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。     

基于小波变换与RBF神经网络的GNSS水汽值预测研究

利用小波变换与RBF神经网络方法预测河北省GNSS水汽值。首先对GNSS测站水汽序列进行小波分解,然后利用RBF神经网络对小波分解的高频与低频信号进行预测,最后通过实验选择合适的高频与低频信号结果重构获得GNSS水汽值预测值。以实测GNSS水汽值为标准,基于小波变换与RBF神经网络预测的GNSS水汽值精度高于单一RBF神经网络预测精度,但预测结果的精度随着预测时长的增加而降低。     

地震后水汽异常变化初探

研究东日本地震、汶川地震和玉树地震震中及其附近区域在地震前后的水汽时间序列变化。首先分析震中MODIS水汽序列和震中附近探空站点水汽序列在地震前后的变化;然后基于GNSS ZTD与水汽之间的高相关性,以GNSS ZTD代替GNSS水汽,讨论震源区周围IGS站点的ZTD序列变化。研究发现,震后震中及其附近区域水汽值变化出现异常,且距离越近所受影响越大;水汽不断聚积,达到峰值后发生降水。     

东北区域水汽收支的变化及其与降水的关系

为了明确东北区域水汽收支变化及其与降水的关系,利用1970～2010年NCEP/NCAR逐月平均分析资料、国家气象信息中心提供同期的气象站逐日降水实况资料,对东北区域夏半年（5～9月）区域水汽收支的年（年代）际变化及其与降水的关系、降水偏多（少）年的水汽输送特征进行研究.研究结果表明：（1） 1970年代水汽异常输送主要来自华北地区;1980年代,水汽异常输送主要来自蒙古东部和日本海;1990年代,水汽异常输送主要来自鄂霍次克海;2000年以后,水汽异常自东北区域向西南方向输送.总体而言,1970～1990年代区域内的水汽增加,2000年以后区域内水汽明显大幅度减少.（2）东北区域水汽总收支与夏季降水相关性较好,相关系数可达0.79,通过99％的信度检验,南、北边界的水汽输送对该区域的夏季降水有显著影响.（3）东北地区降水偏多年,西北太平洋上的水汽明显增强;降水偏少年,西风带和西北太平洋的水汽输送明显减弱.     

GPS/PWV资料在两次台风袭港期间的特征分析

应用GPS探测的可降水资料PWV对香港地区2013年遭遇的两次台风中水汽变化特征进行对比分析表明,GPS/PWV资料在一定程度上能反映出不同距离台风影响强度,尤其是气压变化。远距离台风,PWV呈现明显的震荡性变化,波动性更强,且震荡程度与降雨强度有很好的对应关系|近距离台风,PWV呈明显的单峰结构变化,增湿过程与台风影响时间及距离存在某种关系,PWV短时间内急升变化幅度能较好地反映降水强度。     

基于地基GNSS观测数据的贵州高原地区水汽层析精度分析

利用精密单点定位(PPP)技术处理贵州地基GNSS观测数据,获得高精度天顶对流层延迟(ZTD),进而开展水汽反演获得大气可降水量(PWV)产品。基于斜路径可降水量(SWV),使用自适应联合代数重构算法进行三维水汽层析,空间分辨率优于30 km×30 km,时间分辨率为5 min。以无线电探空数据为参考评估ZTD和PWV精度,其RMS分别为3.55 mm和1.03 mm。以ERA5再分析资料为参考评估三维层析精度,无暴雨发生时,三维层析相对误差不超过10%,偏差最大值为1.03 g/m³。以无线电探空数据为参考评估三维层析精度,层析结果与无线电探空数据的相关系数在0.97以上,具有较好的一致性。贵阳站和威宁站的平均RMS分别优于0.5 g/m³和1.2 g/m³。     

基于CMONOC的GNSS水汽短时频域特征研究

利用2016年中国大陆构造环境监测网络的GNSS数据开展水汽短时频域特征研究,按气候类型将中国大陆地区划分为5个区域,并在每个区域中随机抽取若干个站点采用快速傅里叶变换方法进行分析,提取不同季节的GNSS水汽周期特征。结果表明,各类站点的水汽频域特征存在明显的区域性变化和季节性差异;高原山地气候、热带季风气候和亚热带季风气候类型的GNSS站点的周期性变化显著;热带季风地区、亚热带季风地区及沿海地区水汽振幅较大,高原山地和温带大陆地区水汽振幅较小。     

