【摘 要】
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湖泊是地表水体的重要组成成分,它在人类生活生产中扮演着重要角色。湖泊也常被视为地球的哨兵,因为湖泊动态与气候变化和人类活动息息相关。传统湖泊监测依赖于水文站点的水位观测数据,但是水文站点分布不均衡且观测数据难以获取。因此,利用卫星测高数据开展全球湖泊水位动态监测具有重要意义。目前虽然已有一些公开的基于卫星测高数据的湖泊水位数据集,但是这些数据集覆盖的湖泊数量较少。本文的主要目的是结合多源卫星测高数
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湖泊是地表水体的重要组成成分,它在人类生活生产中扮演着重要角色。湖泊也常被视为地球的哨兵,因为湖泊动态与气候变化和人类活动息息相关。传统湖泊监测依赖于水文站点的水位观测数据,但是水文站点分布不均衡且观测数据难以获取。因此,利用卫星测高数据开展全球湖泊水位动态监测具有重要意义。目前虽然已有一些公开的基于卫星测高数据的湖泊水位数据集,但是这些数据集覆盖的湖泊数量较少。本文的主要目的是结合多源卫星测高数据生产一套覆盖湖泊数量多且时间序列长的全球湖泊水位数据集,为水资源管理、气候变化等研究提供基础数据支持。本文比较了地形数据和测高数据在湖泊水量反演中的误差大小,比较了常用的雷达高度计湖泊水位提取方法,设计了一种新的波形重跟踪算法,生产了覆盖全球2170个湖泊的长时间序列水位数据产品,揭示了全球湖泊在1992-2020年间的动态并指出了热点变化区域。本文的主要结论如下:（1）基于测高数据反演的湖泊水量误差只有地形数据的10-18%。尤其对于面积大于100 km~2的湖泊,测高数据的水量反演误差只有地形数据的8%-16%。（2）ICE-1方法在传统波形重跟踪方法中表现最优,但是当湖泊结冰时,湖泊水位容易被低估。针对该问题,本文设计了新方法MSIE（Maximum Subwaveform Integrated Energy）,实验结果表明新方法能显著改善Sentinel-3在结冰湖泊上的表现,能部分改善ERS-1、ERS-2、Envisat在结冰湖泊上的表现。对比ICE-1方法,MSIE的结果与站点水位的相关系数提高了0-22%,测高误差RMSE（Root Mean Square Errors）降低了7-40%。（3）生产的湖泊水位数据集覆盖了全球2170个面积大于50 km~2的湖泊,观测湖泊数量是同类型测高数据集的4-9倍。在34个湖泊上的验证结果表明,该数据集的平均RMSE为0.36 m。（4）在1992-2020年间,全球有54%的湖泊有水位上涨趋势,整体湖泊变化速度趋于零。在年内水位波动幅度上,水库的变化幅度约为自然湖泊的4倍。流域统计结果表明:羌塘盆地的湖泊水位上升最快,平均速度是0.18 m/yr,泰格里斯河-幼发拉底河流域的湖泊水位下降最快,平均速度是-0.13 m/yr。
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