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1 第 28 卷第 1 期 2012 年 1 月 地理与地理信息科学 GeographyandGeo-InformationScience Vol.28 No.1 January2012 武汉地区地基 GPS 遥感水汽与气象因子的相关性分析 余晓磊 1, 巫兆聪 1, 江万寿 2, 赵政 1,3 (1. 武汉大学遥感信息工程学院, 湖北武汉 ;2. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北武汉 ; 3. 中国国土资源航空物探遥感中心, 北京 ) 摘要 : 地基 GPS 可以适时准确地反演大气可降水含量, 而常规气象观测站点一般具有长时期的历史观测数据 若 将这两种数据融合, 可以加强数值天气预报的准确性, 因此需要探讨二者之间的相关性 通过处理 2006 年 2007 年全球卫星导航服务组织 (IGS) 提供的武汉站地基 GPS 观测数据, 计算武汉地区上空日平均水汽含量 利用一元 和多元回归分析 GPS 遥感水汽与地面气象观测因子之间的关系, 发现武汉地区 GPS 遥感水汽含量同包括气温 气 压等在内的多种气象因子都有一定程度的相关性, 其中与气温的相关性最大, 且武汉地区上空的大气水汽含量的 季节性变化大, 在夏季其日平均变化十分明显 关键词 :GPS; 大气可降水 ; 气象因子 ; 回归分析 中图分类号 :TP79;P413 文献标识码 :A 文章编号 : (2012) 引言水汽是大气组分中最活跃的一个参数, 其在大气中的含量随时空变化剧烈, 且在天气分析和预报 微气象学以及全球气候变化等领域中具有极为重要的作用 传统的水汽探测手段有无线电探空仪 地基微波辐射计等, 新兴的探测方法有地基激光雷达 [1] 遥感影像反演等, 但这些探测方法存在着时空分辨率和反演精度不高 仪器设备昂贵等缺点 全球卫星定位系统 (GPS) 为水汽探测提供了新的技术手 [2] 段, 地基 GPS 监测网络通过获取 GPS 卫星的信号延迟, 利用其与大气密度之间的关系反演大气中的水汽含量信息 通过 GPS 遥感得到的水汽含量可以补充常规探空资料时空密度上的不足, 与微波辐射计等相比又具有维护简单 不受降水和云的影响 [3] 等优势 常规地面气象观测是整个气象观测技术的基础 我国已经建立了数千个气象台站, 获取了相当长时间序列的地面气象观测资料, 成为掌握当地天 [4] 气实况 进行天气预报的主要资源 为了提高数值天气预报的准确性, 需将地面气象观测资料与地基 GPS 实时遥感水汽数据结合, 因此需要了解二者间的关系 本文利用一元和多元回归分析 GPS 遥感水汽与地面气象观测因子间的关系, 为利用地基 GPS 数据和地面气象观测相结合监测大气水汽含量 提供依据 1 地基 GPS 遥感水汽原理 1.1 GPS 信号延迟 GPS 信号在传输路径上会受到大气中的电离层 (Ionosphere) 和中性层 (NeutralAtmosphere) 的折射和延迟 其中电离层对 GPS 信号的影响与信号频率有关, 可以利用两个不同频率 GPS 信号的相互 [5] 组合加以消除 ; 而中性层作为大气水汽较集中的一个区域, 是指对流层 平流层 中间层和部分热层的合成大气, 其成分比较复杂, 对 GPS 信号的延迟 [2,5] 与频率无关, 无法用双频观测加以消除 中性层延迟 ΔL(mm) 可分解为 : 由水汽折射指数 (IndexofRefraction) 的非偶极分量 (Nondipole Component) 和大气中其它气体成分所引起的静力学延迟 (HydrostaticDelay)ΔL d 以及由水汽折射指数的偶极分量 (DipoleComponent) 引起的湿气延迟 [6] (WetDelay)ΔL w 公式如下: ΔL=ΔLd+ΔLw (1) ΔLd=10-6 K1 s(pd/t)ds (2) ΔLw =10-6 s[k2(pv/t)+k3(pv/t 2 )]ds (3) 式 (2) 中,K 1 为大气折射指数,T 为 GPS 测站的绝对温度 (K),P d 为干大气压 (10 2 Pa),s 为信号路 [7] 径距离, 对于天顶方向,s 表示垂直高度 ; 式 (3) 中, K 2 K 3 为大气折射指数,P v 为干大气压 (10 2 Pa) 收稿日期 : ; 修订日期 : 基金项目 : 国家 863 计划资助项目 遥感软件体系架构及标准规范研究 (2007AA120203) 作者简介 : 余晓磊 (1986-), 男, 博士研究生, 从事定量遥感 生态遥感与碳循环遥感方面研究 yxl1919@163.com

2 第 56 页地理与地理信息科学第 28 卷 1.2 大气可降水量的推算由式 (1)~ 式 (3) 可从中性层总延迟中分离静力学延迟, 即得到与水汽相关的湿气延迟, 从而可进一步推算出大气可降水量 (Precipitable WaterVapor, PWV), 其定义为某一时刻大气中所有水汽凝结成水降落在单位面积上的水柱高 (mm) [8] 估算静力学延迟的映射函数常见的如 Saastam- [2,5,7] oinen 模型 Hopfield 模型及 Black 模型等 其中 Black 模型只需知道测站的气象数据, 估算较为简便, 其公式为 : 2 cose 烄烌 ΔLd=Kd[ 1- -b(e)] (4) 1+(1-l0) 槡 hd 烆 rs 烎参数 l 0 和弯曲改正系数 b(e) 的计算如下 : l0=0.833+[ (t )] -0.3E (5) b(e)=1.92(e ) -1 (6) 式中 :E 表示高度角, 对于垂直路径上的水汽, 高度角为 90 h d 与 K d 的计算如下 : hd=148.98(t-3.96) (7) Kd= (T-3.96) P (8) T 式中 :P 表示 GPS 测站的大气压 (10 2 Pa) 对于垂直路径上的水汽,E=90, 则有 cose= 0, 且 b(e) 近似为 0 根据式(4) 式 (6) 与式 (8) 可以推导出 Black 模型的湿气延迟计算公式为 : ΔLd= (T-3.96) P (9) T Saastamoinen 模型和 Hopfield 模型还需知道测 [2,5] 站坐标 Saastamoinen 模型如下 : ΔLd=2.277Pf(θ,hs) (10) { f(θ,hs)= cos2θ h s 式中 :θ 表示 GPS 测站的纬度,h s 是测站的海拔高度 (m) Hopfield 模型如下 : ΔLd= P 烄 (hd-hs) 5T (11) 烅烆 hd= (t ) 式中 :h d 为中性大气层顶部高于大地水准面的有效高度 (m) 通过湿气延迟估算大气可降水量 : PWV=ΠΔLw (12) Π 为转换系数 : Π=10 6 [(k2+k3/tm ) Rv] -1 (13) 式中 :R v = J/(kg k), 为气体常数 ;k 2 = 22.13,k 3= , 为大气折射常数 ;T m 为大 气加权平均温度 李建国等利用 MM4 中尺度气象模式所输出的 各格网点上各层的 T 参数计算 T m, 采用回归分析方 法, 确定了适合我国东部地区的回归公式 [9] : Tm = T (14) Bevis 等对美国北纬 27 ~65 范围内多年探空 资料进行回归分析得到关系式 [6] : Tm = T (15) 由于水汽分压垂直分布的不均匀性和随时间变 化的复杂性,T m 的精确值很难求得, 转换系数 Π 也 可以不采用 T m, 而根据测站纬度和年积日计算, 公 [10] 式如下 : Π=[α0+α1θ+α2sin(2π td 365 ) +α3cos(2π td 365 )]-1 (16) 式中 :t D 为年积日,θ 为测站纬度,α0=5.861,α1=0.011, α2=0.054,α3= 数据和研究区域 2.1 数据 本研究数据包括地基 GPS 观测数据和气象数 据两大类 其中 GPS 观测数据下载自国际卫星导 航服务组织 (InternationalGNSS(GlobalNavigation