江苏区域格网加权平均温度线性模型研究

针对建立区域加权平均温度线性模型的问题,该文提出了将ERA5再分析数据和无线探空数据结合的方法,利用线性回归方法建立单因子和多因子模型,实现对江苏及周边地区的加权平均温度建模。对于有探空站点分布的ERA5格网区域,利用探空数据对ERA5建立的线性Tm模型进行修正,对于无探空站分布的ERA5格网区域使用江苏及周边区域整体修正系数对Tm进行修正。根据2018年数据进行验证,结果表明,本文所建立的单因子模型精度与之相当甚至略优,建立双因子模型的精度提高最大可达10.52%,证明了利用ERA5再分析资料和无线电探空建立江苏区域Tm模型的适用性。     

甘肃省加权平均温度时空分布特征分析与模型建立

加权平均温度是大气可降水量研究过程中的一个重要参数,直接影响着大气可降水量反演的精度。针对适合于甘肃地区的加权平均温度模型较少且已有模型精度较低的情况,文章主要利用甘肃地区7个探空站2013-2017年的数据,统计分析了甘肃地区加权平均温度时空分布特征,依据最小二乘原理建立了本地化分区、分季、分月模型,并结合已有模型对其精度进行了验证。结果表明,甘肃地区加权平均温度具有明显的时空分布特征,建立分区、分季、分月模型是非常有必要的,且分区、分季、分月模型精度均优于已有模型,具有重要的实际应用价值。      

郑州地区大气加权平均温度模型确定

地基GPS气象学中,大气加权平均温度Tm作为一个重要参数,影响着GPS信号湿延迟在垂直方向上转化为大气水汽的精度。文中首先介绍了几种常用的大气加权平均温度计算方法;然后利用郑州无线电探空资料,通过线性回归方法得出郑州地区大气加权平均温度的计算模型;最后将所得模型应用到郑州地区GPS可降水量计算中。通过与无线电探空实测结果对比分析,验证了该模型的可用性。     

一种多因子加权平均温度模型的构建方法

针对在地基GNSS水汽反演的过程中,天顶湿延迟转换为大气可降水量时如何建立精确的大气加权平均温度(Tm)模型的问题,该文在建立Tm模型前全面考虑了对Tm有显著影响的变量并选择最优回归子集。但分析发现,最优回归子集中各变量之间存在较强的相关性,这将会导致变量之间存在多重共线性,从而影响模型的稳定性和可靠性。选择2013—2015年相关气象数据作为变量并应用岭回归的方法削弱变量之间的多重共线性,建立稳定的多因子Tm回归模型。并利用该模型分别预测2016年1—12月、2019年1—7月的Tm,均方根误差分别为2.3 K和2.0 K,预测精度较高,这将为高精度的水汽反演奠定较好的数据基础。     

基于误差补偿的中国区域加权平均温度模型研究

考虑到加权平均温度(Tm)与地表气温(TS)之间关系的复杂性,采用中国及毗邻地区80个气象探空站2003—2013年共11年的数据,结合基于神经网络的模型误差补偿技术构建适用于中国区域Tm估计的融合模型.利用中国区域其余74个气象探空站2014—2018年的数据进行验证,结果表明:融合模型的精度比传统Bevis模型提高...     

新疆地区对流层加权平均温度模型分析

针对现有的模型不能满足新疆地区加权平均温度的高精度应用问题,该文讨论了几种常用计算方法的优缺点,然后利用新疆地区8个探空站2004—2014年的数据,采用多元线性回归分析的方法建立了新疆地区的加权平均温度区域模型。经过与其他已研究模型进行统计分析,同时利用中尺度数值天气预报(WRF)模式拟合气象元素值对各模型进行了检验,结果表明该文所建立的对流层加权平均温度模型更适应于新疆地区。     

青岛地区CORS反演水汽中大气加权平均温度模型的建立

作为区域连续运行参考系统(CORS)反演大气可降水量的关键参数——大气加权平均温度,时空特性明显。为了提高区域CORS反演大气可降水量的精度和可靠性,利用青岛探空站2009-2011年3年的探空数据,分析得到地表温度Ts与加权平均温度Tm的相关系数R为0.877 6,为强线性相关;采用回归分析建立了青岛地区加权平均温度模型;利用该模型计算青岛地区2012年加权平均温度,与由探空数据计算的加权平均温度的平均偏差、标准差和均方根误差分别为0.307 K、3.359 K和3.384 K;将该模型应用在青岛CORS反演大气可降水量的计算中,与临近探空站计算的大气可降水汽相比,平均偏差、标准差和均方根误差分别为0.70 mm、3.48 mm和3.53 mm.研究表明,应用区域探空数据建立加权平均温度模型具有可行性,并可以在一定程度上提高区域CORS反演大气可降水量的精度和可靠性。      

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%。     

香港地区大气加权平均温度建模与研究

在地基GPS水汽反演过程中,针对因大气加权平均温度的精度而影响大气可降水量计算结果精度的问题,文中采用回归分析方法对香港地区2006-2016年的探空数据进行研究,构建适用于香港地区的单因子以及多因子两种大气加权平均温度计算模型.并使用两种模型分别预测2017年加权平均温度,与多种经验公式结果以及真值进行对比,单因子和多因子模型与真值的偏差在-5～5K范围内分别占比80.72%和85.26%,明显优于其他经验公式;且按季节分别建模对大气加权平均温度计算结果的精度并没有明显提高,但按昼夜分别建模能够使计算结果的精度得到明显的提高.因此为了能够使水汽反演计算时的精度得到提升,应当使用当地多年的探空气象资料构建适用于当地的加权平均温度计算模型,对于提高GPS反演大气水汽总量的精度具有重要意义.     

