地基GPS资料反演大气可降水量理论进展

概述了地基GPS资料反演大气可降水量的基本原理,简单介绍了数据处理的应用软件和基本流程,系统地分析了国内外研究及应用方面的现状和最新理论进展,最后简述了当前的研究热点。     

GPS水汽反演在成都地区的应用

本文利用成都及周边GPS连续观测站的观测数据及IGS精密星历数据,反演了成都地区2005年7、8、9三个月的大气可降水量,并与探空结果、实际降水量进行对比分析,证实了GPS水汽反演在成都地区的可行性.研究表明,GPS水汽反演结果与探空结果有良好的相关性,但目前还无法将其用于中、短期的降雨预报.     

地基GPS水汽反演中区域大气加权平均温度模型

利用地基GPS反演可降水量,需要准确求得水汽转换参数。为了提高区域GPS大气水汽反演的精度,分析了大气加权平均温度的时空特性及其与地面温度之间的函数关系;利用江苏地区2003—2011年的气象探空数据建立了适用于江苏地区的局地大气加权平均温度计算模型。比较江苏模型、Bevis模型和李建国模型求得的大气加权平均温度值,江苏模型的精度较Bevis模型和李建国模型分别提高33.14%和9.28%。由江苏模型得到的可降水量内符合精度约为11.12 mm,较GAMIT软件结果精度提高约7.91%。     

利用地基GPS资料分析成都地区大气可降水量

利用成都地区GPS地震监测网的观测资料,通过Bernese软件求解获得CHDU、JYAN、PIXI、QLAI、RENS、ZHJI测站的天顶总延迟和湿延迟,运用湿延迟与大气可降水量之间的转换关系得到各测站大气可降水量,与站点地面实际降雨量及SONDE大气可降水量进行了比较分析。结果表明：地基GPS监测大气可降水量变化与地面实际降雨量有很强的相关性,与SONDE大气可降水量的平均差值为0．43mm,均方偏差为2．56mm。多站点GPS监测大气可降水量联合分析,对于研究区域大气可降水量的变化有一定的意义。     

GPS技术遥感南极大气水汽含量的研究

随着各地GPS基准站网的逐步建立与完善,地基GPS气象学的应用在各地已逐渐普及,但在南极还很少涉及。南极的天气变化直接影响着全球的气候变化,对南极大气水汽含量的研究,可为全球气候研究提供参考。文中根据最佳组网方案解算出南极长城站的对流层天顶总延迟,利用改进的Hopfield模型及局部加权平均温度模型计算的转换系数计算了该站上空绝对可降水分,并与南极实际可降水分进行了对比分析,二者差异很小,说明了利用GPS数据解算南极高精度可降水分的方法是正确的。     

基于GPS非差观测值估计大气可降水量

选取Sumi Net网中的8个测站,采用快速精密星历和快速精密钟差,利用TriP软件以较优的处理策略对8个测站2009-09的GPS数据进行天顶对流层解算,并用于反演大气可降水量。结果表明,TriP软件近实时解算的PW系列值与NOAA提供的实时PW系列具有较高的符合度,两者差值的平均偏差小于0.5mm,RMS值优于1.3 mm。     

利用地基GPS获取实时可降水量

利用PBO观测网络的17个连续运行参考站GPS观测数据采用双差的方法估算对流层,并对初始精确坐标加以紧约束,对影响测站位移的形变等加以改正,采用组合超快星历,每60s计算一次得到近实时的可降水量。根据与静态计算结果比较显示,两者吻合性高度一致,大部分站点相差不到2mm,其内符合精度可达1mm,延迟少于4min,可以满足实时数值天气预报的要求。根据基线的长度对以上结果分析得到地基GPS反演降水量的可行性区域范围,并探讨了测站间高差大小对获取可降水量精度的影响。     

