歐陽明達(dá)，張海東，張英利

(1.信息工程大學(xué)，河南 鄭州 450052;2.西安測(cè)繪總站，陜西 西安 710054)

0 引 言

中國(guó)大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱陸態(tài)網(wǎng)絡(luò))是以GNSS觀測(cè)為主，輔以VLBI、SLR和InSAR等空間技術(shù)，結(jié)合精密重力測(cè)量和精密水準(zhǔn)觀測(cè)技術(shù)，對(duì)我國(guó)大陸及臨近地區(qū)構(gòu)造環(huán)境(地球巖石圈、水圈和大氣圈)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的國(guó)家級(jí)地球科學(xué)綜合觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)。

陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)260個(gè)連續(xù)運(yùn)行GNSS基準(zhǔn)站分布在全國(guó)各個(gè)地區(qū)，通過高精度GNSS數(shù)據(jù)處理軟件聯(lián)合數(shù)據(jù)處理，可以獲取每個(gè)基準(zhǔn)站的精確坐標(biāo)，從而獲得衛(wèi)星與站點(diǎn)間的動(dòng)態(tài)距離，則我們就可以反過來在原來的后處理方程中，將距離改正模型中的電子密度參數(shù)、水汽含量參數(shù)等看作未知進(jìn)行解算，從而獲得這些參數(shù)的量值及其變化。這些動(dòng)態(tài)大氣水汽檢測(cè)資料不僅會(huì)大大地促進(jìn)氣象學(xué)各分支學(xué)科研究工作的進(jìn)展；也為天氣分析預(yù)報(bào)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)、人工影響天氣等領(lǐng)域提供基礎(chǔ)信息，從而為延長(zhǎng)災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)時(shí)效和提高預(yù)報(bào)精度服務(wù)。

利用陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)站試運(yùn)行的觀測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算某地區(qū)基準(zhǔn)站站址上空一定時(shí)間段內(nèi)可降水汽量的變化情況?？梢詾樵摰貐^(qū)天氣分析預(yù)報(bào)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)、人工影響天氣等提供一些參考。

1 地基GNSS反演區(qū)域水汽含量的基本原理

GNSS信號(hào)在傳播的過程中，會(huì)受到電離層和對(duì)流層帶來的信號(hào)折射和延遲影響，通過使用雙頻信號(hào)技術(shù)可以有效的消除電離層影響；通過獲取GNSS衛(wèi)星精密星歷、精確的測(cè)站坐標(biāo)以及有效的觀測(cè)數(shù)據(jù)可以計(jì)算出GNSS信號(hào)受對(duì)流層影響的天頂方向總延遲量，由于總延遲量是由主要受水汽含量影響的濕項(xiàng)延遲分量和由于氣壓、溫度等因素產(chǎn)生的干項(xiàng)延遲分量?jī)刹糠纸M成，因而我們可以利用傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?jì)算出對(duì)流層中GNSS信號(hào)的干項(xiàng)延遲分量，進(jìn)而得到GNSS信號(hào)的濕項(xiàng)延遲，通過轉(zhuǎn)化函數(shù)，獲取可降水量數(shù)據(jù)(PWV)[1-2]，基本流程如圖1所示。

圖1 獲取可降水量流程

從圖1可以看出，GNSS水汽反演過程，包含了以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：

1) 第1個(gè)環(huán)節(jié)的過程可以通過圖2進(jìn)行描述，可以看出，只有獲取了精確的測(cè)站間基線長(zhǎng)度以及精密的衛(wèi)星星歷數(shù)據(jù)才能使獲取的對(duì)流層延遲量達(dá)到必要的精度。在解算總天頂延遲的過程中應(yīng)首先確?；鶞?zhǔn)站坐標(biāo)的準(zhǔn)確性，基線解算應(yīng)能夠獲得較高的相對(duì)精度，一般應(yīng)優(yōu)于10-7，因而必須使用高精度后處理軟件進(jìn)行過程反演[2-3]。目前，常用的軟件有：Bernese GPS Software，GIPSY/OASIS-Ⅱ和GAMIT/GLOBK.對(duì)流層對(duì)GNSS信號(hào)的影響表現(xiàn)在：一是降低信號(hào)傳輸速度，這主要取決于大氣的厚度以及信號(hào)折射率[4]；二是導(dǎo)致信號(hào)的彎曲，由于大氣折射的變化，實(shí)際的GNSS信號(hào)傳輸途徑是一條曲線。

圖2 獲取天頂方向總延遲量

電磁波在對(duì)流層中的延遲量可以表示為

(1)

