利用GAMIT软件反演北京大气可降水量的初步研究讲课教案

1、利用G A M I T 软件反演北京大气可降水量的初步研究利用GAMIT软件反演北京大气可降水量的初步研究1李昂晟1李小娟1张有全1，2陈蓓蓓1周环1（1.首都师范大学,北京 100037；2.中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春 130012）摘要：大气中的水汽对微波信号有着显著影响，是制约高精度的InSAR研究应用的主要因素之一。GPS探测利用GPS信号穿过大气受到大气折射而产生的延迟来探测大气中的水汽含量，探测精度高，分辩率高，全天候，观测稳定。本文利用GAMIT软件选取了十个IGS站和两个基准站对2003年至2007年北京GPS部分观测数据进行了解算，验证结算精度达到要求后反演出各

2、测段内时间分辨率为1小时的大气可降水量序列，并与无线电探空仪获取的探测结果和气象局解算的GPS数据分别进行比较，根据二者线性拟和关系发现初步结果趋势一致，可应用于下一步建立大气延迟改正模型。关键字：GAMIT 地基GPS 大气可降水量(PWV)引 言水汽在天气演变和气候变化中扮演着重要角色,它影响大气辐射和太阳辐射,从而影响气候。水汽辐合的突然增加与对流的发展密切相关，所以水汽的遥感对于天气现象、气候变化研究和业务天气预报具有重要的意义。目前世界各国的大气水汽资料主要依靠常规探空气球观测获取,这种观测方式的主要局限性是测站密度过稀、相邻两次探测时间间隔过长。已有的替代方法中,双通道微波辐射计等

3、观测手段,不但费用昂贵,不能全天候观测,而且需经常标定,难以大范围密集设置站网和实现观测业务化1。GPS探测水汽是利用GPS信号穿过大气受到大气折射而产生的延迟来探测大气中的水汽含量，该技术与以往的探测水汽技术相比具有探测精度高，全天候，分辨率高，观测稳定，费用低廉， 无需校正等优点，在气象领域获得了广泛深入的研究应用2。一、 GPS/MET的国内外研究进展1.1 国外GPS/MET研究进展1992年，Bevis等人推导了湿延迟、可降水汽量和大气加权平均温度三者之间的函数关系式，使地基GPS定量测量可降水汽量成为可能3。1993年，UNAVCO和南加州大学联合进行了较大规模的GPS/STORM

4、试验，以评估地基GPS测量大气水汽的精度4。1994年，NOAA和UNAVO联合进行了GPS-WIS94试验，证明了可以利用地基GPS连续监测大气可降水汽量，时间分辨率优于1小时，精度达到毫米级2。1996年，Duan等人提出了无需利用微波辐射计测量进行订正偏差，采用远距离的跟踪站与GPS网直接测量绝对可降水量的方法，均方根误差为1.01.5mm5。后来Ge等基于国际GPS服务机构（IGS）提供的轨道预测产品建立了轨道参数误差影响第一作者简介：李昂晟（1985、3-），女，汉族，首都师范大学资源环境与旅游学院硕士研究生，研究方向为遥感与地理信息系统应用。第二作者简介：李小娟（1965、2-），

5、女，汉族，首都师范大学资源与旅游学院研究员，研究方向为遥感与地理信息系统应用。GPS测量天顶延迟精度的模型，使天顶延迟的估计精度提高了近20%，在提高GPS大气参数实时估计精度方面迈出了一大步2。2004年，V.Janssen等应用南加州23个GPS站进行对流层延迟校正6。2006年，R.Lindenbergh等采用德国Potsdam地区的24个连续GPS站数据，结合同步Meris水汽产品反演区域水汽变化情况7。2007年，Sridevi Jade等首次利用印度17个GPS站数据和气象资料估测了2001- 2004年印度上空的PWV值序列，并根据印度次大陆的PWV值空间变异性与ZWD之间的函数

6、关系建模，利用该模型估测实时PWV值摆脱了对GPS站点加权平均温度的依赖8。1.2 国内GPS/MET研究进展国内从90年代中期由国家卫星气象中心和北京大学联合进行空基、地基GPS/MET的研究。2 000年，国家卫星气象中心和北京大学联合北京市气象局在京津地区进行了区域性地基GPS网遥感大气总水汽量的试验。2001年，在973暴雨项目的观测试验的课题中在安徽进行了GPS的外场试验，进一步完善了GPS观测和反演的技术，得到精度为2mm左右的GPS大气可降水量9。1999年，王小亚等进行了我国首次GPS试验估计对流层延迟，得到了精度为12mm的可降水汽量的计算结果10。2003年，丁晓利对美国俄

