湿延迟与可降水量转换系数的全球经验模型

利用2005~2011年的全球大地测量观测系统(global geodetic observing system,GGOS)Atmosphere提供的2.5°×2°(经度×纬度)的天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)格网数据和欧洲中尺度天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的2.5°×2°可降水量(precipitable water vapor,PWV)格网数据,在全球范围内计算得到各格网点的地基GPS水汽反演关键参数Π-1的时间序列,分析了其时空分布特征,建立了一种转换系数Π的全球经验模型。该模型无需站点气象数据,仅与站点经纬度、年积日和海拔相关。利用未参与建模的2012年的GGOS Atmosphere和ECMWF格网数据、2012年661个无线电探空站的探空资料对模型进行精度检验。结果显示,采用格网数据检验,其偏差的平均值(Bias)为-0.179mm,均方根误差(root mean square error,RMS)的平均值为1.806mm;采用无线电探空资料进行检验,其Bias为0.465mm,RMS为0.789mm。结果都表现出了较小的系统性偏差与较高的精度,说明所建立的湿延迟与可降水量转换系数模型在全球范围内具有较高的精度与稳定性。     

利用GPS技术反演中国大陆水汽变化

利用中国地壳运动监测网络2004年的GPS数据，结合测站对应气象要素，计算出大气中的水汽。采用张性样条网格化法绘制中国大陆地区2004年各月份的水汽变化图，得到了水汽含量整体变化趋势与中国年降水量分布趋势相一致的结论。     

利用GPS可降水量校正MODIS近红外水汽数据

针对MODIS近红外水汽产品精度不足以及地基GPS技术解算的大气可降水量地理分布不连续的问题,提出一种利用地基GPS可降水量来校正MODIS水汽产品从而得到区域性连续分布的高精度可降水量的方法。利用GAMIT软件和地基GPS数据解算出IGS站点的大气水含量,建立GPS可降水量与MODIS近红外水汽产品的回归分析模型得到最终的校正结果。通过与实测气象站数据对比分析可知,所提方法有效地结合了MODIS和地基GPS两种遥感水汽技术的优点,能够得到高精度、地理分布连续的大气可降水量,研究结果可为实时天气预报、气候监测等工作提供参考。     

日本3·11特大地震的GPS震时和震后响应

借助PPP软件,利用位于日本及周边国家的IGS跟踪站和国家海洋局GPS业务观测站数据,提取2011年3月11日日本里氏9.0级特大地震的震时、震后地表震动信息和水汽信息。首先采用动态PPP方法得到GPS站点的震时水平运动轨迹、震时三维坐标时间序列以及站点上空大气可降水量的动态变化;然后采用静态PPP方法得到GPS站点震前和震后的单天解坐标。通过对计算结果进行分析和比较,揭示了GPS站点的震时地表三维形变过程和震后地表永久性形变,验证了日本震后灾区的降雪过程,为GPS技术用于地震监测和灾害预警提供有价值的基础资料。     

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%。     

基于气象要素内插的地基GPS/PWV 方法研究与精度分析

测站气压和温度的准确获取对GPS水汽反演的精度至关重要,但是我国各地在建立GPS连续运行观测站时的发展状态差别较大,有相当部分的GPS气象站网并未配备气压和温度传感器,无法有效准确采集测站气压及温度相关数据,对实时获取测站上方水汽有较大影响.本文基于一种增加高度改正的反距离加权法,和分布在全国的全球卫星导航系统(GNSS)气象站网数据,对该方法进行了实验验证．实验结果表明,通过此方法得到的气压和温度参数精度满足水汽解算需要．同时将本文方法与全球气温和气压经验模型(GPT2)进行对比,证明了本文得到的温压参数精度要优于GPT2模型.      

地基GPS技术探测大气水汽含量的误差分析

随着GPS气象学研究的深入和发展，GPS遥感技术在气象学中的应用日益广泛。其中GPS遥感大气水汽含量的两类技术即地基GPS气象遥感技术和空基GPS气象遥感技术也已日益成熟。本文着重对地基GPS气象遥感技术探测大气水汽含量的基本原理和方法进行了详细阐述，在此基础上对其产生误差的主要因素从三方面即计算天顶静力学延迟的误差；GPS数据对总中性延迟的影响；从天顶湿延迟转换为综合水汽含量时的误差进行了分析。     

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.      

