加权平均温度模型对GPS水汽反演的影响

针对加权平均温度(Tm)模型对GPS水汽反演精度影响的问题,该文基于无线电探空资料,利用线性回归分析方法建立湖南地区Tm模型,以此模型反演GPS可降水量。通过与无线电探空资料对比,分析Tm本地化对GPS水汽反演精度的影响。对2016年4月至12月临近长沙、怀化和郴州的GPS可降水量进行反演,结果表明:较Bevis Tm模型,采用本地化的Tm模型反演得到的GPS可降水量精度更高,和无线电探空测得可降水量对比,平均偏差分别降低了25.68%、36.87%和13.70%,均方根误差分别降低了1.40%、1.93%和1.36%。     

郑州地区大气加权平均温度模型确定

地基GPS气象学中,大气加权平均温度Tm作为一个重要参数,影响着GPS信号湿延迟在垂直方向上转化为大气水汽的精度。文中首先介绍了几种常用的大气加权平均温度计算方法;然后利用郑州无线电探空资料,通过线性回归方法得出郑州地区大气加权平均温度的计算模型;最后将所得模型应用到郑州地区GPS可降水量计算中。通过与无线电探空实测结果对比分析,验证了该模型的可用性。     

青岛地区大气加权平均温度模型优化

大气加权平均温度是GNSS气象学中大气可降水量反演的一个关键变量,其精度对水汽反演结果具有重要影响.利用IGRA提供的青岛站2013-2017年的探空资料,采用单站建模方法,考虑单因子、双因子以及周期性误差改正等因素,构建和优化了青岛地区的大气加权平均温度模型;分别以青岛站2018-2019年的探空数据和ECMWF模式数据为参考,对本地化优化模型进行了精度分析.结果表明,青岛地区本地化优化模型基本消除了周期性误差影响,精度优于现有模型.     

大气加权平均温度建模及其在GPS／PWV中的应用

大气加权平均温度的准确获取对高精度的GPS水汽反演至关重要。文中基于线性回归理论,在分析加权平均温度与地面温度间相关性的基础上,采用一元线性拟合的方法,建立大气加权平均温度经验模型。最后,采用香港地区2006-2015年无线电探空资料对经验模型进行验证。实验结果表明,文中模型计算加权平均温度的整体均方根误差为2.356 K,较Bevis模型精度提高了41.94％,且季节变化对加权平均温度计算的影响并不明显;对于GPS水汽反演,采用本文经验模型反演水汽的均方根误差为1.807 mm,平均偏差为1.362 mm,能够满足GPS可降水量反演的精度,且优于Bevis模型。      

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%。     

不同星历反演大气可降水量的时间序列分析

针对地基GPS水汽探测过程中星历文件的选取对最终反演结果影响的问题,该文利用探空资料建立了一种新的香港季度加权平均温度计算公式,采用3种不同星历对GPS观测数据进行基线解算。通过MATLAB对反演的大气可降水量进行时间序列分析,3种不同星历反演的大气可降水量与探空数据的结果相似,均方差非常接近,快速星历与最终精密星历反演精度基本一致,超快速星历与最终精密星历的反演精度接近。此结果表明:不同星历的选取能够对最终反演结果产生影响,但影响可以近似忽略;最终精密星历可用于事后的高精度水汽反演,分析水汽的变化规律;快速星历结果可用于时效性快的水汽探测;超快速星历用于实时水汽探测,成为水汽探测的手段之一。     

香港地区大气加权平均温度建模与研究

在地基GPS水汽反演过程中,针对因大气加权平均温度的精度而影响大气可降水量计算结果精度的问题,文中采用回归分析方法对香港地区2006-2016年的探空数据进行研究,构建适用于香港地区的单因子以及多因子两种大气加权平均温度计算模型．并使用两种模型分别预测2017年加权平均温度,与多种经验公式结果以及真值进行对比,单因子和多因子模型与真值的偏差在－5 ～5 K范围内分别占比80.72％和85.26％,明显优于其他经验公式;且按季节分别建模对大气加权平均温度计算结果的精度并没有明显提高,但按昼夜分别建模能够使计算结果的精度得到明显的提高．因此为了能够使水汽反演计算时的精度得到提升,应当使用当地多年的探空气象资料构建适用于当地的加权平均温度计算模型,对于提高GPS反演大气水汽总量的精度具有重要意义.      

