基于雾霾天气的GPS对流层延迟与可降水量变化研究.doc

该文已被大地测量与地球动力学录用，即将刊出基于雾霾天气的GPS对流层延迟与可降水量变化研究王勇1，闻德保2，刘严萍3，胡乐银4（1. 河北省地震工程研究中心，唐山，063009；（2. 长沙理工大学 交通运输学院，长沙，410042；（3. 中南大学 土木工程学院，长沙，410075；（4. 北京市地震局，北京，100080）摘要：近年来我国雾霾天气加重。本文以北京市GPS连续观测网数据，探索是否雾霾天气对GPS对流层延迟和GPS可降水量变化存在影响。以2011年北京市发生的三次雾霾天气为例，分析了GPS对流层延迟和可降水量序列在雾霾天气过程的变化。研究表明，雾霾发生日对流层延迟和可降水量上升；雾霾过程持续多日，对流层延迟和可降水量序列峰值徘徊；雾霾过程结束日对流层延迟和可降水量下降。 关键词：GPS；可降水量；对流层延迟；雾霾The Study of the Change between GPS Zenith Tropospheric Delay and Precipitable Water Vapor Based on Fog and Haze WeatherWang Yong1, Wen Debao2, Liu Yanping3, Hu Leyin4(1. Hebei Researching Center of Earthquake Engineering, Tangshan 063009;2. School of Traffic and Transportation Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410042;3. School of Civil Engineering，Central South University，Changsha 410075;4. Earthquake Administration of Beijing Municipality, Beijing 100080)Abstract:In recent years, frequent occurrence of haze weather in China. Based on the data of GPS continuous observation network in Beijing, in this paper the research were carried out whether haze weather has impact on Zenith Tropospheric Delay and Precipitation Water Vapor change or not. For example of three times fog and haze weather in 2011, we analyzed the GPS Zenith Tropospheric Delay and Precipitation Water Vapor sequence in the fog and haze process. Studies have shown that the Zenith Tropospheric Delay and Precipitation Water Vapor rises during fog and haze date, and the Zenith Tropospheric Delay and Precipitation Water Vapor sequence around peak when fog and haze lasted, then fog and haze process ends, Zenith Tropospheric Delay and Precipitation Water Vapor decreased.Key words: GPS; Precipitable Water Vapor; Zenith Tropospheric Delay; Fog and Haze1. 引言中国大部分地区出现的雾霾引起了人们的广泛关注。霾的形成与污染物的排放密切相关，城市中机动车尾气以及其它烟尘排放源排出粒径在微米级的细小颗粒物，停留在大气中，当逆温、静风等不利于扩散的天气出现时，就形成霾。特别是近年，雾霾现象呈现频率增多且程度加重的趋势。该天气对于GPS卫星信号达到用户接收机引起的大气延迟（对流层延迟）究竟多大，对于导航定位、特别是精密单点定位的影响是否可以忽略，以及该天气对于可降水量的变化影响，国内外研究甚少。GPS气象学自1992年Bevis提出后【1】，至今经过了近20多年的发展、试验【26】，目前已基本可以满足天气预报要求。基于此背景，本文以北京市GPS连续观测网数据，开展雾霾天气对GPS对流层延迟和GPS可降水量的变化研究。2. 研究数据根据获取的北京GPS资料，选择2011年的雾霾天气进行分析。通过查询历史资料，在2011年10月22日、11月16日、12月5日和12月6日发生较为严重的雾霾天气。其中，2011年12月5日和6日北京市气象局连续两天发布大雾黄色预警。本文的研究基于以上三次雾霾天气过程进行分析。利用与三次雾霾天气相对应时间的北京GPS资料（2011年10月1827日；2011年11月1120日；2011年12月110日），下载同期IGS提供的国内IGS站点（BJFS、KUNM、LHAZ、SHAO、URUM、WUHN），利用GAMIT/GLOBK 10.4进行解算。GAMIT数据解算设置如下：采用IGS提供的精密星历，采样间隔30s，解算模式为RELAX模式，解算时间为UTC 00:00-24:00，按天解算。对流层延迟的设置为每半小时解算一次， GAMIT软件估算对流层延迟所用气象参数采用默认标准值。解算过程中，引入长距离IGS站（KUNM、LHAZ、SHAO、URUM、WUHN）同步处理，因而所得对流层延迟为绝对估计值。通过GAMIT软件计算，可获得北京GPS站点的对流层延迟序列。关于雾霾天气对GPS可降水量变化的影响研究，由于北京各GPS站点同步的气象观测数据的不可得性，本文选择使用IGS提供的部分IGS站点的气象观测数据，下载BJFS站同期的气象观测数据，利用静力学延迟模型计算静力学延迟，由对流层延迟减去静力学延迟获得对流层延迟延迟，获得可降水量【5】。