陳欽明,宋淑麗,朱文耀
1 中國科學(xué)院上海天文臺,上海 200030
2 中國科學(xué)院研究生院,北京 100049
3 西南科技大學(xué),四川綿陽 621010
亞洲地區(qū)ECMWF/NCEP資料計算ZTD的精度分析
陳欽明1,2,3,宋淑麗1,朱文耀1
1 中國科學(xué)院上海天文臺,上海 200030
2 中國科學(xué)院研究生院,北京 100049
3 西南科技大學(xué),四川綿陽 621010
對流層延遲是衛(wèi)星導(dǎo)航定位的主要誤差源,氣象觀測的數(shù)值預(yù)報資料可用來計算對流層延遲改正量.本文通過分布于亞洲地區(qū)的49個GPS臺站一年的實測ZTD資料,對利用歐洲中尺度天氣預(yù)報中心(ECMWF)分析資料、美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)再分析資料和NCEP預(yù)報資料,計算對流層天頂延遲(ZTD)改正的有效性和可能達到的精度進行了評估,分析了ECMWF和NCEP在亞洲地區(qū)的適用程度和其分辨率對計算ZTD精度的影響.研究結(jié)果表明:(1)相對于GPS實測ZTD,用ECMWF資料計算ZTD的bias和rms分別為-1.0cm和2.7cm,優(yōu)于NCEP再分析資料,可用于高精度ZTD研究和應(yīng)用;NCEP預(yù)報數(shù)據(jù)計算ZTD的bias和rms分別為2.4cm和6.8cm,足以滿足廣大GNSS實時導(dǎo)航定位用戶對流層延遲改正的需要.(2)bias和rms呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性變化,總體上夏季大,冬季??;在空間分布上隨著緯度的變化不明顯,但隨高度的增加rms總體上有遞減趨勢.另外還發(fā)現(xiàn),亞洲東部地區(qū)夏季日平均bias和rms和南部熱帶地區(qū)冬季的日平均bias和rms變化相對較大.(3)ECMWF2.5°和0.5°的資料進行了對比分析,發(fā)現(xiàn)0.5°分辨率資料的rms比2.5°減小1~5mm.這些結(jié)果,為在亞洲地區(qū)的空間大地測量、導(dǎo)航定位和INSAR等工作中,應(yīng)用ECMWF/NCEP的資料進行對流層大氣延遲改正的有效性和可能達到的精度提供了重要參考.
全球定位系統(tǒng)(GPS),對流層天頂延遲(ZTD),ECMWF,NCEP
在全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS,Global Navigation Satellite System)中,對流層對無線電信號的延遲從天頂方向到地平方向,延遲量約為2m到20m,是一個必須考慮的誤差源.GNSS觀測中信號路徑的大氣延遲量,通常是由接收機的對流層天頂延遲(ZTD,Zenith Tropospheric Delay)通過映射函數(shù)投影得到.因此,在衛(wèi)星導(dǎo)航定位中,特別是準(zhǔn)實時定位中如何簡單獲取一定精度的ZTD,是當(dāng)前衛(wèi)星導(dǎo)航定位重要研究內(nèi)容之一,利用氣象觀測的數(shù)值預(yù)報資料是計算ZTD的一種有效手段[1-5].目前國際上已有多種數(shù)值預(yù)報資料可供使用,如歐洲中尺度天氣預(yù)報中心(ECMWF,the European Center for Medium-Range Weather Forecasts)提供了分析資料,美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP,the United States National Centers for Environmental Prediction)的再分析資料和預(yù)報資料等[6].北美和歐盟已將ECMWF/NCEP數(shù)據(jù)用于導(dǎo)航定位中對流層延遲改正的研究,建立了一些用于北美和歐盟地區(qū)的對流層延遲改正模型[7-8].但在亞洲地區(qū)這個方面研究較少,迫切需要開展相關(guān)研究.為充分認識ECMWF/NCEP數(shù)據(jù)資料在亞洲地區(qū)的適用程度,本文通過分布于亞洲地區(qū)的49個基準(zhǔn)站2004全年的實測ZTD資料,對利用ECMWF/NCEP事后資料和NCEP預(yù)報資料計算ZTD的有效性和可能達到的精度進行了研究和評估.同時分析了ECMWF和NCEP在亞洲地區(qū)的適用程度和其分辨率對計算ZTD精度的影響.結(jié)果表明,相對于GPS實測ZTD,用ECMWF資料計算ZTD的精度稍優(yōu)于NCEP再分析資料,可用于高精度ZTD研究和應(yīng)用;NCEP預(yù)報數(shù)據(jù)計算ZTD的精度也能滿足廣大GNSS實時導(dǎo)航定位用戶對流層延遲改正的需要.這些研究結(jié)果為建立亞洲地區(qū)導(dǎo)航定位中精度較高、實用性較強的對流層延遲改正模型提供重要參考.
