GNSS对流层天顶延迟模型及映射函数研究EI北大核心CSCD

对流层延迟是指电磁波信号穿透中性大气层时速度和路径均发生改变的效应,具有非色散性,无法通过多频组合方式消除;由于水汽具有典型的时空非平稳特征,难以对非流体静力学分量进行精确建模。如何妥善处理对流层延迟,是提高GNSS定位精度的重点和难点问题。     

面向大高差RTK的对流层延迟改正模型及实时差分服务构建

在大高差区域,实时动态定位(real time kinematic, RTK）的站间对流层延迟差异较大,传统的RTK算法忽略站间大气延迟误差,严重影响定位精度。无论是全球还是中国范围,大高差地形都广泛分布,研究大高差RTK十分必要。由于对流层延迟参数与高程参数强相关,RTK中无法实时估计对流层延迟,引入外部模型是大高差RTK中修正对流层延迟误差的唯一手段。分析了大高差RTK对对流层延迟模型的特殊需求,总结了可用的经验对流层延迟模型。为进一步提高大高差RTK的定位精度,提出了基于连续运行参考站和气象站的实时实测对流层延迟模型构建方法。两种方法虽然能够提高RTK精度,但都存在各自的缺陷,未来需要进一步研究。在此基础上,提出了基于因特网航海无线电技术委员会传输协议的小区域大高差RTK服务方法,实现了RTK用户的对流层延迟无感改正。     

顾及大高差的改进GPT3天顶对流层延迟模型

针对现有全球气温气压(GPT3)模型在大高差区域计算对流层延迟(ZTD)时存在较大误差的现象,该文提出一种顾及大高差的改进GPT3(IGPT3)ZTD模型,该模型同时考虑了ZTD残差项中的周期和高差因素对ZTD估计的影响,分别建立了顾及ZTD残差周期项的年周期模型和顾及高差项的线性模型。以青藏高原及云南区域为实验区域,选取中国环境构造监测网络青海、四川和西藏的连续运行参考站数据进行验证,统计结果发现,该文提出的方法能够改善经验ZTD的估计效果,其外符合精度的平均均方根为18.21 mm,且模型精度与测站高程无关系,说明该文提出的模型能够有效应用到大高差区域的ZTD估计。     

区域天顶对流层延迟时空变化特性及其建模研究

介绍几种常用的全球对流层延迟改正模型和几种区域对流层延迟模型的建立方法,再利用美国密歇根州的8个测站天顶对流层延迟数据对天顶对流层延迟进行研究,得出天顶对流层延迟在时间尺度及空间尺度上的变化规律,与经度和纬度相关性一般,与高程强相关。通过美国密歇根州的4个测站数据分别计算3种区域对流层延迟模型,得出各个模型的精度,并比较它们的优劣,结论是一次线性插值模型是三者中精度最高的模型。     

大变化时代的地图学EI北大核心CSCD

当前,地图学同其他科学(如地理学)一样处在一个大变革时代。在地图学不断进步的同时,也出现了各种各样的“思潮”或“观点”,地图学是否被边缘化了?地图学应该向何处去?这是测绘地理信息学界和业界都十分关心的问题。本文首先简要梳理了地图学发展的历史进程,回顾了地图学史上的三次崛起,不忘过去才能继往开来,回顾地图学的历史是为了让地图学更好地走向未来;其次,从地图学学科体系、地图设计的新理念新思维和新方法、智能地图制图综合及多尺度级联更新、地图的社会影响力、地图学发展的不竭动力等方面,分析了当代地图学的发展成就;然后,强调了地图哲学思维对地图学创新发展的引领作用,侧重分析了人工智能推动地图学发展、时空大数据可视化及可视化设计的研究重点等;最后,分析认为,地图学必将沿着高度分化和高度综合的整体化方向快速发展,地图学再度崛起是时代之大势。     