SateliteSystem)Service,IGS) IGS 的前身为国际 GPS 服务组织, 通过提供高质量的卫星导航数据与 产品, 应用于测绘 遥感及地球科学研究等多个领 域 [11] 武汉大学信息学部的 GPS 基站作为框架参 考站 (FrameReferenceSite) 加入了该组织, 每天向 IGS 的数据中心发送观测 导航和气象数据 ; 由 IGS 组织通过站点上传的数据, 结合精密星历, 再处理 生成包括天顶中性层延迟 电离层延迟等在内的各 种大气物理数据 [12] 本文下载的武汉站天顶中性 层总延迟数据时间为 2006 年 1 月 1 日 年 12 月 31 日 相应的地面气象观测数据通过国家 气象科学数据共享网络获取, 包括地面日平均气温 气压 相对湿度 平均风速和日照时数 地基 GPS 遥感大气可降水含量的静力学延迟估算选择 Black 模型, 转换系数 Π 根据式 (16) 通过年积日和 站点纬度估算 2.2 武汉地区气候 武汉属亚热带季风性气候, 雨量充沛 日照充 足 夏季酷热 冬季寒冷 一般年均气温 15.8~

3 第1期 余晓磊等 武汉地区地基 GPS 遥感水汽与气象因子的相关性分析 17 5 1 月 平 均 气 温 最 低 为 0 4 7 8月平均气 13 温最高 为 28 7 武汉夏季长达 135 第 57 页 2007 年 12 月 31 日 的 大 气 可 降 水 量 PWV 日 值 变 因地处 化如图 1 所 示 月 均 值 变 化 如 图 2 所 示 可 以 看 出 北纬 30 附近 夏季正午太阳高度角可 达 38 又 地处 武汉 地 区 水 汽 含 量 的 日 变 化 十 分 剧 烈 且 在 夏 季 变 内陆 距海洋远 地形如盆地 故 集 热 容 易 而 散 热 难 化尤 为 明 显 这 与 武 汉 亚 热 带 季 风 性 湿 润 气 候 相 一 河湖多 夜晚 水 汽 多 加 上 城 市 热 岛 效 应 时 为 副 高 致 对于月均值 夏季 7 8 月 的 水 汽 含 量 最 高 月 均 压控制 十分 闷 热 是 中 国 传 统 三 大 火 炉 之 一 夏 天 值可达 60mm 左 右 而 冬 春 两 季 的 水 汽 含 量 较 低 极端最高气 温 44 5 初 夏 梅 雨 季 节 雨 量 集 中 年 月均值低于 20 mm 总 体 上 武 汉 地 区 的 大 气 含 水 14 降水量为 1100mm 量年均值在 40 mm 左 右 气 候 较 为 湿 润 这 与 武 汉 地区的基本气候特征相一致 3 结果分析 3 2 大气可降水量与地面气象因子相关分析 利用上述计 算 的 大 气 可 降 水 量 选 择 日 平 均 气 3 1 大气可降水日 月变化 利用地基 GPS 遥感 估 算 的 2006 年 1 月 1 日 图 1 武汉地区 IGS 站大气可降水量日变化 2006 2007 年 1 D IGS W m2006 2007 PWV 压 气 温 相 对 湿 度 风 速 日 照 时 数 分 析 其 间 的 回 图 2 武汉地区 IGS 站大气可降水量月变化 2006 2007 2 M IGS W m2006 2007 PWV 归关系 对水汽与各气象因子做单变量回归 图 3 相关 主要是由于武汉地区 被 副热 带 高 压 控 制 后 气 武汉 地 区 的 大 气 可 降 水 量 与 气 温 气 压 的 相 关 性 较 压的 增 加 一 定 程 度 抑 制 了 地 表 水 的 蒸 发 导 致 大 气 高 R 分别达 0 671 与 0 637 与 平 均 风 速 相 对 湿 度和 日 照 时 数 的 相 关 性 较 低 R2 分 别 为 0 163 可降水量减少 0 054 和 0 021 且大气可降 水 与 气 温 呈 正 相 关 主 感得到的日均水汽含量与各 气象因子 做 多 元 逐 步 回 要是由于武汉地区河湖众多 温度 高 导 致 蒸 发 加 剧 归分析 15 表 1 由表 1 的检验结果可以看出 多 从而 增 大 了 大 气 含 水 量 而 大 气 可 降 水 与 气 压 呈 负 元回归中 气温与水汽含量的相关性最高 而 原本 在 2 进一步使用 SPSS13 7 统计分析软 件对 GPS 遥 图 3 大气可降水与地面气象因子的相关性分析 3 R PWV m

