基于北斗PWV的暴雨时空变化特征分析

利用49个山东省连续运行参考站(SDCORS) 2020年的北斗观测数据,使用GAMIT软件进行了大气水汽反演,得到了全年逐小时的大气可降水量(PWV)序列. 将反演得到的PWV与探空气象站观测的PWV对比,平均偏差为2.4 mm,均方根误差(RMSE)为3.4 mm,相关系数达到0.98,结果表明反演结果的精度符合气象研究需求. 分别从单连续运行参考站(CORS)和全省范围对PWV在暴雨过程中的变化进行了分析,发现PWV在暴雨产生前5~12 h开始上升,至暴雨产生时刻,PWV最大值普遍达到60 mm以上,平均变化率达到1~3 mm/h,越临近暴雨产生,PWV变化幅度越大,降水结束后,PWV会迅速下降. PWV的变化与暴雨的产生具有高度相关性,PWV在暴雨产生前后的剧烈变化,可用于暴雨预警研究,对于生产生活活动具有重要现实指导意义.      

利用北斗CORS反演大气可降水量的精度分析

为探究BDS反演大气可降水量(PWV)的精度,该文采用辽宁省连续运行参考站的BDS/GPS观测数据,选择辽宁省中部地区4个代表站,通过GAMIT软件进行单系统解算,并以ECMWF再分析资料为参考的真值进行了分析比对.研究表明,BDS解算的PWV平均误差、均方根误差在4 mm以内,比GPS反演结果精度稍低;而PWV因其与实际降水有较好的相关性,可作为短期临近天气预报的参考:当PWV开始累积超过6h时,降水的可能性较大,大规模的降雨一般伴随着迅速的水汽聚集与释放.     

GNSS辅助风云三号卫星MERSI近红外通道的大气可降水量反演方法

大气水汽是对流层中的重要参数之一,已被广泛应用于短临天气预警和长期气候监测等领域。我国风云三号(FY-3)系列卫星搭载的中分辨率光谱成像仪可用于大气水汽监测,但反演大气可降水量(PWV)时存在大气透过率参数低估、水汽与大气透过率回归系数经验选取的缺陷,无法满足在短临降雨监测、数值同化等高精度PWV应用方面的需求。针对该问题,本文提出一种GNSS辅助FY-3卫星的高精度PWV反演方法。本文方法引入高精度实测GNSS PWV作为大气透过率计算模型的回归拟合参数,辅助FY-3 L1级数据精确估计PWV和大气透过率的模型回归系数;同时,该方法顾及季节和高程因素对FY-3-L1 PWV反演的影响,分季节反演PWV并引入数字高程模型修正由于部分大气透过率参数低估导致的FY-3 L1 PWV相对不准确的现象。选取中国区域2013—2014年FY-3A卫星的L1数据和中国地壳运动观测网络的260个GNSS测站数据进行试验。结果表明,本文提出的GNSS辅助FY-3系列卫星PWV反演方法优于传统方法(FY-3A-L2 PWV),其整体精度改善率为74.5%,可得到更加可靠、稳健性更强的PWV格网产品,对于...     

基于北斗/GNSS的中国-中南半岛地区大气水汽气候特征及同降水的相关分析

本文采用统一的处理模型和处理策略对中国-中南半岛地区地基北斗/GNSS测站2006—2016年历史观测数据进行高精度重处理和水汽反演,获得近10年的大气可降水含量（PWV）产品。基于北斗/GNSS PWV产品,研究了该地区大气水汽平均含量、年周期振幅和半年周期振幅等气候特征,发现这些特征主要受到了测站纬度、高程以及季风的影响。通过分析PWV同并址气象站降水观测的关联特性,揭示了该地区大气水汽含量同降水相关性随测站纬度减小而降低的特点（在云南相关系数可达0.8,在靠近赤道的泰国南部相关系数约为0.2）。此外,PWV和降水的距平值相关分析表明,相比于历史同期,大气水汽含量较高的月份在一定程度上对应着降水异常偏高,两者相关系数为0.2~0.4。     

