一种对流层延迟的ZTD与PM2.5浓度相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

基于小波变换的CMONOC的ZTD与PM2.5浓度的相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

基于小波变换的CMONOC的ZTD与PM2.5浓度的相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

基于小波变换的CMONOC的ZTD与PM2.5浓度的相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

基于小波变换的CMONOC的ZTD与PM2.5浓度的相关性研究

基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。     

基于小波变换的GNSS ZTD与土壤水含量相关性初探

利用2018年11月—2019年1月,大陆环境检测网络的NMEL站全球卫星导航系统天顶对流层延迟（GNSS ZTD）数据和中科院遥感与数字地球研究所闪电河流域土壤水分监测试验区的土壤水含量数据,借助小波变换的方法进行了月时间尺度的GNSS ZTD与土壤水含量的相关性分析研究．实验表明:在月时间尺度上,GNSS ZTD与土壤水含量存在相关性,GNSS ZTD经小波分解后的低频趋势项与土壤水含量相关性明显高于GNSS ZTD与土壤水含量的相关性,[JP2]分析认为,降水发生时GNSS ZTD升高因素会造成与土壤水含量相关性异常      

地基GPS反演水汽影响因素分析

地基GPS(Global Position System)技术日益成熟,气象观测应用此技术逐渐增多,但对此影响因素的分析不是太多。本文首先阐述了地基GPS遥感水汽原理,然后结合雾灵山GPS气象观测试验数据,利用GAMIT软件解算此期间数据的对流层延迟量,主要分析了影响地基GPS遥感水汽的几项因素,得出测站精度与ZTD精度变化趋势图、星历精度与ZTD(Troposphere Zenith Delay)精度变化趋势图和不同参考站对ZTD的影响。其结果对GPS遥感大气水汽有一定的参考价值。     

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.     

融合GNSS ZTD和气象要素的内蒙古土壤水含量模型

土壤水含量是农牧业衡量干旱的重要指标,对气候生态具有重要影响,土壤水的变化趋势对于区域的水土流失和气候变化研究等工作具有重要意义,而我国对于土壤水含量的监测起步较晚,因此有必要利用其他已有数据开展土壤水含量模型研究. 利用内蒙古已有全球导航卫星系统(GNSS)天顶对流层延迟(ZTD)数据和湿度、日照以及蒸发量数据进行土壤水含量反演模型研究. 首先将各要素与土壤水含量进行相关性分析,因土壤水含量与GNSS ZTD数据均存在观测噪声,所以应对数据进行去噪处理. 利用小波变换方法剔除噪声,去噪后土壤水含量数据与各要素相关性均有所提高,土壤水含量与湿度相关性最好,两者各实验点的平均相关性为0.645;土壤水含量与日照和蒸发量呈负相关,其平均相关性分别为?0.561、?0.547;而土壤水含量与GNSS ZTD数据相关性最小,其平均相关性为0.271. 根据各要素与土壤水含量的相关性,进行土壤水含量模型构建并进行可靠性验证. 经验证误差统计发现:实验区域NMWJ站模型精度最高,其精度为90.1%;HLAR站点模型精度最低,其精度为69.1%;各站点的平均精度为81.35%. 基于多变量要素的土壤水含量模型可为土壤水含量的趋势变化研究提供参考,通过研究土壤水含量的变化趋势,对区域进行水资源的合理分配利用从而达到节约水资源目的.      

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.     

京津冀地区GNSS对流层延迟空间插值研究

对流层延迟差异影响合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)形变测量精度;水汽的变化影响天气变化.对流层延迟与水汽具有较好的对应,因此有必要开展全球导航卫星系统(GNSS)对流层延迟的插值研究.以京津冀地区为例,针对GNSS对流层延迟,开展对流层延迟的空间插值研究.首先开展了GNSS对流层延迟与水汽的比较分析,两者存在显著正相关特性,相关性超过91.7%,论证了对流层延迟取代水汽的可行性.然后利用反距离权重法对京津冀地区2016年9月至2017年8月的12组GNSS测站对流层延迟进行空间插值,通过提取插值点对流层延迟与GNSS站点对流层延迟比较验证空间插值精度.全年数据平均偏差最大为1.12cm,均方根误差最大为0.89cm;未发生降水过程平均偏差最大为1.25cm,均方根误差最大为0.82cm;发生降水过程平均偏差最大为1.08cm,均方根误差最大为1.38cm.京津冀平原区域的GNSS对流层延迟空间插值结果精度满足气象等应用要求,可为气象预报和InSAR大气校正提供参考.     

