利用超快速星历进行数值天气预报的可行性研究

马会军

（新疆地矿局第七地质大队，新疆 乌苏833000）

水汽是水分和热量传递的基质，是一个极不稳定的气象参数，影响着辐射平衡、能量输送、云的形成和降水。自1992年实现用地基GPS遥感大气水汽以来［1］，其估计大气可降水量PWV的精度不断得到改善和证实［2－5］，该技术在气象学领域的应用日益受到重视［6］。高精度解算PWV主要受卫星轨道精度影响［7］，而卫星轨道精度由卫星星历决定。目前，利用最终精密星历地基静止平台GPS测量水汽含量精度可达1 mm，满足数值天气预报的精度要求［8］。但IGS精密星历延迟为13 d，不能满足数值天气预报等实时业务的需求。IGS中心从2000年开始提供可实时获取的超快速星历，这意味着利用超快星历的预报轨道和预报钟差能一定程度上满足某些用户要求［9］。

本文基于地基GPS遥感大气水汽原理，结合香港CORS网的观测数据进行处理，采用超快速星历估计PWV，并与IGS精密星历估计的PWV和无线电探空资料反演的PWV进行比较分析，探讨利用超快速星历估计PWV用于数值天气预报的可行性。

1 地基GPS遥感大气水汽原理

GPS信号在传播过程中会受到中性大气层和电离层的影响而产生延迟和弯曲。其中，电离层延迟部分可利用电离层的弥散特性通过双频接收机来消除99%的影响，中性大气层延迟可表示为［10］

式中：Nd，Nw分别为干、湿折射率指数；HD为静力学延迟；WD为湿延迟。通过映射函数，将大气延迟转换到天顶方向 则天顶总延迟ZTD为

式中：ZHD为天顶静力学延迟；Z WD为天顶湿延迟。

天顶总延迟ZTD可利用GA MIT等高精度GPS数据处理软件求解，天顶静力学延迟ZHD可通过Saastamoinen模型很好的估计得到，由此可分离得到天顶湿延迟ZWD，而PWV与ZWD成比例关系，有

式中：Π为转换系数；Tm为地表加权平均温度；K′2、K3和Rv均为常数。

2 实验数据和方案

实验数据选用香港CORS网中6个参考站2011年年积日152～171的20 d（6月1日～6月20日）的观测文件和气象文件，以及相应时段的IGS精密星历文件和IGU超快速星历文件，6个站分别是粉岭（HKFN）、小冷水（HKSL）、昂坪（HKNP）、昂船洲（HKSC）、石碑山（HKOH）和黄石（HKWS）。下载香港地区King’s Par k探空站相应时段的数据，以验证地基GPS遥感大气水汽的精度。CORS网中各参考站及探空站的分布如图1所示。

GA MIT是高精度的基线解算软件之一，利用IGS最终精密星历进行解算时，对流层的解算精度可达5 mm，转化为可降水量的精度约1 mm［6］。考虑到香港地区濒临海域，需在解算中引入海潮模型。由于香港CORS网中各站距离较近，为了获取绝对PWV，需引入网外辅助站。此外，采用GA MIT软件进行PWV解算 还要涉及解算模式映射函数和大气荷载模型等参数的设置。采用GA MIT求解PWV的主要参数设置如表1所示。

表1 GAMIT求解PWV的方案及主要参数

3 实验结果分析

从图1可看出，King’s Par k探空站与昂船洲（HKSC）站相距最近。二者距离约2．5 k m，由King’s Par k探空资料反演的PWV与昂船洲站的PWV具有较好的可比性。图2上部为昂船洲站分别由IGS精密星历和IGU超快速星历解算得到的PWV序列，及由King’s Par k探空资料反演得到的PWV序列，下部为最终精密星历和超快速星历计算结果的差值。

从图2可看出，由IGU超快速星历、IGS精密星历和探空资料解算的PWV序列在趋势上基本一致，且超快速星历和最终精密星历的结果在数值上相当接近，计算结果的最大差异不超过3 mm。进一步采用最小二乘法分别拟合IGS精密星历和探空资料解算的PWV序列，及IGU超快速星历和IGS精密星历解算的PWV序列间的线性关系，并计算两组数据的RMS和相关系数，分别如图3和图4所示。

由图3可知，昂船洲站由IGS精密星历解算的PWV与探空PWV间的相关系数为0．934 4，均方根误差RMS为3．2 mm，两者具有很好的一致性。因此，地基GPS遥感大气水汽的精度是稳定可靠的 由图4可知 昂船洲站分别以精密星历与超快速星历解算的PWV序列的相关系数为0．999 4，均方根误差RMS为0．24 mm，可见，采用超快速星历得到的PWV与精密星历结果一致 而超快速星历可以实时获取。因此，采用超快速星历估计PWV用于数值天气预报是切实可行的。

图2 昂船洲站分别以IGS精密星历和IGU超快速星历解算的PWV序列及探空PWV序列

图3 IGS最终精密星历和探空资料解算的PWV序列间的线性拟合图

4 结束语

超快速星历可以实时获取，满足数值天气预报等实时业务的需求。本文依托香港CORS网的实测数据进行实验，对比分析昂船洲站分别由IGU超快速星历、IGS精密星历和探空资料解算的PWV序列，三者在趋势和数值上表现出较好的一致性，其中分别以精密星历与超快速星历解算的PWV序列的相关系数超过0．99。实际应用中，可以利用超快速星历替代精密星历估计PWV进行准实时的数值天气预报。

图4 IGU超快速星历和IGS精密星历解算的PWV序列间的线性拟合图

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