基于MGEX站多系统GNSS反演大气可降水量精度评估

2020年6月北斗卫星导航系统(BDS)完成全面组网,为分析其解算水汽信息的精度,选用15个MGEX (Multi-GNSS Experiment)测站2021年10月至11月的观测数据进行水汽反演. 利用GAMIT软件分别解算BDS、GPS、Galileo和GLONASS的观测数据,将得到的对流层天顶延迟(ZTD)与国际GNSS服务(IGS)发布的结果进行对比,并将解算的大气可降水量(PWV)分别与探空数据、ERA5数据计算得到的PWV对比. 实验结果表明:截止高度角设置为5°时,4个卫星系统估计的ZTD均方根 (RMS)均小于13 mm,GPS-PWV、BDS-PWV、Galileo-PWV、GLONASS-PWV与无线电探空可降水量(RS-PWV)相比,RMS平均值分别为2.25 mm、2.46 mm、2.52 mm和2.84 mm,RMS均小于3 mm;与ERA5-PWV相比,RMS平均值分别为1.63 mm、1.86 mm、1.76 mm和1.99 mm,RMS均小于2 mm. GPS探测水汽的精度最高,BDS探测水汽的精度低于GPS和Galileo,高于GLONASS,均满足气象学应用需求.      

PPP-B2b服务的实时精密单点定位精度分析

基于北斗官方发布的承载精密单点定位(PPP)服务的PPP-B2b信号与南方测绘最新研发高精度定位终端,本文采用全国6个城市连续一周的观测数据和实时定位结果,分析了基于PPP-B2b服务的PPP精度。其中重点分析了实时静态PPP与实时动态PPP定位的精度。试验结果如下:基于PPP-B2b服务的静态PPP定位精度水平方向优于7 cm,高程方向优于10 cm;基于PPP-B2b服务的动态PPP定位精度水平方向优于10 cm,高程方向优于15 cm。试验结果表明,基于该服务的实时PPP能达到静态厘米级、动态分米级的定位精度。     

PPP与NCEP再分析资料在水汽反演的研究

对基于PPP水汽反演时站点气象数据(温度、气压)缺失的现象进行了研究,提出一种基于NCEP数据的插值方法。选择4个提供气象文件的IGS站点,将插值方法得到的温度、气压与站点实测数据比较,以实测气象数据反演得到的PWV为真实值,比较不加入气象数据、加入插值气象参数反演得到的PWV与真实值的差异。结果表明,站点插值法得到的气压与真实值差值平均RMS分别为1.39 mbar,插值温度与实测温度差值的平均RMS分别为3.83℃;不加入气象数据反演的PWV与真实值差值平均RMS为2.34 mm,而加入插值气象后,反演PWV与真实值差值平均RMS为0.37 mm,说明插值法可大大提高PWV反演精度,该方法在缺乏实测气象数据时是一种行之有效的补充方式。     

LRI与KBR数据检核GRACE-FO卫星精密轨道

GRACE-FO卫星定轨精度直接影响其反演地球重力场,评估检核轨道数据精度是保证重力场反演效果的重要步骤.自该卫星升空以来,已在轨观测近2年6个月,尚未见对各时期卫星轨道的检核分析.针对以上情况,提出了利用LRI与KBR数据检核GRACE-FO卫星精密轨道的方法,引入了基于信噪比确定权重系数的星间距离组合观测量作为参考值,对764 d卫星轨道进行了精度检核,并与几何法轨道进行对比.实验结果表明,精密轨道在两星连线上的最大偏差为5.2 cm,RMS小于8 mm,近95％的差值在4 mm以内,2018年5月至2020年2月期间轨道数据在外符合精度和稳定性上优于2020年3月至2020年11月期间数据.     