4 第 58 页地理与地理信息科学第 28 卷 一元回归中与水汽含量相关性不高的相对湿度和日 照时数, 在多元回归中的相关性也有所提高 从表 1 中可以得到 GPS 遥感水汽与地面气象因子的多元 回归方程 : y= x x x x4 (17) 其中 :y 表示水汽含量,x 1 为气温,x 2 为相对湿度, x 3 为日照时数,x 4 为风速 表 1 水汽与气象因子多元逐步回归系数和 t 检验结果 Table1 Resultsofthemultipleregressionandt-testbetween PWVandmeteorologicalfactors 模型非标准化系数标准化系数 Beta B Std.Er-ror Beta t Sig. Const-ant 气温 相对湿度 日照时数 风速 年的 GPS 遥感水汽和气象因子多 元回归拟合的水汽如图 4a( 见封 2) 所示 利用地面气象因子多元回归的水汽估算值在气温和相对湿度 较低的 1 月 2 月和 11 月 12 月有负值出现, 这与实际的大气水汽含量必须大于 0 不相符, 因此在 1 月 2 月和 11 月 12 月不适于应用该回归方程 ; 其次从 估算值与 GPS 遥感水汽对比看,GPS 遥感水汽在夏季偏高, 而多元回归的估算值变化较为平缓 ; 但在冬 春两季 GPS 遥感水汽较低, 而多元回归得到的水汽 含量则偏高 总体而言, 两者之间年际变化趋势一 致, 表明其具有很高的相关性 以式 (17) 计算出估 算水汽值, 去掉不符合实际的负值, 将该估算值与实际 GPS 遥感得到的 PWV 作散点图 ( 图 4b, 见封 2), 其 R 2 =0.872, 在水汽的中间值区域, 相关性较高, 在高值区间和低值区间的差异较大, 这与二者的年 积日变化的比较相一致 4 结语 本文以武汉地区为研究区, 利用地基 GPS 遥感 年的大气水汽含量, 分析其随时间变化的规律以及与地面气象观测因子的关系 主要结论 如下 :1) 武汉地区的大气水汽含量具有明显的季节 变化趋势, 一般春季水汽值较低, 并随气温回升, 水汽值逐月上升, 到夏季达到最大值, 从秋季开始下 降, 到冬季又达到最低值 2)GPS 遥感水汽与气温 气压 相对湿度 日照时数 平均风速等气象因子 均具有一定的相关性 一元回归以水汽和气温的相 关性最高 ; 多元逐步回归中, 日水汽变化与温度 相对湿度 日照时数 风速的相关性较高 3) 通过地面气象观测因子的多元回归可以拟合得到大气水汽含量, 且与 GPS 遥感得到的水汽的变化趋势一致, 具有很高的相关性, 即可以用地面气象观测因子, 经多元回归估算大气可降水量 IGS 提供武汉站天顶中性大气总延迟数据, 国家气象科学数据共享网络提供武汉地区地面气象观测数据, 此致谢忱! 参考文献 : [1] 梁顺林, 范闻杰. 定量谱遥感 [M]. 北京 : 科技出版社, [2] 曲建光.GPS 遥感气象要素的理论与应用研究 [D]. 武汉大学, [3] 陈俊勇. 利用 GPS 反解大气水汽含量 [J]. 测绘工程,1998,7 (2):6-8. [4] 国家气象局. 地面气象观测规范 [M]. 北京 : 气象出版社,2003. [5] 李征航, 黄劲松.GPS 测量与数据处理 [M]. 武汉 : 武汉大学出版社, [6] BEVIS M,BUSINGERS,HERRING T A,etal.GPSmeteor- ology:remotesensingofatmospheric watervaporusingthe GlobalPositioning System [J].Geophys Research,1992,97: [7] 曲建光, 魏旭东, 王泽民, 等. 