本发明属于GNSS气象学领域，特别涉及一种新的估算对流层天顶静水延迟、天顶湿度延迟及大气加权平均温度的积分方法。
背景技术：
：：全球卫星导航系统(后简称GNSS)卫星信号经过对流层时，对流层对它产生传播速度延迟和传播路径弯曲延迟两部分影响。由此产生的路径延迟被称作对流层延迟。在天顶方向上，天顶湿度对流层延迟确定后，通过湿度转换因子，可以将其转换为大气可降水量(PrecipitableWaterVapor,PWV)。湿度转换因子是一个变量，通常可以把它表示为一个随大气加权平均温度变换的函数。因此，大气加权平均温度的精度直接影响到湿度转换因子的精度。再利用无线探空产品、无线掩星资料等高垂直分辨率的气象产品计算加权平均温度Tm时，水汽压会随高度呈现出近似指数的形式变化，故采用线性离散化的模型对加权平均温度进行积分会存在较大的误差。同时，估算天顶静水延迟(ZenithHydrostaticDelay，后简称ZHD)及天顶湿度延迟(ZenithWetDelay，后简称ZWD)时，若采用线性离散化的方法也会引入较大误差。技术实现要素：本发明要解决的技术问题是，针对当前存在水汽压“逆增层”和温度存在“逆温”的情况下，线性的离散化的方法对大气加权平均温度、天顶静水延迟及天顶湿度延迟进行估计时会引入较大的误差，提供一种新的估算大气加权平均温度、对流层天顶静水延迟及天顶湿度延迟的积分方法，用于解决目前利用探空资料、无线掩星资料等高垂直分辨率的大气产品采用线性离散化的方法估算大气平均温度、对流层天顶静水延迟及天顶湿度延迟误差较大的问题。为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种估算大气加权平均温度的积分方法，其特征在于包括如下步骤：首先根据相邻高度层内大气压强随高程近似指数的变化规律和大气温度随高程变化的近似线性变化的规律，获取大气压强P和大气温度T的垂直分布关系以及大气压强P和大气水汽压e的垂直分布关系所述垂直分布为在垂直于海表面的竖直方向海表面高度h上分布；其中，e为水汽压强；P为大气压强，e0和P0表示地表处的水汽压强和大气压强；γ定义为大气混合比指数；T0表示地表处的大气温度；g0为重力加速度；β表示温度递减率；然后，引入不同高度层hi(i＝0,1,2,3,…,n)的温度Ti与水汽压强ei影响，在高度范围[h1,h2]内对水汽压强和大气温度的比值e/T进行积分，并在高度范围[h1,h2]内对水汽压强和大气温度平方的比值e/T2进行积分；其中，h0表示地表处的海平面高度；之后，对上述垂直分布关系比值的两个积分分别进行线性离散化，估算得到大气加权平均温度为其中，ei和ei+1分别为第i层和第i+1层的水汽压强值；Ti和Ti+1分别为第i层和第i+1层的大气温度参数；hi和hi+1分别为第i层和第i+1层的海平面高度；该大气加权平均温度包括相邻两层水汽压强及大气温度的改变量，并分别为指数和线性变换的函数。进一步的，在高度范围[h1,h2]内对相邻两个高度层上大气压强与大气温度的关系P/T进行积分时，先将静水折射指数Ndh及湿度折射指数的Nwh估算模型表示为大气压强、大气水汽压强和大气温度的函数：其中，ρ为液态水的密度；Pd为干大气压；k1、k2、k3分别为常数，且k1＝77.604K/hPa,k2＝70.4K/hPa,k3＝3.739*105K/hPa；Rd和Rw分别为干大气气体常数和湿大气气体常数，且Rd＝287.058J·kg-1·K-1,Rw＝461.3762J·kg-1·k-1；之后，对上述静水折射指数Ndh及湿度折射指数的Nwh在海表面高度上h进行积分，将相邻两个高度层上大气压强与大气温度的关系P/T引入该估算模型，得到估算后的天顶静水延迟ZHD和天顶湿度延迟ZWD；其中，Pi和Pi+1分别为第i层和第i+1层的大气压强值；Ti和Ti+1分别为第i层和第i+1层的大气温度参数。由此，本发明提出顾及大气压强和水汽压参数在垂直方向上呈现近似指数的形式变化，对原有估算方法进行重组，在计算加权平均温度时考虑了相邻两高度层上水汽压及大气温度的改变量，并分别将其看作成指数和线性变换的函数。此外，在分别估算对流层ZHD和ZWD时，不需要事先求取静水折射指数及湿度折射指数的，直接根据相邻两层大气压强、水汽压强和大气温度的变换模型来估算。相对于现有估算模型和方法，本发明的方法更加客观准确。附图说明图1为本发明一个实施例的流程图。具体实施方式以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。首先根据无线探空产品、无线掩星产品和ERA-Interim产品提供的高垂直分辨率的大气压强、大气水汽压和大气温度的空间分布信息，研究它们之间在垂直方向上存在的近似的关系。