1 引言

水汽是大气温室效应的因素之一，也是大气的重要组成成分。水汽变化对水循环、气溶胶成分以及云的形成有重要的影响(Gui，et al，2017)。水汽驱动着天气和气候的变化，也是局地强对流天气系统形成和演变的重要因子。准确的大气水汽观测对降水预报、遥感大气校正以及水循环和全球气候变化研究起重要的作用(李红林等，2008；李国平等，2010；梁宏等，2012)。青藏高原的特殊大地形动力和热力作用对亚洲以及全球大气水循环及全球气候和环境有重要影响(吴国雄等，2004；梁宏等，2006；施小英等，2008；傅慎明等，2011；徐祥德等, 2014, 2015；夏昕等，2016)。基于青藏高原在亚洲夏季风系统大气水分循环过程中的重要地位，青藏高原水汽资源的来源、分布和观测准确性一直是人们关注的重大问题。

相关研究(郝民等，2015；Liu，et al，2005)表明，青藏高原无线电探空探测的可降水量(RS PW)存在明显“干偏差”。从2002年1月开始中国推广使用国产L波段电子探空仪(GTS-1)，以替代59型探空仪。GTS-1与维萨拉-RS80探空仪的测量精度相当，达到了目前国际先进水平(邢毅等，2009；李伟等，2009)。地基GNSS/MET是近年来比较成熟应用的水汽监测方法，具有时间分辨率高、精度高、性能可靠、维护简单等优点，利用其反演的可降水量(GNSS PW)信息可以分析水汽细致的演变过程，发现一些新的规律(张俊东等，2013；Wang，et al，2017；Manandhar，et al，2017)。Liu等(2005)比较了高原那曲站微波辐射计(WVR)、RS PW和GNSS PW，表明GNSS PW与WVR探测结果比较接近，而RS PW与WVR探测的一致性相对较差。由于具有时间序列较均匀和精度较高等特点, GNSS PW已被广泛应用于验证卫星遥感、探空以及数值模式输出等结果(Liu，et al，2005；Bock，et al，2007；Wang，et al，2008)。同时，利用MODIS、风云气象卫星遥感可获得大尺度的大气可降水量数据，其反演方法主要分为热红外方法、微波方法和近红外方法(张俊东等，2013；Gurbuz，et al，2017)，其中近红外方法(Frouin，et al，1990)即利用太阳反射光为辐射源，通过近红外区中一个弱吸收区、一个窗区两个通道来反演大气水汽含量，该方法在MODIS、FY、MERIS等多种卫星仪器中得到应用(李红林等，2008)。利用MODIS近红外通道可以反演高空间分辨率的大气可降水量(MODIS PW)(刘玉洁等，2001)，详细地反映大气水汽含量的空间分布及变化，但由于受传感器定标、地表反射率、气溶胶以及大气温、湿度廓线等因素影响，MODIS近红外水汽反演存在一定的系统性误差(Gao，et al, 2003, 2011)。NCEP再分析资料是美国国家环境预测中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)的合作项目，收集的资料包括：飞机观测资料、陆面天气观测资料、全球无线电测风资料、综合海洋资料(COADS)、卫星观测资料、卫星云导风资料以及微波特殊观测/图像(SSM/I)资料等。NCEP已对1949年以来的资料进行同化，可以获得高空间分辨率的大气可降水量资料(徐影等，2001)。根据相关研究(赵瑞霞等，2007)，NCEP可降水量(NCEP PW)与其本身量值相比, 年际变化幅度很小, 不论是全年平均还是分季节, 均与实测有很好的一致性, 可用于可降水量年际变化的研究。本研究综合利用2015年6—9月西藏那曲、申扎和改则3个站的地基GNSS/MET观测资料、探空、MODIS卫星遥感、风云三号卫星遥感和NCEP格点再分析资料，初步分析青藏高原的大气可降水量的观测偏差以及相关成因，为提高青藏高原地区卫星反演水汽资料的精度提供参考。

