司南技术π （第一期） | 单站高精度水汽监测解决方案

利用GNSS观测数据，可以解算出测站上空的ZTD值。在误差处理中，通过接收BDS PPP-B2b信号播发的轨道和钟差改正值，校正卫星轨道和时钟误差，同时利用一些现有的数学模型来消除地球自转效应、相对论效应、相位缠绕、潮汐改正、卫星和接收机天线相位中心偏差等误差影响。然后利用扩展卡尔曼滤波算法，估计站点的三维坐标、接收机钟差、整周模糊度，以及ZTD参数。

选取位于广东的某监测站点，记录从2024年2月至7月连续半年的水汽产品，同时存储对应的观测数据、广播星历等数据用于事后GAMIT处理，作为产品质量分析的参考依据。

以GAMIT计算结果作为参考值进行对比分析。由于对流层短时间内波动范围较小，为方便统计分析，将GAMIT设置为每15min估计一次对流层参数，并选择监测站相应时刻的数据，将两者计算的ZTD结果进行比较。统计了2024年2月至7月共六个月的数据对比结果，各月份结果分别如图1至图6所示。

可以看出，GPS/BDS组合观测得到的ZTD与GAMIT解算结果整体趋势一致，拟合度较高，偏差较小

为了更准确地评价ZTD精度，引入MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、STD（标准差）三种精度指标用于精度评定。以下为三个指标的公式说明：

计算的精度结果如表1所示，平均MAE为12.05mm，平均RMSE为15.43mm，平均STD为14.51mm，ZTD估计精度较高，但存在一定的季节性差异。

估计得到的ZTD再与实时采集的气象参数通过转换模型计算出PWV值，图7至图12为2-7月估计的PWV值与GAMIT参考值对比。

图7 2024/02 PWV 对比

图8 2024/03 PWV 对比

图9 2024/04 PWV对比

图10 2024/05 PWV 对比

可以看出，实时PWV值与GAMIT处理结果在整体上也有较好的一致性。表2列出了PWV误差统计结果。其均值MAE为 1.83mm，均值RMSE为2.50 mm，均值STD为2.35 mm。

司南单站高精度水汽监测解决方案已集成在司南 M300 Pro II GNSS接收机中。

功能配置界面如图13所示。“对流层ZTD&PWV”界面可绘制对流层天顶总延迟（ZTD）、大气可降水量（PWV）、气象仪三要素（温湿压）的时序图，并可存储近一个月的绘图数据。绘图区域可选择绘图日期（天），绘图类型（散点图和折线图），绘图数据类型，刷新绘图，下载时序图。

“数据质量监控”界面可实时监测各卫星系统和频点的数据质量，分析每小时的观测数据，具体分为完整率，周跳比，多路径和载噪比。记录数据间隔均为30s，文件间隔1小时。此界面也可统计ZTD，PWV，气象仪三要素的日均值极值和月均值极值。统计需要在“对流层ZTD&PWV”页面选择日期后显示。

“预警及告警”界面可查询历史发生的告警内容，包含上传异常告警、超阈值预警、数据质量不合格预警 、其他告警等。

司南单站高精度水汽监测解决方案实现了地基导航水汽观测芯片化。结果表明，司南水汽监测解决方案实时解算的 ZTD和PWV 与 GAMIT 解算结果在整体趋势上具有良好的一致性，能够为实时数值天气预报和灾害性天气监测等应用提供较为可靠的数据支持。