近百年全球平均海平面变化重构研究进展与分析.pdf

发布时间：2022-05-29 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.24M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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5 10 15 20 25 30 35 40 中国科技论文在线近百年全球平均海平面变化重构研究进展 http://www.paper.edu.cn 与分析 # 金涛勇1,2，肖明宇1，王锴1* （1. 武汉大学测绘学院，武汉 430079； 2. 地球空间环境与大地测量教育部重点实验室，武汉 430079）摘要：联合验潮站和卫星测高数据进行重构是目前获取长时间全球平均海平面变化序列的主要方法。本文对目前这一方法的研究进展进行了较为系统的总结，指出了重构中存在的主要问题，并选取了两个典型的重构结果，针对其确定的海平面变化速率，利用多源测高数据确定的 1993 年至今海平面变化序列，和经过垂直运动改正后的验潮站数据确定的海平面变化进行了比较和验证。结果表明，在重构中获取的海平面变化速率还存在一定的不确定性，对所选取参与重构的验潮站数据有较强依赖。关键词：卫星测高；验潮站；海平面变化；重构中图分类号：P228 Progress and analysis of the reconstructed global mean sea level change in recently one hundred years JIN Taoyong1,2, XIAO Mingyu1, WANG Kai1 (1. School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079; 2. Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy, Ministry of Education, Wuhan 430079) Abstract: It is the main method to obtain the long time series of global mean sea level change (GMSL) by combing the tide gauge and satellite altimetry data. This paper summarizes the current research progress of the reconstruction method, points out the main problems existing in the reconstruction. And two typical reconstruction resultsare selected to be compared and analyzed by pure satellite altimetry and tide gauge data.Aiming at the rate of sea levelchange, the time series of sea level change determined by using multi-altimetry data since 1993, and the resultof tide gauges after corrected for the vertical motions, are compared and verified. The results show thatthere is still some uncertaintyin the resultsobtained by reconstruction, and whichhave a strong dependence on the selection of tide gauge data participated in the reconstruction. Keywords: satellite altimetry; tide gauge; sea level change; reconstruction 0 引言卫星测高和验潮站是目前确定海平面变化的两种主要技术。在过去 30 多年，卫星测高技术提供了丰富的海平面变化观测信息，取得了季节性和周年变化特征等重要研究成果。然而，要充分认识并预测海平面变化趋势，需要有更长时间跨度高时空分辨率的监测数据，从而可以研究海平面变化演变全过程中各种时间尺度的变化特性。长时间积累的卫星测高观测序列能够精确提供全球平均海平面变化，但由于迄今为止的卫星测高观测总时间跨度仍较短，不能分离长达几十年周期的海平面变化特征。与卫星测高技术相比，传统的验潮站观测数据具有长时间跨度的连续性，其最长观测时间已达近 200 年，可用于分析海平面变化的年代际周期特征及长时间尺度变化趋势，但其观测记录受地壳垂直运动影响无法获得绝对的海平面变化，且观测点位离散，分布不均匀，单个验潮站观测数据受其所处海陆交界环境影响，基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金(20130141120002)；国家自然科学基金（41304003）作者简介：金涛勇（1982-），男，副教授，主要研究方向为卫星大地测量学. E-mail: tyjin@sgg.whu.edu.cn - 1 -

