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。      

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。     

加权平均温度模型对GPS水汽反演的影响北大核心CSCD

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%。     

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%。     

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。     

区域大气加权平均温度模型构建与适用性分析

加权平均温度作为GNSS水汽反演的重要参数,直接影响大气可降水量的反演精度,而建立区域化加权平均温度模型有助于提高水汽反演精度。利用香港探空站2012-2015年数据资料,在分析加权平均温度与地面气象要素关系的基础上,运用最小二乘原理探究最优回归方程系数,回归建立了区域加权平均温度的单因素模型和多因素模型。结果表明:多因素模型精度高于单因素模型,但并不显著,Bevis经验公式应用于香港区域时不满足精度要求;对模型精度和适用性进行了分析比较,表明文中建立的模型精度较高,能更好满足水汽遥感高精度的要求。      

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.      

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。      

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。     

GNSS气象学中关键参数的建模

地基GNSS气象学是GNSS技术的一种新应用,其基本原理是利用GNSS信号穿过对流层时产生的湿分量延迟反演可降水量,而湿分量延迟和可降水量之间的转换参数是一个关于大气加权平均温度的函数,因此准确的求取大气加权平均温度是GNSS气象学中的关键。以徐州地区为例,利用探空数据建立加权平均温度模型,并与其他几种模型进行比较,结果表明本地化模型精度更高,更适合本地的水汽反演。     

Bevis公式在不同高度面的适用性以及基于近地大气温度的全球加权平均温度模型

加权平均温度(T_m)是全球卫星导航系统(GNSS)反演可降水量(PWV)过程中的关键参量。利用Bevis公式和地表温度可以方便地得到地表附近的高精度T_m估计值。然而,不少研究指出,Bevis公式在高海拔地区存在较大误差。本文对Bevis公式在不同高度面的适用性进行研究后发现,Bevis公式在海拔较低时精度较高,随着海拔升高,精度逐渐降低。为了解决Bevis公式在高海拔地区适用性较低的问题,本文对近地空间范围内(本文指0～10 km的高程范围)的T_m与大气温度的关系展开了研究,发现两者在全球范围内都拥有很高的相关性,由此本文构建了基于近地大气温度的全球加权平均温度模型。对模型的检验结果表明,该模型在近地空间范围内的任意高度面上都可以提供高精度的T_m估计值。     

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。     

中国区域加权平均温度的时空分析及模型研究

加权平均温度(T_m)是全球卫星导航系统技术反演大气可降水量的关键参数,影响着水汽反演的精度。针对传统的Bevis模型运用在中国区域精度不高的问题,该文提出新的增加时空参数的T_m多元线性回归模型。根据2013—2015年中国86个探空站点的探空资料,分析了T_m的时空特征;然后根据2013年站点资料,利用线性回归建模方法建立了中国区域的T_m单因子回归模型和增加了时空参数的T_m多因子回归模型,并利用2014—2015年的探空数据进行验证。T_m单因子回归模型和T_m多因子回归模型的精度分别为3.1 K和2.6 K,比Bevis模型(精度3.3 K)分别提高了约6.0%和21.2%。考虑到季节对T_m的影响,将T_m多因子回归模型按季节分段,得到按季节分段的T_m多因子回归模型,其精度与T_m多因子回归模型大致相当,但能更细致表达出不同季节T_m的精度情况。结果表明增加了时空参数的T_m多因子回归模型更加适合中国区域的加权平均温度T_m的计算。     

GPS水汽遥感中加权平均温度获取方法研究

在利用地基GPS进行大气水汽遥感时,加权平均温度对水汽遥感结果起着重要作用。本文对加权平均温度的获取方法进行了列举和比较,其中经验公式方法既可以快速获取又可以满足水汽遥感精度,同时根据当地探空资料得出的局部加权平均温度模型可比通用加权平均温度模型的精度提高近6倍。     

甘肃省加权平均温度时空分布特征分析与模型建立

加权平均温度是大气可降水量研究过程中的一个重要参数,直接影响着大气可降水量反演的精度。针对适合于甘肃地区的加权平均温度模型较少且已有模型精度较低的情况,文章主要利用甘肃地区7个探空站2013-2017年的数据,统计分析了甘肃地区加权平均温度时空分布特征,依据最小二乘原理建立了本地化分区、分季、分月模型,并结合已有模型对其精度进行了验证。结果表明,甘肃地区加权平均温度具有明显的时空分布特征,建立分区、分季、分月模型是非常有必要的,且分区、分季、分月模型精度均优于已有模型,具有重要的实际应用价值。      

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.     

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。     

成都地区地基GPS观测网遥感大气可降水量的初步试验

利用首个成都地区地基GPS观测网2004年7～9月30s间隔的测量数据，通过Bernese GPS SoftwareV4．2解算出30min间隔的天顶总延迟量，结合自动气象站获得的气象资料计算出30min间隔的GPS遥感的大气可降水量。与根据气象探空站探测资料算出的可降水量进行统计对比，确定出本次GPS遥感可降水量试验的精度为3．09mm，两种可降水量时间序列呈现高度的一致性。同时验证了计算对流层加权平均温度的Bevis经验公式在成都地区的适用性。     

区域延迟模型在CORS站反演水汽中的应用

系统地论述了利用CORS系统观测数据反演大气水汽含量的基本原理和方法,分析其反演大气水汽含量过程。基于探空资料建立了广西区域干延迟的延迟模型和加权平均温度模型,利用广西地区CORS站及国内IGS站的观测数据进行解算得出天顶方向对流层延迟量。经过比较区域模型与经验模型得出区域模型具有可用性,且反演出的大气水汽含量与探空水汽含量精度相当,从而验证了区域模型具有可靠性。     

武汉地区GPS气象网应用研究

针对武汉地区GPS气象网进行了3方面的应用研究。首先为利用武汉地区的无线电探空资料推算了适合武汉地区的大气加权平均温度计算模型,该模型与Bevis模型存在一定的区别;其次为武汉地区GPS气象网的可降水量的可靠性研究,将GPS可降水量与无线电探空数据比较,得到两者差值的均方根为3.9 mm,相关系数为0.933。最后为武汉地区GPS气象网的可降水量序列对武汉地区2005年入秋季节的转换进行了监测,得到武汉地区的入秋转换为2005年262日14时开始,263日11时完成。