实时GPS精确定位 可预见水蒸气估计 雨量监测及预报外文翻译资料

 2022-08-19 04:08

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IEEE关于地球同步和遥感的转换 1

实时GPS精确定位

可预见水蒸气估计

雨量监测及预报

石俊波、徐朝乾、郭继明和杨高

基于抽象GPS的可预测水汽(PWV)估计已被证明是一种成本效益高的数值天气预测方法. 以往的工作大多集中在使用至少3-9小时延迟的国际全球导航卫星系统服务卫星产品对经过处理后的全球定位系统衍生的PWV估计进行性能评估。然而,气象预报的建议及时性是5-30分钟。因此,延迟限制了基于GPS的实时气象预报PWV估计。自2013年4月IGS发布实时GPS轨道和时钟产品以来,这一限制已经被克服。这成为本文的重点,研究了基于实时GPS精确点定位(PPP)的PWV估计及其在降雨监测和预报中的潜力。本文首先对IGSC LK90实时轨道和时钟产品的精度进行了评估。在2013年7月4日至10日期间,实时轨道和时钟产品的均方根(RMS)误差分别为小于5 cm和-0.6ns。 其次,将IGS站WUHN获得的实时GPSPPP衍生PWV值与后处理的对应值进行了比较。 有效值差为2.4mm,相关系数为0.99。 第三,介绍了两个案例研究,包括一个严重降雨事件和一系列中度降雨事件。实时GPS PPP衍生的PWV和地面降雨记录之间的协议表明了实时GPS PPP衍生的PWV用于降雨监测的可行性。此外,显著减少的延迟显示了一个很有前途的观点,即基于GPS的实时PPPPWV估计是对现有降雨预报系统的一种增强。

指标术语-可预测水汽(PWV),降雨监测和预报,实时轨道和时钟校正,实时精确点定位(PPP)。

I. 导言

自1990年代采用全球定位系统气象学以来,全球定位系统已被公认为

手稿2014年1月29日收到; 2014年7月9日修订; 2014年11月21日接受。

这项工作得到了2012CB719902赠款下的国家基础科学重点发展计划、41371 432赠款下的国家自然科学基金和2013-2-2赠款下的中国教育部地球空间环 境和大地测量学重点实验室的部分支持。

石、徐、郭三人在武汉大学大地测量与地球数学学院工作,中国武汉430079, 国家测绘地理信息局精密工程与工业测量重点实验室工作,中国武汉4300 79(电子邮箱: jbshi@sgg.whu.edu.cn)。

高在加拿大卡尔加里卡尔加里大学地理数学工程系工作。

本文中一个或多个数字的彩色版本可在http://ieeexplore.ieee.org.上查阅。

数字对象标识符10.1109/TGRS.2014.2377041

一种用来测定可沉淀水蒸气(PWV)的含量成本效益高的方法。 与其他气象传感器一起, GPS能够为PWV估计提供1-3毫米均方根(RMS)精度的传统大气传感技术,如无线电探测仪和微波辐射计(MWR)[5]-[10]。 随着近年来全球定位系统监测站在地方、区域和全球范围内的快速部署,地面全球定位系统气象学可以为地方或区域水蒸气变化提供比基于多水资源管理和无线电探测观测的传统技术更好的空间和时间分辨率。

迄今为止,大多数基于GPS的PWV系统都依赖于GPS观测的双重差分处理,例如Liou和Huang[11]、Liou等人[12]。Haan等人 [13]和Wang等人。[14]。双差分法有一 些限制,例如它们要求GPS站之间的距离不小于500公里,并且在一个站上有一个绝对的PWV值,以便在其他站上获得绝对的PWV值[3]。 基于处理GPS无差分观测的GPSPWV系统,称为精确点定位(PPP), 近年来得到了广泛的应用,因为它们可以用单个接收机估计绝对PWV[15]。 绍吉[16]和佐藤等..[17]根据使用地方和国家全球定位系统网络的PPP技术估算PWV值。 Chiang 等人 [18]和Choy等人。 [19]利用基于全球定位系统的基于PPP的台风监测PWV监测台风和风暴。

虽然GPSPPP有能力提供高精度的PWV估计,但如何减少基于GPS的PPPPWV估计的延迟仍然是一个挑战。 利用国际全球导航卫星系统(GNSS)超快速轨道和时钟产品[16]、[20]-[23],使用了几个本地和区域全球定位系统网络进行近实时PWV估计。 然而,预测的IGU产品的延迟时间为3-9h[24],这阻止了基于GPS PPP的PWV估计的实时天气监测和即时预报应用。为克服延迟问题, 2007年, IGS启动了全球导航卫星系统实时数据流基础设施实时试点项目。经过6年的实验测试,IGS于2013年4月1日正式宣布了实时服务(RTS),该服务提供GPS实时轨道和时钟校正,以支持全球规模的实时PPP[25]。