45 50 55 60 65 70 75 80 中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 含有较大的局部季节性周期扰动信号，通过这些离散不均匀分布的观测数据难于获得可靠的全球平均海平面变化时间序列，而卫星测高技术不存在这些局限，因此，联合卫星测高和验潮站观测数据成为获得长时间高精度全球平均海平面变化时间序列的一种主要方法。本文对联合卫星测高和验潮站数据重构长期全球海平面变化序列的研究进展进行了总结，并选取两个较为典型的重构结果，利用 1993 年至今多源测高数据确定的海平面变化序列，并优选若干验潮站观测数据，采用冰后回弹模型和 GPS 观测数据改正其地壳垂直运动，获得绝对海平面变化速率，对重构海平面变化速率进行了比较和分析。 1 联合卫星测高和验潮站重构近百年全球平均海平面变化研究进展目前联合验潮站和卫星测高或模型重构全球平均海平面变化的研究方法主要有两种，一是以 Church et al.为代表的 EOF（Empirical Orthogonal Function）重构方法[1-3]；二是以 Hamlington et al.为代表的 CSEOF（Cyclostationary Empirical Orthogonal Function）重构方法 [4-6]。重构的原理都是将卫星测高或模型数据得到的全球格网海平面变化序列进行 EOF 或 CSEOF 分解，以得到表征空间变化特征的模态和表征时间变化特征的主成分，然后假定空间变化特征模态在一定程度或时间上是稳定的，进而选取长时间观测的验潮站数据，同样将其进行编辑选取后计算相同格网内的平均海平面变化序列，再代入一定个数的假定稳定的空间变化模态，联合列立方程采用最小二乘平差求解验潮站数据对应的表征时间变化特征的主成分，最后重构空间模态和主成分得到验潮站数据有效时间内的全球格网海平面变化序列，继而得到全球平均海平面变化序列。重构中实际需要的数据有两种，一是用于确定海平面变化空间模态特征的格网海平面变化序列，二是长时间观测的验潮站数据，其中，海平面变化的空间模态特征，可来源于卫星测高数据、海水温度和盐度观测数据、海洋学模型等。基于卫星测高数据的全球格网海平面变化序列，一方面可利用 T/P 系列卫星观测数据，进行各项误差处理和框架统一后计算得到的 1993 年后 1°×1°月平均格网海平面变化时间序列[1-3][7]，另一方面可直接采用法国 AVISO 等机构提供的多星联合确定的 1/4°×1/4°每周平均格网海平面变化时间序列[4-6]。采用的验潮站数据基本都来源于全球海平面常设服务机构 PSMSL，验潮站数据一般受到板块垂直运动的影响，其改正方法有长期地质观测数据、冰后回弹模型和 GPS 板块运动监测数据，由于不能获得所有验潮站位置处的地质数据和 GPS 观测数据，目前通常采用冰后回弹模型进行改正，Church et al. [1-3]采用了 Mitrovica GIA 模型，Hamlington et al. [4-6]等采用了 ICE 系列模型。另外，由于卫星测高数据一般都进行了逆气压改正，验潮站数据也要进行相应改正以获取与卫星测高相同的海平面变化信号。由于海平面变化的趋势随时间发生变化，并没有一个对应的较为稳定的空间模态。因此，两种方法都在重构之前移去了卫星测高海平面变化数据的趋势项，导致无法直接得到重构海平面变化的趋势特征。由此，Church 采用的方法是，在测高数据提取的 EOF 模态中添加 EOF0 常数项，在空间上用一个常数表达趋势项，可认为海平面变化线性趋势在空间上无差别，然后联合其他 EOF 模态，以验潮站数据的一阶差分进行最小二乘求解，得到各 EOF 模态对应的主成分。Hamlington 在处理趋势项上采用了不同的方法，在重构之前移去了所有验潮站数据的趋势项，重构之后的海平面变化序列无趋势特征。重构后采用验潮站数据进行校正，将重构后的格网海平面变化序列内插到验潮站位置上，得到每个验潮站处无趋势特征的重构海平面变化序列，然后与原始验潮站观测序列进行对比，改正后获取重构全球平均海平面变化 - 2 -