黄土高原地区PWV影响因素分析及精度评定

大气水汽是对流层的重要组成部分之一,研究影响水汽的因素及精度具有重要意义。主要研究黄土高原地区大气可降水量（precipitable water vapor, PWV）的影响因素,并对其实际精度进行评估。首先,对ERA5（the fifth-generation atmospheric reanalysis data of ECMWF）的气压、气温数据和全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）获取的天顶对流层延迟（zenith troposphere delay, ZTD）进行评定;然后,依据ERA5的气压、气温数据和GNSS的ZTD数据计算1 h分辨率的PWV,并利用误差传播理论推导PWV的理论误差; 最后, 与PWV实际计算误差进行对比,分析黄土高原地区PWV的精度。结果表明,基于GAMIT/GLOBK软件获得的GNSS ZTD与PANDA软件解算的GNSS ZTD差值的均方根（root mean square, RMS）和Bias分别为4.05 mm和-0.46 mm;ERA5气压和气温的平均RMS和Bias分别为3.36 hPa/1.97 K和-0.01 ?hPa/0.04 K;黄土高原地区PWV的理论误差为1.51 mm,实际误差为1.94 mm。计算得到的PWV精度较高,对水汽分布以及气候监测的研究具有重要意义。     

北斗三号PPP-B2b服务的卫星定轨精度评估

随着北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)的成功组网，新启用的B2b信号由于承载着精密单点定位(PPP)服务而备受关注，但该信号的应用尚未普及，为探究PPP-B2b信号的服务性能，针对自研板卡接收的B1C和PPP-B2b导航电文数据，以德国地学研究中心(GFZ)提供的精密星历产品及其插值结果为参考基准，计算卫星定轨结果与参考基准的互差序列和均方根误差(RMSE)，评估广播星历和PPP-B2b精密改正轨道的轨道精度.结果表明：广播轨道在径向(R)、切向(T)、法向(N)的精度均值分别为0.19 m、0.65 m和0.89 m；精密改正轨道在R、T、N的精度均值分别为0.13 m、0.32 m和0.29 m；自研板卡接收的PPP-B2b信号满足PPP的应用要求，为下一步开发基于PPP-B2b信号的相关产品提供数据参考.     

基于北斗PWV的暴雨时空变化特征分析

利用49个山东省连续运行参考站(SDCORS) 2020年的北斗观测数据,使用GAMIT软件进行了大气水汽反演,得到了全年逐小时的大气可降水量(PWV)序列. 将反演得到的PWV与探空气象站观测的PWV对比,平均偏差为2.4 mm,均方根误差(RMSE)为3.4 mm,相关系数达到0.98,结果表明反演结果的精度符合气象研究需求. 分别从单连续运行参考站(CORS)和全省范围对PWV在暴雨过程中的变化进行了分析,发现PWV在暴雨产生前5~12 h开始上升,至暴雨产生时刻,PWV最大值普遍达到60 mm以上,平均变化率达到1~3 mm/h,越临近暴雨产生,PWV变化幅度越大,降水结束后,PWV会迅速下降. PWV的变化与暴雨的产生具有高度相关性,PWV在暴雨产生前后的剧烈变化,可用于暴雨预警研究,对于生产生活活动具有重要现实指导意义.      

利用CORS站研究多因子分季节可降水量转换模型

针对GNSS气象学中可降水量转换过程较为复杂的问题,利用2017年江苏CORS站及其并址探空数据,分析大气可降水量(PWV)与天顶对流层延迟(ZTD)、温度和气压之间的相关性,采用线性回归拟合法建立多因子分季节PWV模型,并用2017-2018年数据验证模型精度.结果表明PWV与ZTD有很强的线性相关性,相关系数为0.980 3,PWV与温度和气压有较强的相关性,相关系数分别为0.611 2和-0.613 6;全年PWV模型中,单、双、多因子模型的RMS分别为2.88、1.70和0.49 mm,精度依次提高;多因子PWV模型中,分季节PWV模型较全年PWV模型的RMS分别提高0.23、0.20、0.18和0.37 mm,精度明显优于全年模型.因此,多因子分季节PWV模型预测精度优于1 mm,满足GNSS监测水汽的气象应用精度要求.     

