張雙成 張鵬飛 范朋飛

(長安大學地質工程與測繪學院，西安 710054)

GPS對流層改正模型的最新進展及對比分析*

張雙成 張鵬飛 范朋飛

(長安大學地質工程與測繪學院，西安 710054)

對流層延遲是目前GNSS導航定位的主要誤差源之一。隨著導航用戶對精度要求的不斷提高和對大氣研究的不斷深入，近年來國內外相繼提出了UNB3m、EGNOS和SHAO等多種對流層改正模型。在分析多種對流層模型異同點的基礎上，利用3個IGS站的GPS觀測數據對多個模型的精度進行了系統的比對分析。

全球導航衛(wèi)星系統;對流層改正模型;EGNOS模型;UNB3m模型;SHAO模型

1 引言

隨著全球導航衛(wèi)星系統GNSS(Global Navigation Satellite System)建設步伐的快速推進，GNSS空間定位技術得到越來越廣泛的應用，特別是基于其導航、定位和授時的強大功能，在衛(wèi)星測控、精確制導、精密定位等眾多領域發(fā)揮著日益巨大的作用［1］。隨著用戶對GNSS導航定位精度要求的不斷提高，對流層折射延遲逐漸成為當前GPS導航定位中最大的誤差源。

針對對流層折射誤差改正，國內外諸多學者做了大量研究，并提出了很多方法，如射線軌跡法、模型改正法、映像函數法、差分法和參數估計法等［2］。近幾年又提出了新的GPS對流層延遲改正模型UNB3m、EGNOS等［3-5］和具有中國地域特色的對流層天頂延遲改正模型SHAO［6］。

對于GNSS實時導航定位用戶來說，如何建立一個適用于多種導航定位用戶精度需求的實時大區(qū)域對流層折射改正模型(即預報模型)，是GNSS系統建設和導航用戶甚為關心的熱點研究問題。本文在分析對流層延遲誤差機理的基礎上，對對流層延遲改正模型的最新進展及其各模型(SAAS、UNB3m和EGNOS)的適用性進行了分析。

2 GPS對流層延遲改正模型最新進展

對流層延遲誤差是GNSS導航定位的一項主要誤差源。隨衛(wèi)星高度角的降低而增大，特別是對于低高度角情況，中緯度地區(qū)對流層延遲誤差可達30～40 m。由于對流層折射對GPS信號傳播的影響非常復雜，導航用戶一般只能采用建立改正模型對觀測值進行修正，以削弱對流層大氣的影響［7，8］。沿信號斜路徑方向上的GPS對流層延遲改正公式為:

式中，dtrop為斜路徑對流層的總延遲量為對流層天頂方向的干延遲，mhyd為對流層干延遲的映射函數為對流層天頂方向的濕延遲，mwet為對流層濕延遲的映射函數。

基于對流層模型改正算法，國際上建立了多種對流層天頂延遲改正模型。該類模型大體上屬于綜合模型，即通過對誤差特性、機制以及產生原因的研究，采用大量觀測數據的分析與擬合而建立起來的半經驗半理論公式。目前得到國內外公認，應用最廣泛的是Saastamoinen模型(簡稱SAAS)［2］。SAAS模型需提供實測的氣象參數(若用標稱氣象參數計算精度較差)，在一定程度上無法滿足廣大實時導航定位用戶的精度需要。針對SAAS模型的不足，Paul Collins等［3］利用1966美國標準大氣資料推出了UNB3模型，1999年Penna等人［5］利用1°×1°網格的歐洲中尺度數值預報中心ECMWF資料推出了類似于UNB3的EGNOS模型。

2.1 Saastamoinen模型

SAAS模型主要采用三角函數進行展開并逐項積分而得到對流層天頂總延遲ZTD:

式中P0為地面氣壓(mbar)，T0為地面溫度(℃)，e0為地面水氣壓，rh為相對濕度，f(φ，h)為地球自轉所引起重力加速度變化的修正，φ為測站的地心大地緯度，h為測站大地高。

若測站沒有實測氣象數據，利用SAAS模型計算對流層天頂延遲所需的氣象參數可通過加拿大新布朗斯威克大學提供的標準大氣參數DIPOP模型計算［7］:

式中的初始標準參考大氣參數為 P0=1 013.25 mbar，e0=11.691 mbar，T0=288.15 K，h為海拔高(m)。

SAAS模型中的天頂干延遲Δdz，d和天頂濕延遲Δdz，w分別為:

由式(5)～(7)可知:沒有實測氣象數據時，采用上述公式得到的氣象數據未考慮其隨季節(jié)和緯度的變化，導致每年SAAS模型的天頂對流層延遲總是一個常數，從而無法反映對流層延遲隨季節(jié)的變化。

2.2 UNB3模型

針對SAAS模型中氣象參數在使用上的不足，Paul Collins等［3］利用1966美國標準大氣資料推出了UNB3模型，推導了5個氣象參數的平均值以及周年變化振幅，全球緯度每15°給出一組，用戶可以根據自己的緯度和時間，利用余弦函數計算所需要的氣象參數，以便確定大氣延遲［9］。

UNB3天頂延遲模型中氣象參數值是從海平面處起算的，包括大氣壓、溫度、水氣壓、溫度變化率和水氣壓變化率，這些氣象參數值以測站處的大地緯度和測量時間為依據，參照文獻［4］表1中的氣象參數格網值進行內插獲取:

式中φ為插值點的大地緯度，i為距離插值點最近的格網點緯度標記，Lati為處的大地緯度。

結合文獻［4］表1中的氣象參數，任何一點的氣象參數可以利用

計算得到。式中doy為年積日。

UNB3模型的干延遲與濕延遲為:

式中，K1=77.60 k mbar-1，=16.6 k mbar-1，K3= 377 600 k mbar-1，R=287.054 J/Kgk-1)，H為用戶高程(m)。

采用UNB3模型，基于緯度和年積日內插獲取的水氣壓經過計算，再轉換為大氣相對濕度時，部分緯度的大氣濕度會超過100%(圖1)，這與實際情況不符。因此，Leandro等人［4］提出了改進的UNB3m模型。在UNB3m模型中，參照文獻［4］表2中的數據先將大氣相對濕度按緯度和年積日內插，然后依據式(15)給出的大氣相對濕度Hum與水氣壓e0的轉換關系，計算出內插點的水汽壓e0

圖1 通過內插的水汽壓計算的大氣相對濕度分布Fig.1 Relative atmosphere Humidity values calculated by interpolating vapor pressure

2.3 EGNOS模型

類似UNB3m模型的構建方法，1999年歐盟推薦了利用1°×1°網格的歐洲中尺度數值預報中心ECMWF資料發(fā)展起來的EGNOS模型。EGNOS模型在各個15°緯度網格點上提供了與UNB3m同樣的5個氣象參數在平均海平面上的值，用戶根據自己的緯度和年積日利用余弦函數計算出自己所需要的氣象參數，進而基于高程改正計算對流層天頂延遲［5，10］。EGNOS模型已由歐盟廣域增強EGNOS系統推薦，成為目前全球廣泛應用的對流層延遲改正模型。EGNOS模型的主要特點是計算天頂延遲時無需實測的氣象數據。

基于EGNOS模型獲取對流層天頂延遲的計算流程為:首先基于測站的緯度和年積日求得平均海平面的5個氣象參數，基于此計算相應的平均海平面的天頂延遲;然后由測站的高程計算測站處的對流層天頂延遲。EGNOS模型能較好地描述平均對流層延遲。由平均海平面的天頂延遲計算接收機處的天頂延遲為:

式中，ddry是天頂干延遲，dwet是天頂濕延遲，H是接收機對海平面的高度(m)，T是平均海平面的溫度(K)，β是溫度下降率(K/m)，λ是水蒸氣濕度下降率，g=9.806 5 m/s2，Rd=287.054 J/Kg-2K，zdry和zwet是平均海平面的干、濕延遲，為:

式中，K1=77.604 K/mbar，K2=382 000 k2/mbar，gm=9.784 m/s2，P為平均海平面氣壓，e是平均海平面水汽壓。

ENNOS模型平均海平面5個氣象參數P、T、e、β、λ的計算公式為:

式中，ξ(φ，D)為5個氣象參數，它僅與測站的緯度φ和觀測的年積日有關，ξ0(φ)為各氣象參數的年平均值，Δξ(φ)為各氣象參數的季節(jié)變化值，Dmin為各氣象參數的年變化最小值年積日(北半球Dmin=28，南半球Dmin=211)，ξ0(φ)和Δξ(φ)可以由緯度在(φ-Δφ，φ+Δφ)內的全球(或某區(qū)域)平均海平面的各氣象參數擬合求得，參考文獻［10］中表1、表2分別給出了不同緯圈5個氣象參數的年平均值和季節(jié)變化值［10］。

EGNOS模型計算的天頂延遲的精度與具有實測氣象參數的SAAS模型相當，無明顯的系統偏差，平均RMS僅為5 cm，遠高于用標準大氣參數的SAAS模型計算的精度［10］。

