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基于北京房山探空数据的大气加权平均温度模型对比分析.pdf

发布时间：2022-05-30 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.40M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 基于北京房山探空数据的大气加权平均温 度模型对比分析# 李丽华* 5 10 15 （中国地质大学（北京）土地科学技术学院，北京 100083） 摘要：大气加权平均温度的精度是影响 GNSS 水汽反演的关键因素之一，因此本文主要对大 气加权平均温度时空特征和模型进行了研究。首先利用北京房山 1998-2015 年气象探空数据 得到了大气加权平均温度时间序列，分析了其周期性特征，并从统计学角度分析了大气加权 平均温度与地表温度的相关性特征。并基于大气加权平均温度序列首次建立了北京地区基于 地表温度的大气加权平均温度非线性模型,并与 Bevis 模型和局部线性模型分年度进行精度 的对比分析，结果表明建立的局部区域大气加权平均温度非线性模型精度稍优于局部线性模 型,两者精度均优于 Bevis 模型，完全满足 GPS 反演水汽的实时性要求和精度要求。 关键词：大气加权平均温度；线性模型；非线性模型；Bevis 模型 中图分类号：p228.4 The comparison of the weighted mean temperature models based on the radiosonde data of Fangshan station in Beijing LI Lihua 20 (School of Land Science and Technology, China University of Geosciences (Beijing), Beijing 100083) 25 30 Abstract: The atmospheric weighted mean temperature Tm plays a key role in remote sensing water vapor with GNSS technique, therefore the property of the Tm time series and the different models of Tm are analyzed in this paper. Firstly the Tm is computed based on the radiosonde data of Fangshan station in Beijing and the property of the Tm is analyzed. The correlations of the Tm and the surface temperature Ts is also analyzed. After that, the local linear models and the unlinear model for estimating Tm are compared with Bevis model. The accuracy of the models is evaluated by comparing the estimates from different models against the actual Tm values. The results show that the local linear model and unlinear model are better than the Bevis model, and the local unlinear model is a little better than the local linear model in the accuracy. The local linear model and the local unlinear model both satisfy the precision requirement of the GNSS water vapor computation in real-time. Key words: The atmospheric weighted mean temperature; linear model; unlinear model; Bevis model 35 0 引言 GPS反演大气水汽技术是20世纪90年代发展起来的一种全新的大气探测手段，主要原理 就是利用GPS 信号的时间延迟(结合若干地面气象参数)来推算大气水汽，具体内容为中性大 气天顶延迟分为干、湿两个分量,可通过GPS数据联合解算出来, 其中干分量可用地面气象资 40 料通过公式精确算出,大气延迟减去干延迟便得到湿延迟, 湿延迟近似正比于沿信号传播路 径上的大气水汽的总含量,湿延迟(ZWD)乘以转换系数(∏)就可以得到大气水汽(PWV)[1]。如 下式所示： 基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助课题（20120022120011） 作者简介：李丽华（1980-），女，讲师，主要研究方向：GPS 数据处理. E-mail: lihuali@cugb.edu.cn PWV= ZWD·∏ (1) - 1 -
