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1.
针对东南沿海地区GNSS大气可降水量(PWV)计算过程参数多、数据量大、效率不高且易产生累积误差等问题,本文基于中国东南沿海地区2017~2018年18个CORS站的GNSS数据,分析GNSS-PWV与对流层延迟(ZTD)、地面气温(Ts)和地面大气压(Ps)之间的线性关系,并利用多元线性拟合方法建立多因子GNSS-PWV直接转换模型,为研究区提供简捷高效的PWV计算方法。结果表明,GNSS-PWV与ZTD、Ps和Ts之间具有良好的相关性,相关系数分别为0.98、－0.65和0.78;基于ZTD、Ps和Ts的多因子PWV模型RMS为0.33 mm,精度最高,明显优于基于ZTD的单因子PWV模型（4.66 mm）,而基于ZTD和Ps的双因子PWV模型RMS为0.50 mm。 相似文献
2.
计算位于不同纬度的3个MGEX测站在不同太阳活动及地磁场活动情况下GPS、GLONASS、Beidou和Galileo卫星导航定位系统的电离层高阶项(HOI)延迟，分析高阶项延迟对多系统PPP结果的影响，总结不同太阳活动和地磁活动对PPP的影响。结果表明，电离层延迟随纬度的增加而减小；太阳活动是影响电离层高阶项延迟的主要因素，在太阳活动指数较低时，二阶项延迟不超过2 cm，三阶项延迟约为1 mm；当太阳指数较高时，二阶项延迟超过2.5 cm，三阶项延迟可达到5 mm；当磁暴发生时，高阶项延迟会存在一定程度的增长。将电离层高阶项延迟改正后，太阳活动指数较低时点位精度提升效果明显。 相似文献
3.
选取FES2004、NAO.99b、FES2014b、EOT20、GOT4.10c、TPXO9.5a海潮模型分别对253个陆态网络GNSS测站进行海潮负荷位移(ocean tide loading displacement, OTLD)改正,分析未模型化或模型不准确的OTLD对陆态网络GNSS高程时间序列和天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)估计的影响。结果表明,OTLD影响越大,不同海潮模型改正对GNSS高程时间序列的wRMS改善效果和差异越明显,改善效果最高可达52%以上,最大差异可达11%;海潮模型差异造成的GNSS最大混叠信号振幅约为4 mm,对应周期主要为14.8 d、365 d; OTLD与ZTD偏差存在准线性关系,使用的海潮模型实用性越好,两者线性关系越明显;FES2014b模型对GNSS高程时间序列的wRMS、混叠周期、ZTD估计的OTLD改正效果均最优。 相似文献
4.
基于安徽省23个CORS站数据解算天顶对流层延迟(ZTD),评估GPT3+Hopfield和GPT3+Saastamoinen两种对流层组合模型的适用性,并利用探空数据分析GPT3模型估计大气加权平均温度(Tm)和反演大气可降水量(PWV)的精度。结果表明：1)GPT3+Saastamoinen组合模型的ZTD精度优于GPT3+Hopfield组合模型,GPT3模型的ZTD精度具有显著的时空分布特征,皖南精度低于皖北,且春、冬季精度优于夏、秋季;2)在安徽地区,GPT3模型2种格网分辨率的Tm精度基本相当,平均偏差在-2.0 K左右,RMS值在4.5 K左右;3)在安徽地区,基于GPT3模型气象参数反演的PWV(GPT3-PWV)与探空站的PWV有较高的一致性,且同样具有时空变化特征,由皖南向皖北逐渐降低,夏季最大、冬季最小。 相似文献
5.
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之间具有良好的相关性,相关系数分别为0.99、-0.74和0.73;2）基于ZTD的全年单因子PWV模型的RMS为3.07 mm,基于ZTD和T的全年双因子PWV模型RMS为2.35 mm,基于ZTD和P的全年双因子PWV模型RMS为1.18 mm,基于ZTD、T和P的全年多因子PWV模型RMS为0.47 mm,基于ZTD、T和P的分季节多因子PWV模型的平均RMS为0.28 mm,后者预测精度略优。 相似文献
6.
