師蕓,鄔康康,申靖宇

(西安科技大學(xué) 測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,陜西 西安 710054)

0 引 言

在氣象學(xué)研究中,學(xué)者們將垂直方向上氣柱內(nèi)所有的水汽含量轉(zhuǎn)化成液態(tài)水的高度來(lái)表示大氣中的水汽含量,又稱(chēng)為大氣可降水量(PWV).大氣中的水汽含量雖然少,但它卻是大氣系統(tǒng)的重要組成部分,幾乎所有的天氣變化都與水汽的動(dòng)態(tài)變化密切相關(guān).因此,及時(shí)準(zhǔn)確地掌握水汽的變化對(duì)于預(yù)報(bào)天氣具有重要意義.傳統(tǒng)的水汽探測(cè)方法有探空氣球、激光探測(cè)、微波輻射計(jì)等,但這些方法存在造價(jià)高昂、時(shí)空分辨率低等問(wèn)題.文獻(xiàn)[1]在1992年進(jìn)行了GPS探測(cè)PWV的實(shí)驗(yàn),利用地面氣溫?cái)M合了大氣的加權(quán)平均溫度,使得 GPS探測(cè)大氣水汽的方法由設(shè)想變成現(xiàn)實(shí),并在1994年提出“GPS氣象學(xué)”的概念.幾乎同一時(shí)間,北京大學(xué)的毛杰泰教授[2]將這一概念引入國(guó)內(nèi),并對(duì)GPS-PWV的原理做了詳細(xì)介紹.文獻(xiàn)[3]綜合各種因素研究了如何實(shí)時(shí)獲得高精度的GPS-PWV，同時(shí)衛(wèi)星軌道信息是影響地基GNSS反演PWV精度重要因子之一.文獻(xiàn)[4]的研究表明,利用IGS中心提供的最終精密星歷獲得的水汽精度可達(dá)1 mm,其精度完全可以滿(mǎn)足天氣預(yù)報(bào)的需求.但是最終精密星歷具有時(shí)間上的延遲性,最短也有13 d左右,無(wú)法滿(mǎn)足對(duì)天氣的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào).

這時(shí)，猴子跑進(jìn)來(lái)說(shuō)：“縣里來(lái)電話(huà)，說(shuō)新站長(zhǎng)乘下午一點(diǎn)的班車(chē)到?！蔽乙豢幢?，是十二點(diǎn)三十六分，得趕緊準(zhǔn)備。

?Rose，R．，“What is lesson － drawing?”Journal of Public Policy，1991，11(1)，pp．3 ～30．

為解決此問(wèn)題,IGS中心于2000年提供可以實(shí)時(shí)下載的超快速星歷,國(guó)內(nèi)外許多專(zhuān)家學(xué)者對(duì)于廣播星歷、快速星歷、超快速星歷是否可以代替最終精密星歷來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)水汽的實(shí)時(shí)獲取這一問(wèn)題進(jìn)行了許多研究.文獻(xiàn)[5]對(duì)廣播星歷條件下基線(xiàn)解算精度進(jìn)行了分析,結(jié)果表明,一定條件下用廣播星歷代替最終精密星歷可以滿(mǎn)足日常工程需求;文獻(xiàn)[6]中可以用超快速星歷代替最終精密星歷進(jìn)行中長(zhǎng)基線(xiàn)的解算;文獻(xiàn)[7-9]使用不同星歷進(jìn)行精密單點(diǎn)定位精度分析,并取得了良好的定位精度;文獻(xiàn)[10]使用超快速星歷可以得到和最終精密星歷精度一致的低軌定位結(jié)果.

針對(duì)最終精密星歷更新速度較慢、時(shí)延較長(zhǎng),無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)反演PWV的要求,本文利用GAMIT軟件,用超快速星歷代替精密星歷反演出PWV, 并將其與最終精密星歷和氣象探空站獲得的PWV對(duì)比分析,結(jié)果表明,超快速星歷可以代替最終精密星歷反演PWV,實(shí)現(xiàn)對(duì)中小尺度天氣的預(yù)測(cè).