本文的研究主要用了2004年全年的ECMWF分析資料,NCEP再分析資料和預(yù)報數(shù)據(jù),以及亞洲地區(qū)GPS基準(zhǔn)站的實測數(shù)據(jù).
(1)ECMWF分析資料
時間分辨率為6h,平面分辨率為0.5°×0.5°,分層數(shù)據(jù)的垂向分辨率為60層,頂層高度約為65km.分層數(shù)據(jù)用到的氣象參數(shù)為:氣壓、溫度、比濕和每層的高度;地面數(shù)據(jù)有氣壓、2m露點溫度.
(2)NCEP再分析資料和預(yù)報數(shù)據(jù)
時間分辨率為6h,平面分辨率為2.5°×2.5°,分層數(shù)據(jù)垂向分辨率為17層,頂層高度約為34km.分層數(shù)據(jù)有氣壓、溫度、比濕和位勢高度,其中比濕有8層.地面數(shù)據(jù)有地面溫度、氣壓、相對濕度和地面位勢高度.NCEP預(yù)報數(shù)據(jù)為相同平面分辨率的地面氣象參數(shù),時間分辨率為12h,包括平均海平面氣壓、地面2m露點溫度和地面位勢高度.
(3)亞洲地區(qū)GPS基準(zhǔn)站的實測數(shù)據(jù)
包括中國地殼運動監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)(CMONOC,the Crustal Movement Observation Network of China)的28個GPS基準(zhǔn)站和亞洲地區(qū)的21個IGS站的觀測數(shù)據(jù)解算出來的ZTD時間序列,分辨率為2h;當(dāng)前GPS事后實測的ZTD的精度可與高精度的水汽輻射計(WVR)的結(jié)果相比,CMONOC的GPS基準(zhǔn)站解算ZTD的精度約為1~1.5cm,IGS站解算ZTD的精度可優(yōu)于厘米,詳見文獻[9-11].
本文研究的范圍是10°N—60°N,70°E—145°E.GPS站位置分布情況如圖1所示.
圖1 亞洲地區(qū)的GPS站的分布Fig.1 The distribution of the GPS sites over Asian area
由于ECMWF、NCEP的格網(wǎng)點與GPS臺站位置不在一起,為了將ECMWF、NCEP資料計算的ZTD和GPS站實測ZTD進行對比,先計算各個格網(wǎng)點的ZTD,然后再用格網(wǎng)點ZTD計算GPS站點位置的ZTD,最后進行比較分析.本文簡敘如下(詳見文獻[12]):
(1)格網(wǎng)點ZTD計算方法
對分層資料采用積分方法計算ZTD,對地面資料采用Saastamoinen模型[13]計算,計算出的ZTD為最底層(分層資料)或地面(地面資料)上格網(wǎng)點的ZTD.
(2)從格網(wǎng)點ZTD計算GPS站位置ZTD
對格網(wǎng)點與GPS站間水平位置偏差的處理,可采用最近格網(wǎng)點法和加權(quán)插值法兩種方法.文獻[9]已對這兩種方法做了比較,結(jié)果表明相差不大.本文采用了最近格網(wǎng)點法來處理,即采用最近格網(wǎng)點的ZTD來代替GPS臺站與最近格網(wǎng)點同高度位置上的ZTD.然后根據(jù)文獻[12]得到的高程改正系數(shù),將此ZTD通過高程改正,計算出GPS臺站位置的ZTD.