在估算大气加权平均温度时，顾及了相邻两高度层上水汽压及大气温度的改变量，并将其分别看作为指数变换和线性变化的函数。在估算天顶对流层静水延迟和天顶对流层湿度延迟时，不需要事先估算大气静水折射指数和大气湿度折射指数，并考虑相邻高度层上，大气压强、大气水汽压和大气温度的改变，并将大气压强和水汽压都看作为折射变化的函数，把大气温度看作为线性变化的函数。计算加权平均温度Tm的函数模型用积分的形式可以表示为：其中，e表示水汽压强；T大气温度；h表示海平面高。由公式(1)可以看出Tm是一个积分量，与不同高度上的温度和水汽压相关。实际计算中，可采用高垂直分辨率的探空资料、无线掩星观测资料、ERA-Interim产品等。这些产品提供了从地表向上不同高度层hi(i＝0,1,2,3,…,n)的温度Ti与水汽压ei。对公式(1)中的积分进行线性离散化可以得到：通常情况下，水汽压e随高度呈现出近似指数的形式变化，故采用线性离散化的模型对公式(1)进行积分会存在较大的误差。为了减弱线性离散化对估算Tm的影响，我们对公式(1)进行了重新处理。首先，根据分析大量的探空产品、无线掩星产品及EAR-Interim产品中水汽压强和大气温度的垂直分布信息，以及大气压强和大气温度的垂直分布信息，并获取它们在垂直方向上存在的近似关系：T＝T0+β(h-h0)(5)其中，e为水汽压强；P为大气压强，e0和P0表示地表处的水汽压强和大气压强；γ定义为大气混合比指数；T0表示地表处的大气温度；h0表示地表处的海平面高度；g0为重力加速度；β表示温度递减率。根据式(3)、(4)和(5)可以得到：故在区间[h1,h2]中，对e/T的积分可以表示为：其中，h1和h2分别表示海平面高度为h1和h2的高度层；e1和e2分别表示海平面高度为h1和h2处的水汽压强；P1和P2分别表示海平面高度为h1和h2处的大气压强；T1和T2分别表示海平面高度为h1和h2处的大气温度；g1为海平面高度为h1处的重力加速度；为地理纬度。根据公式(6)和(7)，在区间[h1,h2]中，对e/T2的积分可以表示为：根据公式(7)和(8)，公式(1)可以离散化为：其中，ei和ei+1分别为第i层和第i+1层的水汽压强值；Ti和Ti+1分别为第i层和第i+1层的大气温度参数；hi和hi+1分别为第i层和第i+1层的海平面高度。公式(9)在估算Tm时，考虑了相邻两层水汽压强及大气温度的改变量，并分别将其看作成指数和线性变换的函数。当大气出现水汽“逆增层”现象和大气温度“逆温”的情况下，相对于公式(2),公式(9)估算的Tm精度更高。静水折射指数Ndh及湿度折射指数的Nwh估算模型可以表示为大气压强、大气水汽压和大气温度的函数：其中，ρ为液态水的密度；Pd为干大气压；k1、k2、k3分别为常数，且k1＝77.604K/hPa,k2＝70.4K/hPa,k3＝3.739*105K/hPa；Rd和Rw分别为干大气气体常数和湿大气气体常数，且Rd＝287.058J·kg-1·K-1,Rw＝461.3762J·kg-1·k-1。利用探空、无线掩星、ERA观测资料估算天顶静水延迟ZHD及天顶湿度延迟ZWD的函数模型如公式(13)和(14)所示：公式(13)和(14)对积分采用线性离散化的方法估算ZHD和ZWD，故其在计算的过程中也会引入较大的误差。因此，我们又给出了一种新的积分方法估算ZHD和ZWD。根据公式(3)、(4)、(5)、(7)、(8)、(10)、(11)和(12)，公式(13)和(14)可以转换为：由(4)可以得到：故在区间[h1,h2]中，对P/T的积分可以表示为：其中，P1和P2分别表示海平面高度为h1和h2处的大气压强；T1和T2分别表示海平面高度为h1和h2处的大气温度；其他字母表示同上。根据公式(7)、(8)和(18)，公式(15)和(16)可表示为：其中，Pi和Pi+1分别为第i层和第i+1层的大气压强；Ti和Ti+1分别为第i层和第i+1层的大气温度参数；其他字母表示同上。公式(19)和公式(20)分别估算ZHD和ZWD时，不需要求取静水折射指数Ndh及湿度折射指数的Nwh，直接根据相邻两层大气压强、水汽压强和大气温度的变换模型来估算。相对于公式(13)和(14)，当大气出现水汽“逆增层”现象和大气温度“逆温”变换时，分别利用公式(19)和公式(20)估算ZHD和ZWD的质量更好。以上实施例仅供说明本发明之用，而非对本发明的限制，有关
技术领域：
：的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变换或变型，因此所有等同的技术方案，都落入本发明的保护范围。当前第1页1 2 3 当前第1页1 2 3