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    GPT2模型在大氣可降水量中的估計研究

    2018-09-03 00:56:04王建敏董宏祥席克偉馬天明
    導(dǎo)航定位學(xué)報 2018年3期
    關(guān)鍵詞:探空阜新市阜新

    王建敏,董宏祥,席克偉,馬天明

    (遼寧工程技術(shù)大學(xué) 測繪與地理科學(xué)學(xué)院,遼寧 阜新 123000)

    0 引言

    大氣可降水量(precipitable water vapor,PWV)的計算是目前全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)氣象學(xué)研究的熱點問題之一。文獻(xiàn)[1]對香港地區(qū)已建成的GPS水汽監(jiān)測系統(tǒng)水汽反演進(jìn)行了研究,驗證了解算的PWV時間序列和香港已有的氣象記錄之間有明顯的強(qiáng)相關(guān)性。文獻(xiàn)[2]對武漢地區(qū)連續(xù)運行衛(wèi)星定位系統(tǒng)在GPS氣象學(xué)中的的應(yīng)用進(jìn)行了研究,得到武漢地區(qū)GPS網(wǎng)解算的PWV能夠滿足氣象應(yīng)用要求的結(jié)論。文獻(xiàn)[3]將區(qū)域連續(xù)運行參考站(continuously operating reference stations,CORS)觀測數(shù)據(jù)與周邊國際全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)服務(wù)機(jī)構(gòu)(International GNSS Service,IGS)的測站進(jìn)行聯(lián)測,可以提高CORS站定位精度與獲取的大氣水汽含量的精度。因此研究PWV的產(chǎn)生消亡機(jī)制及其時空動態(tài)變化特征對于短期天氣預(yù)報具有重要的現(xiàn)實意義;然而想要獲得高精度的水汽產(chǎn)品,必須同步獲得測站處的氣象參數(shù),對于沒有安裝氣象傳感器的測站,則只能通過其他手段獲取這些參數(shù)。

    目前GPS氣象學(xué)中最常用的氣象模型是改進(jìn)的全球氣溫氣壓模型(global pressure and temperature 2,GPT2)。文獻(xiàn)[4]對GPT2氣溫、氣壓、水氣壓模型進(jìn)行精度分析,得到GPT2模型在全球范圍內(nèi)有很高的精度和穩(wěn)定性的結(jié)論。文獻(xiàn)[5]對于GPT2模型用于GPS大氣可降水量反演的精度進(jìn)行分析,結(jié)果表明在缺少氣象參數(shù)的情況下,利用GPT2模型能夠得到較為理想的PWV反演結(jié)果。

    本文提出采用GPT2模型提供的氣象參數(shù)結(jié)合阜新CORS站觀測數(shù)據(jù)計算出PWV值的方法,并將解算出的PWV值與美國懷俄明州立大學(xué)(University of Wyoming,UW)提供的探空站高精度PWV值相比較來驗證方法的有效性。

    1 PWV計算與GPT2模型

    (1)

    天頂?shù)母裳舆t量變化范圍相對較小,并且季節(jié)特性較強(qiáng),可以通過模型較好地擬合。濕延遲量始終處在動態(tài)變化中,這是因?qū)α鲗犹幵谳^強(qiáng)的水汽對流過程而導(dǎo)致的。因此在求解濕延遲量時,通常在得到準(zhǔn)確對流層總延遲量后,以從中減掉對流層干延遲量的方式進(jìn)行估計,然后將求解的濕延遲量乘以大氣水汽轉(zhuǎn)換因子∏,得到PWV值[9-11]。大氣水汽含量PWV的計算公式為

    (2)

    式中:PWV為大氣可降水量值;∏為大氣水汽轉(zhuǎn)換因子。

    在進(jìn)行干、濕延遲的求解時,測站處的氣溫、氣壓等氣象參數(shù)是求解PWV過程中的重要參數(shù);在缺少實測氣象數(shù)據(jù)的情況下,可以使用GPT2模型來得到。映射函數(shù)將天頂方向的大氣延遲與斜路徑方向的大氣延遲聯(lián)系起來,因此映射函數(shù)是精確求得中性大氣延遲的前提。