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。     

天顶静力延迟模型对GPS可降水量反演的影响分析及改进

利用地基GPS遥感大气可降水量(PWV,precipitable water vapor)过程中,天顶静力延迟(ZHD,zenith hydrostatic delay)模型精度直接影响PWV反演精度。文中将常用天顶静力延迟模型(Black模型、Hopfield模型和Saastamoinen模型)计算所得ZHD与基于湖南省2016-04-01—2017-03-31高空气象探测秒级数据计算所得探空ZHD进行对比,发现模型存在较明显系统偏差,其中Black模型ZHD平均偏低40mm以上。利用探空实测ZHD对天顶静力延迟模型进行回归建模,订正模型系数后可明显减小模型系统偏差和均方误差。改进后的ZHD模型可明显减小GPSPWV反演的系统偏差,并略微降低均方误差,其中采用改进后SA模型反演所得GPSPWV与探空PWV相比,平均偏低不超过0.230 7mm,反演准确性有较显著改善。     

地基GPS反演水汽影响因素分析

地基GPS(Global Position System)技术日益成熟,气象观测应用此技术逐渐增多,但对此影响因素的分析不是太多。本文首先阐述了地基GPS遥感水汽原理,然后结合雾灵山GPS气象观测试验数据,利用GAMIT软件解算此期间数据的对流层延迟量,主要分析了影响地基GPS遥感水汽的几项因素,得出测站精度与ZTD精度变化趋势图、星历精度与ZTD(Troposphere Zenith Delay)精度变化趋势图和不同参考站对ZTD的影响。其结果对GPS遥感大气水汽有一定的参考价值。     

利用GPS观测反演三峡地区对流层湿延迟的分布及变化

利用三峡地区8个监测点连续三天的监测数据,联合3个IGS站在此期间的观测,反演了各监测点对流层上空的天顶总延迟ZTD,利用外推的地表气压资料由模型分离出其中的静力学延迟ZHD,得到天顶湿延迟ZWD含量,并对湿延迟变化趋势线进行了分析。通过对该区域短时间内每间隔两小时湿延迟分布图的分析,探讨了利用地基GPS气象原理在短时间内观测大气水汽分布及其变化的可行性。     

成都地区地基GPS观测网遥感大气可降水量的初步试验

利用首个成都地区地基GPS观测网2004年7~9月30 s间隔的测量数据,通过Bernese GPS Soft-ware V4.2解算出30 min间隔的天顶总延迟量,结合自动气象站获得的气象资料计算出30 min间隔的GPS遥感的大气可降水量。与根据气象探空站探测资料算出的可降水量进行统计对比,确定出本次GPS遥感可降水量试验的精度为3.09 mm,两种可降水量时间序列呈现高度的一致性。同时验证了计算对流层加权平均温度的Bevis经验公式在成都地区的适用性。     

基于GPS和MODIS数据的大气可降水量反演算法研究

基于高精度的PWVGPS与MODIS近红外三通道比值透射率间的关系建立MODIS大气可降水量新反演算法以提高反演精度。利用美国Kansas州和Oklahoma州2009年4月～9月间17期的MODIS数据和对应的SuomiNet网PWVGPS数据进行研究,发现Kaufman和Gao Bo-Cai算法反演的PWVMODIS系统性地偏低于PWVGPS,存在较大的反演误差。以高精度的PWVGPS为标准水汽值,研究PWVGPS与MODIS近红外第19波段的三通道比值透射率间的关系,建立了MODIS大气可降水量新反演算法,并利用研究区数据进行试验验证,结果表明新算法可大幅提高PWVMODIS的反演精度。     

地基GPS水汽实时监测系统及其气象业务应用

给出了接收机五参数定位模型和精度评定的相关公式以及接收机C/A码伪距观测量精度评定方法和经验公式。设计了两组试验,分别是GPS信号能量为42dBHz和32dBHz时的950个及600个启动测试算例。数据分析结果表明,即使在高能量42dBHz的情况下,五参数的成功率达到了90%,一倍中误差的定位精度基本上在30～50m左右;在32dBHz时的成功率仅有60%,一倍中误差定位精度为60～80m左右。为了有效地提高5参数的解算成功率,需要提高卫星星历精度(包括卫星轨道精度和钟差精度)和大气延迟模型的改正精度。另外,还需要提高接收机基带C/A码的测量精度,包括中频量化精度和C/A码环跟踪精度。     

