張雙成 張鵬飛 范朋飛
(長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院,西安 710054)
GPS對流層改正模型的最新進(jìn)展及對比分析*
張雙成 張鵬飛 范朋飛
(長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院,西安 710054)
對流層延遲是目前GNSS導(dǎo)航定位的主要誤差源之一。隨著導(dǎo)航用戶對精度要求的不斷提高和對大氣研究的不斷深入,近年來國內(nèi)外相繼提出了UNB3m、EGNOS和SHAO等多種對流層改正模型。在分析多種對流層模型異同點的基礎(chǔ)上,利用3個IGS站的GPS觀測數(shù)據(jù)對多個模型的精度進(jìn)行了系統(tǒng)的比對分析。
全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng);對流層改正模型;EGNOS模型;UNB3m模型;SHAO模型
隨著全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)GNSS(Global Navigation Satellite System)建設(shè)步伐的快速推進(jìn),GNSS空間定位技術(shù)得到越來越廣泛的應(yīng)用,特別是基于其導(dǎo)航、定位和授時的強(qiáng)大功能,在衛(wèi)星測控、精確制導(dǎo)、精密定位等眾多領(lǐng)域發(fā)揮著日益巨大的作用[1]。隨著用戶對GNSS導(dǎo)航定位精度要求的不斷提高,對流層折射延遲逐漸成為當(dāng)前GPS導(dǎo)航定位中最大的誤差源。
針對對流層折射誤差改正,國內(nèi)外諸多學(xué)者做了大量研究,并提出了很多方法,如射線軌跡法、模型改正法、映像函數(shù)法、差分法和參數(shù)估計法等[2]。近幾年又提出了新的GPS對流層延遲改正模型UNB3m、EGNOS等[3-5]和具有中國地域特色的對流層天頂延遲改正模型SHAO[6]。
對于GNSS實時導(dǎo)航定位用戶來說,如何建立一個適用于多種導(dǎo)航定位用戶精度需求的實時大區(qū)域?qū)α鲗诱凵涓恼P?即預(yù)報模型),是GNSS系統(tǒng)建設(shè)和導(dǎo)航用戶甚為關(guān)心的熱點研究問題。本文在分析對流層延遲誤差機(jī)理的基礎(chǔ)上,對對流層延遲改正模型的最新進(jìn)展及其各模型(SAAS、UNB3m和EGNOS)的適用性進(jìn)行了分析。
對流層延遲誤差是GNSS導(dǎo)航定位的一項主要誤差源。隨衛(wèi)星高度角的降低而增大,特別是對于低高度角情況,中緯度地區(qū)對流層延遲誤差可達(dá)30~40 m。由于對流層折射對GPS信號傳播的影響非常復(fù)雜,導(dǎo)航用戶一般只能采用建立改正模型對觀測值進(jìn)行修正,以削弱對流層大氣的影響[7,8]。沿信號斜路徑方向上的GPS對流層延遲改正公式為:
式中,dtrop為斜路徑對流層的總延遲量為對流層天頂方向的干延遲,mhyd為對流層干延遲的映射函數(shù)為對流層天頂方向的濕延遲,mwet為對流層濕延遲的映射函數(shù)。
基于對流層模型改正算法,國際上建立了多種對流層天頂延遲改正模型。該類模型大體上屬于綜合模型,即通過對誤差特性、機(jī)制以及產(chǎn)生原因的研究,采用大量觀測數(shù)據(jù)的分析與擬合而建立起來的半經(jīng)驗半理論公式。目前得到國內(nèi)外公認(rèn),應(yīng)用最廣泛的是Saastamoinen模型(簡稱SAAS)[2]。SAAS模型需提供實測的氣象參數(shù)(若用標(biāo)稱氣象參數(shù)計算精度較差),在一定程度上無法滿足廣大實時導(dǎo)航定位用戶的精度需要。針對SAAS模型的不足,Paul Collins等[3]利用1966美國標(biāo)準(zhǔn)大氣資料推出了UNB3模型,1999年P(guān)enna等人[5]利用1°×1°網(wǎng)格的歐洲中尺度數(shù)值預(yù)報中心ECMWF資料推出了類似于UNB3的EGNOS模型。
SAAS模型主要采用三角函數(shù)進(jìn)行展開并逐項積分而得到對流層天頂總延遲ZTD:
式中P0為地面氣壓(mbar),T0為地面溫度(℃),e0為地面水氣壓,rh為相對濕度,f(φ,h)為地球自轉(zhuǎn)所引起重力加速度變化的修正,φ為測站的地心大地緯度,h為測站大地高。
若測站沒有實測氣象數(shù)據(jù),利用SAAS模型計算對流層天頂延遲所需的氣象參數(shù)可通過加拿大新布朗斯威克大學(xué)提供的標(biāo)準(zhǔn)大氣參數(shù)DIPOP模型計算[7]:
式中的初始標(biāo)準(zhǔn)參考大氣參數(shù)為 P0=1 013.25 mbar,e0=11.691 mbar,T0=288.15 K,h為海拔高(m)。
SAAS模型中的天頂干延遲Δdz,d和天頂濕延遲Δdz,w分別為:
由式(5)~(7)可知:沒有實測氣象數(shù)據(jù)時,采用上述公式得到的氣象數(shù)據(jù)未考慮其隨季節(jié)和緯度的變化,導(dǎo)致每年SAAS模型的天頂對流層延遲總是一個常數(shù),從而無法反映對流層延遲隨季節(jié)的變化。
針對SAAS模型中氣象參數(shù)在使用上的不足,Paul Collins等[3]利用1966美國標(biāo)準(zhǔn)大氣資料推出了UNB3模型,推導(dǎo)了5個氣象參數(shù)的平均值以及周年變化振幅,全球緯度每15°給出一組,用戶可以根據(jù)自己的緯度和時間,利用余弦函數(shù)計算所需要的氣象參數(shù),以便確定大氣延遲[9]。
UNB3天頂延遲模型中氣象參數(shù)值是從海平面處起算的,包括大氣壓、溫度、水氣壓、溫度變化率和水氣壓變化率,這些氣象參數(shù)值以測站處的大地緯度和測量時間為依據(jù),參照文獻(xiàn)[4]表1中的氣象參數(shù)格網(wǎng)值進(jìn)行內(nèi)插獲取:
式中φ為插值點的大地緯度,i為距離插值點最近的格網(wǎng)點緯度標(biāo)記,Lati為處的大地緯度。
結(jié)合文獻(xiàn)[4]表1中的氣象參數(shù),任何一點的氣象參數(shù)可以利用
計算得到。式中doy為年積日。
UNB3模型的干延遲與濕延遲為:
式中,K1=77.60 k mbar-1,=16.6 k mbar-1,K3= 377 600 k mbar-1,R=287.054 J/Kgk-1),H為用戶高程(m)。
采用UNB3模型,基于緯度和年積日內(nèi)插獲取的水氣壓經(jīng)過計算,再轉(zhuǎn)換為大氣相對濕度時,部分緯度的大氣濕度會超過100%(圖1),這與實際情況不符。因此,Leandro等人[4]提出了改進(jìn)的UNB3m模型。在UNB3m模型中,參照文獻(xiàn)[4]表2中的數(shù)據(jù)先將大氣相對濕度按緯度和年積日內(nèi)插,然后依據(jù)式(15)給出的大氣相對濕度Hum與水氣壓e0的轉(zhuǎn)換關(guān)系,計算出內(nèi)插點的水汽壓e0
圖1 通過內(nèi)插的水汽壓計算的大氣相對濕度分布Fig.1 Relative atmosphere Humidity values calculated by interpolating vapor pressure
類似UNB3m模型的構(gòu)建方法,1999年歐盟推薦了利用1°×1°網(wǎng)格的歐洲中尺度數(shù)值預(yù)報中心ECMWF資料發(fā)展起來的EGNOS模型。EGNOS模型在各個15°緯度網(wǎng)格點上提供了與UNB3m同樣的5個氣象參數(shù)在平均海平面上的值,用戶根據(jù)自己的緯度和年積日利用余弦函數(shù)計算出自己所需要的氣象參數(shù),進(jìn)而基于高程改正計算對流層天頂延遲[5,10]。EGNOS模型已由歐盟廣域增強(qiáng)EGNOS系統(tǒng)推薦,成為目前全球廣泛應(yīng)用的對流層延遲改正模型。EGNOS模型的主要特點是計算天頂延遲時無需實測的氣象數(shù)據(jù)。
基于EGNOS模型獲取對流層天頂延遲的計算流程為:首先基于測站的緯度和年積日求得平均海平面的5個氣象參數(shù),基于此計算相應(yīng)的平均海平面的天頂延遲;然后由測站的高程計算測站處的對流層天頂延遲。EGNOS模型能較好地描述平均對流層延遲。由平均海平面的天頂延遲計算接收機(jī)處的天頂延遲為:
式中,ddry是天頂干延遲,dwet是天頂濕延遲,H是接收機(jī)對海平面的高度(m),T是平均海平面的溫度(K),β是溫度下降率(K/m),λ是水蒸氣濕度下降率,g=9.806 5 m/s2,Rd=287.054 J/Kg-2K,zdry和zwet是平均海平面的干、濕延遲,為:
