Remote sensing of water vapor content using ground-based GPS data

Spatial and temporal resolution of water vapor content is useful in improving the accuracy of short-term weather prediction.Dense and continuously tracking regional GPS arrays will play an important role in remote sensing atmospheric water vapor content.In this study,a piecewise linear solution method was proposed to estimate the precipitable water vapor (PWV) content from ground-based GPS observations in Hong Kong.To evaluate the solution accuracy of the water vapor content sensed by GPS,the upper air sounding data (radiosonde) that are collected locally was used to calculate the precipitable water vapor during the same period.One-month results of PWV from both ground-based GPS sensing technique and radiosonde method are in agreement within 1～2 mm.This encouraging result will motivate the GPS meteorology application based on the establishment of a dense GPS array in Hong Kong.     

Experiment on Driving Precipitable Water Vapor from Ground-Based GPS Network in Chengdu Plain

The estimates of total zenith delay are derived using Bernese GPS Software V4. 2 based on GPS data every 30 s from the first measurement experiment of a ground-based GPS network in Chengdu Plain of Southwest China during the period from July to September 2004. Then the estimates of 0.5 hourly precipitable water vapor (PWV) derived from global positioning system (GPS) are obtained using meteorological data from automatic weather stations (AWS). The comparison of PWV derived from GPS and those from radiosonde observations is given for the Chengdu station, with RMS (root mean square) differences of 3.09m. The consis- tency of precipitable water vapor derived from GPS to those from radiosonde is good. It is concluded that Bevis’ empirical formula for estimating the weighted atmospheric mean temperature can be applicable in Chengdu area because the relationship of GPS PWV with Bevis’ formula and GPS PWV with radiosonde method shows a high correlation. The result of this GPS measurement experiment is helpful both for accumu- lating the study of precipitable water vapor derived from GPS in Chengdu areas located at the eastern side of the Tibetan Plateau and for studying spatial-temporal variations of regional atmospheric water vapor through many disciplines cooperatively.     

基于最小二乘法无气象要素的PW V反演

提出了一种无需气象数据,直接用对流层天顶总延迟(zenith total delay,ZTD)推导大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)的新方法.该方法从GPS反演大气水汽的反演方程出发,基于最小二乘法建立ZTD推算PWV的模型.结果表明,就BJFS测站而言,模型推算的PWV与GPS反演的PWV的均方根(root mean square,RMS)值为4.5 mm,两者存在一个微小的系统偏差,但相关系数高达0.982.在不研究其数值大小只研究其趋势变化时,可以用模型直接推算PWV,这可为气象学短期预报提供一定参考.     

PWV对全球气候变化的响应研究

利用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)反演得到全球118个IGS站点和251个探空站的大气可降水量(precipitable water vapor,PWV),结合温度、降水以及干旱指数资料,利用多种回归分析法(线性模型,断点模型和转折点模型)对全球PWV、温度、降雨和干旱的趋势和相关性问题进行研究。结果表明:①在全球大陆区域,PWV、温度和降雨上升速率分别为0. 215 mm/decade、0. 67℃/decade和0. 029 mm/decade;②PWV和标准化降水蒸散发指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)之间没有直接相关性,但基于PWV获取的降雨转换率(rrecipitation conversion rate,PCR)与SPEI具有较强相关性,全球范围内近91%的地区相关系数大于0. 5,这为干旱监测提供了一种新方法。     

基于北斗三号的大气水汽探测性能初步分析

对我国刚布署完成的北斗三号卫星导航系统(BDS-3)的大气水汽探测性能作初步分析可更好地发挥BDS-3的气象探测潜能.采用全球不同位置的台站进行几种手段的对比,探测结果具有代表性和说服力.研究结果表明:将BDS-3/PWV(大气可降水量)与GPS/PWV对比,平均偏差(BIAS)优于1.0 mm,均方根误差(RMSE)...     

