顧及測量方式的地球自轉參數(shù)差異性分析

陳少杰，高玉平，時春霖，尹東山，王啟虹，陳永濤

( 1. 中國科學院 國家授時中心, 西安 710600；2. 中國科學院大學, 北京 100049；3. 中國人民解放軍61206部隊, 北京 100042 )

0 引 言

地球自轉參數(shù)(ERP)主要由極移xp、yp和UT1-UTC或日長變化(LOD)組成，ERP和歲差章動共同稱為地球定向參數(shù)(EOP)，是表示地球自轉速率及自轉軸空間指向及其變化的參數(shù)，也是地心天球參考系(GCRS)到國際地表參考系統(tǒng)(ITRS)的重要轉換參數(shù)，其精度對深空探測器精密定軌與自主導航、導航衛(wèi)星精密定軌等領域產生直接影響[1-3]，也是國際GNSS服務(IGS)和國際GNSS監(jiān)測評估系統(tǒng)(iGMAS)重要數(shù)據(jù)產品之一[4].

自20世紀60年代以來，以GPS、衛(wèi)星激光測距/激光測月(SLR/LLR)、甚長基線干涉測量(VLBI)、多里斯系統(tǒng)(DORIS)等現(xiàn)代空間大地測量手段的技術發(fā)展[4]，ERP的測量精度得到了極大地提升. 由分布在全球的不同觀測手段的各個測站進行定時觀測后，各個分析中心對觀測數(shù)據(jù)進行解算，之后由IGS、國際測地/天體測量學VLBI服務組織(IVS)、IDS、國際月球研究站(ILRS)聯(lián)合解算中心對分析中心的結果進行處理[6-9]，得到不同觀測手段的聯(lián)合解，并將結果交由國際地球自轉和參考系服務(IERS). 由IERS將其計算得到最終解EOP序列[10]，并通過郵件、FTP、WEB等方式向全球用戶發(fā)布[11]. 其數(shù)據(jù)序列精度和可靠性對科學研究和國防建設等關鍵領域至關重要，且我國尚沒有自主系統(tǒng)的EOP服務體系.在EOP參數(shù)中，以VLBI為代表的現(xiàn)代空間大地測量手段建立的IAU 2000歲差章動模型精度基本能夠滿足實際應用的需求，而ERP參數(shù)才是影響用戶實際使用的主要因素. 通過以IERS 14 C04序列為基礎序列，分析不同手段得到的ERP數(shù)據(jù)序列的誤差情況，探討利用其他觀測數(shù)據(jù)進行ERP預報及基于不同數(shù)據(jù)之間的一致性進行精度檢核的可行性及精度水平.

1 ERP數(shù)據(jù)序列

ERP是表述地球參考系相對天球參考系指向的參數(shù)，是自轉運動中不規(guī)則性元素的集合，用來表征地球自轉軸空間指向、自轉速率及其變化. 目前，提供系統(tǒng)的ERP服務的國際組織主要有IERS、IVS、IGS、IDS、ILRS、iGMAS等. 不同數(shù)據(jù)如下：

1) IERS發(fā)布的EOP數(shù)據(jù)主要由預報值序列Bulletin A、B、C、D及最終序列C04序列構成. 其中，Bulletin A與Bulletin B、C、D為預報值序列. Bulletin A由USNO負責以每周一次的頻率發(fā)布，主要內容為發(fā)布前7天的極移、UT1-UTC快速解及相應不確定度和一年的預報值[12-14]. Bulletin B由IERS中央局負責，內容為上月ERP的最終解及不確定度，每月發(fā)布一次，數(shù)據(jù)更新滯后30天. Bulletin C為跳秒預報，每半年發(fā)布一次. Bulletin D為指定日期內的DUT1.

IERS EOP C01/02/03/04為最終序列，其中C01/02/03/04為不同時間區(qū)間、分辨率不同的數(shù)據(jù)序列，目前已停止更新. 最主要的C04序列為1962年至今每天24：00的EOP序列，更新滯后30天. 最終序列精度高，可以作為科學研究使用，但是由于其發(fā)布時間相對滯后，無法滿足實時性要求較高的天文測量、天文導航的需求[15].