GPS气象的可靠性检核研究

本文通过对GPS湿延迟和水汽辐射计、GPS可降水量与无线电探空资料的比较,进行了GPS气象可靠性检核研究。得出如下结论:GPS可降水量序列与无线电探空的相关性可达0.94;差值均值为-0.24mm;均方根4.0mm。文中对用精密星历及快速预报星历计算所得的GPS湿延迟和水汽辐射计数据进行了比较,在发展趋势上水汽辐射计观测数据与快速预报/精密星历解算出的对流层湿延迟相近,且经过精密星历与快速预报星历反演所得出的的对流层延迟与水汽辐射计数据的差值的均方根分别为1.51cm、1.52cm。     

不同IGS星历产品对地基GPS反演水汽的影响北大核心CSCD

为了研究不同国际GNSS服务(IGS)星历产品对地基GPS反演可降水汽精度的影响,评估超快星历用于实时水汽反演的精度,该文借助Bernese5.2软件获取不同IGS星历产品解算的IGS跟踪站天顶总延迟,结合GPT2模型估算的气象参数反演得到大气可降水,最后与探空站资料计算的大气可降水进行对比分析。结果表明,利用超快速星历预报部分反演大气可降水结果的RMS在±8mm内波动,优于1cm,有助于实时探测大气可降水量的变化,进一步有效促进地基GPS在短临天气预报中的应用。     

中国低纬度地区水汽转换系数分析研究

大气水汽转换系数K是利用对流层天顶湿延迟反演大气可降水量的关键参数,而大气水汽转换系数K的精度又要取决于加权平均温度Tm的精度。据此,利用中国低纬度地区8个探空站的相关数据,在Bevis公式的基础上加入了测站纬度和测站高程的影响因素,建立了一种与测站地面温度、测站纬度和测站高程有关的新的加权平均温度Tm模型,相比于Bevis模型,其在中国低纬度地区的精度提高了约29.7%,更适用于中国低纬度地区加权平均温度Tm的计算。     

GPS/MET中水汽转换参数本地化研究与时空特性分析

随着全球定位系统(GPS)的高速发展,它在测绘科研领域的应用范围不断扩大,在GPS气象方向,可以通过地基GPS技术计算得到水汽转换参数,从而计算大气可降水量.使用本地化的水汽转换参数能有效提高GPS水汽反演的精度.本文利用中国西南地区2015-2018年12个探空站点数据,计算得到中国西南地区的年、季度、月和每日水汽转换参数,实现了水汽转换参数本地化研究.分析发现,在一定范围内,水汽转换参数Π随着站点高度的增加而逐渐增加,且我国西南地区的水汽转换参数Π的时空分布具有明显的气候分布特点和纬度地带性.     

GPS水汽反演在成都地区的应用

本文利用成都及周边GPS连续观测站的观测数据及IGS精密星历数据,反演了成都地区2005年7、8、9三个月的大气可降水量,并与探空结果、实际降水量进行对比分析,证实了GPS水汽反演在成都地区的可行性.研究表明,GPS水汽反演结果与探空结果有良好的相关性,但目前还无法将其用于中、短期的降雨预报.     

青岛地区CORS反演水汽中大气加权平均温度模型的建立

作为区域连续运行参考系统(CORS)反演大气可降水量的关键参数——大气加权平均温度,时空特性明显。为了提高区域CORS反演大气可降水量的精度和可靠性,利用青岛探空站2009-2011年3年的探空数据,分析得到地表温度Ts与加权平均温度Tm的相关系数R为0.877 6,为强线性相关;采用回归分析建立了青岛地区加权平均温度模型;利用该模型计算青岛地区2012年加权平均温度,与由探空数据计算的加权平均温度的平均偏差、标准差和均方根误差分别为0.307 K、3.359 K和3.384 K;将该模型应用在青岛CORS反演大气可降水量的计算中,与临近探空站计算的大气可降水汽相比,平均偏差、标准差和均方根误差分别为0.70 mm、3.48 mm和3.53 mm.研究表明,应用区域探空数据建立加权平均温度模型具有可行性,并可以在一定程度上提高区域CORS反演大气可降水量的精度和可靠性。      

