利用ECMWF和GPS估计大气可降水量

河南连续运行参考系统(Continuously Operating Reference Stations,CORS)有63个测站,但仅有6个测站安装有气象传感器,而且数据极其不完整,而气象数据对于(Global Positioning System,GPS)反演水汽十分重要.针对这一问题,研究了利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的再分析资料插值河南测站的气象参数和大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV).研究结果表明:插值的气压平均偏差和均方根误差在1 hpa以内,气温平均偏差和均方根误差在5 K左右;针对气温插值结果偏差稍大的问题,对插值温度进行改正,能提高50％左右的精度;将实测气象参数的GPS/PWV和无线电探空的Radio/PWV作为真值,证明了利用插值的气象参数估计河南地区GPS/PWV的精度完全满足需求,进一步提高河南CORS系统在气象方面的应用价值.     

基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型

目前,雾霾天气频发,为了提高PM_(2.5)浓度的预测精度,建立了基于遗传算法优化的小波神经网络模型(GA-WNN)。该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络(WNN)强大的非线性拟合的优点,弥补了传统神经网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的缺点。以河北省邢台市实时监测的PM_(2.5)浓度数据为样本进行建模预测,预测结果的平均相对误差为11%。将其小波神经网络进行对比分析,实验结果表明:该方法有效地提高了预测精度,为短时的PM_(2.5)含量预测提供了一个新途径。     

利用ECMWF和GPS估计区域PWV的研究

我国大部分CORS站没有安装气象传感器,这导致利用GPS技术估计PWV有一定的局限性。本文以香港CORS网为例,利用ECMWF的全球格网数据,在平面上进行反距离加权插值得到GPS测站的地表气象数据,在时间域上进行拉格朗日插值得到每小时的气象数据,最后利用插值的气象数据进行PWV的估计。结果表明GPS站地面气压插值的RMSE为1.14 hPa,地面温度插值的RMSE为2.04 K,由插值的气象数据估计PWV的RMSE为2.03 mm。这验证了利用ECMWF数据结合反距离加权插值和拉格朗日插值方法估计GPS站的气象数据和PWV的可行性和可靠性。