基于傅里叶级数的中国沿海地区Tm模型精化研究

本文采用中国沿海地区13个探空站2010~2014年实测地表温度T_s与平均温度T_m数据,利用傅里叶级数分析法精化中国沿海地区T_m模型,并将2015年探空站实测T_m数据与精化模型进行对比检验。结果表明,精化模型在T_m探测方面具有更高的计算精度,其计算大气可降水量的误差概率分布趋近于正态分布,具有较强的稳定性。     

基于GPS新型L5信号的地表雪深反演研究

利用GPS多路径反射信号测量地表雪深具有全天候和高时空分辨率的特点,因此其可作为一种代替气象站监测雪深的新手段。然而,先前大多数研究仅使用了GPS L1和L2C波段信噪比数据探测积雪深度。为验证新型的L5信号在雪深反演方面的优越性,本文阐述了GPS-R技术反演雪深的原理,利用Lomb-Scargle周期图法所处理的受积雪表层影响的信噪比数据计算了频谱振幅强度,通过获取频谱特征值与天线高度的关系求解雪深值,最后分别与L1反演结果和实测雪深数据进行了对比。试验结果表明：与现有的GPS-R测量雪深结果相比,利用新型的L5反射信号反演地表雪深的精度更佳;采用GPS-R技术探测雪深对把握测站区域内的雪深变化情况和淡水资源储量具有重要价值。     

小波去噪的广西加权平均温度插值研究

针对广西地区探空站稀少,难以获得精确的T_m问题,GGOS atmosphere提供了利用ECMWF的相关资料计算而得到的时间分辨率为6h(UTC 00:00:00,06:00:00,12:00:00,18:00:00)、空间分辨率为2.5°×2°的全球T_m格网数据可以在没有气象数据的情况下获得较高时空分辨率的T_m,该文利用GGOS atmosphere T_m格网数据对广西地区4个探空站插值T_m,并用无线电探空数据计算的T_m检验其精度;对误差进行分析后,选取最优小波基与尺度对其残差去噪,利用去噪后得到的曲线建立T_m的改正模型。实验结果表明,插值T_m经基于小波去噪的模型改正后,其RMSE为1.29K;Bevis模型的RMSE为10.71K;GPT2_1W模型的RMSE为3.56K;改正模型精度优于传统模型,可以达到地基GPS反演GNSS-PWV的精度要求。     

CORS定位精度的可靠性研究

对某地区连续运行参考站系统(CORS)的实测数据进行分析评价,得到内外符合精度之间的函数关系,正确反映了观测数据的质量及CORS在实际测量中的可用性。实验结果表明,该地区的CORS系统网内外精度分布均匀,可以提供cm级的实时定位服务。     

GLONASS卫星SNR信号的雪深探测

利用GNSS-MR(Global Navigation Satellite System Multipath Reflectometry)技术反演积雪深度是近年来一种新兴的卫星遥感技术。目前大多数研究仅使用GPS(Global Position System)数据限制了该技术的发展,为了扩展GNSS-MR算法的应用,介绍了基于GNSS-MR算法的雪深反演模型。首先,通过多项式拟合分解GLONASS观测数据获取高精度的信噪比残差序列;然后,利用Lomb-Scargle谱分析法对其进行频谱分析可解算雪深值。选取IGS中心的YEL2站2015年11月到2016年6月共243天的GLONASS卫星L1波段反射信号的SNR数据进行实例分析,并以美国国家气象数据中心提供的加拿大Y-H (Yellowknife Henderson)气象站的实测雪深数据为真值,将反演雪深与实测雪深进行对比验证。所得实验结果如下:(1)与GPS卫星的反演值相比,基于GLONASS-MR(GLONASS Multipath Reflectometry)技术反演积雪深度的精度同样能达到厘米级,RMSE仅3.3 cm,反演值与实测值的空间分布趋势一致且相关性较强,其相关系数R2高达0.969;(2)不同的积雪深度对信噪比的振幅频率与垂直反射距离具有直接影响;(3)对同一卫星而言,信噪比的频谱振幅强度峰值与其对应的反演值存在线性相关;(4)在相同条件下,采用多颗GLONASS卫星数据比单颗GLONASS卫星数据反演雪深的效果明显更优。基于反演的高时间分辨率产品,分析该地区雪深日变化的情况,实验结果表明基于陆基CORS站的GLONASS-MR技术在用于实时、连续的雪深变化监测方面具有良好的潜力和可行性。     

亚洲地区EGNOS天顶对流层延迟模型单站修正与精度分析

以亚洲地区46个IGS站2008-2011年实测的高精度天顶对流层延迟（ZTD）数据为参考值,通过对2008-2010年EGNOS模型计算ZTD的日均偏差进行频谱分析,建立了亚洲地区EGNOS模型的单站修正模型（SSIEGNOS）,对EGNOS和SSIEGNOS模型在亚洲地区的精度和适用情况进行了评估,结果表明：（1）EGNOS模型偏差和RMS在时间分布上呈现明显的季节变化规律,而SSIEGNOS模型偏差和RMS变化较小且平稳;（2）在空间分布上,两种模型的偏差随着经纬度和高程的变化均无明显规律,但随着高程或者纬度的增加RMS总体上都有递减的趋势;（3）SSIEGNOS模型预测ZTD的精度相对于EGNOS模型有明显提高。     

青藏高原地区大气加权平均温度模型的构建

加权平均温度(Tm)是将天顶湿延迟转换为大气可降水量的关键参数,针对青藏高原地区海拔高、地形起伏大、水汽高度分布复杂的特点,本文利用2010—2014年GGOS Atmosphere Tm格网数据和地表高程数据建立Tm垂直递减率函数,进而建立一种顾及Tm垂直递减率变化的适合青藏高原地区的新模型(QTm模型).此外,利用...     

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顾及多因子影响的中国区域Tm模型精化研究

利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度T_m模型（BET模型）。以2018年探空站T_m数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。     

一种基于丹麦法的改进型双步M估计

针对抗差估计方法初值与临界值选取不当的问题,提出一种以L1-范估计的平差值作为初值、以改进的丹麦法权函数作为第一步抗差阶段权函数的双步M估计,该方法既具有较强的抗差性,又具有最小二乘的最优性。试验表明,该方法估计结果与无粗差时的LS估计结果基本一致,抗差效果明显优于传统抗差估计方法与其他两步抗差估计。