一种新的全球对流层天顶延迟模型

利用IGS提供的高精度对流层天顶延迟数据,在全球范围内详细分析对流层延迟在高程及水平方向的变化规律,建立了一种新的全球对流层天顶延迟模型。该模型计算方法简单,只与年积日和位置参数有关,无需气象参数。经检验,新模型的对流层延迟改正精度优于输入标准气象参数的几种常用的对流层延迟模型,满足卫星实时定位和导航的精度要求。     

区域精密对流层延迟建模

在详细分析高差以及对流层延迟水平变化对GPS测量精度影响的基础上,通过Bernese软件估算香港连续参考站网基站数年的天顶对流层延迟,建立了符合香港地区的只需时间与位置输入参数的精密对流层延迟改正模型。经检验,新模型的对流层改正精度与输入标准气象的Saastamoinen模型相比提高了约2～3倍,对高差较大的对流层延迟改正效果更加显著。     

对流层天顶延迟参数：在GPS数据处理中应采用多少参数？

精确确定对流层天顶延迟（τ）是ＧＰＳ定位，特别是确定高差的关键。大气模型无法达到我们所需要的３ｍｍ－１０ｍｍ的精度。然而，一种有效的办法是在ＧＰＳ相位观测值的最小二乘解中估计τ值。目前可采用两种解算法：（ｉ）解算所有测站的τ值；（ｉｉ）在（ｎ－１）个测站上解算τ的相对值（除基准站外）。理论推导和数值计算都表明第一种方法是正确的方法，而采用第二种方法在计算高差和大地网的其它参数时可能导致较大的误差。     

区域天顶对流层延迟时空变化特性及其建模研究

介绍几种常用的全球对流层延迟改正模型和几种区域对流层延迟模型的建立方法,再利用美国密歇根州的8个测站天顶对流层延迟数据对天顶对流层延迟进行研究,得出天顶对流层延迟在时间尺度及空间尺度上的变化规律,与经度和纬度相关性一般,与高程强相关。通过美国密歇根州的4个测站数据分别计算3种区域对流层延迟模型,得出各个模型的精度,并比较它们的优劣,结论是一次线性插值模型是三者中精度最高的模型。     

高精度对流层天顶湿延迟模型研究

对流层湿延迟是GPS误差源中最难确定的量,鉴于目前的对流层湿延迟模型较少考虑相对湿度随高度变化对湿延迟估计的影响,文章根据对流层湿延迟折射率的变化特征,提出新的分段湿延迟模型TTZWD.通过实验证明TTZWD湿延迟精度较Saastamoinen模型有不同程度的提高,与IGS后处理结果吻合精度好,基本可以达到半波长以内.实验还证明在相对湿度未知的情况下,将相对湿度设置为1,TTZWD模型依然可以使用,与相对湿度已知时的精度相当.     

GPS天顶对流层延迟与可降水量的相关性

针对水汽含量在短时间内变化快、影响因素多,目前精确测定其含量仍是一个难点的现状,该文采用GAMIT软件,利用两次暴雨发生过程中香港地区6个连续运行参考站系统参考站数据,计算天顶对流层总延迟(ZTD)和大气可降水量(PWV),并与实际降雨量进行对比。研究结果表明,暴雨发生前后的1~2h或者更长时间内,天顶对流层延迟、大气可降水量和实际降水量一直保持着较好的对应关系,天顶对流层延迟和大气可降水量会出现骤增和骤降现象,而且天顶对流层延迟和可降水量的变化速度越快,说明大气环境越不稳定,降水概率也就越高。     

GPS信号对流层延迟改正新模型研究

为削弱对流层对GPS精密定位的影响,从大气折射率入手将大气分为3层,建立了大气折射率模型,并导出了对流层天顶延迟模型。利用IGS跟踪站的实测数据进行了验证,实验证明了新模型的有效性。     

精密单点定位方法测量对流层天顶延迟的精度改善

研究了非差GPS精密单点测量中几种常用的随机模型,提出了基于卫星低仰角的cosine平方随机模型。对上海IGS站和北京IGS站的观测数据分别进行了处理,结果表明,利用cosine平方随机模型的天顶延迟结果优于传统的随机模型结果。     

GPS测量中天顶干延迟的计算方法的研究

大气可降水份的估计是地基GPS气象学的一个主要研究方向。本文介绍了大气折射对GPS测量的影响,简介了两种常用的天顶干延迟分量模型——Saastamoinen模型和Hopfield模型和各种模型的特点。通过对北京、乌鲁木齐、拉萨3个IGS站的气象数据对这两个的天顶延迟干分量模型进行了分析总结。     