渤海区域对流层加权平均温度研究

利用了MM4中尺度气象模式输出的渤海地区的温度、湿度参数,建立了渤海区域对流层加权平均温度经验公式,消除了Bevis公式引起的系统误差。     

区域大气加权平均温度模型确定及其应用

大气加权平均温度Tm是决定GPS水汽反演精度的关键参数,不同地区的Tm具有区域性差异.本文基于河南省Nanyang探空站2015—2018年的气象数据,建立了适用于河南亚热带季风气候地区的单因子和多因子的大气加权平均温度Tm模型,同时按照四季划分构建了季节模型,并对比经验模型分析其精度.结果表明,新建立的加权平均温度模...     

地基GPS水汽反演昆明地区加权平均温度的模型建立

本文根据长期的气象探空资料通过数值积分的方法算出每个时次的加权平均温度,然后在此基础上对Bevis回归经验公式进行订正;在加权平均温度模型的建立中,计算公式中系数a、b的求解由计算软件根据最小二乘原理快速结算。最后通过相应的数据模拟计算证明这种方法可以确定出适合昆明本地区的加权平均温度计算模型。     

GPS/MET中水汽转换参数本地化研究与时空特性分析

随着全球定位系统(GPS)的高速发展,它在测绘科研领域的应用范围不断扩大,在GPS气象方向,可以通过地基GPS技术计算得到水汽转换参数,从而计算大气可降水量.使用本地化的水汽转换参数能有效提高GPS水汽反演的精度.本文利用中国西南地区2015-2018年12个探空站点数据,计算得到中国西南地区的年、季度、月和每日水汽转换参数,实现了水汽转换参数本地化研究.分析发现,在一定范围内,水汽转换参数Π随着站点高度的增加而逐渐增加,且我国西南地区的水汽转换参数Π的时空分布具有明显的气候分布特点和纬度地带性.     

DETERMINATION OF WEIGHTED MEAN TROPOSPHERIC TEMPERATURE USING GROUND METEOROLOGICAL MEASUREMENTS

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＩｎ ｇｒｏｕｎｄ＿ｂａｓｅｄＧＰＳＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ ,ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｐ ｉｔａｂｌｅｗａｔｅｒｖａｐｏｒｉｓｃｏｎｖｅｒｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｗｅｔｚｅｎｉｔｈｄｅｌａｙｏｆｔｈｅＧＰＳｓｉｇｎａｌ.Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｌｙ ,ｔｈｅＰｒｅｃｉｐ ｉｔａｂｌｅＷａｔｅｒＶａｐｏｒ (ＰＷＶ)ｃａｎｂｅｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅＷｅｔＺｅｎｉｔｈＤｅｌａｙ (ＷＺＤ)ｂｙＰＷＶ =Ｆ·ＷＺＤＦ =1 0 6ρｖ·Ｒｖ· ｋ3Ｔｍ +ｋ2( 1 )ｗｈｅｒｅｔｈｅｍａｐｐｉｎｇｓｃａｌｅｆａｃｔ…     

Determination of weighted mean tropospheric temperature using ground meteorological measurements

The weighted mean tropospheric temperature is a critical parameter in the conversion of wet zenith delay to precipitable water vapor in GPS Meteorology. This parameter can not be calculated from the radiosonde data in real time through the conventional methods. In this study, we first discuss the admissible error of weighted mean temperature to enable the accuracy of the conversion better than 1 mm, then summarize the performance of some of the existing methods. An empirical formula is established that satisfies the real-time requirement in GPS meteorology using Sequential Regression Analysis method. It is shown that this real-time formula as compared with other empirical methods is more accurate for local applications.     

成都地区大气平均温度建模及其在GPS/PWV计算中的应用研究

地基GPS气象学的关键技术是在于通过垂直方向上GPS信号的湿分量延迟值来确定大气可降水量-PWV,而这两个物理量间进行转换时需要用到一个关键性的参数——大气加权平均温度。本文首先讨论了估算加权平均温度的几种方法,然后利用成都地区2005年全年的大气探空数据,采用回归分析方法,建立了适合成都地区的大气加权平均温度模型,精度为±2.21K。最后将该公式应用到成都地区PWV的计算中,得到了非常理想的效果。     

向量的加权平均值及其方差阵

提出了向量的算术平均值的概念,并推导出了向量的加权平均值和向量的算术平均值的方差阵和权阵的计算公式。另外,还讨论了向量的加权平均值方差阵的计算公式在多类观测值测量数据处理和GPS载波相位相对定位测量中的应用,得到了一系列有实际应用价值的公式。并附有算例相验证。     

北京地区地基GPS加权平均温度计算本地化模型研究

利用中国区域内93个无线电探空站2005-2010年的探空数据,分析加权平均温度的特征,并分析Bevis公式在中国的适用性。同时利用北京站2005-2010年的无线电探空数据进行北京地区加权平均温度模型的本地化研究,并利用模型进行北京地区2011年加权平均温度的计算,其结果与实际加权平均温度的差值平均值为2.16K,均方根误差为4.78,同时将利用模型生成的可降水汽量与利用探空数据获得的可降水汽量进行对比,差值平均值为-1.42K,均方根误差为2.87。实验证实北京地区本地化模型的精度较高,实用性较强。