到目前为止,大多数实时PPP发展的方向都是关于定位应用[26]-[31]。

2014年IEEE0196-2892。 允许个人使用,但批准/重新分配需要IEEE的许可。

有关更多信息,请参见http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html

2 IEEE关于地球同步和遥感的转换

利用实时PPP进行对流层参数估计的研究工作很有限,特别是在天气预报应用中的应用。 刘和李报告了使用武汉大学计算的预测IGU轨道和实时时钟的PWV精度值为2.2毫米[32]。Pacione 和Soehne分别比较了使用IGS组合和单个轨道和时钟校正的 天顶总延迟(ZTD)估计,并确定了ZTD的一致性[33]。李等人采用GFZ实时轨道和时钟校正进行模糊分辨PPP水汽估算,精度值为1.0 2.0 mm[34]。然而目前还没有研究实时GPS PPP推导的PWV值与降雨事件之间的相关性。这就成为本文研究的重点,研究了利用实时轨道和时钟产品进行基于实时GPS PPP技术下的PWV估计的潜力。如下是本文的结构,第二部分介绍了基于GPSPPP的实时PWV估计的数学方法。第三部分首先对IGS CLK90实时轨道和时钟产品进行精度评估,然后对实时GPS PPP推导的PWV时间序列相对于后处理的PWV时间序列的性能进行了评估。之后是两个案例研究,包括2013年的一次强降雨事件以及2014年的一系列中度降雨事件。最后,结论和未来工作在第四部分。

Ⅱ.PWV检索

按ZTD为天顶总延迟,对流层延迟对GPS信号的影响可分为静水部分和湿水部分。

ZHD为天顶静水延迟,ZWD为天顶湿延迟。

ZHD可以作为计算表面压强P0,大地纬度phi;,大地Saastamoinen模型高度H的参数[35]。

利用用户所在位置的精确压力数据P0,可以精确计算出ZHD,精度可达0.2 mm[36]。然而,必要的气象仪器并不总是安装在用户地点。因此,建议使用全球压力和温度(GPT)模型来计算ZHD。[37],[38]。

相反,没有简单的方法可以精确地模拟ZWD。通常的方法是将PPP函数模型中的ZWD与其他参数一起进行估计。在这篇论文中,我们使用了由卡尔加里大学(UofC)开发的PPP模型,该模型由三个无电离层观测组合组成[39]

其中i = 1,2;Pi是原始码的度量;Li是原始相位测量;f1 = 154f0, f2 = 154f0, f0 = 10.23 MHZ;rho;是几何距离作为接收机和卫星坐标的函数;c是真空中的光速;dtr是常用的接收时钟;dts是常用的卫星钟;mf是随高度变化的随高度变化的随高度变化的映射函数;lambda;i李载波相位随频率的波长;Ni是频率Li上的相位模糊;和ε包含残余错误,包括多路径和噪音。

PWV通过一个在Ⅱ中的转换系数与ZWD相关

rho;w液态水的密度不变;Rv是水蒸气的气体常数;k2和k3是大气折射率常数[2];Tm是大气的加权平均温度。

Tm可以用一个积分公式来计算,其中包含了各台站沿天顶方向的水汽压和温度剖面信息,可以表示为

其中e是蒸汽压,T是绝对温度,dz是积分路径。

Ⅲ.实验和讨论

A.实时卫星轨道和时钟校正

目前,IGSRTS提供了在单时程和卡尔曼滤波方法中估计的合并轨道和时钟校正[40]。 此外,一些参与的IGS机构也在提供自己的轨道和时钟校正以满足各个程序的需要

石等人:基于GPS PPP用于降雨监测和预报的实时PWV估计 3

例如, GFZ一直在开发一个具有本地参考网络增强功能的实时PPP项目[41];法国国家空间研究中心一直在开发一个实时零差率PPP整数模糊分辨率演示器[29]。因此,实时PPP用户可以选择合适的修正流来匹配自己的具体应用。本文采用了来自CNES的IGSC LK90实时校正流,因为它具有支持具有整数模糊分辨率的实时PPP的潜力。

