利用ECMWF和GPS估计大气可降水量

杨友森

(中冶集团武汉勘察研究院有限公司, 湖北 武汉 430000)

0 引言

连续运行参考系统(Continuously Operating Reference Stations,CORS)凭借着其定位精度高、覆盖范围广、实时、全天候、时空分辨率高等优点,已经广泛被用于定位、地震、气象等各个方面。在全球定位系统(Global Positioning System,GPS)反演水汽中,气温和气压等气象参数是估计PWV的必要参数,但绝大部分CORS网中都缺少气象参数,因此,很多学者在这方面进行了研究。ANDREI[1]利用数值天气模型插值得到全球18个国际GNSS服务站(International GNSS Service,IGS)站的气象参数,插值结果与IGS站实测的结果一致,用插值气象参数计算的对流层延迟的偏差为4.5 cm。SCHULER[2]利用美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)的格网数据插值得到印度21个GPS站的地表气象参数,并利用得到的气象参数进行估计大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV),证明了利用数值天气预报模型进行气象参数插值及PWV估计的可能性,但在高度起伏大的地形精度稍差。王俊杰等[3]利用NCEP资料对香港地区的GPS测站气温和气压进行插值,并在插值过程中顾及平均海平面高改正,进一步提高气象数据和估计PWV的精度。赵静旸等[4]利用ECMWF资料插值中国地区的气象参数并估计PWV,结果表明气温的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)在2.45 K,气压的RMSE在0.85 hpa,估计的大气可降水量RMSE在1 mm左右,且精度受经度和季节影响,中国东部的精度高于西部,夏季精度高于冬季。这些研究表明利用再分析资料插值气象参数及估计GPS/PWV的可行性,本文将对ECMWF在河南地区的精度进行评定,以此解决河南CORS系统无气象参数的问题。

1 数据简介

欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF)提供6 h时间分辨率,每天4次的全球网格数据[5-6]。网格平面分辨率最小为0.125°×0.125°,分层数据有60层,包括温度、气压、位势等,地面数据有温度,气压等。本文选用平面分辨率0.5°×0.5°,时间分辨率6 h的地面温度、位势高和平均海平面气压的数据。

(1)实测气象数据:开封站(HAKF)、平顶山站(HAPD)的气象数据(m文件);

(2)CORS观测数据:开封站(HAKF)、平顶山站(HAPD)、洛阳站(HALN)、郑州站(ZZGY)、南阳站(NYNZ)、舞阳站(LHWY)、新乡站(XXYY)、周口站(HAZK);

(3)IGS站数据:长春站(CHAN)、泰国站(CUSV)、拉萨站(LHAZ)、上海佘山(SHAO)、乌鲁木齐(URUM);

(4)无线电探空数据[7]:河南郑州(57083)和南阳(57178)两个探测点的探空数据。

2 测站气象参数估计

2.1 格点选择

根据GPS测站的经度、纬度,确定该测站所属网格。

2.2 求四个格网点在平均海平面上的气象参数

气压数据就是在平均海平面高度上,故不需转化。温度数据为地面温度,所以需根据位势数据把四个格网点的温度转化为平均海平面温度。

T=Ts+0.006 5H

(1)

式中,T为格点在平均海平面高度的温度；Ts为格点温度;H为格点位势高。

2.3 求GPS测站在平均海平面上的气象参数

根据平均海平面高度上四个格点气象参数,反距离加权插值(Inverse Distance Weighted，IDW)得到GPS测站在平均海平面高度上的气象参数[8]。

2.4 将测站在平均海平面上的气象参数转化到测站高度

将测站在平均海平面高度上气象参数转化到测站实际位置

PGPS=P(1-2.26×10-5h)5.225

(2)

TGPS=T-0.006 5h

(3)

式中,PGPS,TGPS分别为测站在某一时刻的气压和气温；h为位势高。

2.5 测站气象参数在时间域上的插值[9]