1 地基GNSS反演PWV

GPS信號(hào)在傳播過(guò)程中會(huì)受到電離層和對(duì)流層影響產(chǎn)生延遲和彎曲.其中電離層延遲可以利用雙頻接收機(jī)消除99%以上的影響,大氣總延遲剔除電離層延遲可得到對(duì)流層總延遲,其可表示為

1)衛(wèi)星截止高度角為15°.

(1)

3)歷元間隔30 s.

ZTD=ZHD+ZWD，

(2)

式中:ZHD為天頂方向上的干延遲;ZWD為天頂方向上的濕延遲.

其中，干延遲量占對(duì)流層總延遲的90%以上[11],其具有較好的穩(wěn)定性,可以利用地面氣象觀(guān)測(cè)通過(guò)數(shù)學(xué)模型計(jì)算;而濕延遲隨著時(shí)間和方向不同而發(fā)生快速的變化,難以用模型計(jì)算.可利用GAMIT等高精度GPS數(shù)據(jù)處理軟件求解,天頂靜力學(xué)延遲 (ZHD)可通過(guò)Saastamoinen模型很好地估計(jì)得到,由此可分離得到天頂濕延遲(ZWD)[12],而PWV與ZWD成比例關(guān)系,有

秦明月聽(tīng)到表?yè)P(yáng)跟聽(tīng)到批評(píng)一樣，臉上仍然不見(jiàn)絲毫變化，又說(shuō)：“但是這案子我卻感到越來(lái)越難辦，似乎線(xiàn)索太多了?！?/p>

2)由圖3、表2可以看出2016年二者差值最大為0.65 mm,平均差值為0.005 6 mm,在數(shù)值上幾乎保持一致.2013年二者差值最大為1.62 mm,平均差值為0.071 3 mm;

PWV=Π·ZWD,

(3)

（3）民營(yíng)企業(yè)決策不科學(xué)。在民營(yíng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中，通常是資歷較深的管理者擁有決策權(quán)，先進(jìn)科學(xué)的管理方式和管理理念都要讓步于“資歷”或“輩分”，管理者依賴(lài)于自己的經(jīng)驗(yàn)，不會(huì)聆聽(tīng)員工的聲音來(lái)適時(shí)改變管理對(duì)策，導(dǎo)致企業(yè)的發(fā)展決策缺少科學(xué)性與民主性。在民營(yíng)企業(yè)初期發(fā)展階段，采取一刀切式管理方法或許能夠提升管理效率，但是若企業(yè)規(guī)模變大，仍然采取老舊的決策方式極易造成管理效率的損失。企業(yè)的決策應(yīng)有一定的程序性與科學(xué)性，單純依賴(lài)于經(jīng)驗(yàn)決策，難免有失公允。

圖1 GPS反演PWV流程圖

2 數(shù)據(jù)及處理

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本次試驗(yàn)選取中國(guó)北京房山(BJFS)、武漢(WUHN)及泰國(guó)帕圖瓦(CUSV),菲律賓奎松市(PIMO)四個(gè)IGS站點(diǎn)數(shù)據(jù),及對(duì)應(yīng)時(shí)間IGS提供的星歷產(chǎn)品,探空站數(shù)據(jù).觀(guān)測(cè)時(shí)段為2013年7月1日-7月8日及2016年5月30日-6月4日.歷史天氣數(shù)據(jù)顯示,此時(shí)間段內(nèi)武漢地區(qū)有大到暴雨,水汽變化明顯,具有代表意義.

