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區域氣象特征對流層延遲模型的建設研究

2010-04-19 07:00:40陳中新朱麗強
城市勘測 2010年4期
關鍵詞:模型

陳中新,朱麗強

(1.蘇州工業園區格網信息科技有限公司,江蘇蘇州 215021; 2.JSCORS蘇州分中心,江蘇蘇州 215021)

區域氣象特征對流層延遲模型的建設研究

陳中新1,2,朱麗強1,2

(1.蘇州工業園區格網信息科技有限公司,江蘇蘇州 215021; 2.JSCORS蘇州分中心,江蘇蘇州 215021)

在分析GPS隨機軟件中兩種常用的對流層延遲模型的基礎上,利用蘇州地區CORS網絡數據計算了模型與高度、緯度之間的關系,提出了在網絡RTK模式下建立區域氣象特征的對流層延遲模型的必要性。

對流層延遲;區域模型;網絡RTK

1 引 言

對于城市測繪而言,無論是靜態測量,還是實時動態測量,利用站間距比較近而空間誤差相關性強的假設,通過觀測值之間求差的方法,可以有效削弱GPS信號傳播過程中的各種誤差。但是由于對流層直接與地面接觸并從地面得到能量,其溫度隨高度的上升而降低、大氣層質量的99%集中于此,以及隨站間距的增加對流層延遲路徑上物理性質不相似越明顯的特性,使得GPS信號延遲的80%來源于對流層[1],因此,在與IGS站聯測、高精度GPS基線處理以及氣候復雜變化時的實時動態,就不能通過簡單求差減弱對流層延遲的影響,必須采用合適的對流層模型進行改正。

2 對流層延遲模型

對流層存在著各種各樣的復雜的物理過程,從而不斷改變氣壓、溫度、濕度沿高度和水平方向的分布,使得大氣折射率隨時間和空間而變化[2]。盡管可以采用探空儀探測精確的大氣剖面,但因其測量的時間長,而大氣結構又隨時變化等因素,實踐中還是采用經驗模型改正、參數估計等方法以減小對流層延遲影響。

測量型GPS的隨機軟件中對流層處理選項中的模型,應該是具有代表性的常見模型。其中Trimble公司的TGO選項包括:Hopfield,Goad and Goodman,Saastamoinen,Black模型等;Topcon公司的Pinnicale選項包括:Goad and Goodman,分段常數法等;Leica公司的LGO選項包括:Hopfield,Saastamoinen,參數估計等。

2.1 Hopfield模型

Hopfield把對流層的折射對觀測值的影響分為干分量和濕分量兩部分,其中干分量主要取決于大氣的溫度和壓力,濕分量主要取決于信號傳播路徑上的大氣濕度和高度。引入映射函數,其模型方程為:

其中T為測站的絕對溫度,以K為單位;P為測站氣壓,以毫巴為單位;e為測站水氣壓,以毫巴為單位;E為衛星的高度角,以度為單位;△trop(E)為對流層折射率改正數,以米為單位。

2.2 Saastamoinen模型

Saastamoinen模型把大氣分成三部分:從地面到10 km左右高度為對流層,假設其氣溫遞減率為6.5℃/km;從對流層頂到 70 km左右高度為平流層,假設其氣溫為常數;70 km以外為電離層。天頂方向干濕延遲分量計算的簡約模型為:

公式中符號的意義與Hopfield模型一致,f(B,H)為測站所在緯度和高程的函數。

映射函數可采用Marini連分式映射函數,干濕分量映射函數相同,均為:

干分量映射函數系數定義為:

濕分量映射函數系數定義為:

3 模型應用的驗證與分析

3.1 高精度靜態后處理

城市高精度測量控制網都是采用靜態測量技術,為了確保成果的質量,一般比規范要求的觀測時間增加50%甚至100%,并嚴格控制觀測過程質量,但是往往忽略或不重視基線處理過程中需要的測站氣象元素的測定。因此,在沒有實測氣象元素的情況下,利用加拿大DIPOP軟件提供的溫度、氣壓與高度的關系[3]計算模型的延遲量:

其中T0=288.15,以度為單位;P0=1 013.25,以毫巴為單位;e0=11.691,以毫巴為單位;h為海拔高,以米為單位。因此,對于緯度30°的地區,由于測站高差、不同衛星高度角引起的對流層延遲影響,如表1所示。

緯度30°地區對流層模型延遲誤差(單位/m) 表1

由表1可知,在同一地區(緯度變化不大),海拔較低時(例如:高程約20 m)在觀測高度角不低于15°的情況下,兩種典型延遲模型間的誤差變化量均在1 cm內。在海拔上升到約 500 m時,兩種典型延遲模型間的誤差變化量在 50 cm左右。而當海拔為6 000 m時,模型誤差間的差值達到幾米,甚至十幾米。從模型延遲對高度的梯度分析,Hopfield模型的梯度與高度無關,是溫度的函數,而Saastamoinen模型與高度有關,隨著高度的變化比較明顯。隨著測站高程的增大,兩者之差明顯變大。Hopefield模型只按照單層計算,而Saastamoinen模型將溫度作為常數分兩層計算,并對高度的變化反應靈敏,因此,其精度要比Hopfield模型改正效果要好。

因此,在不同地區進行GPS網數據后處理的時候,要甄別使用合適的對流層模型。近年來,在大型、高精度的GPS控制網數據處理經驗,一般采用Saastamoinen模型來估計對流層延遲。為了進一步驗證模型間的延遲差異,對蘇州地區平均邊長約120 km的大型控制網,采用隨機軟件設置不同大氣模型進行基線的處理,其結果如表2所示??梢?,在蘇州地區使用不同的對流層模型對結果基本沒有影響,成果和表1的理論分析相一致。

不同對流層模型對基線解算的影響 表2

3.2 網絡RTK實時定位

在常規RTK測量中,由于基站與流動站之間的距離一般控制在10 km范圍內,相對于GPS信號的傳播路徑來說是個微小量,因此,在不使用模型的情況下,直接求雙差就能極大削弱對流層延遲。但在網絡RTK中,基站的間距達到60 km~100 km,只有當流動站與基準站的距離較近、高差較小的時候,利用差分可以有效減小對流層延遲誤差的影響,由于對流層相關性減弱,在大多數時候通過雙差不能簡單地消除對流層的影響。

由于基站具有全天候、連續觀測的特點,系統有足夠多的數據來精確求解對流層的天頂延遲參數,從而模擬出區域范圍內的大氣模型,系統控制中心使用的是根據觀測數據不斷修正的高精度的對流層延遲模型。但是對于流動站而言,需要通過一兩個歷元的觀測得到高精度的定位,實際上當流動站與基準站的高差超過6 000 m時,如果不修正對流層延遲,由對流層延遲引起的天頂方向延遲偏差達5 m[4]。

對流層延遲的殘差對于流動站與CORS網絡而言,主要是兩者之間的天頂方向相對延遲差,對高程的影響特別顯著。它所引起的高程誤差[5]:

其中△dtrop為天頂方向殘余對流層延遲,Z為天頂距,△h為引起的高程誤差,E為衛星截止角。根據上式和表1計算在緯度30°的地區,當基站和流動站高差不大的時候,不同模型延遲量的較差對高程的影響,其結果如表3所示;而當基站和流動站高差特別大的時候,同一模型延遲量的較差對高程的影響,其結果如表4所示。

Hopfield和Saastamoinen對流層延遲量之差對高程的影響(單位/m) 表3

Hopfield模型計算對流層延遲量對高程的影響(單位/m) 表4

由表3可知,在低海拔地區,流動站與參考站的高差不大的情況下,即使采用不同的對流層延遲模型所引起的高程誤差也在厘米級;而在高海拔地區當采用不同模型時所引起的高程誤差可能達到幾十米。由表4可知,當流動站與參考站之間的高差達到 6 000 m,即使采用同一對流層延遲模型改正,所引起的高程誤差也要有十幾米。

