海潮模型在北斗精密單點定位中的影響分析

馮建強，邊 超，王 乾

（1.南水北調中線信息科技有限公司，北京 100038；2.山東黃金集團蓬萊礦業有限公司，山東 煙臺 265621）

海潮負荷是指海水質量周期性地作用于地球表面，使地球表面發生彈性變化[1]。研究表明，海潮負荷會對全球衛星導航系統（GNSS）的導航與定位產生厘米級影響，且沿海地區的影響是內陸地區的4～5倍[2]。精密單點定位（PPP）技術具備無需基準站、不受距離限制、高精度和低成本的優點，受到GNSS 用戶青睞和支持[3-5]。王俊杰[6]等依托福建GNSS對閩海潮負荷位移進行了研究，結果表明海潮模型差異主要影響海潮負荷垂直分量，其影響數值是水平分量的3 倍左右；魏國光[7]等對香港地區GNSS 觀測數據進行靜態PPP 解算，獲取PPP 坐標時間序列，求取分潮負荷位移參數，結果表明不同測站PPP 反演結果存在差異性，反演負荷位移參數在垂直分量上優于全球海潮模型；趙紅[8]等利用改進的動態PPP 技術建立了香港地區海潮負荷位移模型，其精度優于靜態PPP構建的海潮負荷位移模型，有效提高了海潮模型的適應性。2020年北斗衛星導航系統（BDS）正式組網完成，在導航、定位和授時方面均取得快速發展和應用[9-10]。目前針對海潮模型在BDS PPP中的研究還較少，本文基于國際GNSS服務組織（IGS）分析中心提供的觀測數據，對比分析了海潮模型在BDS-2、BDS-3 和BDS-2+BDS-3 PPP中的影響。

1 海潮負荷的數學模型

海潮負荷的數學模型采用負荷格林函數褶積積分法表達，由海潮瞬時潮高和格林函數褶積積分求取，即[11]

式中，Lu、Lw、Ls分別為海潮負荷引起的站點徑向、西向和南向位移；ρω為海水密度；φ、λ為計算點球坐標；φ′、λ′為負荷點球坐標；t為計算天文幅角初相開始時間；ψ為計算點到負荷點的球面角距；A為計算點到負荷點的球面方位角；為瞬時潮高；U(ψ)和V(ψ)分別為垂直和水平方向上的格林函數。

式中，k、g 分別為引力常數和重力常數；R 為地球半徑；、為n階負荷勒夫數；Pn()cosψ為勒夫讓德函數。

測站與負荷點的球坐標有以下關系[12]：

瞬時潮高一般可展開為若干調和分潮潮高的總和，計算公式為：

式中，N為疊加潮波數；ωk為各分潮角頻率；xk為各分潮天文幅角；ξk、δk分別為各分潮坐標分量的振幅和相位。

一般在計算過程中，海潮負荷只考慮4 個半日分潮、4個全日分潮、半月波、月波和半年波11個主要分潮的影響。

2 數據來源與方案設計

2.1 數據來源

為對比分析海潮模型在BDS-2、BDS-3 和BDS-2+BDS-3 PPP中的定性、定量影響，本文選取亞太地區具有BDS 觀測數據的IGS 觀測數據，借助Bernese 軟件進行PPP 處理，衛星星歷均采用事后精密星歷。按照測站所在位置與海洋距離的遠近，將測站劃分為沿海、內陸兩種，11個測站屬于沿海地區、19個測站屬于內陸地區。

2.2 方案設計與處理策略

本文設計了6 組對照實驗，參數配置遵循控制變量法，其中方案1和方案2（BDS-2）、方案3和方案4（BDS-3）、方案5 和方案6（BDS-2+BDS-3）分別為對照實驗。方案1～6 靜態PPP 解算的衛星截止高度角均設置為10°，對流層延遲采用Saastamoinen 模型+GMF映射函數進行削弱改正，電離層延遲采用雙頻觀測值消除電離層延遲影響，衛星星歷采用IGS 數據中心公布的事后精密星歷，天線相位采用IGS14 模型進行改正，固體潮采用IERS模型進行改正；方案2、方案4 和方案6 海潮模型采用FES2004 模型進行改正，方案1、方案3和方案5不進行改正。

3 結果分析

本文按照PPP 處理參數配置表進行PPP 解算，將2020 年年積日200～260 每天PPP 結果分別與以IGS 數據中心提供的測站三維坐標進行對比分析，并將兩種模式解算結果與IGS 測站差值的互差作為海潮負荷位移量；同時進一步統計三維坐標互差的均方根（RMS），用以評價外符合精度。

