中国气象参数建模与仿真在卫星导航中的应用

为了模拟出不同时刻覆盖我国内陆区域的气象数据,基于网格法建立了气象数据模型,并在网格点上分别建立了静态的均值模型和动态的日变化函数模型;从多角度对仿真得到的气象参数与实测数据进行了比较分析,说明了模型的精度情况及其适用范围和适用条件。仿真结果表明,利用该模型模拟的我国绝大部分区域的气象数据接近于实测值,即使是在模型精度相对较低的西藏地区,也可以进一步提高对流层延迟改正计算的精度。因此可为对流层延迟改正模型提供更好地气象数据支持,并最终为提高我国新一代卫星导航精度的应用研究服务。     

ECMWF资料的边界层伸缩水汽加密算法

针对欧洲中期数值天气预报中心(ECMWF)数据在研究小区域气象时空间分辨率较低的问题,研究了基于边界层伸缩的空间水汽加密思想,建立了基于ECMWF的空间水汽、地表气压和地表温度的加密模型。该模型可依据加密区域DEM分辨率实现任意密度的加密结果。利用美国GPSIPW示范网络中夏季连续两个月的GPS水汽观测值和地表实测气象数据进行了实验,结果表明,该模型结果较ECMWF原始数据,在空间水汽、地表气压和地表温度的精度上均有较大提高。     

北京地区对流层延迟模型的建立

针对气象参数具有时空特性导致全球导航卫星系统测量精度不高的问题,该文探讨了北京地区对流层延迟模型建立的方法。使用2012年探空气象数据,基于最小二乘法拟合出北京地区气压、温度、露点温度随高程变化的关系式,建立了3层干延迟折射率模型、2层湿延迟折射率模型及天顶延迟折射率模型(BJ模型);采用Bernese软件,将BJ模型与Saastamoinen模型和Hopfield模型进行精度比较,结果表明BJ模型的残差均值及均方根均优于传统模型;同时,以1月份和7月份的BJ模型为例计算得出的区域模型适用于不同年份。     

运用贝叶斯方法的PM2.5浓度时空建模与预测

针对当前我国大部分地区正面临严重的空气污染问题,对重污染区域进行时空建模具有重要的意义。该文基于贝叶斯时空模型建立了京津冀区域的PM2.5浓度时空预测模型,该模型充分考虑了PM2.5浓度的时间变异特性与空间分布特性,并引入了气象数据作为协变量对没有监测站的位置进行预测。实验结果表明,该方法具有很好的预测精度,其在测试站点上的拟合优度达到了0.9以上,能够应用于区域级PM2.5浓度的时空分布建模与预测。     

一种基于遗传算法和BP神经网络的对流层延迟改正模型

对流层延迟是影响全球卫星导航系统定位精度的主要因素之一。针对全球气象数据建立的对流层延迟改正模型区域精度较低这一问题,文中基于遗传算法和BP神经网络技术,在EGNOS模型基础上建立一个高精度的区域融合模型(GA-BPEGNOS模型)。选取北美洲2010—2014年41个观测站点,以国际GNSS服务中心的对流层产品作为真值,分析比较EGNOS模型和融合模型的对流层天顶延迟。研究表明,EGNOS模型的均方根误差为80.38mm,融合模型的均方根误差为34.44 mm。与EGNOS模型相比,融合模型的精度提高约57%,取得满意效果。     

基于误差补偿的中国区域加权平均温度模型研究

考虑到加权平均温度(Tm)与地表气温(TS)之间关系的复杂性,采用中国及毗邻地区80个气象探空站2003—2013年共11年的数据,结合基于神经网络的模型误差补偿技术构建适用于中国区域Tm估计的融合模型.利用中国区域其余74个气象探空站2014—2018年的数据进行验证,结果表明:融合模型的精度比传统Bevis模型提高24％,比分区拟合的线性回归模型提高15％,比无实测气象参数的Tm模型(IGPT2w-1)提高26％,在西北部地区的Tm估计精度得到显著地改善.     

地基GPS水汽反演中区域大气加权平均温度模型

利用地基GPS反演可降水量,需要准确求得水汽转换参数。为了提高区域GPS大气水汽反演的精度,分析了大气加权平均温度的时空特性及其与地面温度之间的函数关系;利用江苏地区2003—2011年的气象探空数据建立了适用于江苏地区的局地大气加权平均温度计算模型。比较江苏模型、Bevis模型和李建国模型求得的大气加权平均温度值,江苏模型的精度较Bevis模型和李建国模型分别提高33.14%和9.28%。由江苏模型得到的可降水量内符合精度约为11.12 mm,较GAMIT软件结果精度提高约7.91%。     

GPT3模型在中国地区的精度分析

为验证分析最新全球气压气温模型(GPT3模型)在中国区域的模型精度,以中国区域18个IGS站为例,分别利用全球大地测量观测系统(Global Geodetic Observing System, GGOS) Atmosphere机构提供的2015-2017年气象数据和国际卫星导航服务(International GNSS Service,IGS)数据中心提供的2015年对流层延迟数据对GPT3模型气象参数和天顶对流层延迟(zenith troposphere delay,ZTD)进行验证,并联合全球其他GNSS站点共同进行GPT3模型误差特性分析。结果表明,相比GPT和GPT2模型,GPT3模型的精度和稳定性明显提高;GPT3模型在取得与GPT2w模型相近精度的同时,稳定性有所提高。GPT3模型精度受纬度影响显著,气温和气压的精度和稳定性由赤道向两极地区逐渐降低,水汽压精度几乎不受纬度影响,稳定性在中纬度和部分低纬度区域比高纬度地区差。GPT3模型对气象参数估值的偏差在低海拔地区具有随机性,以气压偏差最为明显,随着海拔升高,气压和水汽压偏差逐渐稳定在±2 hPa内,气温偏差在±2℃内。     

利用多模卫星系统仿真数据建立区域电离层模型

目前已有的全球卫星导航系统包括美国的全球定位系统系统,俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统,欧盟的伽利略卫星导航系统以及我国的北斗卫星导航系统。对于导航用户而言,采用多模全球卫星导航系统可以显著增加测站可视卫星、观测值的数量,并能改善卫星分布,更加有利于区域电离层模型的建立。因为目前全球导航卫星系统尚未全面建成,无法获得多模系统实测数据,本文使用卫星工具软件包仿真全球定位系统、格洛纳斯卫星导航系统、北斗卫星导航系统的双频观测值,采取多种策略构建中国区电离层球谐函数模型,并对区域模型结果进行分析。仿真结果表明:对于中国区域,利用全球卫星导航多系统观测值建立中国区域电离层球谐函数模型的平均精度要优于单一系统,我国北斗卫星导航系统单系统观测值的建模精度与全球卫星导航多系统建模精度相近,模型误差最大时仅有实际延迟量的14%,二者均优于全球定位系统单系统观测值的建模精度,其模型误差最大可达20%,而格洛纳斯卫星导航系统单系统观测值建模精度最差,模型误差最大时达实际延迟量的35%。     

单频接收机高精度近实时GNSS气象研究

基于新的区域电离层模型SEID,结合大范围近实时气象反演的特点对该模型构建方法进行了一定发展,提出了一套基于双频参考站网的GNSS单频接收机大范围近实时气象监测网解数据处理策略,并利用山西CORS网及周边多个IGS站连续一周的实测数据,对在不同范围参考网内应用该策略实现单频接收机近实时气象反演的精度和可行性进行了验证分析。实验结果表明,对于山西省内249km以下的参考网,利用网内单频接收机能够满足区域近实时1～2mm精度PWV的反演要求。