GNSS天顶对流层延迟的短时天气预报分析

针对天顶对流层延迟(ZTD)与大气可降水量(PWV)相关性特征及变化规律,该文提出基于无气象元素ZTD短时天气监测及预报的方法.该文以北京市2013-2015年BJFS站 日均数据为例,采用GZTD和Saastamoinen+GPT2模型拟合,得到传统的无气象元素的PWV模型.并利用2016年BJFS站ZTD和气象数据,计算出PWV1(含气象元素)和PWV2(无气象元素)数据,通过定量数据分析得出:PWV1与PWV2、ZTD相关系数分别达到0.633 2,0.967 6;PWV2与ZTD相关性为0.649 8.从短期数据,BJFS站6-9月的ZTD与PWV1相关性系数为0.969 6.这证明了 ZTD能够真实反映PWV1的真实变化趋势,同时也说明ZTD应用于短时天气预报的可行性.最后针对北京地区2016年的降雨、降雪和雾霾等极端天气事件,采用ZTD方法对其进行了分析研究,并取得了较好的效果.     

GNSS对流层水汽监测研究进展与展望EI北大核心CSCD

对流层是近地空间环境中与人类活动联系最为密切的大气层,而水汽是低层大气圈中最重要的组成部分之一。尽管水汽在对流层中所占比例较小,但在一系列天气和多种气候变化中都扮演着重要角色。随着全球导航卫星系统(GNSS)的快速发展,GNSS对流层水汽监测成为重要的研究和应用方向。本文系统介绍了GNSS多维水汽监测及其在相关方面应用的研究现状和进展。GNSS水汽监测研究方面,当前主要集中在二维大气可降水量监测和三维湿折射率/水汽密度廓线反演两部分;GNSS水汽应用研究方面,当前主要包括定位、短临降雨及旱涝监测、数值同化预报等。     

GNSS模糊度解算的附加缩放因子的CLAMBDA方法EI北大核心CSCD

针对弱GNSS模型下,约束LAMBDA(CLAMBDA)算法初始搜索空间过大,导致模糊度解算效率低下的问题,本文提出了基于缩放因子自适应调整搜索空间的ASS算法,并讨论了采用上下边界分别设置初始空间对ASS算法的影响。通过两组实测算例对ASS算法解算性能进行了试验验证。结果表明,ASS算法采用缩放因子可以有效地调整搜索空间,提高搜索效率;基于下边界设置初始空间可以进一步提高ASS算法的解算性能。     

区域对流层约束的BDS-3 PPP性能分析

针对PPP定位解算过程中收敛时间较长的问题,提出一种附加区域对流层延迟模型值约束PPP的方法,利用电力北斗精准位置服务网湖南区域的16个基准站观测数据,构建区域对流层延迟模型,通过对流动站HNYZ和CZZX的PPP定位实验,分别从PPP定位精度、收敛时间、模糊度参数和观测模型几何强度等方面,对该算法的改进效果进行了对比分析。实验结果表明,该算法具有更好的PPP模型几何强度,可以显著地改善高程方向的定位性能,静态模式下,收敛时间分别提升18.23%和12.96%,定位精度分别提升8.79%和1.87%;动态模式下,收敛时间分别提升7.32%和6.78%,定位精度分别提升6.07%和20.53%。     

全球高精度对流层延迟建模及其在地基GNSS技术中的应用研究

对流层延迟是空间大地测量技术的一种主要误差源。在GNSS中,一般采用模型化或参数估计的方法削弱对流层延迟影响。目前已建立的对流层经验模型均是基于单一数据源,时空分辨率和精度有限,且现有的模型应用研究大多局限于定位解算的直接改正法。本文旨在建立高精度的对流层延迟模型,发展其在地基PPP和GNSS-IR(GNSS interferometric reflectometry)技术中应用的新方法,围绕多源对流层延迟产品精度评估、多源对流层延迟模型和高精度湿延迟模型建立、对流层延迟模型在PPP以及地基GNSS-IR技术中的应用展开研究,主要工作和贡献如下:(1)提出了顾及相邻层之间协方差的探空对流层延迟精度评定方法,得到全球312个探空站2010—2015年的ZHD,ZWD和ZTD的精度分别为2.87 mm、2.71 mm和4.85 mm。     

