中國沿海地基GPS水汽反演精度分析

王朝陽 周興華, 盧勇奪 周東旭 張化疑

1 山東科技大學測繪科學與工程學院，青島市前灣港路579號，266590 2 國家海洋局第一海洋研究所，青島市仙霞嶺路6號，266061 3 國家海洋環(huán)境預報中心，北京市大慧寺8號，100081

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中國沿海地基GPS水汽反演精度分析

王朝陽1周興華1,2盧勇奪3周東旭2張化疑2

1 山東科技大學測繪科學與工程學院，青島市前灣港路579號，266590 2 國家海洋局第一海洋研究所，青島市仙霞嶺路6號，266061 3 國家海洋環(huán)境預報中心，北京市大慧寺8號，100081

利用無線電探空和地基水汽輻射計的觀測數(shù)據(jù)，對中國沿海GPS觀測網(wǎng)9個觀測站反演的1 h間隔可降水量進行對比分析。與無線電探空結果相比，地基GPS反演可降水量的年相關系數(shù)在0.95以上，平均偏差自北向南呈逐漸增大的趨勢。除西沙站外，其他站的年平均偏差在2 mm之內(nèi)，均方差在3 mm之內(nèi)，且平均偏差和均方差存在季節(jié)性變化。與地基水汽輻射計結果相比，地基GPS反演可降水量同樣具有很好的正相關，同步觀測期間兩者相關系數(shù)為0.989，兩者的平均偏差為1.84 mm，偏差的均方差為2.06 mm，且7～9月的月均方差較大。

地基GPS；無線電探空；水汽輻射計；可降水量；相關性

地基GPS技術是一種有效的、具有高時空分辨率的大氣探測技術[1]。Bevis等在1992年詳細闡述了利用GPS技術反演水汽的基本理論[2-3]，隨后美國進行的GPS/STORM實驗證實了利用地基GPS數(shù)據(jù)推算可降水量的可行性[4]。王小亞等[5]利用國內(nèi)外29個測站組成的地面網(wǎng)進行了我國首次GPS氣象學實驗，表明GPS探測結果是可靠的。李成才等[6]利用上海和武漢的GPS資料反演了30 min間隔的水汽變化信息，與探空資料相比其均方根誤差約為5 mm。隨著國內(nèi)GPS氣象網(wǎng)的建立，很多學者在內(nèi)陸地區(qū)開展了地基GPS反演大氣水汽含量的研究[7-8]，而沿海的相關研究較少。本文利用沿海GPS觀測網(wǎng)的觀測數(shù)據(jù)反演測站上空的對流層延遲，結合測站溫度、氣壓等氣象要素計算出測站上空的水汽含量，并與無線電探空和地基水汽輻射計的觀測資料進行對比，定量評估地基GPS水汽反演在中國沿海的準確度。

1 數(shù)據(jù)資料

從沿海GPS觀測網(wǎng)中選取老虎灘、成山頭、小麥島、呂泗、長門、廈門、汕頭、海口、西沙9個觀測站，收集各觀測站2013年全年的GPS數(shù)據(jù)以及逐時的地面氣溫、氣壓、相對濕度等氣象數(shù)據(jù)。除成山頭外，還收集了其他8個站附近的無線電探空數(shù)據(jù)。探空站分別為大連、青島、上海、福建、廈門、汕頭、海口、西沙，探空數(shù)據(jù)每天記錄2次，分別為UTC 00:00和12:00。2013-04～10在成山頭海洋觀測站布設了WVR-1100型雙頻地基水汽輻射計，獲得0°～180°不同高度角路徑上的水汽含量。設定每12 min觀測1個周期。

2 數(shù)據(jù)處理方法

2.1 地基GPS反演大氣可降水量

GPS信號在大氣中傳播時受對流層影響會發(fā)生延遲，可通過GPS數(shù)據(jù)處理軟件解算出總延遲量，即對流層天頂延遲(ZTD)。為了獲取高精度的對流層延遲，引入周邊IGS跟蹤站數(shù)據(jù)進行聯(lián)合解算。通過軟件逐日解算可獲得測站天頂方向每小時的ZTD序列，數(shù)據(jù)處理采用事后精密星歷。由于ZTD由靜力學延遲(ZHD)和濕延遲(ZWD)組成，而ZHD的計算采用Saastamoinen 模型[9]：

