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        利用探空產(chǎn)品評估GNSS-PPP估計(jì)ZTD精度

        2020-07-29 01:56:54夏朋飛葉世榕
        導(dǎo)航定位與授時(shí) 2020年4期
        關(guān)鍵詞:天頂探空對流層

        趙 濤,夏朋飛,葉世榕

        (1.武漢大學(xué)GNSS技術(shù)研究中心,武漢 430072;2. 武漢大學(xué)測繪學(xué)院,武漢 430079)

        0 引言

        全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS) 具有全天候、連續(xù)性、全球覆蓋等優(yōu)勢。在滿足全球?qū)Ш胶投ㄎ恍枨蟮耐瑫r(shí),GNSS還可以向用戶提供時(shí)間、速度和大氣延遲等信息,因而在測量、軍事、大氣研究等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[1-3]。當(dāng)前,利用GNSS技術(shù)探測對流層大氣已成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn),國內(nèi)外研究者根據(jù)GNSS獲得的天頂對流層延遲(Zenith Troposphere Delay,ZTD)反演對流層水汽時(shí)空分布信息,并將其成功地應(yīng)用到了氣象和氣候方面的研究中[3]。在20世紀(jì)80年代,美國的Davis和Herring等在該領(lǐng)域利用GNSS數(shù)據(jù)進(jìn)行了許多理論研究及實(shí)驗(yàn),取得了豐碩的成果。隨著GNSS觀測精度的不斷提高,GNSS信號的大氣延遲效應(yīng)已可用于地球大氣的探測中[3]。一方面,GNSS定位中求得的天頂延遲改正項(xiàng)可以用來計(jì)算測站上空可降水汽量的垂直積分,這就是地基GNSS氣象學(xué);另一方面,一個(gè)安裝在低軌衛(wèi)星上的GNSS接收機(jī)在觀測一個(gè)正在掩星過程中的GNSS衛(wèi)星信號時(shí),可用反演方法提供地球大氣的壓力、溫度和濕度的詳細(xì)剖面,這就是空基GNSS氣象學(xué)[3]。

        地基GNSS大氣反演通常建立在局域地基GNSS網(wǎng)的基礎(chǔ)上,通過雙差處理消除衛(wèi)星鐘差的影響,可實(shí)時(shí)提供各測站上空的大氣可降水量(Perceptible Water Vapor, PWV)[3]。由于距離較近的相鄰測站ZTD具有相關(guān)性,雙差模式只能獲得測站間的相對PWV,而獲取測站上空的絕對PWV則需要在網(wǎng)中某個(gè)測站上配置水汽輻射計(jì)進(jìn)行定標(biāo)才能實(shí)現(xiàn)。而GNSS非差模式,即精密單點(diǎn)定位技術(shù)可以直接獲取測站上方的ZTD和絕對PWV。因此,GNSS精密單點(diǎn)定位技術(shù)估算ZTD一直是國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)[4-5]。Shi研究了中國大陸對流層變化的特征[6],認(rèn)為ZTD的結(jié)果與國際GNSS服務(wù)(International GNSS Service,IGS )一樣具有很高的準(zhǔn)確性和可靠性。國內(nèi)外許多學(xué)者都對對流層延遲模型的精度進(jìn)行了評估[7-9],其中一些學(xué)者分析了對流層延遲計(jì)算結(jié)果在不同地區(qū)的精度[10-13],提出了新的對流層延遲反演方法[14-15]。

