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        GPS反演可水量中的三種對流層延遲模型精度分析

        2016-01-24 02:28:30湯中山吳良才
        北京測繪 2016年2期
        關(guān)鍵詞:天頂海平面測站

        湯中山 吳良才

        (東華理工大學(xué) 測繪工程學(xué)院;/流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重氛實驗室,江西 南昌330013)

        1 引言

        水汽是大氣中的重要組成部分之一,準(zhǔn)確地測量水汽的分布及其變化情況能夠有效地預(yù)報自然災(zāi)害,促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。由于傳統(tǒng)探測大氣水汽手段的局限性,上個世紀(jì)末有學(xué)者提出GPS技術(shù)可以作為一種新的大氣探測手段,GPS技術(shù)不僅彌補(bǔ)了傳統(tǒng)氣象資料時空分辨率不足的問題,而且能夠為氣象研究提供高分辨率、高精度、更加實時的水汽信息。

        GPS信號延遲分為對流層延遲和電離層延遲。對流層天頂延遲(ZTD)又分為天頂干延遲(ZHD)和天頂濕延遲(ZWD)。通過確定地面GPS接收機(jī)的精確三維坐標(biāo),反演計算出GPS接收機(jī)天頂總延遲量,依據(jù)對流層延遲模型計算出天頂干延遲,從而提取水汽造成的濕延遲(ZWD=ZTD-ZHD),進(jìn)而轉(zhuǎn)換出信號路徑上水汽的累積量,這就是地基GPS氣象學(xué)的基本原理[1]。天頂濕延遲ZWD和可降水量PWV的轉(zhuǎn)換關(guān)系式為:

        Π是轉(zhuǎn)換系數(shù),計算公式如下:

        式中,ρw為液態(tài)水的密度,其值為10^3kg/m^3;Rv為水汽氣體常數(shù),Rv=461.495;k’2、k3為大氣折射常數(shù),k’2=22.13±2.20,k3=(3.739±0.012)×10^5[2]。Tm是大氣加權(quán)平均溫度。只要確定轉(zhuǎn)換系數(shù)Π,即可以得到大氣可降水量PWV。實例中,加權(quán)平均溫度模型均采用Bevis經(jīng)驗公式,即Tm=70.2+0.72×Ts[3]。Ts為測站地面氣溫,求出加權(quán)平均溫度Tm后,帶入到(1-2)式中,即可確定轉(zhuǎn)換系數(shù)П。利用gamit軟件可以解算得出測站上空的對流層天頂總延遲(ZTD),因此只要求得測站上空的干延遲(ZHD),就可以解算該站的大氣可降水量PWV。

        2 常見的對流程延遲模型

        2.1 霍普菲爾德(Hopfield)模型

        Hopfield模型的天頂干延遲采用如下公式:

        其中,Ps為地面氣壓(hPa),Ts是地面溫度(k),h為測站的大地高(km)[4]。

        2.2 薩斯塔莫寧(Saastamoinen)模型

        Saastamoinen模型的天頂干延遲模型如下:

        其中,Ps、φ和h分別為地面氣壓(hPa)、測站緯度(弧度)和測站的大地高(km)[5,6]。

        2.3 EGNOS模型

        EGNOS(the European Geostationary Navigation Overly System)模型是利用了歐洲中尺度數(shù)值預(yù)報中心(ECMWF)的1°×1°分辨率網(wǎng)格的資料,在緯度15°至75°之間每15°提供一組氣象參數(shù),包括平均海平面上的平均值及季節(jié)性變化值(如表1,表 2)[7,8,12]。EGNOS模型不需要地面氣象數(shù)據(jù),模型簡單,不僅考慮到了測站的位置因數(shù),還考慮了大氣季節(jié)的變化。

        表1 EGNOS模型氣象參數(shù)平均值(Avg)

        表2 EGNOS模型氣象參數(shù)季節(jié)變化值(Amp)

        EGNOS模型計算對流層天頂延遲的步驟如下:

        (1)計算平均海平面氣象參數(shù);

        式中,φ為測站的緯度,doy觀測的年積日,ξ0(φ)為各個氣象參數(shù)的年平均值,Δξ(φ)為各個氣象參數(shù)的季節(jié)變化值,可由在緯度范圍(φ-Δφ,φ+Δφ)內(nèi)的全球或區(qū)域平均海平面的各項參數(shù)求得ξ0(φ)和Δξ(φ)(參考表1,表2),doymin為氣象參數(shù)的年變化的最小值年積日,通常南半球取值為211,北半球取值為28[12]。

