长三角地区GNSS可降水量直接转换模型研究

为简化GNSS大气可降水量(PWV)的计算过程,提高GNSS-PWV实时解算效率,利用2017~2018年长三角地区7个GNSS测站数据,分析GNSS-PWV与对流层延迟(ZTD)、地面气温(T)、地面气压(P)之间的线性关系,通过线性拟合建立PWV直接转换区域模型。实验结果表明：1）PWV与ZTD、P和T之间具有良好的相关性,相关系数分别为0.99、-0.74和0.73;2）基于ZTD的全年单因子PWV模型的RMS为3.07 mm,基于ZTD和T的全年双因子PWV模型RMS为2.35 mm,基于ZTD和P的全年双因子PWV模型RMS为1.18 mm,基于ZTD、T和P的全年多因子PWV模型RMS为0.47 mm,基于ZTD、T和P的分季节多因子PWV模型的平均RMS为0.28 mm,后者预测精度略优。     

GPT2模型用于SDCORS反演可降水汽精度评估

利用山东区域及邻近探空站，分析GPT2模型估算气象参数（气温和气压）的精度，并将GPT2模型应用于SDCORS反演可降水汽中，分析评估其精度。研究表明，GPT2模型估算气温和气压的偏差均值分别为-1.61 ℃和0.53 Pa，标准差均值分别为2.84 ℃和4.42 Pa，均方根误差均值分别为3.27 ℃和4.49 Pa；GPT2模型估算的气象参数解算的SDCORS/PWV的偏差均值为1.22 mm，标准差均值为3.05 mm，均方根误差均值为3.46 mm，较GPT模型精度高，可靠性强。对于未配备气象传感器的CORS站，基于GPT2模型估算气温和气压，有助于利用区域CORS反演可降水汽，有效实现对大气可降水量的监测与预报。     

GPT3模型反演GNSS大气可降水量精度评定

采用中国区域2017~2018年与GNSS站并址的49个探空站资料对GPT3模型估算的气象参数的精度进行评估,再利用49个GNSS站结合GPT3模型估算的气象参数反演日均大气可降水量PWV,并采用与GNSS站并址的探空站数据对其精度进行评定。实验得出：1）在中国地区,1°分辨率的GPT3模型的精度和稳定性优于5°分辨率,其气压、气温和大气加权平均温度T_m的偏差均值分别为0.73 hPa、1.34 K和－1.67 K,均方根误差均值分别为4.21 hPa、3.75 K和4.15 K;2）利用GPT3模型提供的气温结合Bevis经验公式反演的PWV与GPT3模型提供的Tm反演的PWV精度相当,且2种方法反演的PWV和探空资料实测地表温度反演的PWV呈现很好的一致性,在我国青藏高原和西北地区反演PWV的精度优于我国南方和北方地区。     

基于GPT3模型的ZTD及PWV反演精度分析

使用亚洲区域18个IGS测站和中国区域内16个探空站2016~2018年的数据,研究GPT3模型反演天顶对流层延迟（ZTD）和大气可降水量（PWV）的精度,并与其他GPT系列模型进行对比。结果表明,GPT3-1模型估计的ZTD的bias均值和最大值均最小,分别为1.34 mm和14.06 mm;GPT3模型整体精度略优于GPT2w模型,优于GPT2模型。探空站处GPT3模型反演的PWV的bias和RMSE均表现出较强的季节性特征;由GPT3模型反演的PWV的月均值可知,GPT3-1模型比GPT3-5模型具有更高的精度和稳定性。     

长三角地区分季节多因子本地化T_m模型研究

针对GNSS气象学中大气加权平均温度(Tm)受时空影响的问题,利用长三角地区7个探空站2015~2017年数据,分析Tm与地面温度(Ts)、水汽压(es)和气压(Ps)的线性关系,并基于最小二乘法进行多元线性拟合,建立长三角地区本地化Tm模型。实验结果表明:1)本地化单因子模型效果优于Bevis模型,且双因子和多因子模型与单因子模型效果相当;2)分季节多因子模型优于全局模型,对秋冬季改善效果最为显著;3)分季节多因子Tm模型计算GNSS大气可降水量(PWV)的效果优于Bevis模型。分季节多因子本地化Tm模型更适用于长三角地区,可获得更准确的Tm和PWV。     

融合GPT2w模型与GNSS参数获取大气可降水量

针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(Tm)和ZTD等参数的精度,并融合GNSS解算得到的ZTD(GNSS-ZTD)与GPT2w模型获取的气象参数,提高PWV反演精度。结果表明：1)近地面处的气压、温度和水汽压的bias分布在－3~4 mbar、－7~7 K和－9~2 mbar之间,精度较高;2)GPT2w模型获取的Tm在长三角地区适用性较好,年均bias和RMS分别为－1.21 K和6.89 K;3)基于GPT2w模型解算的ZTD的bias和RMS均值分别为1.4 cm和9.4 cm,精度明显低于基于实测气象数据获得的GNSS-ZTD;4)参数融合法计算的PWV与GNSS-PWV精度相当,该方法可用于无实测气象参数时实时获取PWV。     

