基于陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域水汽變化分析

歐陽明達，張海東，張英利

(1.信息工程大學，河南 鄭州 450052;2.西安測繪總站，陜西 西安 710054)

0 引 言

中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)(簡稱陸態(tài)網(wǎng)絡(luò))是以GNSS觀測為主，輔以VLBI、SLR和InSAR等空間技術(shù)，結(jié)合精密重力測量和精密水準觀測技術(shù)，對我國大陸及臨近地區(qū)構(gòu)造環(huán)境(地球巖石圈、水圈和大氣圈)變化進行實時監(jiān)測的國家級地球科學綜合觀測網(wǎng)絡(luò)。

陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)260個連續(xù)運行GNSS基準站分布在全國各個地區(qū)，通過高精度GNSS數(shù)據(jù)處理軟件聯(lián)合數(shù)據(jù)處理，可以獲取每個基準站的精確坐標，從而獲得衛(wèi)星與站點間的動態(tài)距離，則我們就可以反過來在原來的后處理方程中，將距離改正模型中的電子密度參數(shù)、水汽含量參數(shù)等看作未知進行解算，從而獲得這些參數(shù)的量值及其變化。這些動態(tài)大氣水汽檢測資料不僅會大大地促進氣象學各分支學科研究工作的進展；也為天氣分析預報、數(shù)值天氣預報、人工影響天氣等領(lǐng)域提供基礎(chǔ)信息，從而為延長災(zāi)害性天氣預報時效和提高預報精度服務(wù)。

利用陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準站試運行的觀測數(shù)據(jù)，計算某地區(qū)基準站站址上空一定時間段內(nèi)可降水汽量的變化情況?？梢詾樵摰貐^(qū)天氣分析預報、數(shù)值天氣預報、人工影響天氣等提供一些參考。

1 地基GNSS反演區(qū)域水汽含量的基本原理

GNSS信號在傳播的過程中，會受到電離層和對流層帶來的信號折射和延遲影響，通過使用雙頻信號技術(shù)可以有效的消除電離層影響；通過獲取GNSS衛(wèi)星精密星歷、精確的測站坐標以及有效的觀測數(shù)據(jù)可以計算出GNSS信號受對流層影響的天頂方向總延遲量，由于總延遲量是由主要受水汽含量影響的濕項延遲分量和由于氣壓、溫度等因素產(chǎn)生的干項延遲分量兩部分組成，因而我們可以利用傳統(tǒng)的經(jīng)驗?zāi)Ｐ陀嬎愠鰧α鲗又蠫NSS信號的干項延遲分量，進而得到GNSS信號的濕項延遲，通過轉(zhuǎn)化函數(shù)，獲取可降水量數(shù)據(jù)(PWV)[1-2]，基本流程如圖1所示。

圖1 獲取可降水量流程

從圖1可以看出，GNSS水汽反演過程，包含了以下幾個環(huán)節(jié)：

1) 第1個環(huán)節(jié)的過程可以通過圖2進行描述，可以看出，只有獲取了精確的測站間基線長度以及精密的衛(wèi)星星歷數(shù)據(jù)才能使獲取的對流層延遲量達到必要的精度。在解算總天頂延遲的過程中應(yīng)首先確?；鶞收咀鴺说臏蚀_性，基線解算應(yīng)能夠獲得較高的相對精度，一般應(yīng)優(yōu)于10-7，因而必須使用高精度后處理軟件進行過程反演[2-3]。目前，常用的軟件有：Bernese GPS Software，GIPSY/OASIS-Ⅱ和GAMIT/GLOBK.對流層對GNSS信號的影響表現(xiàn)在：一是降低信號傳輸速度，這主要取決于大氣的厚度以及信號折射率[4]；二是導致信號的彎曲，由于大氣折射的變化，實際的GNSS信號傳輸途徑是一條曲線。

圖2 獲取天頂方向總延遲量

電磁波在對流層中的延遲量可以表示為

(1)

