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。     

GPT2模型用于SDCORS反演可降水汽精度评估

利用山东区域及邻近探空站,分析GPT2模型估算气象参数（气温和气压）的精度,并将GPT2模型应用于SDCORS反演可降水汽中,分析评估其精度。研究表明,GPT2模型估算气温和气压的偏差均值分别为-1.61 ℃和0.53 Pa,标准差均值分别为2.84 ℃和4.42 Pa,均方根误差均值分别为3.27 ℃和4.49 Pa;GPT2模型估算的气象参数解算的SDCORS/PWV的偏差均值为1.22 mm,标准差均值为3.05 mm,均方根误差均值为3.46 mm,较GPT模型精度高,可靠性强。对于未配备气象传感器的CORS站,基于GPT2模型估算气温和气压,有助于利用区域CORS反演可降水汽,有效实现对大气可降水量的监测与预报。     

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FJCORS资料探测大气可降水量的研究

本文采用超快速预报星历处理福建省连续运行卫星定位服务系统(FJCORS)资料得到大气可降水量(PWV),分别与同期采用最终精密星历和探空资料获得的PWV进行对比,结果表明:采用不同星历反演的PWV偏差在0.25 mm以内,并与探空结果具有较好的一致性,相关系数达到0.92,因此采用预报星历可以近实时反演PWV。对2015年"苏迪罗"台风登陆福建前后的PWV动态分析研究,表明PWV资料可以很好地监测水汽时空分布和变化,有助于分析强降雨天气的水汽传输过程,对预报强降水具有重要的指示作用。     

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。     

GLONASS卫星广播星历精度分析

讨论了对GLONASS卫星广播星历进行误差分析采取的方案;通过对GLONASS广播星历与IAC分析中心精密星历与钟差产品的比较,分析了连续两周所有健康GLONASS卫星的广播星历轨道及钟差的误差特性。分析结果表明：当前GLONASS广播星历轨道误差的径向均方根误差在1 m以内,切向均方根误差在6 m以内,法向均方根误差在4 m以内,GLONASS钟差误差均方根误差在15 ns以内;从空间信号测距误差(SISRE)分析, GLONASS卫星广播星历整体精度优于4.5 m。     

北斗三号广播星历空间信号测距误差分析

全球导航卫星系统(GNSS)的空间信号测距误差(Signal-In-Space Range Error,SISRE)是影响大地测量用户定位与授时性能的主要因素。本文利用武汉大学提供的2019年事后精密轨道和钟差产品,对北斗三号(BDS-3)广播星历轨道、钟差参数和SISRE精度进行评估与分析。结果表明,北斗三号各MEO卫星广播星历轨道的径向、切向和法向的精度(以RMS表征)分别优于0.12 m、0.60 m和0.50 m,卫星的3D轨道精度基本能够达到0.6 m;BDS-3卫星广播星历钟差参数呈现出明显非零均值偏差,所有卫星钟差参数均方根误差的平均值为0.42 m;仅考虑轨道误差影响时,BDS-3卫星广播星历SISRE值均小于0.15 m,同时考虑钟差参数误差的影响,BDS-3广播星历的SISRE平均值达到0.51 m。     

中国南部地区大气加权平均温度模型精化研究

针对中国南部地区地势西高东低、沿海与内陆存在差异等情况,分析中国南部地区T_m与地面温度、测站高度、季节变化以及纬度的关系,利用中国南部地区19个探空站2015~2017年的探空数据,在Bevis公式的基础上建立只考虑地面温度的线性模型（T_m-SC1模型）和与地面温度、高程、季节变化以及纬度有关的新T_m模型（T_m-SC2模型）。以2018年的探空数据为参考值,对T_m-SC1模型和T_m-SC2模型进行精度验证,并与广泛使用的Bevis公式和GPT3模型进行精度比较。结果表明,T_m-SC1模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为0.76 K和2.57 K,相比Bevis模型和GPT3模型,其精度（RMS值）分别提高13.8%和2.2%;T_m-SC2模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为-0.10 K和1.64 K,相比Bevis模型和GPT3模型其精度（RMS值）分别提高44.9%和37.6%。T_m-SC2模型用于GNSS水汽计算导致的理论RMS误差和相对误差分别为0.16 mm和0.43%。因此,T_m-SC2模型更适用于中国南部地区的GNSS水汽探测以及气象研究。     

