“河流就是河流，不是一条线。”民谣歌手Patty Griffin曾这样唱道。在轨运行近四年后，由美国国家航空航天局（NASA）与法国国家空间研究中心（CNES）联合发射的雷达卫星，正将歌词中的真相一一呈现。
SWOT一年的数据捕捉到了全球河流水量的季节性波动。图片来源：Greg Shirah/NASA/GSFC; Cedric David/JPL; Arnaud Cerbelaud/JPL; Andrew Wang/JPL
通过同时测量全球各地河流的水位和宽度，地表水与海洋地形卫星（SWOT）正在揭示地图上那些蓝色线条的真实复杂性。这些河流被筑坝、交织、结冰或干涸，其行为模式是传统水文模型难以捕捉的。美国马萨诸塞大学阿默斯特分校的水文学家Colin Gleason领导的一项研究发现，绝大多数河流并非简单、理想化的河道。“受人类影响而变得异常的河流主导了全球河流景观。”该研究近日发表于《地球物理研究快报》。
在2022年底SWOT发射之前，科学家无法常规监测地球上的河流。虽然水文站能实时测量特定地点的水深，但这类站点分布稀疏，尤其在发展中国家更为少见。以往的卫星只能观测河流的宽度或水位，却无法同时获取两者数据。为填补这些空白，研究人员依赖模型，为预测一条河流在炎热的夏季是否会干涸，或在暴雨后是否会发生洪水，模型会基于河道的形状及流入水量做出简单假设。
SWOT卫星有望彻底革新这些模型。这颗价值12亿美元的卫星每11天绕地球一次，能够对全球大部分地区进行监测，绘制出宽度仅为30米的河流和湖泊。它从腹部发射雷达脉冲，两个相距10米的天线接收反射信号，从略微不同的角度观测同一片水域。通过比较返回的雷达信号，SWOT能确定水面高度并绘制其范围。
“SWOT让我们大吃一惊。”美国北卡罗来纳大学教堂山分校的水文学家、SWOT淡水科学团队联合负责人Tamlin Pavelsky表示，该卫星的精度和分辨率已超出预期。
在新研究中，Gleason和同事分析了约6.8万条河流，将SWOT数据与现有的水文模型进行对比。他们发现，现有模型难以准确捕捉许多河流的动态变化。在某些情况下，模型预测河流水位上升，而SWOT观测到的实际结果却是下降。“SWOT是重建全球水文体系的重要催化剂，希望我们能实现这一目标。” Gleason说。
SWOT的一项早期应用是改善保险公司和政策制定者所依赖的全球洪水模型，以评估潜在风险。英国布里斯托大学的水文学家Jeffrey Neal表示：“在构建这些全球模型时，我们必须对水面高度做出许多不理想的假设。”在2023年7月发表于《水资源研究》的一项研究中，Neal及合作者证明，利用SWOT数据构建的洪水模型，其准确性可与依赖声呐测绘河床的数据模型相媲美，而后者的数据采集成本高昂且极为稀缺。
SWOT还揭示了科学家过去只能通过安装测量仪器的河流才能观测到的过程，如水流波这种一种持续时间较长、向下游传播并引发突发性洪水的水体涌动现象。去年，美国弗吉尼亚理工大学的研究生Hana Thurman领导的研究表明，SWOT能够捕捉到这些水流波，但因处理过程复杂，目前尚无法提供实时预警。Thurman希望进一步探究为何某些河流容易产生这种危险的波浪，而另一些则不会——这一问题在去年德克萨斯州和今年尼泊尔发生严重河流洪灾后显得尤为重要。
SWOT还能观测到受海洋潮汐推动、逆流而上的反向波浪。在今年早些时候发表于《自然》的一项研究中，德国慕尼黑工业大学的海洋学家Michael Hart-Davis和同事利用SWOT对超过5.1万条河流进行了观测。他们发现，潮汐影响覆盖了超过16.5万公里的河流，使当地生态系统暴露于咸淡水环境中。Hart-Davis表示，在南非及其他一些监测不足的河流中，潮汐渗透得比预期更深。即使在潮汐影响众所周知的亚马孙河，其影响范围之广也令人惊讶。
Pavelsky表示，同样的测量数据也为湖泊和湿地研究打开了新视角，包括佛罗里达的大沼泽地，甚至热带密林下的湿地。美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的湖沼学家王继达（音）正在利用SWOT对超过500万个湖泊开展全面研究。他尚未发表的分析显示，这些湖泊所储存的水量变化幅度比此前估计的高出70%。人工水库通过蓄水和放水，虽然仅占全球湖泊总量的5%，却主导了其中一半的水量变化。“人类调控实际上往往掩盖了自然信号。”
相关论文信息：https://doi.org/10.1029/2026GL124323
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