85 90 95 100 105 110 中国科技论文在线的趋势项。 http://www.paper.edu.cn 总体而言，联合卫星测高和验潮站数据重构长时间全球平均海平面变化序列研究的主要问题在于，对基于卫星测高数据所得表征空间变化特征的正交基函数，作了具有稳定性重要假设，然而，导出该正交基函数所采用的全球格网海平面变化时间序列，仅限于 1993 年至今近 20 多年测高数据计算得到，其时间跨度相对百年尺度显得太短，所作稳定性假设缺乏可靠性充分依据；此外，重构中采用的长时间观测验潮站数据在全球分布很不均匀，特别是 1950 年之前的观测数据很少，某些验潮站在这一时间段内还存在一些数据空白，各验潮站数据在重构中的定权方法也会有差异，以及重构方法的侧重点不同，都会对重构结果有影响。 2 重构海平面变化验证与分析 2.1 重构海平面变化结果比较针对卫星测高和验潮站数据联合重构全球平均海平面变化的研究进展，本文选取了 Church 与 Hamlington 等人确定的两个典型重构结果进行比较分析，分别由澳大利亚联邦工业组织（CSIRO）和美国宇航局喷气推进实验室物理海洋数据分发存档中心（PODAAC）提供。其中，前者提供了 1880-2013 年的重构全球月平均海平面变化序列，后者提供了 1950-2009 年重构全球 0.5°×0.5°格网月平均海平面变化序列。因前者没有提供海平面变化格网分布结果，本文将后者进行了全球平均，得到了 1950-2009 年全球月平均海平面变化序列，然后联合 AVISO 提供的 1993 年至今利用多源卫星测高数据确定的全球平均海平面变化[8-9]，分别在 1950-2009 年、1993-2009 年及 1993-2013 年的共同时间段内，对三个时间序列计算给出其全球平均海平面变化速率进行比较分析。图 1 给出了 1950-2009 年两种重构全球平均海平面变化序列，图 2 给出了 1993-2009 年测高确定海平面变化与重构海平面变化的三种序列，这三种序列在不同时间段计算的海平面变化速率如表 1 所示。从表中可以看出，与卫星测高数据确定全球平均海平面变化相比，在 1993-2009 年期间，Church 等人重构的结果更为符合，但在 1993-2013 年期间，该结果也存在一定的不稳定性跳变，而在 1950-2009 年期间，由验潮站数据确定的全球平均海平面变化约为 1.8mm/yr[10-11]，因此，仍然是 Church 等人的重构结果更为一致。该结果表明，在确定重构长期海平面变化速率方面，通过引入 EOF0 基函数的方法较为合适，而 Hamlington 等人在确定海平面变化趋势上，主要依靠有限的验潮站数据，其选取标准和空间分布及定权策略对最终结果都有较大影响，导致与卫星测高和验潮站结果存在一定差距。表 1 几种全球平均海平面变化序列在不同时间段的变化速率统计（单位：mm/yr） Tab 1 Statistics of the rates of several GMSL time series in different time span (Unit: mm/yr) 海平面变化序列 1950-2009 Church et al. Hamlington et al. AVISO 1.84±0.02 1.52±0.02 -- 1993-2009 3.08±0.07 2.68±0.16 2.95±0.03 1993-2013 3.56±0.06 -- 2.93±0.02 - 3 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 115 120 125 130 图 1 1950-2009 年间两种重构全球平均海平面变化序列 Fig 1 Two time series of reconstructed GMSL in 1950-2009 图 2 1993-2009 年间测高及重构全球平均海平面变化序列 Fig 2 Time series of GMSL by satellite altimetry and reconstruction in 1993-2009 2.2 重构海平面变化与验潮站结果比较为对上述重构长期海平面变化数据做进一步验证，本文还选取了 21 个全球分布验潮站观测数据，通过将 Hamlington 等人重构的格网海平面变化内插到验潮站位置，获取相应海平面变化序列，从而对重构结果进行比较验证。其中，验潮站数据来自于两个数据集，第一个是沿海水域观测系统 SONEL（http://www.sonel.org/）提供的具有 GPS 观测的验潮站数据，同时给出了验潮站确定的相对海平面变化速率，及 GPS 观测计算的验潮站所处板块垂直运动速率，从而可获得验潮站数据确定的绝对海平面变化速率，由于 GPS 观测数据时间不统一，该数据集将所提供速率都归算到 1960-2013 年。基于该数据集，在选取中尽量保证验潮站与 GPS 点位距离小，并在全球分区域选取了 9 个代表点，如图 3 中五角星标示点位分布。第二个是 PSMSL（http://www.psmsl.org/）提供的 RLR 数据集。在选取中要求验潮站有效观测数据大于 70%，时间跨度在 80 年以上，并删除了确定相对海平面变化速率和误差较大的点，最终在全球分区域选取了 13 个代表点，如图 3 中三角形标示点位分布，由于这些点及 - 4 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 其附近并不一定有相应的 GPS 观测数据，因此，其板块垂直运动采用 ICE5G 冰后回弹模型改正[12]。 