本試驗(yàn)通過(guò)增施富含微生物菌劑的營(yíng)養(yǎng)料，可穩(wěn)定維持養(yǎng)殖水體pH在弱堿性環(huán)境，為小龍蝦健康生長(zhǎng)創(chuàng)造了適宜的水體環(huán)境，同時(shí)增加了水體溶氧含量和透明度，提高了小龍蝦代謝強(qiáng)度，促進(jìn)了小龍蝦攝食量增大，加快了生長(zhǎng)速度。但數(shù)據(jù)顯示微生物營(yíng)養(yǎng)料對(duì)水質(zhì)調(diào)控方面在降低氨氮和亞硝酸鹽含量的同時(shí)也增加了水體總磷含量，分析原因可能與養(yǎng)殖水體pH增高、微生物活性增強(qiáng)，促進(jìn)生物攪動(dòng)、礦化作用從而促使沉積物磷釋放而導(dǎo)致［9］，建議施用微生物營(yíng)養(yǎng)料期間控制含磷類(lèi)投入品的施用量，以降低水體富營(yíng)養(yǎng)化風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)進(jìn)行多品種混養(yǎng)，充分利用空間和餌料，種植水生植物控制水體和沉積物中N、P含量等。

探空站數(shù)據(jù)從美國(guó)懷俄明州立大學(xué)(http://weather.uwyo.edu/)網(wǎng)站下載,IGS觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)及其他數(shù)據(jù)可從地球動(dòng)力數(shù)據(jù)分析中心(CDDIS)獲取[13-14],其中觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)觀(guān)測(cè)時(shí)長(zhǎng)為24 h,采樣率為30 s.IGS提供的精密星歷產(chǎn)品包括最終精密星歷(IGF)、快速精密星歷(IGR)、超快速精密星歷(IGU)[15-16].不同星歷在精度、滯后時(shí)間、更新率和采樣率方面存在差異,如表1所示.

表1 IGS提供的精密星歷產(chǎn)品

2.2 數(shù)據(jù)處理

采用GAMIT10.6軟件,主要參數(shù)設(shè)置如下:

“MDT是一種初步發(fā)展的模式，專(zhuān)病診療中心就是更高層次的MDT團(tuán)隊(duì)?！睂O湛說(shuō)，“MDT團(tuán)隊(duì)成熟以后成立亞專(zhuān)科，亞專(zhuān)科成熟以后成立專(zhuān)病診療中心，目前中山醫(yī)院已經(jīng)有13個(gè)專(zhuān)病診療中心了?！?/p>

2)解算模式選擇BASELINE.

式中:HD為靜力學(xué)延遲;WD為濕延遲.通過(guò)映射函數(shù),將大氣延遲轉(zhuǎn)換到天頂方向,則天頂總延遲(ZTD)為

回到家，我對(duì)媽媽說(shuō)：“媽媽?zhuān)也幌雽W(xué)了，舞蹈太難了。”媽媽盯著我看了一會(huì)兒，眼中充滿(mǎn)了失望，但仍在和藹地對(duì)我說(shuō)：“孩子，你不能因?yàn)橐稽c(diǎn)困難就輕易放棄，你不是想?yún)⒓友莩鰡?？為了這個(gè)夢(mèng)想也要堅(jiān)持下去呀！只要功夫深，鐵杵磨成針。遇到困難，要學(xué)會(huì)選擇堅(jiān)持。你想一想，站在舞臺(tái)上，那么多人為你鼓掌，這是一件多么值得驕傲的事兒?。　?/p>

4)對(duì)流層模型選用Saastamoine模型、映射函數(shù)選用VMF1.

在IGS提供的所有星歷產(chǎn)品中,IGF精度最高,IGU精度最低,但更新頻率最快.從更新頻率來(lái)看,超快速星歷完全可以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)反演PWV的要求.本節(jié)對(duì)比分析利用IGF和IGU計(jì)算PWV的精度差異.PWV計(jì)算時(shí)可采取不同的時(shí)間間隔,本文采用的時(shí)間間隔為2 h,一天可得到13組結(jié)果.由于暴雨的影響,2016年5月31日5：00-24：00缺乏觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù),故5月31日得到兩組結(jié)果.經(jīng)計(jì)算整理得到IGF與超快速星歷條件下PWV的序列圖和差值圖.

