水资源是人类赖以生存的重要资源之一,研究区域性陆地水储量的变化可以对一个区域的水储量变化特点有一个更清晰的认识,这可为研究当地干旱、洪涝等自然灾害现象提供更好的帮助,也为保护该地区水资源可持续发展提供基础资料。本文利用CSR(Center for Space Research)发布的2003.1～2014.12的GRACE RL06时变重力场模型数据反演了区域性陆地水变化,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)方法对陆地水储量变化信号进行提取,结合多种数据对区域性水储量变化特点进行了综合分析,主要工作如下:1)通过设计模拟实验来验证PCA分解与ICA分解方法在信号分解方面的能力,结果显示,两种方法都能按照模拟信号的强弱依次将每个信号分解到不同的成分中,但是PCA所分解的成分中除主要信号外,还受到其他信号的影响,而ICA方法很好地解决了此问题,从ICA分解的结果来看,该方法能完全将每个信号都进行分离,即其每个成分中都仅含有一个模拟信号。对比PCA分解和ICA分解结果可以看出,基于四阶统计信息的ICA分解方法在信号分解方面的能力要优于基于二阶统计信息的PCA分解方法。2)利用GRACE时变重力场模型数据计算了非洲奥卡万戈三角洲及周边地区的水储量变化,分别采用PCA分解和ICA分解对水储量变化信号进行提取,并与GLDAS水文模型数据结果进行对比。结果显示奥卡万戈河流域东北部地区水储量表现出很强的周期性变化,两种数据的ICA分解结果中空间特征分布出现在相同位置的成分GRACE-IC1和GLDAS-IC1所对应的时间序列相关系数达到0.85。奥卡万戈三角洲地区水储量从2003.1～2011.10呈持续上升趋势,两种数据分解结果空间特征分布中信号出现在相同位置的成分GRACE-IC2和GLDAS-IC3所对应的时间序列相关系数达到0.81,以上结果都说明了GRACE结果与GLDAS结果有很强的一致性,验证了GRACE结果的正确性。并结合GLDAS水文模型数据、WGHM水文模型数据和GPCC降雨数据对奥卡万戈三角洲地区水储量变化的原因进行了分析。从结果也可以看出,ICA分解可以在较大区域内直接对质量变化信号的时空特征同时进行提取,其在空间尺度上和时间尺度上的信号分解能力都要强于PCA分解。3)利用GRACE时变重力场模型数据计算了我国三峡水库地区的水储量变化,结合重庆市水资源公报等实际资料以及GPCC降雨数据分析得知,2006年三峡库区降雨量异常减少导致该地区发生特大干旱,GLDAS水文模型数据和WGHM水文模型数据的计算结果显示,本次特大干旱对该地区的地表水以及地下水都造成了不同程度的亏损。利用GRACE计算的水储量扣除GLDAS土壤水成分后,分析了三峡水库三次代表性蓄水引起的三峡库区水储量变化;然后利用ICA方法对三峡库区的水储量信号进行分解和重构处理,扣除GLDAS土壤水成分后再次分析了三峡水库三次代表性蓄水引起的水储量变化。结果显示,第二阶蓄水期相对于第一段蓄水期,平均等效水高上升了28mm;第三段蓄水期相对于第二段蓄水期,平均等效水高上升了17mm,由于第二阶段蓄水为试验性蓄水,蓄水成功后随即进行了放水工作,因此第二阶段水储量相比第一阶段有所上升,但是在第二阶段内却表现为缓慢下降趋势,第三段蓄水期三峡工程已经完工,三峡水库会进行周期性的蓄水、放水工作来合理调节长江水位,因此第三阶段水储量变化较为平稳。结合实际情况来看,利用ICA分解重构得到的结果要比直接利用GRACE数据得到的结更加合理。