利用GNSS数据反演云南区域陆地水储量变化的时空分布特征

鲁铁定; 杨厚明; 章园; 陈志平; 龚循强

doi:10.13203/j.whugis20250142

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利用GNSS数据反演云南区域陆地水储量变化的时空分布特征

CPGNSS 25周年专栏 | 更新时间：2026-11-05

- 利用GNSS数据反演云南区域陆地水储量变化的时空分布特征
- Spatiotemporal Distribution Characteristics of Terrestrial Water Storage Changes in Yunnan Region Using GNSS Data
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第7期页码：1285-1298
- 作者机构：
  
  1.铀资源探采与核遥感全国重点实验室，江西南昌，330013
  2.东华理工大学测绘与空间信息工程学院，江西南昌，330013
  3.东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室，江西南昌，330013
  4.东华理工大学江西省流域生态过程与信息重点实验室，江西南昌，330013
- 作者简介：
  
  鲁铁定，博士，教授，主要从事GNSS数据处理分析与应用研究。tdlu@whu.edu.cn
  杨厚明，硕士。yhm5208@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42374040);江西省社科基金(24ZXJMRH02)
- DOI：10.13203/j.whugis20250142
  中图分类号： P228
- 收稿：2025-05-14，
  
  纸质出版：2026-07-05
- 稿件说明：
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鲁铁定,杨厚明,章园，等.利用GNSS数据反演云南区域陆地水储量变化的时空分布特征[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(7):1285-1298.

LU Tieding,YANG Houming,ZHANG Yuan,et al.Spatiotemporal Distribution Characteristics of Terrestrial Water Storage Changes in Yunnan Region Using GNSS Data[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(7):1285-1298.
鲁铁定,杨厚明,章园，等.利用GNSS数据反演云南区域陆地水储量变化的时空分布特征[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(7):1285-1298. DOI：10.13203/j.whugis20250142

LU Tieding,YANG Houming,ZHANG Yuan,et al.Spatiotemporal Distribution Characteristics of Terrestrial Water Storage Changes in Yunnan Region Using GNSS Data[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(7):1285-1298. DOI：10.13203/j.whugis20250142

摘要

针对传统水文模型难以准确模拟水文过程以及时变重力场卫星数据时空间分辨率低导致无法准确估算区域陆地水储量（terrestrial water storage，TWS）变化的问题，利用高精度、高时空分辨率的全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）陆态网基准站垂直位移时间序列，结合麻雀搜索算法优化的变分模态分解非线性信号提取算法估算了中国云南区域2011—2020年TWS时空分布特征。研究发现，所有测站经该方法减弱高频噪声影响后的时间序列与原始时间序列的相关性均在0.9以上。经GNSS反演得到的TWS时空分布与重力恢复与气候实验（gravity recovery and climate experiment，GRACE）卫星/GRACE Follow-On（GRACE-FO）、全球陆地数据同化系统（global land data assimilation system，GLDAS）数据大体上是一致的，区域整体上呈现西南向东北逐渐减少的特征，但GNSS反演的TWS变化周年振幅大于其余两种，主要是GNSS观测手段对局部区域TWS变化更敏感。GNSS-等效水高（equivalent water height，EWH）、GRACE-EWH、GLDAS-EWH时间序列季节性变化显著，结合降水数据进行分析发现其与降水数据存在一定的滞后性；同时GNSS-EWH时间变化显示，云南区域在2019—2020年呈显著下降趋势，表明TWS持续减少，发生了严重的干旱。

Abstract

Objectives

Traditional hydrological models are difficult to accurately simulate hydrological processes

and the low spatial resolution of time-varying gravity field satellite data makes it difficult to accurately estimate changes in regional terrestrial water storage (TWS)，a continuously operating global navigation satellite system (GNSS) reference station network can monitor in real-time the vertical deformation of the elastic crust caused by changes in surface hydrological loads.

Methods

This method combines the vertical displacement time series of GNSS reference stations with the sparrow search algorithm-variational mode decomposition (SSA-VMD) nonlinear signal extraction algorithm

which has high precision and spatiotemporal resolution

to estimate the spatiotemporal distribution of TWS in Yunnan region from 2011 to 2020. The estimated results are then compared and analyzed with time-varying gravity field data

global land data assimilation system (GLDAS) data

and precipitation data.

Results

(1) Hydrological load is the primary factor causing seasonal variations in the GNSS vertical displacement time series

with a correlation coefficient above 0.5. The second factor is non-tidal atmospheric load

and the least influential is non-tidal oceanic load. In response to the complex noise present in the GNSS time series

the SSA-VMD method is employed to mitigate high-frequency noise

resulting in a cleaner processed series. (2) The TWS variation in Yunnan region

exhibits a gradual increase from northeast to southwest. In a very small number of areas

due to other factors (e.g.

evapotranspiration and runoff)

discrepancies with precipitation data may occur. From the inversion results

the annual amplitude of TWS obtained from GNSS is the largest

followed by gravity recovery and climate experiment (GRACE) / GRACE Follow-On (GRACE-FO)

while that from GLDAS is the smallest. (3) Compared with precipitation data

the TWS variations retrieved from GNSS

GRACE/GRACE-FO

and GLDAS show a certain temporal lag. From 2011 to 2018

the TWS variations were relatively stable with an overall increasing trend. However

from 2019 to 2020

the equivalent water height (EWH) time series exhibited a significant downward trend

and the continuous decrease in water reserves led to a prolonged severe drought. By August 2020

water reserves had basically returned to normal.

Conclusions

The spatial and temporal distribution of TWS obtained from GNSS inversion is generally consistent with GRACE/GRACE-FO and GLDAS data

showing a gradual decrease from southwest to northeast overall. However

the annual amplitude of TWS changes from GNSS is larger than that from the other two

mainly because GNSS is more sensitive to local TWS changes. The seasonal variations in GNSS-EWH

GRACE-EWH

and GLDAS-EWH are significant

and when analyzed with precipitation data

a certain lag is observed.

关键词

Keywords

references

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