单站地基GPS天顶延迟反演大气剖面研究

基于一定的大气折射率剖面模型和搜索方法,可以由GPS天顶延迟反演大气折射率剖面。利用上海气象站的探空数据和上海IGS站的GPS数据,对基于单站地基GPS天顶延迟的大气折射率剖面反演方法进行了验证。结果表明,根据目前处理得到的天顶延迟,反演剖面与实际剖面吻合较好。     

高精度对流层天顶湿延迟模型研究

对流层湿延迟是GPS误差源中最难确定的量,鉴于目前的对流层湿延迟模型较少考虑相对湿度随高度变化对湿延迟估计的影响,文章根据对流层湿延迟折射率的变化特征,提出新的分段湿延迟模型TTZWD.通过实验证明TTZWD湿延迟精度较Saastamoinen模型有不同程度的提高,与IGS后处理结果吻合精度好,基本可以达到半波长以内.实验还证明在相对湿度未知的情况下,将相对湿度设置为1,TTZWD模型依然可以使用,与相对湿度已知时的精度相当.     

地基GPS准实时反演三峡地区大气可降水量的研究

探讨了利用地基GPS气象学原理反演大气可降水量（precipitable water vapor,PWV）及其变化的可行性。从理论上分析了在缺少地面气象资料时用模型估计气象元素对反演PWV的影响,分析了用IGS超快速星历代替IGS最终精密星历准实时计算PWV的可行性。利用三峡地区13个监测点连续48 h以上的跟踪数据联合国内的几个IGS站,使用GAMIT软件进行了数据处理。     

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BP神经网络的昆明天顶湿延迟模型

为了满足昆明市卫星定位综合服务系统(KMCORS)对高精度天顶湿延迟(ZWD)的需要,本文开发了适用于昆明地区的ZWD模型KM。KM模型是根据昆明探空站2015-2018年的探空资料,基于误差反向传播(BP)神经网络建立的,同时采用2019年的探空数据,验证了KM模型的预测性能。测试结果表明,与广泛使用的SA模型相比,KM模型的RMSE由4.0 cm降至2.2 cm,精度提升了45%;KM和SA模型的Bias分别为0和-3.1 cm。该结果表明KM模型对ZWD估计具有无偏性,而SA模型在高原区存在过度估计的问题,KM模型具有比SA经验模型更优的预测性能,其应用将有助于提升KMCORS的服务质量。     

利用VLBI数据进行天顶湿延迟的分析研究

利用VLBI观测数据处理得到的天顶湿延迟数据,分析4个VLBI测站2008年全年的天顶湿延迟的变化规律,给出结果。其次,采用Continuous VLBI 2008国际会议(CONT08)的原始VLBI数据算出天顶湿延迟数据,并与International VLBI Service(IVS)网站上公布的数据以及解算精度进行比较,给出比较结果。     

利用Bernese解算地基GPS天顶总延迟

主要介绍利用Bernese软件解算天顶总延迟的方法,及遇到的一系列问题和解决方法,意在为以后更加深入研究GPS数据反演大气可降雨量做准备。通过对拉萨站、上海站、台湾站、长春站4个IGS测站天顶总延迟的数据对比,相同时期不同地区天顶总延迟存在较大差异,在相同地区不同时间天顶总延迟也有所不同。      

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%。     

自适应Kalman滤波用于GPS层析大气湿折射率

在分析Kalman滤波层析方法的基础上,将基于指数渐消因子的自适应Kalman滤波方法用于层析大气湿折射率,并结合香港地区CORS网观测资料及探空气象观测资料进行了分析.结果表明,该方法能够长时间以较高精度反演湿折射率垂直轮廓线,较好地反映了大气的实际状况,有效避免了一般Kalman滤波可能出现的发散.     

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.     

