关键词：
大气可降水量
时间序列InSAR
北斗卫星导航系统
加权平均温度
定标
摘要：
大气水汽是大气层中最活跃的成分之一,它的运动是引起天气变化的重要因素。因此,精确地测量和掌握大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）的时空变化,对天气预报、灾害性天气预警和气象研究具有重要意义。
星载合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR）是近几十年来在测绘领域迅速发展的遥感技术,具有全天时监测、覆盖范围大、空间分辨率高等特点。在气象学应用中,InSAR技术可以利用覆盖同一地区的两幅或多幅SAR影像进行差分干涉处理获得对流层湿延迟相位反演空间连续的PWV。北斗卫星导航系统（Bei Dou Navigation Satellite System,BDS）能够反演高精度、高时间分辨率的PWV。本文将时间序列InSAR技术和BDS技术相结合反演PWV,综合两种技术的优势反演高精度和高空间分辨率的PWV。主要研究内容和结论如下:
（1）基于气象再分析资料数据计算对流层干延迟及精度验证。对流层干延迟计算是PWV反演过程中的重要步骤。在InSAR反演PWV过程中,使用ERA5气象再分析资料数据计算得到空间连续的对流层干延迟;在基于BDS观测数据反演PWV的过程中,使用Saastamoinen模型计算干延迟。为了验证这两种对流层干延迟计算方法的一致性,比较了两种方法计算的干延迟,结果表明:以Saastamoinen模型计算的干延迟为参考值,基于ERA5数据计算的干延迟的平均绝对偏差（MAE）为0.29 mm,均方根误差（RMSE）为0.05 mm,两者的相关系数为0.99,两种模型计算的干延迟高度一致。
（2）大气水汽转换系数是反演PWV的一个关键参数。而大气水汽转换系数是由加权平均温度计算得到,因此需要计算精确的加权平均温度。利用ERA5数据采用数值积分的方法计算了2020-2022年济南地区的加权平均温度（Tm＿ERA5）,同时分别采用探空资料数值积分法、Bevis模型和GTm模型计算了2020-2022年的加权平均温度,并比较和评估了Tm＿ERA5的精度,结果表明:以探空站Tm为参考值,2020年,Tm＿ERA5的MAE为0.54 K,RMSE为0.64 K,2021年,MAE为0.83 K,RMSE为0.98 K,2022年,MAE为1.35 K,RMSE为1.44 K;利用Tm＿ERA5,计算了济南地区2020年和2021年的水汽转换系数,根据水汽转换系数,将对流层湿延迟转化为InSARΔPWV相对值。
（3）基于BDS PWV定标InSARΔPWV的方法研究。InSAR技术反演的PWV是相对值,在时间上,是辅影像成像时刻相对于主影像成像时刻的PWV,在空间上,是相对于相位解缠时参考点的PWV,因此需要外部水汽数据对InSARΔPWV相对值进行空间和时间的定标。选择BDS PWV作为外部水汽数据对InSARΔPWV相对值进行定标处理。以探空站PWV为参考值,验证了BDS PWV的精度,结果表明:2020年BDS PWV的MAE为2.09 mm,RMSE均小于3.00 mm,相关系数大于0.85。利用BDS PWV先在空间上对InSARΔPWV相对值定标得到InSARΔPWV;然后,对InSARΔPWV进行时间上的定标得到PWV。在空间定标处理后,比较了InSARΔPWV与BDSΔPWV,两者的MAE小于0.66 mm,RMSE为0.81 mm,相关系数为0.98。在时间定标处理后,将InSAR/BDS PWV（利用时间序列InSAR和BDS联合反演的PWV）与未参与定标的CORS站的BDS PWV比较,两者的MAE均小于1.71 mm,RMSE小于3.48 mm,相关系数为0.98。利用InSAR/BDS PWV时空分布信息分析了济南地区PWV的时空分布特征,结果表明:研究区域的气候和地形会影响PWV时空分布,山脉可能会阻挡大气水汽的移动,使水汽聚集在山脉的迎风坡。分析了降水的发生与PWV的时空特征变化的关系,可为降雨预测提供参考。
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