竇世標 宋淑麗 周偉莉 劉智敏陳欽明 鄭為民 陳后財

(1 國家測繪地理信息局第三大地測量隊成都610100)

(2 中國科學(xué)院上海天文臺上海200030)

(3 山東科技大學(xué)測繪科學(xué)與工程學(xué)院青島266590)

(4 南京信息工程大學(xué)電子信息與工程學(xué)院南京210044)

1 引言

對流層延遲,即未被極化的大氣延遲是空間大地測量技術(shù)中的一項重要誤差源,包括對流層干延遲和濕延遲.濕延遲主要是大氣中的水汽對信號的延遲造成的,在模型化對流層對GPS信號影響過程中,濕延遲是最難量化的部分.水汽是大氣的重要組成成分,在天氣預(yù)報、氣候變化研究、輻射傳輸?shù)却髿庋芯恐芯哂兄匾牡匚籟1?2].為了獲取高精度對流層水汽測量結(jié)果,相繼開發(fā)了一系列技術(shù)和手段,主要包括WVR[3](Water Vapor Radiometer)、無線電探空儀[4](Radiosonde)、AERONET[5](Aerosol Robotic Network)、GNSS[6](Global Navigation Satellite System)、MODIS[7](Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)等.為了評定和驗證不同技術(shù)間獲取的對流層總延遲、濕延遲、大氣可降水量之間的符合精度,Behrend等[8]在歐洲的3個并址站對數(shù)值天氣預(yù)報模型(MM5)與VLBI、GPS、WVR獲取的對流層濕延遲進行了對比分析,研究表明各技術(shù)間獲取對流層濕延遲(Zenith Wet Delay,ZWD)的相關(guān)系數(shù)在75%–95%之間;RMS(Root Mean Square)在±1.3–1.6cm之間.Yeh等[9]利用WVR和GPS在不同的天氣條件下獲取的對流層濕延遲進行了對比,在晴天、小雨、中雨、大雨的情況下,處于平原地區(qū)的測站獲取的ZWD均值分別為0.31 m、0.36 m、0.38 m和0.40 m.GPS/ZWD與WVR/ZWD的差值范圍為1.31–2.57 cm,相關(guān)系數(shù)R為89%–93%.Haefele等[10]通過研究發(fā)現(xiàn)GPS與WVR測量得到的對流層總延遲ZTD差值在4.5–5.3 mm之間.Liou等[11]在近熱帶地區(qū)對GPS/PWV(Precipitable Water Vapor)與WVR/PWV的研究發(fā)現(xiàn)二者之間的RMS值取決于大氣中的水汽含量.根據(jù)Liu等[12]通過Radiosonde、AERONET、GPS與WVR的對比研究發(fā)現(xiàn),利用GPS/ZWD進行回歸分析是獲取WVR/ZWD最可靠且最合適的技術(shù)手段.

本文詳細討論了北京、上海、昆明、烏魯木齊4個GPS與WVR并址站W(wǎng)VR數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法,分析了影響水汽輻射計測量精度的因素.利用2015–2016年的4個并址站的GPS和WVR數(shù)據(jù),驗證水汽輻射計數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性與可靠性,通過GPS/ZWD對WVR/ZWD進行了對比標校分析.

2 水汽輻射計與GPS獲取對流層延遲原理

2.1 水汽輻射計獲取對流層濕延遲原理

本文使用的水汽輻射計(圖1)由中國電子科技集團公司第22研究所(CETC-22)研制,通過23.8 GHz和31.2 GHz兩通道大氣輻射亮溫,可監(jiān)測路徑上大氣積分水汽含量和液態(tài)水總量,并能提供大氣延遲.通過測量云液態(tài)水對不透明大氣光譜的貢獻可以得出有限的云液態(tài)水[12].

水汽輻射計獲取大氣中的水汽含量、液態(tài)水含量、濕延遲都是通過亮溫來計算得到的[13].亮溫是水汽輻射計的直接測定量,根據(jù)大氣輻射傳輸方程,水汽輻射計向上觀測時,它的物理意義相當于該輻射強度的黑體輻射的溫度[14].在40 GHz以下頻率,大氣透過率主要由水汽和液態(tài)水含量所決定,水汽輻射計所測大氣輻射亮度溫度值與大氣中水汽含量和液態(tài)水總含量成線性關(guān)系,本文水汽輻射計獲取對流層濕延遲公式如下[15]:

式中,TB1,2為水汽輻射計雙通道測量的大氣輻射亮溫;k為常數(shù);Tm由地面大氣溫度采用經(jīng)驗公式計算;Ts是宇宙背景輻射亮度溫度;α1和α2是大氣吸收系數(shù);Wm為權(quán)函數(shù),在水汽輻射計最佳工作頻率可視為與高度無關(guān)的常數(shù);s為積分路徑;f1和f2為水汽輻射計的工作頻率.

