基于GNSS PWV的水汽输送路径研究

基于2014年河北省CORS观测及气象资料,利用GNSS PWV进行水汽输送路径研究。通过GNSS PWV、ΔPWV变化与实际降水的比较发现,GNSS PWV空间变化与水汽输送路径一致,验证了河北省存在由南向北、由西北向东南的两条水汽输送路径。     

基于GPS的河北省冬春季节MODIS水汽校正模型研究

以河北省为例,利用GPS水汽进行MODIS水汽的校正模型研究。通过GPS水汽与MODIS水汽的比较发现,两者的相关系数超过0.879,均方根误差达到2.31 mm,说明两者存在较好的相关性和一定的偏差;利用线性回归方法分别构建城市和区域MODIS水汽校正模型,实验证明,利用实测GPS水汽对城市模型和区域模型进行可靠性验证,9个测站的模型检验的均方根误差小于1 mm。两类模型均可有效提高MODIS水汽精度,满足气象预报应用的要求。     

基于CMONOC的GNSS水汽短时频域特征研究

利用2016年中国大陆构造环境监测网络的GNSS数据开展水汽短时频域特征研究,按气候类型将中国大陆地区划分为5个区域,并在每个区域中随机抽取若干个站点采用快速傅里叶变换方法进行分析,提取不同季节的GNSS水汽周期特征。结果表明,各类站点的水汽频域特征存在明显的区域性变化和季节性差异;高原山地气候、热带季风气候和亚热带季风气候类型的GNSS站点的周期性变化显著;热带季风地区、亚热带季风地区及沿海地区水汽振幅较大,高原山地和温带大陆地区水汽振幅较小。     

基于小波变换与RBF神经网络的GNSS水汽值预测研究

利用小波变换与RBF神经网络方法预测河北省GNSS水汽值。首先对GNSS测站水汽序列进行小波分解,然后利用RBF神经网络对小波分解的高频与低频信号进行预测,最后通过实验选择合适的高频与低频信号结果重构获得GNSS水汽值预测值。以实测GNSS水汽值为标准,基于小波变换与RBF神经网络预测的GNSS水汽值精度高于单一RBF神经网络预测精度,但预测结果的精度随着预测时长的增加而降低。     

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。     

基于地基GNSS观测数据的贵州高原地区水汽层析精度分析

利用精密单点定位(PPP)技术处理贵州地基GNSS观测数据,获得高精度天顶对流层延迟(ZTD),进而开展水汽反演获得大气可降水量(PWV)产品。基于斜路径可降水量(SWV),使用自适应联合代数重构算法进行三维水汽层析,空间分辨率优于30 km×30 km,时间分辨率为5 min。以无线电探空数据为参考评估ZTD和PWV精度,其RMS分别为3.55 mm和1.03 mm。以ERA5再分析资料为参考评估三维层析精度,无暴雨发生时,三维层析相对误差不超过10%,偏差最大值为1.03 g/m³。以无线电探空数据为参考评估三维层析精度,层析结果与无线电探空数据的相关系数在0.97以上,具有较好的一致性。贵阳站和威宁站的平均RMS分别优于0.5 g/m³和1.2 g/m³。     

GNSS水汽层析的约束条件方程变权代数重构算法

基于传统代数重构算法（algebraic reconstruction technique, ART）提出一种约束条件方程变权的代数重构算法(variable weight algebraic reconstruction technique, VWART),利用2019-08香港地区CORS网GNSS观测数据进行实验,选用京士柏探空气象站探空数据进行验证分析。结果表明,相比于传统代数重构算法,变权代数重构算法的精度、稳定性和可靠性均有所提高。以探空数据为例,其RMSE降低20.334%;在不同程度降水条件下,变权代数重构算法反演的垂直水汽廓线分布均优于传统代数重构算法。     

长三角地区GNSS大气水汽转换系数模型精化研究

根据长三角地区7个探空站基于积分法计算的2016年大气水汽转换系数（K值）,利用多元线性拟合分别构建不顾及高程的Emardson-I精化模型和顾及高程的Emardson-H精化模型,并用2017年的K值验证两种模型的精度。实验结果表明,Emardson-H预报模型的MAE和RMS分别为0.001 297和0.001 616,略优于Emardson-I预报模型的0.001 303和0.001 620;基于两种新模型的GNSS-PWV反演精度相当,其MAE和RMS均优于0.6 mm。因此,Emardson-I模型以其无需实测气象参数和无需顾及高程在长三角地区的地基GNSS气象学实时应用中具有更好的效率优势。     

基于MODIS和AMSR-E反演京津冀地区大气水汽含量及比较

为了长时间、大范围获取水汽数值,利用2005~2008年光学遥感的MODIS近红外、红外水汽产品,以及微波遥感AMSR-E数据,2种方法反演水汽。微波AMSR-E亮温数据采用Merritt N.Deeter(2007)亮温极化差方法,选取18.7GHz和23.8GHz 2个波段,得到AMSR-E升轨、降轨大气水汽数值。以京津冀地区为研究区域,通过地统计相关性分析、时间序列分析、年际间变化分析,可知2种方法4种资料反演的大气水汽数值的R2都达到0.95,时间分布符合中国雨带移动规律,空间分布不均。MODIS数据反演值比AMSR-E值要低,得到2种方法反演水汽的各自优缺点。     

