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。     

一种基于Emardson-H的GPT3改进模型构建方法北大核心CSCD

针对GPT3模型各气象参数存在明显周期性误差的问题,以2015~2019年长三角地区7个探空站资料作为参考,分析GPT3模型残差的季节性周期变化,并利用Emardson-H模型构建一种新的GPT3改进模型。实验结果表明:1)与探空资料相比,GPT3模型气压、温度、水汽压和加权平均温度(T_(m))的均方根(RMS)均值分别为5.09 hPa、3.90 K、4.01 hPa和4.54 K;2)基于Emardson-H的GPT3改进模型气压、温度、水汽压和T_(m)的RMS均值分别为4.64 hPa、3.53 K、3.73 hPa和3.27 K,比GPT3模型分别提升0.45 hPa、0.37 K、0.28 hPa和1.27 K。综上分析,基于Emardson-H的GPT3改进模型精度相比GPT3模型有所改进。     

几种全球加权平均温度模型的精度验证与分析

利用IGRA提供的全球593个无线电探空站2014年的探空资料,对Bevis 经验公式、GTm-Ⅱ和GTm-Ⅲ模型进行精度验证,对各模型随纬度、季节的变化规律进行分析研究。结果表明,在全球范围内,GTm-Ⅲ模型的总体精度（MAE=3.26 K, RMS=4.10 K）要优于另外两个模型;3种模型的精度在中低纬度地区较高,高纬度地区较低;Bevis公式和GTm-Ⅱ模型的精度在南北半球具有不对称性;各模型精度的季节性变化规律基本一致,模型的RMS在不同季节相差2~3 K。     

基于移去-恢复法的局部似大地水准面精化模型对比研究

针对似大地水准面在精化过程中不同移去-恢复高程转换模型的适用性和选取问题,基于二次曲面和EGM2008重力场模型,分别构建了RBF神经网络、多面函数和Shepard等3种类型的移去-恢复模型,结合平原和高原山区两个工程实例,通过调整高程拟合点数目进行似大地水准面拟合与精度对比。结果表明,在平原地区,EGM2008-多面函数高程模型精度略优于其他模型;在高原山区,当拟合点数较少时,基于EGM2008的移去-恢复模型精度高于基于二次曲面的移去-恢复模型,其中,EGM2008-多面函数和EGM2008-Shepard较优,而随着拟合点数目的增加,二次曲面-Shepard高程转换模型的精度优于其他模型。     

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%)。     

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。     

香港地区顾及高度改正的加权平均温度模型

选用2012~2017年Kings Park 站探空资料,基于迭代最小二乘方法构建2种香港地区顾及高度改正的加权平均温度模型--T_m_hk1和T_m_hk2,并利用2018年探空资料对模型在香港地区的精度和适用性进行评估。结果表明,在香港地区,依赖测站温度的T_m_hk1模型具有较高的精度,年均偏差优于0.3 K,均方根误差优于1.8 K,与Bevis公式和GPT2w模型相比,T_m_hk1模型的精度分别提升35.4%和29.7%;而不依赖气象参数的T_m_hk2模型与GPT2w模型的精度相当,年均方根误差均优于2.5 K,Bevis公式的精度最差(RMS为2.7 K),且具有较大负偏差(bias为－1.8 K)。从季节性分析可知,Bevis公式、T_m_hk2 和GPT2w模型精度具有明显的季节性变化,总体为夏季精度较高(RMSE为1.3~2.2 K),冬季精度较低(RMSE为3.0~4.4 K);T_m_hk1模型在各季节均具有最高精度（RMSE为1.4~2.4 K）和适用性。     

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。     

融合GPT2w模型与GNSS参数获取大气可降水量

针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(Tm)和ZTD等参数的精度,并融合GNSS解算得到的ZTD(GNSS-ZTD)与GPT2w模型获取的气象参数,提高PWV反演精度。结果表明：1)近地面处的气压、温度和水汽压的bias分布在－3~4 mbar、－7~7 K和－9~2 mbar之间,精度较高;2)GPT2w模型获取的Tm在长三角地区适用性较好,年均bias和RMS分别为－1.21 K和6.89 K;3)基于GPT2w模型解算的ZTD的bias和RMS均值分别为1.4 cm和9.4 cm,精度明显低于基于实测气象数据获得的GNSS-ZTD;4)参数融合法计算的PWV与GNSS-PWV精度相当,该方法可用于无实测气象参数时实时获取PWV。     