GPS可降水汽含量在强降雨过程中的特征分析

针对水汽在大气中易于变化,高时空分辨率水汽资料的欠缺,造成强降雨短时临近的预报水平不高的问题,探讨分析了GPS水汽反演的精度。利用香港CORS数据,通过GAMIT软件解算获得各测站1 h大气可降水量时间序列,将其与探空数据获得的液态水含量（PWV）和实际降水量进行比较分析。结果表明,GPS／PWV与Radio／PWV在整体变化趋势上具有很好的一致性,其相关系数大于0.9;GPS／PWV与Radio／PWV精度相当,两者平均偏差小于1 mm,均方根误差小于3 mm;GPS反演的大气可降水量与实际降水量具有较好的对应关系,能够精确地监测到水汽变化的过程,可以用于水汽的监测和预报研究。      

附加高水平分辨率PWV约束的GNSS水汽层析算法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)水汽层析技术凭借高精度、低成本、全天候等优点成为获取高时空分辨率水汽三维分布的重要手段之一。引入遥感卫星提供的高分辨率水汽信息,首次提出附加高水平分辨率大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)约束的GNSS水汽层析算法,对现有水汽层析算法的约束条件进行补充和改进。首先对高分辨率PWV观测值进行校正,然后基于二次加密划分的层析体素块构造PWV约束方程,通过将PWV约束方程融合到GNSS层析模型来改善模型的约束条件,进而优化层析结果质量。利用徐州地区2017-08的GNSS观测数据和风云三号A星(Fengyun-3A, FY-3A)遥感水汽数据对该算法的可行性及精度进行验证,分别以高精度的探空水汽廓线和ERA5三维水汽密度场为参考值对层析结果进行评估。实验结果表明,所提算法反演的水汽廓线和三维水汽分布均优于传统层析算法,各类精度指标都有了显著改善,其中平均均方根误差由2.73 g/m~3减小为1.78 g/m~3,反演精度提高了34.80%,进一步表明所提算法可有效改善层析结果质量,有助于获取高精度和高可靠性的三维大气水汽分布。     

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.     

GPT／2模型用于 GPS 大气可降水汽反演的精度分析

气象参数(温度T、气压P)是GPS大气可降水汽(PWV)反演中必不可少的数据,也是PWV反演的重要误差源之一。文中主要对GPT/2(GPT、GPT2)模型用于PWV反演的精度进行验证和分析。基于非差精密单点定位(PPP)技术,选取SuomiNet网9个测站的观测数据,借助研制的PPP软件,分别采用GPT模型、改进的GPT2模型以及测站实测气象数据进行大气可降水汽(PWV)反演。以实测气象数据处理结果为参考,对两种模型解算的PWV进行了对比和精度分析。结果表明:改进的GPT2模型优于GPT模型,尤其是当测站的高程较大时,GPT2模型的稳定性更优、适用性更广;采用GPT2模型解算的PWV偏差均值小于±1.0mm,精度(RMS)优于±1.5mm。在缺少实测气象数据的情况下,利用GPT2模型数据仍然能够取得较为理想的PWV反演结果。     

天顶静力延迟模型对GPS可降水量反演的影响分析及改进

利用地基GPS遥感大气可降水量(PWV,precipitable water vapor)过程中,天顶静力延迟(ZHD,zenith hydrostatic delay)模型精度直接影响PWV反演精度。文中将常用天顶静力延迟模型(Black模型、Hopfield模型和Saastamoinen模型)计算所得ZHD与基于湖南省2016-04-01—2017-03-31高空气象探测秒级数据计算所得探空ZHD进行对比,发现模型存在较明显系统偏差,其中Black模型ZHD平均偏低40mm以上。利用探空实测ZHD对天顶静力延迟模型进行回归建模,订正模型系数后可明显减小模型系统偏差和均方误差。改进后的ZHD模型可明显减小GPSPWV反演的系统偏差,并略微降低均方误差,其中采用改进后SA模型反演所得GPSPWV与探空PWV相比,平均偏低不超过0.230 7mm,反演准确性有较显著改善。     

MODIS水汽反演用于InSAR大气校正的理论研究

大气效应尤其是大气水汽的影响是InSAR干涉测量中主要的误差源和限制因素之一,因此高精度的InSAR应用迫切需要及时掌握大气水汽含量及其时空变化。本文深入分析了利用MODIS的水汽反演结果进行InSAR干涉测量大气校正的可行性,对MODIS近红外水汽反演结果与地基GPS水汽探测结果进行了比较和分析。同时根据GPS解算结果,利用实例讨论了基于地面气象参数的水汽延迟模拟的效果。     

