自然气象论文发表论南极气象学的现状及管理制度

　　摘要：水汽是一种在全球气候系统中起关键作用的温室气体，它不仅吸收和辐射太阳能量，对低层大气的化学作用也有影响，我们设法利用GPS定位中的误差源来反演大气中的水汽。文章选自：《黑龙江气象》是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊。自创刊以来，以新观点、新方法、新材料为主题，坚持"期期精彩、篇篇可读"的理念。黑龙江气象内容详实、观点新颖、文章可读性强、信息量大，众多的栏目设置，黑龙江气象公认誉为具有业内影响力的杂志之一。黑龙江气象并获中国优秀期刊奖，现中国期刊网数据库全文收录期刊。

　　1地基GPS气象学技术的基本原理

　　如果地面上的GPS接收机的精确三维坐标通过其他方法确定，则可从GPS接收机测量的卫星信号传播的总延迟量中提取水汽造成的湿延迟，进而反演出信号路径上水汽的累积量。这就是地基GPS气象学的基本原理。GPS反演大气可降水量流程如图1所示。

　　2地基GPS反演大气可降水量处理流程

　　在应用GAMIT软件处理GPS数据反演可降水量时，GPS数据处理按照4个步骤进行。首先是数据准备，包括GPS观测数据(rinex格式的o文件)、广播星历(brdc文件)、精密星历文件(igs)、气象观测数据和相关表文件;接着用GAMIT软件处理各时段GPS的观测数据，得到一个基线解算文件;然后用GLOBK(卡尔曼滤波)进行多时段综合解算，以得到网平差的结果及各个测站的平均坐标和速度等参数;最后把精确的测站坐标带回GAMIT，对待求测站进行强约束，反演对流层的天顶延迟，得到可降水量。如果解算时发现各个时段的坐标相差较大，应该分析原因，重新进行解算。

　　3南极地基GPS数据解算实例

　　3.1站点选择和数据准备

　　本次实验所选取的站点采取引入长距离测站的方式获得绝对PWV。本次实验参与解算的站包括7个IGS站，分别是VESL，SYOG，MAW1，DAV1，CAS1，DUM1，MCM4;此外，还有中国的两个南极跟踪站长城站GRW1和中山站ZHN1(如图3所示)。为了在解算时较精确地得到可降水量，我们从SOPAC网站上查到2009年7个IGS站的精确坐标，长城站和中山站的坐标可以通过解算得到。这样在解算时对坐标点给予较强的约束。本次解算的是2009年全年9个站的GPS数据，准备好所有的数据文件后，便可以执行GAMIT的批处理命令让其自动解算一年的数据，就可以自动解算出9个站一年的数据。

　　3.2可降水量的提取及其精度分析

　　3.2.1提取可降水量

　　在GAMIT中提取可降水量的命令为sh_metutil。由于参与计算的天数有365d，要比对的站有5个，逐天逐条每个站下命令将很麻烦。这时，可以利用Linux系统的SHELL的功能，编写一个小程序，实现三重循环。用VI编辑器编写一个三重循环，以CAS1站为例，编写一个名为xunhuan.sh的文件，然后通过命令chmod使之成为可执行文件，具体命令为:Chmod+xxunhuan.sh。通过调用./xunhuan.sh来批量执行几百条命令，这样就比较方便，其他几个站以此类推。得到各个站点每天的可降水量，然后通过grep命令提取各个站点的可降水量。通过数据的整理分析，每个站点整理出一个可降水量文件。

