CN110378540B - 一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度(Tm)模型。包括以下步骤：S1.获取广西北部湾地区MERRA‑2数据的格网点位置信息。S2.通过双线性内插的方法，进行数据源可靠性验证。S3.提取MERRA‑2分层数据，以及地表温度Ts数据。S4.分析可得，该地区Tm与Ts的非线性关系明显，传统线性方程的适用性较差。S5.采用非线性级数分析法，构建适用于广西北部湾地区大气加权平均温度模型。S6.通过构建的新模型计算高精度Tm并应用于反演大气可降雨量的研究。本发明构建了一种新的适用于广西北部湾地区Tm模型，具有较高的精度，可应用于该地区高精度、高时间分辨率GNSS大气水汽的监测，进而为广西北部湾地区暴雨等极端天气监测提供重要数据源。

Description

一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度计算方法

技术领域

本发明涉及全球导航卫星系统(GNSS)与气象学领域，特别是涉及一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度计算方法。

背景技术

大气水汽主要分布于对流层底部，在大气层的组成部分中占比仅为0.1％～0.3％，但其不仅是大气中最活跃的部分，也是影响大气垂直稳定度的重要因素之一。由于水汽含量与大气可降雨量具有明显的正相关，因此大气水汽含量一直都是天气预报与气象学研究的重要数据源。目前，常用的获取大气可降雨量的方法可分为无线电探空、卫星探测、GNSS等。其中，无线电探空的成本高、观测数量有限；卫星探测则受到天气的影响较大，限制因素较多；而GNSS具有高精度、高时空分辨率、全天候、低成本等优势，可成为一种强有力的大气探测手段。

利用GNSS反演大气水汽(Precipitable Water Vapor，PWV)的过程中，大气加权平均温度(Tm)是关键参数之一。目前，常用计算Tm值的方法为1992年Bevis提出的BEVIS模型。但鉴于我国地域辽阔，南北向跨度较大等特点，BEVIS模型在中国地区的精度仍有待进一步改进。有学者基于数学统计模型，证明了加权平均温度与地表温度之间的非线性关系，为后续加权平均温度新模型的构建提供了新的方向。此外，已有学者对中国地区的非线性模型适应性进行了研究，结果表明非线性模型在中国的大部分区域具有较好的适用性。

广西北部湾地区受亚热带季风气候的影响，易发生强对流天气，从而导致大气加权平均温度的非线性变化明显。通过利用高精度Tm模型反演出高精度、高时间分辨率的GNSS-PWV信息可为广西北部湾地区的暴雨灾害等自然灾害提供重要的数据源。因此，本发明提出了一种利用非线性分析的方法用于精化广西北部湾地区Tm模型，进而为广西北部湾地区的暴雨等灾害监测提供高精度、高时空分辨率的水汽信息。

发明内容

发明目的：广西北部湾地区属于亚热带季风气候，导致该地区的Tm与Ts具有显著的非线性关系，传统的线性Tm模型难以满足该地区的高精度GNSS水汽监测应用，针对这一现状，本发明的目的是为广西北部湾地区提供一种高精度的Tm模型，进而为广西北部湾地区提供高精度、高时空分辨率的GNSS水汽信息，提高该地区暴雨等灾害预报的准确性。

技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：

本发明所述的适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度计算方法，包括以下的步骤：

S1.MERRA-2数据是由NASA(National Aeronautics and Space Administration)提供的一种大气再分析产品，因其具有较高的时空分辨率，本发明拟将其作为数据源；

S2.中国气象数据网提供中国地面气象站逐小时实测资料。本发明选取北部湾地区附近气象站数据，作为检核MERRA-2数据在广西北部湾地区适应性。

S3.确定广西北部湾地区跨越的经纬度范围。

S4.Tm的计算公式：

其中e_i＝Sh*P/0.622

式中，T表示温度，h表示高度，e_i表示测站在天顶方向水气压，Sh为比湿，P为气压。

S5.提取2010-2017年覆盖广西北部湾地区内MERRA-2格网点数据，包含温度、压强、比湿、地表温度以及位势高信息。利用步骤S4中数值积分公式，求得0.5°*0.625°格网点归算到地表所对应6h分辨率的Tm，同时提取对应6h分辨率的地表温度信息。