3.1 海潮模型對BDS-2 PPP的影響分析

根據方案1 和方案2，統計兩種模式解算2020 年積日200～260的測站結果與IGS測站差值的互差（表1）和RMS值（圖1），可以看出，海潮模型對BDS-2 PPP在U 方向產生的位移大于N、E 方向的位移量，其中ABMF 站在U 方向的位移為厘米級，其原因可能是ABMF 站位于海洋地區，受海潮影響較大；海潮負荷模型對BDS-2 PPP 在N、E 和U 方向產生的位移均值為2.60 mm、3.02 mm、5.51 mm；各測站BDS-2 PPP均在U 方向誤差最大，5 個測站在海潮模型改正前后定位結果均優于1 mm，其原因是接收衛星個數較多、數據觀測質量較好、定位精度較高；加入海潮模型后，各測站在N、E 和U 方向定位誤差均有所改善，但改善量有所區別，可能是由不同站點所處位置不同引起的。沿海和內陸地區測站海潮負荷模型均對PPP結果產生一定影響，總體而言，海潮模型使BDS-2 PPP 結果在N、E 和U 方向精度分別提升20.18%、20.20%、25.40%，U方向精度提升最顯著，這與參考文獻[13]的研究結果相吻合。

圖1 BDS-2 PPP三維坐標殘差RMS值

表1 海潮模型對BDS-2 PPP的位移量/mm

3.2 海潮模型對BDS-3 PPP的影響分析

根據方案3 和方案4，統計兩種模式解算2020 年積日200～260的測站結果與IGS測站差值的互差（表2）和RMS值（圖2），可以看出，海潮模型對BDS-3 PPP在N、E 和U 方向產生的位移量均為毫米級，在N、E和U方向產生最大位移量分別為4.87 mm、4.95 mm 和8.88 mm，均值分別為2.85 mm、3.92 mm 和5.31 mm；各測站BDS-3 PPP 均在U 方向誤差最大，在N、E 和U 方向最佳定位RMS 值分別為1.10 mm、1.50 mm、6.02 mm，海潮模型改正后，在N、E和U方向最佳定位RMS 值分別為0.83 mm、1.27 mm、5.15 mm；總體而言，海潮模型使BDS-3 PPP 結果在N、E 和U 方向精度分別提升14.81%、14.22%、15.30%，這與參考文獻[14]的研究結果一致。

圖2 BDS-3 PPP三維坐標殘差RMS值

表2 海潮模型對BDS-3 PPP的位移量/mm

3.3 海潮模型對BDS-2+BDS-3 PPP的影響分析

根據方案5和方案6，統計兩種模式解算2020年積日200～260 的測站結果與IGS 測站差值的互差（表3）和RMS 值（圖3），可以看出，海潮模型對BDS-2+BDS-3 PPP 在N、E 和U 方向產生的位移量均為毫米級，在N、E和U方向產生最大位移量分別為3.49 mm、3.67 mm和5.91 mm，均值分別為2.27 mm、2.22 mm和4.10 mm；與BDS-2、BDS-3 PPP 相 比，BDS-2+BDS-3 PPP 結果精度明顯提高，海潮模型改正前BDS-2+BDS-3 PPP 在N、E 和U 方向的最佳定位RMS值分別為0.81 mm、0.52 mm、3.63 mm，改正后的最佳定位RMS 值分別為0.74 mm、0.46 mm、3.10 mm；總體而言，海潮模型使BDS-2+BDS-3 PPP 結果在N、E和U方向精度分別提升9.13%、9.41%、10.01%，這與參考文獻[13]的研究結果吻合。與BDS-2、BDS-3 PPP相比，海潮模型對BDS-2+BDS-3 PPP精度提升量較小，且在三維方向提升精度相當，其原因可能是BDS-2+BDS-3 PPP精度較高導致誤差改善量受限。

圖3 BDS-2+BDS-3 PPP三維坐標殘差RMS值

表3 海潮模型對BDS-2+BDS-3 PPP的位移量/mm

4 結語

本文分析了海潮模型對BDS-2、BDS-3 和BDS-2+BDS-3 PPP的影響，結果表明靜態PPP過程中加入海潮模型，對BDS-2、BDS-3 和BDS-2+BDS-3 PPP 三維方向坐標精度均有不同程度的提升，提升效果均為毫米級，其中U 方向提升效果最佳，N、E 方向效果相當。與BDS-3 和BDS-2+BDS-3 PPP 相比，BDS-2 PPP 的提升效果更顯著，可能是由BDS-3 和BDS-2+BDS-3 PPP 精度較高所導致的。因此，今后BDS PPP 過程中推薦加入海潮模型，以進一步提高PPP 精度。本文在實驗過程中只對比分析了全球海潮模型（FES2004）對BDS PPP 的影響，不同海潮模型在不同地區的適應性將是后續研究的重點。