地基GNSS水汽层析的自动垂直非均匀分层方法

结合GNSS水汽层析算法的假设条件以及水汽密度随高程变化的特点,通过设置水汽密度随高度变化的合理阈值,提出一种地基GNSS水汽层析的自动垂直非均匀分层方法。利用香港地区连续6 d的GNSS观测数据,分别采用自动垂直非均匀分层方法和传统垂直均匀分层方法开展区域GNSS水汽层析实验,并以ECMWF数据为参考进行精度验证。结果表明,采用自动垂直非均匀分层方法进行GNSS水汽层析得到的大气湿折射率的偏差均值和均方根误差（RMSE）的均值分别为3.9 mm/km和4.6 mm/km,相对于垂直均匀分层方法减小约20.4%和23.3%。     

顾及水汽衰减因子的中国区域大气可降水量模型的建立与分析

提出一种顾及水汽衰减因子的PWV估算模型,通过输入地面大气水汽压和水汽衰减因子获得PWV,并选取2018年中国地区85个探空测站和7个IGS测站1 a的观测数据用于验证新模型的精度。结果表明,在已知当日水汽衰减因子的情况下,模型估算的PWV精度约为2 mm;也可通过GPT2w格网内插得到任意位置的水汽衰减因子,其结果精度与传统的一次多项式模型相当,但新模型的作用范围更广、适用性更强。     

基于FFT与小波变换的SOI与GNSS ZTD的周期变化影响研究

为探究ENSO事件对GNSS ZTD(水汽)周期变化的影响及其相互关系,以河北省为例开展ENSO事件对GNSS ZTD及其周期变化的影响研究。首先利用快速傅里叶变换方法筛选出南方涛动指数（SOI）与GNSS水汽的共同周期,再利用小波变换提取GNSS水汽与SOI共同周期所在的高频项,并将重构的高频项与SOI进行相关性分析。结果表明,SOI与GNSS ZTD存在负相关性,由此推断ENSO事件与GNSS ZTD的周期变化存在一定关联。利用快速傅里叶变换方法分别提取ENSO事件和正常气候下GNSS ZTD的变化周期,分析ENSO事件对GNSS ZTD周期变化的影响,结果表明,ENSO暖事件（厄尔尼诺事件）对GNSS ZTD的最长显著周期存在显著影响;ENSO冷事件（拉尼娜事件）对GNSS ZTD的最长显著周期影响较弱。     

连续台风时期香港区域的水汽变化分析

利用香港卫星定位参考站网GNSS观测数据,提取强热带风暴"塔拉斯"与热带风暴"洛克"影响期间各测站天顶方向对流层延迟,反演香港区域大气可降水量;根据香港区域49个天文台气象站提供的实测降雨量数据,分析大气可降水量与实际降雨量的相关性,以及两次台风对香港区域水汽时空分布的不同影响。结果表明,大气可降水量在台风影响前期均上升,在大量降雨后回落,但在连续台风的间歇期间,仍高于台风来临前的水平;水汽累积是大量降雨的前提条件,当水汽累积量相近时,水汽累积时长与累积降雨量呈正相关;台风期间大气可降水量值超过65 mm的区域面积与台风等级相关,台风路径对局部水汽分布有一定的影响。     

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。     

基于GNSS的中国西南地区MODIS水汽校正研究

以GNSS水汽为标准,对中国西南地区进行MODIS水汽精度评价和相关性分析,构建MODIS水汽的区域校正模型和单站点校正模型并开展可靠性检验.分区域进行MODIS水汽校正和图像叠加得到校正后的中国西南地区MODIS水汽分布.结果表明,区域模型可替代单站点模型,中国西南地区MODIS水汽季节校正模型效果显著,在春、夏、秋...     

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。     

基于GNSS的中国大陆地区COSMIC-2 PWV精度分析

COSMIC-2可提供连续大气数据源用于改进天气预报,有助于对极端天气进行监测预警。将中国大陆地区按照气候类型划分成5个区域,依托CMONOC站点PWV序列,开展COSMIC-2 PWV在中国大陆地区的精度分析。从站间距离和高程2个角度进行COSMIC-2掩星点与GNSS站点PWV匹配方案设计,分别针对中国大陆地区、不同气候类型和部分代表站点开展COSMIC-2精度评定。研究表明,高原山地、温带大陆、温带季风、亚热带季风和热带季风气候类型的RMSE分别为1.40 mm、1.49 mm、2.68 mm、3.11 mm和3.16 mm;内陆地区精度优于沿海地区。     

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