基于经验模态分解的GPS可降水量变化研究*

刘严萍 王 勇 闻德保

1)中南大学土木工程学院，长沙 410075

2)天津城建大学地质与测绘学院，天津 300384

3)长沙理工大学交通运输工程学院，长沙 410004

基于经验模态分解的GPS可降水量变化研究*

刘严萍1)王 勇2)闻德保3)

1)中南大学土木工程学院，长沙 410075

2)天津城建大学地质与测绘学院，天津 300384

3)长沙理工大学交通运输工程学院，长沙 410004

选取中国地壳运动监测网2000～2004年数据，使用高精度定位定轨软件GAMIT处理，得到各测站可降水量时间序列，继而采用经验模态分解并提取各站可降水量变化趋势。对处于不同气候类型区域的GPS站可降水量进行分析，结果显示，处于热带季风气候、亚热带季风气候、温带大陆性气候和青藏高原高寒气候等区域的GPS站的可降水量变化趋势为先升后降;处于温带季风气候区域的GPS站点的可降水量变化为先降后升。

GPS;经验模态分解;可降水量;中国地壳运动监测网络

大气中水汽含量的变化，对水平尺度100 km左右、生命史仅有几小时的中小尺度灾害性天气的监测具有重要意义［1］。1992年 Bevis等［2］提出地基GPS的大气水汽含量估算原理。国内外在该领域出现一些代表性成果［3－9］，为GPS技术在气象学领域的应用奠定了基础。中国大陆构造环境监测网络于2012-03正式运行，涵盖260个连续观测站，气象学应用是其重要应用领域。随着多个省级、市级GPS连续观测网的建成运行，历史观测数据逐步积累，从而使得长时序的GPS数据在气候领域的研究呈现广阔研究空间。本文将针对2000～2004年的中国地壳运动监测网络数据，开展短时气候变化研究，以期为国内GPS气象学的气候变化研究提供参考。

1 GPS对流层延迟解算与可靠性验证

1.1 对流层延迟解算处理

选取中国地壳运动监测网络2000～2004年的数据，使用GAMIT软件处理。星历采用IGS精密星历，采样间隔30 s，UTC时间00:00～24:00，截止高度角10°，模式为Relax，每小时估算一个对流层延迟值。对于中国地壳运动监测网络而言，测站间距大于500 km，对流层延迟为绝对值。GAMIT处理GPS数据后，提取5 a各测站的对流层延迟序列。

1.2 GPS结果可靠性验证

IGS提供的GPS站对流层延迟值具有较高精度。中国地壳运动监测网络有若干GPS站，本文以LHAS、WUHN两站为验证样本，与对应的IGS提供的对流层延迟值比较，见图1。图中实线为IGS对流层延迟，三角形点线为作者利用中国地壳运动监测网络解算的对流层延迟。

由图1可见，WUHN站对流层延迟与IGS对流层延迟非常吻合，LHAS站对流层延迟与IGS结果基本一致，证明本文解算的对流层延迟结果准确可靠。

图1 作者解算对流层延迟与IGS对流层延迟比较Fig.1 Comparison of tropospheric delay solved by authors with that by IGS

2 基于经验模态分解的GPS可降水量趋势项提取

经验模态分解(empirical mode decomposition，简称EMD)是Huang等［10］于1998年提出的，可对非平稳数据进行平稳化处理，将复杂信号分解为有限本征模函数(IMF)和趋势项，各IMF分量含原信号不同时间尺度的局部特征。经验模态分解的理论及实现过程见文献［11－12］。

在提取中国地壳运动监测网络各GPS站2000～2004年对流层延迟序列的基础上，结合同期气压、温度观测值，经Black模型处理，得到相应站的可降水量序列［9］。部分 GPS站点因无相应的气象观测数据，未得可降水量序列。对能获可降水量序列的14个站，使用经验模态分解并提取趋势项，用于分析不同气候类型的GPS可降水量变化情况。

