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    長三角地區(qū)GNSS可降水量直接轉(zhuǎn)換模型研究

    2021-06-07 02:19:56曄韋周嘉陵
    大地測量與地球動力學(xué) 2021年6期
    關(guān)鍵詞:多因子射陽真值

    范 頔 李 黎 劉 彥 韋 曄韋 云 周嘉陵 劉 宇

    1 蘇州科技大學(xué)地理科學(xué)與測繪工程學(xué)院,江蘇省蘇州市學(xué)府路99號,215009 2 蘇州科技大學(xué)北斗導(dǎo)航與環(huán)境感知研究中心,江蘇省蘇州市學(xué)府路99號,215009 3 江蘇省氣象科學(xué)研究所,南京市昆侖路16號,210009

    大氣可降水量(precipitable water vapor, PWV)是表征大氣中水汽含量的主要參數(shù)之一,在強降雨發(fā)生前后PWV值會出現(xiàn)快速聚集和釋放的現(xiàn)象,對實際降水預(yù)報有很好的指示意義,PWV序列資料可應(yīng)用于暴雨短期臨近預(yù)報研究[1]。近年隨著CORS站數(shù)量的快速增加,GNSS-PWV逐步被運用于大氣遙感和氣象預(yù)報中[2-3]。

    國內(nèi)外許多學(xué)者已經(jīng)對獲取GNSS-PWV及其氣象應(yīng)用進(jìn)行了大量研究[4-8]。本文采用2017年長三角地區(qū)7個CORS站的GNSS和氣象數(shù)據(jù),利用線性回歸及最小二乘擬合法建立GNSS-PWV與GNSS-ZTD、地面氣溫(T)、地面氣壓(P)之間的函數(shù)模型,并將利用該模型計算得到的PWV值與GNSS-PWV(作為真值)進(jìn)行比較,以驗證模型的精度,同時利用2018年長三角地區(qū)4個CORS站的GNSS-PWV數(shù)據(jù)對該PWV模型的預(yù)報精度進(jìn)行評估。

    1 數(shù)據(jù)來源及其相關(guān)性分析

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    本文選取長三角地區(qū)7個測站2017年采樣率為1 h的GNSS數(shù)據(jù)及2018年采樣率為3 h的氣象數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù),主要包括PWV、ZTD、地面氣溫、相對濕度和氣壓等,表1為GNSS測站的空間位置??梢钥闯觯糜谘芯康?個GNSS氣象觀測站位于26°~34°N、116°~122°E區(qū)域內(nèi),均勻覆蓋了長三角大部分區(qū)域。

    表1 選用的GNSS測站空間位置

    1.2 影響因子相關(guān)性驗證

    在GNSS氣象學(xué)中,PWV與ZTD、P、T之間存在一定的相關(guān)性,圖1為其相關(guān)性分析,R為相關(guān)系數(shù)。由圖可知,PWV與ZTD、T之間具有良好的正相關(guān)性,與P之間具有一定的負(fù)相關(guān)性。各因子中與ZTD的相關(guān)系數(shù)最大,達(dá)到0.99,說明ZTD對PWV的影響最大,氣壓P與氣溫T對PWV也有較大影響。

    圖1 PWV與ZTD、P、T之間的相關(guān)性分析Fig.1 Correlation analysis between PWV and ZTD, P,T

    表2 不同參數(shù)間相關(guān)性分析統(tǒng)計

    2 區(qū)域PWV直接轉(zhuǎn)換模型的建立及精度分析

    2.1 全年P(guān)WV模型

    2.1.1 PWV建模方法

    1) 多因子PWV模型?;贕NSS-PWV(作為真值)和ZTD、T、P之間的線性相關(guān),利用多元線性擬合法,假設(shè)線性方程為:

    PWV=a0+a1ZTD+a2T+a3P

    (1)

    將7個測站的PWV、ZTD、T、P代入式(1),利用最小二乘原理計算出系數(shù)a0、a1、a2、a3,得到的多因子方程為:

    PWV=-24.984 6+0.161 9ZTD+

    0.096 2T-0.346 1P

    (2)

    式中,PWV和ZTD的單位為mm,氣壓P的單位為hPa,氣溫T的單位為℃。

    2) 雙因子(ZTD和T)PWV模型。對7個測站2017年的PWV和ZTD、T進(jìn)行二元線性擬合,得到雙因子PWV模型為:

    PWV=-421.021 3+0.179 9ZTD+

    0.180 4T

    (3)

    3)雙因子(ZTD和P)PWV模型。對7個測站2017年的PWV和ZTD、P進(jìn)行二元線性擬合,得到雙因子PWV模型為:

    PWV=-7.942 6+0.164 9ZTD-

    0.368 8P

    (4)

    4) 單因子PWV模型。對7個測站2017年的PWV和ZTD進(jìn)行一元線性擬合,得到單因子PWV模型為:

    PWV=-444.110 0+0.189 8ZTD

    (5)

