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    聯(lián)合地基GNSS及空基GNSS掩星探測水汽三維分布

    2020-02-18 05:23:26鄂盛龍夏朋飛許海林羅穎婷譚理慶
    導航定位與授時 2020年1期
    關(guān)鍵詞:掩星香港地區(qū)探空

    吳 昊,鄂盛龍,夏朋飛,許海林,羅穎婷,譚理慶

    (1.廣東電力科學研究院,廣州 510080;2.武漢大學GNSS技術(shù)研究中心,武漢 430072)

    0 引言

    全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satel-lite System,GNSS)能夠有效地服務(wù)于全球?qū)Ш脚c定位,此外,GNSS技術(shù)又擴展應(yīng)用到全球氣候監(jiān)測與極端天氣的預(yù)報[ 1-3]。目前,利用GNSS技術(shù)探測地球大氣已成為國內(nèi)研究的熱點之一[ 1-5]。作為一種新的大氣探測手段,GNSS技術(shù)能夠準實時、無需人為干擾、全天候地服務(wù)大氣科學的研究[ 6-10]。根據(jù)觀測模式的不同,GNSS探測技術(shù)可以分為空基GNSS技術(shù)和地基GNSS技術(shù)[ 8-10]??栈鵊NSS掩星技術(shù)能夠提供高垂直分辨率、高精度、全球覆蓋的中性大氣層到電離層的多級大氣剖面產(chǎn)品。然而,受制于衛(wèi)星星座的分布及數(shù)量,目前空基掩星技術(shù)還無法實時地服務(wù)于全球數(shù)值天氣預(yù)報模式[10]。

    地基GNSS系統(tǒng)探測大氣是利用平差的方法從觀測數(shù)據(jù)中估算出天頂對流層延遲(Zenith Tropospheric Delay,ZTD),將其作為研究對流層大氣的背景場。通常ZTD可以分為2個部分,即天頂對流層干延遲(Zenith Hydrostatic Delay,ZHD)和天頂對流層濕度延遲(Zenith Wet Delay,ZWD)。ZWD中含有大氣水汽的信息,因此,利用一定的數(shù)學模型可以從ZWD中反演出大氣水汽的分布[ 8-10]。

    為了提高GNSS技術(shù)探測大氣水汽分布的質(zhì)量,文中試圖利用無線電掩星產(chǎn)品輔助地基GNSS技術(shù)反演水汽三維分布信息。對流層天頂干延遲模型、濕度轉(zhuǎn)換因子以及層析模型上邊界的高度是影響層析結(jié)果的3個關(guān)鍵的參數(shù)。首先,根據(jù)無線電掩星提供的高垂直分辨率的大氣產(chǎn)品標定了對流層干延遲模型;然后,建立新的區(qū)域性大氣加權(quán)平均溫度模型,提高了濕度轉(zhuǎn)換因子的精度;最后,根據(jù)掩星提供的大氣產(chǎn)品確定了水汽層層頂,將其作為層析模型的上邊界層。利用香港地區(qū)2017年6月份的數(shù)據(jù)進行試算和分析,反演結(jié)果驗證了上述方法的可行性。

    1 標定對流層干項延遲及濕度轉(zhuǎn)換因子

    與對流層濕項延遲相比,對流層干項變化較為平穩(wěn),通過建立經(jīng)驗?zāi)P涂梢暂^為精確的估算。國內(nèi)外研究者建立了許多全球或區(qū)域性的天頂對流層干延遲經(jīng)驗?zāi)P?。其中,較為常用的主要包括如下3個:Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型[ 11-13]。然而,經(jīng)典的對流層干延遲模型存在著系統(tǒng)性的偏差,可以利用高精度的氣象產(chǎn)品對其進行修正,如探空和掩星產(chǎn)品。利用高精度氣象產(chǎn)品估算ZHD的數(shù)學公式如下[9]

    (1)

    (2)

    其中,k1為常數(shù),其經(jīng)驗值通常取為k1=77.6K/mbar;Pd為大氣干壓強;Pw為大氣水汽壓;T為溫度;Rd和Rw分別為干普適氣體常數(shù)和濕普適氣體常數(shù)。

    選取2007—2016年中六月份與香港地區(qū)共址的COSMIC (The Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere, and Climate)和GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment)掩星事件,將wetPrf產(chǎn)品利用式(1)和式(2)的計算結(jié)果分別與三種經(jīng)典ZHD模型的計算結(jié)果進行了比較,其統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

    表1 掩星產(chǎn)品計算的ZHD與經(jīng)典ZHD模型計算的ZHD的差Tab.1 Bias of ZHD between radio occultation-derived and ZHD models-derived cm