    GPT2是將全球統(tǒng)一映射模型(global mapping function,GMF)與全球氣溫氣壓模型(global pressure and temperature,GPT)在數(shù)學(xué)模型上組合后得到的新氣溫氣壓和映射函數(shù)綜合模型。它使用的是(2001-2010年)全球平均氣溫、氣壓值、濕度值以及維也納1映射模型(Vienna mapping function 1,VMF1)干、濕投影函數(shù)的系數(shù)ah和aw等參數(shù),在計算參數(shù)時,輸入測站的橢球坐標(biāo)(緯度、經(jīng)度、高程)和觀測歷元的簡化儒略日,則GPT2采用插值法計算適用于本地的壓強(qiáng)、溫度、水氣壓,以及干、濕映射函數(shù)系數(shù)參數(shù)值,最后利用5°×5°的格網(wǎng)代替9階9次球諧函數(shù)進(jìn)行函數(shù)表達(dá),大大地提高了模型空間分辨率。同時在經(jīng)驗?zāi)P捅磉_(dá)式中加入了半年周期項并估計了各個周期項的初相,然后分別估計每個格網(wǎng)點上平均周期、年周期和半年周期的氣溫遞減率、壓強(qiáng)遞減率,整體精度有明顯提高。

    建立模型的格網(wǎng)點數(shù)據(jù)集中包含120個月的壓強(qiáng)、溫度、水氣壓,以及干、濕映射函數(shù)系數(shù)和氣溫降低率等。對于這些時間序列,使用最小二乘原理估計每種參數(shù)R的平均值A(chǔ)0、年均值(A1,B1)和半年均值(A2,B2)。參數(shù)隨時間的變化序列為

    (3)

    式中:R為壓強(qiáng)、溫度、水氣壓,和干、濕映射函數(shù)系數(shù)等參數(shù)估計值;A0為各參數(shù)平均值;A1、B1為各參數(shù)年均值;A2、B2為各參數(shù)半年均值;doy為年積日的天數(shù)。

    2 數(shù)據(jù)處理

    2.1 數(shù)據(jù)獲取

    選取2016年年積日為第276~301天期間中國境內(nèi)的2個IGS站和阜新CORS站觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗分析。選取的IGS站點包括:北京房山站(bjfs)、長春站(chan)。選取的阜新CORS站點包括:阜新站(fuci)、彰武站(zhan)、務(wù)歡池站(wuhu)。IGS站的數(shù)據(jù)可從IGS網(wǎng)站上下載。站點位置分布信息如圖1所示。IGS站和阜新CORS站觀測數(shù)據(jù)[13]采樣間隔為30 s,衛(wèi)星截止高度角為15°。PWV對比數(shù)據(jù)由UW網(wǎng)站上下載。

    圖1 測站位置分布

    2.2 數(shù)據(jù)處理過程

    使用GAMIT(10.36)軟件對基線向量進(jìn)行解算,再對大氣延遲量進(jìn)一步處理,可以求得PWV值。GAMIT軟件在處理數(shù)據(jù)時將所需的外部參數(shù)文件存放在對應(yīng)的表文件中,所以在使用時首先應(yīng)檢查處理數(shù)據(jù)的歷元是否在表文件時間范圍內(nèi)。若超出則則將所需表文件進(jìn)行更新,以適應(yīng)當(dāng)前解算歷元的要求。

