GPS大气水汽探测方法与应用研究

2016-03-21龙志军黄茜

地球 2016年3期

关键词：监测网探空对流层

■　龙志军　黄茜

（保靖县气象局湘西保靖416500）

GPS大气水汽探测方法与应用研究

■龙志军黄茜

（保靖县气象局湘西保靖416500）

随着GPS气象学研究的进一步深入以及相关探测技术的广泛应用，GPS大水汽探测正逐步向业务化过渡，在国内外气象领域受到了高度重视。本文基于地基GPS气象学理论和特点，对GPS大气水汽探测方法与应用情况进行分析和探讨，以期对气象监测网建设及现有技术问题的解决有所帮助。

GPS水汽探测数据处理对流层模型

近年来，全球气候异常情况频繁出现，我国国土幅员广阔，横跨多个气候区，各地都有极端天气及气候事件出现，这给生产生活带来了很大的负面影响，在这种情况下，气象监测的重要性逐渐显现，对其也提出了更高要求，如何趋利避害，使天气更好地服务于人们的生产和生活，成为气象工作乃至全社会关注的重点问题。水汽是大气热量传递的基质，更是成云致雨的关键因子，水汽变化是大气监测的重要内容之一，利用GPS探测技术对气象进行全天候观测，通过数据处理反演大气水汽含量等要素信息，可促进大气水汽探测业务化的实现，对提高天气监测预警和服务水平具有重要的意义。

1　地基GPS大气水汽探测

1.1气象特点

地基GPS气象学通过在地面上布设的GPS接收机网络来接收从GPS卫星发射的信号，可由此获得各气象要素信息，与常规水汽探测方法相比，GPS卫星信号覆盖范围广、不受天气条件限制，可全天候观测大气变化和不间断传送水汽要素信息，通过该技术手段反演示大气水汽的精度和时空分辨率更高，能够满足不同地区用户的使用需求。当然，地基GPS也存在一定的不足，其在穿过大气层时信号会受到电离层和对流层的干扰，存在信号延迟现象，在利用GPS探测大气水汽时需对天顶总延迟解算、干延迟计算及湿延迟转换呈PWV出现的误差进行分析，以降低误差对探测结果的影响[1]。

1.2探测方法

通过地基GPS探测方法可获取大气的可降水量（PWV），其具体流程为：GPS观测数据、卫星精密轨道、地球物理参数和测站信息经GAMIT软件处理后，再对获取的ZTD、ZHD和ZWD进行转换，最终得到PWV，即分为观测数据获取、GPS数据处理和可降水量分析三个环节。经长期研究和实践，大气水汽含量的获取已较为成熟，在此主要对对流程模型和加权平均温度回归模型进行探究。对流层富含水汽，与水相变相关的现象多在对流层，GPS信号通过对流层会出现延迟现象，为了进一步提高GPS测量精度，需建立模型将这种延迟计算出来。目前常用的对流层模型有Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型等，通过对信号延迟对比和探空结果的综合分析，Saastamoinen模型标准差异最小，适应性更好；同时将延迟量转换为水汽含量，还需获得地基GPS站点的加权平均温度[2]。相比较而言，回归分析方法获取的时空分辨率高于探空数值积分法，在此基础上建立线性模型，可保证信息获取的实时性，其具体步骤为：先获取地面温度、大气温度、湿度等样本数据，再利用探空数值积分法获取温度差值，病进行线性回归分析，最终得出结论，事实证明，利用高精度加加权平均温度可提高水汽含量测定的精度。

2　地基GPS气象监测网数据处理

2.1处理流程

GPS气象监测网处数据处理有明确的技术方案和流程，以GAMIT软件为例，在对数据进行处理之前，首先要做好数据准备工作，其核心内容是建立GPS气象监测网所需的参照目录和以年积日命名的工作目录，前者包含rinex、eph、tables等，并将与之相应的观测数据和测占信息纳入目录中，涉及到pole、gdetic.dat、station.info、sittbl等；然后进行数据处理，包括数据格式转换、数据质量检测和GAMIT数据处理三个步骤，其中在GAMIT数据处理，参数设置好后，需将RINEX数据转换为X文件再进行数据解算，具体步骤为：X-fie→are→model→autcln→cfmrg→再次 model、autcln→solve [3]。

2.2初步应用

通过Saastamoinen对流层模型和本地化加权平均温度计算模型对GPS信息进行数据处理，能够发现地基GPS方法取得的延迟量在变化趋势上与探空结果基本一致，而直接利用GPS方法取得了的延迟量相对较大，其原因在探空观测范围小于GPS卫星到接收机天线的范围，可见利用地基GPS方法具有可行性。大气中水汽量与降水量之间存在着紧密的联系，当水汽含量达到饱和状态时，即会发生降水，而在降水后，大气中水汽含量也会相应下降，通常GPS气象监测网中各站点除了要配置GPD接收机外，还需配置雨量计等设备，其目的在于监测水汽变化的同时还能预测降水量，通过全网数据对比，可为天气预报提供准确、可靠的参照依据。