0 引言

    霧霾是特定氣候條件與人類活動相互作用的結(jié)果。高密度人口的經(jīng)濟及社會活動必然會排放大量細顆粒物（PM 2.5），一旦排放超過大氣循環(huán)能力和承載度，細顆粒物濃度將持續(xù)積聚，此時如果受靜穩(wěn)天氣等影響，極易出現(xiàn)大范圍的霧霾。近幾年來霧霾天氣越來越受到人類重視，許多城市都受到霧霾天氣的困擾，在霧霾到來之際，空氣質(zhì)量極差，能見度也受到霧霾嚴重程度影響而降低。更重要的是，霧霾天氣空中浮游大量塵粒和煙粒等有害物質(zhì)，會對人體的呼吸道造成傷害，甚至引發(fā)肺部癌變的風險。采用合理手段對霧霾天氣進行監(jiān)測顯得必要而緊迫。在全球?qū)Ш叫l(wèi)星定位系統(tǒng)發(fā)展成熟的今天，已經(jīng)實現(xiàn)利用GNSS進行對流層水汽反演并且基本滿足數(shù)值天氣預(yù)報要求。這使得結(jié)合全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)實現(xiàn)對霧霾天氣的監(jiān)測成為可能^[1-2]。

    另外，國內(nèi)外學者在利用精密單點定位技術(shù)估計天頂對流層延遲方面做出了許多的研究工作^[3-4]，研究多是基于單系統(tǒng)^[5-6]。相對于單系統(tǒng)，利用多星座組合系統(tǒng)進行對流層監(jiān)測能夠有更多的數(shù)據(jù)來源，有利于獲得高精度的對流層延遲信息^[7-8]。

    基于此，本文利用GPS/GLONASS雙系統(tǒng)組合精密單點定位方法，結(jié)合北京地區(qū)霧霾時段IGS測站數(shù)據(jù)研究霧霾天氣對對流層延遲的影響，并利用IGS延遲產(chǎn)品對延遲影響程度進行評估。

1 GPS/GLONASS組合精密單點定位估計

    通過精密軌道和鐘差，利用偽距和相位的雙頻消電離層組合觀測值，估計測站坐標、接收機鐘差、天頂對流層延遲和整周模糊度等參數(shù)。GPS/GLONASS無電離層組合觀測模型如下^[9-10]：

式中，gps和glo分別代表GPS衛(wèi)星和GLONASS衛(wèi)星，P_IF和Φ_IF為偽距和相位消電離層觀測值。f_i為L_i載波頻率(i=1，2)，P_i和Φ_i為L_i載波上偽距和相位觀測值(i=1，2)，ρ為衛(wèi)星到測站幾何距離，c為光速，T_r為接收機鐘差，M為映射函數(shù)，d_zwd為天頂方向?qū)α鞒萄舆t，N_IF為消電離層組合模糊度，ε為觀測噪聲及其他殘差。 

2 研究數(shù)據(jù)

    污染物在清晨即7：00～8：00 am間開始迅速增加，到10：00開始進入線性增加期，而到傍晚時分開始下降，并于晚間回歸較低的值。因為白天在水氣和陽光的作用下，一次排放的污染物發(fā)生二次反應(yīng)，從而快速積累，而人的活動也在白天達到高峰，排放物的增加和積累促使污染在下午達到高峰；而晚間，由于光照的減少，二次反應(yīng)降低，排放也因為人們的活動減少而降低，從而使得空氣污染得到緩解。但是北京的霧霾曲線則與普通的空氣污染曲線不同，空氣污染往往在晚間達到峰值，而白天則處于不斷積累的過程中。表明北京的空氣污染有其特殊性。

    根據(jù)北京近年來霧霾發(fā)生的情況，通過查閱分析過去歷史氣象資料可知，2015年11月底，北京經(jīng)歷了2015年以來最嚴重的一輪空氣重污染。11月27日14時啟動空氣重污染黃色預(yù)警；29日上午10時升級為橙色預(yù)警，12月1日解除，共持續(xù)了106個小時(4天零10個小時)。在12月7日北京更是啟動歷史上首個重污染紅色警報。2014年10月8日～12日北京霧霾污染為嚴重污染級別，PM2.5也達到300 μg/m³以上。2013年1月的30天里北京有26天出現(xiàn)霧霾天氣，其中10日～14日最為嚴重，有兩天為嚴重污染，3天為重度污染^[11]，其中12日最為嚴重，PM2.5甚至短暫達到1 000 μg/m³。

    本文選取北京2015年11月27日～12月7日，2014年10月7日～14日，2013年1月10日～14日這三個時間段的霧霾天氣為研究對象，利用分布在北京地區(qū)的IGS站點BJFS站的觀測數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采樣間隔為30 s，采用IGS提供的精密星歷通過GPS/GLONASS組合精密單點定位模型進行解算，估計天頂對流層總延遲量。并利用IGS提供的BJFS站氣象觀測數(shù)據(jù)計算靜力學延遲，也即對流層干延遲分量。將估計的天頂對流層總延遲減去干延遲分量，得到濕延遲分量，再通過轉(zhuǎn)換因子便可轉(zhuǎn)換為可降水量信息。

