基于多源衛星數據的高郵湖長時序水位變化監測

陳健茹 徐佳 王冬梅

摘要：湖泊水位是湖泊變化的重要指標之一，監測湖泊水位變化能夠為水資源合理開發利用和流域水資源調度提供依據。以高郵湖為研究對象，基于T/P衛星和Jason-1/2/3衛星測高數據構建1993～2021年間水位序列，并采用M-K突變檢驗、滑動t檢驗等方法，結合氣象及社會統計數據討論高郵湖水位變化特征及影響因素。結果表明：綜合利用T/P、Jason-1/2/3系列衛星可以實現高郵湖水位長時序監測，精度在0.22 m左右；綜合長時序數據發現，高郵湖水位突變起始點在1997年，2003年年均水位達到峰值，其多年年內水位高峰期在7～10月，年內總體呈單峰分布。

摘要：水位變化； T/P衛星； Jason-1/2/3衛星； 長時序； 高郵湖

中圖法分類號： P237

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.01.017

0 引 言

水位作為湖泊演變的重要特征之一，其變化可以直觀反映區域氣候及人類活動變化。流域內宏觀調控、洪澇災害預警等需要一個長期、連續的水位數據。通過水文站定點、定時觀測獲得水位信息需要大量的人力和經濟支持，且受區位的限制，日常監測效果受天氣等外界條件影響較大［1］。衛星測高技術的發展彌補了傳統水位監測的不足，被逐步用于內陸河湖研究［2-3］，為構建長時序水位序列及研究水位變化特征提供了數據支持。

關于衛星測高技術對內陸湖泊的研究可以追溯到1995年Birkett利用T/P衛星數據對全球21個湖泊水庫進行水位觀測［4］。近年來，具有足跡點小和地面軌跡密集等特點的激光高度計（如ICESat衛星）和SARIn測高計（如Cryosat-2衛星）在湖泊水位提取方面展現了較好的精度［5-8］。但是，Cryosat-2和ICESat衛星都是非重復性軌道，重訪周期較大，不適用于內陸小型湖泊的水位監測。21世紀初作為T/P衛星的后續衛星Jason-1/2/3衛星相繼發射升空，該系列衛星采用地面軌道稀疏但時間分辨率較高的傳統雷達高度計，可提供1992年至今的衛星測高數據。

高郵湖為中國第六大淡水湖，是南水北調東線工程的樞紐湖泊。20世紀80年代初開始，隨著江蘇省經濟高速發展，對湖泊開發力度加大，高郵湖生態水位的維系面臨著巨大壓力［9］，因此監測高郵湖長時序水位變化并分析其影響因素具有重要意義。2012年吳紅波等利用2003～2009年的ICESat-GLAS測高數據對長江中下游湖泊水位變化進行監測，結果表明根據測高數據推算的最高水位呈逐年下降趨勢，且與2003年的湖泊平均水位相比，2009年的湖泊平均水位下降了0.036 m［10］。2013年梁子亮等利用Jason-1/2衛星對2003～2012年高郵湖水位變化進行了監測分析，結果表明高郵湖水位在2003～2012年間有下降趨勢［11］。2020年何飛等利用Jason-2衛星對高郵湖2010～2016年間水位變化進行分析，結果表明降水與高郵湖水位有一定的相關性［12］。以上研究主要針對單顆衛星數據，且時間跨度較短，獲取的水位信息有限，缺少對高郵湖長時序水位變化監測研究。

為了從長時序角度分析高郵湖水位變化特征，討論水位變化的影響因素，本文擬采用T/P、Jason-1/2/3衛星測高數據，構建高郵湖1993～2021年水位序列，在利用實測水位數據及現有數據庫數據進行精度驗證的基礎上，討論氣候和人類活動對水位的影響。相關研究可為高郵湖周邊城市合理開發利用水資源和高郵湖生態水位維系提供科學依據，也可為其他湖泊長時序水位監測研究提供參考。

1 研究區與數據源

1.1 研究區概況

高郵湖地處東經119°06′～119°25′，北緯32°42′～33°41′之間，江蘇省中部、安徽省東部，湖泊長48 km，最大寬度28 km，湖底一般高程4.5 m，總面積760.67 km2，為江蘇省的第三大湖，中國第六大淡水湖，也是淮河入江水道。高郵湖主要承泄淮河70%以上的來水，是典型的過水型、淺水型湖泊，行洪期間河湖連為一片。

