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SMAP观测从陆地到海洋的洪水：2015年德克萨斯事件

摘要：洪水可以对陆地和海洋造成破坏性影响，但对洪水事件的研究往往只集中在陆地/海洋接连的一侧。在这里，我们提出了第一个双面分析，重点是德克萨斯州2015年5月的严重洪灾。我们的调查受益于来自美国宇航局最近的土壤湿度主动被动（SMAP）任务同时测量土地表面土壤水分和海面盐度，以及辅助数据。我们报告了洪水形成的综合年代：洪水前平均降雨量过高导致土壤饱和;记录降雨量然后产生记录河流量;随后，在墨西哥湾北部中部形成了一股与异常洋流相关的不同寻常的淡水。与密西西比河的羽流一起，创造了一种罕见的“马蹄形”图案，可能具有重要的生物地球化学意义。这种对洪水演变的陆地/海洋综合分析可以改善对未来极端洪水事件的影响评估。

1、介绍

对环境，社会和经济的影响而言，洪水是最常见和最重要的自然灾害类型之一。美国内陆洪涝灾害造成176人死亡，平均每年造成27亿美元财产损失（国家气象局（NWS），2015a，http：//www.nws.noaa.gov/om/hazstats.shtml）。此外，由于盐度的严重扰动和陆地物质的入侵可能威胁海洋生物，洪水可能对海洋生态系统造成有害影响[Rabalais et al。，2002]。2015年5月下旬，德克萨斯州南部出现创纪录的降雨，导致地表径流量急剧增加，洪水泛滥严重。 2015年5月是德克萨斯州历史上最潮湿的月份之一（NOAA，2015，http：//www.srh.noaa.gov/ewx/?n=memorial_weekend_floods_2015）。 5月的前2至3周，该地区的降雨量远远超过了正常水平，土壤饱和。到了5月的最后一个周末，降雨量超过了大部分地区至少比正常高5-10厘米（100-300％）（NOAA，2015，http：//www.srh.noaa。GOV / EWX / 2 N = memorial_weekend_floods_2015）。这些潮湿的前期条件意味任何新的降雨（特别是大雨）会直接流入河流，溪流和山洪暴发的地区。因此，当创纪录的降雨发生在5月下旬的短暂时期内，随之而来的是大洪水（NOAA，2015，http：//www.srh.noaa.gov/ewx/?n=memorial_weekend_floods_2015）。但这是一系列暴风雨导致了该地区洪水泛滥，到5月份德克萨斯州平均降雨量超过8英寸（国家气象局（NWS），2015b，https：//twitter.com/NWSFortWorth）。从水文角度监测德克萨斯州洪水事件很困难：美国地质调查局（USGS）强调该地区是最需要更多河流测量仪的地区之一，而且仪器设备通常都很差（美国地球物理调查局（USGS），2015年，http：//water.usgs.gov/floods/events/2015/Summer/）。对此事件及其原因和影响的科学研究，从那时起对仅使用传统的地面方法来说就是一项挑战。这种事件可能对土地基础设施和人类健康以及海洋渔业管理和海洋生态系统造成代价高昂的后果。

观察和量化洪水事件对陆地和海洋的广泛影响具有挑战性域。一般来说，较长的洪水提前预报时间以及由此产生的排入海洋的流量可能大大减少潜在的陆地设施和海洋渔业损失，但需要准确地了解事件发生前的河流综合水文状况以及同一次洪水在海洋中的相应变化。研究跨域大洪水的可行方法是使用卫星遥感。以前的研究都是利用卫星观测分别通过陆地和海洋队美国南部的洪水事件进行独立调查。例如，Reager等人[2014]，在2011年密苏里河食品灾难事件中，建立了河流流量与流域范围内蓄水之间的关系，由美国宇航局的重力恢复和气候实验远程测量（GRACE）任务和原位流量计数据。 Gierac等[2013]利用美国宇航局Aquarius/SAC-D任务和欧洲航天局SMOS任务的海面盐度（SSS）数据以及辅助数据，记录了密西西比河羽流路径和停留时间队同一洪水事件的响应。Lakshmi等人[2016]，以2015年10月南卡罗来纳州历史严重洪涝灾害为例，首次利用全球降水任务-观测降水于土壤水分主动被动（SMPA）土壤水分作为对云量敏感的可见光-近红外传感器的替代品，对洪水检测进行协同分析。然而，还没有研究将陆地和海洋的卫星观测结合起来，通过研究不同变量之间的关系来研究洪水事件。