7、克拉荷马州北部地区德国地区的GPS与Modis 生成的PWV进行了比较分析,分别得出了该地区GPS与Modis测得WZD值的拟和方程。2004年， 李志伟采用Modis的Level2产品(PWV)对加州南部地区大气湿项延迟进行计算,并提出了修正公式11。2005年，李振洪提出GPS/ MODIS集成大气改正方法12。2006年，吴云孙等采用双差模型和地质统计学算法来缓解干涉中的大气延迟噪声，应用日本东京35个连续GPS观测站进行区域天顶延迟计算，从而降低差分干涉测量中的大气影响13。2007年，李青春等利用地基GPS试验网遥感监测北京地区大气可降水量( PWV),分析2004 年汛期暴雨天气过

8、程PWV 的变化特征及其与降雨量、降雨强度的关系14。二、原理和方法GPS卫星信号传输经过大气层时,会受到大气的影响而产生延迟。该延迟可以划分为电离层延迟和对流层延迟。电离层延迟可以利用双频信号将其影响消除，但对流层大气层的影响，只能通过一定的模型将其影响降低到最小程度。对流层延迟又分为静力学延迟(ZHD)和湿延迟(ZWD)，即对流层总延迟可表示为： ZTD = ZHD + ZWD （1）静力学延迟比较有规律,可以通过不同的模型推算出来。如根据Saastamoninen模型（1972）通过地面实测压力来获取： ZHD=(2.2770.0024)Psf (j,H )（2）其中， f (j,H )

9、=1-0.00266cos(2j)-0.00028H ，ZHD为天顶静力学延迟（mm），PS为地表压力(hPa),j为站点纬度，H为站点高度（km）10。湿延迟的计算与大气可降水量（PWV）值密切相关。对流层湿延迟与降水量关系： ZWD=PWV（3）式中,影射函数为： =106TrRv k3 +km2 -wk1（4）式中，为水的液体密度，Rv为水汽比气体常数，k1,k2,k3为大气折射常数，w=0.622为水汽分子与干气分子的比值，Tm为对流层加权平均温度。Tm =70.2+0.72T0 ，式中T0为地面温度10。利用GAMIT软件可以首先解算出静力学延迟和湿项延迟的总量，精度可以达到毫米量级

10、， 再通过模型求解出静力学延迟，这样就得到毫米量级的湿项延迟。利用湿项延迟与水汽量之间的正比关系,可以求解出沿天顶方向的水汽总量（PWV），精度在毫米量级。本次实验利用地基GPS遥感反演大气可降水量。利用GAMIT软件对2003年至2007年北京GP S部分观测数据进行解算，反演出了各测段内时间分辨率为1小时的大气可降水量序列，为建立大气延迟改正模型提供数据。图1 大气延迟改正模型技术路线图三、实例运行3.1 GAMIT软件简介GAMIT是美国麻省理工学院(MIT)等研制的高精度GPS处理软件。它不但精度高而且开放源代码，因此，在国内得到了广泛的应用。通过GAMIT可以解算卫星轨道、测站坐标、

11、钟差、大气延迟、整周模糊度等 15。3.2 测站选取IGS站空间展布形态对测站结果精度是有影响的。根据国内外相关论文中总结的测站选取原则，此次实验的测站选取思路是：房山站(BJFS)首先必选；所选IGS站空间上尽可能均匀分布； 大体上按离北京台网近的先选，远的后选；已知IGS站工作不正常的不选；IGS站的数量从4开始， 逐个增加，最多12个；以单日解为基础分析16。最终选取方案为：BJFS、KUNM、LHAS、URUM、WUHN五个国内IGS站和DAEJ、GUAM、IRKT、TSKB、USUD五个国外IGS站以及BJSH、JIXN两个基准站（数据来源：/pub

12、/和/hy.asp）。3.3 数据准备在数据处理前，首先需要组织和存放好GPS原始观测数据，更重要的是还要配置好各项参数表文件，包括观测文件、导航文件、星历文件、测段信息控制文件、测站信息控制文件、Tables目录文件等，而且解算结果的精度还依赖于这些表文件里的参数配置。本次实验中GAMIT主要参数设置如下：表1 测站信息控制文件SITEFIX-COORD.CONSTR.-CUTOFFBJFSYYY0.005 0.005 0.0115.0BJSHNNN1.000 1.000 1.0015.0JIXNNNN1.000 1.000 1.0015.0KUNM

