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Analyse de la variation du stock d'eau souterraine dans le Nord de la Chine et de l'impact de différents facteurs

  • role： First author第一作者
  • Affiliation：

    Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China

  • Email：ppengxf@163.com
  • Introduction：彭晓枫，研究方向为卫星遥感与农业气象。E-mail：ppengxf@163.com
PENG Xiaofeng1,  
  • role： Corresponding author通信作者
  • Affiliation：

    Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China

  • Email：fangshibo@cma.gov.cn
  • Introduction：房世波，研究方向为卫星遥感与农业气象。E-mail：fangshibo@cma.gov.cn
FANG Shibo1*,  
  • Affiliation：

    Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China

HAN Jiahao1,  
  • Affiliation：

    Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China

YU Yanru1,  
  • Affiliation：

    College of Resources and Environment, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China

WU Dong2

résumé

Les eaux souterraines, en tant que l'un des principaux approvisionnements en eau pour l'agriculture et les habitants du Nord de la Chine, l'étude des changements des ressources en eau dans le Nord de la Chine au cours des 20 dernières années est très importante pour la gestion des ressources en eau de cette région. En utilisant les données des satellites de gravimétrie GRACE CSR Mascon RL06, les modèles GLDAS et les données sur la consommation en eau pour l'irrigation des champs, les changements spatio-temporels du stock d'eau dans le Nord de la Chine ont été étudiés de 2002 à 2022. De plus, la méthode d'analyse spectrale singulière (SSA) a été utilisée pour interpoler les données de gravimétrie GRACE Mascon, et une analyse de l'impact des précipitations, de la consommation d'eau pour l'agriculture et de la consommation d'eau par les habitants sur les changements du stock d'eau dans cette région a été menée en utilisant des données de stations météorologiques, de distribution du blé et de distribution de la lumière nocturne. L'étude a montré que : (1) la variation du stock d'eau souterraine dans le Nord de la Chine a diminué à un taux de -0,19 cm/an de 2002 à 2011, a diminué à un taux de 1,69 cm/an de 2012 à 2019, et a augmenté à un taux de 4,78 cm/an de 2020 à 2022 ; (2) la distribution spatiale de la variation du stock d'eau souterraine dans le Nord de la Chine de 2002 à 2022 a montré une augmentation dans le nord-est et une diminution dans le sud-ouest, avec une diminution plus marquée dans le nord par rapport au sud ; (3) la consommation d'eau pour l'irrigation des champs au printemps et en été était en moyenne de 2,42 cm/mois, avec une valeur maximale de 5,00 cm/mois ; (4) la distribution spatiale des précipitations de 2002 à 2022 a entraîné une diminution plus marquée du stock d'eau souterraine dans la partie nord du Nord de la Chine, et l'augmentation de la consommation d'eau pour l'agriculture et la consommation d'eau par les habitants a exacerbé la diminution du stock d'eau souterraine dans la partie nord du Nord de la Chine ; (5) l'augmentation des précipitations a un effet positif sur le stock d'eau souterraine, et il y a une relation de variation directe entre l'augmentation des précipitations mensuelles et la variation du stock d'eau souterraine. Cet article illustre les changements temporels et spatiaux du stock d'eau souterraine dans le Nord de la Chine au cours des dernières années, ainsi que l'impact de différents facteurs (précipitations, consommation d'eau pour l'agriculture et consommation d'eau par les habitants) sur le changement du stock d'eau souterraine dans le Nord de la Chine.

mots-clés

télédétection; Nord de la Chine; GRACE Mascon; SSA; variation du stock d'eau souterraine; consommation d'eau pour l'irrigation des champs; précipitations; consommation d'eau pour l'agriculture; consommation d'eau par les habitants; analyse de l'impact