3 不同气候类型的GPS可降水量变化

QION处于热带季风气候区域。由图2可见，该站的GPS可降水量变化趋势为2000～2002年缓升，2002～2004年降(从42 mm降至39 mm)。

图2 GPS可降水量变化趋势(热带季风气候类型)Fig.2 The trend of GPS precipitable water vapor(tropical monsoon climate)

中国地壳运动监测网络的 WUHN，SHAO、KMIN、GUAN、XIAM位于亚热带季风气候类型区域［13］。由图3可见，处于该气候区域的大部分GPS站，除 KMIN站外，可降水量总体变化趋势为降。GUAN和XIAM两站可降水量变化为平缓上升，后再持续下降。SHAO在2002-06之前升，此后降。WUHN站可降水量变化为降-缓升-降。KMIN站点海拔明显高于其他站，因而该站可降水量变化趋势为先降后升。

图3 GPS可降水量变化趋势(亚热带季风气候类型)Fig.3 The trend of GPS precipitable water vapor(sub-tropical monsoon climate)

温带季风气候范围为北纬35°～55°。从图4可见，该气候类型的4个站的可降水量变化趋势基本一致，变化趋势为先降后升。

URUM站点属于温带大陆性气候。从图5可以看出，URUM站可降水量变化趋势为先升后降。

图4 GPS可降水量变化趋势(温带季风气候类型)Fig.4 The trend of GPS precipitable water vapor(temperate monsoon climate)

图5 GPS可降水量变化趋势(温带大陆性气候类型)Fig.5 The trend of GPS precipitable water vapor(temperate continental climate)

处于青藏高原高寒气候区域的GPS站的可降水量明显低于其他区域，原因可能是其温度低、海拔高。由图6可知，XNIN与LHAS两站的可降水量变化趋势为上升，而DLHA站的变化趋势为缓升-下降。

4 结论

图6 GPS可降水量变化趋势(青藏高原高寒气候类型)Fig.6 The trend of GPS precipitable water vapor(Alpine climate)

选取中国地壳运动监测网络的GPS数据，结合气象数据，处理并获得各站GPS可降水量序列，继而用经验模态分解得到各站点的可降水量变化趋势，按照中国气候类型对各站点进行划分并比较。除温带季风气候类型的GPS站可降水量变化为先降后升外，其他气候类型区域的大部分GPS站的可降水量变化均呈现先升后降的趋势特点。本文仅基于2000～2004年数据进行研究，下一步可望针对更多的中国陆态环境监测网络GPS站、更长期的观测数据，进行该方法的研究和验证。

1 王勇，柳林涛，许厚泽，等.利用GPS技术反演中国大陆水汽变化［J］.武汉大学学报:信息科学版，2007，32(2):152－155.(Wang Yong，Liu Lintao，Xu Houze，et al.Retrieving change of precipitable water vapor in chinese mainland by GPS technique［J］.Geomatics and Information Science of Wuhan University，2007，32(2):152 －155)

2 Bevis M，Businger S，Herring T A，et al.GPS meteorology:remote sensing of atmospheric water vapor using the global positioning system［J］.J Geophys Res，1992，97:15 787 －15 801.

3 袁招洪，顾松山，丁金才.数值模式预报延迟量与GPS测量的比较研究［J］.南京气象学院学报，2006，29(5):581－290.(Yuan Zhaohong，Gu Songshan，Ding Jincai.Comparison of MM5 model-simulated and GPS-observed zenith delay［J］.Journal of Nanjing Institute of Meteorology，2006，29(5):581 －290)

4 李国翠，李国平，陈小雷.强降雪天气中GPS可降水量与地面空气湿度的综合分析［J］.高原气象，2011，30(6):1 626－1 632.(Li Guocui，Li Guoping，Chen Xiaolei.Comprehensive analyses on GPS precipitable water vapor and surface humidity parameters during severe snowfall weather［J］.Plateau Meteorology，2011，30(6):1 626 －1 632)

5 李国平，陈娇娜，郝丽萍.基于GPS-PWV的不同云系降水个例的综合分析［J］.武汉大学学报:信息科学版，2011，36(4):384 － 388.(Li Guoping，Chen Jiaona，Hao Liping.Case study of the rainfall processes in different cloud systems based on GPS-PWV data in chengdu plain［J］.Geomatics and Information Science of Wuhan University，2011，36(4):384 －388)

