王勇，董思思，刘严萍，任栋，李江波

(1.天津城建大学 地质与测绘学院，天津 300384；2.天津城建大学 经济与管理学院，天津 300384；3.河北省气象台，石家庄 050021)

0 引言

近年来我国城市暴雨内涝频发，造成了严重的经济损失和社会影响。水汽的变化是引发暴雨灾害的关键要素之一。中分辨率成像光谱仪MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)具有空间分辨率高和覆盖范围广的优势，受地面光谱反射误差等影响，MODIS水汽精度不高影响了其在气象领域的应用。全球导航卫星系统GNSS(global navigation satellite system)水汽具有不受天气影响和时间分辨率高的优势，受地基GNSS站点密度的限制，仅可提供离散点的水汽值，难以反映详细的空间水汽变化情况。综合二者优势，利用GNSS水汽校正MODIS水汽具有重要的研究价值。多位学者利用MODIS数据研究区域水汽变化并用于InSAR大气校正[1-6]。张俊东等[6-9]以GNSS水汽为标准值，研究建立MODIS近红外水汽改进反演算法以提高水汽反演精度。在对GNSS水汽与MODIS水汽的相关性分析基础上，建立MODIS水汽校正模型，校正后的MODIS水汽精度可达到mm级[10-12]。以上研究多为基于短期数据相关性分析并建立模型或者基于单站点长期数据建立的MODIS水汽校正模型。

MODIS获取的水汽为大面积连续数据，单站点模型校正MODIS区域水汽的效果难以保证。因此，有必要针对某一区域，选择多个GNSS站点进行区域MODIS水汽校正研究。由于季节性差异，不同季节的水汽差异较大，对于MODIS水汽的校正需要分季节构建。以河北省为例，利用连续观测参考站网CORS(continuously operating reference system)GNSS观测和MODIS水汽开展区域MODIS水汽模型修正，为MODIS水汽数据应用于短时天气预报提供参考。

1 研究区域与研究数据

1.1 研究区域

河北省地处华北平原，东临渤海，内环京津，省内包含山区、平原等地理环境。依据地理位置、地形条件以及降水异常区域特点[13]将河北省分为3个区域，分别是南部平原区(安国、平山、南和、涉县)、冀北山地区(沽源、涞源、尚义、怀来)、东部滨海平原区(乐亭、文安、枣强、吴桥)。

1.2 研究数据

论文研究数据涉及MODIS水汽和GNSS水汽，数据时间为2014年1月至2015年4月，GNSS水汽计算和MODIS水汽获取如下所示。

1)GNSS水汽。收集2014年1月至2015年4月河北省CORS GNSS观测数据，水汽解算方案如下：选用高精度GNSS处理软件GAMIT结合IGS精密星历，采用松弛解计算模式，引入同期国内IGS站点WUHN、BJFS、SHAO等数据联合解算，站点天顶对流层延迟的解算为独立的估计值，结合站点气象观测数据可以获得12个城市GNSS站点时值水汽，单位为mm。

2)MODIS水汽。NASA可提供MODIS水汽产品(https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)，包含MOD05和MYD05水汽产品。MOD数据由TERRA卫星观测得到，该卫星每日地方时上午过境，称为上午星；而MYD由AQUA卫星观测获得，其为每日地方时下午过境，称为下午星。二者数据的区别仅为同一个地点不同时间段观测数据。下载2014年1月至2015年4月MOD05和MYD05水汽产品，利用ENVI软件，获取与12个GNSS站点相同坐标格网的MOD05和MYD05数据。MODIS (MOD05、MYD05)水汽为一天两次数据，单位为mm。

河北省站点多，若每个城市均构建MODIS水汽校正模型，模型个数多，使用不方便。本文根据河北省分区构建3个区域模型。

2 MODIS水汽与GNSS水汽的相关性比较

为了构建GNSS的MODIS水汽校正模型，有必要先进行MODIS水汽与GNSS水汽的相关性比较。本节分别以城市和区域2个层面、全年和季节分别开展MODIS水汽与GNSS水汽的比较，分析二者的相关性，为模型构建提供基础。

2.1 区域GNSS水汽与MODIS水汽的相关性比较

为了减少MODIS水汽建模次数，本研究按照地理位置、地形条件以及降水异常区域特点将河北省分为3个区域，分别进行各区域GNSS站点与MODIS水汽的相关性分析(表1)。为比较区域和站点GNSS水汽与MODIS水汽的差异，在每个区域随机选择一个GNSS站点开展GNSS水汽与MODIS水汽的相关性比较(图1)。