地物反射光谱对MODIS近红外波段水汽反演影响的模拟分析

在近红外辐射传输方程的基础上,利用近红外波段水汽的不同吸收属性,在MODTRAN的模拟下,深入分析了基于MODIS近红外数据的可降水汽反演算法,并着重讨论了地物反射光谱非线性在可降水汽反演中的影响。研究结果显示,当波段间反射率之比不等于1时,MODIS近红外波段反演水汽将存在较大偏差。同时,在地物光谱库基础上,计算了不同地物反射率比值,其分布表明,大部分地物波段反射率比值不等于1。研究表明,应用现有MODIS近红外波段水汽反演算法,如果不考虑地表反射率光谱变化的影响,由地表反射光谱造成的误差最大约为反射率比值与1偏差的15倍,同时,这一误差还与大气波段透过率之比有关。     

成都地区地基GPS观测网遥感大气可降水量的初步试验

利用首个成都地区地基GPS观测网2004年7～9月30s间隔的测量数据，通过Bernese GPS SoftwareV4．2解算出30min间隔的天顶总延迟量，结合自动气象站获得的气象资料计算出30min间隔的GPS遥感的大气可降水量。与根据气象探空站探测资料算出的可降水量进行统计对比，确定出本次GPS遥感可降水量试验的精度为3．09mm，两种可降水量时间序列呈现高度的一致性。同时验证了计算对流层加权平均温度的Bevis经验公式在成都地区的适用性。     

船载GNSS探测海洋水汽信息的影响因子分析

利用船载全球卫星导航系统（global navigation satellite system,GNSS）方式探测海洋水汽含量,可丰富海洋水汽观测量和观测密度。利用印度洋航次试验实测数据,基于精密单点定位技术对海洋上空可降水份探测的精度问题进行了研究,主要分析了GNSS高程与可降水份之间存在的耦合关系,标定了动态GNSS的高程精度,分析了不同算法对可降水份估值的影响。结果显示:①固定解与浮点解、多系统与单系统对可降水份估算的影响不大,而不同软件、不同卫星星历和钟差产品对可降水份估算的影响较大,量级为2~4 mm;②高程与可降水份之间存在耦合关系,经初步估算,高程的均方根误差每增加24mm,则可降水份估值的均方根误差相应增加约1mm;③惯性测量单元垂荡值与精密单点定位高程结果之间的相关系数高达99%,二者的互差优于30mm,满足动态GNSS海洋水汽估计对高程精度的要求。     

基于GPS和MODIS数据的大气可降水量反演算法研究

基于高精度的PWVGPS与MODIS近红外三通道比值透射率间的关系建立MODIS大气可降水量新反演算法以提高反演精度。利用美国Kansas州和Oklahoma州2009年4月～9月间17期的MODIS数据和对应的SuomiNet网PWVGPS数据进行研究,发现Kaufman和Gao Bo-Cai算法反演的PWVMODIS系统性地偏低于PWVGPS,存在较大的反演误差。以高精度的PWVGPS为标准水汽值,研究PWVGPS与MODIS近红外第19波段的三通道比值透射率间的关系,建立了MODIS大气可降水量新反演算法,并利用研究区数据进行试验验证,结果表明新算法可大幅提高PWVMODIS的反演精度。     

顾及双差残差反演GPS信号方向的斜路径水汽含量

给出了顾及GPS双差残差反演斜路径水汽SWV的解算流程;然后详细给出了双差残差到非差残差的转化算法,并对算法进行了改进;最后利用并址的GPS和WVR实测数据对反演SWV算法进行了验证,结果证实改进的反演算法能以优于4 mm精度近实时估算SWV值,与目前国际研究精度在同一量级。     

区域大气加权平均温度模型构建与适用性分析

加权平均温度作为GNSS水汽反演的重要参数,直接影响大气可降水量的反演精度,而建立区域化加权平均温度模型有助于提高水汽反演精度。利用香港探空站2012-2015年数据资料,在分析加权平均温度与地面气象要素关系的基础上,运用最小二乘原理探究最优回归方程系数,回归建立了区域加权平均温度的单因素模型和多因素模型。结果表明:多因素模型精度高于单因素模型,但并不显著,Bevis经验公式应用于香港区域时不满足精度要求;对模型精度和适用性进行了分析比较,表明文中建立的模型精度较高,能更好满足水汽遥感高精度的要求。      

可降水份的误差分析

分析了由无线电探空数据计算可降水份中逼近误差和观测误差的影响 ,利用香港的无线电探空资料计算出逼近误差和观测误差的影响分别为 0 .5mm和 1 .2mm ,两者的综合影响为 1 .3mm。