据此获得BJFS站的GPS可降水量序列。3. 雾霾天气对GPS对流层延迟的影响 本节利用GAMIT反演的GPS测站对流层延迟，针对2011年的三次雾霾天气过程，分别研究雾霾天气对GPS对流层延迟的影响。3.1 2011年10月22日雾霾天气对GPS对流层延迟的影响图1 2011年10月22日雾霾天气对GPS对流层延迟的影响（注：图1时间为2011年10月18日至27日GPS对流层延迟变化序列，其中雾霾发生日为10月22日，对应图1横轴数据为193-240。）由图1看出，雾霾日对流层延迟明显呈现上升趋势。从雾霾发生日的00:00至24:00，SHIJ、BJFS、CEHY、DSQI四个站点的对流层延迟变化分别为2.2cm、3.7cm、2.7cm和2.4cm。10月23日雾霾天气散去，GPS对流层延迟出现明显的下滑趋势。从00:00至24:00，SHIJ、BJFS、CEHY、DSQI对流层延迟变化分别为-7.5cm、-7.6cm、-6.8cm和-8.0cm。3.2 2011年11月16日雾霾天气对GPS对流层延迟的影响 (a) (b)图2 2011年11月16日雾霾天气对GPS对流层延迟的影响（注：图2时间为2011年11月11日至18日GPS对流层延迟变化序列，其中雾霾发生日为11月16日，对应图2横轴数据为241-288。）由图2看出，雾霾日对流层延迟呈现明显的上升趋势。从雾霾发生日的雾霾日对流层延迟明显呈现上升趋势。11月16日（雾霾日）00：00-24：00，SHIJ、BJFS、CEHY、DSQI、THKO、YANQ、ZHAI、CHAO、MYUN、NKYU的对流层延迟变化分别为6.1cm、5.9cm、6.8cm、6.9cm、6.4cm、6.5cm、6.1cm、6.4cm、7.1cm和6.1cm。雾霾散去日（11月17日）GPS测站对流层延迟一直处于下降过程，该日00：00-24：00，SHIJ、BJFS、CEHY、DSQI、THKO、YANQ、ZHAI、CHAO、MYUN、NKYU的对流层延迟变化分别为-2.7cm、-2.1cm、-3.5cm、-4.1cm、-3.7cm、-3.7cm、-1.8cm、-4.0cm、-5.0cm和-2.7cm。3.3 2011年12月5日和12月6日雾霾天气对GPS对流层延迟的影响 (a) (b)图3 2011年12月5日和6日雾霾天气对GPS对流层延迟的影响（注：图3时间为2011年12月1日至9日GPS对流层延迟变化序列，其中雾霾发生日为12月5日和6日，对应图3横轴数据为193-288。） 从图3可以看出，此次雾霾过程持续两天，对流层延迟的变化略不同于前两次雾霾过程。雾霾发生日（12月5日）对流层延迟持续上升，雾霾延续日（12月6日）对流层延迟在峰值徘徊，12月7日雾霾天气过程消失，对流层延迟急剧下降。12月5日雾霾发生，SHIJ、BJFS、CEHY、DSQI、THKO、YANQ、ZHAI、CHAO、MYUN、NKYU的对流层延迟变化分别为2.3cm、1.7cm、2.9cm、2.6cm、2.1cm、2.0cm、1.9cm、3.3cm、2.2cm和1.8cm。12月7日雾霾过程消失，SHIJ、BJFS、CEHY、DSQI、THKO、YANQ、ZHAI、CHAO、MYUN、NKYU的对流层延迟变化分别为-3.8cm、-4.0cm、-2.8cm、-3.4cm、-2.5cm、-2.1cm、-2.8cm、-3.6cm、-3.2cm和-3.5cm。由于地面气温和太阳辐射的日变化，可降水量呈现日变化的趋势【4】，可降水量的日变化同样导致GPS测站对流层延迟也有一个日变化的过程。对于本文研究的北京市2011年三次雾霾天气过程，在雾霾发生前后数日，对流层延迟具有日变化波动。雾霾发生日和雾霾消失日，GPS对流层延迟并没有表现日变化这一过程。相反，在雾霾发生过程中，GPS对流层延迟呈现上升趋势，如果雾霾持续多日，GPS对流层延迟在高位持续徘徊，当雾霾过程消失时，GPS对流层延迟呈现一个急剧下降趋势。雾霾天气过程GPS对流层延迟呈现不同以往天气过程的变化，在精密单点定位软件应用中，需要对对流层延迟模型加以改进，以提高在雾霾天气变化过程的精密定位精度。4. 雾霾天气对GPS可降水量的影响 利用GAMIT反演的BJFS测站对流层延迟，结合IGS提供的同址气象数据，可获得BJFS的可降水量（PWV，Precipitable Water Vapor）序列。结合2011年三次雾霾天气过程，研究GPS可降水量序列在雾霾天气过程的变化（图4(a), (b), (c)）。 (a） (b) (c)图4 GPS可降水量在雾霾天气过程的变化（注：图4(a)为2011年10月18日至27日GPS可降水量变化序列，雾霾日对应横轴数据为193-240；(b)为2011年11月12日至18日GPS可降水量变化序列，其中雾霾发生日为11月16日，对应横轴数据为193-240；(c)为2011年12月1日至9日GPS可降水量变化序列，其中雾霾发生日为12月5日和6日，对应图3横轴数据为193-288。）由三次雾霾过程GPS可降水量的变化来看，在雾霾发生时，GPS可降水量都是上升的。在雾霾过程结束时，GPS可降水量也随之下降。图4(c)显示，GPS可降水量值在12mm值徘徊时间为两天，对应12月5日和6日的雾霾过程。可见，雾霾天气过程对应了可降水量的上升。当冷空气来临时，北京地面多处于高压底部偏东风控制，这种地面的弱辐合不利于污染物扩散，且增加空气湿度，对雾霾天气产生和维持有利。大气温度结构表现为持续性稳定的逆温层结特征。污染物在水平和垂直方向均不易扩散，从而使水汽和污染物在低层堆积，导致北京雾霾天气多发【7】。持续多日的雾霾天气与北京的特殊地形密切相关，北京三面环山的地形造成了在弱流场情况下，山前及平原地区出现空气滞留现象。5. 结论本文针对北京市2011年发生的三次雾霾天气过程，利用北京市GPS资料和IGS数据，研究了雾霾天气过程对流层延迟和可降水量的对应变化。研究结果表明，雾霾发生日对流层延迟和可降水量上升；雾霾过程持续多日，对流层延迟和可降水量序列峰值徘徊；雾霾过程结束日对流层延迟和可降水量下降。参考文献1 Bevis M, et a1. 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