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多源信息水资源立体监测分析

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多源信息水资源立体监测分析

【摘要】我国淡水资源非常匮乏,具有严格的水资源管理制度,水资源监测属于水资源管理的核心基础。本文通过对水资源监测进行分析,并对多源信息水资源立体监测技术进行研究,希望为关注水资源立体监测技术的人群提供帮助。

【关键词】多源信息;水资源立体监测;水资源管理

引言

我国的水资源监测技术以地面监测技术为主,很难完成水资源的精细化监测。但是通过构建地面监测体系、卫星遥感系统、陆面同化系统的水资源监测技术,能够大幅提升水资源监测质量。因此,有必要对以多源信息为核心的水资源立体监测技术展开分析

1水资源监测方法

1.1地面监测

通过地面监测得出的水资源监测结果可以用作遥感反演以及建模模拟结果的监测数据,所以地面监测数据具有一定准确性。我国拥有完善的地面监测网络,比如国家气象科学数据中心就能够提供多个区域不同时间节点的气温、湿度等数据,而国家地下水监测网络则可以完成对不同城市地下水水位以及温度等参数的采集与传输。但需要注意的是,我国地面监测网络的普及度虽然越来越高,但是在部分自然环境相对比较复杂的城市地区,地面监测站点的数量密度却略显不足,而且得到的监测数据依然存在误差,所以为了保证水资源监测质量,需要研究水资源立体监测技术,图1为水资源流量监测系统。

1.2遥感监测

在不同平台中,遥感监测技术可以分为星载监测、机载监测等,在面对不同的监测任务时,遥感监测技术能够通过多种不同的电磁波段以及传感器来完成监测效果,提升监测质量。而且遥感技术在进行水资源监测过程时还能够在短时间内获取大面积的监测数据,并找出监测区域内的空间部分特征。除此之外,因为星载遥感同时兼具了周期性与灵活性,所以在进行水资源要素时间变化数据监测时,相比地面监测,遥感监测能够在保证监测范围的同时获得更高的时空分辨率。在自然条件相对恶劣的地区很难铺设地面监测设施,而遥感技术则不会受到地面自然环境的限制,所以遥感技术在信息数据的获取上具有非常大的优势,但需要注意的是,遥感技术测量时得出的数据精度非常依赖传感器、反演算法等外界因素,所以遥感技术应用是需要选用其他检测技术来对其得出的数据信息进行结果验证[1]。

2水资源立体协同监测

2.1立体协同监测机理

我国部分地区的地形以及环境相对比较复杂,所以我国部分地区依然存在地面监测站覆盖范围不足的问题,而且即使是地面监测站相对比较密集的地区,在个别区域以及时间段依然会出现水资源信息监测质量不足的问题,而结合遥感技术之后,就能缓解地面监测技术存在的监测范围问题。地面监测技术、遥感技术以及模型模拟技术的监测机理具有非常大的差异,三种监测技术有不同的技术优势与技术缺陷。在进行水资源监测时,通过三种监测技术的协同作业,能够显著提升水资源监测质量,在开展水资源协同监测之前,需要发挥出遥感监测技术的潜在价值,因为遥感技术是协同监测技术中的基础核心。遥感技术中的数据融合技术作为协同监测技术运行时的支撑手段,其包含了单一卫星平台的数据信息融合以及多个卫星平台的数据信息融合。协同监测技术则包含卫星遥感—地面监测站协同监测、再分析—地面监测站协同监测、卫星遥感—再分析协同监测、卫星遥感—再分析—地面监测站协同监测、多元素协同监测,五种不同的监测手段涉及的核心算法包括降尺度、数据信息融合等。

2.2水资源立体协同监测

2.2.1不同监测方式的协同监测卫星遥感—再分析协同监测在实践过程中会通过多时相重建来对监测区域内云覆盖量不超过15%的MODIS地表温度数据进行恢复处理,并将重建后的温度数据与再分析地表温度进行结合分析,以此保证数据信息的准确性以及获取空间完整。通过将得到的数据作为关键变量运用在每天空间完整的1km分辨率的土壤水分计算中,就可以实现对应的协同监测。卫星遥感—地面监测站协同监测能够提升监测时的数据精确度与监测范围。通过这种监测方式能够完成对植被指数、反照率以及其他数据参数的采集,还可以通过机器学习模型来完成对大面积土壤中水分含量的动态监测[2]。通过再分析—地面监测站协同监测能够协同较低空间分辨率对土壤水分产品进行再分析,通过协同检测能够获取每天连续不断且空间完整的1km分辨率的土壤水分含量,相较于卫星遥感—地面协同监测而言,这种监测方式测得的土壤水分其具有更高的精确度。卫星遥感—再分析—地面监测站协同监测具有非常强的监测能力,因为这种协同监测能够在监测过程中结合不同监测方式各自的优势,相比其他监测方式,这种协同监测的方式能够进一步提高土壤水分的监测质量。

