汪进新 刘艳霞

对流层映射函数对GPS可降水量影响探讨

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对流层映射函数是GPS反演水汽过程中一项重要误差源，为分析对流层映射函数对GPS反演可降水量的影响，本文利用IGS服务组织WUHN（武汉）站和LHAZ（拉萨）跟踪站的GPS观测数据，采用不同的映射函数进行分析。结果表明，VMF1模型比GMF模型具有更强的敏感性，当有实测的气象数据时，VMF1模型要优于GMF模型；但是在数据实时方面，VMF1模型的参数文件有34小时延迟，而GMF模型可以实时得到各个参数值，因此GMF模型是实时定位的最佳模型。

在大气层划分中，通常将地面以上至40km高度的大气层划分为对流层，GPS和VLBI信号在穿过对流层时，受到大气折射的影响，使得实际的传播路径发生改变，产生路径延迟，通常称之为大气延迟。对于某一个测站，在不同的高度角上，流层延迟也不一样，任意高度角的对流层延迟可以利用如下公式得到：

Dtrop=zpddry*mdry (E)+zpdwet*mwet(E) (1)

式中，zpddry和zpdwet分别表示天顶方向的干、湿延迟，mdry(E)和mwet(E)分别表示干、湿延迟映射函数。

GAMIT中常用的映射函数有GMF、NMF和VMF1。这三个映射函数都采用了类似于MIT的三项连分式的形式

其区别在于其系数a,b,c的取值方式不同，下面对三种映射函数分别进行介绍。

NMF投影函数模型。NMF函数是利用从北纬75°到南纬43°范围内26个全球分布的探空气球资料，采用美国标准大气模式建立的只和测站地理位置和观测时期相关的映射函数，模型中考虑了南北半球和季节性的非对称性，在干投影项中包含了测站与高程有关的改正，反映了大气密度的空间分布。其干延迟和湿延迟项的系数可以由湿系数和测站纬度为引数在表中进行查询。

VMF1投影函数模型。VMF1模型也分为干分量投影函数和湿分量投影函数，被认为是目前精度最高、稳定性最好的投影函数模型。其形式和NMF投影函数模型没有太大区别，只是在三个系数a，b，c的计算方式上有一些改进，根据可获取的全球经纬方向2.5° ×2° 分辨率的6小时时间分辨率的格网点的系数a值，用户可以根据一定的内插算法得到任意经纬度函数系数bwet,cwet值是利用欧洲中尺度数值预报模型ECMWF提供的40年的观测数据，以水平均125km分辨率采用球谐函数展开式计算所得。系数bdry是常数（bdry=0.0029）,系数cdry也可以由年积日和测站纬度值计算获得。

GMF投影函数模型。GMF函数模型的形式也和VMF1以及NMF的形式相同，在系数获取方式上，该模型采用40年的全球15° ×15°分辨率的月平均廓线分析数据，采用类似VMF1模型的方法，计算相应的系数值。和VMF1不同的是，该模型的系数a不是通过内插出来的，也没有利用全球经纬方向2.5° ×2°分辨率的6小时时间分辨率的格网点数据。

实例分析

从IGS服务组织获取了WUHN站和LHAZ站从20131001-07的观测数据。进行处理获得了在不同高度截止角下，WUHN站和LHAZ站该时段的天顶对流层总延迟估值和可降水汽估值。

对流层天顶总延迟对比。在卫星截止高度角为10°时，利用模型得到WUHN站和LHAZ站对流层天顶总延迟，如图1、图2所示，横轴表示测站时间，纵轴表示天顶总延迟量。

从图1、图2可见利用GMF模型和VMF1模型，计算得到的WUHN站天顶对流层总延迟，差异最大为6cm左右，其次是在2~3cm左右，在其他时间两种模型的结果吻合较好，说明在高度截止角为10 ° 时，GMF模型和VMF1模型具有较好的一致性。

可降水汽估值对比。图3可见，利用GMF模型计算得到的可降水汽估值，相对于VMF1模型更加稳定，这是因为GMF模型时利用的全球范围的数据模型，未考虑大气瞬时变化，而VMF1模型考虑了大气瞬时变化，因此具有更强的敏感性，使得图3中的红色曲线波动较大。并且GMF模型利用的是VMF1模型中的基础数据而构建的，能较好的表示利用VMF1模型得到的PWV值变化趋势，因此在没有实地可用的气象数据时，可以采用GMF模型，得到较可靠的可降水汽估值。

图1 WUHN站对流层天顶总延迟

图2 LHAZ站对流层天顶总延迟

图3 WUHN站可降水汽估值

结论和展望

分别利用GMF和VMF1映射函数，进行了WUHN站和LHAZ站的基线解算，得到了各站的天顶对流层总延迟和可降水汽估值，通过对比知GMF和VMF1映射函数对计算测站天顶对流层延迟的影响不大，但是VMF1模型比GMF模型敏感性更强，和实际条件符合度更好，因此，当有实测气象数据时，VMF1模型要优于GMF模型，但是进行实时定位时，考虑到VMF1模型的参数文件要事后约34小时获得，而GMF模型能实时得到各个参数值，因此GMF模型是实时定位的最佳模型。

（作者单位：1.长安大学；2.武汉市测绘研究院）