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    RSE:基于ICESat-2激光雷達(dá)高度計(jì)數(shù)據(jù)的青藏高原湖泊水儲(chǔ)量估算

    研發(fā)快訊 2024年10月21日 14:29:06來(lái)源:中國(guó)科學(xué)院青藏高原研究所 18365
    摘要中國(guó)科學(xué)院青藏高原研究所環(huán)境變化與多圈層過(guò)程團(tuán)隊(duì)張國(guó)慶研究員聯(lián)合美國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣和英國(guó)科學(xué)家,提出一種基于ICESat-2激光雷達(dá)高度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的湖泊水下地形重建方法,并應(yīng)用于青藏高原的60個(gè)湖泊。

      【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】青藏高原湖泊數(shù)量眾多且分布密集,是“亞洲水塔”的重要組成部分。受限于青藏高原環(huán)境惡劣,湖泊的水下地形測(cè)量數(shù)據(jù)較少被公開,對(duì)高原湖泊水儲(chǔ)量及其變化的準(zhǔn)確估算有一定影響。盡管激光雷達(dá)的穿透特性已被廣泛應(yīng)用于重建濱海水下地形等領(lǐng)域,但由于穿透深度淺、水下光子提取困難、湖泊水質(zhì)復(fù)雜等難題,限制了激光雷達(dá)在重建湖泊水下地形的應(yīng)用。
     
      鑒于此,中國(guó)科學(xué)院青藏高原研究所環(huán)境變化與多圈層過(guò)程團(tuán)隊(duì)張國(guó)慶研究員聯(lián)合美國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣和英國(guó)科學(xué)家,提出一種基于ICESat-2激光雷達(dá)高度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的湖泊水下地形重建方法,并應(yīng)用于青藏高原的60個(gè)湖泊(圖1)。該方法在三維空間和二維空間使用格網(wǎng)聚類算法WaveCluster,較好地去除了激光雷達(dá)高度計(jì)ICESat-2由于陽(yáng)光產(chǎn)生的噪聲光子(圖2),增加了數(shù)據(jù)的可用性。通過(guò)提取穿透水下信號(hào)光子,結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型,測(cè)深模擬ICESat-2軌跡,利用空間插值得到湖泊測(cè)深圖。在上述方法的基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用公開發(fā)表的湖泊實(shí)測(cè)水下地形和本研究模擬的水下地形和基于自仿射理論建立的經(jīng)驗(yàn)方程,初步估算了青藏高原大于0.01平方公里湖泊的水儲(chǔ)量。據(jù)估算,青藏高原2022年大于0.01平方公里湖泊總水儲(chǔ)量為1043.69±341.31km3,約70%(~734.8km3)湖泊水儲(chǔ)量集中在內(nèi)流區(qū)(羌塘高原)(圖4)。
     
      該研究不僅解決了ICESat-2激光雷達(dá)高度計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算量大的問(wèn)題,還解決了激光雷達(dá)穿透深度有限,無(wú)法重建大型湖泊水下地形。研究結(jié)果顯示,模擬與實(shí)測(cè)的湖泊體積具有良好的一致性(圖3),最大水深的平均絕對(duì)百分比誤差為8.0%,湖泊體積的平均絕對(duì)百分比誤差為19.7%。該研究基于遙感手段初步估算了青藏高原湖泊水儲(chǔ)量,為湖泊未來(lái)水量變化預(yù)估、水量平衡分析和水資源管理提供了重要的數(shù)據(jù)支持。
     
      上述研究成果以“Reconstructing Tibetan Plateau lake bathymetry using ICESat-2 photon-counting laser altimetry”為題,在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《Remote Sensing of Environment》發(fā)表。我所在讀碩士生韓瀟然為論文第一作者,張國(guó)慶研究員為通訊作者,該研究得到第二次青藏高原綜合科學(xué)考察研究和國(guó)家自然科學(xué)基金委青藏高原地球系統(tǒng)基礎(chǔ)科學(xué)中心等項(xiàng)目的支持。
     
    圖1 收集和模擬的青藏高原測(cè)深湖泊分布及激光雷達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)序
     
      a)模擬測(cè)深湖泊和收集的實(shí)測(cè)測(cè)深湖泊空間分布;b)2019-2023年ICESat-2 ATLAS測(cè)高數(shù)據(jù)的時(shí)序分布
     
    圖2 ICESat-2噪聲光子去除算法流程
     
      a)在三維空間使用WaveCluster算法對(duì)空間中由于陽(yáng)光產(chǎn)生的噪聲光子進(jìn)行去除;b)在二維空間使用WaveCluster算法對(duì)空間中產(chǎn)生的隨機(jī)噪聲光子進(jìn)行去除
     
    圖3 本研究發(fā)展的方法在不同湖泊水下地形重建的精度
     
      a)龍木錯(cuò),b)蓬錯(cuò),c)阿克賽欽湖,d)錯(cuò)鄂(那曲),e)昂拉仁錯(cuò),f)黑海湖,g)乃日平錯(cuò)
     
    圖4 青藏高原湖泊水儲(chǔ)量估算及空間分布(2022年)
     
      a)基于10×10 km2單位面積的水儲(chǔ)量統(tǒng)計(jì),b)以1o經(jīng)度間隔的水儲(chǔ)量統(tǒng)計(jì),c)以1o緯度間隔的水儲(chǔ)量統(tǒng)計(jì),d)水儲(chǔ)量排名前五的湖泊統(tǒng)計(jì),e)基于1o×1o格網(wǎng)的水儲(chǔ)量統(tǒng)計(jì)

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