        (2)計算平均海平面的天頂延遲:

        式中,k1=77.604K/h Pa,k2=382000K2/hPa,gm=9.794m/s2,Rd=287.054J/kg/K,P 為平均海平面氣壓值(hPa),e是平均海平面水汽壓(hPa),Zdry和Zwet分別是平均海平面的天頂干、濕延遲[12]。

        (3)由平均海平面的天頂延遲計算接收機(jī)處的天頂延遲:

        式中,β為溫度下降率,λ為水蒸氣濕度下降率,H 為接收機(jī)的海拔高度(m)[10,12]。

        3 地基GPS水汽反演流程

        數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:GPS數(shù)據(jù)包括了觀測文件(o文件)、廣播星歷文件(brdc文件)、精密星歷文件(igs文件)、相關(guān)表文件和氣象數(shù)據(jù)文件。本文引入bjfs、shao、wuhn、twtf四個IGS站2014年001~130(年積日)的數(shù)據(jù)。

        軟件準(zhǔn)備:gamit10.4和matlab

        Gamit軟件的安裝和處理參照文獻(xiàn)[11],解算過程中的參數(shù)設(shè)置如表3所示。由于測站shao位于上海,該地區(qū)靠近東海,所以在解算過程中也要考慮潮汐的影響。

        表3 Gamit軟件的參數(shù)設(shè)置

        地基GPS水汽反演流程如圖1所示。

        4 實例分析

        本文運(yùn)用 Hopfield、Saastamoinen、EGNOS模型,利用matlab分別編寫了計算天頂靜力延遲(ZTD)的程序以及計算大氣可降水量(PWV)的程序,實現(xiàn)了由導(dǎo)入gamit解算的ZTD數(shù)據(jù)到解算得出PWV的過程。

        經(jīng)過反演解算得到的測站shao 2014年001~130日的ZTD分布情況如圖2所示,運(yùn)用Hopfield、Saastamoinen和EGNOS模型分別計算出測站shao 2014年001~130日的ZHD分布情況如圖3所示,圖4為兩者相減所得的ZWD。將所得的ZWD乘以轉(zhuǎn)換因子П,就得到了PWV。圖5為三種模型以及探空數(shù)據(jù)分別計算得到的PWV。表4為三種模型以及探空數(shù)據(jù)計算得到的PWV殘差精度的對比。

        表4 三種模型解算得到的PWV和探空資料PWV對比

        由圖3、圖4、圖5及表4可以看出,Hopfield和Saastamoinen模型是由測站地面實測氣象數(shù)據(jù)得到的,兩者比較接近,Saastamoinen模型略高一點。EGNOS模型是由模擬氣象數(shù)據(jù)得到的,整體曲線比較平滑,抖動不劇烈。三種模型計算的結(jié)果與探空資料結(jié)果比較接近,而且變化的趨勢很相似。其中,EGNOS模型的精度最高,Hopfield和Saastamoinen模型差距比較小。但是在探空資料的轉(zhuǎn)折點(也就是圖5中每個最高點處)Hopfield和Saastamoinen模型誤差小于EGNOS模型,導(dǎo)致這一原因的應(yīng)該是模擬的氣象數(shù)據(jù)在氣象條件變化劇烈時精度不夠高。

        5 結(jié)束語

        本文利用IGS站提供的GPS數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù),對Hopfield、Saastamoinen和EGNOS三種模型在GPS探測大氣可降水量中的精度進(jìn)行了分析,得出如下結(jié)論:

        (1)在GPS反演大氣水汽中,Saastamoinen模型的精度略高于Hopfield模型的精度。

        (2)總體來說,EGNOS模型的精度好于Hopfield和Saastamoinen模型。在一些無法獲取地面氣象數(shù)據(jù)的測站,可用EGNOS模型代替Hopfield和Saastamoinen模型。

        (3)EGNOS模型整體變化趨于平緩,能夠較好地模擬模擬出一段時間內(nèi)的變化趨勢,但是在氣象條件變化劇烈時,與真實情況相差會比較大,其精度不如實測數(shù)據(jù)的Hopfield和Saastamoinen模型。

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