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    銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型的建立及精度分析

    2020-08-25 13:30:02孫天紅高志鈺蔣玉祥
    導(dǎo)航定位學(xué)報 2020年4期
    關(guān)鍵詞:探空平均溫度銀川

    孫天紅,高志鈺,蔣玉祥

    (1. 西寧不動產(chǎn)登記中心,西寧 810001;2. 蘭州交通大學(xué) 測繪與地理信息學(xué)院,蘭州 730070;3. 西寧市測繪院,西寧 810001)

    0 引言

    可降水量(precipitable water vapor,PWV)直接影響著大氣的垂直穩(wěn)定性,其時空分布情況與實際降雨量密切相關(guān),是中尺度和局部尺度降雨強度預(yù)報的必要參數(shù)之一[1-2]。隨著全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)技術(shù)的不斷發(fā)展,利用地基GPS 接收設(shè)備,可以測量和反演出整層大氣中的PWV,這為天氣預(yù)報、天氣變化研究、合成孔徑雷達干涉(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)大氣效應(yīng)去除等涉及大氣水汽工作提供了1 種新的PWV 數(shù)據(jù)獲取手段。

    在利用地基 GPS 技術(shù)進行 PWV 的反演過程中,天頂濕延遲(zenith wet delay,ZWD)與轉(zhuǎn)換系數(shù)Π直接影響著實時PWV 精確反演,即PWV=無量綱的轉(zhuǎn)換系數(shù)Π是大氣加權(quán)平均溫度Tm的函數(shù),在PWV 的計算過程中,起決定性作用的是加權(quán)平均溫度Tm的準(zhǔn)確計算[3-4],獲取適合局地地區(qū)的加權(quán)平均溫度模型,才能更加有效地保證局地地區(qū) PWV 反演的精度。不少學(xué)者就不同地區(qū)大氣加權(quán)平均溫度進行分析,建立了加權(quán)平均溫度模型。文獻[5]首次提出利用探空數(shù)據(jù),建立了適合美國中緯度地區(qū)的Bevis 經(jīng)驗公式,建立了地表溫度Ts與Tm之間的線性關(guān)系。文獻[6]探討了全球Ts與Tm之間的相關(guān)關(guān)系,并建立了與其全球緯度相關(guān)的線性模型(本文稱為姚宜斌模型)。文獻[7]對全國按氣候分區(qū)、季節(jié)分區(qū)分別建立了加權(quán)平均溫度模型(本文稱為龔紹琦模型)。文獻[8]建立了適合于中國東北部地區(qū)和不同季節(jié)的加權(quán)平均溫度模型。文獻[9]利用湖南地區(qū)探空數(shù)據(jù),建立了適合于湖南地區(qū)的加權(quán)平均溫度模型。文獻[10]利用甘肅地區(qū)探空數(shù)據(jù),進行了甘肅地區(qū)加權(quán)平均溫度時空分布特征分析,并建立了適合于甘肅地區(qū)的加權(quán)平均溫度模型。文獻[11]利用廣西地區(qū)探空數(shù)據(jù),建立了廣西地區(qū)加權(quán)平均溫度模型。文獻[12]建立了適合于新疆地區(qū)的加權(quán)平均溫度模型。此外,文獻[13-17]分別建立了適合于鄭州地區(qū)、徐州地區(qū)、青島地區(qū)、香港地區(qū)的加權(quán)平均溫度模型,分別為局地地區(qū) PWV 的反演提供依據(jù)。通過大量的閱讀文獻發(fā)現(xiàn),適用于銀川地區(qū)的加權(quán)平均溫度模型較少,已有的全球、全國、分區(qū)加權(quán)平均溫度模型,在銀川地區(qū)的適用性也有待進一步檢驗。

    因此,本文針對適合于銀川地區(qū)的加權(quán)平均溫度模型較少的問題,采用了2008—2017 年為期10 a的探空數(shù)據(jù),建立起適合于銀川地區(qū)的大氣加權(quán)平均溫度模型,以實現(xiàn)能更準(zhǔn)確、更可靠地反演出銀川地區(qū)的PWV,從為該地區(qū)氣象應(yīng)用提供依據(jù)。