圖1 SHAO站配備液氮黑體定標裝置的水汽輻射計Fig.1 WVR at SHAO station with a calibration device of the liquid nitrogen blackbody

2.2 GPS獲取對流層濕延遲原理

大氣延遲一般泛指從地面到50 km高度的非電離大氣對電磁波的折射,即中性延遲.由于折射的80%發(fā)生在對流層,又稱為對流層延遲.對流層大氣延遲在天頂方向上的總延遲量約為2.5 m,與測站所在地區(qū)的緯度、海拔等因素有關(guān).對流層延遲可分為靜力學(xué)延遲(Zenith Hydrostatic Delay,ZHD)和濕延遲兩部分[16].靜力學(xué)延遲又稱干延遲,與測站地面氣壓和坐標有關(guān),濕延遲是大氣濕度和溫度的函數(shù).相對于濕延遲而言,干延遲更容易模型化,并且能夠獲得很好的精度,如Saastamoinen模型[17].濕延遲則取決于GPS信號穿過的大氣中的水汽含量.

在GPS數(shù)據(jù)處理中,采用GPS精密軌道和鐘差,對流層總延遲ZTD可以作為待求參數(shù)與測站位置等一起求取[18].對流層干延遲ZHD、對流層濕延遲ZWD[16?17]可采用下式求取:式中,P為測站表面大氣壓,單位為hPa;φ為測站緯度,以?為單位;H為測站大地高度,單位為km.

3 GPS/ZWD與WVR/ZWD對比標校分析

水汽輻射計在進行觀測前需要先進行定標,本文對水汽輻射計在天氣晴好條件下8:00進行天頂定標.水汽輻射計對周圍環(huán)境的變化非常敏感,例如溫度變化、云液水含量變化、電磁干擾、水汽凝結(jié)以及降水的發(fā)生等.因此,在分析水汽輻射計濕延遲之前需要將因外界環(huán)境變化引起的異常數(shù)據(jù)剔除.對于BJMY、YNKM、URUM各站的水汽輻射計獲取對流層濕延遲,首先將液態(tài)水含量>0.05 mm的數(shù)據(jù)剔除,目的是為了消除降水在水汽輻射計天頂罩殘留以及降水過程中空氣中含有的液態(tài)水造成的數(shù)據(jù)異常.因SHAO站降水較多,為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和利用率,將液態(tài)水含量>0.5 mm的數(shù)據(jù)剔除.需要說明的是,對BJMY、YNKM、URUM站設(shè)置液態(tài)水含量>0.05 mm的數(shù)據(jù)剔除、SHAO站設(shè)置液態(tài)水含量>0.5 mm的數(shù)據(jù)剔除是在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中經(jīng)過反復(fù)試驗制定的閾值,剔除后的WVR/ZWD與GPS/ZWD除系統(tǒng)差外,在某一時刻兩者無明顯較大異常差值,且具有較好的變化趨勢一致性.其次,對消除液態(tài)水之后的數(shù)據(jù)每5 min求均值,當濕延遲與均值的差值>3σ時認定為野值,在以下的分析過程當中亦將其剔除,剔除野值后的數(shù)據(jù)每5 min取均值與GPS/ZWD進行對比標校分析.依據(jù)上述方法剔除野值后的數(shù)據(jù)利用率隨doy(day of year)的分布如圖2所示,通過對4個GPS、WVR并址站的ZWD分析發(fā)現(xiàn)BJMY站水汽輻射計數(shù)據(jù)利用率較差,僅為48.38%,最高的為SHAO站84.64%,YNKM站為73.88%,URUM站為76.50%.

通過觀察GPS/ZWD與WVR/ZWD數(shù)據(jù),兩者不僅有整體偏差,而且其數(shù)據(jù)幅度范圍也略有不同.為了便于進行其整體比較及線性分析,需要以某一數(shù)據(jù)為參考,對另一個數(shù)據(jù)進行標校.本文將GPS/ZWD作為參考值,對WVR/ZWD數(shù)據(jù)進行標校.首先選取GPS/ZWD及WVR/ZWD數(shù)據(jù)連續(xù)的部分,進行3次樣條插值,獲得同一時間序列的ZWD觀測值;對兩種手段獲取的ZWD插值結(jié)果進行線性擬合,獲得其系統(tǒng)偏差與幅度比例;通過系統(tǒng)偏差與幅度比例系數(shù),對WVR/ZWD進行重映射后得到校正后的數(shù)據(jù)WVR/ZWD′.經(jīng)過以上處理后,可見標校后的數(shù)據(jù)WVR/ZWD′與GPS/ZWD數(shù)據(jù)間的系統(tǒng)偏差BIAS完全消除,同時STD(Standard Deviation)降低明顯,且保證了WVR/ZWD與GPS/ZWD數(shù)據(jù)間的相關(guān)性.