为提高天顶对流层延迟的估计精度和可靠性,利用非组合精密单点定位(UPPP)模型估计了WUHN和BJFS站的天顶对流层延迟,将结果与传统的精密单点定位(PPP)模型的计算结果进行对比,结果表明:UPPP计算的天顶对流层延迟的内符合精度为2.75 mm,偏差为0.19 mm,该结果与IGS产品一致,外符合精度分别为8.58 mm,6.51 mm;以IGS的高精度对流层产品为真值,传统PPP模型和非组合PPP模型估计ZTD的精度(STD)分别为7.7 mm和5.9 mm;UPPP方法不仅在精度上和传统PPP方法保持相当甚至更高的精度,而且它还提供电离层产品以减弱噪声影响,提高数据利用率。 相似文献
7.
利用全球范围内224个IGS测站2019年的高精度对流层产品,对GPT3模型估计的天顶对流层延迟和大气水平梯度信息进行精度检验和分析。结果表明,精度在空间和时间分布上存在差异性,天顶对流层延迟、南北和东西方向大气水平梯度的平均偏差和均方根误差分别为0.12 mm/37.2 mm、-0.05 mm/0.49 mm、0.08 mm/0.57 mm。 相似文献
8.
通过计算对流层延迟和精密单点定位的点位坐标,研究雾霾天气对GPS天顶对流层延迟和精密单点定位精度的影响。结果表明,当空气质量持续良好、没有雾霾发生时,空气质量指数(air quality index, AQI)与对流层延迟的相关性很小;当重度雾霾天气持续发生时,雾霾会对天顶对流层延迟产生40~60 mm的影响。但在精密单点定位中,通过对对流层延迟进行参数估计的方法可以消除绝大部分雾霾对定位精度的影响,因此无论重度雾霾天气是否发生,AQI指数与精密单点定位精度的相关性很小。 相似文献
9.
用RINEX HO软件计算GPS载波相位观测值中的高阶(二阶和三阶)电离层延迟,在此基础上组成GPS双差观测值中的高阶电离层延迟(ΔIH)p,qi,g。讨论了(ΔIH)p,qi,g与地磁纬度、基线长度、基线方向及太阳活动水平间的关系。在其他条件均相同的情况下,用Bernese 5.0软件分别对进行了高阶电离层延迟改正的观测值和未进行高阶电离层延迟改正的观测值进行基线解算,求得高阶电离层延迟对基线向量解的影响ΔbH。结果表明,ΔbH的数值很小,在一般情况下可忽略不计。ΔbH与基线长度及太阳活动水平等因素间并无必然联系,但随着时段的减小,ΔbH会随之增大。 相似文献
10.
针对现有区域天顶对流层延迟(ZTD)模型属于函数或格网型,参数固定,且难以表达ZTD时空快速变化特性等问题,提出一种基于小波变换、傅里叶级数拟合、自回归(AR)、支持向量回归(SVR)的组合预报新模型构建方法。该模型在时域内对ZTD序列进行小波变换,分解出低频和高频序列。低频序列采用傅里叶级数拟合成时间函数,高频序列则由AR进行预报。在空间域内利用SVR建立位置参数向傅里叶级数参数的映射。在该模型中输入时间与位置信息即可获取ZTD预报值。利用94个GNSS基站2 a的ZTD数据进行建模,24个GNSS基站1 a的ZTD数据进行预测对比。结果表明,实测值与模型预报值之间的平均偏差为-2.02 mm,均方根误差为3.07 cm,优于大部分区域ZTD模型。在伪距单点定位测试中,该模型能够显著提高定位精度。实验表明,该组合模型具有较高的预报精度和可靠性,具有一定的应用价值。 相似文献
11.
针对传统对流层延迟模型精度较低的缺点,基于神经网络模型误差补偿技术,在Hopfield模型基础上建立一个适用于北半球的高精度融合模型。以Wyoming大学提供的2010年全球120多个观测台站的气象探空数据精密解算的天顶对流层延迟(ZTD)作为近似“真值”,分析比较Hopfield模型、传统BP模型和融合模型的计算精度。结果表明,Hopfield模型的均方根误差（RMSE）为35.31 mm,传统BP模型为30.34 mm,融合模型为23.31 mm。 相似文献
12.