在高海拔地区 Sasstamoinen 模型和 Hopfiled 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): [8] 陆忠汉, 王婉馨. 简明气象词典 [M]. 长沙 : 湖南科学技术出版社, [9] 李建国, 毛节泰, 李成才, 等. 使用全球定位系统遥感水汽分布原理和中国东部地区加权 平均温度 的回归分析 [J]. 气象学报,1999,57(3): [10] 侯建国, 杨成生, 张勤, 等.GPS 可降水汽与 MODIS 可降水汽回归性分析 [J]. 地理与地理信息科学,2010,26(2): [11] IGS WORKING GROUP.IGSProducts[EB/OL].htp://i- gscb.jpl.nasa.gov/components/prods.html [12] IGSIONOSPHERE WORKING GROUP.PerformanceofIGS Networks[R].California:JPL,2003. [13] 国家气象局. 中国气象年鉴 [M]. 北京 : 气象出版社,2008. [14] 武汉年鉴编委会. 武汉年鉴 (2008)[M]. 武汉 : 武汉年鉴编委会,2008. [15] 张文彤.SPSS11.0 统计分析教程 [M]. 北京 : 北京希望电子出版社,2003. ( 下转第 89 页 )

5 第1期 王 铮等 京 津 冀地区的碳排放趋势估计 w b 2009 12 30 18 王君伟 李祖尚 水泥生产 工 艺 计 算 手 册M 北 京 中 国 建 材 16 MOON Y S SOON Y H P m m w A w m m 第 89 页 工业出版社 2001 86 87 19 张军 吴 桂 英 张 吉 鹏 中 国 省 际 物 质 资 本 存 量 估 算 1952 J R E m 1996 18 E 2000 J 经济研究 2004 10 35 44 20 GOLDSMITH R W A w 189 200 17 崔素萍 刘伟 水泥生产过程中 CO2 减排潜力分析 J 中 国 水 泥 2008 4 57 59 A GOLDSMITH R W S I m A C Nw Y k N B E m R 1951 P B T H b C bem 1 WANG Z1 2 LIU X 1 ZHU Y b 2 HUANG R 1 KLb G I m S M E E C N m U S 200062 2 I P Mm S CAS B 100080 C Ab I m m m bm b k B T Hb P m2009 2050 bm bm m b k k b B T Hb P S m bm B T Hb P z Tm w m k b k bm b k bm S k m bm bm b w B T b 2030 w Hb P b 2039 T b k B b Hb P T K m m m bm b k B T Hb w 櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵櫵 上接第 58 页 R A b w GPSPWV M W 1 WU Z YU X 1 J IANG W 2 ZHAO Z1 3 1 S Rm S I m E W U W430079 2 S KLb E S M Rm S W U W430079 3 C A G S Rm S C B 100083 C L R b Ab A GPS m m P b W V PWV w m b m m b I q q W wk m w Hw b w m m bx I GPS m z m 2006 2007 W b A G b S N S O z IGS w P b W V PWV w U m m m b z w GPS PWV b m T w b W GPS PWV w m m m w m A PWV W T mm w q b K GPS PWV m w

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