基于EMD的GPS对流层延迟变化分析

利用GAMIT软件解算获得中国地壳运动监测网络GPS测站的天顶对流层延迟,利用经验模态分解(EMD)处理GPS天顶对流层延迟序列,提取趋势项进行分析,获得全国范围各测站对流层延迟变化趋势。由GPS天顶对流层延迟序列的趋势项分析可知,我国地区从东部到西部,延迟量大小依次减少;从东南到西北,延迟量大小依次减少;站点位于沿海地区及长江流域地区的GPS天顶对流层延迟的趋势项变化不确定。对于长江流域趋势项先增加后减小的地区,峰值时间与长江地区发生洪水的时间相吻合。     

利用Multi-GNSS估计天顶对流层延迟

利用PPP技术估计对流层延迟,并设计实验对比分析了各单系统和多系统组合下对流层延迟的估计精度;讨论了不同对流层投影函数对对流层延迟估值的影响;最后以武汉市为例,探讨了对流层延迟与季节变化的相关性。结果表明,利用PPP估计的GPS ZTD、BDS ZTD、GLONASS ZTD、GPS/BDS ZTD、GPS/GLONASS ZTD、GPS/BDS/GLONASS ZTD精度均优于2 cm,且组合系统估计的对流层延迟明显比单系统稳定,精度明显提高;不同对流层投影函数对单系统估计影响较大,对组合系统估计影响较小;武汉市夏季对流层延迟大于冬季,但冬季对流层延迟的湿延迟变化较大,夏季对流层延迟的湿延迟变化小。     

GPS数据解算对流层天顶总延迟探讨

运用GAMIT／GLOBK软件,对南极长城站与周边的各IGS跟踪站的GPS观测数据进行组网解算。在解算各站上空总天顶延迟的过程中,利用不同的星历进行解算,并对其解算结果进行了分析和探讨得出：实时预报。星历与精密星历在解算结果上差别不大,最小差值是0mm,最大差值仅为0．5mm。所以在计算各GPS站上空大气水汽含量时,可直接采用实时预报星历,对今后实时探测水汽及实时天气预报具有一定的实用意义。     

GPS对流层延迟模型的比较分析

基于GPS对流层模型,对几种模型进行实际应用的对比,通过GAMIT软件对CORS数据进行处理,分析得出了几种模型在GPS反演大气水汽含量应用中的精度。     

基于GPS观测量的InSAR干涉图中对流层改正方法及其论证

利用一种站间和历元间的双差算法来计算InSAR结果的大气改正量。为了逐像素改正InSAR结果,引入自适应参数的支持向量机(SVM),利用稀疏的GPS站网上所获得的大气改正值回归估计未知像元上的对流层改正值。采用南加州GPS集成网络(SCIGN)数据验证了该方法的可行性。     

利用Bernese解算地基GPS天顶总延迟

主要介绍利用Bernese软件解算天顶总延迟的方法,及遇到的一系列问题和解决方法,意在为以后更加深入研究GPS数据反演大气可降雨量做准备。通过对拉萨站、上海站、台湾站、长春站4个IGS测站天顶总延迟的数据对比,相同时期不同地区天顶总延迟存在较大差异,在相同地区不同时间天顶总延迟也有所不同。      

雾霾与GPS对流层天顶延迟相关性探究

利用国际GNSS服务（International GNSS Service,IGS）提供的对流层天顶延迟（zenith path delay,ZPD）产品,研究其与雾霾的相关性,并探究了造成雾霾的“元凶”——悬浮颗粒物与气压、温度和湿度的变化关系。首先,研究了中国境内4个IGS站30 d的日平均ZPD与量化评定雾霾的空气质量指数（air quality index,AQI）的变化趋势,发现二者基本同步增大（减小）。内陆3个站点的相关系数绝对值均大于0.5,说明ZPD与表征雾霾的AQI有着较强的相关关系,雾霾对对流层延迟产生影响。其次,对1 h采样率的北京房山空气质量分指数（individual air quality index,IAQI）与ZPD进行分析,二者的变化趋势基本一致,其中PM2.5、PM10、AQI与ZPD的相关系数分别为0.504 2、0.539 1和0.555 4。同时,当AQI达到300以上重度污染时,会对ZPD产生5 cm以上差值的显著影响。最后,利用IGS的M文件探究了北京房山各IAQI与气压、温度、湿度24 h变化,一天中IAQI、气压、湿度均呈“U”变化趋势,而温度则呈现倒“U”变化,说明雾霾的形成与气压、温度、湿度相关,并利用逐步线性回归给出了概略模型。