北斗三号B2b信号改正广播星历精度评估及PPP应用

北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3) B2b信号是由3颗地球同步轨道(GEO)卫星播发改正信号组成，可为用户提供公开、免费的高精度服务，对北斗卫星导航系统(BDS)在国土测绘、海洋测绘以及桥梁建筑物健康监测等领域的高精度应用具有重要意义. BDS-3 B2b信号的精度评估是实现其高精度应用的重要环节.首先利用BDS-3 B2b信号改正广播星历产品，并获得改正后的精密轨道和钟差产品.然后，以武汉大学国际GNSS服务(IGS)分析中心提供的事后精密产品(WUM)为参考，评估了由B2b信号改正后的精密轨道和钟差产品的精度.结果表明:改正后北斗卫星轨道的径向(R)、切向(A)、法向(C)误差的均方根(RMS)分别为6.26 cm、24.21 cm、21.79 cm，钟差差值的标准差(STD)均值为0.33 ns.最后，利用改正后的精密轨道和钟差产品进行精密单点定位(PPP)验证，结果表明:PPP定位东(E)、北(N)、天顶(U)方向精度分别为0.06 m、0.05 m、0.13 m.说明广播星历通过B2b改正后的精密轨道和钟差产品与IGS事后精密产品精度相当，可满足单站实时高精度定位与导航的...     

SWARM卫星简化动力学厘米级精密定轨

联合星载GPS双频观测值与简化的动力学模型,在卫星运动方程中引入适当的伪随机脉冲参数,对SWARM卫星进行精密定轨。采用星载GPS相位观测值残差、重叠轨道以及与外部轨道对比等3种方法对SWARM卫星简化动力学定轨结果进行检核。结果表明:SWARM星载GPS相位观测值残差RMS为7~10mm;径向、切向以及法向6h重叠轨道差值RMS均在1cm左右,3个方向均无明显的系统误差。通过与欧空局(ESA)发布的精密轨道进行对比分析,径向轨道差值RMS为2~5cm,切向轨道差值RMS为2~5cm,法向轨道差值RMS为2~4cm,3D轨道差值RMS为4~7cm;SWARM-B定轨精度优于SWARM-A与SWARM-C。因此,采用简化动力学法与本文提供的定轨策略进行SWARM卫星精密定轨是切实可行的,定轨结果良好且稳定,定轨精度达到厘米级。     

GPT／2模型用于 GPS 大气可降水汽反演的精度分析

气象参数(温度T、气压P)是GPS大气可降水汽(PWV)反演中必不可少的数据,也是PWV反演的重要误差源之一。文中主要对GPT/2(GPT、GPT2)模型用于PWV反演的精度进行验证和分析。基于非差精密单点定位(PPP)技术,选取SuomiNet网9个测站的观测数据,借助研制的PPP软件,分别采用GPT模型、改进的GPT2模型以及测站实测气象数据进行大气可降水汽(PWV)反演。以实测气象数据处理结果为参考,对两种模型解算的PWV进行了对比和精度分析。结果表明:改进的GPT2模型优于GPT模型,尤其是当测站的高程较大时,GPT2模型的稳定性更优、适用性更广;采用GPT2模型解算的PWV偏差均值小于±1.0mm,精度(RMS)优于±1.5mm。在缺少实测气象数据的情况下,利用GPT2模型数据仍然能够取得较为理想的PWV反演结果。     

附加Helmert变换参数的低轨卫星约化动力学精密定轨

在运动学精密定轨以及动力学轨道积分的基础上,提出基于Helmert变换的约化动力学精密定轨模型.该模型对动力积分轨道以及运动学轨道建立Helmert变换,进而修正轨道积分中的卫星初始轨道以及各种动力学参数.应用该模型,文章采用的约化动力学精密定轨包含两个部分:运动学精密定轨以及基于Helmert变换的动力学轨道平滑.对CHAMP、GRACE两个星期的观测数据进行计算,结果显示:在引入Helmert变换平移参数的参数设置下,相对于运动学轨道,约化动力学轨道的精度平均提高了约30%;对于CHAMP卫星,约化动力学轨道与参考轨道差值在XYZ 3个方向RMS的平均值分别为(0.14,0.14,0.16) m,差值3D RMS的平均值为0.26 m;对于GRACE-A卫星,约化动力学轨道与参考轨道差值在XYZ 3个方向RMS的平均值分别为(0.17,0.15,0.13) m,差值3D RMS的平均值为0.26 m.文中还详细讨论和分析了模型中不同参数设置下轨道精度的情况.     

