區域MODIS水汽季節修正模型

王勇，董思思，劉嚴萍，任棟，李江波

(1.天津城建大學 地質與測繪學院，天津 300384；2.天津城建大學 經濟與管理學院，天津 300384；3.河北省氣象臺，石家莊 050021)

0 引言

近年來我國城市暴雨內澇頻發，造成了嚴重的經濟損失和社會影響。水汽的變化是引發暴雨災害的關鍵要素之一。中分辨率成像光譜儀MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)具有空間分辨率高和覆蓋范圍廣的優勢，受地面光譜反射誤差等影響，MODIS水汽精度不高影響了其在氣象領域的應用。全球導航衛星系統GNSS(global navigation satellite system)水汽具有不受天氣影響和時間分辨率高的優勢，受地基GNSS站點密度的限制，僅可提供離散點的水汽值，難以反映詳細的空間水汽變化情況。綜合二者優勢，利用GNSS水汽校正MODIS水汽具有重要的研究價值。多位學者利用MODIS數據研究區域水汽變化并用于InSAR大氣校正[1-6]。張俊東等[6-9]以GNSS水汽為標準值，研究建立MODIS近紅外水汽改進反演算法以提高水汽反演精度。在對GNSS水汽與MODIS水汽的相關性分析基礎上，建立MODIS水汽校正模型，校正后的MODIS水汽精度可達到mm級[10-12]。以上研究多為基于短期數據相關性分析并建立模型或者基于單站點長期數據建立的MODIS水汽校正模型。

MODIS獲取的水汽為大面積連續數據，單站點模型校正MODIS區域水汽的效果難以保證。因此，有必要針對某一區域，選擇多個GNSS站點進行區域MODIS水汽校正研究。由于季節性差異，不同季節的水汽差異較大，對于MODIS水汽的校正需要分季節構建。以河北省為例，利用連續觀測參考站網CORS(continuously operating reference system)GNSS觀測和MODIS水汽開展區域MODIS水汽模型修正，為MODIS水汽數據應用于短時天氣預報提供參考。

1 研究區域與研究數據

1.1 研究區域

河北省地處華北平原，東臨渤海，內環京津，省內包含山區、平原等地理環境。依據地理位置、地形條件以及降水異常區域特點[13]將河北省分為3個區域，分別是南部平原區(安國、平山、南和、涉縣)、冀北山地區(沽源、淶源、尚義、懷來)、東部濱海平原區(樂亭、文安、棗強、吳橋)。

1.2 研究數據

論文研究數據涉及MODIS水汽和GNSS水汽，數據時間為2014年1月至2015年4月，GNSS水汽計算和MODIS水汽獲取如下所示。

1)GNSS水汽。收集2014年1月至2015年4月河北省CORS GNSS觀測數據，水汽解算方案如下：選用高精度GNSS處理軟件GAMIT結合IGS精密星歷，采用松弛解計算模式，引入同期國內IGS站點WUHN、BJFS、SHAO等數據聯合解算，站點天頂對流層延遲的解算為獨立的估計值，結合站點氣象觀測數據可以獲得12個城市GNSS站點時值水汽，單位為mm。

2)MODIS水汽。NASA可提供MODIS水汽產品(https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)，包含MOD05和MYD05水汽產品。MOD數據由TERRA衛星觀測得到，該衛星每日地方時上午過境，稱為上午星；而MYD由AQUA衛星觀測獲得，其為每日地方時下午過境，稱為下午星。二者數據的區別僅為同一個地點不同時間段觀測數據。下載2014年1月至2015年4月MOD05和MYD05水汽產品，利用ENVI軟件，獲取與12個GNSS站點相同坐標格網的MOD05和MYD05數據。MODIS (MOD05、MYD05)水汽為一天兩次數據，單位為mm。

河北省站點多，若每個城市均構建MODIS水汽校正模型，模型個數多，使用不方便。本文根據河北省分區構建3個區域模型。

2 MODIS水汽與GNSS水汽的相關性比較

為了構建GNSS的MODIS水汽校正模型，有必要先進行MODIS水汽與GNSS水汽的相關性比較。本節分別以城市和區域2個層面、全年和季節分別開展MODIS水汽與GNSS水汽的比較，分析二者的相關性，為模型構建提供基礎。

2.1 區域GNSS水汽與MODIS水汽的相關性比較

為了減少MODIS水汽建模次數，本研究按照地理位置、地形條件以及降水異常區域特點將河北省分為3個區域，分別進行各區域GNSS站點與MODIS水汽的相關性分析(表1)。為比較區域和站點GNSS水汽與MODIS水汽的差異，在每個區域隨機選擇一個GNSS站點開展GNSS水汽與MODIS水汽的相關性比較(圖1)。