NASA的SMAP卫星于2015年1月31日发射，它提供了独特的、互补的观测结果，以绘制连接陆地和海洋的洪水事件的生命周期。特别是，它可以允许监测和了解洪水有关的陆地和海洋进程的顺序和时间。SMAP提供的土壤湿度、湿度饱和度信息可以实时监测洪水，帮助我们了解导致严重洪水的水文条件。SMAP SSS测量可以帮助确定墨西哥湾（GoM）排放淡水的来源和追踪其命运，并确定其于洋流的关系。SMAP土壤湿度和SSS数据一起提供了一个独特的机会来帮助理解洪水从陆地到海洋的影响。

据我们所知，目前的研究是首次将陆地和ocear上的遥感数据结合起来研究洪水事件的生命周期，从而对洪水事件进行更广泛的空间表征和多领域评估。它也是SMAP SSS数据的第一个应用。我们首先根据现场测量结果验证新的SMAP SSS产品。然后我们使用辅助卫星观测沉积，陆地水储存，海洋的颜色，和洋流以及原位测量河流排放来描述洪水事件的强度在德州流域土地，由此产生与高浓度陆源物质有关的淡水羽流及其与土壤的关系。

2、数据和方法

我们的分析是利用来自SMAP和SMOS的土壤湿度和SSS测量值、多卫星分辨率分辨率数据、GRACE的陆地蓄水测量值、NASA的Aquarius卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）的海洋颜色测量值以及河流排放和近地表盐度的现场测量值进行的。下面简要描述各种数据集的特征。进一步的细节，包括SMAp和SMOS传感器的特性，可以在支持信息中找到。所有数据集的来源都列在已知条件中。

使用的SMAP土壤水分产品是基于辐射计的0.25°每日3级，版本2 [Entekhabi等，
2014年]从国家冰雪数据中心（NSIDC，nsidc.org）获得。 SMAP SSS产品是基于辐射计，0.25°8天运行平均时间窗口级别3，版本2数据集产生喷气推进实验室基于从用于水瓶座SSS改进的检索算法检索[Yueh et al。，2013,2014]。 SMAP土壤水分和SSS数据为3月31日至31日提取2015年12月进行分析。使用的SMOS土壤水分产品是Center Aval de Traitement des。获得的3级产品Donneacute;esSMOS（CATDS，www.catds.fr）。具体来说，它是LOCEAN v2013 0.25°网格，10天复合材料LOCEAN / IPSL（locean-ipsl.upmc.fr）生成的2010-2015期间地图。八月到2013年12月，强烈射频干扰（RFI）影响了SMOS SSS检索（与LOCEAN的Jacqueline Boutin的个人通信）。因此，在此期间没有使用SMOS SSS我们的分析。

提取2010年1月至2016年1月全球海洋观测系统2009年世界海洋数据库（WOD09）（nodc.noaa.gov/OC5/WOA09/pr_woa09.html）的原位盐度测量，用于评估卫星SSS。卫星SSS代表海洋顶部几厘米的盐度。但是，原位盐度测量通常深于1米。在这里，我们使用了1-9米深度范围内的原位测量，以便进行更多的原位近地表观测。此后，为了简单起见，我们将这些近地表原位SSS。请注意，在上面几米处可能存在近地表盐度变化，这可能导致卫星SSS之间的差异。

在受径流影晌较大的沿海地区，SMAP SSS往往比原位SSS系统地更新鲜（图S1）。在SMAP与原位SSS的散点图以及图51b中SMAp一in一situSSS差分的直方图中也反映了较为新鲜的SMAP SSS（大部分在海岸附近）。在整个墨西哥湾中（可以获得原位数据的地方）,SMAP SSS与原位SSS相比要优于SMOSSSS。特别是在沿海地区盐度较低的情况下。SMAP SSS与原位SSS测量值在墨西哥湾范围内的平均差值为-0.63实用盐度标度（pss)，均方根差值（RMSD）为1.36pss（图Slb）。相比之下，SMOS与原位测量的差异均值为-0.9pss,RMSD为1.48pss(FiqureS2）。与SMOS相比，SMAP具有更好的检测和缓解RFI的能力。上述RMSD值反映了因为不同的因素也包括其他因素，SMAp和SMOS SSS的上界不确定性估计。这些因素包括尺度不匹配（例如，原位点态和瞬时测量与代表卫星足迹和时间重复的时空平均值的卫星测量值）【Boutinetal,2015］和上述可能的近地表分层。在SSS水平和垂直梯度较强的沿海地区，这两个因素预计将变得更加重要。

我们还使用了海面电流分析实时（OSCAR）的近地表洋流估计产品[Bonjean和Lagerloef，2002]。数据采用0.33°网格，分辨率为5天，可用于从1992年到现在。 OSCAR由地球空间研究（ESR）生成并由地球空间研究所分发物理海洋学分布式活动档案中心（PO.DAAC）（10.5067 / OSCAR-03D01）。

