基于GRACE/GRACE-FO重力卫星数据改进谱组合理论反演加拿大流域雪水当量的研究

本研究针对GRACE/GRACE-FO卫星反演雪水当量(SWE)精度不足的问题，提出改进的谱组合理论，结合GLDAS模型优化SWE分离算法。在加拿大8个流域验证显示，与CanSWE和CMC数据的相关系数达0.40-0.83，证实该方法能有效提升高纬度地区SWE监测精度，为水文预报和气候变化研究提供新工具。

　　

在全球气候变化背景下，雪水当量(SWE)作为寒冷地区季节性水循环的核心组分，其精确监测对水资源管理、洪水预警和生态研究至关重要。然而，传统SWE监测手段如地面站点测量存在空间覆盖不足、被动微波遥感在深雪区和森林区精度受限等问题。尤其加拿大作为全球第二大冰雪覆盖国，其28%的 boreal zone（北方带）和复杂地形更增加了SWE监测难度。卫星重力测量技术GRACE/GRACE-FO虽能通过质量变化反演陆地水储量异常(TWSA)，但如何从中分离出SWE组分仍是学界难题。

针对这一挑战，加拿大自然资源部等机构的研究团队在《Journal of Hydrology》发表创新成果，通过改进谱组合理论构建新型SWE估算器，实现了GRACE/GRACE-FO数据在加拿大8个典型流域的高精度应用。研究首次将GLDAS模型不确定性量化纳入谱域计算，结合冻融状态(FT-ESDR)数据确定雪季周期，最终建立的SWE反演模型与地面实测数据相关系数最高达0.83，显著优于传统微波遥感产品GlobSnow（相关系数仅0.37-0.77）。

关键技术方法包括：1）改进谱组合算法，通过最小化均方误差优化谱系数；2）基于GLDAS_CLSM025_DA1_D 2.2数据集量化水文参数不确定性；3）利用FT-ESDR V5.1数据确定雪季时间窗；4）结合加拿大水文局HYDAT数据库的433个径流站点数据验证质量平衡关系。

研究结果揭示：

1. 雪季确定：通过冻融状态与SWE连续性双重验证，发现纽芬兰-拉布拉多流域雪季最长（159个月），渥太华流域最短（76个月）。
2. SWE反演优化：改进的谱组合算法将GLDAS模型SWE不确定度控制在3-7mm，显著提升GRACE数据在0.25°尺度的降尺度精度。哥伦比亚流域1月SWE变幅达80mm，而圣约翰-圣克罗伊流域仅3mm。
3. 多源验证：与CanSWE地面数据对比显示，弗雷泽-低陆平原流域相关性最高（r=0.73），CMC数据在和平-阿萨巴斯卡流域表现最佳（r=0.83），而GlobSnow在5个流域无显著功率谱特征。
4. 时空动态：2003-2022年间，渥太华流域SWE呈显著上升趋势（+2.3mm/月），而奥肯那根-西米尔卡米恩流域则下降（-1.7mm/月），反映区域气候异质性。
5. 水文关联：质量平衡分析证实冬季SWE与春季峰值径流显著相关（r=0.74-0.76），其中渥太华流域TWS+径流组合与SWE相关性提升至0.80。

这项研究的突破性在于：首次将谱组合理论与水文模型不确定性量化系统结合，解决了GRACE数据在SWE分离中的"盲源分离"难题。实践层面，建立的2003-2022年加拿大SWE动态数据集，为理解 boreal zone（北方带）水循环对气候变化的响应提供了新证据。特别是发现西部流域SWE下降与东部上升的反向趋势，暗示北美雪水资源的空间重构，这对跨境水资源管理具有政策指导价值。未来研究可进一步耦合ICESat-2激光测高数据，以突破GRACE空间分辨率的限制。

该成果不仅为卫星重力水文应用开辟了新途径，其开发的κ_n谱比转换器（公式7）和σ_n^k误差传播模型（公式9）等核心算法，更可推广至土壤湿度、地下水等其他水文组分的分离研究，对全球水循环监测具有方法论意义。