圖2 4臺站(YNKM、URUM、SHAO、BJMY)水汽輻射計獲取對流層延遲數(shù)據(jù)利用率Fig.2 The WVR/ZWD data using ratio of 4 stations(YNKM,URUM,SHAO,and BJMY)

3.1 YNKM站

云南昆明站水汽輻射計在2015年doy=131進行了天頂定標(利用水汽輻射計內(nèi)置黑體常溫定標,下同),定標后持續(xù)觀測到doy=171,共40 d.YNKM站GPS/ZWD數(shù)據(jù)在doy=139、140、146、151、152、154、155、158-162期間缺失，WVR/ZWD數(shù)據(jù)在doy=141、170期間缺失，故實際對比天數(shù)共26 d.

圖3(a)為利用GPS/ZWD標校WVR/ZWD前兩者時間序列,從圖中可以看出GPS/ZWD較WVR/ZWD整體偏高,但兩者存在較好的對應(yīng)變化關(guān)系,且兩者之間存在較為明顯的系統(tǒng)偏差;圖3(b)為利用GPS/ZWD標校WVR/ZWD后兩者時間序列,標校后兩者的變化趨勢幾乎完全吻合.標校前GPS/ZWD與WVR/ZWD間的整體相關(guān)系數(shù)R=97.01%,BIAS=95.68 mm,STD=8.55 mm;標校后STD=7.97 mm.標校后的WVR/ZWD′與GPS/ZWD間的BIAS消除,且STD減小(圖3).

3.2 URUM站

新疆南山站水汽輻射計在2016年doy=106進行天頂定標,定標后持續(xù)觀測到doy=127共計21 d,在此期間ZWD的值在100–450 mm之間浮動.

圖4(a)為利用GPS/ZWD標校WVR/ZWD前兩者時間序列,從圖中可以看出GPS/ZWD較WVR/ZWD整體偏高,但兩者有較好的對應(yīng)變化關(guān)系,且兩者之間存在較為明顯的系統(tǒng)偏差;圖4(b)為利用GPS/ZWD標校WVR/ZWD后兩者時間序列,標校后兩者的變化趨勢幾乎完全吻合.標校前GPS/ZWD與WVR/ZWD間的BIAS=121.62 mm,STD=17.19 mm,R=90.83%;標校后STD=12.91 mm.標校后的數(shù)據(jù)WVR/ZWD′與GPS/ZWD BIAS消除,且STD明顯減小(圖4).

圖3 YNKM站GPS/ZWD與WVR/ZWD標校前(a)后(b)時間序列對比圖,doy=131–171Fig.3 The comparison diagram of time series between GPS/ZWD and WVR/ZWD of YNKM station before(a)and after(b)calibration,doy=131–171

圖4 URUM站GPS/ZWD與WVR/ZWD標校前(a)后(b)時間序列對比圖,doy=107–127Fig.4 The comparison diagram of time series between GPS/ZWD and WVR/ZWD of URUM station before(a)and after(b)calibration,doy=107–127

3.3 SHAO站

上海站水汽輻射計在2016年doy=79進行了天頂定標,定標后持續(xù)觀測到doy=108共29 d,因WVR/ZWD在doy=94 d缺失,故實際分析數(shù)據(jù)共28 d,其中共有21 d的R超過了90%,在此期間ZWD的值在20–320 mm之間浮動.

圖5(a)為利用GPS/ZWD標校WVR/ZWD前兩者時間序列,從圖中可以看出WVR/ZWD較GPS/ZWD整體偏高,且變化幅度較大,說明水汽輻射計對濕延遲變化更為敏感,但兩者有較好的對應(yīng)變化關(guān)系,且兩者之間存在較為明顯的系統(tǒng)差;圖5(b)為利用GPS/ZWD標校WVR/ZWD后兩者時間序列,標校后兩者的變化幾乎完全吻合.標校前GPS/ZWD與WVR/ZWD間的BIAS= –81.40 mm,STD=46.27 mm,R=98.18%;標校后STD=10.97 mm.標校后的數(shù)據(jù)WVR/ZWD′與GPS/ZWD BIAS消除,且STD明顯減小(圖5).