BeiDou-3试验卫星精密定轨及钟差精度分析

BeiDou-3试验卫星在北斗全球组网阶段起着重要的测试验证作用,精密轨道和钟差精度是衡量新卫星服务性能的重要标志。本文介绍了BeiDou-3试验卫星(C31、C32、C33和C34)可用的两种卫星天线相位中心改正参数;对比分析了不同天线相位中心改正策略对于精密定轨和卫星钟差确定的影响;定量分析了i GMAS跟踪站对试验卫星跟踪弧段的覆盖率差异。实验结果表明:卫星厂商提供的卫星天线相位中心参数精度更高,建议在精密数据处理中采用。采用卫星厂商天线相位中心改正参数的BeiDou-3试验卫星精密定轨1D RMS精度分别为38、30、49和70 cm,精密钟差精度除C34结果较差外其余均优于0.6 ns;4颗试验卫星跟踪弧段覆盖率分别为32%、42%、79%和80%。综合来看,C32卫星相对其余3颗卫星结果呈现出更好的性能。     

重力卫星星载GPS简化动力学精密定轨

利用GRACE和SWARM重力卫星星载GPS观测数据,基于简化动力学方法进行精密定轨,通过相位观测值残差分析、重叠轨道对比和科学轨道对比进行轨道精度检核。GRACE和SWARM卫星相位观测值残差RMS值稳定在6 mm左右,重叠轨道对比差值RMS在径向、切向和法向均优于1.24 cm;通过与GFZ和ESA提供的GRACE卫星与SWARM卫星精密轨道对比,GRACE卫星简化动力学轨道在R,T,N方向的轨道精度分别达到1.3 cm、2.1 cm和1.3 cm;SWARM卫星简化动力学轨道在径向、切向和法向的轨道精度分别达到0.8 cm、1.3 cm和1.6 cm。实验表明,基于简化动力学方法,GRACE和SWARM卫星定轨精度均到达厘米级。     

Swarm系列卫星非差运动学厘米级精密定轨

采用2015年5月24日—30日的Swarm星载GPS双频观测数据,基于Melbourne-Wübbena(MW)和消电离层线性组合,在精密单点定位技术的基础上,采用批处理最小二乘估计法对不同轨道高度的Swarm系列卫星进行非差运动学精密定轨。利用星载GPS相位观测值残差、与欧空局发布的简化动力学轨道对比,以及SLR检核3种方法对Swarm系列卫星非差运动学定轨结果进行精度评估。结果表明:①Swarm系列卫星星载GPS相位观测值残差RMS为6~7 mm;②与欧空局发布的简化动力学轨道进行求差,径向、切向及法向轨道差值RMS为2~4 cm;③与欧空局发布的运动学轨道进行求差,径向、切向及法向轨道差值RMS为1~2 cm;④SLR检核结果表明Swarm-A/B/C卫星轨道精度为3~4 cm。因此,采用非差运动学定轨方法与本文提供的定轨策略进行Swarm系列卫星精密定轨是切实可行的,定轨精度为厘米级。     

GPS/PWV在台风"玛莉亚"袭闽期间的变化特征研究

可降水量（PWV）表征大气中的水汽含量，本文利用福建省卫星导航定位基准服务系统（FJCORS）的GPS观测资料反演得到可降水量（GPS/PWV），通过与实测的高精度探空PWV资料进行对比发现，其相关系数达到0.98，与探空结果具有较好的一致性；平均偏差在1.10 mm以内，表明GPS/PWV资料具有较高的精度。在此基础上分析2018年第8号台风“玛莉亚”登陆福建前后的GPS/PWV变化特征及其与实际降水量的关系，结果表明，GPS/PWV资料能够很好地反映台风期间水汽的时空动态传输过程，并与降水之间具有良好的对应关系。     

基于GPT3和傅里叶函数构建长三角地区ZHD模型

针对GPT3模型的对流层干延迟（GPT3-ZHD）存在明显周期性误差的问题,以2016—2020年长三角地区的7个GNSS站数据为参考,分析GPT3-ZHD残差的季节性周期变化,并利用多阶傅里叶函数建立一种新的ZHD改进模型,同时分析基于改进模型的PWV反演精度。实验结果表明：1）与GNSS相比,GPT3-ZHD和GPT3-PWV的Bias均值分别为-0.49 mm和2.72 mm,RMS均值分别为2.06 mm和11.08 mm;2）基于GPT3和傅里叶函数改进的ZHD模型Bias和RMS均值分别为-0.01 mm和0.52 mm,比GPT3模型分别提升0.48mm和1.54mm,精度改进明显;3）基于GNSS-ZTD、GPT3-Tm和改进ZHD所得PWV的Bias和RMS均值分别为0.46 mm和0.52 mm,比GPT3-PWV分别提升2.26 mm和10.56 mm。总体而言,基于GPT3和傅里叶函数的ZHD改进模型精度优于GPT3-ZHD,并可有效应用于长三角地区的实时高精度PWV反演。     