2)除IERS外，IGS同樣是主要的ERP數(shù)據(jù)來源之一. IGS的ERP主要利用軌道星歷計算所得，根據(jù)采用的軌道星歷的不同，IGS發(fā)布的ERP數(shù)據(jù)可分為igu.erp、igr.erp和igs.erp文件[16-17]，分別對應超快速軌道星歷，快速軌道星歷和精密星歷.

其中，由超快速星歷得到的ERP參數(shù)每6 h更新一次；由快速星歷解算的ERP每天發(fā)布一次；由精密星歷計算的ERP滯后11～17天.

3) IDS、ILRS和IVS也是常用的ERP來源[18-21].IDS發(fā)布的序列只包含極移參數(shù)；ILRS序列以SINEX文件的形式給出，由六個ILRS數(shù)據(jù)分析中心分別利用過去7天的觀測數(shù)據(jù)得到的參數(shù)解，ILRS的聯(lián)合解中心(CC)對分析中心的結果進行處理，得到聯(lián)合解. 1997年12月28日起，數(shù)據(jù)間隔1天，包含極移和LOD，IVS 的序列主要由位于BKG/DGFI的IVS聯(lián)合中心將分析中心解算得到的數(shù)據(jù)序列及站坐標等數(shù)據(jù)匯總后形成官方的聯(lián)合解產品，不同數(shù)據(jù)的內容及更新時間如表1所示.

表1 幾種ERP參數(shù)內容及數(shù)據(jù)發(fā)布

2 差異性分析

2.1 數(shù)據(jù)說明

為比較不同觀測手段得到的ERP參數(shù)的精度差異，選取2015-08-01—2016-12-13 (MJD：57 235～57 735)共500天ERP數(shù)據(jù)為樣本進行分析.

由于不同數(shù)據(jù)序列的歷元不同，IGS、ILRS、IDS序列均為12 h的值，IVS結果并不是某一固定時刻，且通常每周只有兩組觀測結果. 因此在處理前先利用三次多項式插值的方式獲取同一歷元下的ERP序列值，當IERS 14 C04序列給出的為0時，將所有序列都歸算至當天0時.

將歸算后的不同的ERP序列繪制成圖，以MJD為x軸，相應的ERP參數(shù)為y軸. 不同手段的ERP參數(shù)變化如圖1～3所示(PMX為在X方向的極移值，PMY為在Y方向的極移值). 由圖可得，不同手段的ERP變化趨勢基本相同，并無顯著差異，且所選區(qū)間沒有跳秒的出現(xiàn). 為更直觀的比較不同數(shù)據(jù)的差異性，以IERS 14 C04序列為基礎序列進行分析.

圖2 不同ERP數(shù)據(jù)UT1-UTC變化情況

圖3 不同ERP數(shù)據(jù)LOD變化情況

2.2 IGS序列異性分析

將IERS 14 C04為基礎序列，將不同數(shù)據(jù)與IERS 14 C04的差值繪制成圖，圖4～6為IGS三種不同序列與C04差值的變化情況. 由圖可得，使用三種星歷文件計算得到的三種ERP參數(shù)之間的互差處于較小水平，在所選500天數(shù)據(jù)范圍內，對極移，IGS序列與C04序列的差值小于±0.4 mas，對于UT1-UTC，其互差總體分布在±0.05 ms以內，僅有部分點約達到±0.2 ms，LOD主要處于±0.02 ms，只有部分點的互差大于±0.02 ms，最大值約±0.05 ms.

圖4 IGS不同序列極移誤差變化情況

圖6 IGS不同序列LOD誤差變化情況

不同量的參數(shù)誤差統(tǒng)計值如表2所示，由表2可知，使用三種不同星歷計算得到的ERP參數(shù)與C04的最大誤差并沒有顯著的差異，極移兩個方向都約為±0.2 mas，UT1-UTC約為±0.02 ms，LOD約為±0.03 ms. 但是對于平均誤差，使用精密星歷計算得到的結果明顯優(yōu)于超快速星歷和快速星歷得到的結果.

