利用ERA5资料进行桂林地区GNSS水汽反演精度分析

由于桂林地区地基GNSS站并未配置气象传感器，致使大量GNSS观测数据无法在大气水汽（PWV）监测中发挥作用.针对这一情况，本文将欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最新发布的ERA5再分析资料中测站处的气压和温度气象数据加入到GNSS水汽反演中，并将反演结果与利用地面气象站反演的GNSS水汽做对比，以此评估ERA5在桂林地区反演GNSS水汽的精度和适用性.结果表明：1）以桂林地区2017年10个地面气象站的实测气压和温度数据为参考值，ERA5地表气压和温度的年均偏差分别为-0.35 hPa和0.86 K，年均均方根误差（RMSE）分别为0.65 hPa和1.66 K，该精度可用于GNSS水汽反演；2）以2017年6—7月GNSS利用地面气象站反演的PWV为参考值，ERA5反演的GNSS PWV的偏差和RMSE分别为0.17 mm和0.35 mm，且两者具较好的相关性和一致性.由此表明，ERA5地表温压产品可应用于桂林地区GNSS水汽反演，这些研究结果可为桂林地区的GNSS水汽反演及数据源的选用提供重要的参考依据.     

基于Holt指数平滑模型的Klobuchar模型精化

利用IGS（International GNSS Service）中心提供的中、低纬度地区平静期、活跃期观测数据,通过Klobuchar模型与双频观测模型解算电离层总电子含量（total electron content,TEC）值。采用Holt指数平滑模型对每个历元前6 d两种模型差值进行1 d预测,利用预测所得差值对Klobuchar模型第7 d的TEC值进行改进。实验结果表明,无论在电离层活跃期还是平静期,改进模型改正效果比基本模型有显著提升,改进模型能更好地反映电离层变化特性,尤其是夜间电离层变化特性。     

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...     

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。     

时序InSAR北京地区地表沉降监测与分析

针对北京地区地表沉降现象,本文采用时序InSAR方法获取了2018—2020年的沉降速率场与累计沉降量场,并选取特征区域及不同空间跨度的两条地铁线路进行具体沉降分析。结果表明：(1)北京地区不均匀沉降现象较为明显,总体呈现西部抬升、东部沉降的空间分布特征;(2)存在3个较明显的沉降漏斗,最大累计沉降量达-218.5 mm;(3)朝阳区存在金盏沉降漏斗及豆各庄沉降漏斗,且两个沉降漏斗在本文研究时间跨度内均呈扩大趋势;(4)地铁5、6号线均存在不同程度的沉降与抬升现象,沉降现象与地下水及地下空间的过度开采存在一定的关系,而地区抬升现象与南水北调工程对地下水的补充存在相关关系。     

多平台融合的测绘类专业学生创新能力培养

本文以“科技创新”“社会实践”“科技竞赛”三大平台为出发点和落脚点,以测绘类专业学生创新能力培养为目的,通过具体分析多平台构建对测绘类专业学生创新能力提升的实现路径,挖掘多平台协同育人机制,拓展多平台融合对测绘类专业学生创新能力培养的效用,探索适合测绘类专业学生创新能力培养的模式,以期对国内其他地方高校测绘类专业学生创新能力培养提供经验借鉴。     

日本区域加权平均温度建模

由于日本区域易受自然灾害频发、水汽特征变化复杂、探空站点分布稀疏的问题,进而制约了高精度水汽的获取,因此缺少此区域的高精度加权平均温度(T_m)模型. 鉴于此,采用2009—2016年全球大地测量观测系统(GGOS) Atmosphere T_m和ERA-Interim 2 m T_s格网数据新建立一种考虑T_m残差季节性变化和周日变化的适合日本区域的T_m模型 (JQTm模型). 同时,利用2017年日本区域13个探空站和110个GGOS Atmosphere T_m格网数据,对新建立的JQTm模型在日本区域的精度进行评估. 研究发现:与GGOS Atmosphere T_m格网数据对比,JQTm模型的偏差(bias)和均方根误差(RMSE)分别为0.15 K和1.92 K,RMSE分别比GPT2w-1模型、GPT2w-5模型提升41.16% (1.33 K)、44.41% (1.53 K);与探空资料对比,JQTm模型的bias和RMSE分别为–0.66 K和2.14 K,RMSE分别比GPT2w-1模型、GPT2w-5模型提升28.43% (0.85 K)、29.61% (0.90 K). JQTm模型能够为日本区域提供高精度的T_m值,为研究此区域大气水汽和极端天气提供重要依据.      

澳大利亚区域大气加权平均温度建模

大气加权平均温度T_m是计算水汽转换因子和大气可降水量的重要参数。利用2007—2017年全球大地观测系统(global geodetic observing system, GGOS) Atmosphere T_m格网数据和欧洲中尺度天气预报中心(European centre for medium-range weather forecasts, ECMWF) 2 m温度数据,建立一种适合澳大利亚区域、顾及T_m残差季节性和日周期变化的T_m模型——qTm。此外,采用2018年的GGOS Atmosphere T_m格网数据和探空资料对该模型进行评估。结果表明,qTm模型在澳大利亚区域具有较高的精度和适用性,与GGOS Atmosphere T_m相比,qTm模型的年均偏差(Bias)和均方根误差(root mean square error, RMSE)分别为－0.31 K和1.97 K,相对于GPT2w-1和GPT2w-5模型,RMSE分别提高21.8%和25.9%;qTm模型值与探空积分值更符合,模型的年均Bias和RMSE分别为－0.44 K和2.45 K,相比GPT2w-1和GPT2w-5模型分别提高10.2% 和11.8%。qTm模型可为澳大利亚区域提供精确的T_m值,为该区域大气水汽分析和厄尔尼诺现象研究提供基础。     

中国区域ERA5和MERRA-2再分析资料计算Tm的精度分析

以中国区域89个探空站2017年资料为参考值,对ERA5和MERRA-2再分析资料积分计算的Tm的精度进行评估,并分析2种资料计算的Tm的bias和RMSE的时空变化特性。结果表明：1）以探空站资料为参考值,ERA5和MERRA-2再分析资料计算的Tm的年均bias分别为0.41 K和0.10 K,年均RMSE分别为1.26 K和1.34 K。2）2种资料计算的Tm的bias和RMSE具有相似的时空变化特性,时间上总体表现为夏季精度高、冬季精度稍低,但ERA5再分析资料计算的Tm的bias在全年均表现为正值,而MERRA-2再分析资料计算的Tm的bias在夏季表现为负值,其余时间表现为正值;在空间上,2种资料计算的Tm的bias和RMSE在高程上无明显变化特性,但在纬度上RMSE均表现出随纬度增加而逐渐变大的趋势,总体保持在2.5 K以内。     

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。