式中,K1=77.604 K/mbar,K2=382 000 k2/mbar,gm=9.784 m/s2,P為平均海平面氣壓,e是平均海平面水汽壓。
ENNOS模型平均海平面5個氣象參數(shù)P、T、e、β、λ的計算公式為:
式中,ξ(φ,D)為5個氣象參數(shù),它僅與測站的緯度φ和觀測的年積日有關(guān),ξ0(φ)為各氣象參數(shù)的年平均值,Δξ(φ)為各氣象參數(shù)的季節(jié)變化值,Dmin為各氣象參數(shù)的年變化最小值年積日(北半球Dmin=28,南半球Dmin=211),ξ0(φ)和Δξ(φ)可以由緯度在(φ-Δφ,φ+Δφ)內(nèi)的全球(或某區(qū)域)平均海平面的各氣象參數(shù)擬合求得,參考文獻(xiàn)[10]中表1、表2分別給出了不同緯圈5個氣象參數(shù)的年平均值和季節(jié)變化值[10]。
EGNOS模型計算的天頂延遲的精度與具有實測氣象參數(shù)的SAAS模型相當(dāng),無明顯的系統(tǒng)偏差,平均RMS僅為5 cm,遠(yuǎn)高于用標(biāo)準(zhǔn)大氣參數(shù)的SAAS模型計算的精度[10]。
文獻(xiàn)[10]與文獻(xiàn)[11]僅對Hopfield、Saastamoinen、EGNOS模型進(jìn)行了比對分析,并得到了一些有意義的結(jié)論,但尚未對SAAS、UNB3m和EGNOS進(jìn)行比對分析,本文將對其進(jìn)行全面的比對分析。依據(jù)SAAS、UNB3m和EGNOS模型的構(gòu)建方法可知:3種模型最大的區(qū)別在于考慮大氣參數(shù)的詳細(xì)程度,以及與測站高程和年積日的關(guān)系。為了進(jìn)一步驗證上述各模型修正對流層折射延遲的精度,本文利用多個GPS測站及其并址的氣象觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行比對分析??紤]到不同模型可能在不同地理位置精度上存在的差異,不失代表性地選取2010年3個IGS跟蹤站(中國WUHN站(北緯31°)、北美P047 (北緯48°)、北美WILL(北緯52°))全年觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗比對分析。
圖2 各模型獲取的WUHN的ZTDFig.2 ZTD of WUHN with four models
為了分析各模型獲取對流層天頂總延遲ZTD的精度,針對WUHN和WILL這兩個站(P047站缺少IGS提供的真值),分別利用SAAS、UNB3m和EGNOS模型獲取各站的天頂總延遲ZTD,且以IGS分心中心CODE提供的參數(shù)估值ZTD作為真值(精度優(yōu)于2cm)進(jìn)行比對分析(圖2和圖3)。為了更進(jìn)一步分析各模型獲取對流層天頂干延遲ZHD和濕延遲ZWD的精度,根據(jù)P047站提供的氣象觀測數(shù)據(jù)對天頂總延遲進(jìn)行了分離(WUHN和WILL站缺氣象數(shù)據(jù)),分別獲取了各站對應(yīng)的干、濕延遲量(圖4和圖5)。圖2與圖5中綠色直線表示SAAS模型值、藍(lán)色粗線表示EGNOS模型值、紅色細(xì)線表示UNB3m模型值、黑色散點圖表示CODE分析中心提供的參考值。
由圖2~5的對比結(jié)果可以看出:
圖3 各模型獲取的WILL的ZTDFig.3 ZTD of WILL with four models
圖4 各模型獲取的P047站的ZHDFig.4 ZHD of P047 with four models
圖5 各模型獲取的P047站的ZWDFig.5 ZWD of P047 with four models
1)各圖顯示基于SAAS模型獲取的對流層折射延遲量為一常數(shù),因為常用的SAAS模型通常采用初始標(biāo)準(zhǔn)大氣參數(shù)解算,且無法反映對流層延遲量的年周期變化,導(dǎo)致該模型值與IGS分析中心提供的參考值偏差很大,從而反映出該模型精度很差。
2)各圖顯示EGNOS和UNB3m模型精度相當(dāng),基于兩個模型獲取的對流層參數(shù)與IGS分心中心CODE提供的參考值吻合的很好,均能正確反映出大氣的年周期性變化。