    從表1可以看出,將無線電掩星產(chǎn)品估算的ZHD(ROZHD) 視為參考值,三種經(jīng)驗?zāi)P团c參考值之間都存在一定的偏差。其中,Sasstamoinen模型估算的ZHD (SAAS) 與參考值之間的偏差優(yōu)于0.93cm,這個精度遠遠高于Hopfield模型和Black模型估算的ZHD(HOPE和BLA)。此外,HOPF的精度要優(yōu)于BLA。為了提高ZHD的估算精度,文中試圖利用Hopfield模型的表達形式來修正Sasstamoinen模型。

    (3)

    這里,a、b和c為區(qū)域性標定模型的系數(shù)。通過2007—2016年6月份與香港地區(qū)共址的COSMIC和GRACE掩星產(chǎn)品來估算這3個參數(shù)。精確獲取ZHD后,便可從ZTD中分離出ZWD,利用濕度轉(zhuǎn)換因子便可得到大氣水汽含量,而濕度轉(zhuǎn)換因子是關(guān)于大氣加權(quán)平均溫度的函數(shù)[14-15]

    (4)

    (5)

    其中,ρv為水的密度,且ρv=103kg/m3;k1、k2、k3都為常數(shù),取值分別為k1=77.6K/hPa,k2=70.4K/hPa,k3=3.739×105K/hPa;md和mw分別為干和濕大氣的摩爾質(zhì)量,取值分別為md=28.96kg/kmol,mw=18.02kg/kmol;R表示普適氣體常數(shù),取值為R= 8314Pa·m3·K-1·kmol-1。

    根據(jù)所選取的香港地區(qū)2007—2016年的COSMIC和GRACE無線電掩星產(chǎn)品(RO),利用式(5)便可估算出大氣加權(quán)平均溫度Tm,建立二階擬合關(guān)系如圖1所示。

    圖1 大氣加權(quán)平均溫度二階擬合圖Fig.1 Second-order fitting of atmospheric weighted average temperature

    從圖1可以看出,利用二階模型擬合的大氣加權(quán)平均溫度模型與掩星產(chǎn)品獲得的Tm具有較好的一致性,二者偏差的RMS值優(yōu)于2.43K。圖1擬合出的結(jié)果便為相關(guān)地區(qū)大氣加權(quán)平均溫度的模型

    (6)

    式中,Ts表示地表處的大氣溫度。

    為了檢驗新的Tm模型的精度,文中將45004探空測站2017年的探空產(chǎn)品利用式(5)計算獲得的Tm作為真值。此外,文中又分別評估了Bevis模型[16](Tm=70.2+0.72Ts)及Wang[17]等香港區(qū)域性模型(Tm=113.29+0.5863Ts)計算的Tm與探空資料估算Tm的差值,如表2所示。

    表2 模型估算的Tm與真值的差值Tab.2 Bias of Tm between models-derived and radiosonde-derived K

    表2顯示了新的模型(NTm)估算的結(jié)果要明顯優(yōu)于Bevis模型結(jié)果(BTm)和Wang模型結(jié)果(WTm)。新的模型與真值之間的偏差的RMS值優(yōu)于2.94K,偏差的變化幅度為[-3.70, 7.19]。

    2 新的確定水汽層層頂?shù)姆椒?/h2>

    層析網(wǎng)格劃分的上下限的高度是從地面到對流層頂。實際上,從某個高度到對流層頂?shù)膮^(qū)域中水汽密度接近于0[9]。由于其值太小,在實際的反演過程中得到的反演結(jié)果通常出現(xiàn)負值或異常值。為了提高對流層層析的精度,有學者定義了某個低于對流層頂?shù)母叨茸鳛閷游龅纳舷薷撸⒚麨樗麑訉禹擺9-10],將其作為水汽反演的上限高度。為了精確地確定水汽層層頂?shù)母叨龋疚奶岢隽艘环N新的方法確定水汽層層頂。

    在某個高度h上的大氣可降水量PWVh可以表示為水汽密度的積分

    (7)

    其中,ρw表示液態(tài)水密度;ρk表示水汽密度。

    則在垂直方向上,PWV呈現(xiàn)近似高斯指數(shù)函數(shù)分布

    (8)

    其中,PWV0為地表處的PWV;H為大氣層等效高度。

    通過對式(8)求導,便可得到不同高度處的斜率Kh

    Kh=tan(α)

    (9)

    理論上,當Kh接近為0時,便對應(yīng)為水汽層層頂?shù)母叨?。為了確定水汽層層頂?shù)母叨?,需要找到合適的Kh。本文定義當α=179.9°時對應(yīng)的高度為水汽層層頂。通過香港地區(qū)2007—2016年6月份的掩星反演產(chǎn)品計算出香港地區(qū)水汽層層頂高度的變化,如圖2所示。

    圖2 利用掩星產(chǎn)品定義的香港地區(qū)水汽層層頂高度隨時間變化的規(guī)律Fig.2 Determining the water vapor top using radio occultation products in Hong Kong

