京津冀地区FY-4A水汽校正模型研究CSCD

融合全球卫星导航系统(GNSS)与风云气象卫星FY-4A可获得高精度高空间分辨率的水汽分布信息.利用中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)提供的GNSS观测资料开展京津冀地区FY-4A水汽校正研究.首先对京津冀地区进行区域划分,按区域分季节开展GNSS水汽与FY-4A水汽的相关性分析;其次分区域、分季节选择不同的函数模型结合GNSS水汽资料构建FY-4A水汽校正模型;然后采取区域模型、单站点模型与实测GNSS水汽开展模型的可靠性检验;最后通过分区域FY-4A水汽校正和图像叠加,获得校正后的京津冀地区FY-4A水汽分布.研究表明:FY-4A水汽与GNSS水汽的相关性较好,区域FY-4A水汽校正模型精度与单站点模型精度相当,可取代单站点模型用于FY-4A的水汽校正.基于CMONOC的分区域函数模型在一定程度上提高FY-4A水汽精度,为短期天气预报和合成孔径雷达(InSAR)大气校正提供参考.     

CMONOC观测约束下的中国大陆地区MODIS PWV校正

基于CMONOC提供的GNSS观测和气象资料，开展中国大陆地区不同气候类型的MODIS PWV校正研究。首先依据不同气候类型，开展GNSS PWV与MODIS PWV的相关性分析；然后基于GNSS PWV构建不同气候类型的MODIS PWV校正模型；最后根据MODIS PWV、模型校正的MODIS PWV分别与GNSS PWV比较，开展模型改进效果检验。研究表明：不同气候类型的MODIS PWV校正模型，均能有效改善MODIS PWV精度，提高MODIS PWV在短期天气预报和InSAR大气校正的应用。     

青藏高原地区MERRA-2水汽产品精度检验分析

MERRA-2是当前最新发布的大气再分析资料,其提供的格网水汽产品具有较高的时空分辨率,但尚无文献对MERRA-2水汽产品在青藏高原地区的适用性予以评价. 因此,亟需开展青藏高原地区MERRA-2水汽产品的适用性分析. 根据MERRA-2格网水汽数据和格网点位势数据,建立了青藏高原地区的水汽垂直剖面函数,并利用水汽垂直剖面函数将格网点水汽值插值计算到临近探空站点或全球卫星导航系统(GNSS)站点上,再利用双线性插值法进行水平方向上的水汽插值计算,进行精度分析. 研究表明:高原地区测站间日均偏差(bias)多数分布在2 mm以内,月均偏差均小于1 mm,MERRA-2水汽产品在高原中部和北部精度较高,南部精度较低.      

一种对流层延迟的ZTD与PM2.5浓度相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

基于小波变换的CMONOC的ZTD与PM2.5浓度的相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

基于小波变换的CMONOC的ZTD与PM2.5浓度的相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

基于小波变换的CMONOC的ZTD与PM2.5浓度的相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

基于小波变换的CMONOC的ZTD与PM2.5浓度的相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

顾及分段表达的中国区域对流层天顶湿延迟模型

高精度的对流层天顶湿延迟（ZWD）在GNSS高精度定位及大气水汽监测中具有重要作用。中国区域具有疆域辽阔、地形多变等特点,垂直方向存在规律难循的气流变化,而大多数ZWD模型仅采用单一函数对大气高度范围内变化进行拟合,或未考虑季节变化因素,因此在中国区域适用性较差。本文以中国区域MERRA-2大气再分析资料为数据源对ZWD展开深入研究,建立了一种顾及分段表达的中国区域ZWD模型（CZWD模型）;并以中国区域89个探空站积分计算的ZWD数据为参考值检验模型的精度。结果表明,CZWD模型的年均偏差（Bias）和年均均方根值（RMS）误差分别为-2.9、21.9 mm,精度优于目前应用较广的GPT3模型,且提高了5%,在中国区域总体上显示出较优的精度和适用性。因此,CZWD模型对于中国区域GNSS导航定位及水汽监测具有重要意义。     

