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人类对全球地表水储存变化的改变

自然体积591，页面78 - 81 (2021）引用本文

主题

摘要

了解人类对全球水循环的影响程度对于地球淡水资源的可持续性至关重要1，2．然而，由于缺乏对世界池塘、湖泊和水库的水位观测，与自然变率相比，人类管理的(水库)地表水储量变化的量化受到了限制3.．因此，全球地表水储存量的可变性以及人类对其的改变程度仍然未知。在这里，我们表明57%的地球季节性地表水储存变异性发生在人类管理的水库中。利用NASA于2018年底发射的ICESat-2卫星激光高度计的测量数据，我们收集了一个广泛的全球水位数据集，量化了2018年10月至2020年7月期间227,386个水体的水位变化。我们发现，人为管理的水库的季节变化平均为0.86米，而自然水体的季节变化仅为0.22米。热带盆地地表水储量的自然变率最大，而中东、非洲南部和美国西部人为管理的变率最大。还发现了强烈的区域模式，在北纬45度以南地区，67%的地表水储存变异性是由人类的影响造成的，在某些干旱和半干旱地区则是近100%。随着经济发展、人口增长和气候变化继续给全球水资源带来压力4，我们的方法提供了一个有用的基线，ICESat-2和未来的卫星任务将能够跟踪人类对全球水文循环的改变。

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图1:2018年10月- 2020年7月各水文流域水位季节变化中值。
图2:2018年10月至2020年7月，40个最大水文盆地内水位的季节变化。
图3:2018年10月- 2020年7月各水文盆地与水库相关的地表水储量季节性变化比例。
图4:2018年10月至2020年7月，40个最大水文盆地与人为管理水库相关的季节性地表水储量变化比例。

数据可用性

ICESat-2的数据可从美国国家冰雪数据中心(NSIDC)获得https://nsidc.org/data/atl08．全球地表水分布数据集可从https://global-surface-water.appspot.com/．全球水库和水坝数据库(GRanD)可从全球水坝观察网站下载http://globaldamwatch.org/grand/和全球大坝地理参考数据库(GOODD)可从全球大坝观察网站下载http://globaldamwatch.org/goodd/．美国地质勘探局的测量数据可从https://waterdata.usgs.gov/nwis/rt，加州水资源部门的数据可从https://cdec.water.ca.gov/， G-REALM数据可在https://ipad.fas.usda.gov/cropexplorer/global_reservoir/．来自全球气象观测的水体掩模、来自ICESat-2的水位和所有验证分析均可在https://doi.org/10.5281/zenodo.4489056．

代码的可用性

用于创建水体掩模、从ICESat-2获取水位并生成数字的脚本可在https://github.com/sarahwcooley/icesat2-water-levels．

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下载参考

确认

本研究由T. Markus管理的NASA ICESat-2研究项目(赠款#80NSSC20K0963)和N. Vinogradova-Shiffer管理的NASA地表水和海洋地形任务(赠款#80NSSC20K1144S)资助。S.W.C.感谢NSF研究生研究奖学金和斯坦福科学研究员计划的支持。J.C.R.感谢布朗大学环境与社会研究所沃斯博士后奖学金的支持。我们感谢伦敦国王学院的M. Mulligan将GOODD数据集公开提供给全球大坝观察。

作者信息

作者及隶属关系

  1. 斯坦福大学地球系统科学系，美国加州斯坦福

    莎拉·w·库利

  2. 俄勒冈大学地理学系，尤金，OR，美国

    莎拉·w·库利和乔纳森·c·瑞安

  3. 布朗大学环境与社会研究所，普罗维登斯，罗德岛，美国

    乔纳森·瑞安和劳伦斯·史密斯

  4. 布朗大学地球、环境与行星科学系，普罗维登斯，美国

    劳伦斯·c·史密斯

作者
  1. 莎拉·w·库利
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  2. 乔纳森·c·瑞安
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  3. 劳伦斯·c·史密斯
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贡献

S.W.C.和j.c.r构想了这个项目。S.W.C.开发了方法，进行了数据分析，解释了结果，并撰写了手稿。J.C.R.和L.C.S.解释了结果，并共同撰写了手稿。