以亞洲地區(qū)GPS臺站實測ZTD時間序列為標(biāo)準(zhǔn),與ECMWF/NCEP資料計算出來的GPS臺站位置的ZTD進行比較,求其殘差,統(tǒng)計bias和rms,然后對其時空分布特性進行分析.
4.1.1 年均bias和rms
把用ECMWF/NCEP資料計算的ZTD相對于GPS臺站2004年實測ZTD的年均bias和rms進行統(tǒng)計,如表1所示,int表示積分法,saas是Saastamoinen模型方法的縮寫(后面如果沒有特別說明,都按這一縮寫進行描述),表中距離和高差欄是GPS臺站相對于ECMWF/NECP資料最近格網(wǎng)點的水平距離和高差的統(tǒng)計.
從表1可以看出:
(1)對同一資料(如單獨分析ECMWF或NCEP),分層資料用積分法和地面資料用Saastamoinen模型方法計算的ZTD和GPS實測ZTD相比,積分法計算的rms明顯優(yōu)于模型計算的rms:如對ECMWF,用積分法計算的年平均bias和rms分別為-1.0cm和2.7cm,用Saastamoinen模型計算的ZTD的bias和rms分別為-0.1cm和3.8cm;對NCEP,用積分法為-1.0cm和3.3cm,Saastamoinen模型計算的為2.2cm和5.1cm.這說明積分法計算的ZTD和GPS實測ZTD吻合度較好,精度較高.
表1 GPS各站年均bias和rms的平均值、最小值和最大值Table 1 The mean,minimum and maximum values for the yearly bias and rms of GPS sites
(2)從ECMWF和NCEP的比較來看,無論是用積分法還是用Saastamoinen模型法,ECMWF計算的bias和rms(主要是rms)均優(yōu)于NCEP.這在一定程度上反映了ECMWF的資料更符合亞洲地區(qū)的實際情況.
4.1.2 月平均bias和rms
為分析bias和rms在季節(jié)上的變化特點,把49個GPS臺站的bias和rms按月進行統(tǒng)計,然后進行繪圖和分析,如圖2所示.
圖2說明:
(1)bias和rms有明顯的季節(jié)效應(yīng).rms夏季月份的值明顯增加,冬季月份的值相對較小.bias也有類似的季節(jié)性變化,但NCEP預(yù)報資料的bias在秋季和冬季增加明顯.
(2)ECWMF/NCEP用積分法計算的bias和rms月變化相對比較平緩,也存在一定的系統(tǒng)偏差,在后續(xù)的工作中將對其進一步研究.
另外還可以從圖2分析出與4.1.1節(jié)一致的結(jié)論.4.1.3 日平均bias和rms
為了分析bias和rms每天的變化情況,將各個站的殘差值按日進行統(tǒng)計和分析,圖3和4給出了亞洲地區(qū)西部(POL2站)、北部(IRKT站)、南部(YONG站)和東部(MIZU站)各個代表站用ECMWF分層資料積分法計算ZTD的日平均bias和rms.
圖3和圖4說明,西部POL2站、北部IRKT站和東部MIZU站有明顯的季節(jié)性變化,夏日bias和rms變化較大,且東部的MIZU站受海洋氣候影響,bias和rms在夏日的變化幅度相對較大,南部的YONG站,受熱帶氣候和海洋氣候的綜合影響,冬季變化相對較大.
4.2.1 年均bias和rms在緯度上的分布特點
圖2 GPS各站每月平均bias和rms變化情況Fig.2 The variation for the monthly bias and rms of GPS sites
亞洲地區(qū)廣泛分布有陸地和海洋,地形地貌復(fù)雜,氣候多變,ZTD的變化存在多樣性.為了分析bias和rms空間上的分布情況,把GPS臺站按照緯度遞增方式排序,然后分析ECMWF/NCEP分層資料用積分法計算的ZTD相對于GPS實測ZTD的年均bias和rms在緯度上的分布特點,如表2所示.
為了直觀分析年均bias和rms的分布情況,對表2進行繪圖分析,如圖5所示,橫坐標(biāo)為GPS臺站(按緯度遞增排序),縱坐標(biāo)為年均bias和rms.圖中為ECMWF/NCEP分層資料用積分法計算的ZTD相對于GPS實測ZTD的年均bias和rms分布線劃圖.