顾及时变递减因子的中国大陆地区大气可降水量垂直改正模型

大气可降水量(PWV)在研究全球气候变化和数值天气预报中扮演着关键角色.然而,目前PWV的垂直改正主要依靠简单的经验改正模型,在一定程度上限制了多源水汽产品的高精度融合及不同水汽产品相互比较的可靠性.本文针对中国地区地形起伏大、气候多变等特点,利用2012—2017年欧洲中期天气预报中心提供的ERA 5再分析资料,按全国、地理分区方法分别构建了顾及时变递减因子的中国大陆地区PWV垂直改正模型(简称为C-PWVC1模型和C-PWVC2模型).以2017年中国地区86个探空站数据为参考值,分别将ERA 5和MERRA-2再分析资料格网数据插值到探空站来对新建立的模型进行精度评估.结果表明:①C-PWV C1和C-PWV C2模型在PWV垂直改正中的性能相当;②C-PWV C模型相比于未顾及垂直改正的情况,对ERA5和MERRA-2的修正精度(RMS值)整体分别提高了16％ 和8％,与常用的PWV垂直改正模型相比,对ERA5改善不够显著,而对MERRA-2则提高了12％;③C-PWV C模型在两种PWV高差较大时,表现出显著的优势,对MERRA-2的改正效果比ERA5更明显;④C-PWVC模型在不同空间分辨率的ERA5上,相比于常用的PWV垂直改正模型具有更好的插值精度和稳定性,尤其在中国南部和西部地区表现出显著的优势.因此,C-PWVC模型在中国大陆地区有较好的PWV垂直改正性能,可为中国区域的多源水汽产品比较、融合提供重要应用.     

针对MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

遥感反演大气水汽含量对进行天气预报、遥感大气校正、气候变化及水循环等研究具有重要意义。首先，通过对大气辐射传 输方程的推导，改进了三通道算法； 然后，模拟了在不同传感器视角条件下，大气水汽含量与MODIS 17、18、19通道大气透过率之 间的关系，解决了传感器视角问题，提出了针对MODIS数据的大气水汽含量计算方法； 最后，在IDL 6.0环境下，编程实现了该方法 ，并对2003年6月14日的一景图像进行了反演，结果表明，本文提出的方法是可行的。     

GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV校准方法EI北大核心CSCD

精确的水汽信息对于短临天气预警和长期气候监测具有重要意义。本文针对搭载在我国第2代极轨卫星风云三号A星(FY-3A)上中分辨率光谱成像仪(medium-resolution spectral imager,MERSI)获取水汽精度较低的现状,提出一种GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV校准方法。首先,对MERSI/FY-3A的PWV段产品进行处理得到水汽日产品,并利用GNSS和无线电探空(radiosonde,RS)数据对其进行评估;然后,根据PWV的季节分布特性,构建GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV季节自适应校准模型;最后,分别利用GNSS、RS和再分析资料对校准后的MERSI/FY-3A水汽进行对比,验证提出方法的有效性。研究表明:本文提出的PWV校准方法,能够有效改善MERSI/FY-3A水汽日产品和旬产品的精度,改善率分别为58.63%和68.72%。该方法可为遥感水汽快速校准研究提供重要的理论依据。     

InSAR观测值大气改正方法的研究进展

介绍了国际上InSAR观测值大气改正方法最新的研究进展，应用实例证明了由于大气（尤其是水汽）的影响，传统的InSAR形变量的监测精度往往只能限制在cm级；而利用GPS数据，通过基于地形的GPS扰动模型（GTTM），大幅度削弱了大气对干涉影像的影响，并成功地探测出了美国洛杉矾地区明显的季节性地表形变，形变量精度可提高到5mm左右。通过与GPS／MODIS集成大气改正模型的结果的比较表明，GTTM和GPS／MODIS两种大气改正模型在削弱InSAR观测值大气水汽影响方面具有很强的互补性。     

顾及PWV的中南4省1区春节期间PM2.5浓度估算

社会经济的发展伴随而来的环境污染问题日渐得到人们的重视.针对中南地区4省1区(河南省、湖北省、湖南省、广东省和广西壮族自治区)春节期间PM2.5的变化情况,结合该区域所属及其相邻探空站获取的大气可降水量PWV数据以及气象监测站获取的风速数据,通过反距离加权插值得到中南4省1区春节期间的PWV和风速值,综合考虑CO、SO2、O3和NO2等大气污染物以及PWV、风速和DEM高程值建立该地区春节期间的地理加权回归(GWR)、地理加权回归克里金(GWRK)以及地理加权回归规则样条(GWRCRS)插值模型,并运用3种模型对中南地区4省1区2017、2018年春节假期期间进行PM2.5浓度估算.研究结果显示,GWRK和GWRCRS模型的估算效果较GWR模型更优,而GWRCRS模型估算精度最高,对中南地区4省1区春节期间的PM2.5监测预警具有一定的实用性参考价值.     

