基于陆态网络的区域水汽变化分析

欧阳明达，张海东，张英利

(1.信息工程大学，河南 郑州 450052;2.西安测绘总站，陕西 西安 710054)

0 引 言

中国大陆构造环境监测网络(简称陆态网络)是以GNSS观测为主，辅以VLBI、SLR和InSAR等空间技术，结合精密重力测量和精密水准观测技术，对我国大陆及临近地区构造环境(地球岩石圈、水圈和大气圈)变化进行实时监测的国家级地球科学综合观测网络。

陆态网络260个连续运行GNSS基准站分布在全国各个地区，通过高精度GNSS数据处理软件联合数据处理，可以获取每个基准站的精确坐标，从而获得卫星与站点间的动态距离，则我们就可以反过来在原来的后处理方程中，将距离改正模型中的电子密度参数、水汽含量参数等看作未知进行解算，从而获得这些参数的量值及其变化。这些动态大气水汽检测资料不仅会大大地促进气象学各分支学科研究工作的进展；也为天气分析预报、数值天气预报、人工影响天气等领域提供基础信息，从而为延长灾害性天气预报时效和提高预报精度服务。

利用陆态网络基准站试运行的观测数据，计算某地区基准站站址上空一定时间段内可降水汽量的变化情况。可以为该地区天气分析预报、数值天气预报、人工影响天气等提供一些参考。

1 地基GNSS反演区域水汽含量的基本原理

GNSS信号在传播的过程中，会受到电离层和对流层带来的信号折射和延迟影响，通过使用双频信号技术可以有效的消除电离层影响；通过获取GNSS卫星精密星历、精确的测站坐标以及有效的观测数据可以计算出GNSS信号受对流层影响的天顶方向总延迟量，由于总延迟量是由主要受水汽含量影响的湿项延迟分量和由于气压、温度等因素产生的干项延迟分量两部分组成，因而我们可以利用传统的经验模型计算出对流层中GNSS信号的干项延迟分量，进而得到GNSS信号的湿项延迟，通过转化函数，获取可降水量数据(PWV)[1-2]，基本流程如图1所示。

图1 获取可降水量流程

从图1可以看出，GNSS水汽反演过程，包含了以下几个环节：

1) 第1个环节的过程可以通过图2进行描述，可以看出，只有获取了精确的测站间基线长度以及精密的卫星星历数据才能使获取的对流层延迟量达到必要的精度。在解算总天顶延迟的过程中应首先确保基准站坐标的准确性，基线解算应能够获得较高的相对精度，一般应优于10-7，因而必须使用高精度后处理软件进行过程反演[2-3]。目前，常用的软件有：Bernese GPS Software，GIPSY/OASIS-Ⅱ和GAMIT/GLOBK.对流层对GNSS信号的影响表现在：一是降低信号传输速度，这主要取决于大气的厚度以及信号折射率[4]；二是导致信号的弯曲，由于大气折射的变化，实际的GNSS信号传输途径是一条曲线。

图2 获取天顶方向总延迟量

电磁波在对流层中的延迟量可以表示为

(1)

式中:Nd和Nw为折射数的干项分量和湿项分量;Hd为Nd趋近于0时的高程值；Hw为Nw趋近于0时的高程值；N为大气折射率，用来表示温度、气压、水汽压的函数，较常用的有线性模型以及负指数模型，2007年殷海涛[5]等人又提出了一种分段模型收到了较好效果。

2) 在第2个环节中，大气延迟被表示为两项天顶延迟和映射函数的乘积：

ZTD=ZHD×dmap(z,p)+

ZWD×wmap(z,p)

(2)

式中:ZHD为天顶静力学延迟，也称作是天顶干项延迟；ZWD为天顶湿项延迟；map为与天顶距z、气象参数p相关的映射函数，映射函数是与每个延迟的高度角有关的数学模型，他的主要用途是进行斜向延迟和天顶延迟之间的相互转换[6]，常用的有NMF、MTT、VMF1等几种映射函数模型。根据地面温度、气压等测量值计算出天顶干项延迟后，用天顶总延迟量减去干项延迟分量(ZHD)便得到湿项延迟分量(ZWD)[7]。

3) 在第3个环节中，根据地面气温资料，由经验公式计算出加权平均温度Tm或根据地面气温的观测资料和湿度的气象探空资料计算出当地加权平均温度Tm，再根据Tm计算出转化系数，利用Businger公式反演出GNSS遥感的可降水量[2]。

2 实验结果以及计算分析

采用美国麻省理工大学的GAMIT/GLOBK软件进行数据分析，对华中某地区5个陆态网基准站在年积日158～168天的观测数据进行解算。

2.1 实验数据

由于陆态网络基准站还在试运行期间，并未进行统一解算，因而选取五个中国地壳运动观测网络工程基准站作为控制解算华中某地区HBXF、HBZG、HBJM、HBES、WUHN五个陆态网络基准站的精确坐标。采用轨道松弛解处理模式，并对基准站进行强约束，其中解基线约束值为0.005 m、0.005 m、0.005 m，设置天顶延迟参数每两小时获取一个。最后将陆态网络基准站观测数据和五个中国地壳运动观测网络工程基准站同步观测数据、GNSS导航电文文件、精密星历文件、气象数据文件放入相应的年积日文件夹下。选取的基准站站点分布如图3所示，仅以WUHN站为例进行说明。

