組合GPS/GLONASS觀測數據的三維水汽層析

董州楠　蔡昌盛

1　中南大學地球科學與信息物理學院，長沙市麓山南路932號，410083

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組合GPS/GLONASS觀測數據的三維水汽層析

董州楠1蔡昌盛1

1中南大學地球科學與信息物理學院，長沙市麓山南路932號，410083

基于香港衛星定位參考站網(SatRef)15個測站共6 d的數據，聯合GPS和GLONASS進行對流層三維水汽層析實驗。結果表明，相比GPS單系統，GPS/GLONASS組合系統能顯著增加信號穿越的網格數量，提高層析水汽分布的精度，平均改善率為36%。

水汽層析；GPS；GLONASS；對流層

國內外學者在三維水汽層析方面已經開展大量研究工作[1-3]，但是已有成果大多基于GPS觀測數據。多衛星系統組合可以增加可見衛星數，改善衛星的空間幾何分布，從而提高層析方法探測水汽的能力。本文基于香港衛星定位參考站網(Hong Kong satellite positioning reference station network，SatRef)的GPS/GLONASS觀測數據研究多系統組合對對流層水汽層析結果的影響。

1　地基GNSS水汽層析

1.1斜路徑對流層濕延遲估計

對流層為非色散介質，因此對流層延遲不能像電離層延遲那樣通過雙頻觀測值的組合進行消除，在精密定位中通常將其作為未知參數同其他參數一并求解。實際參數估計過程中，將每個測站的天頂延遲作為一個未知參數進行估計，再通過投影函數投影到信號路徑方向上。對流層延遲模型如下：

(1)

1.2水汽層析原理

通過將GNSS地面網上空的對流層在水平和垂直方向上離散化成格網，并假設每個獨立網格內的水汽密度值在一定的時間內為常量，根據斜路徑方向上的水汽量(slant water vapor，SWV)等于GNSS信號經過的所有網格水汽含量之和[1]，得到層析的觀測方程為：

(2)

實際上，由于衛星的幾何分布、地面網測站的空間分布及層析時間分辨率的限制，總會有某些網格當中沒有信號穿過，導致層析方程病態不適定。可以通過加入水平約束、垂直約束[1]使用奇異值分解(singular value decomposition，SVD)方法[5]求解層析方程。這種非迭代解法雖然對層析初值不敏感，但是層析結果的精度較差。而迭代法雖然要求精度較高的初值，但迭代后結果的精度更高?？紤]到迭代法與非迭代法各自的優缺點，本文聯合使用非迭代與迭代算法進行層析實驗，將SVD分解的結果作為乘法代數重構算法(multiplicative algebraic reconstruction technique，MART)[6]的初值。

2　實驗與結果分析

使用香港衛星定位參考站網(SatRef)15個測站2014年年積日152、182、213、244、274、305 d的觀測數據。數據采樣率30 s，衛星截止高度角設為10°。由于水汽主要分布在近地表10 km以下，因此水汽層析高度設為距地表10 km，每500 m劃分為一層。水平網格的劃分方案為：緯度范圍22.2°～22.6°N，間隔為0.08°，共劃分為5個網格；經度范圍113.85°～114.36°E，間隔為0.085°，共劃分為6個網格。層析時間窗口取值30 min，精密單點定位解算使用的是歐空局(ESA)發布的精密衛星軌道和鐘差數據，天頂干延遲模型采用Saastamonien模型，投影函數使用GMF投影函數[7]，轉換因子Π直接使用GPT2w模型[8]計算。利用探空數據結果來驗證GNSS反演結果，其中探空數據使用的是美國懷俄明大學(UW)在線提供的香港京士柏探空站的探空數據，層析垂直約束取實驗前3 d探空水汽均值。層析水平格網劃分如圖1所示。

圖1　香港衛星定位參考站網三維層析水平格網劃分示意圖Fig.1　The division of horizontal voxels of SatRef for water vapor tomography

使用中南大學開發的精密單點定位處理軟件[9]MIPS-PPP解算天頂對流層延遲(zenith total delay，ZTD)。為驗證MIPS-PPP軟件估計ZTD的可靠性，使用MIPS-PPP軟件求解各天BJFS站的天頂對流層延遲參數，并與IGS分析中心提供的對流層產品進行比較。實驗設定位置解的三維坐標均收斂到10 cm以內時認為坐標解已收斂，并開始統計ZTD。MIPS-PPP和IGS的ZTD產品之間的偏差均值及標準偏離(STD)見表1。由表1可知，MIPS-PPP軟件解算的ZTD產品與IGS分析中心產品的平均偏差在2 cm左右，偏差的STD小于1 cm，滿足層析實驗要求。

限于篇幅，圖2只給出了2014年年積日152 d(GPS時06:00～19:00)GPS系統和GPS/GLONASS組合系統在層析窗口30 min內穿過格網的合格信號總數和對應層析時間窗口有信號穿越的網格總數。實驗中，部分GLONASS衛星信號不理想，在數據處理時剔除。可以看出，在組合系統下，相同的層析時間窗口觀測獲得的信號數量明顯增多。在GPS單系統和GPS/GLONASS組合系統下有信號穿越的網格數量明顯增加，特別是在某些時段，如圖2(b)中13:30～14:00有信號穿越的網格數量由459個增加到508個，信號穿過更多的網格可以增加這些網格層析結果的精度和可靠性。