青藏高原东部暴雨云团局地强降水响应特征

为研究青藏高原(简称"高原")东部暴雨云团的局地强降水响应特征,使用FY-2卫星红外通道数据,选择降水开始前4小时直到降水结束后2小时的时段,对高原东部19次典型局地暴雨过程分两种方式进行云团分析,第一种方式为针对测站上空7×7像元范围的云团进行云顶温度变化等相关分析,第二种方式为对关键四省范围内的云团进行识别和追踪,并计算对流云团参数。对暴雨云团的雷达回波特征也进行了分析。结果表明:(1)7×7像元范围红外各通道的云顶温度变化趋势一致,降水阶段云顶温度先降后升,云顶温度梯度先升后降。云顶温度梯度极大值Gmax的峰值和半小时内Gmax的最大上升变化值ΔGmax均出现在强降水前(0—11 h),Gmax峰值次数为1—2次,云顶温度极小值Tmin的谷值多出现在强降水之前,Tmin曲线斜率大值阶段对应Gmax的大值阶段,ΔGmax,Gmax和Tmin的极值分别可达到22.3℃,48.3℃和-90.3℃。(2)用7×7范围云顶温度及温度梯度建立的降水量级预报方程能较好地模拟小时降水量随时间的变化趋势且有一定的预报提前时间,预报误差在1个降水量级内。在考虑了Gmax峰值对强降水的贡献后R2由0.23提高到0.54,模拟的降水量峰值与真值峰值明显接近。(3)对流云团的识别追踪方法更简单有效,对形变较小的云团(相关系数≥0.5)的准确率为100%,对发生了合并或分裂等严重形变的云团(一般相关系数0.5)的识别结果正确而追踪结果无效;(4)高原东部暴雨云团均为中-β—中-α尺度,水汽柱深厚但强度比低海拔地区更弱,测站暴雨开始之前多数有对流云团覆盖,若对流云团空间参数位置靠近测站,当空间距离至少小于或等于15个像距时降水或强降水将在几小时内产生。(5)暴雨云团在雷达回波图上表现为强降水超级单体风暴特征,且暴雨测站7×7范围Gmax峰值时刻对应有回波顶高度(18 dBz)的梯度极大值,红外1、红外2和红外3通道的Tmin谷值时刻分别对应回波顶高度极大值和垂直累积液态水含量的极大值。本研究结果对高原强对流云团的识别、跟踪及短时降水预报等具有重要参考价值。     

GPS天顶对流层延迟与可降水量的相关性

针对水汽含量在短时间内变化快、影响因素多,目前精确测定其含量仍是一个难点的现状,该文采用GAMIT软件,利用两次暴雨发生过程中香港地区6个连续运行参考站系统参考站数据,计算天顶对流层总延迟(ZTD)和大气可降水量(PWV),并与实际降雨量进行对比。研究结果表明,暴雨发生前后的1~2h或者更长时间内,天顶对流层延迟、大气可降水量和实际降水量一直保持着较好的对应关系,天顶对流层延迟和大气可降水量会出现骤增和骤降现象,而且天顶对流层延迟和可降水量的变化速度越快,说明大气环境越不稳定,降水概率也就越高。     

几种典型机器学习算法在短临降雨预报分析研究

针对降雨过程中大气可降水量(PWV)和气象参数(温度(T)、湿度(U)、露点温度(T_d)、气压(P))特征变化情况,提出基于机器学习算法的短临降雨预报模型.以北京(BJFS)站和武汉(WUH2)站2020年的3 h天顶对流层延迟(ZTD)和气象数据为例,构建随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、朴素贝叶斯分类器(NBC) 4种算法的预报模型,并引入各自时刻的降雨情况作为新的特征向量,分别采用70%和80%训练集的分割方式,降雨情况作为模型输出,并利用准确性、精确率和假负率评价模型的适用性.在取得准确性约0.92,精确率约80%,假负率约20%的结果下,进一步以时间序列年积日为第150—200天的数据为样本,对200—250天的降雨情况进行预报.实验结果表明:基于机器学习的短临降雨预报模型可以预报未来3 h 80%以上的降雨情况,且假负率在20%以下,其中SVM模型的综合性能更优.与传统的阈值模型相比,准确率相当,假负率降低约50%.     

