測站氣溫與氣壓對GPS定位結果的影響

魯茜

摘 要：在對GPS技術的研究過程中，流層折射延遲的改善與模擬始終都是重點研究對象。全球氣壓氣溫（GPT）模型與全球投影函數（GMF）對于GPS定位的垂直偏差與年周偽信號具有重大影響，其能夠讓GPS的定位精度得到有效提高。而GPT2模型則是由GPT與GMF結合在一起而形成，因此，和GPT與GMF進行比較，GPT2的時空變異性更加突出。本文主要根據國內基準站實測的氣壓氣溫數據驗證GPT2的具體精度，進而對測站氣溫與氣壓對GPS定位結果的影響做出了深入探究。

關鍵詞：測站氣溫與氣壓；全球氣壓氣溫模型；對流層延遲

分別采用全球氣壓氣溫模型OPT與GPT2對一樣的連續觀測站數據進行處理，經過比較兩組測站位置估值發現，延遲參數無法完全吸收因測站氣壓偏差而致使的先驗天頂延遲偏差，進而使得測站垂向位置產生偏差，而且偏差的大小和測站緯度及其數據處理中運用的數據權重具有直接聯系。因此，雖然可以忽視測站氣溫偏差對測站位置的影響，不過GPS定位結果精準程度將隨著測站氣溫的上升而下降。

一、測站氣象三要素和對流層天頂延遲之間的關系

對流層延遲通常可以表示為： （1），

在此式當中，△p 代表信號的對流層路徑延遲；ds代表信號傳播途徑中的距離微分增量；而n（s）與N（s）則分別代表信號傳播途徑中S處的大氣折射率與大氣折射指數，其和氣溫、氣壓以及大氣濕度具有非常緊密的聯系。一般情況下，必須先將測站天頂方向的對流層延遲加以確定，之后利用投影函數把天頂延遲投射至信號路徑方向。當前Saastomoinen是運用最為普遍的天頂延遲模型，即

（2），

（3），在式子當中， （m）代表天頂干與濕延遲，P0 、T0 與 分別代表測站的氣壓（hPa）、氣溫（℃）與相對濕度（%），而 、h則是分別代表測站的緯度（°）與高程（km）。根據（2）式與（3）式即可得知，天頂干延遲和測站氣壓為線性關系，因此，測站氣壓的測量出現的誤差程度，將對天頂干延遲的估算誤差產生直接影響。天頂濕延遲會根據氣溫上升而近似指數遞增，也就是在一樣的氣溫測量誤差情況下，測站氣溫越高，那么就會在更大程度上影響到天頂濕延遲。

在靜態定位中，觀測時間段的測站氣象要素變化致使天頂延遲變化，尤其是大氣當中的水汽成分在時間上發生的劇烈變化，以至使天頂濕延遲也隨之出現劇烈變化，并且沒有規律可以遵循，這也是對定位精度產生影響的關鍵因素。所以，在高精度的GPS靜態定位中，一般會將對流層天頂延遲參數引進，進而對所有指定的時間長度估計一個參數，而對流層的延遲則可以表示為：

（4），在此式當中，Fh（z） 與Fw（z） 分別代表天頂干、濕延遲的投影函數。

二、全球氣溫氣壓模型的改進對GPS定位結果的影響

想要驗證GPT2模型對氣溫與氣壓模擬的改進，則可通過陸態網絡基準站實測的氣溫與氣壓做出比較。根據有關測站氣溫與氣壓的實測值、模型值可以得知，與GPT比較，GPT2和實測數據具有更好的一致性，能夠較好的將氣溫與氣壓在時間上所發生的變化模擬出來。

為了深入探究氣壓氣溫模型的改進對定位結果產生的影響，選擇近些年陸態網絡基準站與中國四周IGS站的數據并做出有關處理。而在具體的數據處理中，則可運用GAMIT軟件，分別通過GPT與GPT2模型獲得測站的氣溫與氣壓，進而利用Saastomoinen模型將測站先驗天頂延遲計算出來，同時在這一前提條件下每2個小時對一個天頂延遲參數進行估計。經過對兩組處理結果的比較發現，運用不一樣的氣溫氣壓模型對測站位置水平分量產生的影響雖然可以忽略，不過對于垂向分量所產生的影響則十分明顯。

如若把GPT2模型結果作為標準，那么因為天頂延遲與測站垂向位置的高相關性，先驗天頂延遲出現的偏差，其實會致使一些觀測信號在天頂延遲參數與垂向位置參數間的分配不能夠達到合理化，進而致使測站垂向位置出現偏差。經過統計研究各個測站先驗天頂延遲偏差至垂向位置偏差的傳播比率得知，其的確和測站的緯度與數據處理過程中所運用的數據權重具有密切聯系。此外，因先驗天頂延遲偏差的周期性變化，而致使的測站垂向位置偏差也具有較為顯著的周期性變化，由此則可證明，以往通過GPS所觀測的垂向周期性變化，并不是所有都為真實的運動信號。

三、測站氣溫對定位精準程度的影響

在對流層天頂延遲當中，大概90%都是來源于干延遲，所以和測站氣壓具有密切聯系。與氣壓相比，測站氣溫對于天頂延遲并沒有做出較大貢獻（因為在溫度高達40℃的時候，也僅只有0.35米），其誤差導致的天頂延遲偏差同樣也能夠被引進的參數吸收，對于測站位置的估計不會產生任何影響。不過，天頂延遲參數模擬通常是一定時期以內天頂濕延遲產生變化的平均值，因而每一觀測時間的天頂濕延遲對于平均值產生的變化，其實也正是在一定程度上加大了觀測值的偶然誤差。因為天頂濕延遲會根據測站氣溫的上升而快速增長，所以測站氣溫更高，那么來自天頂濕延遲變化的觀測值所出現的偶然誤差便會更大，從而使定位結果的精準程度隨之下降。

結束語：

在GPS定位中，對流層延遲是非常關鍵的一種誤差源，而針對對流層延遲準確模型化來講，其最為主要的就是需要同步獲取GPS測站地表的氣溫與氣壓等有關氣象參數。雖然可以忽略不計測站氣溫偏差對測站位置所產生的影響，不過GPS定位結果的精度卻會根據測站氣溫的上升而逐漸呈現出下降趨勢。所以，想要讓定位精度得到進一步提升，那么就必須盡可能把流動觀測安排在氣溫相對較低的季節，或者適當增加天頂延遲參數，從而使天頂濕延遲瞬時變化的影響可以得到有效降低。

參考文獻：

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