GNSS/MODIS信号紧耦合水汽层析算法

GNSS水汽层析技术凭借高精度、高时空分辨率及全天候监测等优点,已成为探测大气水汽最具潜力的技术之一。目前,融合多源大气遥感数据逐步成为弥补传统层析模型GNSS信号几何缺陷的研究热点。本文利用Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)提供的观测数据,首先分析了传统体素模型融合MODIS信号的不足;然后提出了基于体素节点模型的GNSS/MODIS信号紧耦合水汽层析算法,该算法将高分辨率MODIS PWV以三维信号的形式引入层析模型中;最后利用2016年7月徐州地区的15幅MODIS影像及同步GNSS数据对3种模型的层析结果质量进行了评估。试验结果表明:利用本文所提出的紧耦合算法,层析模型的平均有效观测信号数量提高了34.15%,层析结果平均RMSE(root mean square error)值降低了25.10%。此外,以邻近时刻探空站数据作为参考值,发现0~2 km的近地层,紧耦合算法的层析结果明显优于传统算法,这表明融合MODIS观测信号可改善近地层三维水汽场的重构质量。     

利用多源数据构建PWV混合模型

高精度和高时空分辨率的大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)信息对于极端天气研究具有重要作用。传统的单一水汽探测技术获取的PWV因其系统设计的局限性存在精度差、时空分辨率低等缺陷。针对该问题,提出了一种基于多源数据的混合模型——全球温度气压湿度(global pressure and temperature 2 wet, GPT2w) +球谐函数（spherical harmonic function,SHF）+多项式拟合（polynomial fitting,PF),简称GSP模型。该模型通过GPT2w计算PWV的初始值,利用SHF拟合PWV的偏差序列,利用PF对模型偏差进行校正,并引入Bartlett检验确定GSP模型中多源数据的最优权值。选取2014年中国云南省26个全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)测站和37个欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting, ECMWF)气候再分析数据集(ECMWF reanalysis-interim, ERA-Interim)格网点(1°×1°)的数据为例,建立GSP模型并进行验证,发现GSP模型较传统PF模型的精度提升率为15%~18%。以ECMWF第5代气候再分析数据集(ECMWF reanalysis v5, ERA5)提供的PWV格网数据(0.25°×0.25°)为参考,GSP模型的平均均方根误差和偏差分别为1.64 mm、－0.25 mm。上述结果表明GSP模型具有较高的精度,对于极端天气预警具有重要作用。     

顾及垂直递减率的中国区域Tm格点产品空间插值

大气加权平均温度(T_m)是全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)反演大气水汽(precipitation water vapor, PWV)的关键参数。当前已有T_m模型提供的T_m信息难以捕获其日周期变化,因此限制了其在高时间分辨率GNSS PWV估计中的精度。大气再分析资料可提供高时空分辨率的T_m格点产品,但是在使用时需要对其进行空间插值,且T_m在高程上的变化远大于其在水平方向上变化。同时,针对中国区域地形起伏大等特点,提出顾及垂直递减率的中国区域T_m格点产品空间插值方法,以分布于中国区域的2015年89个探空站资料为参考值,验证了提出的方法在全球大地测量观测系统大气中心T_m格点产品和美国国家航空和太空管理局提供的MERRA-2的T_m格点产品中的空间插值精度。结果表明：(1)在顾及垂直递减率的T_m格点产品空间插值中,反距离加权法的...     

EMD在GNSS时间序列周期项处理中的应用

全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）位置时间序列蕴含有丰富的构造和非构造变形信息,具有成分复杂、建模困难、非构造信息难以有效分离等特点,利用自适应的经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法对川滇地区24个GNSS连续站时间序列作周期项修正。结果表明,周期项的修正十分必要,EMD方法能够根据每个台站信号的自身特性,自适应地提取不同频率、振幅的周期成分,这也更符合实际情况;相较于谐波模型,EMD方法对原始时间序列在N、E、U方向的改正均更加精确有效。使用修正后的连续站时间序列模拟流动观测,发现经过5～6 a/期观测即可得到相对可靠的台站运动速度,并通过距离较近的实际连续观测站对流动观测站周期项改正,验证了EMD方法的稳定性和可靠性,这也为流动GNSS观测实施、周期修正和资料使用提供了参考意见和理论依据。     