区域大气加权平均温度模型确定及其应用

大气加权平均温度T_m是决定GPS水汽反演精度的关键参数,不同地区的T_m具有区域性差异。本文基于河南省Nanyang探空站2015-2018年的气象数据,建立了适用于河南亚热带季风气候地区的单因子和多因子的大气加权平均温度T_m模型,同时按照四季划分构建了季节模型,并对比经验模型分析其精度。结果表明,新建立的加权平均温度模型精度整体上优于Bevis模型。将其用于CORS站GPS可降水量反演中,相比经验模型,新建T_m模型与实际降水量的吻合性更好,可以满足地基GPS反演可降水量的要求。     

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。     

基于无线电探空的武汉大气加权平均温度模型研究

以武汉地区为例,本文推导无线电探空推导的大气加权平均温度模型并对其可靠性进行检验。采用武汉无线电探空数据推算武汉地区的大气加权平均温度计算模型,以此模型计算GPS可降水量,通过与无线电探空结果比较来检验该模型的精确度。在WHDH站GPS可降水量与无线电探空的比较中,两者差值的均方根为3.0mm,两者的相关性达到了0.952。利用中国地壳运动监测网络2002年武汉站GPS数据和武汉地区大气加权平均温度模型推算的可降水量与无线电探空比较,GPS可降水量与无线电探空可降水量在数值上和发展趋势上比较接近,说明了无线电探空的大气加权平均温度模型的可靠性。     

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.      

GPS可降水汽含量在强降雨过程中的特征分析

针对水汽在大气中易于变化,高时空分辨率水汽资料的欠缺,造成强降雨短时临近的预报水平不高的问题,探讨分析了GPS水汽反演的精度。利用香港CORS数据,通过GAMIT软件解算获得各测站1 h大气可降水量时间序列,将其与探空数据获得的液态水含量（PWV）和实际降水量进行比较分析。结果表明,GPS／PWV与Radio／PWV在整体变化趋势上具有很好的一致性,其相关系数大于0.9;GPS／PWV与Radio／PWV精度相当,两者平均偏差小于1 mm,均方根误差小于3 mm;GPS反演的大气可降水量与实际降水量具有较好的对应关系,能够精确地监测到水汽变化的过程,可以用于水汽的监测和预报研究。      

北京地区地基GPS加权平均温度计算本地化模型研究

利用中国区域内93个无线电探空站2005-2010年的探空数据,分析加权平均温度的特征,并分析Bevis公式在中国的适用性。同时利用北京站2005-2010年的无线电探空数据进行北京地区加权平均温度模型的本地化研究,并利用模型进行北京地区2011年加权平均温度的计算,其结果与实际加权平均温度的差值平均值为2.16K,均方根误差为4.78,同时将利用模型生成的可降水汽量与利用探空数据获得的可降水汽量进行对比,差值平均值为-1.42K,均方根误差为2.87。实验证实北京地区本地化模型的精度较高,实用性较强。     

GPS7水汽反演的双向滤波结果分析

针对利用精密单点定位(PPP)技术进行GPS水汽反演时,存在相位模糊度的收敛而导致水汽收敛的问题。该文引入PPP双向滤波处理方法,利用香港卫星定位参考站(HKSC)连续30d的GPS观测数据,分别进行PPP单、双向滤波处理。对PPP单向滤波大气可降水量(PWV)的收敛时间及对应的高程误差进行了统计;以ECMWF提供的ERA-Interim再分析资料和附近探空站观测数据为参考,对PPP单、双向滤波处理结果进行了比较和精度分析。结果表明:PPP单向滤波PWV的平均收敛时间约为30min,对应的平均高程误差为11cm;PPP双向滤波可以克服单向滤波初期的水汽收敛问题,且双向滤波PWV结果明显优于单向滤波,相对于ECMWF的平均偏差和均方根误差(RMS)分别减小25%和10%;相对于探空数据的平均偏差和RMS分别降低15%和7%。