1.2 數據源

1.2.1 T/P、Jason-1/2/3衛星高度計數據

1992年8月，NASA與CNES聯合發射了Topex/Poseidon衛星，該衛星重訪周期為10 d，每個周期都有254個軌跡。T/P衛星軌道于2002年9月發生調整，軌道發生了較大偏移。Jason-1/2/3衛星為T/P衛星的后續衛星，衛星的基本特征相同。Jason-1衛星發射于2001年12月，衛星在2002年9月經過了變軌。Jason-2衛星發射于2008年7月，在2016年9月變軌。Jason-3衛星發射于2016年1月，是該系列第四顆衛星，于2022年4月發生變軌。本文所用的T/P、Jason-1/2/3衛星數據的具體信息如表1所列。

1.2.2 GRLM水位產品數據

GRLM數據庫（Global Reservoirs and Lake Monitor：https：∥ipad.fas.usda.gov/cropexplorer/global_reservoir/）是由美國農業部對外農業服務局（USDA-FAS）與美國國家航空航天局和馬里蘭大學合作建立，可定期監測世界各地許多大型湖泊和水庫的水位變化。該數據庫中高郵湖1993～2021年的水位數據來自T/P、Jason-1/2/3衛星，數據集水位基于EGM2008基準面。

1.2.3 其他輔助數據

湖泊范圍線數據采用江蘇省水利科學院提供的矢量數據。其他數據包括地表溫度數據、降水數據、社會統計數據以及實測水文站點數據。揚州市地表溫度數據和降水數據（1992～2021年）及社會統計數據（2001～2021年）均來自于《江蘇省統計年鑒》［13］。采用的實測水位數據來自于《中華人民共和國水文年鑒》（淮河流域）［14］?？紤]到驗證數據的連續性和可靠性，選擇高郵（高）水文站實測數據作為驗證數據（2006～2019年），并根據《中華人民共和國水文年鑒》提供的常數值將數據統一轉換到1985國家高程基準。

2 研究方法

2.1 測高原理

星載雷達測高儀垂直向下發射脈沖信號，經過地球表面反射到接收電線，依據波形理論對回波進行分析，結合精密軌道即可計算得到海（水冰）平面的高度，湖泊計算公式為

h=H-R-ΔR-geoid（1）

式中：h為湖泊水位；H為衛星到參考橢球面的高度；R為衛星到地球表面的距離；ΔR為各項誤差改正；geoid為大地水準面的高度。由于T/P橢球與WGS84橢球之間有70 cm差值，因此需要將T/P、Jason-1/2的h值再減去70 cm。各項誤差改正具體為

ΔR=Dry+Wet+Ion+Sol+Pol（2）

式中：Dry為對流層改正；Wet為濕對流層改正；Ion為電離層改正；Sol為固體潮改正；Pol為極潮改正。

2.2 湖泊水位提取方法

由于受到衛星服役時間的限制，要構建長時序水位序列，需考慮各衛星的軌道通過情況和運行時間，結合衛星的各項參數對數據進行粗差剔除，再對不同衛星的測高數據進行融合以消除系統誤差和大地水準面偏差，整合各數據系列，最終獲得長時序湖泊水位序列。

2.2.1 波形重定

由于雷達高度計向地面發射脈沖時會受到沿岸陸地的影響，導致反射波形的前緣點出現偏差，無法準確測量衛星與湖面之間的距離。因此需要采用波形重跟蹤算法進行修正，如式（3）所示。

RR_cor=（Cfrt-C）×B（3）

式中：RR_cor為波形重跟蹤后需要改正的距離；Cfrt為波形重定后的前緣點；C為預設波形前緣點；B為波形分辨率。

目前已有多種針對測高數據的波形重跟蹤算法。其中ICE-1算法被認為是最適合內陸水體研究的算法［15］，因此采用此算法進行波形重定。ICE-1算法是在OCOG算法基礎上得到的一種閾值方法，該方法的關鍵技術是對于波形振幅的估計，其數學公式為

COG=N-nt=1+ntf2（t）N-nt=1+nf2（t）（4）

A= N-nt=1+nf4（t）N-nt=1+nf2（t）（5）

W=N-nt=1+nf2（t）2N-nt=1+nf4（t）（6）

式中：N為總閥門個數；n為波形開始和結束時應剔除的偏差波形采樣個數；f為第t個采樣點的值；A為振幅；W為寬度；COG為波形的重心。在振幅為25%的位置對波形進插值得到該波形的預設閥門值［15］。