135 140 145 图 3 选取的验潮站观测点位分布，三角形和五角星分别表示采用 GIA 模型和 GPS 改正垂直板块运动 Fig 3 The distribution of selected tide gauges for validation. The triangle and star represent the vertical motion corrected by GIA model and GPS respectively 然后利用上述选取的验潮站点位位置，将 Hamlington 等人重构的格网海平面变化内插获得验潮站位置的重构海平面变化序列，同时计算验潮站点位处两种数据的海平面变化速率，其中，验潮站确定的相对海平面变化速率，通过冰后回弹模型或邻近 GPS 观测数据进行板块垂直改正，得到绝对海平面变化速率结果如表 2 所示。表 2 验潮站和重构海平面变化绝对速率比较（单位：mm/yr） Tab 2 Comparison of the absolute rate of GMSL by tide gauges and reconstruction (Unit: mm/yr) 经度(°) 纬度(°) 115.748139 285.986667 139.615278 170.513360 351.333333 229.666667 278.193333 354.457167 0.723780 139.825000 307.283333 -32.065556 40.700000 35.160278 -45.878680 37.100000 54.316667 24.555000 50.103000 51.514450 34.918889 47.566667 验潮站绝对海平面重构绝对海平面变垂直运动改化速率 2.58±0.11 1.39±0.045 1.99±0.07 1.65±0.04 1.49±0.03 1.22±0.06 1.80±0.05 1.96±0.06 1.93±0.07 2.19±0.07 1.59±0.04 正方法 GIA 模型 GIA 模型 GIA 模型 GIA 模型 GIA 模型 GIA 模型 GIA 模型 GIA 模型 GIA 模型 GIA 模型 GIA 模型变化速率 2.57±0.17 1.89±0.15 4.47±0.11 2.19±0.13 1.45±0.27 2.16±0.15 2.86±0.12 1.85±0.12 1.53±0.14 4.67±0.11 1.92±0.14 - 5 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 72.833333 5.730121 193.463300 241.500000 354.457200 354.684100 141.685300 158.650000 167.735000 174.779800 18.916667 58.974339 53.880000 34.008300 50.103000 35.892400 45.407800 52.983300 8.731700 -41.284300 1.71±0.17 2.17±0.12 -1.50±0.30 2.66±0.10 1.61±0.14 0.62±0.52 5.07±0.17 -1.90±0.62 3.37±0.38 0.31±0.17 1.80±0.04 1.87±0.05 1.20±0.05 1.28±0.07 1.96±0.06 1.35±0.03 1.54±0.04 1.55±0.04 2.60±0.11 1.90±0.05 GIA 模型 GIA 模型 GPS 改正 GPS 改正 GPS 改正 GPS 改正 GPS 改正 GPS 改正 GPS 改正 GPS 改正通过上述比较，可以看出，两种方法确定绝对海平面变化速率在大西洋、印度洋的北岸和东岸的点位符合很好，在太平洋东岸、大西洋西岸符合也较好，但在太平洋西岸符合较差。由于验潮站位置多位于沿岸区域，而重构格网海平面变化数据主要依靠卫星测高的格网分布情况，导致部分沿岸区域数据质量较差，此外，插值方法及其误差影响，以及近海区域不同海况的影响等，还有验潮站数据可能存在的观测空白，都会导致两者存在一定的误差。但少数点位的差值较大，其原因则可能主要是重构海平面变化的误差。 3 结论海平面变化的低频率多尺度特征一直是国际上研究的热点问题，获取长时间序列是研究这一问题的唯一途径，联合验潮站和卫星测高等数据进行重构是目前获取长时间全球平均海平面变化序列的主要方法。本文对目前这一方法的国际研究进展进行了较为系统的总结，指出了重构中存在的主要问题，并选取了两个典型的重构结果，利用多源测高数据确定海平面变化序列，和经过垂直运动改正后的验潮站数据对其所确定的海平面变化速率进行了比较和验证，结果表明，在重构中获取的海平面变化速率还存在较大的不确定性，而且对所选取参与重构的验潮站有较强的依赖，其观测时间长度，地理分布情况等对计算结果都有一定影响，这与直接利用验潮站数据确定全球平均海平面变化速率时基本一致。