顾及时变递减因子的中国大陆地区大气可降水量垂直改正模型

大气可降水量(PWV)在研究全球气候变化和数值天气预报中扮演着关键角色.然而,目前PWV的垂直改正主要依靠简单的经验改正模型,在一定程度上限制了多源水汽产品的高精度融合及不同水汽产品相互比较的可靠性.本文针对中国地区地形起伏大、气候多变等特点,利用2012—2017年欧洲中期天气预报中心提供的ERA 5再分析资料,按全国、地理分区方法分别构建了顾及时变递减因子的中国大陆地区PWV垂直改正模型(简称为C-PWVC1模型和C-PWVC2模型).以2017年中国地区86个探空站数据为参考值,分别将ERA 5和MERRA-2再分析资料格网数据插值到探空站来对新建立的模型进行精度评估.结果表明:①C-PWV C1和C-PWV C2模型在PWV垂直改正中的性能相当;②C-PWV C模型相比于未顾及垂直改正的情况,对ERA5和MERRA-2的修正精度(RMS值)整体分别提高了16％ 和8％,与常用的PWV垂直改正模型相比,对ERA5改善不够显著,而对MERRA-2则提高了12％;③C-PWV C模型在两种PWV高差较大时,表现出显著的优势,对MERRA-2的改正效果比ERA5更明显;④C-PWVC模型在不同空间分辨率的ERA5上,相比于常用的PWV垂直改正模型具有更好的插值精度和稳定性,尤其在中国南部和西部地区表现出显著的优势.因此,C-PWVC模型在中国大陆地区有较好的PWV垂直改正性能,可为中国区域的多源水汽产品比较、融合提供重要应用.     

动态映射函数对GPS基线解算质量的影响

介绍尼尔映射函数(NMF)、维也纳映射函数(VMF1)和全球映射函数(GMF)3种常用映射函数,讨论评估GPS基线质量的2个指标--基线重复性和平均值的标准偏差。根据中国境内IGS站的观测数据,基于GAMIT软件的数据处理结果,研究3种映射函数对GPS基线重复性和平均值标准偏差的影响。结果表明,在进行GPS基线处理时,动态映射函数的解算精度比经验映射函数要高,其中VMF1模型在解算基线重复性时结果更好,而GMF模型在计算平均值的标准偏差时效果更佳。     

基于Holt-Winters的电离层总电子含量预报

利用IGS中心提供的不同经纬度平静期、活跃期14 d的电离层TEC格网点数据,以前8 d的TEC值作为样本序列,分别采用Holt-Winters加法模型和乘法模型建立TEC预报模型,并预报后6 d的TEC值。结果表明,无论在电离层平静期还是活跃期,2种模型所得预报结果大致相同,并与实际观测数据吻合较好,但加法模型的预测结果能更好地反映电离层TEC的变化特性。     

基于移动基准站DGPS整周模糊度快速求解的研究

讨论了移动基准站GPS载波相位差分技术的关键,研究了其确定整周模糊度的方法,设计了检验该技术精度的试验方案,实现了厘米级的相对定位精度。     

GPS RMBS起算点偏差对定位影响的研究

GPS RMBS(Relative Moving Baseline System)在工程中有许多重要的应用,例如,远洋编队航行、舰载飞机着舰、编队飞行、空中加油等,但在RMBS中需要伪距单点定位来提供起算点。本文讨论了伪距单点实时定位的精度,由于其精度有限,导出了该起算偏差对定位影响的模型。通过实验,其实算结果表明:由伪距实时单点定位来作为起算点,无论对于基线长还是基线分量都有影响,并且对基线分量的影响大于总基线,但对于10km范围内,其影响仍可以满足cm级高精度的相对定位要求。     

GPS动态定位模型的研究

讨论当前三种动态数据处理模型(最小二乘法、卡尔曼滤波法及H∞滤波法)的特性,分析比较这三种模型各自的优点,并通过实测数据和相关软件来对这三种模型各自的应用前提、范围和应用效果进行试验。实验结果表明:当载体处于匀速状态时,这三种模型的精度相当;当载体处于机动加速度时,H∞滤波精度最好,最小二乘次之,卡尔曼滤波最差。     

中国南部地区大气加权平均温度模型精化研究

针对中国南部地区地势西高东低、沿海与内陆存在差异等情况,分析中国南部地区T_m与地面温度、测站高度、季节变化以及纬度的关系,利用中国南部地区19个探空站2015~2017年的探空数据,在Bevis公式的基础上建立只考虑地面温度的线性模型（T_m-SC1模型）和与地面温度、高程、季节变化以及纬度有关的新T_m模型（T_m-SC2模型）。以2018年的探空数据为参考值,对T_m-SC1模型和T_m-SC2模型进行精度验证,并与广泛使用的Bevis公式和GPT3模型进行精度比较。结果表明,T_m-SC1模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为0.76 K和2.57 K,相比Bevis模型和GPT3模型,其精度（RMS值）分别提高13.8%和2.2%;T_m-SC2模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为-0.10 K和1.64 K,相比Bevis模型和GPT3模型其精度（RMS值）分别提高44.9%和37.6%。T_m-SC2模型用于GNSS水汽计算导致的理论RMS误差和相对误差分别为0.16 mm和0.43%。因此,T_m-SC2模型更适用于中国南部地区的GNSS水汽探测以及气象研究。     

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基于GPT2w模型计算中国地区对流层加权平均温度的精度分析

以2015年GGOS Atmosphere格网产品和探空站资料为参考值,评价GPT2w模型在中国地区计算对流层加权平均温度Tm的精度和适用性。结果表明：1）在中国地区,1°分辨率的GPT2w模型精度和稳定性优于5°分辨率,且GPT2w模型表现出显著的系统性误差;2）Tm的bias和RMS误差均具有明显的时空变化特性,季节变化表现为春冬季较大、夏季较小,空间变化上RMS误差表现为随纬度增加而变大;3）受地形起伏和Tm日周期变化影响,Tm在中国西部和东北地区误差较大。