表2 IGS發(fā)布ERP參數(shù)誤差統(tǒng)計

由于C04序列的發(fā)布有約30天的延遲，因此最近30天的IERS發(fā)布的ERP的測量值序列無法獲取，但是每周Bulletin A文件中給出上周觀測數(shù)據(jù)的快速解，因此可以通過分析Bulletin A中快速解的誤差規(guī)律，并將上述時間區(qū)間內的Bulletin A中快速解與C04序列的最終值進行比較，其結果如圖7～8所示，對于極移，快速解與C04的誤差大約為±0.2 mas，UT1-UTC的誤差除個別時間的誤差超過0.05 ms以外都小于±0.05 ms.

圖7 Bulletin A快速解極移誤差變化情況

圖8 Bulletin A快速解UT1-UTC誤差變化情況

不同量的參數(shù)誤差統(tǒng)計值如表3所示，由表3可得，Bulletin A中快速解的ERP參數(shù)與C04序列相比，其極移平均誤差只有約±0.03 mas，UT1-UTC平均誤差約為-0.003 ms.除IERS和IGS以外，IVS、IDS與ILRS同樣定期發(fā)布ERP數(shù)據(jù)，IVS、IDS、ILRS發(fā)布的ERP序列與C04序列的差值變化情況如圖9～11. 對于極移，此三種方式得到的ERP參數(shù)與C04的差異約為±0.5 mas，其中有部分時間點的差值大于0.05 mas，最大值X方向不大于±1.5 mas，Y方向不大于±1 mas；對于UT1-UTC，由于ILRS與IDS發(fā)布的數(shù)據(jù)中不含UT1-UTC的值，而IVS發(fā)布的ERP參數(shù)中，UT1-UTC與C04的差值約為±0.1 ms，只有少數(shù)幾個點大于±0.1 ms，但不大于±0.3 ms；對于LOD，IVS與ILRS的ERP序列均包含LOD參數(shù)，兩者與C04的差值除同樣約為±0.1 ms.

表3 Bulletin A快速解ERP參數(shù)誤差統(tǒng)計

圖9 IVS/ILRS/IDS極移誤差變化情況

不同量的參數(shù)誤差統(tǒng)計值如表4. 由表4可得，IDS、IVS極移序列平均誤差較ILRS大，但均小于0.1 mas，IVS的最大誤差較ILRS、IDS大1倍，最大值大于 1.5 mas；對UT1-UTC，IVS的平均誤差為4 μs，最大值約0.2 ms；對LOD，IVS與ILRS約處于同一精度.

圖10 IVS序列UT1-UTC誤差變化情況

圖11 IVS/ILRS序列LOD誤差變化情況

表4 IVS/ILRS/IDS發(fā)布ERP序列誤差統(tǒng)計

3 結 論

通過以IERS 14C04序列為基礎序列，分析不同手段得到的ERP數(shù)據(jù)序列的誤差情況，根據(jù)上述分析可得以下結論：

1) IGS、ILRS、IVS、IDS等發(fā)布的ERP序列與C04序列相比并沒有顯著的差異，對于極移，其不同數(shù)據(jù)之間的最大差異小于2 mas，其平均誤差小于0.1 mas. 對于UT1-UTC，不同數(shù)據(jù)與C04相比起平均誤差約為±0.01 ms.

2)其中使用精密軌道星歷及VLBI得到的UT1-UTC精度顯著優(yōu)于使用超快速軌道星歷及快速軌道星歷得到的結果.

3)鑒于幾種不同國際組織的數(shù)據(jù)之間的一致性，可以通過不同數(shù)據(jù)之間的一致性實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)之間互相的數(shù)據(jù)檢核，有效避免極移大于2 mas、UT1-UTC大于0.03 ms、LOD大于0.3 ms的數(shù)據(jù)粗差的影響，可有效保證獲取的ERP序列的精度.

4)此外該結果也證明了利用多種不同來源的數(shù)據(jù)進行ERP預報、數(shù)據(jù)分析的可能性，同時也為高精度用戶提供多種不同的數(shù)據(jù)選擇.