5)加權(quán)平均溫度模型采用Bevis經(jīng)驗(yàn)公式.

6)分別采用不同精密星歷進(jìn)行基線(xiàn)解算,解算時(shí)引入氣象觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù),生成Z文件,通過(guò)sh_metutil生成可降水量成果文件.

3 數(shù)據(jù)處理結(jié)果及分析

3.1 不同星歷條件反演的PWV對(duì)比

錢(qián)先[2] 從本病發(fā)病時(shí)皮毛會(huì)出現(xiàn)憔悴枯槁、肌表不固等癥狀，根據(jù)肺合皮毛，認(rèn)為肺虛是主要病因，若肺氣虧虛不能輸精于衛(wèi)表，或又因肺朝百脈，助心行血，肺氣虧虛會(huì)影響血的生成，致使腠理失于溫潤(rùn)滋養(yǎng)，甚至血行不暢導(dǎo)致瘀血內(nèi)阻，內(nèi)臟組織失榮受損。

1)由圖2可知兩種星歷條件下得到的PWV值非常接近,且整體趨勢(shì)一致;利用SPSS軟件計(jì)算得到二者相關(guān)性均在0.985以上;

蔬菜苗期的猝倒病、立枯??；茄果類(lèi)的早疫病、晚疫?。还项?lèi)的枯萎病、炭疽病等都是通過(guò)床土傳染的。而床土是培育蔬菜壯苗的基礎(chǔ)，好的床土必須是肥沃：養(yǎng)分完全、保肥力強(qiáng)；疏松透氣，既能保蓄一定的水分，又能使空氣流通；而且也應(yīng)無(wú)病原菌、蟲(chóng)卵和草籽。

3)相對(duì)于2016年來(lái)說(shuō),2013年水汽差值較大,但2013年7月5日左右武漢發(fā)生暴雨,降雨量超過(guò)500 mm,空氣中水汽含量最高可達(dá)77.8 mm,因此相對(duì)于空氣中水汽含量來(lái)說(shuō),二者差異幾乎可以忽略不計(jì).

(a)2013年7月1日-2013年7月8日水汽對(duì)比 (b)2016年5月29日-2016年6月4日水汽對(duì)比

(a)2013年7月1日-2013年7月8日水汽差值 (b)2016年5月29日-2016年6月4日水汽差值

表2 IGF和超快速星歷計(jì)算結(jié)果的差值統(tǒng)計(jì)

時(shí)間差值最大值/mm最小值/mm均值/mm標(biāo)準(zhǔn)差 2013年7月1日-2013年7月8日1.62-1.410.07130.5847 2016年5月59日-2016年6月4日0.65-0.410.00560.1682

3.2 GPS-PWV與Radio-PWV對(duì)比

無(wú)線(xiàn)電探空站是為大氣科學(xué)研究而在全球建立的大氣探測(cè)站.目前已經(jīng)在國(guó)內(nèi)不同地區(qū)建立了超過(guò)100個(gè)探測(cè)站.以準(zhǔn)確地獲取不同高度的氣壓、溫度、可降水量等產(chǎn)品；因其探測(cè)精度較高,常作為其他探測(cè)方法的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn).本文利用武漢無(wú)線(xiàn)電探空站(簡(jiǎn)稱(chēng)ZBAA,編號(hào)57494)作為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),與地基GPS反演的PWV對(duì)比如圖4所示.