式中:Nd和Nw為折射數(shù)的干項(xiàng)分量和濕項(xiàng)分量;Hd為Nd趨近于0時(shí)的高程值；Hw為Nw趨近于0時(shí)的高程值；N為大氣折射率，用來表示溫度、氣壓、水汽壓的函數(shù)，較常用的有線性模型以及負(fù)指數(shù)模型，2007年殷海濤[5]等人又提出了一種分段模型收到了較好效果。

2) 在第2個(gè)環(huán)節(jié)中，大氣延遲被表示為兩項(xiàng)天頂延遲和映射函數(shù)的乘積：

ZTD=ZHD×dmap(z,p)+

ZWD×wmap(z,p)

(2)

式中:ZHD為天頂靜力學(xué)延遲，也稱作是天頂干項(xiàng)延遲；ZWD為天頂濕項(xiàng)延遲；map為與天頂距z、氣象參數(shù)p相關(guān)的映射函數(shù)，映射函數(shù)是與每個(gè)延遲的高度角有關(guān)的數(shù)學(xué)模型，他的主要用途是進(jìn)行斜向延遲和天頂延遲之間的相互轉(zhuǎn)換[6]，常用的有NMF、MTT、VMF1等幾種映射函數(shù)模型。根據(jù)地面溫度、氣壓等測(cè)量值計(jì)算出天頂干項(xiàng)延遲后，用天頂總延遲量減去干項(xiàng)延遲分量(ZHD)便得到濕項(xiàng)延遲分量(ZWD)[7]。

3) 在第3個(gè)環(huán)節(jié)中，根據(jù)地面氣溫資料，由經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算出加權(quán)平均溫度Tm或根據(jù)地面氣溫的觀測(cè)資料和濕度的氣象探空資料計(jì)算出當(dāng)?shù)丶訖?quán)平均溫度Tm，再根據(jù)Tm計(jì)算出轉(zhuǎn)化系數(shù)，利用Businger公式反演出GNSS遙感的可降水量[2]。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及計(jì)算分析

采用美國(guó)麻省理工大學(xué)的GAMIT/GLOBK軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對(duì)華中某地區(qū)5個(gè)陸態(tài)網(wǎng)基準(zhǔn)站在年積日158～168天的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行解算。

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

由于陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)站還在試運(yùn)行期間，并未進(jìn)行統(tǒng)一解算，因而選取五個(gè)中國(guó)地殼運(yùn)動(dòng)觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)工程基準(zhǔn)站作為控制解算華中某地區(qū)HBXF、HBZG、HBJM、HBES、WUHN五個(gè)陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)站的精確坐標(biāo)。采用軌道松弛解處理模式，并對(duì)基準(zhǔn)站進(jìn)行強(qiáng)約束，其中解基線約束值為0.005 m、0.005 m、0.005 m，設(shè)置天頂延遲參數(shù)每?jī)尚r(shí)獲取一個(gè)。最后將陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)站觀測(cè)數(shù)據(jù)和五個(gè)中國(guó)地殼運(yùn)動(dòng)觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)工程基準(zhǔn)站同步觀測(cè)數(shù)據(jù)、GNSS導(dǎo)航電文文件、精密星歷文件、氣象數(shù)據(jù)文件放入相應(yīng)的年積日文件夾下。選取的基準(zhǔn)站站點(diǎn)分布如圖3所示，僅以WUHN站為例進(jìn)行說明。

2．2 精度估計(jì)

從計(jì)算的Q文件中可以查看解算的精度和可靠性是否符合標(biāo)準(zhǔn)，一般要求，均方根殘差(nrms)在0.3以下，否則，可能是由于未除去大周跳或某一參數(shù)解算有誤[7]。結(jié)果如表1所示，均方根殘差最大值為0.17，平均值為0.163，均在0.3以下，符合解算的精度標(biāo)準(zhǔn)，從表2可以看出，基線解相對(duì)精度為10-8，符合解算水汽含量的要求。通過解算得到WUHN站總天頂延遲(Total Zen)、濕項(xiàng)延遲(Wet Zen)、可降水量(PWV)以及氣壓(Press)、溫度(TEMP)估值。

圖3 陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)站分布圖

表1均方根殘差(nrms)統(tǒng)計(jì)

年積日NRMS1580.161590.161600.171610.161620.161630.171640.171650.161660.171670.161680.15

表2 基線相對(duì)精度統(tǒng)計(jì)

2．3 天頂濕項(xiàng)延遲分析

總天頂延遲量減去天頂干項(xiàng)延遲分量得到了某區(qū)域的濕項(xiàng)延遲分量，圖4是WUHN 站總天頂延遲量和濕項(xiàng)延遲量統(tǒng)計(jì)圖。