從表2和圖5可以看出:ECMWF分層資料用積分法計算的ZTD相對于GPS實測ZTD的bias變化幅度總體上小于NCEP分層資料,但是二者仍然存在系統(tǒng)偏差(bias都平均約為-1cm),此問題需要進一步研究.從rms上看,兩者的變化幅度基本上都在6cm以內(nèi)(前者平均約為2.7cm,后者平均約為3.3cm),大部分站上ECMWF資料rms小于NCEP資料.但從總體上看bias和rms隨緯度的變化趨勢不是很明顯.
4.2.2 年均bias和rms在高度上的分布特點
亞洲地區(qū)地形起伏較大,ZTD的分布與高度有密切的關(guān)系,因此其變化也比較復(fù)雜.為了分析年均bias和rms在高度上的分布特點,本文按照0~500m,500~1000m,1000~1500m,1500~2000m,和>2000m的高度范圍對亞洲地區(qū)各個GPS臺站的年均bias和rms進行了統(tǒng)計分析,如圖6所示,橫坐標(biāo)為高度范圍.
表2 年均bias和rms隨緯度變化統(tǒng)計表(GPS臺站按緯度遞增排序)Table 2 The variation of the yearly bias and rms with latitude(GPS sites sorted by latitude increasing)
從圖6可以看出rms隨GPS站高度的增加總體都有遞減的趨勢,且分層資料用積分法算出來的rms遞減趨勢要小些,但是bias隨高度的變化趨勢不明顯.
為了分析分辨率對ECMWF資料精度的影響,把其2.5°和0.5°分辨率的資料用積分法和Saastamoinen模型法分別計算ZTD,然后與GPS實測ZTD進行對比分析,結(jié)果如表3所示,表中距離和高差欄為GPS臺站分別和ECMWF資料兩種分辨率的最近格網(wǎng)點的水平距離和高差統(tǒng)計情況.
從表3可以看出,當(dāng)把分辨率從2.5°提高到0.5°后,GPS臺站和最近格網(wǎng)點距離平均能減小50%以上,但平均高差相差不大(分別為-170m和-173m).平均bias變化不大,rms有1~5mm的減小,說明亞洲地區(qū)水汽空間分布小于2.5°.
本文以亞洲地區(qū)49個GPS基準(zhǔn)站2004全年實測的ZTD為基準(zhǔn),分析評估了在亞洲地區(qū)利用ECMWF/NCEP分析、再分析和預(yù)報資料生成ZTD的精度情況,統(tǒng)計并分析了bias和rms的時空分布特點,對其應(yīng)用于亞洲地區(qū)對流層天頂延遲改正的有效性和可能達到的精度進行了研究和評估.結(jié)論如下:
表3 ECMWF 2.5°和0.5°分辨率資料的平均bias和rms統(tǒng)計Table 3 The mean bias and rms for ECMWF data with the resolution of 2.5°and 0.5°
(1)從ECMWF和NCEP的比較來看,在ECMWF/NCEP為同一分辨率(2.5°)情況下,無論是用積分法還是用Saastamoinen模型法,ECMWF計算的bias和rms(主要是rms)優(yōu)于NCEP.這在一定程度上反映了ECMWF的資料更符合亞洲地區(qū)的實際情況.利用ECMWF分析資料計算的年均bias和rms分別為-1.0cm和2.7cm,已達到相當(dāng)高的精度,可用于高精度ZTD研究和應(yīng)用;NCEP預(yù)報資料計算ZTD的年均bias和rms分別為2.4cm和6.8 cm,足以滿足廣大GNSS實時導(dǎo)航定位用戶對流層延遲改正的需要.
(2)利用ECMWF/NCEP資料計算ZTD,可采用積分法和Saastamoinen模型計算兩種方法.由于積分法計算的是分層大氣資料,其bias和rms明顯優(yōu)于Saastamoinen模型法.
(3)年均bias和rms隨著緯度的變化趨勢不明顯,但隨著GPS站高度的增加rms總體上有遞減趨勢.
