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        GPS/MET中水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)本地化研究與時(shí)空特性分析

        2020-05-23 06:37:34毛亞萍劉海燕高蕾武鳳英省天琛
        全球定位系統(tǒng) 2020年2期
        關(guān)鍵詞:探空平均溫度西南地區(qū)

        毛亞萍,劉海燕,高蕾,武鳳英,省天琛

        (1.青海省基礎(chǔ)測(cè)繪院,青海 西寧 810001;2. 青海地理信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司,青海 西寧 810001)

        0 引 言

        隨著測(cè)繪學(xué)、地球物理學(xué)和氣象學(xué)交叉學(xué)科的GPS氣象學(xué)(GPS/MET)技術(shù)迅速發(fā)展,其大氣可降水量的探測(cè)精度已經(jīng)能達(dá)到2 mm[1].因?yàn)閷?duì)流層具有區(qū)域性差異,在不同緯度和不同時(shí)間,對(duì)流層的溫度、氣壓、水汽含量、露點(diǎn)溫度等參數(shù)差異較大.所以在計(jì)算大氣可降水量時(shí),若在不同地區(qū)和季節(jié)采用相同的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù),將產(chǎn)生較大的誤差[2-4].在如何通過(guò)建立大氣加權(quán)平均溫度來(lái)提高水汽反演的精度方面,國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了大量的科學(xué)研究,Bevis給出了地表溫度與大氣加權(quán)平均溫度之間的線性關(guān)系,并提出了適用于中緯度地區(qū)的Bevis經(jīng)驗(yàn)回歸公式[5];李建國(guó)等[2]計(jì)算了適用于中國(guó)東部地區(qū)和不同季節(jié)的大氣加權(quán)平均溫度模型;劉焱雄等[6]提出了適合香港本地的大氣加權(quán)平均溫度最優(yōu)回歸方程.通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),利用當(dāng)?shù)靥娇諗?shù)據(jù)計(jì)算得到的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)精度比Bevis公式高[7-9].

        就GPS水汽反演而言,主要需要解決的問(wèn)題包括:1)需要適用于不同地區(qū)本地化的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù);2)需要同一區(qū)域不同時(shí)間水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)的變化規(guī)律;3)需要不同地區(qū)水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)的空間變化規(guī)律.

        本文利用中國(guó)西南地區(qū)12個(gè)探空站點(diǎn)數(shù)據(jù)得到西南地區(qū)本地化的大氣加權(quán)平均溫度(Tm),算出當(dāng)?shù)厮D(zhuǎn)換參數(shù),再通過(guò)內(nèi)插得到適用于中國(guó)西南地區(qū)的水汽加權(quán)平均溫度,實(shí)現(xiàn)水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)本地化研究,并對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行了精度比較與時(shí)空變化分析.

        1 基于地基GPS的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)本地化原理

        基于地面GPS網(wǎng)絡(luò)的觀測(cè)數(shù)據(jù),可監(jiān)測(cè)大氣可降水量的變化.水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)(Π)的計(jì)算公式如下[10-14]:

        (1)

        式(1)中只有Tm為非常數(shù),因此Π值的變化僅與Tm相關(guān).其中Tm計(jì)算公式離散化后為[15]

        (2)

        式中:z1和z2分別是大氣探空站點(diǎn)數(shù)據(jù)上下層的高度值;(z2-z1)為第i層大氣層的厚度;e為上下層的水汽壓,單位為hpa;T為氣溫,單位為K.

        本文采用中國(guó)西南地區(qū)12個(gè)無(wú)線電探空站點(diǎn)2015年1月-2018年1月的探空資料,通過(guò)數(shù)值積分法來(lái)計(jì)算西南范圍內(nèi)各地級(jí)和縣級(jí)城市的Tm,得到其水汽轉(zhuǎn)換參數(shù),并對(duì)西南地區(qū)水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)進(jìn)行時(shí)空特性分析.

        2 數(shù)據(jù)處理與分析實(shí)驗(yàn)

        2.1 GPS/MET水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)本地化處理

        本文利用每日08:00和20:00的數(shù)據(jù)計(jì)算出Tm并得到其平均值,該平均值即為當(dāng)天的Tm值,在數(shù)據(jù)處理方面利用Fortran編程來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀入和計(jì)算.Bevis等根據(jù)美國(guó)北緯27°~65°的8 718次探空記錄,通過(guò)多次試驗(yàn),加強(qiáng)對(duì)精度的驗(yàn)證,回歸得出:Tm=70.2+0.72Ts[5],均方差為4.74 K,式中:Ts為地面溫度(K);Tm為加權(quán)平均溫度(K).本文使用Fortran計(jì)算Tm數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示.

        圖1 FORTRAN計(jì)算Tm數(shù)據(jù)處理流程

        本文利用西南地區(qū)12個(gè)無(wú)線電探空站點(diǎn)2015-2018年的探空數(shù)據(jù),基于式(2)和Bevis回歸公式Tmb=70.2+0.72Ts,對(duì)各個(gè)站點(diǎn)的大氣加權(quán)平均溫度Tm及Tmb進(jìn)行了計(jì)算.再分別得到兩者對(duì)應(yīng)的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù).其中得到的本地化水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)(Π)如表1所示.