融合大气数值模式的高精度对流层天顶延迟计算方法

针对现有对流层天顶延迟模型改正法因水汽参数难以精确获取所导致的时空分辨率与精度上的不足问题,提出了一种融合WRF(weather research and forecasting model)大气数值模式的对流层天顶延迟估计方法。通过分析WRF模式的数值模拟机理及其数据结构特征,采用直接积分与模型改正相结合的混合计算方式,实现了全球任意位置上小时级的对流层天顶延迟估计。验证结果表明,该方法计算的小时级ZTD再分析值精度为13.6mm,日均值精度更是可达9.3mm,比传统模型UNB3m的49.6mm以及目前标称精度最高模型GPT2w的34.6mm,精度分别提高了约5倍和3.5倍。在30h的预报时段内,预报值精度也可达22mm。无论是ZTD再分析值还是预报值比现有模型的估计值精度均有明显提高。     

GPS电离层掩星数据分析汶川大地震电离层响应

利用COSMIC和CHAMP掩星的电离层掩星资料研究汶川大地震引起的电离层响应。选取了2008年4月30日到5月18日共19天的北纬20°到40°,东经80°到120°的共309个掩星数据进行分析。采用人工神经网络插值技术,分析震中附近上空电离层F2区的临界频率的日变化。结果表明：震前6天电离层F2区的临界频率和电子密度的峰值高度开始明显下降,在震前的三天内其值达到最小。震后他它们的值开始逐步回升。     

中国区域大气加权平均温度垂直递减率格网模型EI北大核心CSCD

大气加权平均温度(T m)是全球导航卫星系统(GNSS)反演大气水汽(PWV)的关键参数。然而,已有经验T m模型难以捕获T m的日周期变化,限制了其在高时间分辨率GNSS-PWV监测中的应用。利用大气再分析资料可获取高时间分辨率的T m信息,但需使用高精度的T m垂直递减率模型对其进行高程改正。针对已有T m垂直递减率模型建模仅使用单一格网点数据等不足,本文引入滑动窗口算法,利用2012—2016年的MERRA-2再分析资料建立了顾及时变垂直递减率的中国区域水平分辨率分别为1°×1.25°、2°×2.5°和4°×5°的T m垂直递减率格网模型(简称“CTm-H1、CTm-H2和CTm-H3模型”)。联合2017年的MERRA-2、GGOS大气格网数据和探空站资料,对CTm-H模型进行精度检验,并与中国区域统一的T m垂直递减率模型(简称“统一模型”)进行比较分析。结果表明:①以MERRA-2格网数据为参考值,通过CTm-H模型将MERRA-2地表格网数据改正到分层格网数据各层高度处检验,CTm-H 3个模型性能相当,在两种T m数据高程差异较大时,CTm-H模型表现出显著的优势,相比于统一模型,精度(RMS值)整体提高了30%。②以探空站资料为参考值,通过CTm-H模型将MERRA-2地表格网数据和GGOS大气格网产品分别改正到探空站高度处检验,与统一模型相比,CTm-H 3个模型的精度整体分别提高了3%和5%,且CTm-H和统一模型的精度相比于未顾及垂直改正提升较大,尤其在中国西部地区表现出显著的优势。总体而言,CTm-H 3个模型在中国区域均具有较高的精度,不需要实测气象参数即可提供中国区域近地空间范围内(本文指0~10 km的高程范围)任意位置实时高精度的T m高程改正值,因此,它在中国区域的实时高精度GNSS水汽探测中具有重要的应用。     

地基GNSS用于冻土区域地表环境多参数反演研究

季节性冻土具有周期性地表抬升/沉降的物理特性，传统测量方法已不能满足当前高精度、实时的监测需求.地基GNSS是一种低成本、全天时、全天候、能够实现连续监测的新兴地基遥感技术.实验应用美国的板块边界观测台网(plate boundary observational GNSS network,PBO)计划SG27测站2013—2021年观测数据，使用地基GNSS技术解译了阿拉斯加巴罗永久冻土区域典型异常年份降雪、无雪期地表形变、测站形变、土壤湿度、大气水汽变化，并通过PBO实测降雪数据验证异常年雪深反演精度，通过测站形变结果验证反演结果为冻土活动层形变，同时对水汽与土壤湿度进行相关性分析.结果显示：反演雪深与实测雪深绝对系数R2为0.815 5，均方根误差(root mean squared error,RMSE)为0.064 3，平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.040 2；通过水汽与土壤湿度变化趋势图发现两者具有较弱滞后性对应关系，但仅表现在趋势而非幅度值上.表明地基GNSS在长时序冻土环境监测中存在巨大的应用潜力.     

