基于GAMIT軟件利用不同星歷反演PWV的研究

姜 建，彭軍還，許 靜，尤 杰

（1.中國地質大學（北京） 土地科學技術學院，北京100083）

應用GPS技術探測大氣中的水汽是近十幾年來大地測量學和氣象學研究的熱點[1]。與傳統(tǒng)探測方法相比，它具有穩(wěn)定、全天候、時間和空間分辨率高等優(yōu)點[2]。近年來其發(fā)展非常迅速，許多國家進行了該技術的實驗和研究[3]，并建立起了自己的地基GPS測量大氣水汽的觀測網(wǎng)，如日本、美國等。我國的北京、臺灣、上海等地區(qū)也先后進行了GPS氣象學的研究和實驗，并于2004年在上海建成GPS綜合應用網(wǎng)投入GPS氣象學領域使用[4]。

利用GPS提供的基礎數(shù)據(jù)探測水汽時，需要精確的衛(wèi)星星歷[5]。目前IGS提供的精密星歷分為IGS（最終精密星歷）、IGR（快速精密星歷）和IGU（預報精密星歷）3種，最終精密星歷和快速精密星歷的精度優(yōu)于5 cm，時延11 d和17 h，預報精密星歷精度優(yōu)于25 cm但實時發(fā)布。前2種星歷精度高，可以滿足利用GPS探測水汽的要求，但是因為它的時延性導致不能滿足實時業(yè)務的需要。為此，實時發(fā)布的預報精密星歷能否滿足這種需要就顯得十分有意義。

本文的數(shù)據(jù)處理采用的是麻省理工學院的GAMIT10.4。GAMIT是目前較主流的高精度GPS處理軟件之一[6]，功能強大，廣泛應用于各高校和科研機構，可解算測站的三維坐標、衛(wèi)星軌道、對流層延遲和整周模糊度等參數(shù)[7]，可應用于GPS氣象學。

1 GPS反演水汽含量原理

1.1 理論基礎

GPS信號通過大氣層時，主要受對流層和電離層的折射影響產(chǎn)生信號傳播延遲，其中對流層引起的部分稱為對流層延遲，對大地測量學而言這部分延遲影響測量精度，是一種誤差源。但是隨著GPS技術的發(fā)展，這部分延遲逐漸成為了研究大氣結構和變化的有用信號[8]。對流層延遲分為干延遲和濕延遲，干延遲約占總延遲的90%（約2.3 m），它與地面氣象參數(shù)有很好的相關[5]，可以通過模型計算確定。濕延遲占有量少但變化很快很難模擬[9]。濕延遲是氣象學研究的有用信息，濕延遲結合地面氣象資料就可以得到大氣的可降水量。

1.2 反演過程

1）通過GAMIT分別利用最終精密星歷和預報精密星歷處理GPS數(shù)據(jù)得到測站天頂對流層總延遲，在載波相位觀測方程中將總延遲參數(shù)作為未知參數(shù)，通過最小二乘進行估計，再將其作為GPS處理結果的改正值。

2）提取濕延遲。根據(jù)地面氣象參數(shù)通過模型計算大氣干延遲部分，在總延遲中去除干延遲得到濕延遲。干延遲計算模型選取的是SASSTAMONIEN模型，公式為：

式中，P是測站氣壓，單位是hPa；B是測站緯度；h是測站的大地高，單位是km。

3）計算可降水量，通過大氣折射率積分分離出的天頂濕延遲計算公式和氣象學中的可降水量的定義，得到天頂濕延遲（ZWD）和可降水量（PWV）之間的關系[8]：

式中，∏是與地面溫度有關的比例因子，計算公式為：

式中，k2'=16.52 K/hPa,k2和k3為大氣折射率實驗常數(shù)（分別取 64.79 K/hPa，3.776×105K2/hPa）；Mw、Md為水汽和干空氣的摩爾質量（分別取18.015 2 g/mol，28.964 g/mol）；Rw = R/ Mw，R= 8.314 Jmol-1K-1，為普適氣體常數(shù)；ρ1為液態(tài)水的密度（1×103kg/m3）;Tm為大氣平均溫度，可通過地面溫度Ts來計算：

國外Bevis推出的適合于中緯度地區(qū)的回歸系數(shù)：a=70.2，b=0.72；毛節(jié)泰等[10]給出北京地區(qū)的回歸系數(shù)為：a=44.05，b=0.81。

2 GAMIT軟件解算過程

GAMIT利用雙頻數(shù)據(jù)解算對流層參數(shù)時，基線的距離要求在50 km以上[6]，否則解算結果將會有很大誤差，解算短基線的數(shù)據(jù)要在觀測網(wǎng)外加入遠距離的輔助站點聯(lián)合解算[8]。本文選取的是BJFS、SHAO、KUNM、SUWN 4個IGS跟蹤站點7月21日的數(shù)據(jù)，觀測網(wǎng)使用GAMIT軟件解算。

2.1 GAMIT功能模塊簡介

GAMIT軟件由多個功能模塊構成，主要包括ARC（軌道數(shù)值積分）、MODEL（生成觀測方程）、SINCLN、DLBCLN、AUTCLN、CEIEW（周跳探測與剔除）、CFMRG（解算數(shù)據(jù)的最終確定與參數(shù)組織方式）、FIXDRV（生成批處理文件）SOLVE（最小二乘解算）等。通過GAMIT可以解算衛(wèi)星軌道、測站坐標與鐘差、對流層延遲、整周模糊度等參數(shù)，同時，產(chǎn)生的H文件為下一步的GLOBK平差作準備[11]。

2.2 GAMIT解算流程

GAMIT解算之前要進行數(shù)據(jù)的準備、表文件的更新、參數(shù)的設置等。參數(shù)設置包括：采用最終精密星歷或預報精密星歷，截止衛(wèi)星高度角為10°，對流層參數(shù)估計采樣間隔為30 min，地球自轉參數(shù)采用IERS2003，干濕投影函數(shù)采用全球投影函數(shù)（GMF[12]），對站點坐標進行mm級約束。GAMIT的解算流程如圖1所示。

圖1 GAMIT解算流程圖

3 結果比較

以BJFS站為例，利用最終精密星歷和預報精密星歷解算的對流層總延遲和提取的濕延遲如圖2～圖5所示。圖中X軸是時間序列，采樣間隔為30 min，Y軸是總延遲量和濕延遲量。2種星歷解算的對流層總延遲量之差的平均值為0.3 cm，解算PWV之差的平均值為0.04 cm，預報星歷與最終星歷的解算結果一致，二者沒有系統(tǒng)偏差。

圖2 精密星歷計算的總延遲的時序變化圖

圖3 預報星歷計算的總延遲時序變化圖

圖4 精密星歷解算PWV的時序變化圖

圖5 預報星歷解算PWV的時序變化圖

4 結 語

通過比較由IGS提供的預報精密星歷和最終精密星歷解算的水汽結果，得到二者解算結果差別非常小，因此預報精密星歷可以滿足實時監(jiān)測水汽的要求。在預報精密星歷解算的北京房山站PWV隨時間序列的變化圖（見圖5）中可以看出，在7月21日當天的PWV值一直處于較高的水平，在第23個時刻達到最大值，并在此之前是遞增階段，之后便遞減，在PWV值下降的過程中北京房山地區(qū)在持續(xù)降雨。利用精密預報星歷監(jiān)測水汽變化，可根據(jù)PWV值的水平和趨勢變化對降水進行預報和預警。

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