表1 MODIS水汽與GNSS水汽相關性結果統計

注：表示在 0.01 水平(雙側) 上顯示相關。

圖1 MODIS水汽與GNSS水汽的相關性比較

由表1可知，通過3個GNSS站點和區域全年的MODIS水汽與GNSS水汽的相關性系數、均方根誤差統計，全年相關系數均大于0.9，表明二者顯著正相關。結合圖1可得：夏季MODIS水汽與GNSS水汽值較大，冬季MODIS水汽與GNSS水汽較小，春季和秋季MODIS水汽與GNSS水汽值介于夏季和冬季之間，MODIS水汽與GNSS水汽二者變化趨勢基本一致，但存在一定的偏差。針對河北省四季分明、不同季節水汽差異較大的特點，以下按季節對區域及站點的MODIS水汽與GNSS水汽進行相關性、平均偏差和均方根誤差的統計分析。

2.2 不同季節GNSS水汽與MODIS水汽的相關性比較

分別以南部平原、冀北山地、東部濱海平原3個區域類型開展MODIS水汽與GNSS水汽的分季節性相關性比較，統計各區域四季MODIS水汽與GNSS水汽的相關性系數、平均偏差和均方根誤差(表2)。

表2 不同季節的MODIS水汽與GNSS水汽的相關性統計

注：表示在 0.01 水平(雙側) 上顯示相關。

由表2可知，3種區域類型的MODIS水汽與GNSS水汽的比較中，河北省3個區域夏季MODIS水汽與GNSS水汽的相關性系數最低，其中濱海平原地區最小值達到0.683，均方根誤差達到9.03 mm。由圖1結合表1、表2的統計分析，說明在河北省研究區域MODIS水汽存在一定的偏差，鑒于MODIS水汽與GNSS水汽的顯著正相關特性，可采用GNSS水汽進行MODIS水汽分季節的校正。

3 融合GNSS的MODIS水汽修正模型

MODIS水汽校正分季節構建，4個季節的數據時間分別為：春季2014年3—5月以及2015年3—4月；夏季2014年6—8月；秋季2014年9—11月；冬季2014年1—2月、2014年12月—2015年2月。選取各季節的最后10天(樣本數20)進行季節模型可靠性檢驗，其他時間的數據均用于季節模型構建。

3.1 融合GNSS的MODIS水汽修正模型構建

為了比較區域模型的有效性，可選用GNSS站點所在城市模型與之進行比較。因此，論文分季節分別構建GNSS站點所在城市和區域的MODIS水汽校正模型。鑒于GNSS水汽與MODIS水汽之間的高度相關性，利用GNSS水汽構建MODIS水汽的校正模型，以MODIS水汽為自變量，GNSS水汽為應變量，采用線性回歸方法獲得。

表3為分季節構建的城市MODIS水汽校正模型和區域MODIS水汽校正模型。

表3 MODIS水汽校正模型(城市和區域)

表3中的R2為決定系數，即擬合的模型能解釋因變量變化的個數占總樣本的比值。由于各季節城市模型和區域模型的R2夏季最低，其他季節均高于夏季，表明夏季各個模型能夠解釋因變量變化情況劣于其他季節。

3.2 模型可靠性檢驗

由于論文篇幅的限制，本文以沽源為例，開展GNSS站點城市和區域MODIS水汽校正模型的可靠性驗證，以GNSS水汽為標準值，通過城市和區域模型分季節分別反演相同站點的MODIS水汽校正值，結合MODIS水汽原始值，比較模型校正效果(圖2)。

由圖2可知，與MODIS水汽相比，4個季節城市模型和區域模型校正的MODIS水汽值更為接近GNSS水汽值。

以GNSS水汽為標準值，分別以城市模型、區域模型反演的MODIS水汽值與GNSS水汽值差值進行模型可靠性檢驗。表4為分季節統計的MODIS校正水汽與GNSS水汽的平均偏差和均方根誤差。

圖2 城市模型、區域模型MODIS水汽與GNSS水汽比較

表4 城市、區域MODIS水汽修正模型可靠性檢驗統計 mm

由表4可知，依據MODIS水汽校正值與GNSS水汽的差值的平均偏差和均方根誤差，區域MODIS水汽校正模型與城市MODIS水汽校正模型精度基本一致，不同季節的MODIS校正模型精度存在差異，區域MODIS水汽校正模型夏季精度為6.58 mm，冬季均方根誤差優于1 mm，春、秋季均方根誤差2 mm左右。夏季模型校正精度較其他3個季節低的原因在于，河北地區夏季為雨季，云量和降水較多，影響了MODIS水汽的反演精度。兩類模型均優于未校正之前的MODIS水汽精度，區域模型對于區域內的各個測站都有良好的校正效果，具有較好的普適性，精度基本滿足氣象領域應用要求。

4 結束語

本文以河北省為研究區域，開展了GNSS水汽與MODIS水汽的相關性分析，以城市和區域類型分季節構建了MODIS水汽校正模型，并對模型可靠性進行了驗證。得到以下結論：

①GNSS水汽與MODIS水汽比較，二者存在顯著相關性，四季中夏季相關性系數最低，均方根誤差最大，相關性最低。

②構建了不同季節城市和區域MODIS水汽校正模型，冬季模型精度小于1 mm。夏季均方根誤差最大。城市模型和區域模型均可有效提高MODIS水汽精度，滿足氣象預報應用的要求。