由于ECMWF每天只提供4个时间点的网格数据,本文利用拉格朗日插值法,以d为单位,得到每小时的气象数据。

3 精度分析

根据上述方法计算出开封站和平顶山站2016年年积日069～084的气压和气温,将实测的气象参数作为真值,对插值的结果进行精度分析,进而用插值的气象参数估计GPS/PWV,与实测/PWV进行对比分析。目前估计PWV精度最高的为无线电探空站,河南省内只有郑州和南阳两个无线电探空站,因此,利用ECMWF插值得到郑州和南阳2016年年积日025～039的GPS/PWV,与无线电探空(Radio Sounding)的PWV进行对比分析,进一步对ECMWF的插值精度进行验证。

3.1 气象参数的精度分析

图1～图2为开封站和平顶山站ECMWF插值的气温气压与实测气象数据的对比图,可得到如下结论:

(a) 平顶山站

(a) 平顶山站

(b) 开封站图2 气温序列对比图

(1)从整体上看,两个测站插值的气象数据与实测数据走势相同,相关性较好。

(2)插值的气压与实测气压曲线基本重合,精度非常的高。从图1可看出,ECMWF-P曲线与实测-P曲线相比,更加平滑,这是由于ECMWF的时间分辨率为6 h,因此不能反映6 h内天气的突变。

(3)插值的气温与实测气温虽走势相同,但在每天温度最高、最低时偏差较大,下面从误差图进行更加直观的分析,并对精度进行统计,图3～4分别为开封站、平顶山站ECMWF插值的气压和气温的偏差序列图,表1为两测站插值参数的精度统计。

从图3～4、表1可得到如下结论:

(a) 开封站

(b) 平顶山站图3 气压偏差序列对比图

(a) 开封站

(b) 平顶山站图4 气温偏差序列对比图

表1 测站气象参数插值精度统计

(1)两个测站的气压偏差较小,在0 hpa附近浮动,基本维持在3 hpa以内,最大偏差分别为3.0和3.4 hpa。

(2)两个测站的温度偏差相比气压偏差来说,温度的偏差较大,最大偏差为12 K。温度偏差是呈规律性变化的,且与ECMWF插值的气温趋势相似,具有较强相关性。

(3)开封站与平顶山的气压相对误差在0.1%,平均偏差都在1 hpa以内,均方根误差在1 hpa左右,而1 hpa的气压引起的ZHD误差不足2 mm,引起的PWV误差不超过1 mm,因此,ECMWF插值的气压精度很高。

(4)开封站与平顶山的气温平均相对误差都为1.58%,平均偏差在4.5 K左右,均方根误差较大,分别为5.48,5.44 K。在计算PWV的过程中,根据误差传播率知,气温的误差对加权平均温度的影响会被缩小,5 K的误差会引起不足1%的加权平均温度误差,引起的PWV误差为2 mm左右。

3.2 基于ECMWF的GPS/PWV精度分析[10]

GPS/PWV计算过程:(1)利用GAMIT得到天顶对流层总延迟ZTD;(2)利用插值得到的气象参数结合静力学延迟模型解算ZHD,本文选用Black模型;(3)根据ZTD和ZHD得到天顶对流层延迟ZWD;(4)利用ZWD和转换系数得到PWV。

3.2.1 ECMWF-PWV和实测-PWV的精度分析

根据ECMWF的插值气象数据[12],求得开封和平顶山的PWV,与实测气象数据计算的PWV进行对比分析。图5为开封站、平顶山站实测-PWV与ECMWF-PWV的偏差图。

(a) 开封站

(b) 平顶山站图5 PWV偏差序列对比图

从图5和表2得到如下结论:

(1)开封和平顶山两个站,两种方法计算的PWV曲线基本重合,相关性极高。

(2)开封站的PWV偏差基本都在1 mm以内,0 mm上下浮动,最大偏差在1.25 mm。平顶山站PWV的偏差稍大,基本都在1.5 mm以内,最大为1.8 mm。

