基于JSCORS層析連云港沿海水汽的三維特征分析

董春來，王香蘭，蔣廷臣，周 立

(淮海工學院，江蘇連云港222005)

基于JSCORS層析連云港沿海水汽的三維特征分析

董春來，王香蘭，蔣廷臣，周 立

(淮海工學院，江蘇連云港222005)

基于連云港沿海灌云、贛榆、燕尾港3個站點的JSCORS數據信息，選用GAMIT軟件解算水汽斜路徑濕延遲數據，通過Matlab軟件解算斜路徑方向上的水汽含量，運用層析技術，分析連云港沿海區域水汽的三維特征，取得良好的分析效果。

JSCORS;網格層析;Matlab;水汽三維特征

一、引 言

大氣水汽是地球大氣中的一種重要成分，是云和降水形成的物質基礎，影響著輻射平衡、能量輸送、云的形成和降水。水汽的三維分布對于校正數值天氣預報預測模式的初始場是非常重要的，特別是對于水汽時空變化比較激烈的區域，能否準確地獲取水汽的垂直剖面信息影響著數值天氣預報的準確度。目前，常規大氣水汽的監測主要依靠無線電探空觀測，但是探空觀測每12 h觀測一次，且空間分辨率一般在200～300 km，其時空分辨率難以滿足天氣預報及氣候研究的要求［1］。已有的研究表明，GPS觀測的每條斜路徑方向的水汽含量(slant water vapor，SWV)包含水汽的垂直剖面信息，利用GPS觀測計算SWV，通過層析可獲得水汽的三維分布結構特征。

連云港市地處南北氣候過渡帶，兼具海陸水汽特點，氣候復雜多變。JSCORS在此區域內布設有贛榆、燕尾港、灌云3個基準站，空間和時間的連續性對于復雜水汽的監測具有獨特的優勢，為海州灣海域進行大氣水汽三維含量時空特征分析研究提供了基礎數據資料。本文基于JSCORS網提供的GPS觀測值，利用層析技術及Matlab工具，進行區域三維大汽分布特征分析，探討提高水汽分析、天氣預報及氣候預測的新手段。

二、連云港沿海區域網格層析模型的構建

層析技術即利用一定研究區域內不同方向和位置的積分觀測值反演各部分信息的方法。在層析連云港沿海區域水汽三維分布的問題中，觀測值是JSCORS信號斜路徑方向上水汽密度的積分，利用劃分網格的形式把問題離散化，認為所劃分的每一個網格內的水汽密度是均勻的，在解算時設為一個未知參數。根據JSCORS信號在所經過網格內穿過的長度，列出觀測方程。實際解算時，由于觀測值的數量比較少且分布不均勻，方程不能得到唯一解，需要其他的輔助信息如水平約束、垂直約束、邊界條件和先驗信息等約束條件［2］。

1.連云港海岸帶網格劃分

GPS水汽層析所用的GPS網和網格的劃分需要滿足以下兩個條件:

1)站間距小于60 km。為了消除多路徑效應等因素的影響，使用的截止仰角e為10°。當然還可以更高，但是觀測到的信號會減少。考慮到10 km以上水汽密度一般小于0.1 g/m3，可選擇層析的高度為10 km，對應GPS站的站點間距，即網格距，最大約為57 km。

2)垂直分層間隔的選擇。Flores等的研究表明，GPS層析可分辨的最小垂直厚度約為300 m，如果厚度小于此值，則噪音會影響層析結果，但層析適宜的垂直分辨率是多少，Flores并沒有給出結果。畢研盟分別以600 m、800 m和1 000 m的垂直分辨率進行過層析結果的比較，發現800 m的垂直分辨率的層析結果相對較好［3］。

根據以上條件，連云港地區網格劃分的間距為0.54°和0.37°，垂直方向從地面至4 000 km，分層間隔高度為1 km，網格數為3×3，如圖1所示。

圖1 連云港區域網格劃分圖

2.三維層析模型

如圖2所示，設每一個網格內的水汽密度為xi，j，k，第p條信號穿過該網格的長度為api，j，k。設研究區域內東西網格數為ne，南北網格數為nn，高程方向分nh層，則第p個觀測值對應的觀測方程為［4］

式中，SWVp代表GPS信號斜路徑方向的水汽含量; i、j、k表示網格的三維坐標。

圖2 層析三維單元網格劃分

根據連云港地區GPS網進行層析試驗的實際情況可知，連云港地區的邊界條件是在10 km高度的水汽密度接近于0.1 g/m3。解算時把水平約束、垂直約束、邊界條件和先驗信息等約束條件與GPS觀測方程一起解算，解算模型為

式中，A、M、D、H分別對應JSCORS傾斜路徑水汽、數值預報先驗信息、邊界條件和水平約束方程的系數陣;X為未知系數陣;Δ1、Δ2、Δ3、Δ4分別對應改正數; SWV、M0、D0分別對應觀測值、先驗信息和邊界值［4］。

三、JSCORS反演計算SWV

1.斜路徑濕延遲數據處理過程

GPS數據處理選用GAMIT軟件，數據處理過程分為GPS數據準備、GAMIT配置文件重置、GAMIT解算等過程。其斜路徑濕延遲數據處理可分兩步:

1)編輯數據。采用快速解編輯數據，生成“干凈”的觀測數據文件——X.file。

2)參數估計。利用生成的X.file文件進行幾何模型派生的偏差、檢測數據的異常域、整周模糊度等參數解算。

2.連云港沿海JSCORS站斜路徑濕延遲計算

利用GAMIT軟件解算連云港沿海JSCORS的贛榆、燕尾港、灌云3個基準站，獲取斜路徑濕延遲數據，贛榆縣站示例如圖3所示，詳細數據略。

圖3 贛榆縣斜路徑濕延遲

3.解算沿海大汽中SWV

1)在Matlab的Command命令窗口中將連云港贛榆縣濕延遲數據zbtgu導入Matlab中，在Workspace工作區會顯示贛榆縣(zbtgu)數據文件。

2)Command命令窗口中輸入計算連云港贛榆縣斜路徑水汽含量的代碼“zbtguSWV=zbtgu.* 0.15”，Workspace工作區會顯示所計算的SWV(如圖4所示)。

圖4 贛榆縣斜路徑水汽含量

3)Command命令窗口中輸入“save(‘C:Program FilesMATLAB71worksavedzbtgu.txt’，‘zbtguSWV’，‘-ascii’)”，就可以把贛榆縣斜路徑水汽含量數值(zbtguSWV)保存到文件中。

重復上述步驟依次計算灌云(zbtgy7)、燕尾港(zgtyw7)的斜路徑水汽含量，圖示及詳細數據略。

四、連云港海岸帶水汽層析三維特征分析

1.三維水汽層析數據計算

以灌云縣為例，將設計代碼(如圖5所示)輸入Matlab的Command命令窗口，可得到如圖6所示的灌云縣三維水汽含量［6］。從圖6中可以看出水汽含量變化趨勢比較陡，說明隨著時間的變化，水汽含量變化幅度較大。

圖5 灌云縣三維水汽的代碼

圖6 灌云縣三維水汽含量

2.水汽含量的日變化分析

運用Matlab繪圖，如圖7～圖9所示。根據分析可知，2010年4月1日在海拔500 m處燕尾港水汽日變化總體趨勢是白天水汽含量低，夜晚水汽含量高，晚上8點以后水汽含量突然升高，說明此時可能出現降雨。在海拔2 500 m處贛榆縣水汽含量變化的總體趨勢是白天高、晚上低，但總的水汽含量比較低，說明該日高空大氣整體比較干燥。在海拔5 500 m處灌云縣水汽含量更低，水汽變化有一定的規律。

3.水汽含量垂直尺度的變化分析

在Matlab的Command命令窗口中輸入代碼，即可得到連云港燕尾港、贛榆縣、灌云縣3個站點的三維水汽含量，如圖10所示［6］。

圖7 燕尾港500 m水汽日變化

圖8 贛榆縣2 500 m水汽日變化

圖9 灌云縣5 500 m水汽日變化

綜合分析可知，對于連云港贛榆縣測站，不同海拔高度水汽含量變化增量為4 mm，經過1 h后，距地面100 m水汽含量增高，說明此后可能出現強降水。隨著海拔高度的增加，水汽含量降低。對于連云港的灌云測站，水汽含量變化增量為5 mm，底層水汽含量較高。對于燕尾港測站，水汽含量變化增量是3 mm，有的高層出現水汽突然增高，說明此時大氣含水量較高，出現降雨的可能性比較大。

圖10 3測站的綜合三維水汽含量

五、結束語

本文在連云港沿海區域灌云、贛榆、燕尾港3個JSCORS站點基礎上，以2010年4月1日為例，提出并實施了運用GAMIT軟件、Matlab工具及層析技術反演區域三維水汽特征的研究。結果表明，連云港海岸帶大氣水汽總體變化趨勢是底層大氣水汽含量較高，隨著海拔高度的增加，水汽含量相應降低，而且在同一海拔高度的不同時間，水汽含量變化也不相同。局部地區水汽變化幅度較大，但不會影響總體，水汽總體變化趨勢較平穩。水汽含量底層變化平穩，上層變化比較大。結果證明了利用GPS觀測信息層析三維水汽特性的可行性、適用性與先進性，在具有一定密度的GPS網點信息量的沿海地區，可作為水汽分析、天氣預報及氣候預測的新手段。

［1］ 宋淑麗，朱文耀，程宗頤，等.GPS信號斜路徑方向水汽含量的計算方法［J］.天文學報，2004，45(3): 338-346.

［2］ 李國翠，李國平，景華，等.華北三站地基GPS反演的大氣可降水量及其特征［J］.氣象科學，2008，28(4): 389-394.

［3］ 畢研盟，毛節泰，劉曉陽，等.應用地基GPS遙感傾斜路徑方向大氣水汽總量［J］.地球物理學報，2006，49(2):335-342.

［4］ 曹玉靜，劉晶淼，梁宏，等.基于地基GPS層析大氣水汽資源的方法研究［J］.自然資源學報，2010，25(10):1786-1796.

［5］ 王勇，何榮，楊彬云，等.GPS反演的可降水量與降水的對比分析研究［J］.測繪科學，2010，35(5):80-82.

［6］ 劉敏，郭鵬，葉其欣，等.上海地區地基GPS水汽三維層析技術和初步應用［J］.天文學報，2010，51(3): 299-308.

3D Feature Analysis of Water Vapor over the Coastal Areas of Lianyungang Based on Tomography of JSCORS

DONG Chunlai，WANG Xianglan，JIANG Tingchen，ZHOU Li

0494-0911(2011)12-0029-04

P228.4

B

2011-03-02;

2011-09-20

江蘇省海洋資源開發研究院開放基金資助項目(JSIMR10C01);江蘇省測繪科研開放基金資助項目(JSCHKY201005)

董春來(1963—)，男，安徽安慶人，副教授，主要從事大地測量及數據處理等方面的教學與科研工作。