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地基GPS探測對流層斜路徑濕延遲

2016-04-11 01:28:53丁文玉
測繪通報 2016年2期

丁文玉

(武漢大學,湖北 武漢 430000)

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地基GPS探測對流層斜路徑濕延遲

丁文玉

(武漢大學,湖北 武漢 430000)

Analysis of the Slant Wet Delay Measurements of GPS Using Precise Point Positioning Method

DING Wenyu

摘要:GPS斜路徑濕延遲SWD包含大氣水汽三維分布信息,在使用SWD時,其精度非常重要。本文使用精密單點定位(PPP)計算SWD,并將其與精度較高的水汽輻射計WVR的觀測結果進行對比,用PPP解算的SWD的精度進行分析。通過比較分析發現,PPP計算的SWD與WVR計算的SWD存在1.5 cm左右的系統偏差。PPP計算的SWD的精度隨著高度角的增大而提高,籠統用一個精度參數描述PPP計算的SWD的精度并不合理,在高度角10°~35°之間,兩者差值的標準差隨著高度角的增加而減小。在35°~90° 之間兩者差值的標準差呈穩定趨勢,為2.9 cm。

關鍵詞:精密單點定位;斜路徑濕延遲;水汽輻射計;精度比較

GPS斜路徑濕延遲SWD(slant wet delay)的精度問題是在研究大氣水汽空間分布的過程中產生的[1]。大氣水汽的時空分布可用于天氣預報和氣候研究[2]。天頂濕延遲ZWD與大氣可降水量PW成比例關系。大量試驗證明,由GPS數據解算的大氣可降水量PW精度優于2 mm[3-4]。GPS估計得到的天頂濕延遲ZWD應用于建立數字天氣預報模型時,可以大幅度改進模型的初始狀態[5]。但ZWD本質上是一段時間內所有衛星的SWD投影到天頂方向上的濕延遲的平均值,SWD中所包含的水汽分布各向異性信息被消去。ZWD無法真實表征水汽的三維分布特征。SWD是一次觀測的估計值,盡管其估計精度不如ZWD,但SWD包含水汽三維分布信息,可以用來層析大氣水汽的三維分布。

在使用SWD層析水汽三維分布時,其精度直接影響層析結果。水汽輻射計WVR能夠觀測并獲得斜路徑濕延遲SWD,而且測量精度較高,可以用來比較分析由PPP計算的SWD的精度。王勇等[6]使用GPS相對定位的方法計算出SWD,并與WVR觀測結果進行對比,發現其相互之間的RMS值為1.51 cm。GPS精密單點定位具有觀測成本低、作業機動靈活、可全天候觀測、可多系統集成的優勢。本文采用精密單點定位PPP解算SWD,并將計算結果與WVR的觀測結果進行比較,分析由PPP解算的SWD的精度特點。

一、數據與方法

1. 數據

本文使用的數據為2002年5月25日—5月26日加拿大卡爾加里大學UOFC測站的GPS觀測數據和與UOFC測站并址的水汽輻射計WVR的觀測數據。GPS觀測數據每隔30 s記錄一次。試驗中,WVR依次指向空中可視的GPS衛星。WVR每隔1 min左右獲得一組數據,完成1次對所有可視衛星觀測的時間為7~8 min。

2. SWD的計算方法

本文采用精密單點定位PPP計算SWD。在解算中,使用IGS精密星歷和精密鐘差,設置截止高度角為10°。靜力學延遲采用Saastamoinen模型改正。投影函數選取GMF投影函數。地表氣壓由測站的海拔高度估計。PPP的觀測方程[7-8]為

lφLC=ρ+c(dt-dT)+NφLC+dtrop+R

(1)

(2)

本文中,GPS斜路徑濕延遲SWD由PPP待估參數中的對流層參數計算得出。采用PPP技術估計SWD具有估計模型簡單,站站之間不相關,無需引入遠距離測站即可估計絕對時延,處理大規模數據速度快等優點。計算公式為[9]

(3)

3. 水汽輻射計觀測數據的處理

水汽輻射計WVR通過測量大氣亮溫實時測定大氣層中的水汽含量和電磁波傳播延遲[10]。試驗中,WVR與GPS測站并址,設置WVR依次指向高度角為10°以上的GPS衛星。WVR每隔1 min左右獲得一組數據,完成1次對所有可視衛星的觀測需要7~8 min,因此對同一顆衛星,在可視時間范圍內,數據記錄間隔為7~8 min。