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。     

利用GNSS水准成果融合构建中国大陆垂直运动模型

水准和全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)成果是研究中国大陆垂直运动的重要数据,充分发挥水准点高精度和GNSS点分布均匀的优势,有利于提升垂直运动模型的可靠性。在融合过程中,针对水准和GNSS成果缺少重合点导致速度融合失效的问题,提出一种基于模型结果融合的方法,分别利用水准和GNSS成果建立垂直运动模型,并基于模型格网点精度及控制点与模型格网点的最近距离联合确定两类模型点权值,逐点加权平均,实现两类模型的融合;针对利用反距离加权方法建模过程中观测点速度精度和空间距离均影响定权结果的问题,提出了权因子相乘的方法,合理确定各因素影响程度。综合利用国家一等水准网、国家GNSS大地控制网等成果,基于双因子相乘的方式定权建立单源垂直运动模型,并按照基于结果融合的方法建立了中国大陆垂直运动模型。结果表明,华北、苏沪一带沉降严重,极个别区域沉降速度达100 mm/a;东北、西藏一带呈现隆升趋势,局部隆升速度达5 mm/a;其余地区垂直运动相对稳定。     

测站处GNSS多路径误差效应反演及其应用研究

针对测站观测环境变化对数据质量影响难以有效评估并削弱的问题,研究了一种可通用于各类卫星导航系统的多路径误差半天球格网点建模方法（multi-point hemispherical grid model,MHGM）。该方法能够综合利用不同GNSS（global navigation satellite system）系统的不同时期观测数据进行整体建模,显著削弱GNSS信号所受多路径误差影响,并图像化反演测站周围的多路径效应,确定信号干扰源的方位。算例的测试结果表明,在模拟的强多路径环境下,模型改正后模糊度固定时段的载波相位观测值残差的均方根误差（root mean square error,RMSE）统计值由0.983 cm降为0.318 cm,改善率高达67.7%。此外,MHGM建模结果中改正量较大的异常区域与对应测站处所架设挡板的方位相一致,能够反演出测站周围不同方向观测信号所受多路径误差影响。国际GNSS服务组织的历史观测数据在利用MHGM模型改正后,合计18年测试算例的观测值残差RMSE平均改善率达到29.5%。这对于评估测站观测环境在不同时期的变化状况,提升现有各类增强服务产品的精度和可靠性具有一定的潜在应用价值。     

利用中国区域MERRA-2资料计算ZTD和ZWD的精度分析

对流层延迟是影响高精度定位与导航的主要误差之一,也是全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）水汽探测的关键参数。美国航空航天局发布了最新一代的大气再分析资料（MERRA-2资料）,其可用于计算高时空分辨率的对流层延迟产品,但是目前尚无文献对利用MERRA-2资料计算天顶对流层延迟（zenith tropospheric delay,ZTD）和天顶湿延迟（zenith wet delay,ZWD）的精度进行分析。因此,联合2015年中国陆态网214个GNSS站ZTD产品和分布于中国区域的87个探空站资料,对利用MERRA-2资料在中国区域计算ZTD/ZWD的精度进行评估。结果表明：（1）以陆态网ZTD为参考值,利用MERRA-2资料积分计算ZTD的年均偏差和均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为0.32 cm和1.21 cm,且偏差和RMSE均表现出一定的季节变化,总体上呈现为夏季精度低、冬季精度高;在空间分布上,偏差随纬度和高程的变化趋势并不明显,但RMSE随纬度和高程的增加总体上呈现递减的趋...     

北斗三号卫星观测信息高度角相关随机模型统计特性分析

观测信息随机模型在参数估计、质量控制和精度评定过程中具有重要作用,准确的观测信息随机模型是北斗精密定位的基础。首先,利用简化的Helmert方差分量估计方法估计北斗三号卫星观测信息精度,并拟合模型系数;然后,利用全局检验和$\omega$检验对基于分段函数、正弦函数、余弦函数和指数函数的随机模型进行统计检验,分析随机模型统计特性;最后,利用精密单点定位（precise point positioning,PPP）检验各随机模型对定位性能的影响。实验结果表明,北斗三号卫星的伪距和载波相位观测值精度均与高度角相关,且观测类型不同,相关程度不同;基于指数函数的随机模型在拟合误差、全局检验和$\omega$检验中均表现出最优的性能,全局检验浮点解和固定解的误警率仅为5.1%和4.9%,$\omega$检验伪距和载波相位最大误警率分别为5.8%和6.8%,PPP收敛时间最短,定位精度最高。基于指数函数的随机模型能够准确描述北斗观测信息精度,提高北斗三号卫星精密定位结果的精度和可靠性。