利用地基GPS反演可降水量的研究

東華理工大學測繪工程學院 劉思宇

1.概述

目前氣象學在探測對流層中大氣水汽含量的方法主要有以下幾種：無線電探空技術，衛星觀測，水汽輻射計等技術，但是相比較利用地基GPS技術獲取大氣參數，這種技術具有探測時空分辨率高，高精度，全天候，近實時，連續獲取能力強，不需要對儀器進行標定及經濟，高效等諸多的有點。這些都是其他各種探測技術所無法比擬的，使它成為新一代大氣遙感技術中最有效、最有發展前景的方法之一。

2.利用地基GPS反演大氣可降水量的基本原理

GPS衛星位于20000余千米的高空中，它同時向地面發射兩種頻率的無線電信號(L1和L2)，這兩種信號依次穿過大氣中的電離層和對流層后被地面或低軌衛星上的GPS接收機接收。當GPS發出的信號穿過大氣層時，要受到電離層和對流層的折射影響，GPS信號發生彎曲和延遲，其中彎曲量很小，延遲量很大，這與大氣參數相關聯的折射率也會發生變化。在GPS精密定位測量中，這種大氣折射的影響被當作主要的誤差源而要盡可能將它的影響消除干凈。而在我們此次研究中正與之相反，所要求得的量就是大氣對GPS衛星信號的折射量，再通過大氣折射率與大氣折射量之間的函數關系就可以求得大氣折射率。大氣折射率是氣溫、氣壓和水汽壓力的函數，通過一定的數學模型關系，則可以求得我們所需要的氣象信息，如水汽總量，這對于研究對流層的大氣問題十分重要。

3.地基GPS反演大氣可降水量實例

我們此次解算使用的數據是“香港衛星定位參考站網”中的香港沙田站（HKST）站在2012年第248天00-02時段采集的數據。

3.1 數據的準備工作

使用的高精度GPS數據處理軟件為美國麻省理工學院和斯克里普斯海洋研究所聯合開發的GAMIT軟件。在解算前我們先要進行數據準備，主要分為以下四個部分：首先是參數表文件的準備，我們首先建立一個工作文件夾work，進入GAMIT安裝文件下的tables文件夾，把所需要的參數表文件拷貝到work文件夾中。其中參數表文件主要包括：極移參數、天線高及相位中心偏移模式參數、攝動歷表、TAI-UTI國際時間系統表、太陽星歷表、月亮星歷表、大地水準面參數表、接收機及天線類型信息表、緯向數目編號表、跳秒表、壞衛星信息文件和周跳的自動彈出和修改命令表。然后是配置文件的準備工作。用GAMIT處理GPS數據還需要反映所有測站(香港沙田站和所選用的IGS跟蹤站)信息、大氣模型、延時模型等的配置文件，對這些文件進行編輯，之后一并放入到work文件夾下。這些文件包括測站初始坐標L文件(lfile.)，測段中各測站信息文件(station.info)，大氣模型及先驗坐標約束文件(sittbl)，測段分析策略、先驗測量誤差以及衛星約束文件(sestbl.)第三個是觀測數據的準備。為了提高計算精度，有必要加入一定數量(3-10個)的長基線站。可選取位于香港地區東、北、西方向上的上海(SHAO)、武漢(WUHN)、泰國的曼谷(CUSV)3個國際IGS跟蹤站。IGS跟蹤站的數據都能在網站(http：//igscb.jpl.nasa.gov/）下載。最后是星歷文件的準備。這個也是通過上述網絡就能獲取。

3.2 計算天頂對流層總延遲的解算

下面以香港沙田地基GPS氣象站在2012年的第248天00-02時采集的數據為例，介紹天頂對流層總延遲解算的流程(如圖1所示)。

圖1 天頂對流層總延遲解算流程

運行完以上步驟后，會在work的工作目錄下生成該站點天頂延遲數據的結果文件ogppsa.248。對于這個結果文件，還需要對他做可靠性檢測。用sh_nrms程序可以查詢ogppsa.248的均方根殘差nrms，一般情況下這個值應該小于0.5，若是大于0.5則這個解算結果是不可靠的，我們本次試驗中nrms的平均值為0.1845，符合解算標準。

3.3 地基GPS可降水量的反演

在已得到氣象數據文件的情況下，我們利用sh_metuil程序就可以完成大氣水汽含量的反演，在終端輸入：sh_metutil-f ogppsa.248-m*2480.12m-i 900。其中-i表示時間間隔參數，即900表示為15分鐘。成功運行后就可以得到包含大氣水汽含量的met文件。以香港沙田站為例，解算得到的met文件格式如表1所示，其中PW列即表示對應時間點GPS站上的可降水量。

表1 沙田站2012年9月5日00-02時的GPS解算結果

4.結語

本次實驗通過GPS衛星信號經過大氣時會產生延遲的現象，利用地基GPS接收機測得的GPS衛星信號延遲量來反演出大氣可降水量。由于它具有全天候、高精度、高時空分辨率和成本低等優點，可有效地彌補目前常規觀測手段對大氣中水汽測量的不足，對提高災害性天氣的監測和預報能力，改進數值天氣預報精度有廣闊的應用前景。并且利用此項新技術的研究結論可以進一步擴大地基GPS在氣象中的應用范圍，例如：可應用在高空氣象探測中，進一步提高測風精度；還能應用于災難性天氣的監測與預報(如干旱、暴雨、雷暴等氣象)；并利用GPS反演的水汽資料結合多普勒天氣雷達探測的液態水資料來指導人工影響天氣作業(如人工降雨等)等等實際應用之中。

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