中国沿海地基GPS水汽反演精度分析

利用无线电探空和地基水汽辐射计的观测数据,对中国沿海GPS观测网9个观测站反演的1 h间隔可降水量进行对比分析。与无线电探空结果相比,地基GPS反演可降水量的年相关系数在0.95以上,平均偏差自北向南呈逐渐增大的趋势。除西沙站外,其他站的年平均偏差在2 mm之内,均方差在3 mm之内,且平均偏差和均方差存在季节性变化。与地基水汽辐射计结果相比,地基GPS反演可降水量同样具有很好的正相关,同步观测期间两者相关系数为0.989,两者的平均偏差为1.84 mm,偏差的均方差为2.06 mm,且7～9月的月均方差较大。     

气象数据缺失时地基GPS反演可降水量方法研究

通过插值、Z文件等方法,对气象数据缺失时地基GPS反演可降水量的方法分长、短时段进行研究,比较不同方法的效果,以此选取气象数据缺失时合适的地基GPS反演可降水量方法。实验表明,在长时段气象数据缺失时,可以采用三次样条对气象数据插值的方法;在短时段气象数据缺失时,可以采用奇异谱迭代对气象数据插值的方法;当缺失数据占原数据比例较大时,可以采用Z文件法计算可降水量。     

GPS监测水汽与水汽辐射计数据的对比研究

针对水汽辐射计观测数据和并址的GPS观测数据,用GAMIT软件求解了台站的天顶总延迟和湿项延迟。运用湿项延迟与水汽含量之间的转换关系,对GPS监测的大气可降水量与水汽辐射计观测的水汽含量进行了对比研究,得出结果：由GAMIT解算出的水汽含量与WVR观测值的差值平均值为0．02mm,均方差为0．02mm,由气象文件求出的水汽含量与WVR观测值的差值平均值为0．03mm,均方差为0．02mm。表明用地面GPS监测大气水汽含量是完全可行的。     

GPS气象预报的可行性分析

基于中国区域5个IGS跟踪站的实测GPS数据,利用Bernese 4.2软件反演了部分典型测站上空的可降水量,并分析了该降水量变化与降雨之间的关系,探讨了将GPS应用于气象预报的可行性.     

基于水汽辐射计与GPS湿延迟的对比研究

利用事后精密星历和快速预报星历分别解算GPS对流层延迟，由Saastamoinen模型求得对流层干延迟，对流层湿延迟为对流层延迟与干延迟的差值。精密星历与快速预报星历的GPS湿延迟结果和水汽辐射计观测数据比较，得出精密星历湿延迟结果与水汽辐射计数据的差值的均方根为1．51cm；快速预报星历湿延迟与水汽辐射计数据的差值的均方根为1．52cm。     

龙泉驿地区降水的多尺度特征及集中性研究

针对强降水是龙泉驿地区滑坡泥石流等地质灾害产生的重要诱因的问题,通过趋势分析法、Morlet小波分析方法、统计分析等分析了龙泉驿地区降水整体趋势,年、季降水量及降水日数的多尺度变化特征,及月、旬、日降水的集中性特征。结果表明,龙泉驿地区年季降水量总体呈下降趋势,但2006年后降水量开始显示出增加趋势。年降水量显示出3年、9年左右的准周期震荡,降水13数周期震荡则比较复杂。2008年以后龙泉驿地区年、季降水处于丰水期,降水集中性显著,降水强度有增大趋势,夏秋季有发生地质灾害的可能性。可诱发龙泉驿地区地质灾害的主要降水时段和降水比重极值时段为7、8月,1980年代初中期降水集中性主要出现在7月份,1980年代中后期至2000年代主要出现在8月份。19--25旬是降水的集中性时段,而日降水高峰时段出现在0：00～7：00时段尤其是2：00～5：00时段。     

土壤水分微波反演方法进展和发展趋势

土壤水分是连接地表水循环和能量循环的关键参量,精确获取该参量对于理解气候变化、地表水文过程、地气间能量交换机理等具有重要意义。微波遥感由于其较为合适的探测深度和坚实的理论基础在观测地表浅层土壤水分上具有很大优势,结合反演方法可以获取空间连续的土壤水分含量,有助于更加客观认知土壤水分的时空演变机理。随着微波遥感数据的不断丰富,多种微波遥感土壤水分反演方法相继涌现,为了更好地了解其发展和趋势,本文总结了当前土壤水分微波反演常用的卫星遥感数据并分析其发展趋势,后从主动微波反演、被动微波反演和多源协同反演3个方面梳理了各类土壤水分微波反演方法的原理、发展和优缺点,最终总结出目前微波遥感土壤水分反演方法的发展趋势：即土壤水分微波反演方法的时空普适性逐渐增强、面向高时空分辨率的土壤水分微波协同反演方法快速发展以及土壤水分微波反演方法的智能化水平不断提高。     

浅析香港地区一次大面积降雨过程中的GPS可降水量特征

利用GPS反演可降水量资料和香港天文台发布的天气资料,对香港地区2014-03-30一次大面积降水过程中水汽变化特征进行分析。结果表明,强降水可能出现在GPS可降水量峰值之前,降水发生前后常伴随GPS可降水量的突变现象|香港地区复杂的地形条件是导致降水前后GPS可降水量变化差异的重要因素之一,单基站获取的有效水汽分布范围要因地而异|绘制GPS可降水量等值线时序图能直观地分析水汽传输过程。     

