基于GNSS的MODIS大气可降水量校正模型

MODIS大气可降水量（PWV）空间分辨率高但易受云雨等环境因素影响,精度不高.GNSS PWV 空间分辨率较低但具有全天候、不受天气影响、精度高的优点.研究表明两者存在显著的线性相关性,结合两者的优点,基于GNSS PWV校正MODIS PWV可获取大面积高精度的PWV.针对传统的线性回归校正模型没有考虑云、气溶胶等的影响使两种数据线性相关性变差的问题,本文在传统的线性校正模型上增加了使用年积日的非线性周期项的方法来构建校正模型.利用2017—2019年香港地区GNSS对流层延迟与MODIS近红外数据,使用频谱分析线性残差项,结果表明残差具有显著的年周期.对比传统模型,本文模型的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差和拟合度都有明显的改善,表明本文模型可行有效且精度较高.     

地基GPS反演大气可降水量方法的改进

利用地基GPS反演大气可降水量（PW,precipitable water）的方法中,GPS PW的准确度依赖于天顶静力延迟（ZHD,zenith hydrostatic delay）的计算模型和转换系数П。分析Saastamoinen模型、Hopfield模型、Black模型计算的ZHD误差发现,其计算的ZHD与探空ZHD相比具有模型偏差,这些模型偏差换算成对GPS PW的影响约为4～10 mm。通过回归建模,对Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型中的系数进行修正后,可明显减小这些模型偏差,且不影响这些模型的精度。转换系数П是大气加权平均温度（Tm,atmospheric weighted mean temperature）的函数,Tm与地面温度（Ts）高度相关,根据这一特性,利用9个探空站数据通过回归建模得到的Tm本地化模型可很好地拟合Tm,其模型均方差为2.8 K,对应的相对误差为1.0%。对地基GPS反演PW的方法进行改进后,求得的GPS PW的系统偏差明显减小,其中,采用改进的Hopfield模型和Tm本地化模型求得的GPS PW,与探空廓线计算的PW相比,其偏差为-1.6 mm,而与微波辐射计廓线计算的PW相比,其偏差为-1.2 mm。     

MODIS与NCEP大气可降水量资料的比较分析

利用中国大陆地区2001年4个季节(1、4、7、10月)中8d和4m的NCEP资料，对整层大气的比湿进行积分得到大气可降水量。选用了同时同地的MODIS大气可降水量资料，然后对两者进行了对比分析。结果发现：在中国西北、内蒙地区MODIS大气可降水量资料要比NCEP资料普遍偏大，而在东南和华南部分地区则普遍偏小。如果对上述两个地区的MODIS资料分别乘以修正系数0．933983和1．07686，则两者的差别可控制在0．2cm以内。因此，MODIS大气可降水量资料经过修正后，可以为卫星反演模式提供同化性较好的输入资料。     

浙江GPS/MET反演大气可降水量产品的误差分析

基于2010—2013年浙江省3个探空站和GPS/MET资料反演的大气可降水量分析得出,大气可降水量与地面水汽压之间存在很好的相关性,可以利用回归方程和地面水汽资料来推算大气可降水量,但存在一定的误差。"GPS法"相对"地面法"与"探空法"结果的相关性更高,标准差更小,也更能反映实际情况。浙江省GPS/MET资料反演出的GPS-PWV产品误差接近正常水平,可以应用于降水的监测、预报以及数值模式中。     

我国GPS反演大气可降水量的时空变化

基于地基GPS探测水汽的原理,利用2016年陆态网的站点数据,对北京十三陵、福建武夷山、内蒙古乌拉特后旗、黑龙江绥阳、新疆若羌和云南东川6个站点GPS反演大气可降水量(GPS/PWV)的时间变化以及在典型月(1、4、7、10月)的空间分布变化进行了分析。结果表明:GPS/PWV具有显著的季节分布规律,周期性较强,3—5月为GPS/PWV的快速上升阶段;6—8月达到最大,最大值约80 mm;9—11月为GPS/PWV快速下降阶段;12月—次年1月为全年的最低阶段,基本在30 mm以下。6个站点GPS/PWV的逐小时变化也具有一定的周期性,最大值出现在20时,最小值出现在06—08时。在典型月,水汽含量的空间分布主要集中在华中、华南、华东地区,其余地区变化幅度较小,并且随着纬度的增加而下降,随着经度的增加而上升。     