13、NNN0.005 0.005 0.0115.0URUMNNN0.005 0.005 0.0115.0LHASNNN0.005 0.005 0.0115.0WUHNNNN0.005 0.005 0.0115.0BJFS_GPS BJSH_GPS JIXN_GPS KUNM_GPS URUM_GPS LHAS_GPS WUHN_GPS测站信息控制文件表Sittbl包含各站使用的钟和大气模型及先验坐标约束等。上表中，SITE 为四字符站点名；FIX决定该测站是否为固定站点；COORD.CONSTR为坐标约束：GPS基准站BJ SH，JIXN的三维初始坐标采用松弛约束，其余的IGS跟踪站采用了可靠的站

14、坐标和相应的强约束。CUTOFF为截至高度角，设为15度 17。表2 测段信息控制文件Choice of Experiment = RELAX；BASELINE/RELAX./ORBIT Data Status = RAW；RAW/CLNType of Analysis = 1-ITER；1-ITER/0-ITER (no postfit autcln)/PREFIT Met obs source = GPT 50Number Zen = 25Zenith Delay Estimation = YES；YES/NO (default no)Zenith Model = PWL；PWL (pie

15、cewise linear)/CON (step)Reference System for Orbit = ITR00测段信息控制文件Sestbl定义了常用的解算控制设置，它是数据处理的核心控制文件。上表中，Type of Analysis为解算的方法(1-ITER为一次迭代后求解)，DataStatus为采用数据的类型(RAW表示原始数据，需要进行AUTCLN编辑)，Choice of Experiment为解算类型的选择(RELAX为定位与定轨) 17。3.4 数据处理干净的CC文件上述文件准备和配置完毕后，在用户目录下以年份建立目录名，以年积日建立子目录，将该年积日内所有文件放入年积日子

16、目录中，开始处理GPS数据。数据批处理流程如下图：G文件M文件N结束图2 批处理模块计算流程图四、解算精度和可靠性简析4.1 均方根残差nrms值统计在生成的平查结果Q文件中有对结算精度和可靠性进行评估的指标，其中均方根残差是衡量单天解质量的重要指标之一，通常比较理想的值应小于0.3，如果大于0.5，就意味着处理过程中未除去大的周跳或某一参数的结算存在很大偏差，或者结算模型设定有误。具体原因可进一步在autcln.sum中查找,也可利用CVIEW程序进行更详细的分析处理。本次研究中，23个测段的单天基线正规解（ConstrainedSolutions）在Q文件中的nrms值均小于0.318。下

17、表为各测段的nrms统计表：表3 基线单天解的nrms的统计表年份年积日Nrms值20040100.212560550.205760680.229990740.214102520.239042650.256392940.248673260.2095120050650.219830670.217580680.212010930.220800960.236791030.217131060.219052810.229982900.229303000.239433030.2185820061350.219463130.258093610.2244320070410.219640500.227704.2

18、 基线重复率及其精度统计在利用GAMIT进行解算时，每两个测站可组成一条基线，每天得出一组基线长解，记录Q文件中的基线边长，对每条基线求均方根差，d=（ D 为每个单天解与均值之差，n为天数），并以此为指标表示基线重复率，基线重复率的值小于0.1为理想。由d=求得常误差，即基线精度，基线精度小于0.01为理想19。此次研究中以BJFSBJSH、BJFSJIXN、BJFSWUHN、BJFSKUNM四条基线为例，统计15个测段单天解的基线重复率及其精度。可看出，BJFS BJSH、BJFSJIXN、BJFSWUHN三条基线的精度满足要求，而BJFSKUNM基线的精度有待进一步提高。下表为各测段的基

19、线重复率精度统计表：表4 单天解的基线重复率及精度统计表基线边基线长均值（m）基线重复率（m）精度BJFSBJSH76695.76830.0040.001BJFSJIXN149489.240950.0130.003BJFSWUHN1015585.280820.0390.010BJFSKUNM2021052.643900.1010.028五、大气可降水量解算及结果分析通过无线电探空仪(radiosonde)、无线电水汽辐射计Water VaporRadiometer(WVR)、气象数据的经验模型或GPS技术均可对大气参数进行测定。从经济因素等各方面综合考虑，此次实验利用GAMIT软件解算GPS数

20、据得到的PWV值校验Meris图像中获取的P WV值，以提高大气延迟改正的精度。在GAMIT软件对数据进行批处理完成后执行sh_metutil命令生成met文件，可提取出从GPS 数据中获得的PWV值，通过与中国气象局、北京气象局（973课题）解算的GPS数据比较，发现初步结果趋势一致（图3）。70GPS探测结果探空探测结果60GPS_PWV(mm)50403020时时间时(hh)100280 300 320 340 360 380 400 420 图3 本次GPS与气象局GPS结果对比图4 本次GPS与无线电探空仪水汽对比将GAMIT结算得到的PWV值与南郊无线电探空站气象观测获取的可降水量