    2.1.2 精度檢驗

    為驗證PWV模型的精度,將計算的2017~2018年P(guān)WV模型值與GNSS-PWV(作為真值)進(jìn)行對比,圖2為安慶、常州、射陽、溫州4個測站的PWV模型值與真值的偏差??梢钥闯?,安慶、常州和射陽等3個測站的單因子模型和2種雙因子模型的PWV模型值在夏、秋季節(jié)比真值大,在冬、春季節(jié)比真值小;溫州站的單因子和雙因子模型的PWV值絕大部分大于真值;多因子模型的PWV值均勻分布在真值兩側(cè)。盡管溫州站的單因子和雙因子模型均表現(xiàn)出顯著負(fù)偏差,但多因子模型修正了這種偏差。從模型偏差來看,全年單因子PWV模型的偏差基本都在10 mm以內(nèi);不含P的雙因子PWV模型的偏差大部分在7 mm以內(nèi);不含T的雙因子PWV模型的偏差在5 mm以內(nèi);多因子PWV模型的偏差大部分在1 mm以內(nèi),精度最高。

    圖2 2017~2018年4個測站的PWV偏差Fig.2 PWV deviation at 4 stations during 2017-2018

    表3(單位mm)為PWV直接轉(zhuǎn)換模型的精度統(tǒng)計,從表中可知,僅含有ZTD的單因子模型的RMS為3.07 mm,精度較低,加入P的雙因子模型RMS降到2.35 mm,加入T的雙因子模型RMS降低到1.18 mm,精度有一定的提高;含有ZTD、T、P的多因子模型RMS降到0.47 mm,精度有大幅度提高。由此可見,長三角地區(qū)選用多因子PWV直接轉(zhuǎn)換模型最為合適。

    表3 PWV模型全年精度統(tǒng)計

    2.2 分季節(jié)多因子PWV模型的建立及精度分析

    分析可知,PWV值呈周期性變化,夏秋季節(jié)較高、冬春季節(jié)較低,因此PWV值與季節(jié)存在一定的相關(guān)性。由于多因子模型具有最佳的預(yù)報精度,本文將進(jìn)一步建立分季節(jié)多因子PWV模型,具體見表4。

    表4 分季節(jié)多因子PWV模型

    圖3 2017~2018年安慶站、常州站、射陽站、溫州站PWV模型值偏差Fig.3 Deviations of modelling PWV value at Anqing, Changzhou, Sheyang, and Wenzhou stations during 2017-2018

    圖3為安慶、常州、射陽、溫州等4個GNSS測站利用分季節(jié)多因子模型及全年多因子模型得到的PWV模型值與GNSS-PWV真值之間的對比,可以看出,安慶站夏季和冬季的分季節(jié)多因子模型的精度比全年模型高;常州站分季節(jié)多因子模型偏差比全年模型?。簧潢栒驹谙?、冬兩季采用分季節(jié)多因子模型可以降低模型偏差,而春、秋兩季使用全年多因子模型具有更好的精度;溫州站兩種模型的偏差都非常小。

    表5 (單位mm)為2017~2018年分季節(jié)多因子模型的精度統(tǒng)計,可以看出,分季節(jié)多因子模型較全年多因子模型具有更高的精度:春季的RMS從0.41 mm降低到0.24 mm,夏季的RMS從0.47 mm降低到0.32 mm,秋季的RMS從0.50 mm降低到0.37 mm,冬季的RMS從0.48 mm大幅降低到0.19 mm。雖然采用分季節(jié)多因子模型能夠降低PWV模型值與真值之間的偏差,但分季節(jié)多因子模型與全年多因子模型的精度均在1 mm以內(nèi),均能滿足GNSS-PWV業(yè)務(wù)應(yīng)用的精度需要。

    表5 分季節(jié)PWV區(qū)域模型精度統(tǒng)計

    3 結(jié) 語

    本文利用長三角地區(qū)2017~2018年7個測站的GNSS和氣象數(shù)據(jù),通過對PWV、ZTD、地面氣溫T、地面氣壓P等參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,構(gòu)建了長三角地區(qū)的PWV直接轉(zhuǎn)換預(yù)報模型,得出以下結(jié)論:

    1)PWV與ZTD之間具有良好的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為0.99; PWV與P、T之間具有較好的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為-0.74和0.73。

    2)基于ZTD的單因子PWV模型平均偏差為2.48 mm、RMS為3.07 mm;基于ZTD和P的雙因子PWV模型平均偏差為1.90 mm、RMS為 2.35 mm,基于ZTD和T的雙因子PWV模型平均偏差為0.82 mm、RMS為1.18 mm;基于ZTD、T和P的多因子PWV模型平均偏差為0.37 mm、RMS為0.47 mm。

    3)基于ZTD、T和P的分季節(jié)多因子PWV模型的平均RMS為0.28 mm,比全年多因子PWV模型的精度略有提高,長三角地區(qū)采用這兩類多因子PWV模型均能獲得預(yù)測精度優(yōu)于1 mm的PWV預(yù)報值。

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