利用单站地基GPS数据反演电离层电子密度

利用单站GPS观测数据对GPS硬件系统延迟作出修正,得到较精确的电离层总电子含量。根据Chapman电离层理论,建立电离层模型,利用遗传算法优化选择电离层关键参量,反演得到接收机上空电子密度剖面,结果表明：该方法用于太阳活动高年白天电子密度剖面反演效果优于国际参考电离层。     

GPS天顶对流层延迟计算方法研究

对流层延迟是影响卫星定位的主要误差源之一,如何建立更适合某个地区的区域对流层延迟改正模型,成为当今的一个热门研究课题。从目前广泛应用的全球对流层延迟模型入手,借助GAMIT高精度GPS数据处理软件,分析和总结天顶干、湿延迟规律和影响天顶干、湿延迟的主要因素,探寻并构建区域天顶对流层干延迟ZHD模型。     

基于EMD的GPS对流层延迟变化分析

利用GAMIT软件解算获得中国地壳运动监测网络GPS测站的天顶对流层延迟,利用经验模态分解(EMD)处理GPS天顶对流层延迟序列,提取趋势项进行分析,获得全国范围各测站对流层延迟变化趋势。由GPS天顶对流层延迟序列的趋势项分析可知,我国地区从东部到西部,延迟量大小依次减少;从东南到西北,延迟量大小依次减少;站点位于沿海地区及长江流域地区的GPS天顶对流层延迟的趋势项变化不确定。对于长江流域趋势项先增加后减小的地区,峰值时间与长江地区发生洪水的时间相吻合。     

GPS测量中天顶干延迟的计算方法的研究

大气可降水份的估计是地基GPS气象学的一个主要研究方向。本文介绍了大气折射对GPS测量的影响,简介了两种常用的天顶干延迟分量模型——Saastamoinen模型和Hopfield模型和各种模型的特点。通过对北京、乌鲁木齐、拉萨3个IGS站的气象数据对这两个的天顶延迟干分量模型进行了分析总结。     

雾霾与GPS对流层天顶延迟相关性探究

利用国际GNSS服务（International GNSS Service,IGS）提供的对流层天顶延迟（zenith path delay,ZPD）产品,研究其与雾霾的相关性,并探究了造成雾霾的“元凶”——悬浮颗粒物与气压、温度和湿度的变化关系。首先,研究了中国境内4个IGS站30 d的日平均ZPD与量化评定雾霾的空气质量指数（air quality index,AQI）的变化趋势,发现二者基本同步增大（减小）。内陆3个站点的相关系数绝对值均大于0.5,说明ZPD与表征雾霾的AQI有着较强的相关关系,雾霾对对流层延迟产生影响。其次,对1 h采样率的北京房山空气质量分指数（individual air quality index,IAQI）与ZPD进行分析,二者的变化趋势基本一致,其中PM2.5、PM10、AQI与ZPD的相关系数分别为0.504 2、0.539 1和0.555 4。同时,当AQI达到300以上重度污染时,会对ZPD产生5 cm以上差值的显著影响。最后,利用IGS的M文件探究了北京房山各IAQI与气压、温度、湿度24 h变化,一天中IAQI、气压、湿度均呈“U”变化趋势,而温度则呈现倒“U”变化,说明雾霾的形成与气压、温度、湿度相关,并利用逐步线性回归给出了概略模型。     

GPS气象学中垂直干分量延时的精确确定

确定大气中可降水分的含量是ＧＰＳ气象学的目的之一。可降水分含量对应于ＧＰＳ信号中湿分量延时。现有高精度ＧＰＳ软件包只能提供天顶方向的对流层延时,但是,对流层延时由干分量和湿分量延时组成。因此,精确确定干分量延时,是分离湿分量延时的关键,也是ＧＰＳ气象学中必不可少的工作。现有３种经验模型计算垂直干分量延时,即萨氏（Ｓａａｓｔａｍｏｉｎｅｎ）模型,霍氏（Ｈｏｐｆｉｅｌｄ）模型和布兰克（Ｂｌａｃｋ）模型     

GPS与天顶仪联合定向测量在长距离盾构推进中应用研究

结合上海地铁二号线东延线广兰路到唐镇站3500m盾构推进施工实践,提出采用GPS与天项仪联合定向测量技术解决工程中遇到的高精度短边定向难题。并通过全站仪和陀螺仪的检测数据进行了对比分析,验证该方法不失为高精度定向测量的好方法。它使得短边定向精度可以达到±2～3”,在实践工作中有一定的借鉴意义。