基于GNSS-IR双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型

提出一种GPS/BDS双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型,并以GNSS接收机实测数据为例,对比分析不同GPS和BDS卫星组合反演土壤湿度的效果。实验表明：1)GPS和BDS双系统组合相对于单系统在短观测时间内可以提高有效卫星数,通过多元线性回归原理可实现双系统多卫星的有效融合,提高土壤湿度反演的精度;2)当GPS和BDS组合卫星数达到6颗以上时,反演效果趋于稳定,反演结果与土壤湿度的相关系数均优于0.90,RMSE相对于单星至少提高25.8%。     

基于小波分析的多模多频GNSS-MR潮位反演

基于小波分析方法,利用GPS、GLONASS、Galileo和Beidou观测数据,通过对不同类型的信噪比数据进行质量分析,筛选质量较好的数据提取瞬时潮位.实验结果表明,基于小波分析的多模多频GNSS-MR潮位反演可大幅提升潮位反演结果的时间分辨率,且精度与LSP方法相当,可达到dm级.     

新疆地区GGOS Atmosphere加权平均温度的精化

绝大多数地基GPS站观测时未进行测站上空气象观测,导致无法获得精确的大气加权平均温度(GTm),限制了地基GPS遥感水汽的应用。基于此,本文分析了利用GGOS Atmosphere Tm格网数据获取新疆地区加权平均温度（Tm）的方法。利用无线电探空资料评估由GGOS Atmosphere加权平均温度格网数据计算得到的GTm的精度,通过考虑季节和地理变化的精化模型对GTm进行改正。结果表明,利用平均值插值方法得到的GTm经过精化模型改正后,可以满足新疆地区地基GPS精密遥感水汽的要求。     

利用CORS观测资料反演四川地区水汽含量及其变化特征分析

利用四川地区58个CORS站2012～2014年的观测数据，使用GAMIT软件反演其大气水汽含量，并分析水汽含量的时空分布特征和变化趋势。结果显示，四川地区水汽含量的空间分布具有东多西少的特征。通过多元线性回归分析方法和PCA法得出水汽含量的分布特征与该地区的地形地势的线性关系。以CHDU、YBIN和HONY站为例，利用改进的经验模态分解结合频谱分析的方法，得到水汽含量的多周期特性。结果显示，3个站存在多个水汽含量的循环周期。     

台风期间PWV与降雨量的相关性分析

基于2015~2017年台湾地区“苏迪罗”、“鲇鱼”、“海棠”等3次台风事件,利用地基GPS数据反演得到大气可降雨量（PWV）,初步分析台风期间PWV与降雨量的关系,并利用交叉小波和小波相干进一步分析PWV与降雨量的时空变化规律。结果表明,台风发生期间,PWV总体呈先上升后下降的趋势,波动性剧烈;降雨发生时,PWV一定发生剧烈变化;在研究时域内,PWV与降雨量存在很强的正相关关系,相关系数达到0.7,PWV超前降雨量变化,PWV变化后的0~3 h发生强降雨。研究PWV与降雨量的时空变化特征可为短时降雨预报提供参考。     

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GPS/PWV资料在两次台风袭港期间的特征分析

应用GPS探测的可降水资料PWV对香港地区2013年遭遇的两次台风中水汽变化特征进行对比分析表明,GPS/PWV资料在一定程度上能反映出不同距离台风影响强度,尤其是气压变化。远距离台风,PWV呈现明显的震荡性变化,波动性更强,且震荡程度与降雨强度有很好的对应关系|近距离台风,PWV呈明显的单峰结构变化,增湿过程与台风影响时间及距离存在某种关系,PWV短时间内急升变化幅度能较好地反映降水强度。     

基于湖南CORS网的PWV时空变化分析及其在暴雨落区预报中的应用

针对2017-05-22~05-23湖南地区的一次暴雨过程，结合气温、气压等大气热动力条件，分析此次降雨过程的大气可降水量(precipitable water vapor，PWV)时空分布及其动态变化特征。研究表明，在水汽条件充足的情况下，降雨的形成需要强烈的水汽辐合上升作用，可以结合热动力条件来预判降水时间和强度；PWV与实际降雨量平面分布图的对比分析表明，PWV高值区和实际降雨落区基本重合，PWV时空变化分析对预测暴雨落区有一定的指示意义。     

基于小波变换的GPS水汽与气象要素相关性分析

利用北京市GPS连续观测资料结合气象资料开展GPS水汽与气象要素的相关性分析。首先使用GAMIT软件解算2009-06-01~2012-04-30的北京GPS连续观测网观测数据并结合气压数据获得测站水汽序列;然后用小波变换方法对GPS水汽、温度和气压数据进行分解与重构,并对重构后的数据进行相关性分析。GPS水汽序列的变化趋势与温度呈显著正相关,与气压呈显著负相关。水汽和气压存在年周期和半年周期变化,两者存在显著负相关特性;温度有年周期变化,水汽和温度在d13重构结果的相关性最好,存在显著正相关特性。