3)圖2與圖3顯示EGNOS和UNB3m在北美WILL站與IGS參考值擬合優(yōu)于WUHN站,原因在于兩模型獲取的大氣參數(shù)主要來自于北半球高緯度的北美和歐洲地區(qū)所致。
4)圖4與圖5顯示EGNOS和UNB3m模型獲取的對流層干延遲量差別很小,而對應(yīng)的濕延遲差別較大,主要是因為對流層折射量的變化主要在于濕分量雖然量級小但變化復(fù)雜。
5)各圖顯示結(jié)果可知由于EGNOS和UNB3m兩個模型詳細(xì)考慮了大氣參數(shù)的地理位置緯度、高程與年周期的變化,且模型計算簡單,預(yù)設(shè)參數(shù)不多,可作為高精度全球通用模型。
6)由圖2~5可知,目前對流層模型改正精度主要受天頂濕延遲精度影響,因此參照SHAO模型,可基于天頂濕延遲時間序列來精化我國對流層改正模型。
通過對比分析可知,EGNOS和UNB3m模型較常用的SAAS模型具有更高的精度,兩模型不僅顧及了大氣參數(shù)的年周期變化,還顧及了測站的地理位置,且模型計算簡單,從而使得這兩個模型成為目前首選的高精度全球?qū)α鲗诱凵涓恼P?。由?個模型均是全球性的平均對流層大氣延遲改正模型,只能反映全球性對流層大氣時空變化的概貌,特別適合于北美(UNB3m模型)和歐洲(EGNOS模型)地區(qū),但不可能反映區(qū)域性對流層大氣變化特征,特別是針對我國復(fù)雜的地理地貌,無法獲取我國區(qū)域高精度的對流層折射延遲量。因此,為了構(gòu)建適合中國區(qū)域的高精度對流層改正模型,因綜合利用覆蓋中國區(qū)域的多年連續(xù)的GPS跟蹤站數(shù)據(jù)和并址的氣象觀測數(shù)據(jù),結(jié)合SHAO模型在深入分析天頂濕延遲時間序列變化規(guī)律基礎(chǔ)之上對現(xiàn)有的對流層改正模型進(jìn)行精化,使之更好的服務(wù)于我國正在建設(shè)的北斗二代衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)。
致謝 衷心感謝美國MIT授權(quán)使用GAMIT/GLOBK軟件;感謝IGS分析中心CODE提供的GPS數(shù)據(jù)及對流層產(chǎn)品;感謝加拿大UNB大學(xué)提供的UNB3m模型的源代碼!
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RECENT PROGRESS AND COMPARATIVE ANALYSIS OF TROPOSPHERIC CORRECTION MODELS BASED ON GPS
Zhang Shuangcheng,Zhang Pengfei and Fan Pengfei
(College of Geology Engineering and Geomantic,Chang’an University,Xi’an 710054)
The tropospheric delay is the main error for GNSS navigation and positioning.Along with the accuracy improved and deep research,the UNB3m,EGNOS,SHAO,etc.tropospheric models were proposed in recent years.Three IGS stations are used to analyzed the accuracy of these models.The results offer some valuable information for COMPASS navigation users.
GNSS;tropospheric model;EGNOS model;UNB3m model;SHAO model
1671-5942(2012)02-0091-05
2011-10-12
國家自然科學(xué)基金(41104019,40902081,41072266);中國氣象局武漢暴雨研究開放基金(IHR2009K02);中國地調(diào)局項目(1212011220186)
張雙成,男,1979年生,博士,現(xiàn)主要從事高精度GNSS數(shù)據(jù)處理及GPS大氣探測研究.E-mail:shuangcheng369@vip.163.com
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