(a)2013年IGF-PWV與Radio-PWV對(duì)比 (b)2016年IGF-PWV與Radio-PWV對(duì)比

(c)2013年IGU-PWV與Radio-PWV對(duì)比 (d)2016年IGU-PWV與Radio-PWV對(duì)比

表3 GPS-PWV與Radio-PWV對(duì)比結(jié)果統(tǒng)計(jì)

時(shí)間IGU-PWV與Radio-PWV結(jié)果統(tǒng)計(jì)最大差值/mm最小差值/mm平均差值/mm相關(guān)系數(shù)RMSEIGF-PWV與Radio-PWV結(jié)果統(tǒng)計(jì)最大差值/mm最小差值/mm平均差值/mm相關(guān)系數(shù)RMSE 20135.46-5.08-0.113 70.9442.814.97-4.88-0.185 00.9482.73 20165.08-5.13-0.315 70.9732.984.98-4.95-0.321 40.9732.97

由圖4可知,對(duì)比IGS站反演出的PWV與探空站得到的PWV可知,二者在趨勢(shì)上保持高度一致,最高相關(guān)性可達(dá)到0.973,但并不是完全對(duì)應(yīng)相等,因?yàn)樘娇照镜奈恢门cIGS站的位置只是相近,并不完全重合,另一方面探空氣球獲得的PWV會(huì)有包含時(shí)間延遲且受風(fēng)力等因素的影響,而GPS接收機(jī)接收信號(hào)則是實(shí)時(shí)反映變化.結(jié)合圖4、表3可知,二者數(shù)值非常接近,最大差值不超過(guò)6 mm,利用最終星歷得到的PWV與Radio-PWV對(duì)比,2013年平均差值為0.185 mm,2016年平均差值為0.321 4 mm,最大均方根誤差為2.97.超快速星歷條件下,2013年二者平均差值為0.113 7 mm,2016年二者平均差值為0.315 7 mm,最大均方根誤差為2.98,由此可以證明地基GNSS反演PWV是穩(wěn)定可靠的.

4 結(jié) 論

地基GNSS探測(cè)PWV相對(duì)于其他傳統(tǒng)探測(cè)手段具有成本低、時(shí)空分辨率高、范圍廣等優(yōu)點(diǎn),本文通過(guò)對(duì)2013年7月1日-7月8日及2016年5月30日-6月4日武漢兩次降雨時(shí)期不同星歷條件下獲取的PWV與Radio-PWV對(duì)比分析,可得到以下結(jié)論:

1)與探空站獲取PWV對(duì)比,連續(xù)運(yùn)行參考站反演的PWV精度較高,二者之間的平均誤差不超過(guò)5 mm,最大均方根誤差不超過(guò)3,在無(wú)法獲得Radio-PWV的情況下,可利用地基GPS獲得的可降水量代替Radio-PWV用于對(duì)中小尺度天氣的預(yù)測(cè)等.

2)與2016年相比,2013年基于超快速星歷計(jì)算得到的PWV與基于IGF計(jì)算得到的PWV值相差較大,但是同期武漢降雨量超過(guò)500 mm,空氣中水汽最高含量達(dá)77.8 mm,其差值占PWV總含量不足0.1%,因此可認(rèn)為兩種星歷條件下計(jì)算得到的PWV一致,均可以滿(mǎn)足對(duì)天氣預(yù)報(bào)的需求.

3)基于IGF和超快速星歷得到的PWV具備良好的一致性,鑒于IGF的長(zhǎng)時(shí)間時(shí)延,可利用IGF進(jìn)行事后計(jì)算PWV,用來(lái)研究PWV的變化特征等；若需要實(shí)時(shí)獲取PWV,可采用精度較低的超快速星歷反演的PWV.

4)文中采用4個(gè)IGS站進(jìn)行聯(lián)合計(jì)算,結(jié)果良好.至于參與解算的跟蹤站數(shù)量及位置分布對(duì)計(jì)算PWV精度的影響,還需要采用不同的觀(guān)測(cè)組網(wǎng)解算進(jìn)一步分析討論,以便提高地基GNSS反演PWV的精度.