两种精化的对流层延迟改正模型

对流层延迟是全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)导航定位中的重要误差源,其量值主要受气象条件影响.采用传统对流层建模思路,利用GPT2模型来提供相对准确的气温、气压和相对湿度,然后利用Saastamoinen模型来计算天顶对流层延迟,由此构建了GPT2+Saas模型;采用新的对流层建模思路,直接针对天顶对流层延迟的时空特性建模,构建了与GPT2+Saas模型相匹配的GZTDS格网模型.以GGOS Atmosphere格网数据为参考,GPT2+Saas模型(Bias:0.2cm;RMS:4.2cm)和GZTDS模型(Bias:0.2cm;RMS:3.7cm)较UNB3m模型精度分别提升34%和43%.以IGS(International GNSS Service)数据为参考,GPT2+Saas(Bias:0.5cm;RMS:4.7cm)和GZTDS(Bias:-0.3cm;RMS:3.8cm)相对UNB3m模型精度分别提升10%和27%.针对GPT2+Saas模型在少数测站出现精度异常的情况进行了研究,探讨了可能的原因.在两种不同思路构建的精化对流层模型中,GZTDS模型不仅表现出更高的精度,而且在时间稳定性和地理稳定性上也表现出优越性.     

基于二维三分量伪谱法模拟数据的EDA介质中横波分裂研究

为了检测定向裂隙介质中横波分裂的方位属性特征,分析地震属性随裂隙密度和方位变化,采用人工吸收边界和反周期扩展边界,用伪谱法获得不同裂隙密度和不同方位地质模型三分量地面记录;应用时频分析和剪切波偏振分析研究由于裂隙方位和密度引起的横波分裂.结果显示,裂隙密度和方位决定着横波分裂的时差和偏振.快慢横波的延迟时间随裂隙密度增大而增加,不同方位相同裂隙密度的横波分裂时差有微小的变化.在45°方位检测时间延迟时间最大.通过时频分析,可以看到不同方位的瞬时主频有显著的变化,在横波分裂处瞬时主频有明显变化.因此,瞬时主频和快横波的偏振以及延迟时间可以作为裂隙方位和密度的指示.     

基于全球气象再分析资料的InSAR对流层延迟改正研究

气压、温度和水汽含量等大气物理参数的时空变化导致的对流层延迟是制约合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)高精度应用的重要因素之一.最新研究显示气象再分析资料在补偿对流层延迟影响方面具有巨大的应用潜力,这促使我们对其有效性和鲁棒性做进一步的研究和探索.本文首先推导了利用气象再分析资料对InSAR进行对流层延迟校正的算法;然后以美国南加州地区的ENVISAT ASAR数据为例,分析了基于两种气象再分析资料(ERA-Interim和North American Regional Reanalysis,NARR)校正InSAR对流层延迟改正的效果;通过与MERIS水汽延迟改正结果比较,验证了该方法的有效性.实验结果表明:(1)不能简单忽略干延迟,可通过气象再分析资料进行有效估计;(2)通过与MERIS水汽产品获得的对流层延迟比较发现,气象再分析资料能够取得接近于MERIS的改善效果;(3)对ERA-Interim和NARR两种气象再分析资料而言,虽然后者具有更高的时间和空间分辨率,但在改正InSAR对流层延迟方面并没有表现出比前者更明显的优势;(4)气象再分析资料可以很好地估计与地形强相关的垂直分层延迟,但对于小尺度的湍流混合延迟的捕捉能力有限.综合分析认为,气象再分析资料的优势在于其数据可随时获得、免费和全球覆盖,它可以显著减弱大尺度的垂直分层延迟对干涉图相位的影响,从而有助于InSAR获取更真实可靠的地形高程和地表形变信息.     

由Saastamoinen和Hopfield模型推算水汽含量的比较与分析

详细介绍利用ＧＰＡ数据推算大气水汽含量的过程。根据Ｓａａｓｔａｍｏｉｎｅｎ和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ两种模型利用实测数据对大气水汽含量进行了推算,并对其结果进行了比较和分析,得到了一些有益的结论。     

Groundbased Doas UV/visible measurements at Kiruna (Sweden) during the sesame winters 1993/94 and 1994/95.

Zenith sky observations of O3, NO2, OClO and BrO are reported, which were performed at Kiruna (67.9°N, 21.1°E) within the SESAME winters 1993/1994 and 1994/95. For both winters large total amounts of OClO were observed inside the polar vortex at twilight, indicating the degree and the temporal variation of the halogen activation of the polar stratosphere. Occasionally OClO could also be observed outside the polar vortex, most likely due to export of halogen activated vortex air masses into the ambient stratosphere. BrO could also be detected in winter 1994/95, with the largest slant column amounts (5·1014/cm2) occuring in the polar vortex in mid-winter. Similar abundances of stratospheric BrO were observed at dusk and dawn, for both, air masses inside and outside the vortex. This observation is in reasonable agreement with previous studies on stratospheric BrO (observations and models) of Wahner et al. (1992), Arpag et al. (1994), Krug et al. (1996), and Lary et al. (1996a,b), but partly in disagreement with those of Solomon et al. (1989), Fish et al. (1995), and Sessler et al. (1996).     