圖4表明，濕項(xiàng)延遲量占到了總天頂延遲的10%左右，與總天頂延遲量呈現(xiàn)出良好的相關(guān)性，說明該站址附近區(qū)域濕項(xiàng)量對(duì)于總天頂延遲的變化起著主導(dǎo)的作用。究其原因，從圖5和圖6的氣壓和溫度數(shù)據(jù)來看，該站址以及附近溫度和氣壓變化保持在±10 hPA和±10 ℃之間，反映出氣候變化保持在一個(gè)相對(duì)恒定的水平。由于干項(xiàng)分量主要受氣溫以及氣壓影響，對(duì)于天頂總延遲，它產(chǎn)生變化的主導(dǎo)因素就是濕項(xiàng)分量。

圖4 WUHN站ZTD和ZWD統(tǒng)計(jì)圖

圖5 WUHN站氣壓統(tǒng)計(jì)圖

圖6 WUHN站溫度示意圖

2．4 可降水量、溫度與實(shí)際降水量的對(duì)比分析

圖7示出的是WUHN站GNSS水汽含量(PWV)、溫度數(shù)據(jù)(TEMP)以及實(shí)際降水觀測(cè)數(shù)據(jù)，可以看出，地區(qū)實(shí)際降水量和GNSS水汽含量之間并不存在相關(guān)性。只有當(dāng)水汽含量達(dá)到了一定程度的時(shí)候，才會(huì)發(fā)生降水。降水過程發(fā)生前，水汽含量出現(xiàn)一個(gè)緩慢積聚的過程，并在降水時(shí)達(dá)到峰值后迅速回落。大部分情況下，降水往往出現(xiàn)在高濕和低溫之后，如在時(shí)間序列為43處，當(dāng)?shù)貙?shí)際氣象為暴雨黃色預(yù)警，3小時(shí)實(shí)際降水量達(dá)到48 mm，此時(shí)溫度較之前迅速出現(xiàn)回落，水汽含量達(dá)到了69.64 mm，顯示為一個(gè)極大值；相同的情況也出現(xiàn)在了后兩次強(qiáng)降水過程中。PWV和溫度呈現(xiàn)出明顯的反相關(guān)關(guān)系，在高濕低溫的條件下，最有可能發(fā)生降水，因而可以用作站址以及附近降水短期預(yù)報(bào)?；诖?，只有實(shí)現(xiàn)了GNSS連續(xù)運(yùn)行觀測(cè)基準(zhǔn)站分布更加密集，觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取、實(shí)時(shí)處理的情況下，才能更加準(zhǔn)確及時(shí)地反映出區(qū)域內(nèi)水汽含量變化態(tài)勢(shì)并開展降水短期預(yù)報(bào)。

圖7 WUHN站PWV、TEMP和降水量統(tǒng)計(jì)圖

3 結(jié)束語

通過濕項(xiàng)延遲量分析以及可降水量、溫度和實(shí)際降水量對(duì)比分析得出，可以得出以下結(jié)論：

1) 天頂干項(xiàng)延遲分量受溫度和氣壓影響，在氣溫和氣壓相對(duì)平緩地區(qū)，天頂總延遲量的變化主要受到了濕項(xiàng)延遲的影響。

2)PWV和溫度呈現(xiàn)出明顯的反相關(guān)關(guān)系，在高濕低溫的條件下，最可能有降水現(xiàn)象的發(fā)生，并且在降水前期PWV值出現(xiàn)了緩慢積聚、溫度值急速下降的態(tài)勢(shì)，可以用作于短期的天氣預(yù)報(bào)分析。

3) 地區(qū)實(shí)際降水量和GNSS水汽含量沒有相關(guān)關(guān)系，只有當(dāng)水汽含量達(dá)到了一定程度，才會(huì)發(fā)生降水。陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)站GNSS水汽含量觀測(cè)能夠較好反映站址以及附近水汽變化情況，并實(shí)現(xiàn)降水短期預(yù)報(bào)。因而，只有實(shí)現(xiàn)了GNSS連續(xù)運(yùn)行觀測(cè)基準(zhǔn)站分布更加密集，觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取、實(shí)時(shí)處理的情況下，才能更加及時(shí)反映出區(qū)域內(nèi)水汽含量變化情況并實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)降水短期預(yù)報(bào)。

目前，正處于陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)初期，根據(jù)工程進(jìn)展部署，未來將會(huì)有更多的基站建設(shè)，通過實(shí)時(shí)捕獲站點(diǎn)GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù)以及氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分析，就可以利用GNSS數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)降水短期預(yù)報(bào)，對(duì)區(qū)域水汽預(yù)報(bào)分析，區(qū)域氣象變化研究必然發(fā)揮重大的作用。

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