3 組合模型估計天頂對流層延遲可靠性驗證

    利用IGS提供的對流層延遲產(chǎn)品來評估GPS/GLONASS組合精密單點定位估計的對流層延遲精度。并對比GPS單系統(tǒng)站點數(shù)據(jù)解算得到的天頂對流層延遲估計值，驗證GPS/GLONASS組合精密單點定位計算的天頂對流層延遲估計值的可靠性。

    圖1給出了北京近三年霧霾天氣BJFS站各5天的PPP估計的天頂對流層延遲與IGS差值的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，由圖可以得到PPP的估計值與IGS產(chǎn)品存在偏差，但總體上與IGS產(chǎn)品結(jié)果相符。另外可以看出與GPS相比，GPS/GLONASS組合精密單點定位估計的ZPD值同IGS具有更好的一致性。由此可以說明雙系統(tǒng)組合模型的ZPD估計值是可靠的。

4 霧霾天氣對GPS/GLONASS組合定位天頂對流層延遲影響

4.1 2015年霧霾時段

    由圖2可以看出， 11月27日（0時）開始ZPD值達到2.44 m，隨后幾天呈逐步下降趨勢，并在12月1日（100 h左右）降至最低值。從1日～7日，天頂對流層延遲值又逐漸呈上升趨勢，甚至達到11月27日天頂對流層延遲量水平。這也與7日北京啟動歷史上首個重污染紅色警報相一致。

    從圖3可知， 27日當天ZPD總體呈上升趨勢，27日凌晨到上午7時，ZPD值從2.43 m下降至2.423 m，隨后急劇上升，下午15時左右延遲量達到白天最大值，這與北京市27日14時啟動空氣重污染黃色預(yù)警時間相一致。15時～21時延遲量略有下降，21時后直到28日凌晨對流層天頂延遲呈顯著上升趨勢并達到當日峰值。根據(jù)北京空氣污染特性，北京空氣污染往往在晚間達到峰值，而白天則處于不斷積累的過程中。27日的ZPD變化值很好體現(xiàn)了單日霧霾發(fā)生時間段與天頂對流層延遲變化走勢的一致性。

    圖4所示為12月1日當天的天頂對流層延遲變化情況，天頂對流層延遲在當天上午7時左右降至最低，隨后逐步上升直到晚間達到當日峰值，再一次體現(xiàn)了單日霧霾發(fā)生時間段與天頂對流層延遲變化走勢呈一致性。但相對于前幾日，1日ZPD估計值仍處于較低值，這與北京市12月1日解除霧霾污染橙色預(yù)警相一致。

    總體而言，這段時間霧霾天氣對GPS/GLONASS組合定位天頂對流層延遲影響與實際霧霾天氣變化相一致。

4.2 2014年霧霾時段

    圖5可看出，從10月7日(0 h)到11日凌晨(100 h)這段時間，對流層天頂延遲在緩慢上升，總體變化較為平穩(wěn)，在2.357～2.367 m之間。11日～12日(120 h)ZPD變化明顯，20小時內(nèi)從2.36 m升到2.388 m，并且在12日整日維持在較高水平。12日過后從13日開始，ZPD呈明顯下降趨勢。

    總體而言，從7日～12日估計的天頂對流層延遲呈逐步上升趨勢，且在12日達到峰值，這與北京氣象局發(fā)布的8日～12日北京霧霾污染為嚴重污染級別相一致。

4.3 2013年霧霾時段

    從圖6中可以看出整個1月份除了1日(0～25 h)、6日(100～125 h)、7日(125～150 h)、18日(400～425 h)、25日(570～600 h)這4個時間段的ZPD較低外，其他時間的天頂對流層延遲估計值都相對偏高，且每日變化差距都較大。這與歷史氣象資料指出的“2013年1月30天里北京有26天出現(xiàn)霧霾天氣”相一致，并且由此可以推斷5天沒有出現(xiàn)霧霾的天氣應(yīng)出現(xiàn)在上述時間段。通過查詢歷史氣象數(shù)據(jù)，證實了上述推測。因此可以利用GPS/GLONASS組合精密單點定位估計的天頂對流層延遲監(jiān)測霧霾發(fā)生時間段霧霾程度的變化趨勢。

    仔細觀察圖7中1月10日～14日的天頂對流層延遲估計值變化情況，可以看出在12日(55時附近)ZPD估計值達到一個峰值，可知12日的霧霾天氣嚴重影響了天頂對流層延遲估計值。隨后在14日(100時)ZPD估計值又達到另一個峰值，可知14日也出現(xiàn)了嚴重的霧霾天氣。

5 結(jié)語

    利用GPS/GLONASS組合精密單點定位估計天頂對流層延遲，結(jié)合北京三年的霧霾天氣歷史氣象資料和IGS產(chǎn)品，可以得到：

    (1)霧霾發(fā)生時間段，天頂對流層延遲明顯上升，天頂對流層延遲的變化趨勢與霧霾嚴重程度整體體現(xiàn)一致性。

    (2)結(jié)合北京霧霾日一日內(nèi)霧霾的高峰期，單日霧霾發(fā)生時間段與天頂對流層延遲變化走勢呈一致性。

    (3)可以利用GPS/GLONASS組合精密單點定位估計的天頂對流層延遲監(jiān)測霧霾發(fā)生時間段霧霾程度的變化趨勢。

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