(4)分析了bias和rms的季節(jié)性變化特征,發(fā)現(xiàn)它們的月平均和日平均值均呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性變化,總體上夏季大,冬季小.亞洲東部地區(qū)受海洋氣候影響,夏季日平均bias和rms變化幅度較大,而在南部熱帶地區(qū),受熱帶氣候和海洋氣候綜合影響,冬季的日平均bias和rms變化相對較大.
(5)把ECMWF 2.5°和0.5°資料進行對比分析,發(fā)現(xiàn)0.5°資料的rms有1~5mm的減小,bias變化不大,說明亞洲地區(qū)水汽的空間分布小于2.5°.致 謝 感謝匿名審稿人提出的建議和意見.感謝ECMWF,NCEP/NOAA/NCAR,CMONOC和IGS提供相關(guān)的數(shù)據(jù)資料.
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An analysis of the accuracy of zenith tropospheric delay calculated from ECMWF/NCEP data over Asian area
CHEN Qin-Ming1,2,3,SONG Shu-Li1,ZHU Wen-Yao1
1 Shanghai Astronomical Observatory,Chinese Academy of Sciences,Shanghai 200030,China
2 Graduate University of the Chinese Academy of Sciences,Beijing100049,China
3 Southwest University of Science and Technology,Sichuan Mianyang621010,China
The tropospheric delay is an important error source for the satellite navigation and positioning,and the numerical forecast data derived from meteorological instruments can be used to calculate the tropospheric delay.In this study,the zenith tropospheric delay(ZTD)observedfrom 49Global Positioning System(GPS)sites distributed in Asian area is used to assess the effectiveness and accuracy of ZTD calculated with the data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)and the United States National Centers for Environmental Prediction(NCEP).The practicability of ECMWF/NCEP data in Asian area and the relation between the resolution and the accuracy for the ECMWF data are also studied.The results are:(1)relative to GPS observed ZTD(GPS ZTD),the bias and rms for the ECMWF data are-1.0 cm and 2.7cm respectively,which are better than that for the NCEP data and can be used for ZTD study and application with high accuracy;the bias and rms for the NCEP forecast data are 2.4cm and 6.8cm,which are sufficient for the tropospheric delay correction in the real-time GNSS navigation and positioning.(2)The bias and rms show a seasonal variation,which generally show larger values in summer months and smaller values in winter months;however,the relation between the bias and rms and the latitude is not obvious,but the rms decreases with increasing altitude.In addition,the daily bias and rms at eastern Asian area in summer and at southern in winter have a relatively larger variation.(3)The resolutions of 2.5degree and 0.5 degree ECMWF data are compared;the rms for the latter is decreased by 1~5mm than the former.These results provide a reference for the effectiveness and accuracy of the ECMWF/NCEP data used for calculating the tropospheric delay in the space geodesy,navigation and positioning,and INSAR,etc.
GPS,ZTD,ECMWF,NCEP
10.6038/j.issn.0001-5733.2012.05.011
P228
2011-07-11,2012-04-23收修定稿
國家自然科學(xué)青年基金項目(10603011)、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃863項目(2009AA12Z307)、2009中國科學(xué)院上海天文臺知識創(chuàng)新工程青年
(20090304)、測繪遙感信息工程國家重點實驗室資助項目(10P02)和中國衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會青優(yōu)資助課題(CSNC2011-QY-2)資助.
陳欽明,男,1979年生,博士研究生,主要從事空間大地測量和GNSS氣象學(xué)等方面研究.E-mail:qmchen@shao.ac.cn
陳欽明,宋淑麗,朱文耀.亞洲地區(qū)ECMWF/NCEP資料計算ZTD的精度分析.地球物理學(xué)報,2012,55(5):1541-1548,
10.6038/j.issn.0001-5733.2012.05.011.
Chen Q M,Song S L,Zhu W Y.An analysis of the accuracy of zenith tropospheric delay calculated from ECMWF/NCEP data over Asian area.Chinese J.Geophys.(in Chinese),2012,55(5):1541-1548,doi:10.6038/j.issn.0001-5733.2012.05.011.
(本文編輯 何 燕)