1. 北京市水科学技术研究院
2. 首都师范大学资源环境与旅游学院
3. 首都师范大学初等教育学院
纸质出版:2023
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黄上富, 段光耀, 和继军, 等. 基于GWR模型的海河流域地下水储量降尺度研究[J]. 水电能源科学, 2023,(11):39-42+30.
黄上富, 段光耀, 和继军, et al. 基于GWR模型的海河流域地下水储量降尺度研究[J]. 2023, (11): 39-42+30.
黄上富, 段光耀, 和继军, 等. 基于GWR模型的海河流域地下水储量降尺度研究[J]. 水电能源科学, 2023,(11):39-42+30. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230201.
黄上富, 段光耀, 和继军, et al. 基于GWR模型的海河流域地下水储量降尺度研究[J]. 2023, (11): 39-42+30. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230201.
利用GRACE重力卫星数据联合GLDAS数据反演可得到地下水储量变化,能够在大尺度范围监测研究区域内的地下水储量变化,但得到的数据空间分辨率仅有0.25°
在小尺度范围内难以应用。基于GRACE陆地水储量及GLDAS浅层地表水储量与降水、NDVI之间的空间关系,提出一种基于地理加权回归模型(GWR模型)的地下水储量变化的降尺度方法,将地下水储量空间分辨率降尺度到1 km。结果表明,GWR模型降尺度方法成功应用于海河流域地区,降尺度后的地下水储量数据变化与46个验证点实测地下水位数据的相关系数均大于0.6
模拟结果合理可靠。进而利用降尺度结果分析了海河流域与北京平原的地下水储量的时空变化特征,结果与现有数据高度吻合,表明基于GWR模型的降尺度方法能有效提高地下水储量变化数据的空间分辨率。
基于GRACE的京津冀地下水储量变化时空演变格局[J]. 刘芳芳;黄耀欢;姚华荣;韩嘉福;任红艳.南水北调与水利科技(中英文),2021(05)
基于GRACE重力卫星云南陆地水储量变化的降尺度分析[J]. 王洁;张建梅;宁少尉;王浩.水电能源科学,2018(10)
连续干旱对北京平原区地下水的影响[J]. 王丽亚;郭海朋.水文地质工程地质,2015(01)
华北平原典型农田氮素与水分循环[J]. 裴宏伟;沈彦俊;刘昌明.应用生态学报,2015(01)
中国地质环境监测地下水位年鉴[M]. 中国地质环境监测院.中国大地出版社,2016
Evaluation of Groundwater Storage Depletion Using GRACE/GRACE Follow-On Data with Land Surface Models and Its Driving Factors in Haihe River Basin, China[J]. Guo Yi;Gan Fuping;Yan Baikun;Bai Juan;Wang Feng;Jiang Ruirui;Xing Naichen;Liu Qi.Sustainability,2022
Deriving scaling factors using a global hydrological model to restore GRACE total water storage changes for China's Yangtze River Basin[J]. Di Long;Yuting Yang;Yoshihide Wada;Yang Hong;Wei Liang;Yaning Chen;Bin Yong;Aizhong Hou;Jiangfeng Wei;Lu Chen.Remote Sensing of Environment,2015
Integrated hydrological modeling of the North China Plain and implications for sustainable water management[J]. H. Qin;G. Cao;M. Kristensen;J. C. Refsgaard;M. O. Rasmussen;X. He;J. Liu;Y. Shu;C. Zheng.Hydrology and Earth System Sciences,2013
Evaluation of groundwater depletion in North China using the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) data and ground‐based measurements[J]. Wei Feng;Min Zhong;Jean‐Michel Lemoine;Richard Biancale;Hou‐Tse Hsu;Jun Xia.Water Resources Research,2013
Geographically Weighted Regression[J]. C. Brunsdon;S. Fotheringham;M. Charlton.Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician),1998(3)
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