    在處理中采用GPT2模型提供的氣溫、氣壓、水氣壓,以及對流層干、濕映射函數(shù)系數(shù)[14-16]。在對阜新市CORS數(shù)據(jù)單獨進(jìn)行解算時發(fā)現(xiàn)由于觀測文件中給出的測站初始位置精度較差,導(dǎo)致最終定位結(jié)果精度較差,是因起始坐標(biāo)精度不高,導(dǎo)致定位的精度和基線向量的解算結(jié)果受到影響。為了得到高精度的PWV解算結(jié)果,將阜新CORS觀測數(shù)據(jù)與bjfs和chan 2個IGS站進(jìn)行聯(lián)測,以對阜新CORS觀測站施加坐標(biāo)約束。然后將采用GPT2模型解算的PWV結(jié)果與UW網(wǎng)站提供的PWV對比,驗證GPT2模型在阜新地區(qū)PWV反演中的適用性。

    3 實驗與結(jié)果分析

    由于UW提供的探空站中,沈陽探空站(ZYYY)距離阜新市CORS站距離最近,能較好地反映阜新地區(qū)的氣象數(shù)據(jù)狀況,因此選擇下載ZYYY探空站的氣溫、氣壓、PWV數(shù)據(jù)作為對比。首先將獲取的ZYYY站氣溫、氣壓數(shù)據(jù)與采用GPT2模型內(nèi)插得到的阜新市CORS站氣溫、氣壓對比,驗證GPT2模型的氣溫、氣壓精度;然后將ZYYY站獲取的PWV與解算的CORS站PWV進(jìn)行對比,通過殘差、偏差(Bias)、均方根誤差(root mean square error,RMS)來分析解算的CORS站PWV精度。由于bjfs、chan 2站距ZYYY站距離較遠(yuǎn),在分析阜新地區(qū)氣溫、氣壓、PWV時不具有參考價值,故不進(jìn)行對比分析,只是在解算過程中施加坐標(biāo)約束。

    3.1 GPT2提供的氣溫、氣壓與UW提供數(shù)據(jù)對比

    首先利用ZYYY站提供的實測氣溫對GPT2模型內(nèi)插得到的氣溫進(jìn)行檢驗,由于UW提供的2016年年積日第276~301天期間的數(shù)據(jù)時間分辨率為12 h(UTC 0:00、12:00),為了得到較為準(zhǔn)確的當(dāng)天溫度值,對于2個時刻得到的溫度值取平均作為當(dāng)天的實際溫度;并與GPT2模型得到的fuci、zhan、wuhu站的氣溫對比。從表1中可以看出,偏差最大值為7.56 ℃,最小值為-0.55 ℃,均值為1.14 ℃,且均方根誤差均在4.2 ℃以內(nèi),說明GPT2氣溫模型精度很高。

    表1 氣溫Bias/RMS統(tǒng)計結(jié)果 ℃

    圖2給出了CORS站與ZYYY探空站的氣溫估值隨時間的變化序列,其中橫軸表示年積日;縱軸表示溫度,單位為K。

    圖2 氣溫隨年積日變化

    從圖2可以看出:fuci、zhan、wuhu站氣溫值相近,氣溫呈線性變化,且各站氣溫接近重合,ZYYY站氣溫隨機(jī)分布在各站氣溫線兩側(cè),但溫度最大偏差都在7.6 ℃以內(nèi);在數(shù)據(jù)處理期間,所有CORS站的氣溫值均呈下降趨勢,由于選擇的數(shù)據(jù)時間為正在進(jìn)入北方地區(qū)的冬季時期,因此大氣溫度呈不斷下降的趨勢,這與參數(shù)估計量的變化趨勢保持一致。

    利用ZYYY站提供的實測氣壓對GPT2模型內(nèi)插得到的氣壓進(jìn)行檢驗,從表2中可以看出:偏差(Bias)最大值為8.6 hPa,最小值為-12.2 hPa,均值為-1.32 hPa,且均方根誤差均在5.9 hPa以內(nèi);說明GPT2氣壓模型精度同樣很高。