顾及垂直递减率函数的中国区域大气加权平均温度模型

大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(GNSS)水汽监测的关键参数。针对中国区域地形起伏较大的特点,本文构建了顾及精细季节变化的Tm垂直递减率函数模型,在此基础上,利用2007—2014年的Global Geodetic Observing System(GGOS)atmosphere格网数据建立了中国区域的Tm格网新模型(简称为CTm模型)。以2015年GGOS格网数据和无线电探空资料为参考值,对CTm模型进行精度检验,并与常用的Bevis公式和GPT2w模型进行比较分析。结果表明:①以GGOS格网数据为参考值,CTm模型的年均偏差和均方根误差(RMS)分别为-0.52 K和3.28 K,相比于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度(RMS值)分别提高了27%和13%;②以探空数据为参考值,CTm模型的年均偏差和RMS误差分别为0.26 K和3.75 K,相对于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度分别提高了21%和16%,尤其在中国西部地区,CTm模型表现出更为显著的优势。此外,将CTm模型用于GNSS水汽计算,其引起的水汽计算RMS误差和相对误差分别为0.29 mm和1.36%。CTm模型不需要实测气象参数,因此,在中国区域的GNSS实时高精度水汽探测中具有重要的应用。     

顾及日变化的山东省大气加权平均温度模型构建

联合使用无线电探空和数值气象模式数据,构建了顾及日变化特征的山东省大气加权平均温度模型。以ERA5积分T_m值为参考,对构建T_m模型用于山东省卫星定位连续运行综合应用服务系统(SDCORS)的精度和适用性进行了验证。结果表明：顾及日变化的山东省T_m模型基本消除了系统性偏差影响,均方根误差(RMSE)为3.0 K左右,较Bevis模型和Li模型分别提升24%和16%;且该模型具有良好的稳定性,在SDCORS各站点处的RMSE的最大变化为0.3 K,能够满足SDCORS的GNSS水汽反演应用需求。     

GNSS垂向位移反演中国大陆地区陆地水储量变化

为了研究中国大陆地区的陆地水储量变化，利用陆态网182个GNSS站点垂向坐标时间序列反演了中国大陆地区2011—2021年的陆地水储量变化，并结合GRACE时变重力场数据、GLDAS水文模型和GPM降雨数据对中国大陆地区不同流域的陆地水储量反演结果进行对比分析。结果表明：(1)中国西南地区陆地水储量变化振幅最为显著，华南地区次之，西北内陆地区最不明显；(2)GNSS的结果与GRACE和GLDAS总体上具有较高的一致性，但在不同地区存在差异。其中，华南地区多种数据集一致性较高，华北地区则相对差异较大，可能是受该地区地下水减少的影响。结果表明GNSS可以作为监测区域陆地水储量变化的有效手段。     

2015—2019年冬季黄河流域中游大气污染物空间分布特征

本文基于2015—2019年冬季黄河流域中游地区（山西段和陕西段）6种大气污染物的浓度数据,研究了黄河流域中游冬季大气污染物的变化特征。研究结果表明,2015—2019年黄河流域中游地区,PM₁₀和CO浓度持续降低,O₃浓度持续升高,PM_2.5、SO₂及NO₂平均浓度呈先上升后下降的规律。2019年主要污染物NO₂、CO、PM_2.5、PM₁₀及SO₂浓度均最低;2019年冬季O₃平均浓度达到最高（54μg/m³）。研究地区下游的PM_2.5浓度高于上游,且沿黄河由北向南其浓度逐渐增加,黄河东侧山西段的PM_2.5浓度高于西侧陕西段。研究区域PM₁₀污染浓度由2015—2016年的黄河东侧高西侧低转变为2017—2019年上游低下游高的分布特征。SO₂浓度呈黄河东岸比西岸高的分布。NO₂高值区域从2015—2017年黄河西侧下游地区变为2018—2019年中上游地区;CO平均浓度高值区域位于黄河东侧下游地区;O₃浓度空间分布特征不明显,但近5年浓度大幅增加,需要加强对臭氧的防控。