2.2.2 粗差剔除

內陸水域面積較小，雷達回波信號易受水體周圍物體污染，應首先剔除異常值。首先，利用lon、lat數據項控制經緯度，接著將經緯度和高程導入ArcGIS中，生成高程點圖層，利用湖泊范圍矢量數據剔除研究區域以外的高程點，并確認各項地球物理改正值在有效范圍內。然后，采用連續優質點篩選法對20 Hz數據進行初步異常值剔除，其主要思想是按緯度順序從小至大排列湖泊水位值，若能近似水平線且每個點與高程均值差值不超過0.3 m即可視為一個優質點群［1］，以Jason-2數據為例，異常值剔除如圖1所示。最后，根據3σ準則，剔除每周期中大于3倍中誤差的數據，并對同一周期的剩余數據求平均即為該日水位值，計算方法為

σ= ni=1（Hi-X）2n（7）

Havg=1mmi=1Hi（8）

式中：σ為中誤差；Hi為一周期內的單個水位值；n為該周期內水位值個數；X為該周期水位均值；

m為剔除大于3σ之后該周期的數據個數；Havg為該日水位值。

2.2.3 數據融合

由于不同高度計間存在系統性偏差且坐標參考系各有不同，要構建長時序水位序列必須進行偏差校正。依據不同大地水準面，將數據分為兩類：第一類為Jason-3數據經預處理后得到的基于WGS84橢球和EGM2008模型的測高水位；第二類為T/P、Jason-1/2測高數據經處理后得到的基于非EGM2008大地水準面模型的測高水位。以第一類Jason-3衛星的測量結果為參考基準，利用衛星間重疊觀測時段數據，按公式（9）依次對測高數據進行偏差校正。

HAcor_i=HAi+1nnj=1（HBj-HAj）（9）

式中：HAcor_i為消除系統誤差后的A衛星第i天測高水位；HAi為消除系統誤差前的A衛星第i天測高水位；HAj為重疊觀測時段內A衛星第j天監測水位值；HBj為重疊觀測時段內B衛星第j天監測水位值；n為重疊觀測時段的成對數據樣本量。

在高郵湖水域，T/P和Jason-1衛星重疊觀測時段共6對數據，Jason-1和Jason-2衛星重疊觀測時段共7對數據，Jason-2和Jason-3衛星重疊觀測時段共22對數據。經計算Jason-2相對于Jason-3的系統偏差均值為-0.142 0 m，Jason-1相對于Jason-2的系統偏差均值為0.272 9 m，T/P相對于Jason-1的系統偏差均值為0.221 3 m。最終，T/P、Jason-1/2相對于Jason-3的偏差統計如表2所列。

對經過偏差校正的各數據系列進行組合，使得不同高度計的數據得以準確銜接，其中重疊觀測時段的單日水位為兩數據系列的算術平均值，如公式（10）所示。

Hi=12（HAcor_i+HBcor_i）（10）

式中：Hi 為重疊時段第i天最終水位值；HAcor_i 為A衛星經偏差校正后重疊時段內第i天的水位值；HBcor_i 為B衛星經偏差校正后重疊時段內第i天的水位值。

最后對所有單日水位進行高斯濾波，從而構建高郵湖長時序水位序列。為了便于精度驗證，將測高水位序列從EGM2008大地水準面轉換至1985國家高程基準。

3 結果與分析

3.1 精度驗證

采用皮爾遜相關系數（R）、均方根誤差（RMSE）及顯著性指標（P）進行精度評價。

圖2～4為經過處理后的Jason-1/2/3數據與地表實測水位數據的對比圖。其中，Jason-1衛星測高數據R值為0.919 2，RMSE為0.214 8 m；Jason-2衛星測高數據R值為0.763 8，RMSE值為0.247 7 m；Jason-3 衛星測高數據R值為0.804 8，RMSE值為0.228 2 m，P值均小于0.01。