基于精密单点定位(PPP)技术,分析RTKLib、CSRS-PPP、MagicGNSS和CGline四类PPP软件在不同时空条件下的对流层延迟ZTD精度。结果表明：1)4类PPP软件的ZTD精度由高到低依次为CSRS-PPP、MagicGNSS、RTKLib和CGline; 2)不同地理位置下4类PPP软件的ZTD精度由高到低均为北半球、南半球和赤道;3)RTKLib-ZTD受季节影响较大,精度由高到低依次为夏季、春季、秋季和冬季,季节因素对其他在线解算系统的ZTD精度影响较小。总体而言,4类PPP软件的ZTD平均精度均优于1 cm,满足当前GNSS气象学的后处理及实时应用需求。 相似文献
13.
高频对流层延迟（ZTD）的提取对于反映水汽含量的高时间分辨率瞬时变化及其在暴雨短临预报中的应用具有重要意义。基于精密单点定位技术（PPP）分析了不同采样间隔的卫星钟差对PPP-ZTD精度的影响。结果表明,卫星钟差的时间间隔小于30 s时,所获得的PPP-ZTD(RMS<4 mm)比5 min间隔的（RMS<6 mm）精度要高;而5 s与30 s采样间隔的卫星钟差所获得的ZTD精度相当。 相似文献
14.
分析了2015年第173~175 d太阳活动对电离层以及地磁场的影响以及磁暴期间电离层延迟高阶项对观测值、静态PPP的影响。结果表明,受173 d爆发的日冕物质抛射和冕洞高速流的共同影响,174 d地磁持续扰动,达到大磁暴水平; L1、L2的二阶项延迟最大值分别达到20 mm、40 mm,三阶项延迟为2 mm、5 mm;电离层高阶项延迟对PPP的N方向的影响最为显著,最大值达到了7.1 mm,且呈向南偏移的趋势,对U、E方向影响的最大值可达4.6 mm,但没有一致偏移的规律。 相似文献
15.
为研究台风时期对流层延迟的演变,基于ERA5再分析数据,计算西北太平洋1822号台风“山竹”、1622号台风“海马”以及西北大西洋1709号飓风(台风)“厄玛”时期各高度层可降水量及对应的对流层延迟。结果表明,计算得到的对流层延迟与IGS对流层延迟产品存在明显时空差异,台风对测站影响越强,两者一致性越差。进一步分析表明,台风过境会引起可降水量及各高度层水汽分布比例发生变化,两者均会影响对流层延迟,其中,可降水量的变化占主导。在可降水量一定、850～500 hPa高度层中水汽含量占比最大时,对流层延迟最大。台风使分布于对流层低层的水汽增多,使用传统对流层延迟模型估算对流层延迟,可能会产生额外误差。 相似文献
16.
采用线性回归和最小二乘法拟合建立无线电探空可降水量（RS-PWV）与GPS对流层延迟（GPS-ZTD）、地面温度及大气压之间的直接转换模型,并将直接转换模型得到的PWV分别与RS-PWV及GPS反演得到的可降水量（GPS-PWV）进行比较。结果表明,RS-PWV与GPS-ZTD之间存在良好的线性关系,相关系数达0.927 6;RS-PWV与4阶拟合温度和大气压呈现较好的相关性,相关系数分别为0.640 1和－0.626 3;基于ZTD的单阶单因子模型PWV与GPS-PWV的相关系数达到0.969 9;基于ZTD、温度及大气压的单阶多因子模型PWV比基于ZTD的单阶单因子模型PWV精度明显提高,RMS从4.3 mm提高到3.3 mm。 相似文献
17.
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。 相似文献
18.
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。 相似文献
19.
利用小波变换对暴雨过程中GNSS气象要素的初步探索 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
20.
利用精密单点定位(PPP)技术处理贵州地基GNSS观测数据,获得高精度天顶对流层延迟(ZTD),进而开展水汽反演获得大气可降水量(PWV)产品。基于斜路径可降水量(SWV),使用自适应联合代数重构算法进行三维水汽层析,空间分辨率优于30 km×30 km,时间分辨率为5 min。以无线电探空数据为参考评估ZTD和PWV精度,其RMS分别为3.55 mm和1.03 mm。以ERA5再分析资料为参考评估三维层析精度,无暴雨发生时,三维层析相对误差不超过10%,偏差最大值为1.03 g/m3。以无线电探空数据为参考评估三维层析精度,层析结果与无线电探空数据的相关系数在0.97以上,具有较好的一致性。贵阳站和威宁站的平均RMS分别优于0.5 g/m3和1.2 g/m3。 相似文献