References

  1. 1.
    Cao J, Xiao Y, Long D, Cui Y J, Liu M, Zhang J B, Wang Y K, Hong X D and Chen K N. 2024. Combined gravity satellite and water well information to monitor groundwater storage changes in the North China Plain. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 49(5): 805-818
  2. 2.
    Chen W, Zhong M, Feng W, Zhong Y L and Xu H Z. 2020. Effects of two strong ENSO events on terrestrial water storage anomalies in China from GRACE during 2005-2017. Chinese Journal of Geophysics, 63(1): 141-154
  3. 3.
    Elvidge C D, Zhizhin M, Ghosh T, Hsu F C and Taneja J. 2021. Annual time series of global VIIRS nighttime lights derived from monthly averages: 2012 to 2019. Remote Sensing, 13(5): 922
  4. 4.
    Feng W. 2019. GRAMAT: a comprehensive Matlab toolbox for estimating global mass variations from GRACE satellite data. Earth Science Informatics, 12(3): 389-404
  5. 5.
    Feng W, Zhong M, Lemoine J M, Biancale R, Hsu H T and Xia J. 2013. Evaluation of groundwater depletion in North China using the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) data and ground-based measurements. Water Resources Research, 49(4): 2110-2118
  6. 6.
    Huang F, Du T S, Wang S F, Mei X R, Gong D Z, Chen Y Q and Kang S Z. 2019. Current situation and future security of agricultural water resources in North China. Strategic Study of CAE, 21(5): 28-37
  7. 7.
    Kong X B. 2014. China must protect high-quality arable land. Nature, 506(7486): 7
  8. 8.
    Li G Y, Zhang R, Liu G X, Yu B, Zhang B, Dai K R, Bao J W and Wei B W. 2018. Land subsidence detection and analysis over Beijing-Tianjin-Hebei area based on Sentinel-1A TS-DInSAR. Journal of Remote Sensing (in Chinese), 22(4): 633-646
  9. 9.
    Li Z, Zhang C Y, Ke B G, Liu Y, Li W Q and Yin C. 2018. North China plain water storage variation analysis based on GRACE and seasonal influence considering. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 47(7): 940-949
  10. 10.
    Long D, Yang W T, Sun Z L, Cui Y J, Zhang C J and Cui Y H. 2023. GRACE satellite-based estimation of groundwater storage changes and water balance analysis for the Haihe River Basin. Shuili Xuebao, 54(3): 255-267
  11. 11.
    Luo Y C, Zhang Z, Li Z Y, Chen Y, Zhang L L, Cao J and Tao F L. 2020. Identifying the spatiotemporal changes of annual harvesting areas for three staple crops in China by integrating multi-data sources. Environmental Research Letters, 15(7): 074003
  12. 12.
    Luthcke S B, Sabaka T J, Loomis B D, Arendt A A, McCarthy J J and Camp J. 2013. Antarctica, Greenland and Gulf of Alaska land-ice evolution from an iterated GRACE global mascon solution. Journal of Glaciology, 59(216): 613-631
  13. 13.
    Moiwo J P, Tao F L and Lu W X. 2013. Analysis of satellite-based and in situ hydro-climatic data depicts water storage depletion in North China Region. Hydrological Processes, 27(7): 1011-1020
  14. 14.
    Qi H W, Shang S H and Li J. 2020. Quantitative evaluation on spatial heterogeneity of water resources in China. Journal of Hydroelectric Engineering, 39(6): 28-38
  15. 15.
    Rodell M, Houser P R, Jambor U, Gottschalck J, Mitchell K, Meng C J, Arsenault K, Cosgrove B, Radakovich J, Bosilovich M, Entin J K, Walker J P, Lohmann D and Toll D. 2004. The global land data assimilation system. Bulletin of the American Meteorological Society, 85(3): 381-394
  16. 16.
    Save H, Bettadpur S and Tapley B D. 2016. High-resolution CSR GRACE RL05 mascons. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 121(10): 7547-7569
  17. 17.
    Shahrajabian M H. 2015. Field Evaluation of Cumulative Evapotranspiration, Yield and Yield Components of Winter Wheat under Different Irrigation Treatments in a Weighing Lysimeter in North China Plain. Beijing: China Agricultural University
  18. 18.
    Shu Q Y, Pan Y, Gong H L, Huang Z Y and Zheng L Q. 2018. Spatiotemporal analysis of GRACE-based groundwater storage variation in North China Plain. Remote Sensing for Land and Resources, 30(2): 132-137
  19. 19.