从红外太阳透过率反演大气可降水量的研究

从红外波段太阳透过率测量中可以反演大气可降水量#AW#a。我们在近、中红外波段选取了三对波长，用LOWTRAN 7辐射传输模式，主要研究了散射和气溶胶对这三对波长反演#AW#a算式的影响。结果表明，通常采用近红外波长对（即0.9422～0.862 μm）反演#AW#a并非最佳选择，因为其反演算式受到大气状态（混浊度）的很大影响；而在稍远段两对波长（1.47～1.55 μm和3.704～3.067 μm）对应的算式较为稳定。     

北斗和GPS反演大气可降水量的对比分析

北斗地基增强系统是我国北斗卫星导航系统重要的地面基础设施,它可以获取高精度、高时间分辨率的水汽产品,满足数值预报、空间天气监测和预警业务的需求。本文利用2017年北斗地基增强系统中北斗单模、GPS单模和GPS+BD双模的数据资料,对同址的北斗气象站、GPS气象站和探空站反演大气可降水量进行对比分析,结果表明:(1)现行北斗地基增强系统所提供的数据,可以有效地用来反演大气柱总水汽含量,所得结果合理,平均偏差都小于1 mm,在变化上与GPS系统和探空系统基本一致,对数值预报有一定的指示作用;(2)与GPS系统相比,GPS单模/PWV和GPS+BD双模/PWV的均方差小于2 mm,相关系数均在0. 97以上,表明两者在反演PWV的精度上与GPS系统相当,而北斗单模/PWV的均方差为3～6 mm,相对方差达到了15%～20%,其精度与GPS系统还有一定的差距;(3)与探空相比,北斗单模在个别时次变化趋势上存在不一致的情况,其均方差为2. 14～6. 12 mm,相对方差为15. 32%～20. 84%,其误差可能是由于探测系统误差等因素造成的,而GPS+BD双模和GPS单模会更加稳定。     

湖北省不同资料反演大气可降水量的误差分析

利用常规探空、秒级原始探空、GPS/MET、微波辐射计、GFS再分析资料以及区域中尺度WRF模式的预报场资料计算整层可降水量,对多种资料计算的整层可降水量进行误差特征和原因分析,结果表明:秒级探空和常规探空计算的整层可降水量基本一致。GPS/MET、微波辐射计、GFS以及WRF计算的整层可降水量与常规(秒级)探空的相关系数分别为0.94、0.92、0.93、0.80,有降水时GPS/MET和微波辐射计与常规探空的相关系数分别下降到0.85和0.81,但有降水时GPS/MET误差分布较集中,而有降水时微波辐射计误差显著增大,主要由于1~2 km处水汽密度误差异常增大。除微波辐射计和GFS宜昌站计算的整层可降水量为相对常规探空偏高,其他资料均为偏低,GPS/MET宜昌和恩施站平均偏低3 mm,GFS武汉和恩施站分别偏低1和7 mm,WRF恩施平均偏低2 mm,WRF武汉和宜昌平均偏低6~8 mm。GFS恩施站可降水量偏低是由于GFS资料中恩施地面气压比实际偏低,但其露点温度整层均比常规探空偏高。除GFS恩施站外,GFS武汉、GFS宜昌和WRF 3站的露点温度相对常规探空资料露点温度均表现为:850 hPa以下偏低,850 hPa以上偏高。WRF 12 h预报场的整层可降水量与常规探空整层可降水量的相关性和误差均优于24 h预报场。     

基于2001～2009年MODIS资料的西藏地区大气可降水量分布特征

利用2001~2009年MODIS近红外的大气可降水的逐月资料,分析了西藏地区大气可降水量时空分布特征及与实际降水量之间的关系。结果表明:西藏大气可降水量时空分布不均匀,空间分布由东南至西北递减;7、8月份大气可降水量最大,夏季大气可降水量占全年的50%;2001~2009年间西藏大气可降水量呈增加趋势,阿里地区、山南地区以及昌都地区增加明显;大气可降水量与实际降水量呈明显负相关,相关系数为-0.688。      