致谢感谢澳大利亚联邦工业组织（CSIRO）和美国宇航局喷气推进实验室物理海洋数据分发存档中心（PODAAC）提供的重构长期海平面变化数据，法国 AVISO 提供的多源测高数据确定全球平均海平面变化序列，以及全球海平面常设机构 PSMSL 提供的长期验潮站观测数据，和 SONEL 提供的附加 GPS 板块垂直运动改正验潮站确定绝对海平面变化速率。 [参考文献] (References) [1] Church J, White N, Coleman R, et al. Estimates of the regional distribution of sea level rise over the 1950-2000 period [J]. Journal of Climate, 2004, 17(13): 2609-2625. [2] Church J and White N. A 20th century acceleration in global sea-level rise [J]. Geophysical Research Letters, 2006, 33(1): L01602. [3] Church J and White N. Sea-level rise from the late 19th to the early 21st century [J]. Surveys in Geophysics, - 6 - 150 155 160 165 170

http://www.paper.edu.cn 中国科技论文在线 2011, 32: 585-602 [4] Hamlington B D, Leben R R, Nerem R S, Han W, Kim K Y. Reconstructing sea level using cyclostationary empirical orthogonal functions [J]. Journal of Geophysical Research, 2011, 116: C12015. [5] Hamlington B D, Leben R R and Kim K Y. Improving Sea Level Reconstructions Using Non-Sea Level Measurements [J]. Journal of Geophysical Research, 2012, 117: C10025. [6] Hamlington B D, Leben R R, Strassburg M W, Kim K Y. Cyclostationary empirical orthogonal function sea-level reconstruction [J]. Geoscience Data Journal, 2014, 1(1): 13-19. [7] Jin T Y, Li J C, Jiang W P, Chu Y H. Low-frequency sea level variation and its correlation with climate events in the Pacific [J]. Chinese Science Bulletin, 2012, 57: 3623-3630 [8] Le Traon P Y, NadalF and DucetN. An improved mapping method of multisatellite altimeter data [J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 1998, 15: 522-534. [9] Ducet N, Le Traon P Y and ReverdinG. Global high resolution mapping of ocean circulation from TOPEX/POSEIDON and ERS-1 and -2 [J]. Journal of Geophysical Research, 2000, 105: 19477-19498. [10] Douglas B C. Global sea rise: a redetermination [J]. Surveys in Geophysics, 1997, 18: 279-292 [11] Kuo C Y. Determination and Characterization of 20th Century Global Sea Level Rise [R]. The OSU Report, 2006, No. 478. [12] Peltier W R. Global glacial isostasy and the surface of the ice-age Earth: the ICE-5G (VM2) model and GRACE [J]. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 2004, 32: 111-149 175 180 185 190 - 7 -

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