表1 MODIS水汽与GNSS水汽相关性结果统计

注：表示在 0.01 水平(双侧) 上显示相关。

图1 MODIS水汽与GNSS水汽的相关性比较

由表1可知，通过3个GNSS站点和区域全年的MODIS水汽与GNSS水汽的相关性系数、均方根误差统计，全年相关系数均大于0.9，表明二者显著正相关。结合图1可得：夏季MODIS水汽与GNSS水汽值较大，冬季MODIS水汽与GNSS水汽较小，春季和秋季MODIS水汽与GNSS水汽值介于夏季和冬季之间，MODIS水汽与GNSS水汽二者变化趋势基本一致，但存在一定的偏差。针对河北省四季分明、不同季节水汽差异较大的特点，以下按季节对区域及站点的MODIS水汽与GNSS水汽进行相关性、平均偏差和均方根误差的统计分析。

2.2 不同季节GNSS水汽与MODIS水汽的相关性比较

分别以南部平原、冀北山地、东部滨海平原3个区域类型开展MODIS水汽与GNSS水汽的分季节性相关性比较，统计各区域四季MODIS水汽与GNSS水汽的相关性系数、平均偏差和均方根误差(表2)。

表2 不同季节的MODIS水汽与GNSS水汽的相关性统计

注：表示在 0.01 水平(双侧) 上显示相关。

由表2可知，3种区域类型的MODIS水汽与GNSS水汽的比较中，河北省3个区域夏季MODIS水汽与GNSS水汽的相关性系数最低，其中滨海平原地区最小值达到0.683，均方根误差达到9.03 mm。由图1结合表1、表2的统计分析，说明在河北省研究区域MODIS水汽存在一定的偏差，鉴于MODIS水汽与GNSS水汽的显著正相关特性，可采用GNSS水汽进行MODIS水汽分季节的校正。

3 融合GNSS的MODIS水汽修正模型

MODIS水汽校正分季节构建，4个季节的数据时间分别为：春季2014年3—5月以及2015年3—4月；夏季2014年6—8月；秋季2014年9—11月；冬季2014年1—2月、2014年12月—2015年2月。选取各季节的最后10天(样本数20)进行季节模型可靠性检验，其他时间的数据均用于季节模型构建。

3.1 融合GNSS的MODIS水汽修正模型构建

为了比较区域模型的有效性，可选用GNSS站点所在城市模型与之进行比较。因此，论文分季节分别构建GNSS站点所在城市和区域的MODIS水汽校正模型。鉴于GNSS水汽与MODIS水汽之间的高度相关性，利用GNSS水汽构建MODIS水汽的校正模型，以MODIS水汽为自变量，GNSS水汽为应变量，采用线性回归方法获得。

表3为分季节构建的城市MODIS水汽校正模型和区域MODIS水汽校正模型。

表3 MODIS水汽校正模型(城市和区域)

表3中的R2为决定系数，即拟合的模型能解释因变量变化的个数占总样本的比值。由于各季节城市模型和区域模型的R2夏季最低，其他季节均高于夏季，表明夏季各个模型能够解释因变量变化情况劣于其他季节。

3.2 模型可靠性检验

由于论文篇幅的限制，本文以沽源为例，开展GNSS站点城市和区域MODIS水汽校正模型的可靠性验证，以GNSS水汽为标准值，通过城市和区域模型分季节分别反演相同站点的MODIS水汽校正值，结合MODIS水汽原始值，比较模型校正效果(图2)。

由图2可知，与MODIS水汽相比，4个季节城市模型和区域模型校正的MODIS水汽值更为接近GNSS水汽值。

以GNSS水汽为标准值，分别以城市模型、区域模型反演的MODIS水汽值与GNSS水汽值差值进行模型可靠性检验。表4为分季节统计的MODIS校正水汽与GNSS水汽的平均偏差和均方根误差。

图2 城市模型、区域模型MODIS水汽与GNSS水汽比较

表4 城市、区域MODIS水汽修正模型可靠性检验统计 mm

由表4可知，依据MODIS水汽校正值与GNSS水汽的差值的平均偏差和均方根误差，区域MODIS水汽校正模型与城市MODIS水汽校正模型精度基本一致，不同季节的MODIS校正模型精度存在差异，区域MODIS水汽校正模型夏季精度为6.58 mm，冬季均方根误差优于1 mm，春、秋季均方根误差2 mm左右。夏季模型校正精度较其他3个季节低的原因在于，河北地区夏季为雨季，云量和降水较多，影响了MODIS水汽的反演精度。两类模型均优于未校正之前的MODIS水汽精度，区域模型对于区域内的各个测站都有良好的校正效果，具有较好的普适性，精度基本满足气象领域应用要求。

4 结束语

本文以河北省为研究区域，开展了GNSS水汽与MODIS水汽的相关性分析，以城市和区域类型分季节构建了MODIS水汽校正模型，并对模型可靠性进行了验证。得到以下结论：

①GNSS水汽与MODIS水汽比较，二者存在显著相关性，四季中夏季相关性系数最低，均方根误差最大，相关性最低。

②构建了不同季节城市和区域MODIS水汽校正模型，冬季模型精度小于1 mm。夏季均方根误差最大。城市模型和区域模型均可有效提高MODIS水汽精度，满足气象预报应用的要求。