溫度與天氣對(duì)IGS跟蹤站聯(lián)測(cè)的殘差影響分析

楊成林,徐白山,韓中含

(東北大學(xué) 資源與土木工程學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110819)

0 引 言

全球定位系統(tǒng)(GPS)的快速發(fā)展,促使了高精度數(shù)據(jù)處理軟件的誕生,由于GAMIT/GLOBK軟件方便快捷,既能滿足規(guī)范要求,又能提高精度指標(biāo),已成為高精度基線解算的主要方法之一[1]．利用GAMIT/GLOBK軟件進(jìn)行聯(lián)測(cè)過(guò)程中,一年的數(shù)據(jù)往往存在季節(jié)性周期變化．會(huì)造成基準(zhǔn)站標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差平均值(NRMS)過(guò)大、基線分量偏差升高,從而影響基準(zhǔn)站聯(lián)測(cè)的準(zhǔn)確性,對(duì)基于高精度基線處理的基準(zhǔn)站穩(wěn)定性分析精度也會(huì)造成較大影響[2]．因此,研究影響聯(lián)測(cè)精度的因素,避免季節(jié)性周期變化的影響成為了一個(gè)亟待解決的問題．為了監(jiān)控在關(guān)東東部,日本中部地區(qū)的地殼形變,已經(jīng)開始了高精度基線解算,分別估計(jì)為±4.6 mm/a 和±3.5 mm/a的北向和東向分量[3]．通過(guò)分析1999年至2001年25個(gè)站點(diǎn)的GPS基準(zhǔn)網(wǎng)的日常連續(xù)數(shù)據(jù),檢測(cè)出幅度為3～10 mm的季節(jié)性高度變化[4]．文獻(xiàn)[5-7]對(duì)不同國(guó)際全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)服務(wù)(IGS)站個(gè)數(shù)及分布情況對(duì)聯(lián)測(cè)結(jié)果的影響進(jìn)行了系統(tǒng)分析,獲得了最合適的聯(lián)測(cè)站點(diǎn)個(gè)數(shù)及網(wǎng)形分布．文獻(xiàn)[8-10]對(duì)不同參數(shù)的影響進(jìn)行了對(duì)比分析,得出最優(yōu)參數(shù)選擇的應(yīng)用結(jié)論．文獻(xiàn)[11-12]對(duì)跟蹤站坐標(biāo)解算情況進(jìn)行了深入研究,取得了較好的效果．

上述研究成果主要是針對(duì)不同IGS站聯(lián)測(cè)個(gè)數(shù)與分布情況進(jìn)行處理,從而解決了基準(zhǔn)站的選取對(duì)解算結(jié)果影響的問題．而分析影響GAMIT軟件聯(lián)測(cè)精度的因素研究相對(duì)較少．基于此本文采用GAMIT/GLOBK軟件對(duì)2018年CHAN站的與接收機(jī)無(wú)關(guān)的交換格式數(shù)據(jù)(Rinex)進(jìn)行了高精度基線處理,以NRMS值作為衡量處理效果的判定依據(jù),對(duì)溫度變化、雨雪天氣與聯(lián)測(cè)殘差的關(guān)系進(jìn)行總結(jié),探索影響聯(lián)測(cè)精度的因素,進(jìn)一步提高聯(lián)測(cè)精度,旨在為基于高精度基線解算基線處理提供實(shí)際參考．

1 高精度基線解算處理

1.1 GMAIT/GLOBK軟件

GAMIT/GLOBK軟件是目前GPS高精度基線解算軟件中,應(yīng)用頻率最高的軟件．該軟件是由美國(guó)麻省理工學(xué)院(MIT)和SCRIPPS海洋研究所(SIO)共同開發(fā)的GPS數(shù)據(jù)處理軟件,是國(guó)際上最優(yōu)秀的GPS定位和定軌數(shù)據(jù)處理分析軟件之一．

1.2 更新tables

GAMIT軟件安裝后第一次使用,需要將tables文件夾下的所有文件更新,根據(jù)自身情況選擇需要的文件數(shù)據(jù)進(jìn)行更新．更新GAMIT的相關(guān)表文件參數(shù),如表1所示