    1 加權(quán)平均溫度的計算方法

    水汽大部分分布在地面上空12 km 內(nèi)的區(qū)域,而由氣球攜帶的無線電探空儀可以升達 30 km 以上,探空資料提供的變量包括各標(biāo)準(zhǔn)層的氣壓、高度、溫度、露點溫度、風(fēng)向和風(fēng)速等數(shù)據(jù)。加權(quán)平均溫度Tm(單位為 K)可由測站上空的水汽壓e(單位為hPa)與大氣溫度T(單位為K)沿天頂方向的積分得到,其定義為

    式中h為大氣厚度,單位為m。

    常見的加權(quán)平均溫度的計算方法主要有以下幾種:常數(shù)法、近似積分法、數(shù)值積分法以及經(jīng)驗公式法。其中,數(shù)值積分法是最常用的1 種方法,其計算公式為

    式中:iT為第i層大氣平均溫度(單位為 K);Δih為第i層大氣厚度(單位為m);ei為第i層大氣平均水汽壓(單位為hPa),計算式為

    式中:es為飽和水汽壓(單位為hPa);t為露點溫度(單位為℃);r為相對濕度。

    經(jīng)查閱文獻,整理出符合銀川地區(qū)的經(jīng)驗回歸公式。文獻[5]根據(jù)美國13 個氣象探空站約2 a 的探測資料,建立起Tm與地面溫度Ts(單位為 K)的經(jīng)驗公式,該模型的精度為4.74 K。由于該公式簡便、實用,在全球GPS 氣象研究中得到了廣泛使用。該經(jīng)驗公式為

    文獻[6]利用 2005—2011 年全球大地觀測系統(tǒng)大氣的Tm數(shù)據(jù)和歐洲中尺度天氣預(yù)報中心的Ts數(shù)據(jù),按緯度建立了全球分區(qū)域線性回歸模型,適用于銀川地區(qū)的模型可表示為

    文獻[7]利用全國不同氣候區(qū)、不同季節(jié)數(shù)據(jù)建立全國模型,普遍適用于我國陸地上空的Tm的估算,其模型可表示為

    在GPS 氣象學(xué)中,數(shù)值積分法是目前公認的、最為精確的計算對流層加權(quán)平均溫度模型的方法,利用數(shù)值積分法,可計算得到每個采樣時刻的Tm,結(jié)合與Ts之間的線性關(guān)系建立線性回歸公式。這也是獲取加權(quán)平均溫度本地化模型的重要手段,其主要原因在于[18]:①地面溫度Ts較其他地面氣象因子更容易獲取,Ts與Tm之間有顯明的線性關(guān)系;②GAMIT、Bernese 等高精度的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(global navigation satellite system, GNSS)數(shù)據(jù)處理軟件,采用的加權(quán)平均溫度公式就是Tm與Ts之間的關(guān)系式。

    2 加權(quán)平均溫度模型構(gòu)建方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    選取銀川探空站(詳細信息如表 1 所示)2008—2017 年的探空數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)。探空數(shù)據(jù)采樣間隔為12 h,其主要以文本的形式存儲,且只能按月進行下載。因為數(shù)據(jù)量大、下載過程繁瑣,所以本文通過Python 編寫腳本的方式進行批量下載,并按月份分別進行存儲。

    由于某些時刻探空氣球未釋放或者數(shù)據(jù)采集不完整,造成某些時段探空數(shù)據(jù)的缺失,2008—2017 年只采集到了7 193 個樣本的數(shù)據(jù)。

    表1 銀川探空站詳細信息

    2.2 建模方法

    首先需對同一探空站對應(yīng)的Tm與Ts的相關(guān)性進行計算,其計算公式為

    然后采用一元線性回歸的方式進行加權(quán)平均溫度模型的構(gòu)建,其線性方程為

    則其誤差方程可表示為

    最后根據(jù)最小二乘原理可得回歸系數(shù)計算式分別為:

    3 銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型的建立及精度檢驗

    采用數(shù)值積分方法,可以得到各采樣時刻的加權(quán)平均溫度值,結(jié)合相應(yīng)的地面溫度值,就能夠建立起銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型。為檢核所建模型的可靠性,本文采用所建模型與 3 種已有模型進行精度比對的方法。