    從圖2可以看出,香港地區(qū)6月份水汽層層頂變化范圍為9.0km~10.6km。為了方便計算,文中求取水汽層層頂?shù)钠骄?.5km作為香港地區(qū)6月份的水汽層層頂。

    3 試驗分析

    選取香港地區(qū)12個連續(xù)氣象監(jiān)測站2017年6月份的觀測數(shù)據(jù)進行試算。利用Bernese 5.2軟件進行處理獲取天頂對流層延遲ZTD,基于式(3)對Sasstamoinen模型進行改正后得到ZHD,然后從ZTD中分離出ZWD。根據(jù)式(6)估算的大氣加權(quán)平均溫度代入式(4)中來獲取濕度轉(zhuǎn)換因子。選用Niell投影函數(shù)將ZWD投影到斜路徑方向上SWD后,利用濕度轉(zhuǎn)化因子將SWD轉(zhuǎn)換為斜路徑水汽含量SWV。把研究的香港地區(qū)在水平方向上劃分5×5=25個網(wǎng)格,如圖3所示。在垂直方向上,0.8km以下每400m劃分一層,共2層;在0.8km~8.6km以上每600m劃分一層,共13層;8.6km~9.5km劃分一層,故垂直網(wǎng)格共劃分成16個網(wǎng)格,則總網(wǎng)格為16×5×5=400個。選取Flores提出的經(jīng)典的對流層層析方法,便可反演出水汽的三維分布信息。

    圖3 水平方向?qū)游鼍W(wǎng)格劃分及測站的分布Fig.3 Horizontal distribution of GNSS stations and the division of voxels

    根據(jù)上述的數(shù)據(jù)處理方式,每0.5h輸出一次結(jié)果。限于篇幅,圖4僅僅給出了第160d的處理結(jié)果。

    圖4 水汽的三維分布信息Fig.4 3D distribution of water vapor

    由圖4可以看出,2017年第160d的水汽主要集中在5km以下,而在5km以上水汽含量較少。隨著時間的變化,0.8km~5km處的水汽密度發(fā)生較為明顯的變化。為了檢驗優(yōu)化后的層析結(jié)果,文中又利用傳統(tǒng)的層析方法反演出對流層水汽密度值。將45004探測站的觀測產(chǎn)品作為真值分別檢驗優(yōu)化后的層析結(jié)果(Opti)和傳統(tǒng)的層析結(jié)果(Trad),如圖5所示。

    圖5 層析結(jié)果與探空產(chǎn)品比較Fig.5 Statistical results between Opti & Trad and Radisonde

    由圖5可以看出,層析反演的水汽密度值與探空產(chǎn)品的變化趨于一致。當水汽密度在空間上存在逆增層的情況下,層析水汽技術(shù)不能很好地反演出這種情況;Opti結(jié)果要稍好于Trad。此外,從圖5中還可以看出,Opti、Trad與Radiosonde在5km以上符合性較好,在5km以下差距較大。為了統(tǒng)計層析技術(shù)估算的水汽密度與探空水汽密度值之間的差距,文中分段分別統(tǒng)計了2017年6月份5km以下和5km以上的層析水汽值與探空水汽值的差值,如表3所示。

    表3 Opti和Trad與Radiosonde偏差統(tǒng)計圖Tab.3 The statistical results between Opti & Trad and Radisonde

    由表5可以看出,在5km以下由于存在逆增層現(xiàn)象,故Opti、Trad與Radiosonde的偏差較大,而在5km以上偏差較小。Opti與Trad相比,在5km以下精度提高了1.24g/m3,在5km以上提高了0.22g/m3。

    4 結(jié)論

    利用無線電掩星產(chǎn)品輔助地基GNSS探測大氣水汽的空間分布。針對對流層層析過程中3個關(guān)鍵技術(shù)進行優(yōu)化:1)利用無線電掩星歷史資料標定傳統(tǒng)的Sasstamoinen干延遲模型,并建立了區(qū)域性大氣加權(quán)平均溫度模型,提高濕度轉(zhuǎn)換因子的精度;2)精確地估算了水汽層層頂?shù)母叨?,將其作為層析網(wǎng)格的上邊界層。選取了香港地區(qū)12個監(jiān)測站2017年6月份的觀測數(shù)據(jù)進行試算,將反演的結(jié)果與探空產(chǎn)品進行比較和統(tǒng)計,驗證了優(yōu)化后層析方法的可行性和有效性。

    致謝非常感謝香港特別行政區(qū)地政署測繪局提供的GNSS觀測數(shù)據(jù)及氣象觀測數(shù)據(jù)。非常感謝UCAR提供的COSMIC和GRACE掩星觀測產(chǎn)品。

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