利用不同气候类型的GPS可降水量比较研究

利用高精度定位定轨软件GAMIT对2000～2004年的中国地壳运动监测网络数据进行了处理,获得各测站的可降水量时间序列,并以不同气候类型将各测站的可降水量进行了分类比较。在不同气候类型的可降水量的比较中,青藏高原高寒地区的可降水量最低,温带大陆性气候的可降水量次之,温带季风气候的可降水量居中,热带季风气候的可降水量最高,亚热带季风气候的可降水量为次高。在可降水量的图形变化比较中,不同气候类型的可降水量序列的波形变化也不相同,对可降水量峰值时间进行了量化比较。     

利用加权平均温度研究探讨GPS大气水汽探测方法

本文基于探空数据,以广东省GPS气象监测网建设项目为基础,研究加权平均温度本地化问题,建立了广东省加权平均温度本地化模型并得出广东地区的加权平均温度本地化模型,确立了模型的相关系数。本文的研究成果已经在广东省GPS气象监测网数据处理中得到应用。     

GPT/2模型用于GPS大气可降水汽反演的精度分析

水汽是大气的重要组成成分之一,其时空变化受气温、气压等多种气象因素的影响。因此,研究水汽反演影响因素对获取高精度水汽信息具有重要意义。以中国区域为例,研究利用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)和非实测气象数据（气温和气压）探测大气可降水量（precipitable water vapor, PWV）的方法。首先,对欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting, ECMWF)第5代气候再分析数据集(ECMWF reanalysis v5, ERA5)提供的气温、气压和GNSS反演的天顶对流层延迟进行评估;其次,大气加权平均温度T_m是PWV反演的关键参数,对不同的T_m计算模型进行分析,确定中国区域最优T_m计算模型;最后,根据误差传播理论推导PWV的理论误差,利用非实测数据计算小时分辨率的PWV并进行精度评估。结果表明,利用GNSS获取的中国区域PWV与无线电探空/ERA5 PWV均有较好的时空一致性,降雨期间PWV的误差较非降雨期间稍大。所提方法获取的PWV理论误差为2.0 mm,实际误差为2.1 mm。因此,基于GNSS和非实测气象参数反演的PWV具有较高精度,对于研究中国区域水汽时空变化与分布具有重要意义。

     

区域GPS网对夏季降雨过程中大气可降水量的探测

利用GPS网的观测资料,通过GAMIT软件求得5个测站对流层天顶总延迟,进而求出各测站对流层湿延迟;利用湿延迟与大气可降水量之间的转换关系得到各测站的大气可降水量。将所得GPS-PWV值与同时段探空资料所得的大气可降水量以及地表实际降水量进行对比分析,结果表明:GPS-PWV值与探空资料所得的PWV值比较相符;在降水前后,GPS-PWV有比较明显的变化,降水一般出现在GPS-PWV值迅速增加的4-6h内;实际降水量峰值与GPS-PWV增量大小也有较强的相关性。     

从GPS推算大气水汽的误差分析

讨论了从GPS观测数据推算大气水汽值的各种误差，分析了这些误差对大气水汽值的影响。     

基于组合超快星历GPS数据的实时可降水量反演

针对静态模式下GPS水汽反演存在的实时性不强、时间分辨率较低、反演代表性较差等问题,利用组合超快星历GPS数据进行实时动态可降水量反演研究。根据组合超快星历,利用假设检验法识别和剔除预报星历中的粗差卫星,采用动态模糊度分解方法基于单历元实时反演获得可降水量;对比实验结果显示,动态模式偏差值约为1.5 mm,精度约下降40%,在反演允许范围内。该方法在恶劣天气短临预报中有一定实际应用价值。