式中:Nd和Nw為折射數(shù)的干項分量和濕項分量;Hd為Nd趨近于0時的高程值；Hw為Nw趨近于0時的高程值；N為大氣折射率，用來表示溫度、氣壓、水汽壓的函數(shù)，較常用的有線性模型以及負指數(shù)模型，2007年殷海濤[5]等人又提出了一種分段模型收到了較好效果。

2) 在第2個環(huán)節(jié)中，大氣延遲被表示為兩項天頂延遲和映射函數(shù)的乘積：

ZTD=ZHD×dmap(z,p)+

ZWD×wmap(z,p)

(2)

式中:ZHD為天頂靜力學延遲，也稱作是天頂干項延遲；ZWD為天頂濕項延遲；map為與天頂距z、氣象參數(shù)p相關(guān)的映射函數(shù)，映射函數(shù)是與每個延遲的高度角有關(guān)的數(shù)學模型，他的主要用途是進行斜向延遲和天頂延遲之間的相互轉(zhuǎn)換[6]，常用的有NMF、MTT、VMF1等幾種映射函數(shù)模型。根據(jù)地面溫度、氣壓等測量值計算出天頂干項延遲后，用天頂總延遲量減去干項延遲分量(ZHD)便得到濕項延遲分量(ZWD)[7]。

3) 在第3個環(huán)節(jié)中，根據(jù)地面氣溫資料，由經(jīng)驗公式計算出加權(quán)平均溫度Tm或根據(jù)地面氣溫的觀測資料和濕度的氣象探空資料計算出當?shù)丶訖?quán)平均溫度Tm，再根據(jù)Tm計算出轉(zhuǎn)化系數(shù)，利用Businger公式反演出GNSS遙感的可降水量[2]。

2 實驗結(jié)果以及計算分析

采用美國麻省理工大學的GAMIT/GLOBK軟件進行數(shù)據(jù)分析，對華中某地區(qū)5個陸態(tài)網(wǎng)基準站在年積日158～168天的觀測數(shù)據(jù)進行解算。

2.1 實驗數(shù)據(jù)

由于陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準站還在試運行期間，并未進行統(tǒng)一解算，因而選取五個中國地殼運動觀測網(wǎng)絡(luò)工程基準站作為控制解算華中某地區(qū)HBXF、HBZG、HBJM、HBES、WUHN五個陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準站的精確坐標。采用軌道松弛解處理模式，并對基準站進行強約束，其中解基線約束值為0.005 m、0.005 m、0.005 m，設(shè)置天頂延遲參數(shù)每兩小時獲取一個。最后將陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準站觀測數(shù)據(jù)和五個中國地殼運動觀測網(wǎng)絡(luò)工程基準站同步觀測數(shù)據(jù)、GNSS導航電文文件、精密星歷文件、氣象數(shù)據(jù)文件放入相應(yīng)的年積日文件夾下。選取的基準站站點分布如圖3所示，僅以WUHN站為例進行說明。

2．2 精度估計

從計算的Q文件中可以查看解算的精度和可靠性是否符合標準，一般要求，均方根殘差(nrms)在0.3以下，否則，可能是由于未除去大周跳或某一參數(shù)解算有誤[7]。結(jié)果如表1所示，均方根殘差最大值為0.17，平均值為0.163，均在0.3以下，符合解算的精度標準，從表2可以看出，基線解相對精度為10-8，符合解算水汽含量的要求。通過解算得到WUHN站總天頂延遲(Total Zen)、濕項延遲(Wet Zen)、可降水量(PWV)以及氣壓(Press)、溫度(TEMP)估值。

圖3 陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準站分布圖

表1均方根殘差(nrms)統(tǒng)計

年積日NRMS1580.161590.161600.171610.161620.161630.171640.171650.161660.171670.161680.15

