顾及多因子影响的中国西部地区大气加权平均温度模型精化研究

针对中国西部地区地形起伏较大等情况,分析大气加权平均温度(Tm)与测站高程、地面温度的关系,利用2014?2016年探空数据,在Bevis模型基础上建立一种与地面温度、高程和季节变化有关的新Tm模型.以2017年探空数据为参考值,对新模型进行精度分析,并与广泛使用的Bevis模型和GPT2w模型进行精度比较.结果表明,...     

长三角地区GNSS大气水汽转换系数模型精化研究

根据长三角地区7个探空站基于积分法计算的2016年大气水汽转换系数（K值）,利用多元线性拟合分别构建不顾及高程的Emardson-I精化模型和顾及高程的Emardson-H精化模型,并用2017年的K值验证两种模型的精度。实验结果表明,Emardson-H预报模型的MAE和RMS分别为0.001 297和0.001 616,略优于Emardson-I预报模型的0.001 303和0.001 620;基于两种新模型的GNSS-PWV反演精度相当,其MAE和RMS均优于0.6 mm。因此,Emardson-I模型以其无需实测气象参数和无需顾及高程在长三角地区的地基GNSS气象学实时应用中具有更好的效率优势。     

GPT3模型反演GNSS大气可降水量精度评定

采用中国区域2017~2018年与GNSS站并址的49个探空站资料对GPT3模型估算的气象参数的精度进行评估,再利用49个GNSS站结合GPT3模型估算的气象参数反演日均大气可降水量PWV,并采用与GNSS站并址的探空站数据对其精度进行评定。实验得出：1）在中国地区,1°分辨率的GPT3模型的精度和稳定性优于5°分辨率,其气压、气温和大气加权平均温度T_m的偏差均值分别为0.73 hPa、1.34 K和－1.67 K,均方根误差均值分别为4.21 hPa、3.75 K和4.15 K;2）利用GPT3模型提供的气温结合Bevis经验公式反演的PWV与GPT3模型提供的Tm反演的PWV精度相当,且2种方法反演的PWV和探空资料实测地表温度反演的PWV呈现很好的一致性,在我国青藏高原和西北地区反演PWV的精度优于我国南方和北方地区。     

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。     

GPT3模型在安徽地区的性能

基于安徽省23个CORS站数据解算天顶对流层延迟(ZTD),评估GPT3+Hopfield和GPT3+Saastamoinen两种对流层组合模型的适用性,并利用探空数据分析GPT3模型估计大气加权平均温度(T_m)和反演大气可降水量(PWV)的精度。结果表明：1)GPT3+Saastamoinen组合模型的ZTD精度优于GPT3+Hopfield组合模型,GPT3模型的ZTD精度具有显著的时空分布特征,皖南精度低于皖北,且春、冬季精度优于夏、秋季;2)在安徽地区,GPT3模型2种格网分辨率的T_m精度基本相当,平均偏差在-2.0 K左右,RMS值在4.5 K左右;3)在安徽地区,基于GPT3模型气象参数反演的PWV(GPT3-PWV)与探空站的PWV有较高的一致性,且同样具有时空变化特征,由皖南向皖北逐渐降低,夏季最大、冬季最小。     

基于探空资料的湖南地区加权平均温度

利用湖南地区长沙、怀化、郴州3个探空站数据,将数值积分法计算的Tm作为参考值,并基于最小二乘法建立湖南地区Tm本地化模型。研究结果表明,Bevis模型计算的Tm值在湖南地区存在2.51 K的系统偏差;湖南本地化模型Tm值与地面温度Ts之间的相关系数达到0.942 5,模型平均偏差1.60 K,内符合精度1.41 K;基于本地化Tm模型计算的GPS PWV与利用探空数据计算的PWV相比,平均偏差为0.52 mm,标准差为2.21 mm,RMS为2.45 mm。总体而言,本地化Tm模型的精度优于Bevis模型,更适用于湖南地区的GPS气象研究及业务应用。     

湖南地区加权平均温度的影响因素分析及建模

利用湖南地区长沙、怀化、郴州3个探空站连续3 a（2012～2014年）的观测数据,以数值积分法计算的大气加权平均温度（Tm）作为参考值,分析Tm与地面气温Ts、水汽压es及大气压Ps之间的相关性,并基于最小二乘原理建立湖南地区多因子Tm模型。研究结果表明,Tm与地面温度Ts和水汽压es呈正相关性,与大气压Ps呈负相关;Bevis模型的Tm偏差主要分布在0～4 K之间,存在一定的系统偏差,而基于Ts单因子的Tm模型偏差主要分布在-2~3 K之间;双因子与三因子精度相当,但均优于单因子模型。总体而言,基于地面气温Ts和水汽压es的双因子Tm模型的精度优于基于Ts的单因子模型,更优于Bevis模型,适用于湖南地区的GPS气象研究及业务应用。     