基于三级GNSS大地控制网同步环闭合差超限的分析

通过我部近年来执行三级GNSS大地控制网GNSS静态测量任务中出现的同步环闭合差超限情况做以分析,通过比较探讨发现,凡是闭合差不满足限差要求的点组,测站间高差都很大,点组间这种过大的高差使基线解算质量明显受到对流层改正残差的影响,从而增大了环闭合差。     

利用区域GPS网进行高海拔流动站的对流层延迟量内插

对流层延迟是全球导航卫星系统（GNSS）计算的主要误差之一,其模型精度对测站坐标解算有较大影响,在高程方向尤为明显。因此,有必要对不同的对流层延迟改正模型的适用性进行评估。采用SHA解算了中国陆态网GNSS跟踪站的对流层天顶延迟数据,对常用的对流层改正模型EGNOS/UNB3m/GPT/GPT2的天顶延迟量在中国不同区域、不同季节的适用性进行了分析。结果显示,4种模型的RMS均为4~5 cm,各模型RMS之差小于1 cm,其中GPT2模型的RMS最小;4种模型的平均偏差（BIAS）为1 cm左右,GPT2模型的BIAS最大,为1.5 cm;时间上,各个模型在夏季精度普遍较低,这是因为夏季水汽丰富,对流层湿延迟变化较大;空间上,各模型在东南沿海精度较低,因为东南沿海气候湿润,湿延迟变化较大;各模型精度对测站高程不敏感,精度在比较高的测站并无明显降低。通过对不同模型在中国区域的精度分析,验证该改正模型可以为中国区域用户的对流层模型的选择提供一定的参考。     

基于多源数据和广义回归神经网络的ZWD预报模型EI北大核心CSCD

对流层湿延迟是GNSS误差源较难改正的部分。主流的天顶湿延迟(ZWD)经验模型大多基于单源数据,如探空数据或再分析资料的一种,且通过预设模型函数表征ZWD在不同尺度上的变化,难以准确描述ZWD在不同尺度上的非线性复杂变化,精度有待进一步提高。针对此问题,基于多源数据和具有强大非线性逼近能力的广义回归神经网络(GRNN),构建了一种ZWD预报模型。首先,采用GRNN模型优化和降采样两种不同数据源的格网ZWD,并将其与探空ZWD合并,获取高质量的ZWD数据集;然后,根据ZWD受时空影响较大的特点和机器学习的特点,设计了GRNN训练模型的输入变量和输出变量;最后,采用后验寻优的方法确定模型参数,进而获得最优的预报模型。经探空ZWD验证,相比国际典范经验模型GPT2w,模型的精度提高了25.3%(以RMS计);相对同方法单源(探空)数据模型,精度改善了11.1%;且模型的预报精度具有良好的时空稳定性。此外,计算效率和PPP应用试验结果表明,模型的计算效率可满足GNSS实时应用的需求,且应用于PPP的改进效果优于GPT2w。本文所提方法无须预设模型函数即可获得较高的ZWD预报精度,为ZWD模型化提供了一种思路。     

GNSS多模多频大规模实时高精度定位关键技术研究EI北大核心CSCD

多模GNSS发展及其应用领域的拓展使卫星导航产业迎来巨大发展机遇的同时,也带来了一些亟须解决的问题。各GNSS系统由不同的国家或地区设计、建设和维护,其时空基准、信号频率和编码调制方式都存在差异,多模GNSS组合解算必须顾及系统间和系统内的多种偏差;受大气延迟等误差的影响,中长基线模糊度快速固定困难;大范围参考站网络,大气延迟建模精度低,流动站定位精度差且经常出现无法获取固定解的现象;另外,受限于当前网络RTK系统的服务机制,实时在线用户数量过大易导致服务中断甚至系统崩溃等问题。     