S6.提取位于广西北部湾地区的中国气象数据网站点数据，获得对应站点于2010-2017年的温度、压强、比湿以及测站位置信息。

S7.利用双线性插值法，将中国气象数据网站点附近四个MERRA-2数据归算到对应站点位置上，对MERRA-2数据在广西北部湾地区的适用性进行分析确认。

S8.以平均偏差(BIAS)和均方根误差(RMSE)作为本发明对比分析的基本标准，计算公式为：

和

S9.根据广西北部湾地区的Tm和Ts相关系数分析可得，该地区Tm-Ts非线性变化明显，传统线性模型在该地区的适用性有待改进，且整体类似于多个正弦波简谐振动。故利用非线性分析法，构建一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度模型：

Tm＝a*cos(k*Ts)+b*sin(k*Ts)+A₀

上式中，Tm为大气加权平均温度(单位：K)，Ts为地表温度(单位：K)，a，b，A₀，k为模型的常数系数；

S10.展开步骤S9中Tm与Ts矩阵数列，将MERRA-2格网点通过数值积分求得的2010-2017年Tm与Ts数据带入，求解出相对于广西北部湾地区的a，b，k，A₀值，完成本发明建模过程。

S11.大气可降雨量与实际降雨量成正比，因此反演出高精度的PWV，可以有效提高该模型实际应用价值，其中PWV与大气湿延迟(Zenith Wet Delay，ZWD)的关系为：

式中，K为转换系数，Tm为加权平均温度(单位：Kelvin)，ρ_w为水密度常数(单位：g/m³)，R_v为水汽气体常数(单位：J/kg/K)，K1'、K2为大气折射常数(单位：K/hpa)。其中，Tm为计算PWV的唯一变量，因此Tm的精度对于PWV的精度影响比重较大。

S12.本发明所构建的一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度模型，可为该地区高精度、高时间分辨率的GNSS水汽监测提供一种高精度Tm数据，同时也为该地区暴雨等极端天气监测提供一种重要数据源。

附图说明

图1是本发明所构建的一种新的广西北部湾地区Tm模型流程图。

图2是广西北部湾地区所包含MERRA-2格网点的位置分布图。

图3是双线性插值示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方法，对本发明的技术方案作详细说明：

S1.MERRA-2数据是由NASA(National Aeronautics and Space Administration)提供的一种大气再分析产品，其空间分辨率为0.5°*0.625°，按等压层垂直分为42层，包含1h分辨率的地表资料、3h分辨率的分层资料以及6h分辨率的位势高信息等。因其具有较高的时空分辨率，本发明拟将其作为研究所用数据源。

S2.中国气象数据网提供中国地面气象站逐小时观测资料，广西地区具有75个气象站点。本发明选取北部湾地区附近气象站实测数据，作为检核MERRA-2数据于广西北部湾地区适应性的样本。

S3.广西北部湾地区纬度跨度为16.5°N-21°N，经度跨度为105°E-109.5°E。

S4.Tm的计算方法如公式(1)所示：

式(1)中，T表示温度(单位：K)，h表示高度(单位：m)，e_i表示测站在天顶方向水气压(单位：hpa)，计算公式如下：

e_i＝Sh*P/0.622  (2)

式(2)中，Sh为比湿，P为气压。

S5.提取广西北部湾地区内MERRA-2格网点于2010-2017年的数据，包含3h分辨率温度、压强、比湿的分层资料，1h分辨率的地表温度信息，以及6h分辨率的位势高信息。将分层资料数据带入公式(1)与公式(2)中，利用数值积分求得0.5°*0.625°格网点归算到地表所对应6h分辨率的Tm，同时提取对应6h分辨率的地表温度信息。