2．2 精度估计

从计算的Q文件中可以查看解算的精度和可靠性是否符合标准，一般要求，均方根残差(nrms)在0.3以下，否则，可能是由于未除去大周跳或某一参数解算有误[7]。结果如表1所示，均方根残差最大值为0.17，平均值为0.163，均在0.3以下，符合解算的精度标准，从表2可以看出，基线解相对精度为10-8，符合解算水汽含量的要求。通过解算得到WUHN站总天顶延迟(Total Zen)、湿项延迟(Wet Zen)、可降水量(PWV)以及气压(Press)、温度(TEMP)估值。

图3 陆态网络基准站分布图

表1均方根残差(nrms)统计

年积日NRMS1580.161590.161600.171610.161620.161630.171640.171650.161660.171670.161680.15

表2 基线相对精度统计

2．3 天顶湿项延迟分析

总天顶延迟量减去天顶干项延迟分量得到了某区域的湿项延迟分量，图4是WUHN 站总天顶延迟量和湿项延迟量统计图。

图4表明，湿项延迟量占到了总天顶延迟的10%左右，与总天顶延迟量呈现出良好的相关性，说明该站址附近区域湿项量对于总天顶延迟的变化起着主导的作用。究其原因，从图5和图6的气压和温度数据来看，该站址以及附近温度和气压变化保持在±10 hPA和±10 ℃之间，反映出气候变化保持在一个相对恒定的水平。由于干项分量主要受气温以及气压影响，对于天顶总延迟，它产生变化的主导因素就是湿项分量。

图4 WUHN站ZTD和ZWD统计图

图5 WUHN站气压统计图

图6 WUHN站温度示意图

2．4 可降水量、温度与实际降水量的对比分析

图7示出的是WUHN站GNSS水汽含量(PWV)、温度数据(TEMP)以及实际降水观测数据，可以看出，地区实际降水量和GNSS水汽含量之间并不存在相关性。只有当水汽含量达到了一定程度的时候，才会发生降水。降水过程发生前，水汽含量出现一个缓慢积聚的过程，并在降水时达到峰值后迅速回落。大部分情况下，降水往往出现在高湿和低温之后，如在时间序列为43处，当地实际气象为暴雨黄色预警，3小时实际降水量达到48 mm，此时温度较之前迅速出现回落，水汽含量达到了69.64 mm，显示为一个极大值；相同的情况也出现在了后两次强降水过程中。PWV和温度呈现出明显的反相关关系，在高湿低温的条件下，最有可能发生降水，因而可以用作站址以及附近降水短期预报。基于此，只有实现了GNSS连续运行观测基准站分布更加密集，观测数据实时获取、实时处理的情况下，才能更加准确及时地反映出区域内水汽含量变化态势并开展降水短期预报。

图7 WUHN站PWV、TEMP和降水量统计图

3 结束语

通过湿项延迟量分析以及可降水量、温度和实际降水量对比分析得出，可以得出以下结论：

1) 天顶干项延迟分量受温度和气压影响，在气温和气压相对平缓地区，天顶总延迟量的变化主要受到了湿项延迟的影响。

2)PWV和温度呈现出明显的反相关关系，在高湿低温的条件下，最可能有降水现象的发生，并且在降水前期PWV值出现了缓慢积聚、温度值急速下降的态势，可以用作于短期的天气预报分析。

3) 地区实际降水量和GNSS水汽含量没有相关关系，只有当水汽含量达到了一定程度，才会发生降水。陆态网络基准站GNSS水汽含量观测能够较好反映站址以及附近水汽变化情况，并实现降水短期预报。因而，只有实现了GNSS连续运行观测基准站分布更加密集，观测数据实时获取、实时处理的情况下，才能更加及时反映出区域内水汽含量变化情况并实现区域内降水短期预报。

目前，正处于陆态网络建设初期，根据工程进展部署，未来将会有更多的基站建设，通过实时捕获站点GNSS观测数据以及气象观测数据，并进行实时动态分析，就可以利用GNSS数据实现降水短期预报，对区域水汽预报分析，区域气象变化研究必然发挥重大的作用。

[1] 青 盛,吕戈培,黄丁发,等．GPS水汽反演在成都地区的应用[J]．四川测绘,2008,31(3):121-123.

[2] 青 盛．地基GPS水汽反演的研究[D]．成都：西南交通大学,2009．

[3] 总参谋部测绘导航局．大地与工程测量[M]．解放军出版社,2012．

[4] 周国君,刘旭春,潘 雄．利用GPS遥感哈尔冰地区大气综合水汽含量[J]．测绘与空间地理信息,2006,29(3)：93-97．

[5] 殷海涛,黄丁发,熊永良，等．GPS信号对流层延迟改正新模型研究[J]．武汉大学学报·信息科学版,2007(5):454-457．

[6] 严豪健．中性大气折射映射函数和大气折射母函数方法[J]．天文学进展,2000,18(2):104-113.

[7] 杨 玲,李博峰,刘立志．不同对流层模型对GPS定位精度的影响[J]．测绘通报，2009(4):9-11.

[8] DEPARTMENT of EARTH AND PLANETARY SCIENCES MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TTCHNOLOGY . Document for GAMIT GPS analysis software．release10.4 [R]．USA:MIT,2010．