域平均地面沉降(黑线)与内华达山脉地区区域GNSS-EWH（橙线）的比较。红色虚线表示长期速率，蓝色线表示不同分段时期的速率。

结论与展望

本研究利用GNSS分析大气河流引发的极端降水事件对加州陆地水储量变化的影响。大气河流的密集登陆可显著增加区域水储量，在短时间内改变水文干湿状态，导致水储量迅速上升。本文验证了GNSS在极端湿润事件中的高精度监测能力，并展现其在短时间尺度上的优势。尽管极端湿润年份可暂时缓解中央山谷因地下水过度开采导致的沉降，但不足以改变加州农业对地下水的高度依赖。本研究为GNSS在极端降水事件下的水储量实时监测提供了示范，展现了其在水资源管理、洪水监测及灾害防范中的应用潜力，并为未来气候变化背景下的水文风险评估与防控提供关键数据支撑与技术支持。

论文信息

Jiang Z. (姜中山), Zhang H. (张晖), Tang M. (汤苗), Yang X. (杨兴海), Yuan L. (袁林果), Yuan Y. (袁园*), Feng W. (冯伟), Zhong M. (钟敏*), 2025. Tracking California’s striking water storage gains attributed to intensive atmospheric rivers, Journal of Hydrology, 653: 132804

全文链接

https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.132804

基金资助

国家自然科学基金项目（Nos：41904015、42061134010和42074021）、国家重点研发计划项目（No：2022YFC2805604-01）和广东省自然科学基金项目（No：2024A1515030169）。