朱 爽

（1.中国地震局第一监测中心，天津 300180）

通过高覆盖率的地基GPS网络提供高时空分辨率的水汽探测技术，可有效弥补传统气象学在时间和空间分辨率上的不足，提供高精度、大范围、快速变化的水汽分布信息[1]。此领域于20世纪80年代后期在美国起步[2]，后来日本、德国、瑞典等国家[3,4]也取得了一系列的研究成果。20世纪90年代后期以来，我国也逐步开展了相应的研究，现已建立了许多地基GPS监测网，理论研究达到国际先进水平[5,6]。

通常情况下，在高精度GPS数据处理中，传播路径上的对流层延迟通常被表示为天顶方向的延迟量与高度角有关的映射函数M(E)之积，天顶方向的总延迟量ZTD是天顶干延迟ZHD和天顶湿延迟ZWD之和，且对于二者分别采用不同的映射函数[7]：

式中，MZHD(E)和MZWD(E)分别为天顶干、湿延迟分量的映射函数。

天顶延迟的先验值通常由标准大气参数或实测地面气象数据计算得到，然后将对流层折射残差作为附加参数在平差中估计。对于附加改正参数估计天顶延迟的方法主要有单参数法、多参数法、随机过程法和分段线性法[8,9]。

在获得天顶湿延迟ZWD之后，利用式（2）即可得到可降水汽量PWV[10]:

其中，∏为无量纲水汽转换系数，它的表达式为[11]：

式中，Rv为气体常数；k2'和k3分别为大气折射常数；Tm是大气加权平均温度。

1 不同策略下解算精度分析

1.1 数据准备

本文选用了BJFS、KIT3、KUNM、SHAO、TNML、URUM、WUHN 7个站2009年年积日301～330的30 d的数据进行解算。

1.2 解算策略

1）GAMIT解算策略。截止高度角：15°；基线处理模式：RELAX（松驰解）；卫星钟差模型：广播星历误差的钟差参数；接收机钟差改正模型：伪距计算出的钟差；电离层延迟模型：LC-HELP；对流层模型：Saastamoinen模型；光压模型：BERNE；固体潮改正：IERS03；测站坐标约束：0.010 m，0.010 m， 0.010 m 。

2）实验方案。实验分为6组方案，分别设置对流层参数为2、4、7、13、25、49进行实验。

1.3 解算结果及分析

本文选用NRMS值、基线重复率、对流层延迟差值比较和坐标精度比较4项值来进行精度评定。

1）NRMS值。在GAMIT解算结果中，标准化均方根误差NRMS用来表示单时段解算出的基线值偏离其加权平均值的程度，是从历元的模糊度解算中得出的残差。一般情况下，NRMS不超过3，接近2.5为最优。将不同参数设计方案解算所得的NRMS值的平均值提取出来并进行对比，如图1所示。

由图1可知，各种参数设计时NRMS值都小于3.0，达到解算要求。但参数为2时明显低于后者，说明解算精度较低。

2）基线重复率，是衡量数据处理质量的重要指标之一。基线重复率越小，说明解算精度越高。GAMIT软件解算长基线的相对精度能达到10-9量级，解算短基线的精度能优于1 mm。本文计算出各种参数设计时解算的基线重复率解，如表1所示。

图1 不同方案NRMS统计图

表1 不同方案的基线重复率

上述基线重复率是根据基线解算结果拟合得到的，由固定部分和比例部分组成，固定部分单位为mm，比例部分的基线长度L单位为m。将其结果作图，如图2所示。

图2 基线重复率统计图

由图2可以看出，对流层参数设置不同时，对基线解算的影响主要表现在U分量上。当参数为25和49时，U方向上基线重复率明显过大，作者认为是因为参数过多导致解算方程秩亏，使垂直方向上误差较大。当参数设置为2、4、7和13时，基线重复率相当，都可以达到较高精度。

3） 对流层延迟差值比较。本文从IGS网站上下载相应站在相应年积日的天顶对流层延迟数据，以此数据作为真值，将所解算的所有站的结果与其相应值作差，得到其差值平均值和差值均方差如图3所示。

图3 对流层延迟差值统计图

图3可以显示对流层延迟解算结果的外符合精度。当参数设置为2和4时，差值普遍较大，说明对流层解算精度较低，而且不能反映出1 d的对流层天顶延迟变化。当参数为7、13、25和49时，差值都是10 mm左右，精度相当。

2 全国水汽分布图的绘制

基于前文的结论，利用分布于全国的185个GPS连续监测站2011年年积日57日的数据，结合中国周边29个IGS测站同一天的数据，进行全国范围内水汽量的计算。参数设置为13，即每2 h进行一次可降水汽量的估计。将所得的结果用GMT成图，本文选择了第4、8、12、16时的数据绘制全国可降水汽分布图。由于测站分布问题，我们只绘制了覆盖中国大陆大部分地区的北纬15°～50°东经75°～135°区域，如图4所示，图中红点表示所用测站的位置。

图4 2011年年积日57日第4、8、12、16 h全国水汽分布图

由图4可知，在同一天内，可降水汽在全国的分布具有很大的差异。在同一时刻，南方的可降水汽量明显高于北方，这与地理位置的分布差异相符合；在不同时刻，同一个地方的可降水汽量发生微小的变化，这与当地有无强对流天气相关。

3 结 语

本文主要利用GAMIT软件对多参数法进行了研究，得出以下结论：当参数设置为7或13时，可以获得较高精度的对流层天顶延迟，同时得到较好的基线解。另外，为了能够更详细地提供天顶对流层延迟及可降水量，参数设为13，即每2 h进行一次估计，实用效果较好。在此基础之上，本文利用分布于全国的185个GPS连续监测站2011年年积日57日的数据，进行了全国范围内水汽量的计算，并绘制了全国可降水汽分布图。

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