北斗三号PPP-B2b服务性能评估

北斗三号卫星导航系统（BeiDou-3 navigation satellite system,BDS-3）精密单点定位（precise point positioning,PPP）-B2b信号为中国及周边地区提供实时PPP(real-time PPP,RTPPP)服务,为了推广PPP-B2b信号的应用,需要对其服务性能进行评估。根据全球连续监测评估系统(international GNSS monitoring and assessment system, iGMAS）在中国的测站2020年9月的观测数据,评估了基于PPP-B2b信号的北斗卫星导航系统的轨道和钟差精度;分析了使用BDS-3PPP-B2b产品的B1I+B3I、B1c+B2a信号组合的定位精度以及北（north,N）方向、东（east,E）方向、天（up,U）方向收敛情况。结果显示:BDS轨道产品径向精度均值为0.1 m,切向精度均值为0.31 m,法向精度均值为0.3 m;钟差精度均方根的均值为2.26 ns,标准差的均值为0.08 ns。关于PPP收敛时间情况,在N、E、U 3个方向上,使用德国地学中心多系统快速产品...     

基于超快速星历反演大气可降水量的精度分析

水汽是预报某些灾害性天气的重要依据,因此及时获得高分辨率的水汽产品对精准预报天气具有至关重要的意义．针对最终精密星历更新速度较慢、时延较长,无法满足实时反演大气可降水量的要求,提出一种利用超快速星历代替最终精密星历反演大气可降水量的方法:基于地基GNSS反演大气可降水量的原理,利用GAMIT软件,根据国际GNSS服务(IGS)网站提供的不同精度的星历产品获得大气可降水量,并与气象探空站所获得的大气可降水量对比分析．研究结果表明,利用超快速星历所获得的大气可将水量与最终精密星历一致,二者平均差值优于0.1 mm,且与探空站测得的大气可降水量值非常一致,其精度可以满足天气预报的需求．      

FY-4A GIIRS数据与ERA5再分析资料融合的中国区域大气加权平均温度模型EI北大核心CSCD

大气加权平均温度(T m)的精度直接影响全球导航卫星系统(GNSS)水汽反演的结果。针对现有T m模型的参数、建模数据源有待优化及模型构建时仅依赖于单个探空站点或单一格网点数据等问题,本文提出融合FY-4A GIIRS数据与ERA5再分析资料,在此基础上引入滑动窗口算法对融合数据进行处理同时顾及经度、纬度和高程因子构建空间分辨率为0.5°×0.5°的T m经验模型(FY-ET m模型)。采用偏差(Bias)和均方根误差(RMS)作为精度评定指标,联合未参与建模的2020年探空数据、ERA5再分析资料及天顶对流层延迟产品,对FY-ET m模型及其反演的大气可降水量进行精度评定。结果表明:以探空数据为参考值,FY-ET m模型的年均Bias、RMS分别为-0.02、5.79 K,相比较于Bevis和GPT3模型分别提高了3.62(Bias)、0.8(RMS)和2.54(Bias)、0.63 K(RMS);以ERA5再分析资料为参考值,FY-ET m模型的年均Bias、RMS分别为0.01、3.32 K,相比较于Bevis和GPT3模型分别提高了0.97(Bias)、0.13(RMS)和2.94(Bias)、1.71 K(RMS),同精度优异的GPT3模型相比,FY-ET m模型在中国西部和北部地区也表现出了明显的精度改善;以GNSS站点得到的PWV为参考值,FY-ET m模型反演的PWV与GNSS站得到的PWV值精度相当,Bias变化范围为-0.5~0.5 mm。FY-ET m模型准确度高稳定性良好,只需输入位置和时间信息就能获取目标点的T m,能够在GNSS水汽反演中发挥重要的作用。