【遥感应用】美国斯坦福大学研究人员利用卫星数据计算地下水位

2016年6月14日

斯坦福大学地球、能源和环境科学学院研究人员利用卫星数据和计算机新算法测量美国科罗拉多州圣路易斯谷地农业流域地下水位。

　　美国斯坦福大学开发的一种计算机新算法使科学家们能够利用卫星数据判断比以前更大范围区域的地下水位情况。此项技术的详细研究内容在2016年6月的《水资源研究》期刊上发表，将有利于更好的开发地下水模型。斯坦福大学地球、能源和环境科学学院地球物理学教授、论文联合作者Rosemary Knight指出，此项技术对于普遍存在抽取地下水和关注地下水库枯竭问题的农业地区可能特别有意义。

　　近期，Knight团队应用该算法对科罗拉多州圣路易斯谷地全部农业流域地下水位进行判别。此算法使用合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）计算出1992年到2000年间圣路易斯谷地地下水位变化情况。

　　InSAR卫星利用电磁波监测厘米尺度地表高度微小变化。该项目最初是在上世纪80年代由美国国家航空航天局（NASA）发起，旨在获取火山、地震和山体滑坡数据。近些年来，Knight和斯坦福大学电子工程系、地球物理学教授Howard Zebker却采用此项技术进行地下水监测。

　　由前任博士后Jessica Reeves牵头的斯坦福大学科学家团队以前曾证明了地表高度变化可能与地下水位移动相关。然而，因为该研究团队成员必须手动识别和分析没有导致高度测量模糊的作物或者其他地表覆盖的高质量像素InSAR卫星影像，所以Jessica团队只完成了较小区域的监测。

　　Knight小组成员，斯坦福大学博士后Jingyi "Ann" Chen开发的新算法将以前耗时的像素选择过程自动化。此项论文新成果的第一作者Chen指出，新研究展示了一种方法，可以在圣路易斯谷更多位置获取高质量像素InSAR影像。

　　另外，Chen的算法还向前迈进了一步，在地下水位像素空隙间的高质量InSAR数据不可获取的地区，补充内容或进行了内插值。插值法运算是一种平均值计算方式，但需要已知地下水位的水井附近区域的高质量InSAR监测数据，用来校准InSAR数据和实测的地下水位之间的联系，。

　　Reeves牵头的前期工作只使用了3个监测井与高质量InSAR像素“同一位置”的一致性问题。新算法将实测井数量增至16个。

　　基于以上研究结果，研究团队能够计算地表形变，并延伸地下水位计算至圣路易斯谷地全部农业流域，此流域面积约为4000平方公里。这一研究区域较之前计算的地下水位区域扩大了约5倍。更重要的是，团队成员能够展示该流域从2007年到2011年之间的地下水位时间尺度变化情况。InSAR数据可以提供这一期间年尺度算法分析。

　　Zebker表示，Jessica展示了从InSAR数据中提取的地表形变信息，Ann提出了用于提取可靠和实用信息的技术。

　　Knight指出，基于圣路易斯谷形变连续制图，研究团队发现，为了应对水移动，地下水从一个地下水库抽出时间与地面下沉或沉降过程间存在一个滞后时期。这些时间滞后期可能是判别一个地下水库地质属性的有用指标。抽取地下水和地表形变间的滞后问题不适用于砂质地下水库。如果地下水库存在粘土，就会造成抽水和地表形变间滞后时间很长，导致能够检测到时间滞后。

　　Zebker表示，下一步工作将是从InSAR卫星中提取地下水位和地下水库特征的信息，结合其他数据源，进行地下水流动模型改进。研究目标是进行完整的水平衡研究。这将涉及降雨对地下水的补给以及蒸发和径流产生的流失等问题。

　　原文题目：Stanford researchers calculate groundwater levels from satellite data

　　资料来源：https://woods.stanford.edu/news-events/news/calculating-groundwater-levels-satellite-data

　　（王化编译,殷永元审核）