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GPS监测水汽与水汽辐射计数据的对比研究

针对水汽辐射计观测数据和并址的GPS观测数据,用GAMIT软件求解了台站的天顶总延迟和湿项延迟。运用湿项延迟与水汽含量之间的转换关系,对GPS监测的大气可降水量与水汽辐射计观测的水汽含量进行了对比研究,得出结果：由GAMIT解算出的水汽含量与WVR观测值的差值平均值为0．02mm,均方差为0．02mm,由气象文件求出的水汽含量与WVR观测值的差值平均值为0．03mm,均方差为0．02mm。表明用地面GPS监测大气水汽含量是完全可行的。     

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基于GPS技术的高原与平原地区可降水量的研究

为了更深入地分析高原及平原地区多变的降水气候,利用2004年中国地壳运动观测网络GPS数据及高原和平原地区的大气压等资料,整体地分析了两类地区上空可降水量的变化及其差异。结果表明,高原地区和平原地区的可降水量有明显的地区性及季节性变化。     

基于水汽辐射计与GPS湿延迟的对比研究

利用事后精密星历和快速预报星历分别解算GPS对流层延迟，由Saastamoinen模型求得对流层干延迟，对流层湿延迟为对流层延迟与干延迟的差值。精密星历与快速预报星历的GPS湿延迟结果和水汽辐射计观测数据比较，得出精密星历湿延迟结果与水汽辐射计数据的差值的均方根为1．51cm；快速预报星历湿延迟与水汽辐射计数据的差值的均方根为1．52cm。     

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用地基GPS资料分析大气可降水汽总量

利用“中国地壳运动监测网络”和三峡监测网的地基GPS资料，通过Bernese软件以及根据Bevis等和Rocken等水汽解算原理编制的水汽解算软件。获得了武汉、巴东、兴山、泸州等长江流域测站大气可降水汽总量分布和时间间隔为2小时的GPS遥感大气可降水汽序列，并与站点雨量及区域面雨量进行对比分析，结果表明：地基GPS遥感水汽量变化与地面降水有很好的相关性。而且GPS遥感水汽变化序列峰值对应于强降水提前了8～22小时。有助于强降水特别是突发性强降水的预测；多个站点的GPS遥感水汽总量联合分析，对于区域水汽总量变化研究有一定意义。     

对流层延迟与可降水量直接转换模型研究

采用线性回归和最小二乘法拟合建立无线电探空可降水量（RS-PWV）与GPS对流层延迟（GPS-ZTD）、地面温度及大气压之间的直接转换模型,并将直接转换模型得到的PWV分别与RS-PWV及GPS反演得到的可降水量（GPS-PWV）进行比较。结果表明,RS-PWV与GPS-ZTD之间存在良好的线性关系,相关系数达0.927 6;RS-PWV与4阶拟合温度和大气压呈现较好的相关性,相关系数分别为0.640 1和－0.626 3;基于ZTD的单阶单因子模型PWV与GPS-PWV的相关系数达到0.969 9;基于ZTD、温度及大气压的单阶多因子模型PWV比基于ZTD的单阶单因子模型PWV精度明显提高,RMS从4.3 mm提高到3.3 mm。     

地震后水汽异常变化初探

研究东日本地震、汶川地震和玉树地震震中及其附近区域在地震前后的水汽时间序列变化。首先分析震中MODIS水汽序列和震中附近探空站点水汽序列在地震前后的变化;然后基于GNSS ZTD与水汽之间的高相关性,以GNSS ZTD代替GNSS水汽,讨论震源区周围IGS站点的ZTD序列变化。研究发现,震后震中及其附近区域水汽值变化出现异常,且距离越近所受影响越大;水汽不断聚积,达到峰值后发生降水。     

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