對流層映射函數(shù)對GPS可降水量影響探討

汪進新 劉艷霞

對流層映射函數(shù)對GPS可降水量影響探討

汪進新1劉艷霞2

對流層映射函數(shù)是GPS反演水汽過程中一項重要誤差源，為分析對流層映射函數(shù)對GPS反演可降水量的影響，本文利用IGS服務(wù)組織WUHN（武漢）站和LHAZ（拉薩）跟蹤站的GPS觀測數(shù)據(jù)，采用不同的映射函數(shù)進行分析。結(jié)果表明，VMF1模型比GMF模型具有更強的敏感性，當(dāng)有實測的氣象數(shù)據(jù)時，VMF1模型要優(yōu)于GMF模型；但是在數(shù)據(jù)實時方面，VMF1模型的參數(shù)文件有34小時延遲，而GMF模型可以實時得到各個參數(shù)值，因此GMF模型是實時定位的最佳模型。

在大氣層劃分中，通常將地面以上至40km高度的大氣層劃分為對流層，GPS和VLBI信號在穿過對流層時，受到大氣折射的影響，使得實際的傳播路徑發(fā)生改變，產(chǎn)生路徑延遲，通常稱之為大氣延遲。對于某一個測站，在不同的高度角上，流層延遲也不一樣，任意高度角的對流層延遲可以利用如下公式得到：

Dtrop=zpddry*mdry (E)+zpdwet*mwet(E) (1)

式中，zpddry和zpdwet分別表示天頂方向的干、濕延遲，mdry(E)和mwet(E)分別表示干、濕延遲映射函數(shù)。

GAMIT中常用的映射函數(shù)有GMF、NMF和VMF1。這三個映射函數(shù)都采用了類似于MIT的三項連分式的形式

其區(qū)別在于其系數(shù)a,b,c的取值方式不同，下面對三種映射函數(shù)分別進行介紹。

NMF投影函數(shù)模型。NMF函數(shù)是利用從北緯75°到南緯43°范圍內(nèi)26個全球分布的探空氣球資料，采用美國標(biāo)準(zhǔn)大氣模式建立的只和測站地理位置和觀測時期相關(guān)的映射函數(shù)，模型中考慮了南北半球和季節(jié)性的非對稱性，在干投影項中包含了測站與高程有關(guān)的改正，反映了大氣密度的空間分布。其干延遲和濕延遲項的系數(shù)可以由濕系數(shù)和測站緯度為引數(shù)在表中進行查詢。

VMF1投影函數(shù)模型。VMF1模型也分為干分量投影函數(shù)和濕分量投影函數(shù)，被認(rèn)為是目前精度最高、穩(wěn)定性最好的投影函數(shù)模型。其形式和NMF投影函數(shù)模型沒有太大區(qū)別，只是在三個系數(shù)a，b，c的計算方式上有一些改進，根據(jù)可獲取的全球經(jīng)緯方向2.5° ×2° 分辨率的6小時時間分辨率的格網(wǎng)點的系數(shù)a值，用戶可以根據(jù)一定的內(nèi)插算法得到任意經(jīng)緯度函數(shù)系數(shù)bwet,cwet值是利用歐洲中尺度數(shù)值預(yù)報模型ECMWF提供的40年的觀測數(shù)據(jù)，以水平均125km分辨率采用球諧函數(shù)展開式計算所得。系數(shù)bdry是常數(shù)（bdry=0.0029）,系數(shù)cdry也可以由年積日和測站緯度值計算獲得。

GMF投影函數(shù)模型。GMF函數(shù)模型的形式也和VMF1以及NMF的形式相同，在系數(shù)獲取方式上，該模型采用40年的全球15° ×15°分辨率的月平均廓線分析數(shù)據(jù)，采用類似VMF1模型的方法，計算相應(yīng)的系數(shù)值。和VMF1不同的是，該模型的系數(shù)a不是通過內(nèi)插出來的，也沒有利用全球經(jīng)緯方向2.5° ×2°分辨率的6小時時間分辨率的格網(wǎng)點數(shù)據(jù)。

實例分析

從IGS服務(wù)組織獲取了WUHN站和LHAZ站從20131001-07的觀測數(shù)據(jù)。進行處理獲得了在不同高度截止角下，WUHN站和LHAZ站該時段的天頂對流層總延遲估值和可降水汽估值。

對流層天頂總延遲對比。在衛(wèi)星截止高度角為10°時，利用模型得到WUHN站和LHAZ站對流層天頂總延遲，如圖1、圖2所示，橫軸表示測站時間，縱軸表示天頂總延遲量。

從圖1、圖2可見利用GMF模型和VMF1模型，計算得到的WUHN站天頂對流層總延遲，差異最大為6cm左右，其次是在2~3cm左右，在其他時間兩種模型的結(jié)果吻合較好，說明在高度截止角為10 ° 時，GMF模型和VMF1模型具有較好的一致性。

可降水汽估值對比。圖3可見，利用GMF模型計算得到的可降水汽估值，相對于VMF1模型更加穩(wěn)定，這是因為GMF模型時利用的全球范圍的數(shù)據(jù)模型，未考慮大氣瞬時變化，而VMF1模型考慮了大氣瞬時變化，因此具有更強的敏感性，使得圖3中的紅色曲線波動較大。并且GMF模型利用的是VMF1模型中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)而構(gòu)建的，能較好的表示利用VMF1模型得到的PWV值變化趨勢，因此在沒有實地可用的氣象數(shù)據(jù)時，可以采用GMF模型，得到較可靠的可降水汽估值。

圖1 WUHN站對流層天頂總延遲

圖2 LHAZ站對流層天頂總延遲

圖3 WUHN站可降水汽估值

結(jié)論和展望

分別利用GMF和VMF1映射函數(shù)，進行了WUHN站和LHAZ站的基線解算，得到了各站的天頂對流層總延遲和可降水汽估值，通過對比知GMF和VMF1映射函數(shù)對計算測站天頂對流層延遲的影響不大，但是VMF1模型比GMF模型敏感性更強，和實際條件符合度更好，因此，當(dāng)有實測氣象數(shù)據(jù)時，VMF1模型要優(yōu)于GMF模型，但是進行實時定位時，考慮到VMF1模型的參數(shù)文件要事后約34小時獲得，而GMF模型能實時得到各個參數(shù)值，因此GMF模型是實時定位的最佳模型。

（作者單位：1.長安大學(xué)；2.武漢市測繪研究院）