基于EM算法优化相关向量机的BDS-3超快速钟差预报

提出一种基于EM算法优化相关向量机(RVM)的BDS-3超快速钟差预报算法。首先,利用组合MAD法预处理钟差数据,并进行一次差分计算;然后,利用钟差一次差分数据对RVM模型进行训练,通过EM算法迭代求取模型的超参数;最后,利用优化后的RVM模型进行数据预测,将钟差一次差分预测值还原,得到钟差预报值。采用iGMAS中心提供的实测BDS-3超快速钟差数据进行预报实验,并将本文模型与QP模型、SA模型及iGMAS超快速钟差预报产品(ISU-P)结果进行对比分析。结果表明,对于6 h、12 h和24 h预报,本文模型预报BDS-3卫星钟差数据的平均精度均优于0.61 ns;与ISU-P、QP模型和SA模型相比,本文模型预报24 h时精度分别提升64.1%、50.0%和49.2%。     

北斗卫星广播星历精度分析

讨论了BDS卫星广播星历精度分析方案,通过BDS卫星广播星历与IGS MGEX的GBM分析中心精密星历产品进行比较,统计分析连续一个月所有在轨健康BDS卫星的广播星历轨道及钟差的误差特性。结果表明：1）当前BDS卫星广播星历轨道误差的径向均方根误差在1 m以内,GEO类型卫星的轨道切向、法向精度在8 m以内,IGSO、MEO类型卫星的轨道切向、法向精度在4 m以内;2）BDS卫星钟差误差与轨道类型没有关系,其精度在10 ns左右;3）从空间信号测距误差（SISRE）角度分析,BDS卫星广播星历整体精度与BDS卫星轨道类型关系不明显,BDS卫星广播星历整体精度优于2 m。     

地基GNSS水汽层析的自动垂直非均匀分层方法

结合GNSS水汽层析算法的假设条件以及水汽密度随高程变化的特点,通过设置水汽密度随高度变化的合理阈值,提出一种地基GNSS水汽层析的自动垂直非均匀分层方法.利用香港地区连续6d的GNSS观测数据,分别采用自动垂直非均匀分层方法和传统垂直均匀分层方法开展区域GNSS水汽层析实验,并以ECMWF数据为参考进行精度验证.结果...     

ITRS/J2000坐标转换误差及其对掩星反演的影响分析

分别对ITRS/J2000转换过程中的极移/潮汐章动、常数偏差矩阵等误差造成的影响进行分析,并分析季节变化、太阳活动、地磁活动等对坐标转换精度的影响。对2019年的IGS精密星历数据进行ITRS地固系转J2000惯性系坐标分析表明,潮汐章动造成的坐标转换误差为0.44 m,春季坐标转换误差(0.23 mm)是其他季节的约3倍;常数偏差矩阵对坐标转换误差可造成1.7 m的影响。对中性大气掩星反演的轨道转换加入误差改正项进行分析表明,潮汐章动和常数偏差矩阵对反演的温度产品分别造成0.09 K和0.19 K的误差影响。建议在进行GNSS无线电掩星反演中采用潮汐章动的高频改正,并且在ITRS/J2000转换过程中推荐将常数偏差矩阵进行旋转处理。     

基于GPT3模型的ZTD及PWV反演精度分析

使用亚洲区域18个IGS测站和中国区域内16个探空站2016~2018年的数据,研究GPT3模型反演天顶对流层延迟（ZTD）和大气可降水量（PWV）的精度,并与其他GPT系列模型进行对比。结果表明,GPT3-1模型估计的ZTD的bias均值和最大值均最小,分别为1.34 mm和14.06 mm;GPT3模型整体精度略优于GPT2w模型,优于GPT2模型。探空站处GPT3模型反演的PWV的bias和RMSE均表现出较强的季节性特征;由GPT3模型反演的PWV的月均值可知,GPT3-1模型比GPT3-5模型具有更高的精度和稳定性。     

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。     

基于GNSS的中国西南地区MODIS水汽校正研究

以GNSS水汽为标准,对中国西南地区进行MODIS水汽精度评价和相关性分析,构建MODIS水汽的区域校正模型和单站点校正模型并开展可靠性检验.分区域进行MODIS水汽校正和图像叠加得到校正后的中国西南地区MODIS水汽分布.结果表明,区域模型可替代单站点模型,中国西南地区MODIS水汽季节校正模型效果显著,在春、夏、秋...     

广西非气象参数Tm模型研究

通过分析广西4个探空站资料，结合GGOS Atmosphere格网Tm数据，建立随高程增大的温度递减率模型。根据温度递减率模型分别采用反距离加权法、双线性插值法、新反距离加权法和新双线性插值法计算探空站Tm，通过分析插值误差建立广西非气象参数Tm模型，并与Bevis模型、中国东部模型、广西模型进行比较。结果表明，温度递减率模型的Tm插值精度相对其他3种模型有比较明显的提升，4种方法的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）在1~2 K之间；广西非气象参数Tm模型的插值精度得到进一步提高，百色站的MAE约为2 K，其余站点的MAE和RMSE均在1 K左右，能满足可降水量反演的精度要求。     

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。