2 资料获取与数据处理 2.1 资料介绍

那曲(31.48°N, 92.06°E)、改则(32.3°N，84.06°E)、申扎(30.93°N, 88.7°E)3个地基GNSS观测站位于高原中西部，分别与那曲L波段业务探空站(海拔4477 m)、改则自动探空站(海拔4410 m)、申扎自动探空站(海拔4651 m)(Zhao，et al，2018)水平距离小于1 km。根据相关研究(Wang, et al，2008)，可以认为探空站和地基GNSS站同址，解算的大气水汽含量可以进行对比分析。表 1给出了3个地基GNSS观测站的相关观测设备信息。

2.2 数据处理 2.2.1 地基GNSS可降水量

GNSS导航卫星信号通过大气层时其传输路径受到大气介质的折射而弯曲，传输路径比理论的几何距离变长，传播速度也随之变慢，GPS信号产生相应的延迟。卫星信号的延迟时间对应的距离增加与大气折射率有关，原理和计算方法参见相关文献(李成才等，1998；曹云昌等，2007)。

获取那曲、改则、申扎3个站地基GNSS遥感观测数据，选取了中国以外的部分跟踪站数据(TSKB、IISC、POL2、GUAM、KIT3)以及IGS(International GPS Service)快速星历，利用GAMIT软件进行解算。GAMIT是由MIT(麻省理工学院)开发的国际上普遍采用的GPS数据处理软件。

将采用的那曲、改则、申扎3个站与IGS参考站组网解算，设置的星历约束参数为0.01，即10^-8的相对精度(杨光林等，2002)。解算方式选择LC_HELP，适用于长基线的解算。台站坐标约束以地心为中心的三维站坐标，其纬向、经向、半径3个方向的约束分别为1.00、1.00和2.00 m。跟踪站的坐标约束采用较小的数值，分别为0.05、0.05和0.1 m(Herring，et al，2015)。

天顶延迟取样频率为30 min，每天49个。解算时采用的地面气象资料(温、湿、压)为地基GNSS站所在气象局内地面观测结果，取样频率为10 min。

2.2.2 探空可降水量

获取2015年6—9月那曲业务探空站的L波段探空仪秒数据，改则、申扎站全自动探空系统观测数据，提取其中标准层的气压、温度、露点温度、相对湿度进行计算，原理和计算方法参考《常规高空气象观测业务规范》和《大气科学词典》。

由于全自动探空资料中露点温度有部分缺测，为了保证3个台站探空资料的计算结果有可对比性，所以在计算3个台站RS PW时只采用标准层的观测值。由于高原的海拔高度几乎到了对流层的中部，计算可降水量的探空廓线资料至少要观测至200 hPa，且至少要5个标准层。文中采用的3个站的探空资料中都达到了该要求(梁宏等，2012；郭启云等，2015)。

2.2.3 NCEP可降水量

获取由美国国家环境预报中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)联合发布的地面资料，提取其中的整层气柱可降水量，单位为0.1 kg/m²，资料格距为2.5°×2.5°的经纬网格，网格点数为144×73个格点，资料范围为那曲、改则、申扎3站邻近格点。

2.2.4 MODIS可降水量

文中获取MODIS近红外大气水汽产品MOD05_L2。该产品提供近红外通道的大气可降水量。资料的空间分辨率是1 km×1 km，资料覆盖地区是那曲、改则、申扎3站经纬度0.01°范围之内，卫星经过青藏高原的时间为11时30分—12时30分。由于MODIS在晴空条件下反演结果才反映大气可降水量，在有云区域反演的则是云层以上的水汽含量，因此，对比分析时结合云覆盖信息Cloud_Mask(张俊东等，2013)，选取无云概率大于95%的观测量值与GNSS探测结果进行比较。