基于MODIS近红外数据的贵州高原大气水汽反演研究

根据MODIS卫星第18和19波段的波段特征,首先从理论上证明从这两个波段表观反射率的比值反演大气可降水量的可行性,其次利用MODTRAN模型按照中纬度冬季和夏季两种大气模式对该比值与大气水汽的关系进行模拟,并建立了反演大气水汽的公式.利用贵州地区高空探测数据对反演公式进行验证,并与EOS发布的MODIS近红外水汽反演结果进行比较,发现该公式的反演结果更接近实际探测的结果.由于在反演过程中不必考虑地表覆盖和反射率的差异,摆脱了传统的根据查找表反演水汽的方式,并且直接由18、19波段表观反射率的比值计算大气可降水量,相对于传统算法更易于业务化运行.     

大气可降水量估算模型研究

利用SuomiNet网GPS大气可降水量数据和地面气象数据研究建立大气可降水量估算模型.利用研究区域GPS PWV和地面气象数据,研究了大气可降水量与地面水汽压间的相关性,并建立二者间的线性、二次多项式和幂函数回归模型,对比分析各模型的估算精度以确定最优估算模型,并检验了不同大气水汽含量下最优模型的估算精度.得出以下结论:1)GPS大气可降水量与地面水汽压变化趋势基本一致,存在着良好的相关关系(相关系数达到0.892).2)基于地面水汽压的线性、二次多项式和幂函数模型估算大气可降水量均达到一定的估算精度(相对误差均小于19％),其中幂函数估算模型的R2最高,估算误差最小.3)基于地面水汽压的PWV估算模型具有地域性特征,基于研究区域数据所建立的模型更适合于研究区域,其PWV估算精度高于Cole模型、张学文模型和李超模型.4)所建估算模型在不同的大气水汽含量条件下估算精度不同,大汽水汽含量越高,估算结果的相对误差越小.     

GPS大气可降水量空间插值方法对比研究

对比分析不同空间插值模型对GPS大气可降水量的插值精度,并对插值误差影响因素进行研究.利用反距离权重法、全局多项式法、局部多项式法、径向基函数法、普通克里金法5种常用空间插值方法对SuomiNet 网GPS PWV数据进行插值,应用交叉验证法对比分析各方法的精度,得出5种插值模型均达到一定的插值精度.其中,普通克里金法和径向基函数法插值精度最高,全局多项式法和反距离权重法精度最低,而局部多项式法插值精度中等.对插值误差影响因素的分析表明,GPS站点密度越高、水汽值越低、水汽值变化程度越小,空间插值精度越高.研究成果可为大气水汽含量空间分布特征和规律研究,以及空间插值方法选取提供借鉴.     

基于GPS技术的大气可降水反演方法

根据全球定位系统遥感水汽的原理,利用2004年6月哈尔滨GPS跟踪站的观测资料和气象资料,对哈尔滨地区的大气综合水汽含量进行了反演,得到了误差(与控探空资料计算的水汽含量相比)为2.7 mm的反演结果。同时对影响水汽反演的误差进行了分析,给出了各项误差对水汽结果的影响程度,并对反演结果与探空资料结果和实际降水进行了比较,得出了其间变化一致性的结论。     

地面气象要素对GPS反演大气可降水量结果的影响

简要介绍了利用GPS技术计算大气可降水量的原理及方法,以西宁GPS水汽站为例介绍了利用GAMIT软件对大气可降水量的反演流程,利用西宁站观测数据计算了有地面气象数据参与解算和无地面气象数据参与解算的大气可降水量结果,并对两种反演结果进行了对比分析,得出两种计算结果相近、具有很好的相关性,相关系数为0.921,两种反演结果在数值上最大相差5mm、平均相差1.54mm,在总体趋势上两者一致。分析了GPS技术计算大气可降水量的误差,其中地面气象要素对计算结果有重要作用,但影响不大,在不需要精度太高的计算结果及没有条件获得地面气象数据时,可以直接用GAMIT对大气可降水量进行解算,这为探测大气可降水量提供了一种可行的方法。     