由于僅采用高郵（高）站數據代表湖面平均數據作比較，且水文站的監測點較固定，監測時間較密集，而衛星測高數據空間上分布較為廣泛，且雷達高度計足跡點較大，測高數據易受到湖面粗糙度、風浪等因素的影響，因此，測高數據與實測數據仍然有一定的差距。但綜合多個指標來看，3種衛星測高數據與實測數據變化趨勢有較高的一致性，且皮爾遜系數均在0.75 以上，顯著性差異值均小于0.01，均方根誤差值均在0.2 m左右，驗證了采用衛星測高數據監測內陸湖泊水位變化的可靠性。

進一步將本文測高水位序列與GRLM數據庫水位產品進行對比分析。同樣將GRLM數據庫水位產品從EGM2008大地水準面轉換至1985高程基準，便于與實測水位序列比對。如圖5所示，3種水位序列變化曲線基本趨勢一致，但本文提取的水位序列相較于GRLM產品更貼近實測水位序列。GRLM數據庫水位與實測水位的RMSE為0.32 m，R為0.532 0；而本文提取的測高水位序列與實測水位的RMSE為0.22 m，R為0.828 4。由此可見，經過更加嚴格的數據篩選、粗差剔除和偏差校正，本文構建的水位序列具有更高的可靠性。

3.2 水位特征分析

從長時序水位序列來看，高郵湖年內水位變化復雜，一年內可能有多個水位峰值。以月為時間尺度分析，對各月份多年水位數據求平均，可以發現，高水位時期在7～10月，低水位期在12月至次年3月，總體呈單峰分布，這一水位特征與陳玥等采用1953～2013 年高郵站實測日水位數據計算出的水位特征基本一致［16］。從季節來看，受梅雨天氣的影響水位峰值出現在夏季7、8月份的情況較多，冬季水位值較低。

以年為時間尺度進行水位分析。由圖6可以看出，在1993～2000年間，平均水位年際差距不大，2003～2008年間水位年最大值較高，水位年最小值變化較穩定，僅在2001～2006年，2018～2020年間有明顯的波動。從單一年份看，2003年具有水位年最大值的峰值8.764 7 m，平均水位峰值6.397 3 m。2002年和2004年水位年平均值明顯低于其他年份。

對水位序列進行M-K突變檢驗，如圖7所示，sig0.05代表95%置信度檢驗線?？梢钥闯?，以1995年為分界點，在此之后UF值都大于0，說明水位呈上升趨勢，且在1997～2001年、2014～2018年時間段內呈顯著上升，進一步觀察UF與UB曲線交點，唯一的交點發生在1997年左右且靠近臨界線處，說明此刻為水位突變起始點。水位序列的滑動t檢驗結果如圖8所示，高郵湖年均水位在1997、2008年都發生突變。雖然兩種檢驗方法的結果略有偏差，但結果均表明高郵湖年均水位在1997年附近發生了突變，與文獻［16］中的結論一致。此外，高郵湖突變前多年平均水位為5.76 m，突變后多年平均水位為5.86 m。

4 討 論

高郵湖位于淮河流域下游易受淮河上游來水的影響，周圍城市化進程較快，且流域降水充足，其水位變化不僅受地表溫度、降水等因素影響，與人類用水及工程調度等密切相關。本文將從3個方面討論高郵湖水位變化的影響因素。

4.1 地表溫度和降水對水位的影響

降水和地表溫度是影響湖泊水位變化的兩個重要因素。高郵湖位于東亞季風氣候帶，四季分明，季風氣候明顯，其水位變化幅度較大，且水位未呈明顯的周期性、連續性變化，而是折線狀迂回變化，且存在極端水位值。圖9為1993～2021年高郵湖水位與月平均地表溫度變化關系圖?？傮w來看，地表溫度呈周期性變化，雖然對水位變化沒有直接影響，但兩者的變化趨勢有一定的相似性，水位峰值基本出現在夏季，此時地表溫度較高；冬季地表溫度偏低時，水位也較低。圖10為高郵湖水位與月平均降水量變化關系圖。如圖10所示水位變化與降水量變化趨勢基本一致，降水量較大時水位較高，降水量較小時水位較低。從單一年份看，在2003、2005年夏季淮河流域暴發強降雨，高郵湖位于淮河下游水位升高到峰值［17］。2007年夏季受梅雨天氣影響，淮河流域出現強降水，高郵湖水位也較高［18］。而2002年和2004年出現歷史性較低水位的原因可能是降雨量較少的同時地表溫度又較高。

綜合來看，相對于溫度變化，降水對高郵湖水位變化的影響更顯著，水位變化與降水量變化趨勢較一致；但由于高郵湖為過水型湖泊，降水帶來的影響時效不長，基本表現為水位值的短暫突變。