        ZTD根據(jù)是否含有水汽可以分為2個(gè)部分:天頂對流層干延遲(Zenith Hydrostatic Delay, ZHD)和天頂對流層濕延遲(Zenith Wet Delay, ZWD)。ZHD變化較為平穩(wěn),利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)P涂梢愿呔鹊孬@取ZHD。從ZTD中剔除ZHD后便可得到ZWD,利用濕度轉(zhuǎn)換因子便可將ZWD轉(zhuǎn)換為PWV。根據(jù)上述內(nèi)容可知,ZTD的精度直接影響PWV的質(zhì)量。因此,評估GNSS精密單點(diǎn)定位技術(shù)獲取ZTD的精度是GNSS氣象學(xué)研究和應(yīng)用的必然趨勢。Olaleken等分析了尼日利亞上空ZTD的時(shí)空變化[16],ZTD估計(jì)顯示各站之間的空間依賴性較弱。陳于等分析了IGS精密星歷和鐘差對ZTD精度的影響[17-18],結(jié)果表明利用IGS精密軌道解算的ZTD與IGS提供的ZTD相當(dāng)。Suparta等利用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)建立了南極天頂路徑延遲模型[19]。Kalita等認(rèn)為對流層延遲是影響精確點(diǎn)定位方法收斂時(shí)間的關(guān)鍵因素之一,討論了對流層初始參數(shù)的方差和偏差對定位的影響[20]。

        無線探空提供了高精度和高垂直分辨率的大氣參數(shù)(大氣壓強(qiáng)、大氣溫度、相對濕度等),利用這些大氣參數(shù)可以計(jì)算出ZTD。本文試圖將探空產(chǎn)品獲得的ZTD作為真值來評估GNSS估算的ZTD。選取中國地區(qū)4個(gè)IGS測站的觀測數(shù)據(jù)及其附近的探空產(chǎn)品進(jìn)行試算,并解決了兩類觀測產(chǎn)品空間分辨率不一致性的問題。

        1 探空產(chǎn)品估算ZTD

        無線電探空儀簡稱探空儀,是隨著探空氣球上升,用敏感元件直接測量大氣壓力、溫度和相對濕度層結(jié)曲線的無線電遙測儀,是高空氣象站主要儀器之一。無線電探空儀由感應(yīng)元件、轉(zhuǎn)換電路、編碼裝置、無線電發(fā)射機(jī)和電源組成。大氣高度上的溫度、壓力和濕度分別由溫度、壓力和濕度元件感應(yīng),其機(jī)械的或電的輸出由轉(zhuǎn)換開關(guān)依次接入編碼器轉(zhuǎn)變成電信號,再由發(fā)射機(jī)經(jīng)調(diào)幅或調(diào)頻發(fā)送,接收頭在地面進(jìn)行接收、解調(diào)和記錄。利用探空測站歷史探空數(shù)據(jù)計(jì)算ZTD,ZTD包括兩部分分別為ZHD和ZWD,可以表示為

        (1)

        (2)

        (3)

        (4)

        (5)

        把式(4)和式(5)代入式(1),便可獲得ZTD。

        中性大氣延遲一般泛指電磁波信號在通過高度為50km以下的未被電離的中性大氣層時(shí)所產(chǎn)生的信號延遲。由于探空測站觀測值的高度一般只到達(dá)對流層頂處,在對流層頂以上沒有觀測數(shù)據(jù)或者只有部分高程有數(shù)據(jù),故需要考慮對流層頂以上高度大氣層產(chǎn)生的延遲值。由于對流層頂以上的大氣層上水汽值可以忽略不計(jì),本文直接利用Saastamoinen干延遲模型估算探空產(chǎn)品對流層頂以上的ZTD來彌補(bǔ)探空觀測值的不足。

        2 匹配探空測站與GNSS測站空間分辨率

        為利用探空產(chǎn)品獲得的ZTD評估GNSS精密單點(diǎn)定位技術(shù)估算ZTD的精度,選取中國區(qū)域4個(gè)IGS觀測站及其附近探空測站2014—2018年共5年的數(shù)據(jù)。選取的測站分布如圖1所示。

        圖1 GNSS測站及附近探空站的分布Fig.1 Distribution of GNSS stations and nearby radiosonde stations

