基于GNSS的中國西南地區MODIS水汽校正研究

劉嚴萍 曾昭揚 王 勇2,

1 天津城建大學經濟與管理學院，天津市津靜路26號，300384 2 中國科學院精密測量科學與技術創新研究院大地測量與地球動力學國家重點實驗室，武漢市徐東大街340號，430077 3 天津城建大學地質與測繪學院，天津市津靜路26號，300384

由于水汽序列變化與地面降水變化一致，因此可用于降水監測[1]。目前利用GNSS技術可反演高精度、高空間分辨率的水汽信息，水汽精度又可應用于氣象研究[2-3]。部分學者利用GNSS水汽時間序列對GNSS水汽短時頻域特征、與極端天氣的關系、中國西部地區大氣加權平均溫度模型、不同BDS星歷反演水汽的精度進行分析[4-7]。由于GNSS測站站間距離高達數十km，且空間分辨率不高，從而限制其在氣象災害監測預警中的應用；而中分辨率成像光譜儀(MODIS)遙感水汽雖然空間分辨率高，但會受到降水、云層、地表反射光譜等不確定因素的影響，相對誤差超過10%[8]。因此，多位學者利用IGS(international global navigation satellite system service)、CMONOC(crustal movement observation network of China)和河北省區域GNSS資料分別構建MODIS水汽校正模型[9-11]。部分學者[12-13]使用廣義回歸神經網絡融合GNSS、MODIS和ERA5的PWV，獲得時間分辨率為1 d、空間分辨率優于31 km、精度優于2.7 mm的中國水汽產品；Zhang等[14]將GNSS和MODIS測量數據集成到對流層層析成像系統中，解決了GNSS采集的幾何缺陷問題。本文將依托CMONOC觀測數據，開展中國西南地區MODIS水汽精度評定和校正研究。通過分區域進行MODIS水汽校正和圖像疊加，實現MODIS水汽產品校正，為中國西南地區氣象災害監測預警提供理論參考。

1 研究區域與研究數據

1.1 研究區域

中國西南地區包括四川省、貴州省、云南省、西藏自治區、重慶市等5個省(區、市)。在CMONOC中西南地區GNSS站點共有47個，鑒于該地區地形復雜，綜合考慮地理位置、海拔、氣候類型等因素后將西南地區劃分為四川盆地、云貴高原和青藏高原3個區域展開研究。

1.2 研究數據

利用2016-01～12西南地區GNSS連續觀測數據(類型包括GPS和GLONASS)，與BJFS、SHAO和JIXN等同期數據聯合解算獲得GNSS水汽數據，解算軟件為GAMIT10.7。按d解算IGS精密星歷和松弛解，結合每h的對流層延遲估計值，獲得GNSS對流層延遲獨立估計值。Saastamoinen模型結合氣象數據可計算得到靜力學延遲，然后經過Bevis模型轉換得到GNSS測站水汽時間序列。

從NASA網站(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)下載得到2016-01～12的MOD05數據，空間分辨率為1 km×1 km，單位為mm。由于MODIS水汽為d數據，為便于比較，按照就近原則，根據中國西南地區47個GNSS站點坐標，提取與MODIS水汽時間接近的GNSS水汽時間序列。

2 MODIS水汽校正

2.1 MODIS水汽與GNSS水汽比較

由于水汽存在明顯的季節性差異，將研究數據分為春、夏、秋、冬4個季節，以GNSS水汽為標準，對MODIS水汽與GNSS水汽進行比較與精度評價(表1)。

由表1可知，大部分區域和季節MODIS水汽的RMSE超過10 mm，夏季RMSE超過20 mm，冬季水汽值較小，因此RMSE也相對較小。中國西南地區大部分區域全年及各季節MODIS水汽和GNSS水汽的相關性未達到0.5，由此可知兩者并非簡單的線性關系，需要進一步探究不同季節不同區域兩者的函數關系。