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之间具有良好的相关性,相关系数分别为0.99、-0.74和0.73;2）基于ZTD的全年单因子PWV模型的RMS为3.07 mm,基于ZTD和T的全年双因子PWV模型RMS为2.35 mm,基于ZTD和P的全年双因子PWV模型RMS为1.18 mm,基于ZTD、T和P的全年多因子PWV模型RMS为0.47 mm,基于ZTD、T和P的分季节多因子PWV模型的平均RMS为0.28 mm,后者预测精度略优。     

长三角地区分季节多因子本地化T_m模型研究

针对GNSS气象学中大气加权平均温度(Tm)受时空影响的问题,利用长三角地区7个探空站2015~2017年数据,分析Tm与地面温度(Ts)、水汽压(es)和气压(Ps)的线性关系,并基于最小二乘法进行多元线性拟合,建立长三角地区本地化Tm模型。实验结果表明:1)本地化单因子模型效果优于Bevis模型,且双因子和多因子模型与单因子模型效果相当;2)分季节多因子模型优于全局模型,对秋冬季改善效果最为显著;3)分季节多因子Tm模型计算GNSS大气可降水量(PWV)的效果优于Bevis模型。分季节多因子本地化Tm模型更适用于长三角地区,可获得更准确的Tm和PWV。     

GNSS对流层延迟推算可降水量的季节转换模型研究

利用台湾桃园（TWTF）站气象数据和对流层延迟数据开展可降水量和对流层延迟序列的相关性分析,显示两者存在显著正相关特性。利用回归分析建立季节和全年转换模型,并利用各季节降水和无降水期间的数据对模型进行检验。结果显示,各季节GNSS可降水量与线性回归可降水量的RMS值小于1.5 mm,最大误差不超过3.3 mm,满足GNSS气象学的基本要求。     

中国东南沿海地区PWV直接转换模型研究

针对东南沿海地区GNSS大气可降水量(PWV)计算过程参数多、数据量大、效率不高且易产生累积误差等问题,本文基于中国东南沿海地区2017~2018年18个CORS站的GNSS数据,分析GNSS-PWV与对流层延迟(ZTD)、地面气温(T_s)和地面大气压(P_s)之间的线性关系,并利用多元线性拟合方法建立多因子GNSS-PWV直接转换模型,为研究区提供简捷高效的PWV计算方法。结果表明,GNSS-PWV与ZTD、P_s和T_s之间具有良好的相关性,相关系数分别为0.98、－0.65和0.78;基于ZTD、P_s和T_s的多因子PWV模型RMS为0.33 mm,精度最高,明显优于基于ZTD的单因子PWV模型（4.66 mm）,而基于ZTD和P_s的双因子PWV模型RMS为0.50 mm。     

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。     

对流层模型评估及其在GNSS精密单点定位中的应用

以水汽辐射计（WVR）精确测定的天顶方向延迟值作为参考,评估Saastamoinen、GPT2、EGNOS、UNB3M四种常用对流层模型在上海地区的改正精度;并将WVR观测值及以上4种对流层模型计算的对流层延迟值作为真值应用到GNSS精密单点定位（PPP）中,评估其对定位精度的影响。比较发现,GPT2模型的对流层改正精度比其余3种要好,其天顶干延迟（ZHD）的偏差均值与中误差分别为-0.11 cm、±0.75 cm,天顶湿延迟（ZWD）的平均偏差与中误差分别为-2.34 cm、±7.67 cm;和传统的PPP结果相比,采用WVR对流层观测值的定位精度提高了16%。     

GPS气象预报的可行性分析

基于中国区域5个IGS跟踪站的实测GPS数据,利用Bernese 4.2软件反演了部分典型测站上空的可降水量,并分析了该降水量变化与降雨之间的关系,探讨了将GPS应用于气象预报的可行性.