2.2.2多要素协同监测目前我国大部分地区的水循环、水资源要素监测都围绕着降水、土壤水分等单要素进行监测,所以反演、监测得到的数据在精确度、连续性、监测成本等方面很难达到最佳,因此非常有必要进行多要素协同监测。土壤水分—蒸散协同监测,不同地区的气候条件具有非常大的差异,蒸散受到能量、土壤水分的影响相对较大,不同气候条件下的土壤水分与能量对于蒸散的影响各不相同。比如在半湿润、半干旱以及干旱区,地面蒸散就会受到土壤水分含量的限制,所以在制定估算模型时必须充分考虑到土壤水分给蒸散带来的影响,据研究表明,通过土壤水分数据可以提升阴天条件下蒸散模拟的数据精确度。除此之外,通过土壤湿度指数等数据,同样可以提升蒸散的模拟精确度。土壤水分—降水—蒸散协同监测,通过水量平衡方程构建出的降水模型可以利用对土壤水分以及蒸散估算来完成对降水数据的反推,而且这种反推估算方式具有相对较高的数据精确度。除此之外,通过SM2RAIN模型,协同遥感技术、蒸散产品、土壤水分等数据通过能够完成对降水的模拟,并得到较为准确的降水信息。土壤水分—蒸散—地下水协同监测,采用遥感技术能够丰富水资源的监测信息,为各个区域提供长期、稳定的水资源监测数据。遥感技术中的数据同化也能够作为多要素协同监测技术,将监测到的径流量等数据同化到相应的模拟模型中,大幅提升水资源监测数据的精确度[3]。水资源立体监测能够作用于水量、水质等多方面水资源的数据监测,比如在农业用水效率监测中,传统的灌溉用水效率可以通过农作物根系层中的灌溉水量与饮水量的比值来得出,但是农作物根系层中的灌溉水量通常很难监测出来,所以传统水资源监测方式在某些特定条件下其监测质量并不高。然而通过水资源立体协同监测则可以采用遥感蒸散发模型来完成灌溉渠的蒸散发估算,并在蒸散发量中去掉有效降水量来得出水资源的消耗量,通过这种方式得出的农业用水效率具有更高的精确度。通过遥感监测能够完成对小时降水量以及累计降水量的同时监测,当降水达到一定程度之后便会形成径流,此时同时地面协同监测能够了解到径流汇集状况,水面蒸发时,则可以通过对土壤含水量进行监测来了解水文数据。降水、径流、蒸发三者之间的平衡关系能够直接从水文监测数据中反映出来。

3案例分析

采用水资源立体监测能够有效提升监测质量,例如,GRACE卫星发射之后使人们能够正式进行陆地水储量TWS变化空间探测。通过从GRACE卫星中提取监测区域的降水、径流、蒸发数据时,能够了解到监测区域的水资源变化趋势。Rodell等人通过GRACE卫星监测了水储量变化又通过GLDAS模拟了土壤中的水分情况,通过两者结合对印度西北部平原地区的地下水亏损情况进行了量化。而Ran等人则在2016年结合了GLDAS以及GRACE卫星专门反向推演了由2004—2009年之间长达72个月的海河流域地下水变化。虽然GRACE卫星观测时的数据分辨率偏低,但是在水资源监测中依然能够发挥出非常好的作用。Long等人将用水空间分析信息加入GRACE卫星的水资源储量反演中,使地下水储量变化的空间分辨率得到大幅提高。

4结论

总而言之,基于多源信息的水资源立体监测系统的研究非常重要,能够在保证水资源监测质量的同时扩大监测范围,为我国水资源管理提供巨大的帮助。相信随着越来越多人注意到基于多源信息的水资源立体监测的重要性,我国的水资源监测体系一定会变得更加完善。

参考文献

[1]白亮亮,张才金,韩忠颖.基于多源信息的水资源立体监测研究综述[J].遥感学报,2020,24(7):787-803.

[2]水资源立体协同监测[J].遥感学报,2020,24(7):933.

[3]田质胜,赵芳,唐克银.水资源监测信息化与数字经济发展[J].信息技术与信息化,2018(12):142-145.

作者:张勇 单位:湖北省黄石市水文水资源勘测局