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%。     

成都地区大气平均温度建模及其在GPS/PWV计算中的应用研究

地基GPS气象学的关键技术是在于通过垂直方向上GPS信号的湿分量延迟值来确定大气可降水量-PWV,而这两个物理量间进行转换时需要用到一个关键性的参数——大气加权平均温度。本文首先讨论了估算加权平均温度的几种方法,然后利用成都地区2005年全年的大气探空数据,采用回归分析方法,建立了适合成都地区的大气加权平均温度模型,精度为±2.21K。最后将该公式应用到成都地区PWV的计算中,得到了非常理想的效果。     

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。     

利用选权拟合法进行GPS水汽层析解算

附加约束条件的层析解算方法是克服GPS水汽层析观测方程不适定性的主要方法,为了避免该方法中水平约束方程权阵的选取不当对水汽层析结果产生的不良影响,将选权拟合法应用到对流层水汽参数反演中。首先利用水汽参数在空间的分布规律构建参数权矩阵,并利用L曲线法确定正则化参数,然后利用模拟实验对该方法在水汽层析解算中的应用进行了验证。结果表明,该方法可以有效地克服观测方程的不适定性,反演得到符合客观实际的结果。     

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…     

Determination of weighted mean tropospheric temperature using ground meteorological measurements

The weighted mean tropospheric temperature is a critical parameter in the conversion of wet zenith delay to precipitable water vapor in GPS Meteorology. This parameter can not be calculated from the radiosonde data in real time through the conventional methods. In this study, we first discuss the admissible error of weighted mean temperature to enable the accuracy of the conversion better than 1 mm, then summarize the performance of some of the existing methods. An empirical formula is established that satisfies the real-time requirement in GPS meteorology using Sequential Regression Analysis method. It is shown that this real-time formula as compared with other empirical methods is more accurate for local applications.     

Experiment on driving precipitable water vapor from ground-based GPS network in Chengdu Plain

The estimates of total zenith delay are derived using Bernese GPS Software V4. 2 based on GPS data every 30 s from the first measurement experiment of a ground-based GPS network in Chengdu Plain of Southwest China during the period from July to September 2004. Then the estimates of 0.5 hourly precipitable water vapor (PWV) derived from global positioning system (GPS) are obtained using meteorological data from automatic weather stations (AWS). The comparison of PWV derived from GPS and those from radiosonde observations is given for the Chengdu station, with RMS (root mean square) differences of 3.09m. The consistency of precipitable water vapor derived from GPS to those from radiosonde is good. It is concluded that Bevis’ empirical formula for estimating the weighted atmospheric mean temperature can be applicable in Chengdu area because the relationship of GPS PWV with Bevis’ formula and GPS PWV with radiosonde method shows a high correlation. The result of this GPS measurement experiment is helpful both for accumulating the study of precipitable water vapor derived from GPS in Chengdu areas located at the eastern side of the Tibetan Plateau and for studying spatial-temporal variations of regional atmospheric water vapor through many disciplines cooperatively.     

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。     

Experiment on Driving Precipitable Water Vapor from Ground-Based GPS Network in Chengdu Plain

The estimates of total zenith delay are derived using Bernese GPS Software V4. 2 based on GPS data every 30 s from the first measurement experiment of a ground-based GPS network in Chengdu Plain of Southwest China during the period from July to September 2004. Then the estimates of 0.5 hourly precipitable water vapor (PWV) derived from global positioning system (GPS) are obtained using meteorological data from automatic weather stations (AWS). The comparison of PWV derived from GPS and those from radiosonde observations is given for the Chengdu station, with RMS (root mean square) differences of 3.09m. The consis- tency of precipitable water vapor derived from GPS to those from radiosonde is good. It is concluded that Bevis’ empirical formula for estimating the weighted atmospheric mean temperature can be applicable in Chengdu area because the relationship of GPS PWV with Bevis’ formula and GPS PWV with radiosonde method shows a high correlation. The result of this GPS measurement experiment is helpful both for accumu- lating the study of precipitable water vapor derived from GPS in Chengdu areas located at the eastern side of the Tibetan Plateau and for studying spatial-temporal variations of regional atmospheric water vapor through many disciplines cooperatively.     

Improved one/multi-parameter models that consider seasonal and geographic variations for estimating weighted mean temperature in ground-based GPS meteorology

In ground-based GPS meteorology, weighted mean temperature is the key parameter to calculate the conversion factor which will be used to map zenith wet delay to precipitable water vapor. In practical applications, we can hardly obtain the vertical profiles of meteorological parameters over the site, thus cannot use the integration method to calculate weighted mean temperature. In order to exactly calculate weighted mean temperature from a few meteorological parameters, this paper studied the relation between weighted mean temperature and surface temperature, surface water vapor pressure and surface pressure, and determined the relationship between, on the one hand, the weighted mean temperature, and, on the other hand, the surface temperature and surface water vapor pressure. Considering the seasonal and geographic variations in the relationship, we employed the trigonometry functions with an annual cycle and a semi-annual cycle to fit the residuals (seasonal and geographic variations are reflected in the residuals). Through the above work, we finally established the GTm-I model and the PTm-I model with a $2^{\circ }\times 2.5^{\circ }(\mathrm{lat}\times \mathrm{lon})$ resolution. Test results show that the two models both show a consistent high accuracy around the globe, which is about 1.0 K superior to the widely used Bevis weighted mean temperature–surface temperature relationship in terms of root mean square error.