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目 录

1 引言 5

1.1 水汽的重要性及测量方法 5

1.2 地基GPS技术反演大气水汽含量的优势 5

1.3 SAAS模型区域适用性分析的意义 6

2 地基GPS反演大气水汽含量原理 6

3 SAAS干延迟模型 7

4 基于探空数据干延迟计算 7

5 SAAS模型在纬度带和经度带的精度分析 9

5.1 数据来源 9

5.2 数据处理 10

5.2.1 数据读入 10

5.2.2 SAAS干延迟模型值计算 11

5.2.3 基于探空数据计算干延迟 11

6 结果比较与分析 15

7 总结 19

参考文献 20

致谢 21

SAAS干延迟模型的区域适用性分析

夏安

Abstract: The atmospheric water vapor content has important effects on the accuracy of weather forecasts, and the ground-based GPS technology has many advantages in the detection of water vapor, such as high precision, low cost and automation. Dry delay plays an important role in the atmospheric water vapor content, and the saastamoinen dry tropospheric delay model derived in the ideal condition do not tally with the actual atmosphere. So it is necessary to analyze applicability of the model in the parts of area. The discovery that dry delay calculated with the model is compared with the one calculated with the sounding data: The precision of saastamoinen dry tropospheric delay model is decreased with the increase of latitude in the northern hemisphere; The precision in the western hemisphere is relatively stable, but the precision in the eastern hemisphere presents the shock distribution and is irregular;The precision under the altitude of 141 meters is high, and it at the altitude of more than 141 meters is low and relatively stable.

Key words: Saastamoinen Dry Tropospheric Delay Model; Sounding Data; Atmospheric Water Vapor Content; GPS

1 引言

1.1 水汽的重要性及测量方法

大气主要是干气和水汽。其中，干气主要是O₂、N₂、CO₂等，而大气中的水汽是气态水。大气中的水汽含量很少，但是变化很大，其变化范围在0~4%之间，百分之九十九的水汽都集中在10公里以下的大气层。由于大气温度远在100℃以下，所以水常在气态，液态和固态之间转换。水汽在大气中随空间和时间变化非常大，是天气的具体表现，常以云、雾、雨、雪、霜、露等形式出现。水汽不但能迅速改变而吸收了大气中的热能，使地表温度改变，而且还能吸收五分之一左右的太阳辐射能量。在地气温度平衡过程中，能引起温室效应的水汽有重要 作用，云和雾气的形成与大气的化学成分会受到水汽变化的影响。因此，水汽观测是气 象学研究中的一项重要内容，无论对于天气、气候研究还是业务天气预报都非常关键^[1]。

如今，气象学上进行大气水汽含量测量的方法如表1^[2]：

表1 大气水汽含量测量的方法

1.2 地基GPS技术反演大气水汽含量的优势

国际上许多科学研究发现，地基GPS 技术是一种新型的、具有极大优势的测量水汽含量的方法。地基GPS 技术与其他测量水汽含量的方法对比，在许多方面占有优势，主要有^[1]：

1. 可全年二十四小时不间断自动观测，有较高的时间分辨率，基本不受气象因素影响；
2. 仪器在运转过程中维护简单，便宜；
3. 观测地区不会侧重那个区域，而是均匀辐射；
4. 随着科技进步，GPS技术也日趋成熟，测量精度也极大地提高了，这使地通过GPS监测大气水汽含量的精度也升高了；
5. 水汽含量的观测所需的数据可以从越来越多的GPS站点获取，降低了设备投入。

1.3 SAAS模型区域适用性分析的意义

天顶干延迟能通过探空数据或干延迟模型计算，只要总延迟值能准确估计，则湿延迟就能推算出来。大气水汽含量的解算需要湿延迟的加入，也就是说干延迟会极大地影响大气水汽含量。精确求取天顶干延迟能降低大气水汽含量的误差，这对了解水汽分布，精准天气预报等有重要的意义。

SAAS干延迟模型是一种通过已知地面气压、纬度和站点海拔解算干延迟的通用模型，但该模型是通过全球的气象资料拟合而成的，在全球大气状况差异大的条件下，该模型的精度就随地区不同而不同了。所以，为了得到高精度的干延迟值，本文就有必要分析SAAS模型的区域适用性。

2 地基GPS反演大气水汽含量原理

在GPS测量中，GPS信号进入大气层时，被带电粒子和水汽等折射，发生信号延迟。大气延迟的分类如图1。

总大气延迟

电离层延迟

对流层延迟

干延迟

湿延迟

大气水汽含量

转换系数

图1 大气延迟分类

电离层延迟主要是GPS信号穿过电离层时，受到带电粒子的作用，使信号偏移，发生信号延迟。根据理论研究，电离层的大气折射率与信号的频率有一定关联，用一定的设备测出信号频率，能消除电离层带来的误差。

对流层延迟是对流层中的气体和水汽等对GPS信号造成了延迟。对流层的大气情况极其复杂，随空间和时间发生变化，所以较之电离层延迟，对流层延迟很难消除。

根据已确定的GPS站点坐标和GPS卫星数据，可以计算出对流层的总延迟（ZTD）。

（1）

大气水汽含量由湿延迟（ZWD)和转换系数∏求出：

（2）

在对流层延迟中，湿延迟在大气中千变万化，无法拟合对应的模型，所以一般先求出干延迟，再求出湿延迟。

3 SAAS干延迟模型

干延迟是GPS信号穿过对流层时受到大气的作用，产生了延迟。干延迟分为干延迟和湿延迟，而干延迟只受温度和气压等影响，可以由适用模型求得，也可利用探空数据计算出来。

适用模型有很多种，其中有经典的三种：Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型。本文是探讨SAAS模型在纬度带，经度带和大地高等范围的精度分布，所以着重介绍SAAS模型的原理和方法。SAAS模型能很准确地求出干延迟，而且SAAS模型也不需知道测站的地面温度。

SAAS模型由萨斯塔莫宁等科学家提出，其中在天顶方向干延迟计算的公式是^[7]：

（3）

（4）

式中，ZHD是天顶干延迟，单位为mm；Ps是地表气压，单位为hPa；R的值为8.31 J·mol^-1·K^-1，是理想气体普适常数，是空气摩尔质量，等于28.9644 g·mol^-1，；为重力加速度。是关于测站纬度和大地高的函数，为GPS接收站的纬度（单位为弧度），为大地高（单位为km)。

4 基于探空数据干延迟计算

SAAS模型是国际上许多大气资料拟合而来的，在全世界内能求出高精度的大气水汽含量，但是在地区内水汽含量精度较低。SAAS模型是在理想的大气中推导出来的，但实际大气随空间和时间无规律改变。这样由SAAS 模型求出的干延迟值肯定有一定的误差。所以，可从若干个大气监测站得到探空资料，通过数据求出高精度的干延迟值^[4]。

大气延迟的路径表示如下：

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