射电源结构对VLBI天体测量的影响

目前利用VLBIMK3系统确定的延迟测量的精度约为30ps,在这样的精度下,改善计算延迟的理论模型,考虑各种微扰改正（包含30ps量级）是非常重要的。在VLBI天休测量和测地计算的各种软件中,至今尚未计及射电源结构对延迟的影响。本文利用两子源模型对源结构延迟的大小及随时间的变化进行了计算,讨论了源结构延迟对VLBI天测和测地参数的影响,指出：（1）除对某些VLBI天测的射电源作长期的监测与研究,给出它们的双频综合图外,对大多数源可采用简单的两子源模型;（2）源结构对延迟的影响主要依赖于基线相对于源形态的主要特征的空间投影;（3）源结构延迟对天测和测地参数的影响达厘米和亚毫角秒量级。     

基于随机森林算法的广州白云机场终端区雷暴潜势预报

利用2014-2015年夏季雷达资料获取雷暴发生有无数据, 计算探空资料的对流指数与雷暴发生有无数据的灰色关联度, 发现雷暴产生跟抬升凝结高度气压、850~700 hPa的温度和露点温度、风切变的关系最紧密。接着建立广州白云机场终端区内3类区域(离塔台中心8 km、50 km、100 km)的12小时随机森林分类模型, 对不同区域的雷暴潜势进行预报和评估, 发现终端区区域面积越大, 雷暴发生样本比例越高, 临界成功指数CSI、预报准确率AF、探测概率POD越来越高, 虚假报警率FAR越来越低, 表明预报出来的准确率越来越高。离塔台中心50 km和100 km区域的预报准确率AF和探测概率POD超过70%, 对航空重要天气MDRS通报业务有指示作用。同时袋外错误率均低于1/3, 随机森林算法的泛化性能好。      

Spatiotemporal Distributions of δD in Atmospheric Water Vapor Based on TES Data During 2004-2009

The spatial and temporal distributions of the stable isotopes such as HD16O (or 1H2H16O, or HDO) and H218O in atmospheric water vapor are related to evaporation in source places, vapor condensation during transport, and vapor convergence and divergence, and thus provide useful information for investigation and understanding of the global water cycle. This paper analyzes spatiotemporal variations of the content of iso- tope HDO (i.e., δD), in atmospheric water vapor, namely, δDv, and the relationship of δDv with atmospheric humidity and temperature at different levels in the troposphere, using the HDO and H2O data retrieved from the Tropospheric Emission Spectrometer (TES) at seven pressure levels from 825 to 100 hPa. The results indicate that δDv has a clear zonal distribution in the troposphere and a good correspondence with atmospheric precipitable water. The results also show that δDv decreases logarithmically with atmospheric pressure and presents a decreasing trend from the equator to high latitudes and from lands to oceans. Sea- sonal changes of δDv exhibit regional differences. The spatial distribution and seasonal variation of δDv in the low troposphere are consistent with those in the middle troposphere, but opposite situations occur from the upper troposphere to the lower stratosphere. The correlation between δDv and temperature has a similar distribution pattern to the correlation between δDv and precipitable water in the troposphere. The stable isotope HDO in water vapor (δDv), compared with that in precipitation (δDp), is of some differences in spatial distribution and seasonal variation, and in its relationship with temperature and humidity, in- dicating that the impacts of stable isotopic fractionation and atmospheric circulation on the two types of stable isotopes are different.     

利用地基GPS技术反演武汉地区大气可降水分

利用武汉地区的探空资料和GPS实测数据，对对流层干分量延迟、对流层加权平均温度进行了检验分析．结果表明，对于武汉地区而言，常用的大气干分量延迟模型(SAAS Hopfield and Black)存在着1-2cm的系统误差，这在利用GPS资料估算大气可降水分(PWV)时会引入2-3mm的误差；对流层加权平均温度与常用的Bevis公式也存在着一定的差异，但这种差异对PWV结果影响很小．为此，提出了校正对流层干分量延迟的方法，并利用实测数据对该方法进行了检验．实践证明，这种校正方法基本上可以消除常用干分量模型的系统误差。     

太阳系天体地面VLBI观测的相对论时延模型

以太阳系质心参考系为基础，根据太阳系的质心参考系和非旋转地球质心参考系的坐标转换关系，推导了太阳系天体地面VLBI观测的相对论时间延迟模型，给出了一个通用的解析表达式．根据这一公式可以得到平劲松博士所采用的公式，以及当地心与源的距离无限大时，可得河外射电源VLBI观测的Zhu—Groten模型、Shapiro模型和IERS(92，96)推荐模型．所推导的公式严格解析且无误差，在实际应用中建议采用这一公式．同时详细地讨论了所推导公式的实用范围和各种舍掉项的量级估计，并详细给出了时间延迟理论模型的计算步骤．