基于地基GPS与MODIS遥感影像的映射函数与大气可降水汽分析

为了提高短期和中小尺度灾害性天气可降水汽预报的准确性和实时性,利用西安地基GPS数据和MODIS遥感影像,采用NMF、GMF和VMF1映射函数设计了4种获取天顶干延迟初始值的方案,探讨了映射函数对计算天顶总延迟的影响。结果表明:在卫星高度角为10 时,VMF1映射函数反演效果和精度最佳,GMF映射函数次之,NMF映射函数最弱,而在卫星高度角为15 时,上述3种映射函数效果相当。最后,结合综合水汽含量与可降水汽的关系,通过计算地基GPS和MODIS遥感影像综合水汽含量,得到了地基GPS和MODIS遥感影像可降水汽(PPWV-GPS,PPWV-MODIS),并拟合了二者之间的线性关系,结果为PPWV-MODIS=1.421 7PPWV-GPS-2.143,相关系数为0.952 1。     

GPT3模型反演GNSS大气可降水量精度评定

采用中国区域2017~2018年与GNSS站并址的49个探空站资料对GPT3模型估算的气象参数的精度进行评估,再利用49个GNSS站结合GPT3模型估算的气象参数反演日均大气可降水量PWV,并采用与GNSS站并址的探空站数据对其精度进行评定。实验得出：1）在中国地区,1°分辨率的GPT3模型的精度和稳定性优于5°分辨率,其气压、气温和大气加权平均温度T_m的偏差均值分别为0.73 hPa、1.34 K和－1.67 K,均方根误差均值分别为4.21 hPa、3.75 K和4.15 K;2）利用GPT3模型提供的气温结合Bevis经验公式反演的PWV与GPT3模型提供的Tm反演的PWV精度相当,且2种方法反演的PWV和探空资料实测地表温度反演的PWV呈现很好的一致性,在我国青藏高原和西北地区反演PWV的精度优于我国南方和北方地区。     

融合GPT2w模型与GNSS参数获取大气可降水量

针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(T...     

长三角地区GNSS可降水量直接转换模型研究

为简化GNSS大气可降水量(PWV)的计算过程,提高GNSS-PWV实时解算效率,利用2017～2018年长三角地区7个GNSS测站数据,分析GNSS-PWV与对流层延迟(ZTD)、地面气温(T)、地面气压(P)之间的线性关系,通过线性拟合建立PWV直接转换区域模型.实验结果表明:1)PWV与ZTD、P和T之间具有良好...     

顾及水汽衰减因子的中国区域大气可降水量模型的建立与分析

提出一种顾及水汽衰减因子的PWV估算模型,通过输入地面大气水汽压和水汽衰减因子获得PWV,并选取2018年中国地区85个探空测站和7个IGS测站1 a的观测数据用于验证新模型的精度。结果表明,在已知当日水汽衰减因子的情况下,模型估算的PWV精度约为2 mm;也可通过GPT2w格网内插得到任意位置的水汽衰减因子,其结果精度与传统的一次多项式模型相当,但新模型的作用范围更广、适用性更强。     

GNSS对流层延迟推算可降水量的季节转换模型研究

利用台湾桃园（TWTF）站气象数据和对流层延迟数据开展可降水量和对流层延迟序列的相关性分析,显示两者存在显著正相关特性。利用回归分析建立季节和全年转换模型,并利用各季节降水和无降水期间的数据对模型进行检验。结果显示,各季节GNSS可降水量与线性回归可降水量的RMS值小于1.5 mm,最大误差不超过3.3 mm,满足GNSS气象学的基本要求。     

基于地基GPS的新疆地区大气可降水量时空分布特征

利用中国大陆构造环境监测网络的GPS观测资料,结合ERA-Interim模型气压和温度,解算2016年新疆地区GPS测站的大气可降水量,分析该地区大气可降水量的空间分布和季节性变化。结果表明:1)GPS和探空观测获取的大气可降水量具有较好的一致性,均方根误差约为2.7mm;2)新疆地区全年平均大气可降水量在7.0～13.0mm之间,且海拔每升高1km,其含量减少约1.4mm,当测站海拔相近时,大气可降水量随纬度的升高而减少;3)大气可降水量季节性变化明显,夏季为12.0～23.2mm,冬季为1.4～5.5mm,春、秋季大气可降水量差异不大且变化范围介于夏、冬季之间。     

利用MERRA-2地表温压资料进行中国区域GNSS水汽反演的精度分析北大核心CSCD

为分析美国宇航局发布的最新MERRA-2再分析资料地表温压产品在中国区域进行GNSS水汽反演的精度,联合中国区域609个地面气象站实测温度和气压数据、48个GNSS站及并址探空站资料,评估MERRA-2温压产品及其在GNSS PWV反演中的精度。结果表明:1)MERRA-2气压和温度年均bias分别为-0.01 hPa和0.38 K,年均RMSE分别为1.08 hPa和2.66 K,MERRA-2再分析资料温压产品在中国区域具有较高的精度;2)MERRA-2再分析资料温压产品在中国大部分地区呈现负偏差,精度从高到低依次为南方地区、北方地区、西北地区和青藏高原地区;3)将MERRA-2温压产品的PWV反演结果与并址探空站实测PWV进行对比可知,MERRA-2再分析资料温压产品反演的GNSS PWV平均RMSE为2.16 mm,能较好地反映PWV的日变化。因此,MERRA-2地表温压产品在中国区域的气象研究及GNSS水汽监测中具有重要意义。