表1　 MIPS-PPP軟件解算ZTD與IGS ZTD產品的

圖2　2014年年積日152 d(GPS時06:00～19:00)層析窗口合格信號總數和有信號穿越網格數量Fig.2　Number of qualified rays and voxels crossed by rays on June 1, 2014(GPST 06:00-19:00)

圖3給出了2014年年積日152、182、213、244、274、305 d GPS時12:00～12:30 GPS單系統層析廓線、GPS/GLONASS組合系統層析廓線和探空廓線的對比?？梢钥闯?，三者變化趨勢較為一致。但相比于GPS單系統，組合系統大多數情況下在探空站附近內插的廓線與探空廓線符合得更好，如圖3(c)在高程7 km位置處，GPS單系統結果與探空數據結果存在較大偏差，但組合系統在此處與探空數據符合較好，說明組合系統結果更加穩定可靠。在低高度處GNSS層析解較探空數據的偏差較大，其原因在于探空數據的時間分辨率低、GNSS反演水汽的精度限制以及水汽密度值在低高度處變化較大。

圖3　GPS單系統和GPS/GLONASS組合系統層析廓線和探空廓線的對比Fig.3　Water vapor density profile derived from GPS, combined system and radiosonde

為評價組合系統對于層析水汽三維分布整體精度的影響，層析計算中首先去掉HKSC站的觀測數據，將該站數據處理獲得的斜路徑水汽含量(SWV)作為參考值進行層析解的檢核。利用HKSC站觀測的信號在各個網格中的截距，運用式(3)求解SWV，并與參考值SWV比較。表2統計了GPS單系統和GPS/GLONASS組合系統層析解計算的SWV與參考值偏差的標準偏離值。可以看出，除年積日244 d外，組合系統偏差的STD值較GPS單系統均有明顯減小，平均改善率為36%。

表2　 層析時段天氣狀況及層析結果與PPP

圖4給出了2014年年積日152 d GPS時12:00～12:30 GPS單系統和組合系統層析獲得的三維水汽分布圖。由于水汽密度隨著高度的增加而減小，且在高層區域分布比較均勻，因此圖中只給出了5 km以下的水汽分布。可以看出，在近地表3 km以下水汽密度變化較大，GPS單系統和組合系統的層析水汽分布結果在高程方向上均能反映出水汽隨高度的遞減變化，而在2 km處GPS單系統和組合系統層析獲得的水汽分布存在較大偏差。從前面的分析可知，GPS/GLONASS組合系統具有更好的精度與可靠性，由此可以判斷圖4(b)更能反映水汽的實際分布狀況。

圖4　2014年年積日152 d GPS時12:00～12:30GPS單系統和組合系統層析三維水汽分布Fig.4　Comparison between GPS-only and integratedGPS/GLONASS 3-D tomographic water vapor distribution on June 1, 2014(GPST 12:00-12:30)

3　結　語

多GNSS系統組合會明顯增加層析信號的數量，改善信號在層析區域的空間幾何分布。本文基于香港衛星定位參考站網15個測站2014年共6 d的GNSS觀測數據進行對流層三維水汽層析實驗。結果表明，較GPS單系統，GPS/GLONASS組合系統層析窗口中合格信號數量和有信號穿越的網格數量均有明顯增加；通過探空數據的檢驗，層析結果與探空結果符合較好，但組合系統的結果更加穩定、可靠；GPS單系統和組合系統的層析水汽分布結果在高程方向上均能反映出水汽隨高度的遞減變化，組合系統可以明顯提高層析水汽整體的分布精度，平均改善率為36%。

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About the first author:DONG Zhounan, postgraduate, majors in date processing of GNSS and modeling of water vapor tomography, E-mail:ZNDongCSU@163.com.

Analysis of Three-Dimensional Water Vapor Tomography Using Integrated GPS/GLONASS Observations

DONGZhounan1CAIChangsheng1

1School of Geoscience and Info-Physics, Central South University, 932 South-Lushan Road, Changsha 410083,China

Based on data collected for six days at fifteen stations of Hong Kong satellite positioning

tation network (SatRef) in 2014, we combine GPS and GLONASS to perform a three-dimensional water vapor tomography experiment. The results show that the integrated GPS/GLONASS system can significantly increase the number of voxels which are passed through by the signals. The system improves the accuracy of distribution of water vapor by an average improvement rate of 36% in comparison with a GPS-only system.

water vapor tomography; GPS; GLONASS; troposphere

Scientific Research Fund of Hunan Provincial Education Department，No. 13K007；Hunan Provincial Innovation Platform and Talents Program，No. 2015RS4007.

2015-09-29

董州楠，碩士生，主要研究方向為GNSS數據處理與對流層層析建模，E-mail:ZNDongCSU@163.com。

10.14075/j.jgg.2016.10.010

1671-5942(2016)010-0889-03

P228

A

項目來源：湖南省教育廳科研項目(13K007)；湖南省創新平臺與人才計劃(2015RS4007)。