京津冀地區GNSS對流層延遲空間插值研究

王勇,郝振航,婁澤生,石強,李江波

(1.天津城建大學 地質與測繪學院,天津 300384;2.河北省氣象臺,河北 石家莊 050022)

0 引 言

隨著經濟快速發展,城市地面沉降日趨加劇,由此,對這些地表變化現象進行實時、有效地監測突顯得愈發重要．InSAR/D-InSAR技術具有全天候、高精度、高時空分辨率等特點,是監測地表形變、揭示地表變化時空發展規律的重要方法之一[1]．其中大氣水汽延遲是影響InSAR數據干涉測量結果精度的主要誤差源[2-3]．利用地基全球導航衛星系統(GNSS)觀測數據可反演高時空分辨率的對流層延遲序列．不同期對流層延遲的差異影響InSAR形變結果精度,多位學者利用GNSS對流層延遲進行了InSAR大氣校正,有效提高了InSAR形變結果精度[3-5]．GPS數據用于改正InSAR中大氣延遲誤差的方法受GPS站點密度的限制,只利用有限的幾個站點所觀測到的大氣數據來生成干涉圖的大氣改正圖,往往達不到很好的效果[6]．Williams等[7]在1998年證實利用美國南加州GPS監測網 (SCIGN)獲得的GPS水汽數據進行空間插值后可以降低大氣對InSAR干涉紋圖的影響．GNSS對流層延遲結合氣象要素可獲得與探空水汽精度一致的水汽信息,連續的水汽信息可為災害性天氣監測和短時臨近預報提供重要依據[8-10],水汽還可為霧霾的監測與預報提供參考.王勇等人[11-12]通過將北京、河北省多個站點在不同時期(霧霾高發期、亞洲太平洋經濟合作組織(APEC)會議大氣污染控制期)與細顆粒物(PM2.5)濃度比較,論證了水汽與PM2.5濃度存在顯著正相關特性．張雙成等人[13-15]以其他地區為例開展了霧霾與GPS水汽的相關性分析．氣象部門可依據GNSS水汽含量變化開展人工降水來減緩霧霾天氣的持續影響, 進而為改善空氣質量提供科學依據[8]．GNSS水汽在一定程度上可用于霧霾天氣的監測與預報．

京津冀地處平原地區,經濟發展迅速,重度污染過程頻發,地表沉降較為嚴重,如何利用該地區GNSS連續觀測資料用于天氣預報、InSAR形變等研究具有重要意義．水汽與對流層延遲變化密切相關,InSAR數據處理需要獲得不同期對流層延遲的差值，進而去除大氣延遲差異的影響．京津冀地區GNSS測站間距數十千米,因而有必要開展GNSS對流層延遲插值研究．本文將利用京津冀地區不同時期、不同天氣狀況的GNSS觀測數據開展對流層延遲插值研究,并驗證插值精度．

1 研究數據與研究方法

1.1 研究數據

本文研究的京津冀地區GNSS數據包括河北省連續運行參考站(GNSSCORS)站點及中國大陸構造環境監測網絡(CMONOC)中北京、天津的站點,共計71個GNSS站點,站點分布如圖1所示．

圖1 京津冀地區站點分布圖

GNSS對流層延遲是本文研究的基礎,測站對流層延遲的計算過程如下:采用國際GNSS服務(IGS)精密星歷/松弛解模式結合的方式,采樣間隔為30s,解算時間為世界標準時(UTC)00:00-24:00,按天解算．對流層延遲的設置為每小時解算一次,GAMIT軟件估算對流層延遲所用氣象參數采用默認值．為獲得GNSS測站對流層延遲絕對值,引入同期長距離IGS站(拉薩(LHAZ)、上海(SHAO)、烏魯木齊(URUM)、武漢(WUHN))聯合處理,通過GAMIT使用SAAS模型聯合解算測站數據反演得出對流層延遲[16]．

GNSS對流層延遲空間插值時間為2016年9月-2017年8月,逐月選取一天,并選擇SAR衛星過境的整點時間的對流層延遲作為研究數據,共12組數據．對流層延遲單位為m．實驗數據隨機選?。邓^程的發生導致水汽值的下降,同時對對流層延遲數值產生影響．為反映因降水引起對流層延遲變化是否對空間插值精度產生影響時,在數據選擇上,保證2016年9月-2017年5月為未發生降水過程的數據,2017年6-8月為發生降水過程的數據．

利用GNSS數據作為輔助數據進行大氣校正時,計算取得的GNSS對流層延遲與高程相關,故進行空間插值的過程中除顧及平面位置的影響外,有必要考慮高程差異的影響[17]．故選取其中10個站點進行精度驗證時,站點平均分布在京津冀平原地區,除天津武清站缺失2016年9月數據外,其他數據完整．實驗數據選取UTC時間10點的數據,為InSAR大氣校正提供依據．京津冀地區試驗點和驗證點分布如圖1所示．

1.2 研究方法

空間插值的方法有很多,通過隨機抽取1組整理好的GNSS對流層延遲數據,分別采用普通克里金法、反距離權重法、樣條插值法對GNSS對流層延遲進行空間插值(如圖2所示)．

由圖2可知,三種方法插值結果基本接近,但存在微小差異．提取插值獲得的10個驗證點對流層延遲,與GAMIT反演的對流層延遲比較,計算平均偏差和均方根誤差,如表1所示．