相应的作者

对应到莎拉·w·库利．

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有利益竞争。

额外的信息

同行评审信息自然感谢Lori Magruder, Kuo-Hsin Tseng和其他匿名审稿人对本工作的同行评审所做的贡献。同行评审报告是可用的。

出版商的注意施普林格自然对出版的地图和机构从属关系中的管辖权主张保持中立。

扩展的数据图形和表格

扩展数据图1在22个月(2018年10月至2020年7月)研究期间，每个水体收到的ICESat-2观测数据数量。

一个，观察次数的直方图。b，按湖泊面积划分的观测数(公里)2)．请注意，观测是按月时间步长汇总的，因此ICESat-2观测的实际次数略高。在b,x轴以对数刻度绘制。总的来说，43%的湖泊收到了两次观测，24%收到了三次观测，32%收到了四次或更多观测。与湖泊面积呈较强的正相关关系，如图b．例如，尽管在22个月期间，所有水体的平均观测值为3.3次，但面积超过10公里的湖泊2平均11.2个观测值。

扩展数据图2 ICESat-2(橙色)和G-REALM(蓝色)观测到的月水位时间序列。

一个- - - - - -e,x轴跨越了ICESat-2的记录(2018年10月至2020年7月)y轴显示归一化高程(高程−这段时间的平均高程)，这是由于两个数据集之间垂直基准的差异而需要的。从上到下依次是:一个， La Grande Rivière加拿大水库(53.788，−74.822):面积= 4054公里2， ICESat-2距离= 5.33 m, G-REALM距离= 5.21 m。b，阿根廷的Lago Argentino(- 50.257， - 72.711):面积= 2540公里2， ICESat-2距离= 2.63米，G-REALM距离= 2.51米。c埃塞俄比亚的塔纳湖(12.001,37.336):面积= 3580公里2， ICESat-2距离= 1.99米，G-REALM距离= 1.99米。d在非洲中西部的乍得湖(13.094,14.480):面积= 1358公里2， ICESat-2距离= 1.52米，G-REALM距离= 1.59米。e喀麦隆班基姆湖(6.160,11.382):面积= 137公里2， ICESat-2距离= 7.57米，G-REALM距离= 7.74米。

图3 ATL03(全球定位光子数据)与ATL08(土地和植被高度乘积)的比较。

的y轴表示海拔高度，单位为mx轴(沿轨道距离)是指ICESat-2轨道起点的距离(单位为m)。所示湖泊为:一个，美国加利福尼亚州羚羊湖(40.179，−120.595)。b，火山口湖，俄勒冈州，美国(42.939，- 122.109)。c，美国俄勒冈州弗恩岭湖(44.096，−123.301)。d(40.961，−122.681)。

扩展数据图4 ICESat-2高度反演与现场测量的比较。

每个点代表ICESat-2和gauge测量的两个日期之间高度的时间变化。一个，b， ICESat-2高差与相应轨距高差图;b显示的放大版本(范围从−1到1 m)一个．c， ICESat-2和USGS测量值之间的差异直方图。总的来说，我们发现ICESat-2和gauge测量之间的一致性非常好，MAE为0.14 m，平均偏差为−0.019 m。

扩展数据图5 ICESat-2水位范围相对于现场测量的评估。

在这里，每个点代表一个单一的水体。一个，在2018年10月至2020年7月的22个月ICESat-2记录中，仪表和ICESat-2观测到的水位总范围(即最大值减去最小值)。平均而言，我们发现ICESat-2观测到的变异性只有仪表观测到的49%(如虚线所示)。b， 2010-2020年(按水年)的平均年水位范围与我们观测到的ICESat-2范围。这里我们发现，平均而言，ICESat-2观测了10年平均变异性的58%(虚线)。

扩展数据图6 ICESat-2观测到的存储变化与加州水资源部存储变化估计的评估。

一个对于对同一湖泊具有ICESat-2观测和CDWR存储估计的日期对，我们计算ICESat-2观测到的存储差异，方法是将高度变化乘以我们从水体掩膜得到的湖泊面积估计，并将其与这两个日期之间的CDWR存储变化进行比较。b，我们的icesat -2衍生和cwr存储估计之间的差异的直方图。总的来说，我们发现我们的存储变化估计与CDWR观察到的数据非常一致。考虑到我们的高度和面积测量都是独立于CDWR所使用的测量，这种强烈的一致性强调了我们方法的鲁棒性。

根据GRDC主要河流流域数据集的定义，在包含至少10个水体的40个最大水文盆地中发现的湖泊水位变化
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表2高度反演误差敏感性分析
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表3 ICESat-2湖区高度反演的平均绝对误差和平均偏差
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ICESat-2观测到的真实距离(定义为USGS/G-REALM观测到的距离)的平均百分比，按湖泊区域分组
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库利，S.W，瑞安，J.C.和史密斯，L.C.人类对全球地表水储存变化的改变。自然591， 78-81(2021)。https://doi.org/10.1038/s41586-021-03262-3

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