劉嚴萍 曾昭揚 王 勇2,
1 天津城建大學經(jīng)濟與管理學院,天津市津靜路26號,300384 2 中國科學院精密測量科學與技術創(chuàng)新研究院大地測量與地球動力學國家重點實驗室,武漢市徐東大街340號,430077 3 天津城建大學地質(zhì)與測繪學院,天津市津靜路26號,300384
由于水汽序列變化與地面降水變化一致,因此可用于降水監(jiān)測[1]。目前利用GNSS技術可反演高精度、高空間分辨率的水汽信息,水汽精度又可應用于氣象研究[2-3]。部分學者利用GNSS水汽時間序列對GNSS水汽短時頻域特征、與極端天氣的關系、中國西部地區(qū)大氣加權(quán)平均溫度模型、不同BDS星歷反演水汽的精度進行分析[4-7]。由于GNSS測站站間距離高達數(shù)十km,且空間分辨率不高,從而限制其在氣象災害監(jiān)測預警中的應用;而中分辨率成像光譜儀(MODIS)遙感水汽雖然空間分辨率高,但會受到降水、云層、地表反射光譜等不確定因素的影響,相對誤差超過10%[8]。因此,多位學者利用IGS(international global navigation satellite system service)、CMONOC(crustal movement observation network of China)和河北省區(qū)域GNSS資料分別構(gòu)建MODIS水汽校正模型[9-11]。部分學者[12-13]使用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡融合GNSS、MODIS和ERA5的PWV,獲得時間分辨率為1 d、空間分辨率優(yōu)于31 km、精度優(yōu)于2.7 mm的中國水汽產(chǎn)品;Zhang等[14]將GNSS和MODIS測量數(shù)據(jù)集成到對流層層析成像系統(tǒng)中,解決了GNSS采集的幾何缺陷問題。本文將依托CMONOC觀測數(shù)據(jù),開展中國西南地區(qū)MODIS水汽精度評定和校正研究。通過分區(qū)域進行MODIS水汽校正和圖像疊加,實現(xiàn)MODIS水汽產(chǎn)品校正,為中國西南地區(qū)氣象災害監(jiān)測預警提供理論參考。
中國西南地區(qū)包括四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)、重慶市等5個省(區(qū)、市)。在CMONOC中西南地區(qū)GNSS站點共有47個,鑒于該地區(qū)地形復雜,綜合考慮地理位置、海拔、氣候類型等因素后將西南地區(qū)劃分為四川盆地、云貴高原和青藏高原3個區(qū)域展開研究。
利用2016-01~12西南地區(qū)GNSS連續(xù)觀測數(shù)據(jù)(類型包括GPS和GLONASS),與BJFS、SHAO和JIXN等同期數(shù)據(jù)聯(lián)合解算獲得GNSS水汽數(shù)據(jù),解算軟件為GAMIT10.7。按d解算IGS精密星歷和松弛解,結(jié)合每h的對流層延遲估計值,獲得GNSS對流層延遲獨立估計值。Saastamoinen模型結(jié)合氣象數(shù)據(jù)可計算得到靜力學延遲,然后經(jīng)過Bevis模型轉(zhuǎn)換得到GNSS測站水汽時間序列。
從NASA網(wǎng)站(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)下載得到2016-01~12的MOD05數(shù)據(jù),空間分辨率為1 km×1 km,單位為mm。由于MODIS水汽為d數(shù)據(jù),為便于比較,按照就近原則,根據(jù)中國西南地區(qū)47個GNSS站點坐標,提取與MODIS水汽時間接近的GNSS水汽時間序列。
由于水汽存在明顯的季節(jié)性差異,將研究數(shù)據(jù)分為春、夏、秋、冬4個季節(jié),以GNSS水汽為標準,對MODIS水汽與GNSS水汽進行比較與精度評價(表1)。
由表1可知,大部分區(qū)域和季節(jié)MODIS水汽的RMSE超過10 mm,夏季RMSE超過20 mm,冬季水汽值較小,因此RMSE也相對較小。中國西南地區(qū)大部分區(qū)域全年及各季節(jié)MODIS水汽和GNSS水汽的相關性未達到0.5,由此可知兩者并非簡單的線性關系,需要進一步探究不同季節(jié)不同區(qū)域兩者的函數(shù)關系。
表1 MODIS水汽與GNSS水汽比較