耦合PSO与扩展RBF神经网络估计NWM模型ZTD计算精度EI北大核心CSCD

针对基于数值气象模型获取的对流层天顶延迟精度估计依赖外部基准的问题,本文构建耦合了粒子群算法与扩展径向基函数神经网络的ZTD精度估计模型,模型样本特征集利用NWM自身气象数据和地形特征数据构建,目标集以GNSS ZTD产品为参考值构建,模型规模结构通过层次聚类和模糊C均值聚类确定,模型参数通过粒子群算法优化。以欧洲中期天气预报中心提供的ERA5气压分层产品为NWM特例进行了模型训练和结果验证。结果表明,模型估计精度和泛化能力较好,平均估计精度优于4 mm,可在任意位置实现不依赖于外部参考基准的ZTD精度估计。     

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。     

SHAtrop:基于陆态网GNSS数据的中国大陆区域ZTD模型

对陆态网223个全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）测站6 a实测对流层天顶延迟（zenith total delay,ZTD）的时空特性进行了分析,结果表明,各测站ZTD平均值随大地高指数递减,衰减因子与纬度近似线性关系,其时域变化呈现年周期和半年周期,周期、振幅、初相位与地域分布有关。综合采用周期函数及格网函数,建立了中国大陆区域ZTD经验模型SHAtrop。模型提供区域内分辨率为2.5°×2.0°的格网,用户使用时,先在相应格网内插得到对应参数,再利用三角函数得到椭球面ZTD,最后利用指数函数计算ZTD。实测ZTD的数据验证结果表明,SHAtrop的均方根误差（root mean square,RMS）为3.4 cm,优于常见经验模型。SHAtrop采用较多测站,对高程改正更精细;使用时只需要输入经纬度与时间,使用方便,能满足中国区域GNSS用户实时定位导航的ZTD改正需求。     

顾及时空因素的高精度全球对流层关键参量模型构建研究EI北大核心CSCD

对流层在全球水循环、灾害天气形成与演变中扮演着极为重要的角色。大气加权平均温度(Tm)、对流层天顶延迟(ZTD)和天顶湿延迟(ZWD)等均属于对流层关键参量,其中ZWD/ZTD是影响GNSS等空间技术高精度导航定位的重要因素,而Tm是GNSS水汽探测的关键参数。随着GNSS导航定位及水汽探测对实时高精度对流层关键参量的要求日趋增强,对流层关键参量的实时高精度全球精化模型构建成为近年来的研究热点。论文针对已有对流层关键参量全球经验模型存在的问题,联合最新的MERRA-2资料和GGOS大气格网产品等多源数据,开展了对流层关键参量的实时高精度全球模型构建研究。论文主要工作和贡献如下。     

多模多频GNSS差分码偏差估计及电离层建模研究EI北大核心CSCD

电离层延迟是GNSS导航定位中重要的误差源,对电离层进行监测和建模具有重要的意义。GNSS具有覆盖范围广、观测时间长、反演精度高等特点,为电离层监测和建模提供了一种有效的手段。差分码偏差(differential code bias,DCB)包含在电离层观测值中,与电离层总电子含量(total electron content,TEC)参数相互耦合,在电离层建模时需要被精确分离和确定。     

地基GNSS水汽反演及其在极端天气中的应用研究EI北大核心CSCD

全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)作为一项颠覆性的导航技术,在诸多重要领域(如测绘、气象、交通、环境和农业等)都得到了广泛的应用。GNSS作为一种新型的水汽探测手段,具有重要的研究前景和应用潜力。它克服了传统气象观测水汽的诸多缺点(成本高、时间分辨率低、仪器偏差与漂移影响较大、易受天气影响等),能够实时反映大气环境的变化规律,全天候地获取全球大气水汽信息。然而,GNSS气象学作为一项快速发展的学科,在多尺度的天气灾害事件监测与预报模型的应用研究中还很有限。