2.2.5 风云三号可降水量

采用FY-3C上搭载的可见光红外扫描辐射计(VIRR)观测资料，FY-3 PW采用的晴空大气可降水量(TPW)是由VIRR资料和红外分裂窗方法反演获得。VIRR大气可降水产品分为段、日、旬、月产品。段产品为未进行投影处理，星下点分辨率1 km。日、旬、月产品为0.05°分辨率等经纬度投影，全球180°×360°不分幅保存，文中采用日产品，选取资料范围为那曲、改则、申扎3站邻近格点。

3 结果及分析

表 2给出了5种观测结果的样本数量，观测时间为2015年6—9月。其中，GNSS PW为每小时1次结果，RS PW为00和12时(世界时)两次结果，NCEP PW为每6 h一个结果，风云三号可降水量(FY-3 PW)为00和12时(世界时)两次结果，MODIS PW为04和15时(世界时)两次结果。在做对比分析时，将GNSS PW、RS PW、NCEP PW、FY-3 PW四种结果进行了时间匹配，基准为探空放球时间。MODIS PW由于卫星过境时间不一致，观测时间只能与GNSS PW进行匹配。

将5种观测结果每10 d计算一次平均值，从图 2可以看出RS PW和地基GNSS PW结果比较接近，FY-3 PW明显偏干, 并且与其他几种观测结果的时序变化差别较大。将RS PW与其他几种观测结果的10 d平均值进行偏差分析得到，那曲、改则和申扎站RS PW和GNSS PW的偏差分别为-0.74、-0.245和1.94 mm。RS PW和NCEP PW的偏差分别为2.42、2.97和3.63 mm，RS PW和MODIS PW偏差分别为5.79、4.12和4.97 mm，RS PW和FY-3 PW的偏差分别为6.39、7.28和7.75 mm。从以上几种观测结果的偏差量可以看出，FY-3 PW观测偏干较多，与探空可降水量的相对偏差分别达到了62%、71%和70%，相关较差。

将3个观测站的FY-3 PW分别与时间匹配一致的GNSS PW、RS PW、NCEP PW 3种观测结果进行对比分析，图 2中用F-G、F-R、F-N分别代表FY-3与其他3种观测结果的偏差，可以看出偏差都小于0，说明FY-3 PW明显小于其他观测结果。表 3给出了FY-3 PW与其他3种观测结果的偏差和相关系数，可以看出FY-3 PW与GNSS PW、RS PW、NCEP PW的偏差都在4—5 mm以上，相关系数均小于0.70，说明获取的观测时段中FY-3 PW与其他的观测结果差别较大。

将时、空匹配一致的RS PW与GNSS PW、NCEP PW进行对比和分析，表 4以RS PW作为参照，分别给出了GNSS PW、NCEP PW相对于RS PW的相关系数、均方根误差以及偏差。

从表 4中可以看出，3个站的RS PW和GNSS PW的相关系数分别是0.83、0.76、0.66，RS PW和NCEP PW的相关系数分别为0.83、0.62、0.53，说明RS PW和GNSS PW的相关更强。图 3还给出了那曲、改则、申扎3站RS PW分别与GNSS PW以及NCEP PW的偏差，分别用R-G和R-N代表。可以看出RS PW与NCEP PW的偏差更大，说明文中选取的3个站的观测资料中RS PW和GNSS PW的观测结果更加接近。表 4给出了RS PW分别与GNSS PW和NCEP PW的偏差，那曲站分别为0.88和2.38 mm，改则站分别为0.97和3.28 mm，申扎站分别为2.43和3.72 mm，可以看出，NCEP PW与RS PW和GNSS PW相比存在偏干情况。

由于MODIS观测结果时间为04和15时(世界时)，所以只能与地基GNSS观测结果进行时间匹配。表 5给出了那曲、改则、申扎站GNSS PW和MODIS PW的对比情况。MODIS PW和GNSS PW的相关以及均方根误差均优于FY-3 PW和GNSS PW的结果，但是和GNSS PW的偏差大于3 mm，可以看出MODIS在青藏高原地区的可降水量观测偏干。由于NCEP再分析资料同化了MODIS观测资料，可能这是NCEP PW在青藏高原地区观测偏干的原因。

