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%。     

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。     

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。      

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.     

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。     

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%。     

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。      

利用地面气象观测资料确定对流层加权平均温度

地基GPS气象学的核心思想是通过垂直方向上GPS信号的湿分量延时确定出可降水分 ,而这两个物理量之间的转换必须使用对流层加权平均温度。本文首先讨论了上述转换估计中加权平均温度的几种逼近方式及其容许误差 ,然后利用香港地区的地面和高空气象资料 ,采用逐步回归分析方法 ,建立了适合香港地区的对流层加权平均温度计算公式 ,通过数据分析表明 ,这个公式有效地消除了在香港地区使用Bevis经验公式引起的系统误差 ,较好地满足了地基GPS气象应用中实时性和高精度的要求。本研究也充分表明 ,在地基GPS气象研究中 ,应该利用本地区的气象资料来确定适合本地区的估计对流层加权平均温度的经验公式。     

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。      

不同饱和水汽压模型对GNSS反演可降水量的影响分析

地基全球卫星导航系统（GNSS）水汽反演过程中需要大气加权平均温度T_m的参与，而饱和水汽压E_s作为T_m计算过程中的一个重要变量影响着T_m，因此E_s将会间接地影响大气可降水量（PWV）的反演精度.针对目前地基GNSS水汽反演研究中普遍采用的三种不同的饱和水汽压模型（Magnus-Tetens模型、BUCK模型、Goff-Gratch模型），本文就不同的饱和水汽压模型参与反演是否会引起水汽反演结果的差异进行了研究.以香港为研究区域，利用GAMIT解算了2016年旱雨两季（2、7月）的天顶湿延迟（ZWD），同时利用king's park探空站的探空数据通过数值积分计算得到旱雨两季（2、7月）的T_m，然后严格参照反演步骤编程模拟计算旱雨两季（2、7月）每天的PWV.最后对比并分析了不同饱和水汽压模型参与计算对T_m和PWV的影响及原因，结果表明:三种饱和水汽压模型参与计算得到的PWV与真值（探空站计算得到的PWV）之间不存在具有统计意义的显著性差异，因此均可被用来提供计算T_m时所用到的饱和水汽压E_s，但是通过对比分析发现部分研究人员将BUCK模型中的变量T当作露点温度而非大气温度进行计算会使T_m产生较大的误差，进而对该误差进行了不合理性分析.本文的分析将会对后续地基GNSS水汽反演研究中的处理提供一定的参考.      

地基GPS技术遥感香港地区大气水汽含量

提出了分段多项式方法计算大气水汽含量,并结合无线电高空气象探测资料,分析并评估了地基ＧＰＳ遥感技术的精度。香港地区的可降水份计算结果表明,地基ＧＰＳ遥感技术的精度为１ ｍ ｍ ～２ ｍ ｍ     

Remote sensing of water vapor content using ground-based GPS data

Spatial and temporal resolution of water vapor content is useful in improving the accuracy of short-term weather prediction. Dense and continuously tracking regional GPS arrays will play an important role in remote sensing atmospheric water vapor content. In this study, a piecewise linear solution method was proposed to estimate the precipitable water vapor (PWV) content from ground-based GPS observations in Hong Kong. To evaluate the solution accuracy of the water vapor content sensed by GPS, the upper air sounding data (radiosonde) that are collected locally was used to calculate the precipitable water vapor during the same period. One-month results of PWV from both ground-based GPS sensing technique and radiosonde method are in agreement within 1–2 mm. This encouraging result will motivate the GPS meteorology application based on the establishment of a dense GPS array in Hong Kong.     

Remote sensing of water vapor content using ground-based GPS data

Spatial and temporal resolution of water vapor content is useful in improving the accuracy of short-term weather prediction.Dense and continuously tracking regional GPS arrays will play an important role in remote sensing atmospheric water vapor content.In this study,a piecewise linear solution method was proposed to estimate the precipitable water vapor (PWV) content from ground-based GPS observations in Hong Kong.To evaluate the solution accuracy of the water vapor content sensed by GPS,the upper air sounding data (radiosonde) that are collected locally was used to calculate the precipitable water vapor during the same period.One-month results of PWV from both ground-based GPS sensing technique and radiosonde method are in agreement within 1～2 mm.This encouraging result will motivate the GPS meteorology application based on the establishment of a dense GPS array in Hong Kong.     

DETERMINATION OF WEIGHTED MEAN TROPOSPHERIC TEMPERATURE USING GROUND METEOROLOGICAL MEASUREMENTS

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＩｎ ｇｒｏｕｎｄ＿ｂａｓｅｄＧＰＳＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ ,ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｐ ｉｔａｂｌｅｗａｔｅｒｖａｐｏｒｉｓｃｏｎｖｅｒｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｗｅｔｚｅｎｉｔｈｄｅｌａｙｏｆｔｈｅＧＰＳｓｉｇｎａｌ.Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｌｙ ,ｔｈｅＰｒｅｃｉｐ ｉｔａｂｌｅＷａｔｅｒＶａｐｏｒ (ＰＷＶ)ｃａｎｂｅｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅＷｅｔＺｅｎｉｔｈＤｅｌａｙ (ＷＺＤ)ｂｙＰＷＶ =Ｆ·ＷＺＤＦ =1 0 6ρｖ·Ｒｖ· ｋ3Ｔｍ +ｋ2( 1 )ｗｈｅｒｅｔｈｅｍａｐｐｉｎｇｓｃａｌｅｆａｃｔ…