    表2 氣壓Bias/RMS統(tǒng)計結(jié)果 hPa

    圖3給出了CORS站與ZYYY探空站的氣壓估值隨時間的變化,其中橫軸表示年積日;縱軸表示壓強(qiáng)值,單位為hPa。

    圖3 氣壓隨年積日變化

    從圖3可以看出同期fuci、zhan、wuhu 3站的氣壓值都呈上升的趨勢,但氣壓的變化相對平緩,呈線性變化。

    3.2 PWV精度分析

    采用阜新市CORS站數(shù)據(jù)解算的PWV和ZYYY站2次獲取的PWV均值隨時間的分布序列如圖4所示。

    圖4 阜新CORS解算PWV與ZYYY站PWV對比序列

    從圖4可以看出:阜新市CORS站解算的PWV具有很好的一致性,fuci、zhan、wuhu站PWV最大值和最小值基本吻合;但是阜新市CORS站解算的PWV與ZYYY站PWV值存在微小差異。

    為了比較計算得到的PWV的精度,將計算出的PWV殘差變化和與UW提供的PWV來進(jìn)行對比分析。圖5給出了年積日第276天fuci站計算的PWV殘差序列,從中可以看到:起始時刻殘差值較大,為2.28 mm,隨著解算時長增加,定位的結(jié)果變好,PWV的計算殘差也在降低,殘差值最后穩(wěn)定在1.2 mm左右;說明隨著時間的推移解算得到的PWV可靠性增強(qiáng)。

    圖5 fuci站PWV計算殘差

    表3中給出了阜新市CORS站解算PWV與ZYYY站PWV差值的均值,分別為1.24、1.29、1.27 mm,二者的差值均為毫米級,偏差值均在1.30 mm以下,說明采用阜新市CORS站解算的PWV和探空站獲取的PWV精度相當(dāng)。均方根誤差最大值在距探空站最遠(yuǎn)的fuci站為5.18 mm,最小值在距探空站最近的站zhan站為4.84 mm。從表3可以看出:距離探空站越遠(yuǎn)的CORS站RMS值越大,這是由于CORS站和探空站之間距離增大導(dǎo)致PWV的離散程度增大造成;ZYYY站的PWV值不能完全體現(xiàn)阜新地區(qū)的PWV真實值,但是RMS均在5.20 mm以內(nèi),故ZYYY站的PWV值可作為對比數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

    表3 大氣水汽含量Bias/RMS統(tǒng)計結(jié)果 mm

    在2016年年積日第276~301天期間,采用GPT2模型結(jié)合阜新市CORS站解算的PWV與ZYYY站提供的PWV差值圖,如圖6~8所示,其中橫軸表示年積日;縱軸表示PWV,單位為mm。從圖中可以發(fā)現(xiàn),與探空站差值最大的值為12.13 mm,同樣出現(xiàn)在距離探空站最遠(yuǎn)的fuci站,這同樣說明ZYYY站與阜新CORS站之間的距離對RMS有影響。

    圖6 fuci站PWV與ZYYY探空站PWV差值

    圖7 zhan站PWV與ZYYY探空站PWV差值

    圖8 wuhu站PWV與ZYYY探空站PWV差值

    4 結(jié)束語

    通過GPT2模型獲取實時的CORS站氣溫、氣壓值與UW提供的ZYYY探空站數(shù)據(jù)對比,結(jié)果為氣溫RMS值在4.2 ℃以內(nèi),氣壓RMS值在5.9 hPa以內(nèi),說明在該地區(qū)由GPT2模型提供的氣溫、氣壓值精度很高,能為大氣可降水量的估計提供有力的氣象數(shù)據(jù)。利用CORS站2016年年積日第276~301天期間觀測數(shù)據(jù)對該區(qū)域進(jìn)行PWV反演,反演PWV結(jié)果與ZYYY站PWV對比發(fā)現(xiàn),各站Bias值均在1.3 mm以內(nèi),RMS值均在5.20 mm以內(nèi)。結(jié)果表明,采用GPT2模型結(jié)合CORS站觀測數(shù)據(jù)的方法使得PWV反演結(jié)果能達(dá)到毫米級精度。

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