    Su X L, Ping J S and Ye Q X. 2011. Terrestrial water variations in the North China Plain revealed by the GRACE mission. Science China Earth Sciences, 54(12): 1965-1970
  20. 20.
    Tang Q H, Zhang X J and Tang Y. 2013. Anthropogenic impacts on mass change in North China. Geophysical Research Letters, 40(15): 3924-3928
  21. 21.
    Wang H Y，Feng G C，Miao L，Tan J and Xiong Z Q. 2020. The characteristics and evolution of surface deformation induced by agricultural irrigation in the Junggar Basin from the perspective of InSAR. Journal of Remote Sensing (in Chinese)，24(10)：1233-1242
  22. 22.
    Wang Q Y, Rao W L, Zhang L and Sun W K. 2022. Progress and prospect of GRACE time-varying gravity signal inversion method. Journal of Huazhong University of Science and Technology (Natural Science Edition), 50(9): 104-116
  23. 23.
    Watkins M M, Wiese D N, Yuan D N, Boening C and Landerer F W. 2015. Improved methods for observing Earth’s time variable mass distribution with GRACE using spherical cap mascons. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 120(4): 2648-2671
  24. 24.
    Wu D. 2021. Creation of Drought Index for Winter Wheat based on Effective Soil Moisture and Evapotranspiration on the North China Plain. Nanjing: Nanjing University of Information Science and Technology (吴东. 2021. 基于土壤有效含水量和蒸散的华北冬小麦干旱指数构建. 南京: 南京信息工程大学) [DOI: 10.27248/d.cnki.gnjqc.2021.000060]
  25. 25.
    Xing L L, Li H, Xuan S B and Wang J. 2012. Long-term gravity changes in Chinese mainland from GRACE and terrestrial gravity measurements. Chinese Journal of Geophysics, 55(5): 1557-1564
  26. 26.
    Yang S. 2021. Investigation on Terrestrial Water Storage Changes and their Connections to Climate Factors over the Qaidam Basin based on GRACE Data. Beijing: China University of Geosciences (Beijing)
  27. 27.
    Yi S and Sneeuw N. 2021. Filling the data gaps within GRACE missions using singular spectrum analysis. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(5): e2020JB021227
  28. 28.
    Zhang H, Ding J, Zhu Q and Wang G Q. 2021. Analysis on spatial-temporal characteristic of groundwater drought based on GRACE in North China Plain. Yangtze River, 52(10): 107-114
  29. 29.
    Zhang K, Li X, Zheng D, Zhang L and Zhu G. 2021. Satellite-based global irrigation water use data set (2011-2018). National Tibetan Plateau Data Center
  30. 30.
    Zhang K, Li X, Zheng D H, Zhang L and Zhu G F. 2022. Estimation of global irrigation water use by the integration of multiple satellite observations. Water Resources Research, 58(3): e2021WR030031
  31. 31.
    Zhang K, Zeng Z H, Zhao J, Wang X Q, Zhou J, Xu H S and Wang Z M. 2016. Impact analysis of reduce the extraction of groundwater on wheat production in North China Plain. Journal of Agricultural Science and Technology, 18(5): 111-117
  32. 32.
    Zhang X Y. 2011. A review of agricultural water-saving research at Luancheng Agro-Ecosystem Experimental Station of Chinese Academy of Sciences over the last 30 years. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 19(5): 987-996
  33. 33.
    Zhang Z J, Luo G Z, Wang Z, Liu C H, Li Y S and Jiang X Q. 2009. Study on sustainable utilization of groundwater in North China Plain. Resources Science, 31(3): 355-360
  34. 34.
    Zhao Q, Zhang B, Yao Y B, Wu W W, Meng G J and Chen Q. 2019. Geodetic and hydrological measurements reveal the recent acceleration of groundwater depletion in North China Plain. Journal of Hydrology, 575: 1065-1072
  35. 35.
    Zhao T T, Zhang C Y, Wang W, Jiang T, Li W Q and Xiao S T. 2023. Inversion of water reserves in North China Plain from 2002 to 2021 based on GRACE/GRACE-FO. Science of Surveying and Mapping, 48(8): 18-26
  36. 36.
    Zheng L Q, Pan Y, Gong H L, Huang Z Y and Zhang C. 2020. Comparing groundwater storage changes in two main grain producing areas in China: implications for sustainable agricultural water resources management. Remote Sensing, 12(13): 2151
  37. 37.
    Zhou W K. 2012. Impact of Climate Change Impact on Chinese Food Production and its Countermeasures. Nanjing: Nanjing Agricultural University

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