(a)普通克里金法 (b)反距離權重法 (c)樣條插值法圖2 三種空間插值方法對比

平均偏差/cm均方根誤差/cm 普通克里金法0.521.20 反距離權重法0.140.56 樣條插值法2.284.34

由表1可知,根據計算獲得的平均偏差和均方根誤差,發現:反距離權重法插值精度優于普通克里金法和樣條插值法,因此,本文選擇反距離權重法進行對流層延遲的空間插值．

2 GNSS對流層延遲插值

2.1 對流層延遲與水汽的相關性比較

鑒于部分GNSS站點未安置氣象觀測儀器,無法獲得氣壓、溫度等觀測數據,因而無法計算GNSS站點水汽．水汽與對流層延遲之間存在什么樣的關系?是否可以將GNSS對流層延遲取代水汽?如能解決這兩個問題,則可以利用GNSS對流層延遲插值結果用于短期天氣預報．為驗證水汽與GNSS對流層延遲之間的關系,選擇河北省4個GNSS站點(已安置氣象儀器)開展GNSS對流層延遲與水汽的相關性研究．4個站點為保定安新(SZAX)、承德豐寧(SZFN)、張家口懷安(SZHA)、張家口懷來(SZHL),數據時間為2013年3月1日-2014年2月28日,對流層延遲單位為m,水汽單位為mm,均為小時數據．GNSS對流層延遲和水汽的比較如圖3所示．

(a)SZAX (b)SZFN

(c)SZHA (d)SZHL圖3 GNSS對流層延遲和水汽的比較

由圖3可知,GNSS對流層延遲和水汽序列變化基本一致,兩者之間存在較好的對應關系．計算兩者之間的相關性,相關性結果如表2所示．

表2 GNSS對流層延遲與水汽相關性統計

由表2可知,GNSS 對流層延遲和水汽存在顯著正相關特性,兩者的相關性超過91.7%,故用GNSS對流層延遲代替水汽進行插值研究分析是可行的．通過河北省多個站點分析,驗證了GPS氣象學原理中對流層延遲與水汽的相互轉換關系．

2.2 GNSS對流層延遲插值

利用ArcGIS軟件的反距離權重插值方法將去除驗證點后的GNSS對流層延遲數據進行空間插值,圖4為4組不同季節的京津冀地區GNSS對流層延遲插值圖．按點提取值的方法提取10個驗證點的對流層延遲估算值,并與對流層延遲真實值比較,計算平均偏值和均方根誤差．圖5為驗證點真實值與估算值的差值圖．表3示出了對流層延遲估算值,并與對流層延遲真實值的誤差統計．

(c)2017年4月 (d)2017年7月圖4 京津冀地區GNSS對流層延遲插值圖

(a)前5個站點 (b)后5個站點圖5 驗證點真實值與估算值的差值

站點全年平均偏差/cm均方根誤差/cm無降水過程平均偏差/cm均方根誤差/cm降水過程平均偏差/cm均方根誤差/cmSZCD-0.020.950.260.82-0.840.95 SZYQ0.090.440.090.350.080.77 SZME0.530.510.640.480.210.56SZJO0.840.660.760.321.081.38 SZHH0.080.670.270.34-0.511.16 SZHS-0.130.63-0.380.350.610.76 SZXT-0.850.44-0.810.43-0.960.52

站點全年平均偏差/cm均方根誤差/cm無降水過程平均偏差/cm均方根誤差/cm降水過程平均偏差/cm均方根誤差/cm SZNP-0.410.50-0.340.39-0.640.81 SZLX0.210.890.010.770.831.11 TJWQ1.120.641.250.340.781.18

由圖5和表3可知,除武清站點缺失1組數據外,其他站點全年數據平均偏差最大為-0.85 cm,均方根誤差最大為0.89 cm;未發生降水過程平均偏差最大為-0.81 cm,均方根誤差最大為0.82 cm;發生降水過程平均偏差最大為1.08 cm,均方根誤差最大1.38 cm．天津武清估算的對流層延遲與GNSS對流層延遲之間誤差較大,分析其原因是天津南部和滄州北部無站點數據作為插值依據．GNSS對流層延遲與水汽轉換系數大致為6∶1,即6 mm GNSS對流層延遲可以轉換為1 mm水汽,除去武清站點,其他站點在全年、有無降水過程的誤差最大均方根誤差為1.38 cm,折合成水汽為2.07 mm,京津冀地區GNSS對流層延遲插值結果可以滿足氣象預報精度和InSAR大氣校正的要求．

3 結束語

本文通過對京津冀地區GNSS對流層延遲與水汽進行相關性分析,利用GNSS對流層延遲代替水汽進行空間插值分析研究,獲得以下結論:

1)GNSS ZTD和PWV之間呈顯著正相關,可以用GNSS對流層延遲數據代替水汽數據進行數據分析;

2)通過反距離權重的方法對京津冀平原地區進行GNSS對流層延遲空間插值分析,除去武清站點缺失,其余站點的對流層延遲插值與實際值的均方根誤差最大為1.38 cm,對于武清站點,可以通過天津市GNSS CORS資料補充插值,則京津冀地區GNSS對流層延遲插值結果可以滿足氣象預報精度和InSAR大氣校正的要求．