        本文利用Bernese 5.2軟件,采用IGS分析中心提供的精密軌道和精密鐘差文件,選用無電離層組合模型,將衛(wèi)星截止高度角設(shè)置為7°,對GNSS觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,每1h輸出一次接收機(jī)坐標(biāo)及接收機(jī)上方的ZTD。由圖1可以看出,GNSS測站與探空測站相距很近,一般在10km以內(nèi),為了進(jìn)行對比分析,需要事先統(tǒng)一兩種產(chǎn)品的時(shí)空分辨率。探空產(chǎn)品的時(shí)間分辨率為12h,而GNSS估算的ZTD為1h。故每天可抽取出GNSS測站與探空產(chǎn)品測站相同時(shí)間點(diǎn)的ZTD值進(jìn)行比較來匹配二者的時(shí)間分辨率。此外,文中計(jì)算了匹配時(shí)間分辨率后的探空測站與GNSS測站之間的高程差,以BJFS測站和URUM測站與其對應(yīng)的探空測站為例,繪制圖形如圖2所示。

        圖2 探空測站與GNSS測站高程差Fig.2 Elevation difference between radiosonde station and GNSS station

        由圖2可知,時(shí)間分辨率匹配完成后,探空測站與GNSS測站部分時(shí)刻存在高程差。以BJFS測站為例,高程差的均方差為99.48m,平均偏差為19.62m, 最大偏差為1478m, 其他測站的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在表1中給出。在這樣的情況下,無法評估GNSS精密單點(diǎn)定位技術(shù)估算ZTD的精度。因此,利用GNSS測站配置的氣象觀測值作為探空測站的起始觀測值,彌補(bǔ)探空測站起始高度與GNSS測站不一致時(shí)的天頂方向?qū)α鲗友舆tZTD,達(dá)到匹配兩者的空間分辨率的目的。

        表1 探空測站與GNSS測站高程差統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Statistical table of elevation difference between radiosonde stations and GNSS stations m

        完成GNSS實(shí)測數(shù)據(jù)與探空測站數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率匹配后,繪制探空測站天頂方向?qū)α鲗友舆t隨時(shí)間的變化圖如圖3所示,分別對應(yīng)BJFS、WUHN、URUM和SHAO測站。

        圖3 探空測站對流層延遲隨時(shí)間變化圖Fig.3 Tropospheric delay with time in radiosonde stations

        由圖3可知,探空測站對流層延遲變化趨勢可用三角函數(shù)進(jìn)行較好的擬合,ZTD在一年中的變化具有明顯的季節(jié)性,在氣溫高的季節(jié)較氣溫低的季節(jié)有明顯的提升。這導(dǎo)致了許多對流層誤差模型精度不穩(wěn)定,難以做到精確化。因此,研究實(shí)測GNSS數(shù)據(jù)提供的對流層延遲的精度非常必要。

        3 評估GNSS精密單點(diǎn)定位ZTD的精度

        本文共選取中國地區(qū)4個(gè)探空測站的數(shù)據(jù)來評估利用GNSS精密單點(diǎn)定位技術(shù)估算ZTD的精度,并采用偏差(Bias)、均方差(Rms)、平均值(Mean)、最大值(Max)和最小值(Min)五種指標(biāo)來評價(jià)其精度。

        為了分析實(shí)測ZTD的偏差,本文分別求出了4個(gè)測站GNSS估算的ZTD與探空測站估算的ZTD之差。限于篇幅,文中僅給出了BJFS測站和URUM測站的ZTD偏差序列DZTD,如圖4所示。

        圖4 GNSS測站2014—2018年天頂延遲偏差曲線Fig.4 Zenith delay deviation curve for GNSS measurement stations in 2014-2018

        從圖4中可以看出,BJFS測站偏差分布呈現(xiàn)季節(jié)性變化,全年變化較為平穩(wěn);URUM測站在2017年缺失了部分?jǐn)?shù)據(jù),其偏差分布規(guī)律總體與BJFS測站一致。但BJFS測站與URUM測站的ZTD偏差有部分超過5cm。為了探究該情況出現(xiàn)的原因,繪制BJFS測站和URUM測站的ZTD偏差與測站的高程差的對比圖如圖5所示。

        圖5 ZTD偏差與高程差趨勢對比圖Fig.5 Comparison of ZTD deviation and elevation difference trend

