基于日尺度卫星观测的土壤湿度与陆地水储量揭示地下干旱级联效应

这篇综述创新性地利用GRACE/GRACE-FO重力卫星日尺度数据与多源土壤湿度（SSM/RZSM）观测，首次在全球尺度量化了干旱信号从表层土壤（0-5 cm）到根区（1 m）直至整个水柱（TWS）的级联传播（cascading effect）特征。研究通过去季节化异常分析揭示：表层土壤湿度波动最快（中位恢复时间6.4天），根区土壤湿度响应延缓（14天），而陆地水储量（TWS）恢复最慢（21天），为理解气候变化下干旱传播机制提供了卫星观测新视角。

　　

引言

在气候变暖背景下，极端高温和干旱事件频发加剧了理解地表-地下水分动态关系的紧迫性。传统研究依赖地面观测和月尺度卫星数据，而本研究突破性地整合GRACE/GRACE-FO日尺度重力场数据（空间分辨率500 km）、SMOS/SMAP/ESA CCI土壤湿度产品（分辨率9-36 km），首次实现日分辨率全球干旱传播过程的三维解析。

数据与方法

卫星数据创新应用：

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  重力卫星：通过ITSG-Grace2018日解算方案（Kalman平滑技术）获取TWS变化，克服传统月数据对快速水文过程的捕捉局限

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  土壤湿度：联合主动/被动微波遥感（L波段），表层（0-5 cm）采用SMOS L3/SMAP L3/ESA CCI，根区（1 m）采用SMOS L4（指数滤波法）和SMAP L4（GEOS-5同化模型）

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  数据预处理：统一至1°网格，剔除沙漠/雨林/冰雪覆盖区，通过去趋势和标准化（z-score）消除季节影响

核心算法：

基于Thomas et al.方法计算存储亏损率（公式4），采用累积分布函数（CDF）分析恢复动态，定义中位恢复时间（公式5）反映不同土层回补速度。

关键发现

干旱传播的深度依赖性：

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  巴西案例（29°S,54°W）：2019-2022年干旱期间，表层SSM恢复速度（3-5天）比TWS快4倍，根区RZSM（12天）比TWS快1.4倍，印证"干旱信号随深度衰减延迟"理论

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  全球模式：SSM恢复中位时间6.4天（ESA CCI最快3.8天），RZSM 14天（SMOS L4较SMAP L4更快），TWS达21天。非洲南部/印度等地TWS恢复超50天，体现深层储水长期记忆效应

数据对比启示：

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  SMAP L4同化产品在寒区表现异常，因模型主导RZSM估算导致恢复慢于TWS（占比35%网格）

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  空间分辨率试验证实：土壤湿度降至GRACE分辨率（n=40）后，SMAP L4 RZSM与TWS差异更显著

讨论与展望

研究揭示了卫星观测量化水文记忆效应的潜力：表层土壤湿度如"敏感神经"快速响应气象干旱，而TWS如同"深层水库"延续水文干旱。SMAP L4在寒区的异常提示同化模型中土壤水运移参数需优化。未来重力卫星星座（如MAGIC计划）和土壤湿度产品协同，将推动干旱早期预警系统发展。

应用方向：

1. 1.

   改进陆面模型入渗参数（如指数滤波时间常数）

2. 2.

   联合同化SSM-TWS优化地下水模拟

3. 3.

   结合宇宙射线中子监测（CRNS）等地面验证

该研究为理解全球变化下"气象-农业-水文"干旱级联提供了观测基准，凸显多尺度卫星遥感在水文灾害管理中的不可替代性。