自2002年4月以来，GRACE每月提供的液态水等效厚度的陆地蓄水异常（TWSAs）估算[Tapley et al。，2004]。在这里，我们使用3级全球每月0.5°网格masconGRACE产品[Landerer和Swenson，2012; Watkins等，2015; Wiese et al。，2016] 2010年至2015年，可在PO.DAAC（10.5067 / TEMSC-2LCR5）获得。因为GRACE重力解只有在有足够的轨道时才能产生一致的全球重力场分辨率，GRACE数据的”月”分辨率只是名义上的。例如，在2015年5月德克萨斯洪水的几个月里。GRACE经历了周期性的数据中断。4月和5月的轨道合并成一个以4月27日为中心的单一重力场。由于研究区域在春季月份几乎不含雪，因此我们可以假设，由grace衍生的twsa主要代表地表以下的土柱湿润程度，可以反映深层土壤和地下水储最的变化。

使用的降水产品是版本7热带雨量测量任务多卫星降水分析（TMPA）3B42产品。我们使用3级，0.25°网格，每日沉淀积累产品从2010年到2015年。该产品由戈达德地球科学数据公司生成和分发信息服务中心（GES DISC）（http://mirador.gsfc.nasa.gov）。
使用了来自USGS的德克萨斯州主要河流排放水平。从东到西，我们使用每日排放
估计Sabine，Neches，Trinity，Brazos，Colorado，Guadalupe，San Antonio和Nueces Rivers（http：//waterdata.usgs.gov）

我们还使用MODIS 3级，每日9公里分辨率的有色溶解吸收系数由443 nm（acdm）数据产生的碎屑有机物质，由OceanColor（http：// ocean？color.gsfc.nasa.gov/）处理和分发。使用的acdm产品基于准分析算法[Lee et al。，2002]。
从上述具有的数据集计算不同变量的月平均值时间分辨率更高。
内陆研究领域被称为德克萨斯州墨西哥湾沿岸水文地区（TGCH），它对应到USGS National Hydrography Dataset Region 12（nhd.usgs.gov）。研究领域涵盖了一个领域464,135平方公里，但对于本文中使用的水平衡方法，我们假设面积为482,056平方公里，对应于用于空间聚合网格化数据集的0.25°网格掩模。更多细节
在研究领域，请参阅David等人 [2013]。

3、结果

图1显示了2015年德克萨斯州陆地洪水事件的进展及其对墨西哥湾的影响。图1a一1c显示了2015年5月、7月和8月的月降水量分布图。2015年5月，整个TGCH地区记录到超过165km3的降水量。这种极端降水导致SMAp检测到表层土壤含水最饱和（图1d一1）。图1j一11为2015年4月27日（结合4月27日和5月的数据，以4月27日为中心）和7月和8月的grace导出的TWS。如第2节中男士所述，GRACE数据仅描述了5、6月份数据丢失导致的洪水前后德克萨斯州东部综合土柱状态。

图ld一1f还显示了SSS（color shading）和海洋表面流矢量。从5月（洪水发生的月份）到2015年6月（这里没有显示），一股淡水羽流出现在德克萨斯州西北的GOM海岸，接近95w（图1d）。在6月至7月间（图1e所示为7月的例子），这股烟羽随后被沿海洋流沿着德克萨斯大陆架向东移动。到了8月，羽流被与西墨西哥湾反气旋流相关的南流带往南移动，距离海岸约90西（图19）。后者将在下一段中进一步讨论。在7一8月间，另一股淡水羽流从密西西比河河口冒出来，沿着环流东侧（接近87一85gw）向东南方向移动。这两股羽毛形成了马蹄形。

这种马蹄形的图案也可以在SMOS SSS的地图上看到（这里没有显示），海洋颜色衍生的ardm可以很好地代表从陆地运至近海的河流。图1g一11的MODIS Grdm图也证实了上述两个淡水的起源。ardm的地图显示，这些水域中有高度浓缩的有机和无机物质，它们沿着德克萨斯大陆架被携带，然后与东部淡水羽流相关联，向南向近海移动。类似的特征与密西西比河的羽流有关。这些特征与描述淡水羽流路径的SMAP SSS图一致。

为了进一步说明马蹄形的淡水羽流与洋流之间的关系，图2给出了2010年4月和2015年4月GoM和Auqust的OSCAR洋流月速度。回路电流的最大速度一般超过lm/s。目前的环流通常在夏末减弱。反气旋涡旋往往从环流中脱落，向西移动到德克萨斯州的大陆架，在那里涡旋消散。环流的纬向和纵向范围可以每年变化一次。在

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