S6.提取广西北部湾地区内的中国气象数据网站点，获得对应站点于2010-2017年的温度、压强、比湿以及测站位置信息。

S7.获取中国气象数据网于广西北部湾地区范围内的站点平面位置信息，继而筛选出各站点周边最近的四个MERRA-2格网点，利用双线性插值法将周边四个MERRA-2格网点数据归算到对应中国气象数据网站点实测数据上，达到检核MERRA-2数据于广西北部湾地区适应性的目的。

双线性插值法其核心思想是在两个方向各进行一次线性插值，即为一种两个变量的插值函数线性差值拓展。假设想获得格网点f在点P＝(x,y)的值，且已知函数f在Q₁₁＝(x₁,y₁)、Q₁₂＝(x₁,y₂)、Q₂₁＝(x₂,y₁)和Q₂₂＝(x₂,y₂)四个点的值，点P、Q₁₁、Q₁₂、Q₂₁、Q₂₂位置见说明书附图图3。则可得表达式如下：

S8.将平均偏差(BIAS)以及均方根误差(RMSE)作为本发明对比分析的基本标准，计算公式如下：

研究发现MERRA-2数据在北部湾地区具有较好的适应性，可以作为本发明所用的研究数据源。

S9.根据广西北部湾地区的大气加权平均温度与地表温度的整体变化分析可得，该地区的Tm-Ts非线性关系明显，类似于多个正弦波的简谐振动集成，形如

其中A为振幅，ω为角频率，A₀属于初相位。

周期为2l的周期函数f(x)若满足收敛定理的条件，则可将其级数展开如下：

其中，

近年有学者在数理统计的基础上证明了Tm与Ts之间的非线性关系，开拓了新的Tm建模研究方向，随后其他学者对中国地区Tm模型非线性的适用性进行分析，结果表明非线性Tm模型能够很好地适用于大部分中国地区。本发明将大气加权平均温度Tm作为上式待求值f(x，y)，地表温度Ts作为自变量t，进而构建广西北部湾地区Tm非线性级数基本表达式：

Tm＝a*cos(k*Ts)+b*sin(k*Ts)+A₀  (8)

式中，a，b，A₀，k为模型的常数系数。

S10.鉴于公式(8)中的Tm和Ts均表示2010-2017年的矩阵数列，代入上式可得：

式(9)中，

表示各个格网点提取的大气加权平均温度的时间序列矩阵，n表示时间分辨率为6h的时间序列。a,b为比例系数，A₀为常数。

将积分计算所得MERRA-2格网点Tm数据以及Ts数据，带入公式(9)中得出相对于广西北部湾地区的a，b，k，A₀值，完成本发明的建模过程。

S11.大气水汽含量(Precipitable Water Vapor，PWV)定义为单位面积上的垂直空气柱内所有的大气中的全部水汽凝结成水后的高度。经学者研究发现PWV与实际降雨量成正比，因此反演出高精度的PWV，可以有效提高该模型在实际降雨中的应用，利用地基GNSS观测值计算PWV的公式：

式(12)中，K为转换系数，ZWD为对流层天顶湿延迟，ρ_w为水密度常数，R_v为水汽气体常数，K’₁，K₂为大气折射常数，Tm为式中的唯一变量。

S12.通过步骤S10所构建的大气加权平均温度模型，可以计算出广西北部湾地区高精度Tm值，继而带入公式(12)中，即可得该地区所对应的高精度PWV值。

因此，本发明所构建的一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度模型，不仅能够为该地区GNSS气象学研究提供一种高精度Tm数据，同时也为该地区实际降雨量分析提供一种重要的参考数据源。

Claims (1)

1.一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度计算方法，其特征包含以下步骤：

S1.将MERRA-2数据作为数据源，空间分辨率为0.5°*0.625°，按等压层垂直分为42层，包含1h分辨率的地表资料、3h分辨率的分层资料以及6h分辨率的位势高信息；