21、进行对比20， 由于IGS站点与探空站有一定空间距离，不能进行原位一致性观测比较，但通过同时段PWV比较在某些程度上揭示了二者的水汽变化趋势、幅度有较好的一致性（图4）。因此，本次GPS解算精度相对较高，时间序列较长及连续性较好等特点，有利于与Meris- PWV结果进行比较和分析。在解算的年积日时段内，GPS-PWV值的范围为从10.631.5mm，平均值约为19.6mm。六、结语结果表明，就季节分布而言，北京水汽总量的分布形式是夏、秋季多,春、冬季少，夏季到冬季递减的趋势。经验证和对比，本次GPS反演水汽精度具有一定可靠性，其结果可用于下一步大气延迟改正模型的建立。由于时间有限，将获得的数

22、据进行分类整理和分析，得出区域大气延迟量的定性结论，如不同时间、不同地形大气延迟量的差异等工作有待于进一步研究。参考文献：1 曹云昌，方宗义，夏青. 地空基GPS 探测应用研究进展J. 南京气象学院学报，2004, 27 (4)：565-572.2 吴建军. 北京上空可降水量变化特征的地基GPS观测与分析D. 南京：南京信息工程大学，20063 Michael.Bevis，S.Businger，T.Herring，et al. Remote Sensing of Atmospheric Water Vapor using the Global Positioning SystemJ. Geop

23、hys.Res.，1992，97(15)：787-801.4 C.Rockken，T.Van Hove，J.Johnson，et al. GPS sensing of Atmospheric Water Vapor or MeteorologyJ. Ocean.Atmos.Tech.，1995，(12)：468-478.5 Duan，M. Bevis，P. Fang，et al. Direct Estimation of the Absolute Value of Precipitable Water VaporJ. Appl.Meteor.，1996，(35)：830-838.6V.Jans

24、sen，L.Ge，C.Rizos. Tropospheric corrections to SAR interferometry from GPS observationsJ. GPS Solutions，2004，8(3)：140-1517R.Lindenbergh，M.Keshin，H.Vander Marel. Combining Water Vapor Data from GPS and MERISJ.Remote Sensing.，2006，(7)：80-1028 Sridevi Jade，M.S.M.Vijayan. GPS-based atmospheric precipitab

25、le water vapor estimation usingmeteorological parameters interpolated from NCEP global reanalysis dataJ. J.Geophys.Res., 2008，(113)：113-1269 郭志梅. 利用地基GPS资料反演大气可降水量的初步研究D. 南京：南京信息工程大学，200510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，(5)：94-101 11李志伟. Modeling Atmospheric Effects on Repeat-pass InS

26、AR MeasurementsD. Hong Kong ：TheHong Kong Polytechnic University, 200412李振洪. Correction of Atmospheric Water Vapour Effectson Repeat2pass SAR Interferometry Using GPS, MODIS and MERIS Data D. London: University College London, 200513吴云孙，李振洪，刘经南，等. InSAR 观测值大气改正方法的研究进展J. 武汉大学学报(信息科学版),2006，31(10)：862

27、-86714李青春，张朝林，楚艳丽，等.GPS遥感大气可降水量在暴雨天气过程分析中的应用J.气象，2007，33(6)：51-5815 王留朋，过静珺，金慧华，等. GAMIT在LINUX操作系统上的安装和使用J. 全球定位系统，2005，(6)：43-4616 徐平，尹继尧，吴培稚，等. 北京市GPS网解算时IGS站的选取实验J.大地测量与地球动力学，2006，26(1),49-6217 兰孝奇. GPS精密变形监测数据处理方法及其应用研究D. 南京：河海大学，200518 葛恒年. GPS地壳形变监测数据处理及大气水汽含量反演计算的研究D. 南京：河海大学，200619 王解先，何妙福，朱

28、文耀，等. EPOCH92全球GPS联测部分站资料的处理结果J. 测绘学报，1994，23(3)：210-21520吴建军，王鑫，吕达仁，等. 北京可降水量变化特征的地基GPS观测与分析J.南京气象学院学报，2007，30(3)：377-382Abstract: Atmospheric water vapor is a major limitation for high precision InSAR applications due to its significant impact on microwave signals. The GPS vapor detection is based

29、 on the signal delay caused by the refractivity when the GPS signals passes through the atmosphere.This technology has the advantage of accuracy、all-weather、high resolution and observational consistence. Using theGAMIT/GLOBK software, choosing ten IGS stations, 23 days of the GPS data have been processed and, in combination with the surface observation of temperature and pressure, this work get the troposphere delay and the zenith wet delay. Th