WVR測量數據易受儀器鏡面液態水聚集和水汽散射效應的影響。這些影響會造成大氣亮溫測量錯誤。WVR可以估計液態水的數量,但依據這些估值不足以消去因為鏡面液態水凝聚而造成的測量錯誤。本文處理WVR數據時,既利用液態水估值,又探測亮溫突變。這樣保證用于比較的數據中沒有因液態水聚集而造成錯誤的數據。數據處理步驟如下[10]:

1) 剔除液態水估計量大于0.3 cm的觀測數據。

2) 將WVR的SWD投影到天頂方向得到ZWD,計算公式為

ZWD=SWD·sinε

(4)

求出兩天內所有ZWD的RMS值,再將觀測記錄劃分為間隔為30 min的時間段,求出每個時間段內ZWD的RMS值,比較單個時間段內的RMS值與兩天內所有數據的RMS值的大小[8]。如果單個時間段內的RMS值大于所有數據的RMS值,則剔除相應30 min時間段內的所有記錄。這樣操作雖然限制了WVR觀測結果的變化幅度,但是可以剔除可能被液態水聚集損壞的數據。

二、比較結果及分析

處理完兩組數據后,比較兩種方法對應同一顆衛星的觀測時間相差15 s以內的SWD值。在兩天(48 h)的觀測時段中,一共有2491組對比數據。

由WVR觀測結果計算出的ZWD的平均值為6 cm,這說明試驗地區在試驗時間內,天氣較干,空氣中水汽很少。圖1、圖2分別為由WVR和PPP計算出的從測站到2、3、4、7號衛星的SWD值隨時間的變化。

圖1 PRN=2

圖2

從圖1、圖2可以看出,本文使用PPP計算的SWD和WVR觀測得到的SWD的趨勢基本一致,說明由PPP計算SWD的方法是可行的。圖3為WVR觀測得到的SWD隨高度角的變化,圖4為PPP解算的SWD隨高度角的變化。

圖3

圖4

由圖3、圖4可以看出,SWD隨高度角的增加而減小,這是因為高度角較小的SWD經過對流層的路徑較長,包含的水汽較多。高度角較大的SWD經過對流層的路徑較短,包含的水汽較少。當高度角為90°時,SWD即為ZWD。圖5為由上述兩種方法計算出的SWD的差值隨高度角的變化。

圖5

從圖5可以看出差值正負分布均勻,沒有明顯的系統誤差。差值的絕對值隨高度角的增加而減小。這說明高度角越大,誤差越小。由PPP計算的SWD在高度角較小時精度較低,在高度角較大時精度較高。

PPP計算的SWD的精度隨高度角的變化而變化,本文計算出高度角每5°一個區間,兩種方法差值(PPP-WVR)的平均值和標準差結果如圖6所示。

圖6

從圖6可以看出,由PPP計算的SWD與WVR的觀測結果之間差值的平均值在1.5 cm左右,說明兩者存在一定的系統誤差,這與兩種方法截然不同的測量原理有關。兩者差值的標準差在10°~35°范圍內,逐漸減小;在35°~90°范圍內,呈穩定趨勢,為2.9 cm。造成誤差有如下原因:①WVR觀測結果本身含有一定誤差;②從精密單點定位PPP的計算方法看,造成SWD誤差的包括多路徑誤差和觀測噪聲等隨機因素,以及天頂干延遲估計模型不準確,對流層投影函數模型不準確及其他誤差校正模型不準確等系統因素。

三、結束語

通過以上比較分析發現,由PPP計算SWD的方法是可行的。SWD隨高度角的增加而減小。PPP計算的SWD與WVR觀測的SWD存在1.5 cm左右的系統誤差。在高度角10°~35°范圍內,兩者差值的標準差隨著高度角的增加而減小;在35°~90°之間兩者差值的標準差呈穩定趨勢,為2.9 cm。在利用SWD層析大氣水汽的三維分布時,需要考慮到SWD的精度隨高度角的變化。由PPP解算的SWD在高度角較高時具有更高的利用價值。

參考文獻:

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中圖分類號:P228

文獻標識碼:B

文章編號:0494-0911(2016)02-0075-04

作者簡介:丁文玉(1990—),女,碩士,主要研究方向為GNSS反演對流層水汽信息。E-mail: 544362219@qq.com

收稿日期:2015-11-14

引文格式: 丁文玉. 地基GPS探測對流層斜路徑濕延遲[J].測繪通報,2016(2):75-78.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0053.

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