Estimation and evaluation of real-time precipitable water vapor from GLONASS and GPS

The revitalized Russian GLONASS system provides new potential for real-time retrieval of zenith tropospheric delays (ZTD) and precipitable water vapor (PWV) in order to support time-critical meteorological applications such as nowcasting or severe weather event monitoring. In this study, we develop a method of real-time ZTD/PWV retrieval based on GLONASS and/or GPS observations. The performance of ZTD and PWV derived from GLONASS data using real-time precise point positioning (PPP) technique is carefully investigated and evaluated. The potential of combining GLONASS and GPS data for ZTD/PWV retrieving is assessed as well. The GLONASS and GPS observations of about half a year for 80 globally distributed stations from the IGS (International GNSS Service) network are processed. The results show that the real-time GLONASS ZTD series agree quite well with the GPS ZTD series in general: the RMS of ZTD differences is about 8 mm (about 1.2 mm in PWV). Furthermore, for an inter-technique validation, the real-time ZTD estimated from GLONASS-only, GPS-only, and the GPS/GLONASS combined solutions are compared with those derived from very long baseline interferometry (VLBI) at colocated GNSS/VLBI stations. The comparison shows that GLONASS can contribute to real-time meteorological applications, with almost the same accuracy as GPS. More accurate and reliable water vapor values, about 1.5–2.3 mm in PWV, can be achieved when GLONASS observations are combined with the GPS ones in the real-time PPP data processing. The comparison with radiosonde data further confirms the performance of GLONASS-derived real-time PWV and the benefit of adding GLONASS to stand-alone GPS processing.     

黄土高原地区PWV影响因素分析及精度评定

大气水汽是对流层的重要组成部分之一,研究影响水汽的因素及精度具有重要意义。主要研究黄土高原地区大气可降水量（precipitable water vapor, PWV）的影响因素,并对其实际精度进行评估。首先,对ERA5（the fifth-generation atmospheric reanalysis data of ECMWF）的气压、气温数据和全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）获取的天顶对流层延迟（zenith troposphere delay, ZTD）进行评定;然后,依据ERA5的气压、气温数据和GNSS的ZTD数据计算1 h分辨率的PWV,并利用误差传播理论推导PWV的理论误差; 最后, 与PWV实际计算误差进行对比,分析黄土高原地区PWV的精度。结果表明,基于GAMIT/GLOBK软件获得的GNSS ZTD与PANDA软件解算的GNSS ZTD差值的均方根（root mean square, RMS）和Bias分别为4.05 mm和-0.46 mm;ERA5气压和气温的平均RMS和Bias分别为3.36 hPa/1.97 K和-0.01 ?hPa/0.04 K;黄土高原地区PWV的理论误差为1.51 mm,实际误差为1.94 mm。计算得到的PWV精度较高,对水汽分布以及气候监测的研究具有重要意义。     

基于MGEX站多系统GNSS反演大气可降水量精度评估

2020年6月北斗卫星导航系统(BDS)完成全面组网,为分析其解算水汽信息的精度,选用15个MGEX (Multi-GNSS Experiment)测站2021年10月至11月的观测数据进行水汽反演. 利用GAMIT软件分别解算BDS、GPS、Galileo和GLONASS的观测数据,将得到的对流层天顶延迟(ZTD)与国际GNSS服务(IGS)发布的结果进行对比,并将解算的大气可降水量(PWV)分别与探空数据、ERA5数据计算得到的PWV对比. 实验结果表明:截止高度角设置为5°时,4个卫星系统估计的ZTD均方根 (RMS)均小于13 mm,GPS-PWV、BDS-PWV、Galileo-PWV、GLONASS-PWV与无线电探空可降水量(RS-PWV)相比,RMS平均值分别为2.25 mm、2.46 mm、2.52 mm和2.84 mm,RMS均小于3 mm;与ERA5-PWV相比,RMS平均值分别为1.63 mm、1.86 mm、1.76 mm和1.99 mm,RMS均小于2 mm. GPS探测水汽的精度最高,BDS探测水汽的精度低于GPS和Galileo,高于GLONASS,均满足气象学应用需求.      