    中国科技论文在线 其中转换系数可以通过下式计算： http://www.paper.edu.cn 45 （2） 其中： 为液态水密度常数， 水汽气体常数， 和 为大气折射相关物理常数， 为大气加权平均温度。 若实时计算水汽转换参数上式中必须实时计算大气加权平均温度，因此大气加权平均温 度的精度是影响转换系数∏的关键因素之一，如果能够有效地降低大气加权平均温度的误 50 差，将有利于反演可降水量精度的提高，更有利于地基GNSS水汽反演技术的发展。因此实 时计算出高精度的大气加权温度是一项重要的工作。 由于对流层的地区性差异，在不同纬度和不同时间对流层的气象参数差异较大。在进行 水汽转换时，若在不同地区和季节采用相同的大气加权平均温度将产生较大的误差[2-4]。为 了提高GNSS水汽反演的精度，建立局部地区的大气加权平均温度模型十分必要。 55 不同地区基于大气加权平均温度建立局部线性模型研究较多，比如，李建国等[5]建立了 适用于中国东部地区和不同季节的大气加权平均温度与地表温度的线性回归方程；刘焱雄等 [6]建立了香港地区的Tm模型，满足了GPS反演水汽的需求。谷晓平等[7]等利用广东清远1996 至2001的气象探空资料, 计算了大气加权平均温度局部模型，并与Bevis模型进行了精度对 比。王勇等[4]基于无线电探空数据建立了武汉地区的大气加权平均温度线性模型,并验证了模 型的可靠性。李剑峰[8]等利用江苏地区2003—2011 年的气象探空数据建立了适用于江苏地 区的局地大气加权平均温度计算模型，以上的研究均是基于线性模型的建立分析。2015年姚 60 宜斌等基于温度随高度线性递减的假定下，推导出了加权平均温度 和地面温度 之间呈 现非线性函数关系[9]，目前基于大气加权平均温度局部非线性模型的研究较少，与局部线性 模型的对比研究更少。本文主要利用美国国家气象中心提供的北京房山1998-2015年的气象 65 探空站的高空探测资料和地面的资料，建立了北京地区局部非线性模型，并与北京局部线性 模型和Bevis模型进行了对比分析，从而为提高局部地区GNSS反演水汽精度提供一定的理论 支持。 1 大气加权平均温度数据来源与分析 1.1 大气加权平均温度计算原理 70 对流层加权平均温度 可由测站上空水汽压和绝对气温 天顶方向的积分值算得： （3） 式中， 为水汽压（Hpa）； 为气温（K）。 离散化后，可利用下式近似计算： - 2 - 632(/10)wvmRkTkwvR2k3kmTmTsTmTT2medzTzTeTdeT
    中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn （4） 75 其中： 为第 层大气的平均水汽压（Hpa）； 为第 层大气的平均温度（K）； 为第 层大气的厚度（m）。 1.2 数据来源 本文主要是利用北京房山站探空气球测定不同高度处的气压，水汽压，气温，露点温度 等参数，采用数值计算的方法来确定大气加权平均温度。本文所使用的数据资料为北京房山 80 站 1998 年-2015 年的探空数据，主要来源于美国国家气象中心提供的探空数据集(FTP 路径 /pub/data/igra/data-por)，由于探测气球上升中的不稳定性，因此数据集需要剔除探测层数据 不足的样本，之后根据数值积分的公式计算出每天的大气加权平均温度。 1.3 大气加权平均温度数据分析 本文计算得到了1998-2015年的大气加权平均温度时间序列，如图1所示。 85 从图1可以看出北京房山的大气加权平均温度值存在明显的年周期特性和季节变化特 性。从1998年开始至2015年8月，每年前半年数值逐月增大，夏季出现最大值，最大值多数 出现在每年七八月份，后半年开始数值逐月降低，冬季出现最低值，多数为一二月份。 通过对比大气加权平均温度 序列和地面温度 序列，发现两者每年的极值和升降趋 势具有较好的时间对应关系，本文计算了两者之间的相关系数，结果如表1所示。从表1可以 90 看出，二者之间的相关系数在0.92-0.97之间，可见大气加权平均温度与对应位置的地面温度 之间存在正相关特性，且为强线性相关。 Tab.1 The correlation coefficients between the atmospheric weighted mean temperature and the surface 表1 1998-2015年大气加权平均温度与地表温度的相关系数 年份 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 1998-2015 temperature Tm与Ts相关系数 0.96 0.96 0.97 0.95 0.95 0.95 0.92 0.94 0.92 0.93 0.94 0.94 0.95 0.94 0.96 0.95 0.94 0.94 0.93 - 3 - 22iiimiiieehdzTTeTedzhTTieiiTiihimTsT
    中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 95 图1 1998-2015年的大气加权平均温度时间序列 Fig.1 The atmospheric weighted mean temperature time series from 1998 to 2015 2 大气加权平均温度与地面温度函数模型简介 众多研究学者探讨了大气加权平均温度模型的影响因素，其中文献[10]通过比较分析得 100 到基于地面温度的单因素回归模型和基于多因素（气压，温度，水汽）的多因素回归模型不 存在显著差异，而基于单因素（地面温度 ）的回归模型应用范围较广，因此本文主要研 究基于地面温度 的函数模型的建立与比较。以下三种模型描述了加权平均温度和地面温 度的函数关系： 2.1 Bevis 模型简介 105 一般在没有温度和水汽垂直廓线的情况下，常用Bevis模型来描述加权平均温度 和地 面温度 之间的函数关系。