基于EOS/MODIS资料的沙尘遥感监测模型研究

在EOS MODIS资料可见光波段光谱特性的深入分析的基础上，提出了一种完全用MODIS可见光波段监测沙尘信息的技术方法。充分利用MODIS资料可见光范围波段划分细致的特点，构造了不同的光谱特征判别函数作为决策树的分支，最后用决策树法成功地对几次沙尘暴过程进行了沙尘信息遥感监测。结果表明，该方法具有良好的效果和实用性。     

GPS探测与FY-2反演大气可降水量对比分析

为深入了解FY-2卫星大气可降水量(PW)的反演质量,文章选取2012和2015年地基GPS水汽观测数据,与FY-2的PW反演产品进行了对比分析。结果表明:(1)北京、武汉和海口三站GPS/PW(PW_(GPS))与FY-2/PW(PW_(FY-2))在夏季存在显著正相关,三站的相关系数都达到0.67以上,夏季PW的均方根误差值、月平均偏差绝对值均小于冬季。北京与武汉站PW平均偏差和均方根误差在四季均具有明显日变化特征;(2)当PW_(GPS)20 mm时,北京、武汉、海口和拉萨站FY-2/PW与GPS/PW比较一致,PW偏差均值的绝对值和均方根误差较小,当PW_(GPS)20 mm时,PW偏差均值绝对值和均方根误差随PW_(GPS)值减小而迅速变大。FY-2的PW产品在夏季可以为大部分区域提供高时空分辨率、高精度的大气可降水量,在大气湿度非常低、冬季和夜间条件,反演结果精度有待提高。     

GPS反演的大气可降水量变化特征及其与降水的关系研究

利用GPS技术反演得到2009年盐城5站的大气可降水量(PWV)序列,分析了PWV随时间的变化特征及其与实际降水的关系.结果表明:PWV夏季占全年总量43.15％,春、秋季分别为19.21％和26.43％,冬季为11.21％;日变化过程中,最小值出现在07-08时,16-18时达到最大,夏季日变化幅近12 mm,春、秋季为7 mm左右,冬季不足5 mm;应用Morlet小波分析,得到全年PWV呈现15 d、30 d、60 d、准半年等多尺度周期变化,且时域分布不均;夏季降水大多发生在PWV峰值出现后1～2h内,春、秋季降水主要发生在峰值出现后的2～3h内,冬季则为峰值出现3h之后;当春到冬各季的PWV的2h增量分别达到5、6、5、4 mm时,出现降水的概率为60％～70％.     

华北三站地基GPS反演的大气可降水量及其特征

利用2005年4月-2006年10月石家庄、秦皇岛和张家口三个地基GPS站的观测资料和地面气象资料,根据GPS反演可降水量的原理以及可降水量与地面水汽压的线性对应关系,对不同站点、不同时次的大气可降水量进行了解算和补算,并对河北省GPS可降水量的时空分布特征进行了分析.结果表明:可降水量在时间上先升后降,7、8月达到最大值;在空间上由北向南递增;可降水量的日变化特征不十分显著,仅表现为小幅度波动.     

GMS-5卫星资料和常规地面资料反演大气可降水量

探讨用GMS-5卫星资料结合常规地面资料反演大气可降水量的可行性，建立由3个通道亮温和地面水汽压反演可降水量的经验公式，并分季节进行回归统计，得到不同季节的统计参数。用990组数据对所得到的经验公式进行检验，得探空测值与反演值比较的平均绝对误差为0．1903g／cm^2，均方根误差为0．2758g／cm^2，相关系数为0．97，具有较高的反演精度。     

基于地基GPS的祁连山大气可降水量特征

利用2016-2018年祁连山区中东部11个站的地基GPS反演的大气可降水量(以下简称GPS/PWV),分析了大气可降水量的时空分布、地带性和垂直变化特征.结果 表明:与张掖和民勤探空实测资料计算的PWV(以下简称RS/PWV)相比,GPS/PWV均方根误差和偏差平均值分别为2.1 mm和1.07 mm,GPS/PWV...