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摘要
重力恢复与气候实验（Gravity Recovery and Climate Experiment， GRACE）数据解算出的时变重力场模型为陆地水储量的研究提供了一种全新的途径，然而，GRACE数据只能解算出格网点分辨率上总体的水储量变化，包括地表水、土壤水、地下水和植被水等，却无法分离在垂直层面上不同深度的水储量成分。本文基于小波分解的方法，将扣除GLDAS水文模型地表水成分的GRACE信号进行分解，利用分解得到的小波子函数结合美国区域内的水井实测数据对地下水成分进行回归分析，并通过二维曲面插值的方法，得到全美地区不同小波子函数的回归系数，以此来重构长时间连续的地下水储量变化序列。结果表明，在测试点位中61.84%以上的点位其相关系数达到0.4以上，62.90%的点位其RMS残差在1.0 m以下，此方法可以得到地下水时空分布特征，为地下水资源的利用与研究提供数据支撑。
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