该模型利用美国中纬度地区的8718此探空记录计算得到加权平 均温度 和地面温度 之间的函数关系[1]，能较好的描述美国境内的加权平均温度情况， 具体关系如下 110 2.2 线性模型简介 (5) 从统计学角度, 加权平均温度 和地面温度 之间强线性相关（如表1所示），故加权 平均温度 和地面温度 之间近似认为线性函数关系，也就是 其中 ， 为待定系数。 115 由于区域的不同，利用Bevis模型在北京地区进行GPS水汽反演时可能产生局域模型系 统误差, 使获得的降水量值可能并非最优, 故本文选择北京房山探空站的气象资料,利用回 归分析的方法建立了北京地区的局部区域加权平均温度模型，并与Bevis模型进行了对比分 (6) 析。 2.3 非线性模型简介 120 2015年姚宜斌等基于温度随高度线性递减的假定下，根据加权平均温度和函数内积的定 - 4 - 199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015240250260270280290300YearTm（K） sTsTmTsTmTsT0.7270.2msTTmTsTmTsTmmTaTbab
    中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 义，利用数学上内积的定义和柯西中值定理推导出了加权平均温度 和地面温度 之间呈 现非线性函数关系[9]，如下所示： 模型简化为： 125 （7） （8） 其中， ， ， ， ， 为待定系数。 在该函数模型下， 不变， 由地面站点位置与对流层顶的高度决定，且 与站点高 度和对流层顶的平方和近似呈二次函数关系。因此，该函数模型能较好地说明 与站点位 置和对流层之间的关系。 130 以上三种模型的优点在于结构简单，仅通过地面温度 就能得到对应点的 值。能够 方便地采集到任意地面点的大气加权平均温度值，从而弥补了气象探空站空间分辨率不足的 缺点。 3 实例分析 3.1 模型建立 135 在建立北京局部区域线性模型和非线性模型的过程中，通常可利用大气加权平均温度数 据并结合地面资料中的地面温度，根据现有的线性模型或者非线性模型利用最小二乘原理确 定其模型系数，也就是求得使样本的实际值与相应的理论值的离差平方和达到最小的回归系 数，如下式所示： 140 或者 （9） （10） 可以写成形如 即可根据最小二乘的原理计算求得模型系数，进而进一步确定局部区域线性模型和非线性模 145 型；利用确定好的模型根据地面温度数据来计算出大气加权平均温度。 （11） - 5 - mTsT2s22222020()()(()3 )shhmssssssThdzTTaThbhhbaTThhhT20002mssssTbTdTcdaTT0a0bcd0dsTmTmTmTsTmTsmaVTETb0020211                    ssmssVTTEcTTTdabdVAXL
    中国科技论文在线 3.2 模型分析 http://www.paper.edu.cn 根据北京1998-2015年气象数据（即大气加权平均温度数据序列和地表温度数据序列） 可以按照年度建立北京地区的大气加权平均温度模型或者建立一个综合多年气象数据的综 合模型，为比较分析各种模型的优劣，现将年度模型和综合模型（Bevis模型，线性模型和 150 非线性模型）计算得到的Tm值与北京房山探空站积分计算得到的Tm值进行比较分析，所得 差值的标准差如下表2所示： 年度 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 1998-2015综合模型 表2 不同模型的标准差 Tab.1 standard deviations of different models Bevis模型 局部线性模型 非线性模型 3.22 3.15 3.01 3.54 3.82 3.20 4.30 4.29 3.94 3.67 4.20 3.93 3.99 3.81 3.74 3.44 3.64 3.33 3.69 2.77 2.77 2.66 3.19 3.68 2.98 3.97 3.69 3.72 3.52 3.51 3.61 3.52 3.37 3.08 3.19 3.38 3.21 3.34 2.70 2.74 2.66 3.19 3.65 2.98 3.96 3.69 3.72 3.47 3.51 3.59 3.52 3.37 3.07 3.19 3.33 3.21 3.34 从表 2 中可以看出，基于本地探空数据的线性模型和非线性模型精度均优于 Bevis 模型。 155 两种局部区域模型的精度相当。局部线性模型的优点是模型简单，应用方便，精度较高，缺 点是数学推导上理论欠缺。非线性模型建立则相对复杂，但从数学理论缜密，精度稍优于线 性模型。本文建立的两种局部线性和非线性模型，应用于降水量转换时精度优于 1mm, 因此 两种模型完全满足降水量转换的精度要求。 160 4 结论 大气加权平均温度的精度是影响GPS水汽转换的重要因素，通过对比分析大气加权平均 温度特征和几种模型,本文得到以下几点结论： 1) 北京地区的大气加权平均温度值和地表温度值均存在明显的年周期变化特征和季节 变化特性； 165 2) 从统计学角度分析得到，大气加权平均温度值与对应位置的地面温度之间存在强线 性相关性，因此可以建立基于地表温度的大气加权平均温度的线性模型； 3)在北京地区首次建立了基于地表温度的大气加权平均温度的非线性模型，并与Bevis 模型和局部线性模型分年度进行精度的对比分析，结果表明建立的局部区域大气加权平均温 度非线性模型精度稍优于局部线性模型,两者精度均优于Bevis模型，完全满足GPS反演水汽 170 的实时性要求和精度要求。 - 6 -
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