陈 威

（1.乐清市土地勘察测绘队，浙江 乐清 325600）

3种对流层干延迟模型在中国低纬度地区的精度分析

陈 威1

（1.乐清市土地勘察测绘队，浙江 乐清 325600）

为了分析Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型等干延迟（ZHD）模型在中国低纬度地区的精度情况，在中国低纬度地区的桂林、香港和海口3个地方，利用各地区相应的探空站2012年第122~152天的气象观测资料，分析了3种经验模型在低纬度地区的精度情况。结果表明，在所选的3个站内，3种经验模型计算的ZHD变化趋势具有很好的一致性，以Saastamoinen模型计算的ZHD值为参考，Saastamoinen模型和Hopfield模型的ZHD值较为接近，而Black模型计算值偏差较大。

干延迟模型；探空站；低纬度地区；精度分析

研究表明，利用GPS反演的大气可降水量（PWV）具有与探空方法和水汽辐射计等传统方法相同的精度[1-3]，而地基GPS可提供高时空分辨率、高精度、实时的PWV时间序列[4]。在GPS反演PWV过程中，用于将对流层天顶延迟（ZTD）转换为PWV的2个重要参数分别是地面气压（Ps）和加权平均温度（Tm）。Ps主要用于计算ZHD，ZHD的估计精度将直接影响PWV的估计精度。目前，计算ZHD的主要模型[5]有Saastamoinen模型（SAAS模型）、Hopfield模型和Black模型。由于这3个模型计算时需要测站对应的地面气压和地面温度，因此，ZHD在不同地区不同模型之间可能会存在差异[6]。为了提高模型的精度，一些学者利用局地探空站资料对3种经验模型进行了订正，陈兆林[7]等的研究得出3种经验模型更适合北美地区；Liu Yanxiong[5]、章红平[6]等分别在香港和武汉地区对干延迟模型进行了订正，使得订正后的模型精度更高。然而，这些研究只是针对小范围内单站的研究，对于区域内3种模型的精度情况并没有作进一步分析。本文利用中国低纬度地区的3个探空站的气象观测资料对3种模型的精度进行了分析，以SAAS模型为参考，得出它们的区域特性。

1 大气干延迟的计算原理与方法

GPS对流层天顶总延迟包含天顶湿延迟和天顶干延迟2个部分[7]：

式中，ZHD为天顶干延迟；ZWD为天顶湿延迟。

大气路径延迟通常可分为干、湿2个分量。其中，干延迟可表示为[6]：

2 实验分析

为了比较3种模型的精度，分析3种模型在我国低纬度地区的适用性，选取桂林、香港和海口3个地区作为研究区域。利用3个地区探空站2012年第122~152天的气象观测数据分别采用3种模型计算出ZHD，结果如图1和表1所示。根据曲建光[8]等的研究，由于SAAS模型受测站高程影响很小，其计算的ZHD精度要好于其他模型。因此，本文将SAAS模型计算的ZHD作为准确值，其他模型与其进行比较。

由图1可以看出，在桂林地区，各个模型计算的ZHD值均小于香港和海口的ZHD值。这与其地理位置有关，桂林属于内陆地区，而香港和海口属于沿海地区。3种模型计算的ZHD值具有很好的一致性，而Black模型计算的ZHD在3个地区均大于相应的SAAS和Hopfield模型的ZHD值，SAAS和Hopfield模型计算的ZHD值较为接近。

图1 3种模型计算ZHD值的比较图

表1 3个地区3 种模型的比较情况表

从表1可知，各站相应的绝对平均偏差（MAE）和均方根误差（RMSE）几乎是一样的，说明Black模型、Hopfield模型与SAAS模型的偏差是线性的，因此只需作线性改正。在香港和海口，Black模型和Hopfield模型的MAE、RMSE分别为2.9 cm和0.2 mm，因此只需对Black模型作线性改正即可，而不用对Hopfield模型进行改正。而为了更高精确地估算ZHD，桂林站的Hopfield模型也需进行订正。由此可以看出，如果以SAAS模型为准确值，那么在所研究的区域内必须对Black模型进行订正才能使用，而Hopfield模型则需要根据实际情况决定是否需要订正。

3 结 语

本文利用中国低纬度地区的3个探空站气象观测资料，以SAAS模型计算的ZHD值为参考，研究了3种ZHD经验模型在该区域内的精度情况，得到以下结论：

1） SAAS模型和Hopfield模型计算的ZHD值较为接近，而Black模型计算的ZHD值大于前两者的ZHD值；

2） 在区域内，需对Black模型进行线性误差的订正才能用于计算ZHD；

3） Hopfield模型需根据实际情况确定是否需要进行模型订正。

[1] 王小亚，朱文耀，严豪健，等. 地面GPS探测大气可降水量的初步结果[J].大气科学，1999，23: 605-612

[2] Tregoning，Boers P R, Brien D O，et al. Accuracy of Absolute Precipitable Water Vapor Estimates from GPS Observations[J]. J Geophys Res, 1998, 103:28 701–28 710

[3] Borbás É. Derivation of Precipitable Water from GPS Data: an Application to Meteorology Phys Chem[J]. Earth, 1998, 23(1):87-90

[4] 李国平,陈娇娜,黄丁发,等.地基GPS水汽实时监测系统及其气象业务应用[J].武汉大学学报:信息科学版, 2009，34(11): 1 328-1 311

[5] Liu Yanxiong. Remote Sensing of Atmospheric Water Vapor Using GPS Data in the Hong Kong Region[D]. Hong Kong:The Hong Kong Polytechnic University，2000

[6] 章红平，刘经南，朱文耀，等. 利用地基GPS技术反演武汉地区大气可降水分[J].天文学进展, 2005，23(2):169-179

[7] Bevis M，Businger S, Herring T A, et al. GPS Meteorology: Remote Sensing of Atmospheric Water Vapor Using the Global Positioning System[J]. J Geophys Res，1992，97 (14): 15 787-15 801

[8] 曲建光，魏旭东，王泽民,等.在高海拔地区Saastamoinen与Hopfield模型推算水汽含量差异的研究[J]. 武汉大学学报：信息科学版， 2003，28(4): 397-399

Comparison of Three ZHD Models in the Low Latitude Region of China

byCHEN Wei

In order to analyze the precision of the three zenith hydrostatic delay (ZHD) models using in the low latitude region of China, the radiosonde data in year 2012 from day 122 to 152 at Guilin, Hongkong and Haikou were used to analyze the accuracy of the three empirical models in the low latitude region. The results show that for the selected three stations a good agreement of ZHD calculating by these models and Saastamoinen model and Hopfi eld has the same level of accuracy when ZHD calculated from Saastamoinen model as reference, while the bias between the Black model and other two models is large.

zenith hydrostatic delay model,radiosonde station,the low latitude region,accuracy analysis

P228.42

B

1672-4623（2014）02-0114-02

10.11709/j.issn.1672-4623.2014.02.040

2012-10-29。

陈威，主要研究方向为测量数据采集及数据处理。