(1)

式中，f(φ,Hs)=1-0.002 66 cos(2φ)-0.000 28Hs；φ為地理緯度(rad)；Hs為測站海拔高度(km)；Ps為地面氣壓(hPa);ZHD為天頂干延遲(mm)。由濕延遲(ZWD)向可降水量轉換時，大氣加權平均溫度Tm采用Bevis經(jīng)驗公式[2]，即Tm=70.2+0.72 Ts,其中Ts為測站地面溫度(K)。由于本文研究的GPS觀測站與氣象觀測站距離較近，海拔高度差在20 m以內(nèi)，因此不需要對地面氣溫和氣壓資料進行改正。

2.2 氣象探空資料計算可降水量

用探空數(shù)據(jù)計算空中可降水量，通常采用分層疊加方法。具體公式為[10]：

(2)

式中，PWV為垂直大氣柱中水汽總量(cm)；g為重力加速度(cm·s-2)；p0為地面氣壓值(hPa)；q為隨氣壓變化的各氣壓層比濕(g·kg-1)；Δp為各高度層氣壓變化量(hPa)。比濕q通過氣壓p、露點溫度td計算[11]：

(3)

(4)

式中，a、b為常數(shù)，其取值與氣溫有關。當氣溫高于0°時，a=17.26，b=237.29；當氣溫低于-55°時，a=21.87，b=265.49[7]。

2.3 地基水汽輻射計數(shù)據(jù)處理

水汽輻射計記錄不同高度角下23.8 GHz和31.4 GHz的大氣透過率τ23.8和τ31.4，然后利用統(tǒng)

計回歸分析方法得到大氣中水汽含量：

(5)

式中，wv為計算出的水汽含量(cm)；c0、c1、c2為回歸系數(shù)，其大小取決于當?shù)丨h(huán)境。

地基水汽輻射計在降水天氣下觀測時，降水會在天線罩上形成水膜，降低測量的準確度。當每小時降水量大于1 mm時，本文認為水汽輻射計的觀測值存在誤差，刪除該時段的觀測數(shù)據(jù)。

3 結果對比與討論

3.1 地基GPS與無線電探空可降水量的比較

表1為沿海8個觀測站地基GPS與無線電探空可降水量統(tǒng)計結果。圖1給出了海口和西沙站兩者可降水量及其差值變化。

表1 地基GPS與無線電探空可降水量平均偏差、均方差及相關系數(shù)統(tǒng)計

圖1 地基GPS與無線電探空可降水量序列對比Fig.1 Comparison of PWV series between ground-based GPS and radiosonde

從表1、圖2中可見，地基GPS反演可降水量和無線電探空結果具有很好的相關性，兩者相關系數(shù)在0.95以上。另外，地基GPS與無線電探空結果之間的平均偏差因地理位置不同而存在差異：除西沙外，其他站的平均偏差在-1.98～0.68 mm之間，且呈現(xiàn)出自北向南逐漸增大的趨勢，均方差在2.20～3.00 mm；西沙站無線電探空比地基GPS反演結果年平均高出5.22 mm，兩者的差值基本上均勻地分布在平均偏差直線附近。

本文同時分析了平均偏差、均方差和相關系數(shù)的季節(jié)性變化。從表2可見，兩者間的平均偏差具有季節(jié)性差異，汕頭站季節(jié)性偏差最小，偏差為0.72 mm；廈門站季節(jié)性偏差最大，達到2.05 mm。均方差隨著季節(jié)變化而不同，緯度較高的站(海口站以北)夏季均方差最大，冬季均方差最小，其原因是夏季水汽含量高，大氣比較活躍，可降水量變化快，地基GPS反演可降水量是某一時刻的數(shù)值，無線電探空為某一時間段的平均值；冬季大氣比較穩(wěn)定，降水少，可降水量變化緩慢。