3 GPS對流層改正模型的比對分析

文獻［10］與文獻［11］僅對Hopfield、Saastamoinen、EGNOS模型進行了比對分析，并得到了一些有意義的結論，但尚未對SAAS、UNB3m和EGNOS進行比對分析，本文將對其進行全面的比對分析。依據SAAS、UNB3m和EGNOS模型的構建方法可知:3種模型最大的區(qū)別在于考慮大氣參數的詳細程度，以及與測站高程和年積日的關系。為了進一步驗證上述各模型修正對流層折射延遲的精度，本文利用多個GPS測站及其并址的氣象觀測數據進行比對分析?？紤]到不同模型可能在不同地理位置精度上存在的差異，不失代表性地選取2010年3個IGS跟蹤站(中國WUHN站(北緯31°)、北美P047 (北緯48°)、北美WILL(北緯52°))全年觀測數據進行實驗比對分析。

圖2 各模型獲取的WUHN的ZTDFig.2 ZTD of WUHN with four models

為了分析各模型獲取對流層天頂總延遲ZTD的精度，針對WUHN和WILL這兩個站(P047站缺少IGS提供的真值)，分別利用SAAS、UNB3m和EGNOS模型獲取各站的天頂總延遲ZTD，且以IGS分心中心CODE提供的參數估值ZTD作為真值(精度優(yōu)于2cm)進行比對分析(圖2和圖3)。為了更進一步分析各模型獲取對流層天頂干延遲ZHD和濕延遲ZWD的精度，根據P047站提供的氣象觀測數據對天頂總延遲進行了分離(WUHN和WILL站缺氣象數據)，分別獲取了各站對應的干、濕延遲量(圖4和圖5)。圖2與圖5中綠色直線表示SAAS模型值、藍色粗線表示EGNOS模型值、紅色細線表示UNB3m模型值、黑色散點圖表示CODE分析中心提供的參考值。

由圖2～5的對比結果可以看出:

圖3 各模型獲取的WILL的ZTDFig.3 ZTD of WILL with four models

圖4 各模型獲取的P047站的ZHDFig.4 ZHD of P047 with four models

圖5 各模型獲取的P047站的ZWDFig.5 ZWD of P047 with four models

1)各圖顯示基于SAAS模型獲取的對流層折射延遲量為一常數，因為常用的SAAS模型通常采用初始標準大氣參數解算，且無法反映對流層延遲量的年周期變化，導致該模型值與IGS分析中心提供的參考值偏差很大，從而反映出該模型精度很差。

2)各圖顯示EGNOS和UNB3m模型精度相當，基于兩個模型獲取的對流層參數與IGS分心中心CODE提供的參考值吻合的很好，均能正確反映出大氣的年周期性變化。

3)圖2與圖3顯示EGNOS和UNB3m在北美WILL站與IGS參考值擬合優(yōu)于WUHN站，原因在于兩模型獲取的大氣參數主要來自于北半球高緯度的北美和歐洲地區(qū)所致。

4)圖4與圖5顯示EGNOS和UNB3m模型獲取的對流層干延遲量差別很小，而對應的濕延遲差別較大，主要是因為對流層折射量的變化主要在于濕分量雖然量級小但變化復雜。

5)各圖顯示結果可知由于EGNOS和UNB3m兩個模型詳細考慮了大氣參數的地理位置緯度、高程與年周期的變化，且模型計算簡單，預設參數不多，可作為高精度全球通用模型。

6)由圖2～5可知，目前對流層模型改正精度主要受天頂濕延遲精度影響，因此參照SHAO模型，可基于天頂濕延遲時間序列來精化我國對流層改正模型。

4 結論與展望

通過對比分析可知，EGNOS和UNB3m模型較常用的SAAS模型具有更高的精度，兩模型不僅顧及了大氣參數的年周期變化，還顧及了測站的地理位置，且模型計算簡單，從而使得這兩個模型成為目前首選的高精度全球對流層折射改正模型。由于3個模型均是全球性的平均對流層大氣延遲改正模型，只能反映全球性對流層大氣時空變化的概貌，特別適合于北美(UNB3m模型)和歐洲(EGNOS模型)地區(qū)，但不可能反映區(qū)域性對流層大氣變化特征，特別是針對我國復雜的地理地貌，無法獲取我國區(qū)域高精度的對流層折射延遲量。因此，為了構建適合中國區(qū)域的高精度對流層改正模型，因綜合利用覆蓋中國區(qū)域的多年連續(xù)的GPS跟蹤站數據和并址的氣象觀測數據，結合SHAO模型在深入分析天頂濕延遲時間序列變化規(guī)律基礎之上對現有的對流層改正模型進行精化，使之更好的服務于我國正在建設的北斗二代衛(wèi)星導航系統。

致謝 衷心感謝美國MIT授權使用GAMIT/GLOBK軟件;感謝IGS分析中心CODE提供的GPS數據及對流層產品;感謝加拿大UNB大學提供的UNB3m模型的源代碼!