图 4给出了RS PW、GNSS PW和NCEP PW 3种观测结果的散点分布，可以看出改则和申扎RS PW的离散性较大。表 4给出了那曲、改则、申扎3站RS PW分别与GNSS PW以及NCEP PW的相关系数。其中那曲站RS PW分别与GNSS PW以及NCEP PW的相关系数都是0.83，改则站分别是0.76和0.62，申扎站分别是0.66和0.53，说明那曲L波段RS PW与GNSS PW结果相关较强。另外，表中给出了那曲、改则、申扎3站RS PW分别与GNSS PW以及NCEP PW的均方根误差(RMSE)，那曲站分别是3.36和3.17 mm，改则站分别是4.9和4.1 mm，申扎站分别是4.35和4.14 mm，说明改则和申扎站的RS PW与GNSS PW以及NCEP PW的符合度低于那曲站。全自动探空与其他观测结果的均方根误差较大，初步分析是因为观测资料里的标准层有部分缺测，虽然保证观测结果达到200 hPa，但是观测的标准层数量相比L波段探空资料少。因此，计算出来的可降水量存在一定的误差，离散性也较大。

通过引用正态分布以及3σ的原理来描述3个站的地基GNSS观测数据质量情况。ZTD-σ值是天顶总延迟的解算精度因子，数值不大于3σ值。数据的质量特性值分布为

(1)

式中，μ为正态均值，描述质量特性值分布的集中位置。σ为标准差，描述质量特性值x分布的离散程度。天顶总延迟ZTD服从正态分布，在±3σ范围内包含了99.73%的质量特性值。图 5是将那曲、改则和申扎3个台站地基GNSS观测数据解算的天顶总延迟的σ值分布，改则和申扎站的ZTD-σ线性拟合值比那曲站大，那曲、改则和申扎3个站的ZTD-σ均值分别为9.27、12.96、10.47 mm，那曲站的ZTD-σ相对较小。将3个站的ZTD-σ的分布进行对比，从图 6可以看出，那曲站的值主要集中在10 mm以下，改则和申扎站的值主要集中在8—16 mm。根据以上分析，那曲站的GNSS PW的内符合精度比改则和申扎站高，观测数据质量较好，这可能是造成改则和申扎站GNSS PW与RS PW相关性相对较差的原因之一。

将3个站的GNSS PW进行对比(图 7)，可以看出，改则和申扎站的GNSS PW变化幅度较大，那曲站GNSS PW变化较平缓，推测地形或气候原因可能是改则和申扎站可降水量离散性较大的原因之一，这一特征尚需进一步积累样本进行研究。

4 结论与讨论

(1) 用于青藏高原大气可降水量的观测方法目前主要有地基GNSS、探空、NCEP再分析、MODIS星载传感器、风云三号可见光红外扫描辐射计等。RS PW和GNSS PW相关较强，两种观测结果的偏差较小，3个站均小于2.5 mm。FY-3的可降水量结果明显偏干，其算法需进一步验证。MODIS PW比GNSS PW偏干3—4 mm，由于NCEP资料是融合了MODIS的观测资料，因此这可能是造成NCEP PW在青藏高原偏干的原因。

(2) 改则和申扎站全自动探空系统反演的可降水量结果离散程度相比那曲L波段业务探空系统偏大，这可能与全自动探空湿度观测结果标准层部分缺测、计算可降水量时做了平滑处理有关。

(3) 改则和申扎站的GNSS PW和RS PW观测结果偏差较大，可能与两个站的地基GNSS的ZTD解算精度相对偏低有关，该解算精度受当地设备供电、环境、地形或气候系统的影响，此特征需要进一步研究论证。