        表1 2015-2018年西南各站點(diǎn)Π值

        通過(guò)Bevis回歸經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算出對(duì)應(yīng)的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)如表2所示.

        表2 Bevis公式2015-2018年各站點(diǎn)Π值

        本文將2015-2018年水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)的本地化值和Bevis回歸公式計(jì)算得到的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)進(jìn)行誤差檢驗(yàn),如表3所示.

        當(dāng)Tm含有5 K的不確定度,大氣水汽總量會(huì)產(chǎn)生1.6%~2.1%的誤差,水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)的誤差也會(huì)相應(yīng)改變.從表3可以看出,2017年和2018年精度相對(duì)較高,從站點(diǎn)來(lái)說(shuō),昌都水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)的相對(duì)誤差一直保持最小,從總體來(lái)說(shuō),通過(guò)大氣探空站點(diǎn)計(jì)算的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)能達(dá)到精度要求,可以用于局部區(qū)域的本地化研究.

        表3 2015-2018年西南各站點(diǎn)Π值相對(duì)誤差

        2.2 西南地區(qū)水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)的時(shí)空變化特征

        將西南地區(qū)2015-2018年12個(gè)探空站點(diǎn)每日水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)取平均值得到月平均值和年平均值,并對(duì)12個(gè)站點(diǎn)水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)年平均值進(jìn)行反距離加權(quán)插值,得到其空間分布圖,如圖2所示,通過(guò)其空間分布圖也可以提取出該年各地級(jí)城市與縣級(jí)城市的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù),實(shí)現(xiàn)本地化處理.

        從2015年到2018年水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)的空間分布圖可以看出,昌都附近(圖2的中間區(qū)域)的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)在2018年有明顯的增長(zhǎng),2016年有較大的漲幅,而西藏地區(qū)基本保持不變,變化比較大的地區(qū)有四川西南部、云南中南部、貴州東南部,這是由于站點(diǎn)的海拔和緯度以及氣候的原因,使水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)產(chǎn)生了高低變化.同時(shí),西南地區(qū)的降水季節(jié)變化和年際變化比較大,容易發(fā)生干旱,因此水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)在不斷地變化,Tm不斷升高.從水汽的分布特征來(lái)看,應(yīng)該是普遍存在的緯度效應(yīng).

        (a)2015年П值年平均值空間插值 (b)2016年П值年平均值空間插值

        (c)2017年П值年平均值空間插值 (d)2018年П值年平均值空間插值圖2 2015-2018年Π值年空間插值圖

        為了驗(yàn)證本文計(jì)算的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)Π隨時(shí)間的變化是否具有規(guī)律性,本文采用2015年西昌、那曲、思茅、甘孜、貴陽(yáng)站點(diǎn)的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)進(jìn)行月平均值變化規(guī)律分析,如圖3所示.

        圖3 2015年Π值月平均值時(shí)間序列圖

        如圖3所示,在2015年,甘孜、西昌、思茅、貴陽(yáng)總體趨勢(shì)大致相同,都按照一起一伏變化,在每個(gè)季度都會(huì)有兩次峰值,說(shuō)明水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)與氣候變化有著密切的相關(guān)性;而那曲附近地區(qū)從1月開(kāi)始逐月升高,在8月達(dá)到最高值后又下降到0.150,根據(jù)之前的相關(guān)系數(shù)分析可以知道,是因?yàn)槟乔0巫罡?而海拔對(duì)水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)的影響最為明顯,故在考慮水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)變化時(shí),應(yīng)優(yōu)先考慮站點(diǎn)海拔的影響.

        3 結(jié)束語(yǔ)

        本文主要針對(duì)地基GPS 水汽遙感過(guò)程中水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)Π進(jìn)行本地化研究,計(jì)算得到了普遍適用于我國(guó)西南地區(qū)地基GPS水汽遙感的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)值,以及西南地級(jí)城市及縣級(jí)城市本地化水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)在2015-2018年的年、月和季度平均值.通過(guò)分析所得到的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù),得到以下結(jié)論:

        1)利用探空數(shù)據(jù)計(jì)算的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)Π能達(dá)到精度要求,可以用于局部區(qū)域的本地化研究,其相對(duì)誤差在1.5%~2.0%.

        2)我國(guó)西南地區(qū)的水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)Π的空間分布具有明顯的緯度帶分布特點(diǎn).從水汽的分布特征來(lái)看,應(yīng)該是普遍存在的緯度效應(yīng).其中,在站點(diǎn)位置與Tm相關(guān)性分析中,變化比較大的地區(qū)有四川西南部、云南中南部、貴州東南部,這主要是由于站點(diǎn)所屬的氣候和緯度以及海拔的原因,導(dǎo)致了水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)的高低變化.

        3)在時(shí)間分布上,冬季降水少,太陽(yáng)輻射相對(duì)強(qiáng),形成了昆明準(zhǔn)靜止鋒,水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)降低.故西南地區(qū)水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)每年冬季最低.夏季時(shí)由于溫度較高,所以達(dá)到最高,冬季到夏季溫度逐漸升高,夏季到冬季時(shí),水汽轉(zhuǎn)換參數(shù)Π逐漸降低.

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