　　3.2.2GPS/PWV与探空Radio/PWV的比较

　　目前，世界气象部门对大气中水汽的探测主要还是依赖于探空气球的探测，为了验证GPS/PWV的正确性和稳定性，将GPS/PWV和Radio/PWV进行比较。本次参与解算的9个站中有5个附近同时安装有探空站，分别是SYOG，DAV1，CAS1，DUM1，MCM4。下面将就这5个站解算出的GPS/PWV和探空PWV进行比较，其中探空PWV数据可以从美国怀俄明州大学的网站上下载。把2009年5个站点的GPS/PWV和Radio/PWV进行比较。由于两者的PWV在数值上比较接近，数据量又较大，为了能在图上清晰的显示，图4至图8画出GPS/PWV的时间序列图，以及GPS/PWV减去Radio/PWV的差值的时间序列图。5幅图中上面的曲线代表GPS/PWV，下面的曲线代表它和Radio/PWV的差值。从定性上去分析图4至图8可以得出以下特点:1)除个别点外，GPS/PWV比探空Radio/PWV系统性偏大，这说明用GPS探测水汽有偏高的迹象，并且当PWV值偏大时，GPS所测的数值会表现的更敏感一些，也就是说当绝对PWV较小时两者更为接近。2)图像显示PWV两端较大。差不多是年积日的0～50和300～365这两个范围PWV较大，这个时间段恰好是南极的夏天，天气较为湿润，出现降雨的可能性大些，这样和实际降水测量较为一致，解算的结果正确地反映了降水量的变化趋势，体现了解算的合理性和正确性。个别站点如CAS1站和SYOG中间也有一段时间(150～200d)PWV也偏大，这与南极部分地区季风性气候有关，造成这一时段降水天气的可能性增大。由上述5个图表显示及分析可知，GPS/PWV和Ra-dio/PWV在整体上是比较一致的，少部分天数两者的差距较大。总的来说，5个站点的PWV值常年都比较小，有少部分天数PWV急剧上升，这些天数发生降雨的可能性就很大。为了得到更为精确的数据分析，表1从数理统计方面分别进行定性分析。1)从平均偏差来看从表1中的平均偏差数据可知，GPS站反演的PWV高于探空站资料计算的PWV，不同站点的差异各不相同。从表1看出，SYOG站点差异较为明显，分析原因可知，该站点使用的探空仪器是VaisalaRS2-91传感器，这种传感器的误差较大，这可能是造成两者之间偏差较大的一个重要因素;SYOG站在垂直方向上的高差相差较大，这也是造成两者偏差大的一个因素;MCM4站GPS和探空站在垂直方向上的高差最大，但由于它的可降水量太小，故没能在平均偏差中反映出和其他站点显著的差异。造成Radio/PWV和GPS/PWV差异的因素还有很多，这些差异与各地的气候特征、其站点分布的各自海拔高程以及两者探测水汽方法本身的精度密切相关。2)从均方差和相对方差来看从表1中数据可以看出，除SYOG站外，其他4个站的均方差都在0.9mm以内，说明利用GPS观测资料反演PWV具有一定的精度。均方差比平均偏差的值稍大，5个站的均方差值和平均方差值显示出一定的相关性，一般来说，平均偏差大的，均方差也偏大。5个站的相对方差，除SYOG站外，都在20%以下，最小的CAS1站为7.91%，该站离中山站最近，约110km，对中山站的可降水量有着较大的参考价值。在检验GPS/PWV的精度时，不能单纯以均方差大小衡量GPS/PWV的精度，还要结合相对方差的大小。3)从相关系数来看从表1可以看出，用GPS和探空两种方法计算的PWV相关系数很高，都在92%以上，说明GPS/PWV和Radio/PWV在变化上有很好的一致性，即使偏差较大的SYOG站也不会像其他3个指标那样表现明显。这充分说明了用GPS反演可降水量的变化方面有着很高的精度。如果需要得到更为细致的结论，应该把一年分成几个季节或按月份来分别进行统计分析。但由于南极地区的绝对PWV值比较小，所以只把整年的数据放在一起进行分析。

　　3.2.3GPS/PWV的误差分析

　　和任何一种测量手段一样，用GPS来反演可降水量，它的误差是不可避免的。总得来说，有以下3个来源。1)GPS测量的误差。包括电离延迟误差、接收机钟差、多路径效应等测量误差。2)静力延迟量误差。由于对流层模式不是很完善，再加上测量大气元素气温、气压等气象要素的误差，这些将最终表现在延迟量上，造成对流层延迟估算不准确。3)反演误差。由湿延迟反演到PWV的主要误差有湿延迟和转换因子误差。以上三个方面将综合影响GPS探测PWV的最终精度，我们必须注意用适当的方法，将这些误差尽量减少，以提高探测精度。

　　4结束语

　　本文基于地基GPS气象学技术，运用GAMIT软件对南极地区的GPS观测数据进行了运算处理，获得可降水量，并且和探空资料进行了比对，得到了较好的结果。分析了用GAMIT软件处理GPS数据获得可降水量的技术要点，实际解算了2009年南极地区的9个站点的GPS数据，提取了它们各自的可降水量(PWV)，分别得到了各个站点的湿分量(ZWD)和PWV的联系数K值。把其中的5个和探空数据进行了比较，画出了它们的PWV时间序列图，分别从平均偏差、均方差、相对方差、相关系数4个方面进行了统计分析，总体来说，两者具有较高的一致性，验证了用GPS技术在南极地区探测PWV的可行性和精度保证。地基GPS气象学对今后南极地区气象和气候研究的参考资料，对以后的南极水汽交换及其对冰盖体积的研究都具有重要的参考意义。

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文章名称： 自然气象论文发表论南极气象学的现状及管理制度

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