由于MODIS水汽與GNSS水汽在不同區(qū)域、不同季節(jié)的相關性較小,因此需要分季節(jié)、分區(qū)域?qū)ODIS水汽校正模型進行構(gòu)建,并根據(jù)實際需要采用不同的校正模型。首先采用隨機提取方法選擇80%的樣本數(shù)據(jù)作為構(gòu)建方程的依據(jù),剩余20%的樣本數(shù)據(jù)用于檢驗方程。本文進行多次實驗后最終選擇二次函數(shù)模型作為最優(yōu)校正模型。二次函數(shù)模型的一般表達式為:
y=Ax2+Bx+C
(1)
式中,y為校正后的MODIS水汽(GNSS水汽),x為MODIS水汽,A為二次項系數(shù),B為一次項系數(shù),C為常數(shù)項。構(gòu)建的各區(qū)域各季節(jié)二次函數(shù)模型系數(shù)和R2如表2所示。
表2 MODIS水汽區(qū)域校正模型
由表2可知,不同區(qū)域不同季節(jié)校正模型的二次項系數(shù)存在差異,例如青藏高原春季二次項系數(shù)為0,而四川盆地和云貴高原春季二次項系數(shù)分別為0.017和0.016。結(jié)合表1可知,二次項系數(shù)與MODIS和GNSS水汽的相關性有關,當相關性系數(shù)大于0.5時,二次項系數(shù)等于或趨近于0,模型變?yōu)橐淮尉€性函數(shù)。
為檢驗區(qū)域模型在單站點MODIS水汽校正中的適用性,利用相同方法對單站點進行建模(各區(qū)域隨機選取2個站點)。單站點80%的數(shù)據(jù)用于構(gòu)建模型,剩余20%的數(shù)據(jù)用于檢驗,模型系數(shù)如表3所示。
表3 單站點MODIS水汽校正模型
采用預留的20%樣本數(shù)據(jù),以GNSS水汽為標準,將區(qū)域全年和分季節(jié)模型分別應用于MODIS水汽校正,以評價MODIS水汽校正效果(表4)。
由表4可知,3個區(qū)域各時間段MODIS水汽與GNSS水汽的RMSE均明顯減小,MODIS水汽精度明顯提升,在春、夏、秋、冬季的RMSE分別優(yōu)于8 mm、9 mm、11 mm和4 mm。由于GNSS水汽變化具有年周期、半年周期以及更小尺度的周期,因此全年模型的精度低于季節(jié)模型。
表4 MODIS水汽校正模型可靠性檢驗
為驗證區(qū)域模型在單站點的適用性,利用區(qū)域和單站點校正模型分別對GNSS站點MODIS水汽進行校正,并比較校正后的MODIS水汽精度(表5)。
表5 區(qū)域模型與單站點模型精度
由表5可知,區(qū)域模型精度與單站點模型精度接近,說明可利用區(qū)域模型代替單站點模型減少MODIS水汽校正模型的構(gòu)建工作,為下一步MODIS水汽校正提供基礎。
在MODIS高空間分辨率基礎上,對區(qū)域MODIS水汽產(chǎn)品進行整體校正。從預留的各季節(jié)樣本中用隨機數(shù)表選擇1 d(2016-04-25)數(shù)據(jù)開展實驗。通過分區(qū)域進行MODIS水汽校正和圖像疊加,完成MODIS水汽產(chǎn)品校正,校正前后比較如圖1所示。
黑色虛線為本文劃分的青藏高原區(qū)域(上左)、四川盆地區(qū)域(上右)、云貴高原區(qū)域(下)分界線
從圖1可以看出,中國西南地區(qū)水汽分布具有明顯的地理差異,校正前后的MODIS水汽也存在較大差別。校正效果最明顯的區(qū)域為青藏高原西部、四川盆地和云貴高原東南部。青藏高原使得南半球水汽通過索馬里急流到達北半球之后產(chǎn)生繞流和爬坡現(xiàn)象,一部分水汽繞流至東亞地區(qū)產(chǎn)生東亞雨季降水,導致青藏高原西部地區(qū)水汽值較大,因此模型校正效果明顯;四川盆地和云貴高原東南部水汽值高于其他地區(qū),MODIS水汽原始值與GNSS水汽值差異較大,因此模型改正效果較為明顯。由表5中云貴高原通海和瀾滄站點校正效果對比可知,瀾滄站點的校正效果優(yōu)于通海站點,瀾滄站點位于云貴高原南部地區(qū),這與圖1的結(jié)果相符。
1)大部分區(qū)域全年及各季節(jié)MODIS水汽和GNSS水汽的相關性未達到0.5,說明中國西南地區(qū)MODIS水汽與GNSS水汽之間并非簡單的線性關系。
2)采用二次函數(shù)模型構(gòu)建的MODIS水汽校正區(qū)域模型與單站點模型的對比分析表明,區(qū)域模型可替代單站點模型。中國西南地區(qū)MODIS水汽季節(jié)校正模型效果顯著,在春、夏、秋、冬季的RMSE分別優(yōu)于8 mm、9 mm、11 mm和4 mm。