表1 GAMIT/GLOBK軟件的主要表文件

1.3 處理結(jié)果

通過(guò)對(duì)生成的o文件、q文件、h文件、sh_gamit_XXX.summary文件進(jìn)行查看,可得到解算的情況．

2 基線解算結(jié)果及精度評(píng)定指標(biāo)

IGS跟蹤站聯(lián)測(cè)精度的變化對(duì)高精度GPS數(shù)據(jù)處理至關(guān)重要,為了探討影響IGS站聯(lián)測(cè)精度的因素,選取CHAN站2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并采用2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行檢核,基線結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇NRMS值．NRMS值代表聯(lián)測(cè)精度指標(biāo),值越小,聯(lián)測(cè)效果越好．

對(duì)于從歷元的模糊度解算中得出的殘差,可以采用單時(shí)段解算出的基線值偏離其加權(quán)值的程度得到,標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差可進(jìn)一步表示為

(1)

式中:NRMS為標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差值;N為基線單日解的數(shù)目;n為觀測(cè)天數(shù);Yi為第i日的基線值;Y為單天解的基線值的加權(quán)平均值;σi是各單日解基線值的方差．

3 溫度、天氣與IGS站聯(lián)測(cè)精度的關(guān)系

打開sh_gamit_XXX.summary文件夾,查看結(jié)果文件．未知點(diǎn)CHAN站與聯(lián)測(cè)4個(gè)IGS(BJFS、DAEJ、SHAO、ULAB)站點(diǎn)位置如圖1所示．

圖1 未知CHAN站與聯(lián)測(cè)IGS站的位置圖

記錄2018年CHAN站每天平均溫度的變化與結(jié)果文件中NRMS值的變化趨勢(shì),如圖2、圖3所示．

圖2 CHAN站2018年平均溫度變化趨勢(shì)

圖3 CHAN站2018年NRMS值變化趨勢(shì)

對(duì)2018年每天平均溫度變化與NRMS值進(jìn)行分析,總結(jié)溫度變化與NRMS值的關(guān)系,如圖4所示．

圖4 CHAN站2018年平均溫度變化與NRMS值的相關(guān)性

結(jié)果表明:NRMS值隨溫度的升高而減小,不論是線性擬合還是非線性擬合,相關(guān)性都超過(guò)60%,說(shuō)明聯(lián)測(cè)殘差受溫度影響較大,且與溫度呈負(fù)相關(guān)趨勢(shì)．

2018年,長(zhǎng)春地區(qū)降雨降雪情況如表2所示．

表2 2018年CHAN站地區(qū)雨雪天氣統(tǒng)計(jì)

對(duì)2018年長(zhǎng)春地區(qū)的降雨降雪情況與CHAN站的NRMS值進(jìn)行總結(jié),圖5示出了雨雪天氣與非雨雪天氣的NRMS值對(duì)比．圖6示出了降雨、降雪天氣的解算結(jié)果比較．

圖5 雨雪天氣與非雨雪天氣NRMS值對(duì)比圖

圖6 雨雪天氣NRMS值對(duì)比圖

結(jié)果表明:雨雪天氣較非雨雪天氣聯(lián)測(cè)效果較差,相差0.5 mm左右．降雪天氣由于溫度低、觀測(cè)環(huán)境差等原因,聯(lián)測(cè)效果最差,故應(yīng)盡量避免雨雪天氣進(jìn)行高精度聯(lián)測(cè)任務(wù)．

平均溫度變化影響測(cè)量殘差或由儀器設(shè)備所處環(huán)境與標(biāo)準(zhǔn)溫度均有偏差,一般設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)溫度設(shè)為20°C,當(dāng)氣溫較低時(shí),溫差較大,故聯(lián)測(cè)殘差影響較大;雨雪天氣影響測(cè)量殘差或由于雨雪天氣地面積水或積雪影響衛(wèi)星信號(hào)傳播路徑,從而產(chǎn)生干涉時(shí)延效應(yīng),影響衛(wèi)星搜索,使聯(lián)測(cè)殘差值受到影響升高．