(1)两个站的平均偏差和均方根误差都特别小,开封站的平均相对误差和均方根误差在0.4 mm左右,平顶山站则在0.5 mm左右,两个站的相对误差都在3.9%

(2)ECMWF-PWV和实测-PWV精度基本相同,气温的相对较大偏差的影响也在过程中被缩小。

表2 测站PWV插值精度统计

3.2.2 ECMWF-PWV和Radio-PWV的精度分析

目前估计大气可降水量精度最高方法就是利用无线电探空技术进行估计PWV,因此,下面就利用河南省仅有的两个探空点,郑州(57083)和南阳(57178),对ECMWF气象参数估计PWV的精度进行评估[11-12]。

选用2016年年积日025～039,共15 d的数据,因为探空数据只有每天的0时和12时两个时间点的数据,所以利用ECMWF求解的PWV也只取这两个时刻的数据。数据包括郑州站(ZZGY)和南阳站(NYNZ)的GPS观测数据、ECMWF地面气温、平均海平面气压、位势高网格数据、郑州和南阳两个无线电探空点的探空数据。

根据上面数据,分别计算郑州站、南阳的ECMWF-PWV和Radio-PWV,图6为郑州、南阳ECMWF-PWV与Radio-PWV对比的时间序列图。由图6可得出:

(a) 郑州站

(b) 南阳站图6 PWV序列对比图

(1)从整体上看,郑州和南阳利用两种方法计算的PWV走势相似,具有良好的相关性。

(2)在年积日031～032、034～035,南阳的PWV急剧上升,查资料知南阳地区这几天都是雨天。在年积日030～031,郑州站的PWV急剧变化,查资料知郑州地区这两天为小雪天气。

(3)不管是南阳还是郑州,在雨雪天气时,两种方法计算的PWV几乎重合,故ECMWF-PWV可以很好反映极端天气,精度不会受极端天气的影响。

下面绘制两个站PWV误差图,更直观地分析ECMWF-PWV精度。图7为郑州站、南阳站ECMWF-PWV与Radio-PWV之间偏差的时间序列图,表3为这两个测站的PWV的平均偏差和均方根误差的精度统计,

(a) 郑州站

(b) 南阳站图7 PWV偏差序列对比图

由图7和表3可得出以下结论:

(1)从总体上看,两个站的PWV都没有出现较大偏差,而且都在0 mm附近上下浮动。

(2)郑州站PWV偏差基本都在2 mm以内,最大偏差发生在年积日039这天,为2.3 mm,但2 mm的偏差对估计PWV来说精度已经非常高。而且郑州的平均偏差和均方根误差都在1 mm以下,因此郑州站ECMWF-PWV精度是非常高的。

(3)南阳站PWV的最大偏差达到了4.2 mm,发生在年积日030,但基本都在4 mm以内。平均偏差为1.62 mm,均方根误差为2.02 mm,相对郑州站的精度来说,南阳站精度稍差,但也完全满足需求,利用GAMIT解算的PWV精度也在1～2 mm。

(4)南阳站相比郑州站精度稍差,可能是因为南阳GPS测站的地址与无线电探空距离较远,而郑州站两个地址距离较近。

表3 ECMWF-PWV与Radio-PWV精度统计

4 结束语

利用ECMWF全球网格数据插值得到河南测站的气象参数,进而得到GPS/PWV,并对气象参数和GPS/PWV的精度进行评估,结论如下:

(1)开封站、平顶山站ECMWF-P与实测-P偏差很小,平均偏差和均方根误差都在1 hpa以内, ECMWF-T与实测-T偏差很小平均偏差和均方根误差都在5 K左右。

(2)利用ECMWF-T、ECPWF-P估计的开封站、平顶山站ECMWF-PWV与实测-PWV平均偏差和均方根误差都在0.5 mm左右,最大偏差为1.8 mm。

(3)郑州站、南阳站的ECMWF-PWV与Radio-PWV相比,郑州站的精度相对较高平均偏差和均方根误差都在1 mm以内,最大偏差为2.3 mm。南阳站精度相对较低,平均偏差为1.62 mm,均方根误差为2.02 mm,最大偏差为4.3 mm,可能是由于GPS站与南阳无线电探空站的距离过远,但这两站PWV的精度完全能达到使用要求。

(4)建立的温度改正模型对开封站、平顶山站的温度改正较好,能提高50%左右的精度。