S2.中国气象数据网提供中国地面气象站逐小时观测资料，包含2171个站点信息，选取北部湾地区附近气象站实测数据，包含测站气压、温度以及比湿信息，作为检核MERRA-2数据于广西北部湾地区适应性的样本；

S3.根据区域划分可得，广西北部湾地区纬度跨度为16.5°N-21°N，经度跨度为105°E-109.5°E即为本发明的研究区域；

S4.加权平均温度Tm模型的计算方法如公式(1)所示：

式(1)中，T表示温度(单位：K)，h表示高度(单位：m)，e_i表示测站在天顶方向水气压(单位：hpa)，计算公式如下：

e_i＝Sh*P/0.622                                        (2)

式(2)中，Sh为比湿，P为气压；

S5.MERRA-2数据包含3h分辨率温度、压强、比湿的分层资料，1h分辨率的地表温度信息，以及6h分辨率的位势高信息，首先提取广西北部湾地区范围内站点2010-2017年的数据，然后将各分层资料数据带入公式(1)与公式(2)中，利用数值积分求得0.5°*0.625°格网点归算到地表所对应6h分辨率的Tm，同时提取对应6h分辨率的地表温度信息；

S6.提取2010-2017年中国气象数据网测站位置信息，以及6h分辨率的温度、压强、比湿信息；

S7.双线性插值法其核心思想是在两个方向各进行一次线性插值，即为一种两个变量的插值函数的线性差值拓展，假设想获得格网点f在点P＝(x,y)的值，且已知函数f在Q₁₁＝(x₁,y₁)、Q₁₂＝(x₁,y₂)、Q₂₁＝(x₂,y₁)和Q₂₂＝(x₂,y₂)四个点的值，则可得表达式如下：

利用双线性插值法将步骤S6提取的站点周边四个MERRA-2格网点数据归算到对应中国气象数据网站点实测数据上，达到检核MERRA-2数据于广西北部湾地区适应性的目的；

S8.将平均偏差(BIAS)以及均方根误差(RMSE)作为对比分析的基本标准，计算公式如下：

研究发现MERRA-2数据在北部湾地区具有较好的适应性；

S9.利用MERRA-2数据研究发现广西北部湾地区的Tm-Ts关系，类似于多个正弦波的简谐振动集成，形如

非线性关系明显，传统的线性模型适用性较差；

当周期为2l的周期函数f(x)若满足收敛定理的条件，则可将其级数展开如下：

其中，

将大气加权平均温度Tm作为上式待求值f(x，y)，地表温度Ts作为自变量t，进而构建广西北部湾地区Tm非线性级数基本表达式：

Tm＝a*cos(k*Ts)+b*sin(k*Ts)+A₀                             (8)

式中，a，b，A₀，k为模型的常数系数；

S10.将Tm与Ts的时间序列矩阵，代入上式可得：

将积分计算所得MERRA-2格网点于2010-2017年Tm数据以及Ts数据，带入公式(9)中得出相对于广西北部湾地区的a，b，k，A₀值，完成建模过程；

S11.大气水汽含量(Precipitable Water Vapor，PWV)定义为单位面积上的垂直空气柱内所有的大气中的全部水汽凝结成水后的高度，经学者研究发现PWV与实际降雨量成正比，因此反演出高精度的PWV，可以有效提高该模型在实际降雨中的应用，地基GNSS估计PWV的计算公式为：

式(10)中，K为转换系数，ZWD为对流层天顶湿延迟，ρ_w为水密度常数，R_v为水汽气体常数，K’₁，K₂为大气折射常数，Tm为式中的唯一变量；

S12.通过步骤S10所构建的大气加权平均温度模型，可以计算出广西北部湾地区高精度Tm值，继而带入公式(10)中，即可得该地区所对应的高精度PWV值。

Images