姜 建，彭軍還，許 靜，尤 杰

（1.中國地質(zhì)大學(xué)（北京） 土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京100083）

應(yīng)用GPS技術(shù)探測大氣中的水汽是近十幾年來大地測量學(xué)和氣象學(xué)研究的熱點[1]。與傳統(tǒng)探測方法相比，它具有穩(wěn)定、全天候、時間和空間分辨率高等優(yōu)點[2]。近年來其發(fā)展非常迅速，許多國家進(jìn)行了該技術(shù)的實驗和研究[3]，并建立起了自己的地基GPS測量大氣水汽的觀測網(wǎng)，如日本、美國等。我國的北京、臺灣、上海等地區(qū)也先后進(jìn)行了GPS氣象學(xué)的研究和實驗，并于2004年在上海建成GPS綜合應(yīng)用網(wǎng)投入GPS氣象學(xué)領(lǐng)域使用[4]。

利用GPS提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)探測水汽時，需要精確的衛(wèi)星星歷[5]。目前IGS提供的精密星歷分為IGS（最終精密星歷）、IGR（快速精密星歷）和IGU（預(yù)報精密星歷）3種，最終精密星歷和快速精密星歷的精度優(yōu)于5 cm，時延11 d和17 h，預(yù)報精密星歷精度優(yōu)于25 cm但實時發(fā)布。前2種星歷精度高，可以滿足利用GPS探測水汽的要求，但是因為它的時延性導(dǎo)致不能滿足實時業(yè)務(wù)的需要。為此，實時發(fā)布的預(yù)報精密星歷能否滿足這種需要就顯得十分有意義。

本文的數(shù)據(jù)處理采用的是麻省理工學(xué)院的GAMIT10.4。GAMIT是目前較主流的高精度GPS處理軟件之一[6]，功能強(qiáng)大，廣泛應(yīng)用于各高校和科研機(jī)構(gòu)，可解算測站的三維坐標(biāo)、衛(wèi)星軌道、對流層延遲和整周模糊度等參數(shù)[7]，可應(yīng)用于GPS氣象學(xué)。

1 GPS反演水汽含量原理

1.1 理論基礎(chǔ)

GPS信號通過大氣層時，主要受對流層和電離層的折射影響產(chǎn)生信號傳播延遲，其中對流層引起的部分稱為對流層延遲，對大地測量學(xué)而言這部分延遲影響測量精度，是一種誤差源。但是隨著GPS技術(shù)的發(fā)展，這部分延遲逐漸成為了研究大氣結(jié)構(gòu)和變化的有用信號[8]。對流層延遲分為干延遲和濕延遲，干延遲約占總延遲的90%（約2.3 m），它與地面氣象參數(shù)有很好的相關(guān)[5]，可以通過模型計算確定。濕延遲占有量少但變化很快很難模擬[9]。濕延遲是氣象學(xué)研究的有用信息，濕延遲結(jié)合地面氣象資料就可以得到大氣的可降水量。

1.2 反演過程

1）通過GAMIT分別利用最終精密星歷和預(yù)報精密星歷處理GPS數(shù)據(jù)得到測站天頂對流層總延遲，在載波相位觀測方程中將總延遲參數(shù)作為未知參數(shù)，通過最小二乘進(jìn)行估計，再將其作為GPS處理結(jié)果的改正值。

2）提取濕延遲。根據(jù)地面氣象參數(shù)通過模型計算大氣干延遲部分，在總延遲中去除干延遲得到濕延遲。干延遲計算模型選取的是SASSTAMONIEN模型，公式為：

式中，P是測站氣壓，單位是hPa；B是測站緯度；h是測站的大地高，單位是km。

3）計算可降水量，通過大氣折射率積分分離出的天頂濕延遲計算公式和氣象學(xué)中的可降水量的定義，得到天頂濕延遲（ZWD）和可降水量（PWV）之間的關(guān)系[8]：

式中，∏是與地面溫度有關(guān)的比例因子，計算公式為：

式中，k2'=16.52 K/hPa,k2和k3為大氣折射率實驗常數(shù)（分別取 64.79 K/hPa，3.776×105K2/hPa）；Mw、Md為水汽和干空氣的摩爾質(zhì)量（分別取18.015 2 g/mol，28.964 g/mol）；Rw = R/ Mw，R= 8.314 Jmol-1K-1，為普適氣體常數(shù)；ρ1為液態(tài)水的密度（1×103kg/m3）;Tm為大氣平均溫度，可通過地面溫度Ts來計算：

國外Bevis推出的適合于中緯度地區(qū)的回歸系數(shù)：a=70.2，b=0.72；毛節(jié)泰等[10]給出北京地區(qū)的回歸系數(shù)為：a=44.05，b=0.81。

2 GAMIT軟件解算過程

GAMIT利用雙頻數(shù)據(jù)解算對流層參數(shù)時，基線的距離要求在50 km以上[6]，否則解算結(jié)果將會有很大誤差，解算短基線的數(shù)據(jù)要在觀測網(wǎng)外加入遠(yuǎn)距離的輔助站點聯(lián)合解算[8]。本文選取的是BJFS、SHAO、KUNM、SUWN 4個IGS跟蹤站點7月21日的數(shù)據(jù)，觀測網(wǎng)使用GAMIT軟件解算。