1 張雙成，王利，黃觀文.全球導航衛(wèi)星系統GNSS最新進展及帶來的機遇和挑戰(zhàn)［J］.工程勘察，2010，8:49-53.(Zhang Shuangcheng，Wang Li and Huang Guanwen.New challenges and opportunities in GNSS［J］.Geotechnical Investigationamp;Surveying，2010，8:49-53)

2 Saastamoinen J.Contributions to the theory of atmospheric refraction［J］.Bulletin Geodesique，1973，105:279-298.

3 Collins J P and Langley R B.A troposphere delay model for the user of the Wide Area Augmentation System［C］.Final Contract Report Prepared for Navigation Canada Department of Geodesy and Geomatics Engineering Technical Report No.187，University of New Brunswick.Fredericton，N，B.Canada，1996.

4 Leandro R F，Santos M C and Langley R B.UNB neutral atmosphere models:Development and performance［A］.Proceedings of ION NTM 2006［C］.Monterey，California，2006，564-573.

5 Penna N，Dodson A and Chen W.Assessment of EGNOS tropospheric correction model［J］.The Journal of Navigation，2001，54:37-55.

6 宋淑麗，等.中國區(qū)域對流層延遲改正模型(SHAO)的初步建立［R］.CSNC2010第一屆中國衛(wèi)星導航學術年會，北京，2010，173-177.(Song Shuli，et al.Preliminary establishment of Chinese Regional troposphere delay correction model，2010 CSNS［R］.Beijing，2010，173-177)

7 楊力.大氣對GPS測量影響的理論與研究［D］.解放軍信息工程大學，2001.(Yang Li.The theory and research of atmosphere affection to GPS surveying［D］.The PLA Institute of Surveying and Mapping，Information Engineering University，2001)

8 曲偉菁.中國地區(qū)GPS中性大氣天頂延遲研究及應用［D］.中國科學院上海天文臺，2007.(Qu Weijing，The research and applying of GPS neutral atmosphere zenith delay in China［D］.Shanghai Astronomical Observatory，2007)

9 周命端，郭際明，孟祥廣.GPS對流層延遲改正UNB3模型及其精度分析［J］.測繪信息與工程，2008，33(4):3-5.(Zhou Mingduan，Guo Jiming and Meng Xiangguang.GPS tropspheric delay model UNB3 and its accuracy analysis［J］.Journal of Geomatics，2008，33(4):3-5)

10 曲偉菁，朱文耀，宋淑麗.三種對流層延遲改正模型精度評估［J］.天文學報，2008，49(1):113-122.(Qu Weijing，Zhu Wenyao and Song Shuli.The evaluation of precision about hopfield，Saastamoinen and EGNOS tropospheric delay correction model［J］.Acta Astronomica Sinica，2008，49(1):113-122)

11 李昭，等.幾種對流層延遲改正模型的分析與比較［J］.測繪通報，2009，7:16-18.(Li Zhao，et al.Some tropospheric delay correction models:analysis and comparison［J］.Bulletin of Surveying and Mapping，2009，7:16-18)

RECENT PROGRESS AND COMPARATIVE ANALYSIS OF TROPOSPHERIC CORRECTION MODELS BASED ON GPS

Zhang Shuangcheng，Zhang Pengfei and Fan Pengfei
(College of Geology Engineering and Geomantic，Chang’an University，Xi’an 710054)

The tropospheric delay is the main error for GNSS navigation and positioning.Along with the accuracy improved and deep research，the UNB3m，EGNOS，SHAO，etc.tropospheric models were proposed in recent years.Three IGS stations are used to analyzed the accuracy of these models.The results offer some valuable information for COMPASS navigation users.

GNSS;tropospheric model;EGNOS model;UNB3m model;SHAO model

1671-5942(2012)02-0091-05

2011-10-12

國家自然科學基金(41104019，40902081，41072266);中國氣象局武漢暴雨研究開放基金(IHR2009K02);中國地調局項目(1212011220186)

張雙成，男，1979年生，博士，現主要從事高精度GNSS數據處理及GPS大氣探測研究.E-mail:shuangcheng369@vip.163.com

P207

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