长三角地区GNSS大气水汽转换系数模型精化研究

侯晓玲 张雯雯 李 黎，2 周嘉陵 刘 宇 高 颖 管仲培

1 苏州科技大学环境科学与工程学院，苏州市学府路99号，215009 2 苏州科技大学北斗导航与环境感知研究中心，苏州市学府路99号，215009 3 江苏省气象科学研究所，南京市昆仑路16号，210009

水汽主要分布在对流层底部，是大气变化监测中极为重要的气象参数之一，因此获取高时空分辨率的水汽资料对气象预报和气候监测具有重要意义[1]。获取水汽资料的传统手段主要包括探空气球、微波辐射计和红外遥感等，这些观测方法存在时空分辨率低、成本较高或工作量大等问题。随着GNSS技术的发展，利用地基GNSS站能反演得到高时空分辨率的大气可降水量(precipitable water vapour, PWV)[2]。由GNSS得到的天顶总延迟(zenith total delay, ZTD)减去天顶干延迟(zenith hydrostatic delay, ZHD)得到天顶湿延迟(zenith wet delay, ZWD)，ZWD，乘以水汽转换系数(K值)就可以获得GNSS-PWV，可见K值是地基GNSS-PWV反演中的一个关键参数。

文献[2]首次利用探空资料建立加权平均温度(Tm)与地表温度(Ts)的关系模型，再通过将Tm值转换为K值来实现任意位置的K值计算；文献[3-4]利用探空资料建立了几种全球非气象参数Tm模型，但是这些模型在局部地区的适用性有待进一步验证。目前能够利用积分法精确获得K值[5]，但因计算较复杂，已经不能满足实时发展的要求。文献[6]利用中国地区84个探空站2010～2015年的探空数据计算K值，分析其时空变化特征，得出一种仅与地理位置信息和年积日有关的改进的K值模型，发现K值随纬度和高程的增大而明显减小；文献[7-8]在中国低纬度地区和新疆地区建立精化Emardson模型，并取得较好的精度；……