因此,即使在網絡RTK中的短基線解算也必須謹慎處理對流層延遲誤差,從而提高實時RTK的精度和成果的可靠性,原先的一些經典模型改正,其靜力學延遲部分的改正精度可以達到厘米級,而濕延遲部分的殘余影響還比較大,一般仍會有數厘米的殘差。所以,非常有必要在多部門聯建的省CORS系統的基礎上,通過對對流層延遲隨時間的變化隨機模型[6],自主修正高程偏差的距離相關對流層網絡內插模型[7]以及用隨機游走方法來估計對流層延遲殘差[8]等方法的實踐和優化,得到符合區域大氣條件的對流層延遲模型,從而提高實時定位精度和成果的可靠性。

5 結 論

盡管連續參考站系統已被國內公認為城市基礎設施之一,網絡RTK技術能實時獲取高精度的點位坐標而具有非常廣闊的前景,但是對于這一新興的GPS差分技術,有必要進行系統而嚴密的研究。從目前的一些測試和實踐表明,一方面對流層延遲誤差仍是該技術的主要誤差源之一;另一方面由于基準站和流動站獲取的數據量以及精度要求不同,因而對流層改正模型也應有差異。

因此,建立精確的區域對流層延遲改正模型越來越必要和迫切,這就需要我們創新性地研究對流層延遲對GPS測量的影響,通過各種模型的比較分析,找出修正對流層延遲較為有效的方法,建立起區域氣象特征對流層延遲模型,從而可以提高網絡RTK成果可靠性、改善高精度基線處理的數據歸算,以及優化基于CORS系統的高精度GPS數據仿真。而近年來由測繪局、氣象局、地震局等部門聯合建設的GPS連續觀測網絡,比如江蘇CORS[9],能提供的觀測數據類型越來越全面,為研究反演計算GPS信號在對流層中傳播的時延,建立區域氣象特征的對流層延遲模型提供了有利的條件。

[1]霍夫曼-韋倫霍夫,利希特內格爾,瓦斯勒.程鵬飛,蔡艷輝等譯.全球衛星導航系統[M].北京:測繪出版社,2009

[2]謝益溪,J拉菲涅特,JP蒙等.電波傳播—超短波、微波、毫米波[M].北京:電子工業出版社,1990

[3]曲偉菁,朱文耀,宋淑麗等.三種對流層延遲改正模型精度評估[J].天文學報,2008(1):113~122

[4]何海波.高精度GPS動態測量及質量控制[D].博士學位論文.中國人民解放軍信息工程大學,2002

[5]U.Hugentobler,S.Schaer,P.Fridez.Bernese GPS Software (Version 4.2)[M].Stronomical Institute University ofBerne.2001

[6]邵占英,葛茂榮,劉經南.GPS定位中對流層折射率隨機模型的研究[J].地殼形變與地震,1996,16(2):1~7

[7]熊永良,黃丁發,丁曉利等.虛擬參考站技術中對流層誤差建模方法研究[J].測繪學報,2006,35(2):118~121,132

[8]劉經南,葉世榕.GPS非差相位精密單點定位技術探討[J].武漢大學學報:信息科學版,2002,27(3):234~240

[9]安艷輝,史照良.全球衛星導航定位連續運行參考站網的技術探討——以JSCORS徐州試點工程為例[J].現代測繪,2006,29(6):3~6

Research on the Modeling of Tropospheric Delay Based on a Region Atmosphere Features

Chen ZhongXin1,2,Zhu LiQiang1,2
(1.Suzhou Industrial Park Geone Information Technology CO.,Ltd.Suzhou,215021,China;2.JSCORS Suzhou Center,Suzhou 215021,China)

This paper bases on analysing the two familiar tropospheric delay model,using the SZCORS date to prove the relationship between altitude and latitude.Then It indicates the necessary to build the modeling of tropospheric delay based on a region atmosphere features.

tropospheric delay;region model;network RTK

1672-8262(2010)04-93-04

P228

A

2009—11—23

陳中新(1974—),男,高級工程師,研究方向:為GNSS連續運行參考站系統的建設、應用及相關領域的研發。

現代工程測量國家測繪局重點實驗室經費資助項目(TJES0907)

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