贵州局地大气加权平均温度模型的建立与精度分析

基于贵阳、威宁两个无线电探空站2014~2016年的气象数据,采用一元线性回归方法构建贵州整体、局地及季节大气加权平均温度Tm模型,并分析模型的精度。结果表明,贵州整体Tm模型精度高于Bevis模型、全国模型和亚热带季风气候模型;建立贵州局地、季节模型有助于进一步改善Tm的精度;相较于Bevis模型,局地Tm模型反演的PWV精度更高,与实际降水吻合更好。     

长三角地区GNSS可降水量直接转换模型研究

为简化GNSS大气可降水量(PWV)的计算过程,提高GNSS-PWV实时解算效率,利用2017～2018年长三角地区7个GNSS测站数据,分析GNSS-PWV与对流层延迟(ZTD)、地面气温(T)、地面气压(P)之间的线性关系,通过线性拟合建立PWV直接转换区域模型.实验结果表明:1)PWV与ZTD、P和T之间具有良好...     

顾及多因子影响的中国区域Tm模型精化研究

利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度T_m模型（BET模型）。以2018年探空站T_m数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。     

长三角地区多种大气可降水量获取方法研究

利用长三角地区多个探空站气象资料、GNSS观测数据和GPT3模型,以探空资料的大气可降水量(PWV)为参考值,评估GPT3模型、两种地面气象资料法和GNSS等4种方法计算的PWV精度、可靠性和时效性.结果表明,GPT3模型可实时获取PWV,但精度较低;GNSS-PWV精度最高,但需要实测气象参数,会限制其应用范围;两种...     

基于GPT2w模型计算中国地区对流层加权平均温度的精度分析

以2015年GGOS Atmosphere格网产品和探空站资料为参考值,评价GPT2w模型在中国地区计算对流层加权平均温度Tm的精度和适用性。结果表明：1）在中国地区,1°分辨率的GPT2w模型精度和稳定性优于5°分辨率,且GPT2w模型表现出显著的系统性误差;2）Tm的bias和RMS误差均具有明显的时空变化特性,季节变化表现为春冬季较大、夏季较小,空间变化上RMS误差表现为随纬度增加而变大;3）受地形起伏和Tm日周期变化影响,Tm在中国西部和东北地区误差较大。
     

基于ESDA的长三角区域经济差异分析

区域经济发展不仅与区域自身相关,更受到周边区域的相互作用,基于此,本文引入ESDA技术(探索性空间数据分析)来分析区域经济差异。通过对长三角区域2001~2013年各市的人均GDP数据进行ESDA全局和局部自相关分析,描述了21世纪开始的13年以来长三角市域经济格局在空间上的分布及演化,并对空间格局成因进行了科学分析。结果表明:长三角地区表现出强的自相关,即相似城市间有显著的空间集聚特征,并且集聚特征逐年增强。然而,区域经济在空间分布上存在明显的不均衡,相离较远的地区差异还是很大,如上海、苏南地区与苏北、浙南地区。     

顾及区域相对高程的中国区域加权平均温度模型

针对区域相对高程对T_m模型影响研究领域的空缺,基于已有的对流层顶经验模型,讨论区域相对高程对T_m模型的影响,并在此基础上构建中国区域的h₀T_m回归模型,同时建立青藏高原地区的区域模型h₀T_m-Qz。模型检验结果表明：1）以ERA5格网数据为参考值,h₀T_m模型的RMS为2.43 K,相比于Bevis公式和GPT2w-1模型,精度分别提高了1.15 K(32%)和0.63 K(21%);2）以探空数据为参考值,h₀T_m模型的RMS为2.48 K,相比于Bevis公式和GPT2w-1模型精度分别提高了1.19 K(32%)和2.06 K(45%),h₀T_m模型在中国区域表现出较低的误差和良好的稳定性,尤其是在中国西部地区表现出更为显著的优势;3）顾及区域相对高程的青藏高原区域模型h₀T_m-Qz相较于该地区的单因子（T_s）区域模型T_sT_m-Qz和Bevis公式,精度分别提高了0.54 K(19%)和2.50 K(51%)。