4 檢核實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了避免由于選取一年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的偶然性,再次選取2017年CHAN站數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)測(cè)．由于2017年上半年SHAO站數(shù)據(jù)存在缺失,故采用BJFS、DAEJ、ULAB三站進(jìn)行聯(lián)測(cè)．再次記錄2017年CHAN站每天平均溫度的變化與結(jié)果文件中NRMS值的變化趨勢(shì),如圖7、圖8所示．

圖7 CHAN站2017年平均溫度變化趨勢(shì)

圖8 CHAN站2017年NRMS值變化趨勢(shì)

2017年CHAN站每天平均溫度變化與NRMS值關(guān)系如圖9所示．

圖9 CHAN站2017年溫度與NRMS值的相關(guān)性

2017年,長(zhǎng)春地區(qū)降雨降雪情況如表3所示．

表3 2017年CHAN站雨雪天氣統(tǒng)計(jì)

對(duì)2017年長(zhǎng)春地區(qū)的降雨降雪情況與CHAN站的NRMS值進(jìn)行總結(jié),圖10示出了雨雪天氣與非雨雪天氣的解算結(jié)果對(duì)比．圖11示出了降雨、降雪天氣的NRMS值比較．

圖10 雨雪天氣與非雨雪天氣NRMS值對(duì)比圖

圖11 雨雪天氣NRMS值對(duì)比圖

結(jié)果表明:CHAN站2017年與2018年實(shí)驗(yàn)結(jié)果趨勢(shì)相同,再次印證了上述結(jié)論:平均溫度變化、天氣情況是影響聯(lián)測(cè)殘差的兩項(xiàng)因素．由于儀器設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)溫度與全年溫度變化產(chǎn)生的溫差較大,使NRMS值隨溫度的升高而降低,即聯(lián)測(cè)精度隨溫度的升高而提高．由于受大氣層的影響,雨雪天氣情況下地面積水或積雪影響衛(wèi)星信號(hào)傳播路徑,導(dǎo)致聯(lián)測(cè)效果較差,雨雪天氣較非雨雪天氣NRMS值相差0.5 mm左右．故進(jìn)行聯(lián)測(cè)任務(wù)時(shí),應(yīng)避免在低溫和雨雪天進(jìn)行工作．

5 結(jié)束語(yǔ)

本文以高精度GPS數(shù)據(jù)處理軟件GAMIT/GLOBK為工具,我國(guó)東北地區(qū)周圍4個(gè)質(zhì)量較好的IGS站為基礎(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,對(duì)2018年CHAN站數(shù)據(jù)進(jìn)行GAMIT基線解算,進(jìn)行殘差的分析并研究高精度基線聯(lián)測(cè)與平均溫度變化、雨雪天氣的關(guān)系:

1)從2018年解算數(shù)據(jù)中,平均溫度變化是影響IGS跟蹤站聯(lián)測(cè)殘差的一項(xiàng)主要因素,與NRMS值呈負(fù)相關(guān);雨雪天氣是影響IGS跟蹤站聯(lián)測(cè)殘差的另一項(xiàng)因素,雨雪天氣較非雨雪天氣NRMS值相差0.5 mm左右．

2)利用2017年CHAN站數(shù)據(jù)進(jìn)行檢核,避免由于選取一年數(shù)據(jù)產(chǎn)生的偶然性．2017年,長(zhǎng)春測(cè)區(qū)聯(lián)測(cè)殘差與2018年趨勢(shì)相同,符合溫度越高,觀測(cè)效果越好的結(jié)論．故進(jìn)行高精度聯(lián)測(cè)時(shí),應(yīng)盡量選擇平均溫度較高,非雨雪天氣情況下進(jìn)行．

3) IGS跟蹤站聯(lián)測(cè)精度,不只受溫度、天氣兩因素的影響,其他因素有待進(jìn)一步研究．