    3.1 Tm 與 Ts 之間的關(guān)系

    利用MATLAB 軟件編寫代碼,對探空數(shù)據(jù)進行讀??;結(jié)合數(shù)值積分法,計算得到每個樣本所對應(yīng)的加權(quán)平均溫度Tm;繪制Tm與Ts之間的時間演變關(guān)系,如圖1 所示。

    圖1 銀川探空站Tm 與Ts 時間演變關(guān)系

    從圖 1 可以看出,Tm普遍低于Ts,Tm與Ts之間的變化趨勢保持一致,升降幅度也保持同步,峰值和谷值亦對應(yīng)得,可以判斷Tm與Ts之間具有良好的相關(guān)性。繪制銀川探空站Tm與Ts散點分布及趨勢線,如圖2 所示。

    圖2 銀川探空站Tm 與Ts 散點分布及趨勢線

    由圖2 可以看出,所有散點均分布在趨勢線附近,且在趨勢線上下波動,這也證明了Tm與Ts之間具有良好的相關(guān)性。

    為了進一步地探討Tm與Ts之間的相關(guān)性,計算 2 者之間的相關(guān)系數(shù)R,計算結(jié)果如表 2所示。2008—2017 年間,Tm與Ts的相關(guān)系數(shù)為 0.804 3,通過了置信度α=0.01 的檢驗。根據(jù)相關(guān)系數(shù)的劃分等級,當(dāng) 0.7≤R<1 時表示強相關(guān),即銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度與地面溫度具有強相關(guān)性,可為后續(xù)加權(quán)平均溫度模型的建立提供依據(jù)。

    3.2 銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型

    利用MATLAB 軟件,根據(jù)式(11)、式(12)計算出銀川地區(qū)Tm與Ts之間的回歸系數(shù)(即銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型系數(shù)),其結(jié)果如表2 所示。Tm=61.884 9Ts+0.738 5 就是本文所建立的銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型。

    表2 銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型

    3.3 銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型精度檢驗

    為了驗證建立的銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型的精度,統(tǒng)計了由探空資料計算得到的加權(quán)平均溫度真值,與模型擬合值之間的殘差分布情況,如圖3 所示。由圖3 可以看出:殘差值在-10~10 mm所占比例為92.36 %;殘差值在-20~-15,-15~-10與10~15 mm 所占的比例分別為0.43 %,4.46 %與2.75 %。這些數(shù)據(jù)可以得出,本文所建立的銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型較為可靠。

    圖3 擬合殘差值分布

    結(jié)合已有模型,對本文所建的銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型進行精度檢驗,分別計算平均偏差、平均相對誤差(mean absolute error, MAE)、均方根誤差(root mean square, RMS),其結(jié)果如表3所示。

    表3 銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型精度檢驗

    由表3 可以看出,銀川地區(qū)本地化模型所對應(yīng)的平均偏差、MAE、RMS 均小于Bevis 經(jīng)驗公式、姚宜斌模型、龔紹琦模型。其中,姚宜斌模型與龔紹琦模型所對應(yīng)的值均小于Bevis 經(jīng)驗公式。即本文所建立的銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型,精度明顯高于已有模型,本地化模型適用性更強、精度更高,可以用于該區(qū)域PWV 的反演計算。

    4 結(jié)束語

    本文利用2008—2017 年10 a 間銀川地區(qū)的探空站數(shù)據(jù),計算得到每個采樣點的加權(quán)平均溫度值,再結(jié)合探空站地面溫度值,建立了銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型并對其精度進行檢驗,得出以下結(jié)論:

    1)加權(quán)平均溫度普遍低于地面溫度,2 者之間的變化趨勢基本保持一致,其相關(guān)系數(shù)高達0.804 3,具有較強的線性相關(guān)性;

    2)加權(quán)平均溫度真值與所建模型擬合值之間的殘差,在10 mm 以內(nèi)所占比重為92.36 %,這表明所建立的模型與實際值相吻合;

    3)銀川地區(qū)加權(quán)平均溫度模型,所對應(yīng)的平均偏差、平均相對誤差、均方差均小于已有模型,其精度更高、適用性更強,完全可以應(yīng)用于銀川地區(qū)大氣可降水量的反演過程中。

    4)區(qū)域化加權(quán)平均溫度模型精度較高,但其僅僅適用于這個區(qū)域,因此具有一定的局限性。

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