4.2 人類用水對水位的影響

高郵湖屬于江蘇省管湖泊，其物產資源豐富，周邊城市人口較多，經濟增長速度較快，故人類的生產生活用水量較大。據江蘇省統計年鑒，在2001～2021年間，2006年揚州市年底人口總數最少為445.91萬人，2020年人口總數最多為456.10萬人。從圖11來看，人口變化趨勢與水位變化趨勢相反，以2011年為節點，人口呈現先減少后增加的趨勢。2001～2021年揚州市GDP一直呈現增長趨勢，由2001年的505.46億元增加到2021年6 696.43億元，增加了6 190.97億元。從圖12也可以看出，年平均水位與年用水量呈相反的變化趨勢，根據《江蘇省水資源公報》［19］中的統計數據，2001～2021年江蘇省年均用水量平均值為 231.154億m3。江蘇省淮河流域2011年生產用水量高達240.8億m3，遠高于其他年份，占該流域全年總用水量的94%，可見高郵湖作為揚州市13處生產生活用水水源地之一，隨人口變化與經濟發展，人類用水量在一定程度上影響著湖泊水位變化。

4.3 水利工程對長時序水位的影響

1991年國務院治淮治太會議后，將淮河上游的一系列防洪蓄洪除澇工程列入19項治淮骨干工程。經過規劃和治理，淮河干流上中游河道整治及堤防加固使淮河中上游行洪能力大大加強?；春恿饔虻姆篮闇p災體系建設、污水治理及水土保持工作都取得了顯著的成效，生態建設初見成效［20-21］。因此，在地表溫度周期性變化及強降水無法對高郵湖水位造成長期影響的情況下，可以推測，1997年水位突變是自1990年代開始的一系列治淮工作對淮河流域的天然水位長期影響的結果。

5 結 論

本文綜合利用多源衛星測高數據進行了高郵湖長時序水位變化監測，構建了高郵湖1993～2021年的水位序列，并利用實測數據進行了精度驗證。通過對近30 a高郵湖水位變化特征進行分析，探討地表溫度、降水數據及人類活動對水位變化的影響，得到如下結論：

（1） T/P和Jason1/2/3衛星測高數據經質量篩選和偏差校正后可用于對高郵湖進行長時序水位監測，其精度為0.22 m，相關系數R為0.828 4，展現了較高的可靠性。

（2） 高郵湖水位受淮河影響嚴重，其高水位時期在7～10月，低水位期在12月至次年3月，年內總體呈單峰分布。受梅雨天氣影響，2003、2005、2007年夏季有顯著水位峰值，與實際水情相符。

（3） 相較于地表溫度，降水量對高郵湖水位的影響更為顯著，在強降水天氣下，高郵湖水位會明顯升高，但其影響時效不長。根據水位序列M-K突變檢驗和滑動t檢驗結果，在1997年左右高郵湖水位發生顯著的突變，可能是受到20世紀90年代初期淮河流域水利工程建設的影響。

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（編輯：黃文晉）

Long time series monitoring of water level change in Gaoyou Lake based on multi-source satellite data

CHEN Jianru1，XU Jia1，WANG Dongmei2

（1.College of Earth Science and Engineering，Hohai University，Nanjing 210000，China； 2.Jiangsu Hydraulic Research Institute，Nanjing 210017，China）

Abstract：

Lake water level change is one of the most crucial indicators of lake change.Monitoring this change can provide a basis for efficient development and use of water resources and water resource scheduling in river basins.Taking Gaoyou Lake as the research object，the water level sequence from 1993 to 2021 was constructed using T/P satellite and Jason-1/2/3 satellite altimeter data.Moreover，M-K mutation test and sliding t test were adopted to discuss the characteristics and influencing factors of water level change in Gaoyou Lake combined with meteorological and social statistical data.The results show that with a comprehensive use of the T/P-Jason1/2/3 series satellites，it is possible to monitor Gaoyou Lakes water level for a long time，with a 20 cm accuracy.Based on the long-term data， Gaoyou Lakes water level suddenly changed in 1997.In 2003，the annual average water level reached its peak，and the water level reached its peak in many years from July to October.The annual distribution was unimodal.

Key words：

water level change；T/P satellite；Jason-1/2/3 satellite；long time series；Gaoyou Lake