利用中国区域MERRA-2资料计算ZTD和ZWD的精度分析

对流层延迟是影响高精度定位与导航的主要误差之一,也是全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）水汽探测的关键参数。美国航空航天局发布了最新一代的大气再分析资料（MERRA-2资料）,其可用于计算高时空分辨率的对流层延迟产品,但是目前尚无文献对利用MERRA-2资料计算天顶对流层延迟（zenith tropospheric delay,ZTD）和天顶湿延迟（zenith wet delay,ZWD）的精度进行分析。因此,联合2015年中国陆态网214个GNSS站ZTD产品和分布于中国区域的87个探空站资料,对利用MERRA-2资料在中国区域计算ZTD/ZWD的精度进行评估。结果表明：（1）以陆态网ZTD为参考值,利用MERRA-2资料积分计算ZTD的年均偏差和均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为0.32 cm和1.21 cm,且偏差和RMSE均表现出一定的季节变化,总体上呈现为夏季精度低、冬季精度高;在空间分布上,偏差随纬度和高程的变化趋势并不明显,但RMSE随纬度和高程的增加总体上呈现递减的趋...     

GPS/PWV在台风"玛莉亚"袭闽期间的变化特征研究

可降水量（PWV）表征大气中的水汽含量,本文利用福建省卫星导航定位基准服务系统（FJCORS）的GPS观测资料反演得到可降水量（GPS/PWV）,通过与实测的高精度探空PWV资料进行对比发现,其相关系数达到0.98,与探空结果具有较好的一致性;平均偏差在1.10 mm以内,表明GPS/PWV资料具有较高的精度。在此基础上分析2018年第8号台风“玛莉亚”登陆福建前后的GPS/PWV变化特征及其与实际降水量的关系,结果表明,GPS/PWV资料能够很好地反映台风期间水汽的时空动态传输过程,并与降水之间具有良好的对应关系。     

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。     

利用HHT-EEMD方法分析云南区域GNSS应变时序孕震信息

地震的孕育和发生本质上都是地壳内部应力、应变能逐渐积累并突然或缓慢释放的结果,研究应变的变化过程对于地震危险性的判定具有重要意义。本文基于云南区域2013—2019年GNSS格网应变时间序列,利用专门适用于非线性非平稳信号处理的热门时频分析方法—整体经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）的希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform,HHT）分析方法,探索云南区域中强地震前GNSS应变时序的时-频-能量分布特征,尝试挖掘应变时频信号中所携带的孕震信息。利用23号、42号格网对应的地震进行震例分析,结果显示：EEMD具有分频剖面的类似特征,它能够依据数据的时间特征尺度进行信号分解,较好地剖析信号在不同频率尺度上的变化特征;Hilbert变换能够通过瞬时频率、瞬时振幅等方式突出信号的局部瞬时特性,在固有模态分量（intrinsic mode functions,IMF）异常曲线识别无效的情况下仍能凸显异常;通过EEMD、残差趋势项分析、IMF异常识别和Hilbert变换综合动态分析应变时间序列的分析方法,能够在部分地震前夕发现一些潜在异常信息,为未来云南区域强震危险地点的判定提供一定的参考。     

京津冀地区FY-4A水汽校正模型研究CSCD

融合全球卫星导航系统(GNSS)与风云气象卫星FY-4A可获得高精度高空间分辨率的水汽分布信息.利用中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)提供的GNSS观测资料开展京津冀地区FY-4A水汽校正研究.首先对京津冀地区进行区域划分,按区域分季节开展GNSS水汽与FY-4A水汽的相关性分析;其次分区域、分季节选择不同的函数模型结合GNSS水汽资料构建FY-4A水汽校正模型;然后采取区域模型、单站点模型与实测GNSS水汽开展模型的可靠性检验;最后通过分区域FY-4A水汽校正和图像叠加,获得校正后的京津冀地区FY-4A水汽分布.研究表明:FY-4A水汽与GNSS水汽的相关性较好,区域FY-4A水汽校正模型精度与单站点模型精度相当,可取代单站点模型用于FY-4A的水汽校正.基于CMONOC的分区域函数模型在一定程度上提高FY-4A水汽精度,为短期天气预报和合成孔径雷达(InSAR)大气校正提供参考.