6 宋淑丽.地基GPS网对水汽三维分布的监测及其在气象学中的应用［D］.上海:中科院上海天文台，2004.(Song Shuli.Sensing three dimensional water vapor structure with ground-based GPS network and the application in meteorology［D］.Shnghai:Shanghai Astronomical Observatory，Chinese A-cademy of Sciences，2004)

7 Duan J，Bevis M，Fang P，et al.GPS Meteorology:direct estimation of the absolute value of precipitable water［J］.J Appl Meteorol，1996，35:830 －838.

8 李征航，徐晓华，罗佳，等.利用GPS观测反演三峡地区对流层湿延迟的分布及变化［J］.武汉大学学报:信息科学版，2003，28(4):393 －396.(Li Zhenghang，Xu Xiaohua，Luo Jia，et al.Inversion of the distribution and variation of ZWD over the Three Gorge area with GPS observation［J］.Geomatics and Information Science of Wuhan University 2003，28(4):393－396)

9 王勇，刘严萍.地基GPS气象学原理与应用研究［M］.北京:测绘出版社，2012.(Wang Yong，Liu Yanping.Theory and application of ground-based GPS meteorology［M］.Beijing:Surveying and Mapping Press，2012)

10 Norden E H，Shen Z，Long S R，et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis［D］.Royal Society A:Mathematical，Physical and Engineering Sciences，1998.

11 王勇，杨晶，张立辉，等.基于经验模态分解与神经网络的信号预测［J］.大地测量与地球动力学，2011(6):121－124.(Wang Yong，Yang Jing，Zhang Lihui，et al.Analysis of signal prediciton based on EMD and ANN［J］.Journal of Geodesy and Geodynamics，2011(6):121 －124)

12 朱金龙，邱晓辉.正交多项式拟合在EMD算法端点问题中的应用［J］.计算机工程与应用，2006，23(2):72 －74.(Zhu Jinlong，Qiu Xiaohui.Application with orthogonal polynomial algorithm in the empirical mode decomposition endpoint problem［J］.Computer Engineering and Application，2006，23(2):72 －74)

13 邹友峰，王勇，闻德保，等.利用不同气候类型的GPS可降水量比较研究［J］.武汉大学学报:信息科学报，2012，37(5):573 － 576.(Zou Youfeng，Wang Yong，Wen Debao，et al.GPS precipitable water vapor of different climate types［J］.Geomatics and Information Science of Wuhan University，2012，37(5):573 －576)

STUDY ON CHANGE OF PRECIPITABLE WATER VAPOR WITH GPS BASED ON EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION

Liu Yanping1)，Wang Yong2)，Wen Debao3)
1)School of Civil Engineering，Central South University，Changsha 410075
2)School of Geology and Geomatics，Tianjin Chengjian Univesity，Tianjin 300384
3)School of Traffic and Transportation Engineering，Changsha University of Science＆ Technology，Changsha410004

A method of empirical mode decomposition was used to processe precipitable water vapor time series during 2000－2004 from GPS data of Crustal Movement Observation Network of China(CMONOC)and change trend of precipitable water vapor at every GPS station was obtained.The result of classification and comparison for the change trend indicates that the change trend in tropical monsoon climate zone，monsoon climate of subtropical zone，temperate continental climate zone and alpine climate zone is first up and then down;the change trend in temperate monsoon climate zone is first down and then up.

GPS;empirical mode decomposition;precipitable water vapor;CMONOC

P228.42

A

1671-5942(2014)05-0156-04

2013-05-17

湖南省研究生科研创新项目(CX2012B061);大地测量与地球动力学国家重点实验室开放基金项目(SKLGED2013-5-5-E);河北省教育厅重点项目(ZH2012060);国家自然科学基金项目(41174001)。

刘严萍，女，1979年生，讲师，博士生，主要从事GPS应用研究。E－mail:liuxiawy@126.com。

王勇，男，1978年生，博士，教授，主要从事GPS气象学、InSAR大气校正研究。E－mail:wangyongjz@126.com。