表2 基線相對精度統(tǒng)計

2．3 天頂濕項延遲分析

總天頂延遲量減去天頂干項延遲分量得到了某區(qū)域的濕項延遲分量，圖4是WUHN 站總天頂延遲量和濕項延遲量統(tǒng)計圖。

圖4表明，濕項延遲量占到了總天頂延遲的10%左右，與總天頂延遲量呈現(xiàn)出良好的相關(guān)性，說明該站址附近區(qū)域濕項量對于總天頂延遲的變化起著主導的作用。究其原因，從圖5和圖6的氣壓和溫度數(shù)據(jù)來看，該站址以及附近溫度和氣壓變化保持在±10 hPA和±10 ℃之間，反映出氣候變化保持在一個相對恒定的水平。由于干項分量主要受氣溫以及氣壓影響，對于天頂總延遲，它產(chǎn)生變化的主導因素就是濕項分量。

圖4 WUHN站ZTD和ZWD統(tǒng)計圖

圖5 WUHN站氣壓統(tǒng)計圖

圖6 WUHN站溫度示意圖

2．4 可降水量、溫度與實際降水量的對比分析

圖7示出的是WUHN站GNSS水汽含量(PWV)、溫度數(shù)據(jù)(TEMP)以及實際降水觀測數(shù)據(jù)，可以看出，地區(qū)實際降水量和GNSS水汽含量之間并不存在相關(guān)性。只有當水汽含量達到了一定程度的時候，才會發(fā)生降水。降水過程發(fā)生前，水汽含量出現(xiàn)一個緩慢積聚的過程，并在降水時達到峰值后迅速回落。大部分情況下，降水往往出現(xiàn)在高濕和低溫之后，如在時間序列為43處，當?shù)貙嶋H氣象為暴雨黃色預警，3小時實際降水量達到48 mm，此時溫度較之前迅速出現(xiàn)回落，水汽含量達到了69.64 mm，顯示為一個極大值；相同的情況也出現(xiàn)在了后兩次強降水過程中。PWV和溫度呈現(xiàn)出明顯的反相關(guān)關(guān)系，在高濕低溫的條件下，最有可能發(fā)生降水，因而可以用作站址以及附近降水短期預報。基于此，只有實現(xiàn)了GNSS連續(xù)運行觀測基準站分布更加密集，觀測數(shù)據(jù)實時獲取、實時處理的情況下，才能更加準確及時地反映出區(qū)域內(nèi)水汽含量變化態(tài)勢并開展降水短期預報。

圖7 WUHN站PWV、TEMP和降水量統(tǒng)計圖

3 結(jié)束語

通過濕項延遲量分析以及可降水量、溫度和實際降水量對比分析得出，可以得出以下結(jié)論：

1) 天頂干項延遲分量受溫度和氣壓影響，在氣溫和氣壓相對平緩地區(qū)，天頂總延遲量的變化主要受到了濕項延遲的影響。

2)PWV和溫度呈現(xiàn)出明顯的反相關(guān)關(guān)系，在高濕低溫的條件下，最可能有降水現(xiàn)象的發(fā)生，并且在降水前期PWV值出現(xiàn)了緩慢積聚、溫度值急速下降的態(tài)勢，可以用作于短期的天氣預報分析。

3) 地區(qū)實際降水量和GNSS水汽含量沒有相關(guān)關(guān)系，只有當水汽含量達到了一定程度，才會發(fā)生降水。陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準站GNSS水汽含量觀測能夠較好反映站址以及附近水汽變化情況，并實現(xiàn)降水短期預報。因而，只有實現(xiàn)了GNSS連續(xù)運行觀測基準站分布更加密集，觀測數(shù)據(jù)實時獲取、實時處理的情況下，才能更加及時反映出區(qū)域內(nèi)水汽含量變化情況并實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)降水短期預報。

目前，正處于陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)初期，根據(jù)工程進展部署，未來將會有更多的基站建設(shè)，通過實時捕獲站點GNSS觀測數(shù)據(jù)以及氣象觀測數(shù)據(jù)，并進行實時動態(tài)分析，就可以利用GNSS數(shù)據(jù)實現(xiàn)降水短期預報，對區(qū)域水汽預報分析，區(qū)域氣象變化研究必然發(fā)揮重大的作用。

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