中国大陆地区GNSS ZTD对超强东部型厄尔尼诺事件的响应

利用CMONOC提供的GNSS连续观测数据分析天顶对流层延迟（ZTD）代替水汽的可行性,并利用快速傅里叶变换（FFT）和小波变换(WT)开展GNSS ZTD对超强东部型厄尔尼诺事件的响应分析。结果表明,超强东部型厄尔尼诺事件会增加中国大陆地区水汽含量,在热带及亚热带地区响应更为显著;同时该事件会影响GNSS ZTD 的显著变化周期,使9个月的变化周期减弱,0.8~3个月内的变化周期增强。     

中国IGS站点ZTD长时序特征及其与年降水量的关系研究

利用小波变换方法对中国IGS站点ZTD时间序列进行分解与重构,分析ZTD序列的低频趋势项、高频年变化周期项与年降水量的对应关系,并结合气候资料分析原因。研究发现,ZTD低频趋势项与年降水量的变化趋势相同,ZTD高频周期项与年降水量变化存在较好的对应关系,ZTD年周期项峰值的高低对应年降水量的多少。     

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。     

一种基于频谱分析和AR补偿的对流层延迟预报模型

利用实测天顶对流层延迟值（ZTD）,在无气象参数条件下,提出一种对流层延迟建模与预报方法。首先利用频谱分析,得到ZTD时间序列周期特性,并在此基础上对ZTD进行建模,给出模型参数计算方法。然后,基于频谱分析模型拟合ZTD,并与实测值进行比较分析。最后,将分析得到的拟合残差用AR模型进行改正并预报。结果表明,基于频谱分析和AR补偿的ZTD改正预报模型能够满足不同测试环境下的需求,精度达到cm级。     

利用小波变换对暴雨过程中GNSS气象要素的初步探索

利用小波分解对地基GNSS获取的可降水量(PWV)、气压和对流层延迟(ZTD)等时序进行处理和分析,以暴雨的实际降水量作为判别依据。研究结果表明,1 h间隔PWV与ZTD的小波高频分解系数接近,均能够从中提取暴雨预报特征信息,可用高频ZTD代替PWV进行小波分析;频率在30 min-1h之间的ZTD,预报时间信息应在第1~3层级进行搜寻,30 min以下频率的应在第3~5层级进行搜寻;db4小波分解PWV的暴雨预报阈值可设为-1.2,db4小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设置为-0.007,db2小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设为-0.01。     

基于小波分解与GA-LSSVM的GPS可降水量短临预报

针对GPS可降水量时间序列具有非线性、非平稳性的特征,研究一种基于小波分解（WD）、遗传算法（GA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的GPS可降水量短临预报方法。先采用小波分解将GPS可降水量时间序列分解成便于预报的低频分量和高频分量;然后利用遗传算法优化LSSVM参数,进而对各分量建立预报模型;再将各分量预报结果进行叠加重构得到最终预报结果。选取两组数据进行实验,并将预报结果分别与LSSVM和遗传小波神经网络（GA-WNN）预报结果进行对比。结果表明,该组合模型具有良好的泛化能力,可有效解决神经网络易陷于局部极小的问题,提高了全局预报精度。     

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GNSSZTD(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GNSSZTD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...     

利用LS+AR模型和激发函数预报地球自转参数

分别采用LS+AR组合模型和包含大气角动量、海洋角动量的流体激发函数对地球自转参数进行长期预报。数值实验表明,激发函数预报精度优于LS+AR组合模型,其中大气角动量激发函数预报精度优于海洋角动量激发函数。     

基于EEMD-SARIMA的对流层延迟预测模型研究

在无气象数据的条件下,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）的对流层延迟（ZTD）预报新方法,并分别选取长春、上海、乌鲁木齐3个地区4个季节的ZTD数据进行预测分析。结果表明,基于EEMD-SARIMA的ZTD改正预报模型能够满足不同地区、不同季节下的ZTD估计需求,是一种高精度的ZTD预报方法。     

基于CEEMDAN的GNSS变形监测去噪方法

为了提高GNSS变形监测数据去噪的有效性和可靠性,提出一种自适应完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)去噪方法。首先将GNSS变形序列经CEEMDAN分解为若干特征模态函数;其次引入排列熵理论确定高低频分界值K,利用小波分析对高频分量进行去噪,去噪后与低频分量重构得到去噪序列;最后通过仿真和实测边坡GNSS变形监测数据,利用信噪比、均方根误差、相关系数等指标对比分析CEEMDAN、EMD和小波去噪方法。结果表明,CEEMDAN方法的去噪效果和精度优于EMD和小波去噪方法,证明了本文所提方法的有效性和可靠性。     

利用主成分分析建立区域对流层延迟时空模型

提出一种基于主成分分析（PCA）的ZTD时空建模方法,并利用GNSS连续运行参考站获取的ZTD数据,建立香港、云南、中国3个区域范围的ZTD时空模型。结果表明,所建立的区域对流层延迟时空模型不仅精度明显高于Saastamoinen、EGNOS和UNB3m模型,而且建模过程简单,模型参数较少,使用方便。     

基于ECMWF再分析地表资料计算中国区域ZTD的精度分析

利用ECMWF再分析地表资料,结合GPT2w模型提供的水汽递减率和温度递减率计算中国区域对流层延迟值的精度。首先,以中国地区75个探空站2015年地表实测气象参数为参考值,利用ECMWF地表资料得到的气象参数（P,T,e）的精度分别为1.76 hPa、1.96 K、1.98 hPa。然后,以相同测站2010~2015年探空站分层数据算得的ZTD为参考值,对ECMWF地表资料计算的ZTD的精度进行分析,并与利用探空仪地面观测数据为输入参数计算的ZTD的精度进行对比。结果显示,利用ECMWF地表资料计算的ZTD的平均bias为0.07 cm,平均RMS为3.72 cm,在低纬度地区优于利用探空仪地面观测数据为输入参数计算的ZTD的结果。以陆态网237个GNSS测站2015年的ZTD作为参考值,比对利用ECMWF地表资料计算的ZTD的精度,结果为3.41 cm。由此可知,ECMWF地面资料计算的ZTD的精度能满足普通用户对流层延迟的计算需求,可用于缺少气象参数的测站进行对流层延迟值的计算及其他相关应用。     

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区域CORS网观测数据实时对流层延迟建模

针对高精度实时定位中区域天顶对流层延迟ZTD的时空特性导致插值精度不高的问题,提出一种基于高程归算的克里金插值模型。采用区域CORS网观测数据解算ZTD用于建模分析,相比于现有的其他方法,该模型能够提升插值精度,参与建模测站数量较少时其均方根误差RMSE仍可保持在10 mm以内,为区域实时高精度定位提供了基础。     

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...