表2 地基GPS與探空結果可降水量的逐季比較

注：春季為3～5月，夏季為6～8月，秋季為9～11月，冬季為12～2月。

3.2 地基GPS與水汽輻射計可降水量的比較

圖2給出了2013-04～10不同月份及同步觀測期間地基GPS PWV與水汽輻射計PWV之間

相關關系的散點圖(圓點為與水汽輻射計PWV對應的GPS PWV，直線為GPS PWV與水汽輻射計PWV無偏差值時的等值線，n為樣本數(shù)，r為相關系數(shù)，bias為平均偏差，rmse為均方差)。由圖可見，兩者具有較強的相關性，并且GPS PWV整體上比水汽輻射計PWV偏小。分析得出，地基GPS反演可降水量和水汽輻射計觀測結果同步觀測期間的相關系數(shù)為0.989，兩種方法得出的可降水量吻合得很好。從每個月的對比情況看，兩者之間的相關系數(shù)都在0.95以上。地基GPS反演的可降水量與地基水汽輻射計結果具有較明顯的偏差，同步觀測期間平均偏差為1.84 mm，均方差為2.06 mm，月平均偏差在1.37～2.27 mm，偏差的均方差在1.42～3.27 mm，且7～9月的月均方差高于其他月份，其原因為這3個月的降水多于其他月份。雖然將降水期間地基水汽輻射計的觀測值剔除，但降水較小時以及降水后在地基水汽輻射天線罩形成的水膜同樣會影響其測量準確度，導致兩者均方差偏大。

4 結 語

1)地基GPS反演大氣可降水量與無線電探空結果具有很好的相關性，相關系數(shù)超過0.95；除西沙外，其他站的平均偏差在2 mm之內(nèi)，均方差在3 mm內(nèi)，并呈現(xiàn)自北向南逐漸增大的趨勢。

2)地基GPS與無線電探空結果的平均偏差具有季節(jié)性差異，季節(jié)性偏差在0.72～2.05 mm之間；海口站以北各站的夏季均方差最大，冬季均方差最小。

3)地基GPS反演大氣可降水量與地基水汽輻射計具有較強的相關性，但存在明顯的系統(tǒng)偏差，月平均偏差在1.37～2.27 mm之間，偏差的均方差在1.42～3.27 mm之間，且7～9月的均方差較大。

圖2 不同月份下GPS PWV與水汽輻射計PWV之間相關關系散點圖Fig.2 Scatter diagram of PWV correlation between GPS and WVR from the different months

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About the first author:WANG Zhaoyang, PhD candidate, majors in GPS data processing and GPS meteorology, E-mail:fiowzy@126.com.

Accuracy Analysis on Precipitable Water Vapor Derived from Chinese Coastal GPS Measurement

WANGZhaoyang1ZHOUXinghua1,2LUYongduo3ZHOUDongxu2ZHANGHuayi2

1 College of Geomatics, Shandong University of Science and Technology, 579 Qianwangang Road,Qingdao 266590, China 2 First Institute of Oceanography, State Oceanic Administration ,6 Xianxia Road, Qingdao 266061, China 3 National Marine Environmental Forecasting Center, 8 Dahuisi,Beijing 100081,China

Comparative analyses is made to the precipitable water vapor (PWV) with hourly intervals derived from 9 GPS stations of the Chinese coastal GPS network, using the observation data from radiosonde, ground-based water vapor radiometer (WVR). The results show the annual correlation coefficient of precipitable water vapor between ground-based GPS and radiosonde is above 0.95 and the mean bias gradually increases from north to south. The annual average deviation of the GPS stations (Xisha is excluded) is less than 2 mm and RMSE is less than 3 mm with evitable seasonal change. Compared with ground-based water vapor radiometer, the correlation coefficient reaches an even better value of 0.989. During the synchronous observation period, their mean deviation is 1.84 mm and the RMSE is 2.06 mm with maximum values occurring in July, August and September.

ground-based GPS; radiosonde; WVR; PWV; correlation

National Key Basic Research Program of China, No. 2012CB957704; Open Fund of Key Laboratory of Ocean Circulation and Wave, CAS, No. KLOCAW1410.

2016-11-08

項目來源：國家973計劃(2012CB957704)；中國科學院海洋環(huán)流與波動重點實驗室開放基金(KLOCAW1410)。

王朝陽，博士生，主要從事GPS數(shù)據(jù)處理與GPS氣象學研究，E-mail:fiowzy@126.com。

10.14075/j.jgg.2016.12.006

1671-5942(2016)012-1060-04

P228.4

A