2.1 GAMIT功能模塊簡介

GAMIT軟件由多個功能模塊構(gòu)成，主要包括ARC（軌道數(shù)值積分）、MODEL（生成觀測方程）、SINCLN、DLBCLN、AUTCLN、CEIEW（周跳探測與剔除）、CFMRG（解算數(shù)據(jù)的最終確定與參數(shù)組織方式）、FIXDRV（生成批處理文件）SOLVE（最小二乘解算）等。通過GAMIT可以解算衛(wèi)星軌道、測站坐標(biāo)與鐘差、對流層延遲、整周模糊度等參數(shù)，同時，產(chǎn)生的H文件為下一步的GLOBK平差作準(zhǔn)備[11]。

2.2 GAMIT解算流程

GAMIT解算之前要進(jìn)行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、表文件的更新、參數(shù)的設(shè)置等。參數(shù)設(shè)置包括：采用最終精密星歷或預(yù)報精密星歷，截止衛(wèi)星高度角為10°，對流層參數(shù)估計采樣間隔為30 min，地球自轉(zhuǎn)參數(shù)采用IERS2003，干濕投影函數(shù)采用全球投影函數(shù)（GMF[12]），對站點坐標(biāo)進(jìn)行mm級約束。GAMIT的解算流程如圖1所示。

圖1 GAMIT解算流程圖

3 結(jié)果比較

以BJFS站為例，利用最終精密星歷和預(yù)報精密星歷解算的對流層總延遲和提取的濕延遲如圖2～圖5所示。圖中X軸是時間序列，采樣間隔為30 min，Y軸是總延遲量和濕延遲量。2種星歷解算的對流層總延遲量之差的平均值為0.3 cm，解算PWV之差的平均值為0.04 cm，預(yù)報星歷與最終星歷的解算結(jié)果一致，二者沒有系統(tǒng)偏差。

圖2 精密星歷計算的總延遲的時序變化圖

圖3 預(yù)報星歷計算的總延遲時序變化圖

圖4 精密星歷解算PWV的時序變化圖

圖5 預(yù)報星歷解算PWV的時序變化圖

4 結(jié) 語

通過比較由IGS提供的預(yù)報精密星歷和最終精密星歷解算的水汽結(jié)果，得到二者解算結(jié)果差別非常小，因此預(yù)報精密星歷可以滿足實時監(jiān)測水汽的要求。在預(yù)報精密星歷解算的北京房山站PWV隨時間序列的變化圖（見圖5）中可以看出，在7月21日當(dāng)天的PWV值一直處于較高的水平，在第23個時刻達(dá)到最大值，并在此之前是遞增階段，之后便遞減，在PWV值下降的過程中北京房山地區(qū)在持續(xù)降雨。利用精密預(yù)報星歷監(jiān)測水汽變化，可根據(jù)PWV值的水平和趨勢變化對降水進(jìn)行預(yù)報和預(yù)警。

[1]王勇，柳林濤，劉根友.基于水汽輻射計與GPS濕延遲的對比研究[J].大地測量與地球動力學(xué)，2005, 25(4):110-113

[2]方宗義,張運(yùn)剛,劉志權(quán),等.全球定位系統(tǒng)——?dú)庀髮W(xué)（GPS/MET）[M].北京：國家衛(wèi)星氣象中心，1999

[3]Elgered G.Tropospheric Radio-Path Delay from Ground-based Mi-crowave Radiometry[A].Atmospheric Remote Sensing by Microwave Radiometry[M].New York:John Wiley & Sons Inc,1993

[4]宋淑麗，朱文耀，廖新浩.地基GPS氣象學(xué)研究的主要問題及最新進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2004, 19(2):250-258

[5]曹云昌，方宗義，夏青.軌道誤差對近實時GPS遙感水汽的影響研究[J].氣象科學(xué)，2004, 32(4):229-232

[6]楚艷麗，張朝林，王京麗，等.GAMIT和BERNESE軟件在局部地基GPS水汽遙測應(yīng)用中的一些科學(xué)問題[R].北京：中國氣象局北京城市氣象研究所，2003

[7]馬洪濱，賀黎明.新版GAMIT軟件的功能特點與應(yīng)用實例分析[J].礦山測量，2008(4)：35-39

[8]宋淑麗.地基GPS網(wǎng)對水汽三維分布的監(jiān)測及其在氣象學(xué)中的應(yīng)用[D].上海：中國科學(xué)院研究院（上海天文臺），2004

[9]Baltink H K, Marel H, Hoeven G A.Integrated Atmospheric Water Vapor Estimates from a Regional GPS Network[J].Journal of Geophysical Research, 2002,107(10)：94

[10]李建國，毛節(jié)泰，李成才，等.使用全球定位系統(tǒng)遙感水汽分布原理和中國東部地區(qū)加權(quán)平均溫度的回歸分析[J].氣象學(xué)報，1999,57(3):283-292

[11]王志強(qiáng)，李軍.GAMIT使用指南[J].全球定位系統(tǒng)，2002(2):36-39

[12]Boehm J，Niell A.Global Mapping Function (GMF): A New Empirical Mapping Function Based on Numerical Weather Model Date [J].Geophysical Research Letters， 2006,33 :1-4