圖5 SHAO站GPS/ZWD與WVR/ZWD標校前(a)后(b)時間序列對比圖,doy=80–108Fig.5 The comparison diagram of time series between GPS/ZWD and WVR/ZWD of SHAO station before(a)and after(b)calibration,doy=80–108

3.4 BJMY站

北京密云站水汽輻射計在2016年doy=126進行了天頂定標,分析的數(shù)據(jù)包括doy=127–152共26 d的數(shù)據(jù),由于GPS/ZWD數(shù)據(jù)在doy=131、132和147期間缺失,實際對比數(shù)據(jù)共23 d,在此期間ZWD的值在30–300 mm之間浮動.圖6(a)為利用GPS/ZWD標校WVR/ZWD前兩者時間序列,從圖中可以看出WVR/ZWD較GPS/ZWD整體偏高,且變化幅度較大,說明水汽輻射計對濕延遲變化更為敏感,但兩者具有較好的對應(yīng)變化關(guān)系,且兩者之間存在較為明顯的系統(tǒng)差;圖6(b)為利用GPS/ZWD標校WVR/ZWD后兩者時間序列,標校后兩者的變化幾乎完全吻合.標校前GPS/ZWD與WVR/ZWD間的BIAS=–11.95 mm,STD=24.62 mm,R=86.61%;標校后STD=17.55 mm.標校后的數(shù)據(jù)WVR/ZWD′與GPS/ZWD BIAS消除,且STD明顯減小(圖6).

圖6 BJMY站GPS/ZWD與WVR/ZWD標校前(a)后(b)時間序列對比圖,doy=127–152Fig.6 The comparison diagram of time series between GPS/ZWD and WVR/ZWD of BJMY station before(a)and after(b)calibration,doy=127–152

3.5 統(tǒng)計結(jié)果

從表1可以看出,WVR/ZWD與GPS/ZWD之間STD較大,最大的為SHAO站46.27 mm,最小的為YNKM站8.55 mm;從RMS和BIAS可以看出,除BJMY站之外,其余3個臺站的值均較大,最大值出現(xiàn)在URUM站,分別為122.92 mm和121.62 mm;4臺站R均超過了85%,最高的為SHAO站,達到了98.18%.

結(jié)合表1、2可以得出,標校精度與4臺站W(wǎng)VR/ZWD和GPS/ZWD之間的相關(guān)性具有直接關(guān)系,相關(guān)性越高,標校效果越好.對WVR/ZWD數(shù)據(jù)稀疏兩倍處理后的標校獲取的STD與稀疏處理前無明顯變化,這與GPS/ZWD采樣率低(5 min),WVR/ZWD采樣率較高(0.5 s),對剔除粗差后WVR/ZWD進行稀疏處理仍有足夠的數(shù)據(jù)量參與標校有關(guān).

表14 臺站標校前GPS與WVR相對精度Table 1 Accuracy index of four stations before calibration including RMS,BIAS,and STD

表24 臺站W(wǎng)VR/ZWD數(shù)據(jù)稀疏前后及標校前后精度對比Table 2 Comparison of STD before and after WVR/ZWD sparseness and calibration of four stations

4 結(jié)論

通過對YNKM、URUM、SHAO、BJMY 4個并址站,利用GPS/ZWD對WVR/ZWD進行對比標校分析發(fā)現(xiàn)GPS/ZWD與WVR/ZWD之間相關(guān)性較好,但存在明顯的系統(tǒng)差,且系統(tǒng)差較大,與觀測天氣條件和儀器自身差異有關(guān),特別是對流層濕延遲波動較大時WVR/ZWD變化與GPS/ZWD之間存在明顯異常.

經(jīng)GPS/ZWD標校后,兩者之間的STD均明顯減小,獲取的WVR/ZWD精度大幅提高.兩者之間的相關(guān)系數(shù)越高,標校效果越好.因此,為保證利用GPS/ZWD標校WVR/ZWD的精度,需要提升水汽輻射計自身性能,減少WVR/ZWD野值,保證WVR/ZWD數(shù)據(jù)的連續(xù)性,提高兩者之間的相關(guān)性.

致謝 感謝國家天文臺、新疆天文臺、云南天文臺和上海天文臺在水汽輻射計維護及數(shù)據(jù)上提供支持.感謝上海天文臺付乃鋒博士對本文提供幫助.