        從圖5中可以看出,ZTD偏差與測站的高度差具有一定的相關(guān)性。在一定范圍內(nèi),將GNSS的氣象觀測值作為起始數(shù)據(jù)可以彌合探空測站的數(shù)據(jù);但當(dāng)測站的高度差過大時(shí),將GNSS的氣象觀測值作為起始數(shù)據(jù)則不能完全代替探空測站的數(shù)據(jù)。為了進(jìn)一步探究這種現(xiàn)象出現(xiàn)的原因,繪制ZTD偏差和探空測站最大高度的對比圖如圖6所示。

        圖6 ZTD偏差與探空測站最大高度趨勢對比圖Fig.6 Comparison of ZTD deviation and maximum elevation trend by radiosonde station

        從圖6可以看出,ZTD偏差與探空測站可觀測的最大高度也具有一定的相關(guān)性。由于探空數(shù)據(jù)中缺失對流層頂以上的觀測數(shù)據(jù),但對流層頂以上高度水汽值可以忽略不計(jì),故本文利用Saastamoinen干延遲模型估算探空產(chǎn)品對流層頂以上的ZTD以彌補(bǔ)探空觀測值的不足。盡管Saastamoinen干模型精度很高,但本身也存在一定的誤差,尤其在較高的大氣層上利用Saastamoinen干模型估算ZTD的精度還有待進(jìn)一步研究。

        為分析GNSS精密單點(diǎn)定位技術(shù)獲得ZTD的精度,分別統(tǒng)計(jì)了4個(gè)IGS測站與探空測站估算ZTD的偏差及其他指標(biāo)如表2所示。

        表2 探空測站獲得的ZTD與GNSS估算的ZTD之間偏差的統(tǒng)計(jì)值Tab.2 Statistical value of deviation between ZTD obtained by radiosonde station and ZTD estimated by GNSS cm

        表2分別記錄了二者偏差的Rms、Mean、Max及Min。從表2中可以看出,4個(gè)測站均方差均小于4cm,均值小于2cm,但最大值和最小值差異懸殊。為了分析偏差隨季節(jié)的變化規(guī)律,下面進(jìn)一步分析,以BJFS測站和URUM測站為例,計(jì)算2014—2018年每個(gè)月份偏差的均方差,結(jié)果如圖7所示。

        圖7 ZTD均方差(RMS)隨月份變化圖Fig.7 Variation of ZTD mean square error(RMS) with month

        從圖7可以看出,ZTD的季節(jié)性變化明顯,夏秋季節(jié)ZTD的均方差明顯高于春冬季節(jié)ZTD的均方差。這說明夏季空氣中的水汽含量較多,GNSS精密單點(diǎn)定位技術(shù)估算ZTD的精度受季節(jié)影響明顯。

        4 結(jié)論

        本文將無線探空產(chǎn)品獲得的ZTD作為真值評估GNSS精密單點(diǎn)定位獲得的ZTD的精度,利用GNSS氣象觀測值來彌補(bǔ)探空測站與GNSS測站高程的不匹配。選取中國地區(qū)4個(gè)IGS觀測值及其附近的探空測站2014—2018年的數(shù)據(jù)進(jìn)行試算和分析,得到如下結(jié)論:

        1)從精度分析結(jié)果來看,GNSS測站實(shí)測天頂延遲與探空測站天頂延遲偏差的Rms值小于4cm;

        2)從空間分布來看,SHAO測站的Rms略大于其他測站的Rms,這與上海沿海的地理環(huán)境有關(guān);

        3)從時(shí)間分布來看,GNSS精密單點(diǎn)定位技術(shù)估算的ZTD精度受季節(jié)影響明顯,春冬季節(jié)的解算結(jié)果精度優(yōu)于夏秋季節(jié)的解算結(jié)果;

        4)從數(shù)據(jù)處理來看,探空測站的數(shù)據(jù)精度與探空測站的測量垂直高程范圍有關(guān),另外,在較高的大氣層上利用Saastamoinen干模型估算ZTD的精度還有待進(jìn)一步的評估。

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