对于精确的卫星轨道,首先应在广播星历的基础上计算坐标向量r和速度向量。实时轨道修正编码代表无线电技术委员会(SSR)反映海上服务空间状态信息[42],然后应用

其中rSSR是校正后的坐标向量; ;

和delta;O 分别为SSR轨道修正向量在径向,沿径和交叉跟踪组件。

对于精确的卫星时钟误差,实时时钟校正方程为

图 1. IGS CLK90实时轨道产品的精度值

从2013年7月4日至10日, IGS最终轨道产品

其中dtSSRS是校正的卫星时钟误差; 是时钟校正;t是广播时钟校正消息; C0、C1和C2是SSR时钟校正消息中的三个时钟校正系数。

根据2013年7月4日至10日连续一周的校正,对IGSC LK90实时轨道和时钟产品进行了准确性评估。 选择精度值参数分别为2.5cm和0.075ns的IGS最终轨道和时钟产品作为参考。每颗卫星的轨道精度通过实时卫星坐标与参考坐标之差的均方根误差计算出来。至于时钟精度,应选择一颗参考卫星与其他卫星进行单一区别,以消除实时和最终时钟产品之间的时钟基准不一致。 本文选取具有伪随机噪声(PRN)#1的GPS卫星作为参考卫星。卫星时钟精度通过实时单差时钟误差与参考时钟误差之差的均方根误差计算

表1和2描述了2013年7月4日至10日IGSC LK90实时轨道和时钟对IGSC Final产品的精度值。对于在XYZ方向上精度值分别为2.87/2.88/2.5。9厘米的实时卫星轨道,得到了4.82厘 米的三维精度值。 另一方面,实时卫星钟误差的总体精度值为0.6ns,表明IGS CLK90实时时钟产品比IGS预测的精度值为3ns的超高速时钟产品具有更好的校正效果 (http://igscb.jpl.nasa.gov/components/prods.ht ml)

图 2. IGS CLK90实时时钟产品与IGS最终时钟产品在2013年7月4日至10日的准确性。

B.实时和后处理GPS PPP处理PWV时间序列的比较

在本节中,利用IGS最终产品对PPP衍生的PWV时间序列进行了实时GPS PPP衍生的PWV时间序列分析。对2013年7月4日至10日以30秒的采样率收集的IGS站WUHN的一周GPS观测进行了处理。使用的PPP软件包是由UofC开发P3[43]。 仰角掩数设置为10。利用绝对相位中心校正模型对天线相位中心偏移和变化进行校正[44]。用GPT模型计算压力和温度数据,用Saastamoinen模型计算ZHD。对流层映射函数是全局映射函数[45]。在初始标准偏差为m和光谱密度为的随机游走模式下估计ZWD。将ZWD转换成PWV的因素是根据(7)计算的,平均重量温度在[46]中确定

4 IEEE关于地球同步和遥感的转换

图 3. 采用实时和最终轨道和时钟产品的GPS PPPP WV系列散点图。红色文本包括元素数(NUM)、PWV差异平均值(AVG)、PWV差异均方根误差和相关系 数(COR)。

使用实时和最终产品的PPP衍生PWV时间序列的散点图如图3所示。 PPP衍生的PWV时间序列每隔1小时重新采样一次,从而在连续七天内产生168个PWV对。 计算了两个PWV时间序列之间的PWV差异的平均值和均方根误差。 该规则用于排除差值大于三次均方根误差的PWV对,最后只有160个PWV对进行比较。对于使用IGS最终产品的PPP衍生PWV时间序列,实时PPP推导的PWV时间序列的平均值为-1.5 mm,均方根误差为2.4 mm。另一方面,两者相关系数为0.99,表明实时PPP衍生的PWV时间序列与后处理的PPP衍生的PWV系列具有良好的一致性。因此,可以使用实时GPS PPP衍生的PWV系列进行降雨监测和预报。

C.基于实时GPS PPP的降雨监测预报PWV估计:案例研究

2013年7月5日至7日,中国武汉发生一起严重降雨事件,被认为是本市2013年最大降雨事件。这次降雨事件破坏了447.2平方公里的农业地区,经济损失高达2.5亿元人民币[47]。 因此,利用基于GPS的实时PWV估计对降雨监测和预报具有重要价值。如图4所示本文采用由城市周围13个GPS站组成的网络。五个绿色矩形代表GPS站点与地面降雨记录仪器相结合。其他9个没有同地降雨记录的站点标记为红色三角形。 利用地面降雨记录作为实时GPS PPP模型预测降雨的指标。

图5-9描述了五

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