表1 MODIS水汽與GNSS水汽比較

2.2 基于GNSS的MODIS水汽校正模型

由于MODIS水汽與GNSS水汽在不同區域、不同季節的相關性較小，因此需要分季節、分區域對MODIS水汽校正模型進行構建，并根據實際需要采用不同的校正模型。首先采用隨機提取方法選擇80%的樣本數據作為構建方程的依據，剩余20%的樣本數據用于檢驗方程。本文進行多次實驗后最終選擇二次函數模型作為最優校正模型。二次函數模型的一般表達式為：

y=Ax2+Bx+C

(1)

式中，y為校正后的MODIS水汽(GNSS水汽)，x為MODIS水汽，A為二次項系數，B為一次項系數，C為常數項。構建的各區域各季節二次函數模型系數和R2如表2所示。

表2 MODIS水汽區域校正模型

由表2可知，不同區域不同季節校正模型的二次項系數存在差異，例如青藏高原春季二次項系數為0，而四川盆地和云貴高原春季二次項系數分別為0.017和0.016。結合表1可知，二次項系數與MODIS和GNSS水汽的相關性有關，當相關性系數大于0.5時，二次項系數等于或趨近于0，模型變為一次線性函數。

為檢驗區域模型在單站點MODIS水汽校正中的適用性，利用相同方法對單站點進行建模(各區域隨機選取2個站點)。單站點80%的數據用于構建模型，剩余20%的數據用于檢驗，模型系數如表3所示。

表3 單站點MODIS水汽校正模型

2.3 模型可靠性檢驗

采用預留的20%樣本數據，以GNSS水汽為標準，將區域全年和分季節模型分別應用于MODIS水汽校正，以評價MODIS水汽校正效果(表4)。

由表4可知，3個區域各時間段MODIS水汽與GNSS水汽的RMSE均明顯減小，MODIS水汽精度明顯提升，在春、夏、秋、冬季的RMSE分別優于8 mm、9 mm、11 mm和4 mm。由于GNSS水汽變化具有年周期、半年周期以及更小尺度的周期，因此全年模型的精度低于季節模型。

表4 MODIS水汽校正模型可靠性檢驗

為驗證區域模型在單站點的適用性，利用區域和單站點校正模型分別對GNSS站點MODIS水汽進行校正，并比較校正后的MODIS水汽精度(表5)。

表5 區域模型與單站點模型精度

由表5可知，區域模型精度與單站點模型精度接近，說明可利用區域模型代替單站點模型減少MODIS水汽校正模型的構建工作，為下一步MODIS水汽校正提供基礎。

3 基于GNSS的中國西南地區MODIS水汽校正

在MODIS高空間分辨率基礎上，對區域MODIS水汽產品進行整體校正。從預留的各季節樣本中用隨機數表選擇1 d(2016-04-25)數據開展實驗。通過分區域進行MODIS水汽校正和圖像疊加，完成MODIS水汽產品校正，校正前后比較如圖1所示。

黑色虛線為本文劃分的青藏高原區域(上左)、四川盆地區域(上右)、云貴高原區域(下)分界線

從圖1可以看出，中國西南地區水汽分布具有明顯的地理差異，校正前后的MODIS水汽也存在較大差別。校正效果最明顯的區域為青藏高原西部、四川盆地和云貴高原東南部。青藏高原使得南半球水汽通過索馬里急流到達北半球之后產生繞流和爬坡現象，一部分水汽繞流至東亞地區產生東亞雨季降水，導致青藏高原西部地區水汽值較大，因此模型校正效果明顯；四川盆地和云貴高原東南部水汽值高于其他地區，MODIS水汽原始值與GNSS水汽值差異較大，因此模型改正效果較為明顯。由表5中云貴高原通海和瀾滄站點校正效果對比可知，瀾滄站點的校正效果優于通海站點，瀾滄站點位于云貴高原南部地區，這與圖1的結果相符。

4 結 語

1)大部分區域全年及各季節MODIS水汽和GNSS水汽的相關性未達到0.5，說明中國西南地區MODIS水汽與GNSS水汽之間并非簡單的線性關系。

2)采用二次函數模型構建的MODIS水汽校正區域模型與單站點模型的對比分析表明，區域模型可替代單站點模型。中國西南地區MODIS水汽季節校正模型效果顯著，在春、夏、秋、冬季的RMSE分別優于8 mm、9 mm、11 mm和4 mm。