顾及多因子影响的中国西部地区大气加权平均温度模型精化研究

针对中国西部地区地形起伏较大等情况,分析大气加权平均温度（T_m）与测站高程、地面温度的关系,利用2014～2016年探空数据,在Bevis模型基础上建立一种与地面温度、高程和季节变化有关的新T_m模型。以2017年探空数据为参考值,对新模型进行精度分析,并与广泛使用的Bevis模型和GPT2w模型进行精度比较。结果表明,以探空数据为参考值,新模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为-0.08 K和3.89 K,相比Bevis模型、GPT2w-5模型和GPT2w-1模型,其精度（RMS值）分别提高14.3%、20.6%和9.3%。此外,将新T_m模型用于GNSS水汽计算,其水汽计算理论RMS误差和相对误差分别为0.22 mm和1.43%,新模型在中国西部地区的GNSS水汽探测中具有重要的应用价值。     

基于GPS的河北省冬春季节MODIS水汽校正模型研究

以河北省为例，利用GPS水汽进行MODIS水汽的校正模型研究。通过GPS水汽与MODIS水汽的比较发现，两者的相关系数超过0.879，均方根误差达到2.31 mm，说明两者存在较好的相关性和一定的偏差；利用线性回归方法分别构建城市和区域MODIS水汽校正模型，实验证明，利用实测GPS水汽对城市模型和区域模型进行可靠性验证，9个测站的模型检验的均方根误差小于1 mm。两类模型均可有效提高MODIS水汽精度，满足气象预报应用的要求。     

中国西南地区GPS大气水汽转换系数模型精化研究

利用中国西南地区19个探空站2011～2014年数据，通过积分法计算大气水汽转换系数K。采用2011～2013年的K值对Emardson模型进行精化，分别构建西南地区不顾及和顾及高程因子的K值模型Emardson-I和Emardson-H。利用2014年积分计算的K值检验这两种模型的预报精度，结果表明：1）相对于Emardson-I模型，Emardson-H模型表现出更高的K值预报精度和更好的适应性；2）在高海拔地区，Emardson-H模型预报精度明显优于Emardson-I模型，表明高程因子是影响高海拔地区K值计算的重要因素。将两种新模型用于拉萨站GPS大气水汽反演，Emardson-H模型表现出更优的反演精度，两种模型的反演精度均优于2 mm。     

利用MERRA-2地表温压资料进行中国区域GNSS水汽反演的精度分析北大核心CSCD

为分析美国宇航局发布的最新MERRA-2再分析资料地表温压产品在中国区域进行GNSS水汽反演的精度,联合中国区域609个地面气象站实测温度和气压数据、48个GNSS站及并址探空站资料,评估MERRA-2温压产品及其在GNSS PWV反演中的精度。结果表明:1)MERRA-2气压和温度年均bias分别为-0.01 hPa和0.38 K,年均RMSE分别为1.08 hPa和2.66 K,MERRA-2再分析资料温压产品在中国区域具有较高的精度;2)MERRA-2再分析资料温压产品在中国大部分地区呈现负偏差,精度从高到低依次为南方地区、北方地区、西北地区和青藏高原地区;3)将MERRA-2温压产品的PWV反演结果与并址探空站实测PWV进行对比可知,MERRA-2再分析资料温压产品反演的GNSS PWV平均RMSE为2.16 mm,能较好地反映PWV的日变化。因此,MERRA-2地表温压产品在中国区域的气象研究及GNSS水汽监测中具有重要意义。     

连续台风时期香港区域的水汽变化分析

利用香港卫星定位参考站网GNSS观测数据,提取强热带风暴"塔拉斯"与热带风暴"洛克"影响期间各测站天顶方向对流层延迟,反演香港区域大气可降水量;根据香港区域49个天文台气象站提供的实测降雨量数据,分析大气可降水量与实际降雨量的相关性,以及两次台风对香港区域水汽时空分布的不同影响。结果表明,大气可降水量在台风影响前期均上升,在大量降雨后回落,但在连续台风的间歇期间,仍高于台风来临前的水平;水汽累积是大量降雨的前提条件,当水汽累积量相近时,水汽累积时长与累积降雨量呈正相关;台风期间大气可降水量值超过65 mm的区域面积与台风等级相关,台风路径对局部水汽分布有一定的影响。     

基于GNSS PWV的水汽输送路径研究

基于2014年河北省CORS观测及气象资料，利用GNSS PWV进行水汽输送路径研究。通过GNSS PWV、ΔPWV变化与实际降水的比较发现，GNSS PWV空间变化与水汽输送路径一致，验证了河北省存在由南向北、由西北向东南的两条水汽输送路径。     

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。     

基于GNSS的中国西南地区MODIS水汽校正研究

以GNSS水汽为标准,对中国西南地区进行MODIS水汽精度评价和相关性分析,构建MODIS水汽的区域校正模型和单站点校正模型并开展可靠性检验.分区域进行MODIS水汽校正和图像叠加得到校正后的中国西南地区MODIS水汽分布.结果表明,区域模型可替代单站点模型,中国西南地区MODIS水汽季节校正模型效果显著,在春、夏、秋...