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1.
大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(GNSS)水汽监测的关键参数。针对中国区域地形起伏较大的特点,本文构建了顾及精细季节变化的Tm垂直递减率函数模型,在此基础上,利用2007—2014年的Global Geodetic Observing System(GGOS)atmosphere格网数据建立了中国区域的Tm格网新模型(简称为CTm模型)。以2015年GGOS格网数据和无线电探空资料为参考值,对CTm模型进行精度检验,并与常用的Bevis公式和GPT2w模型进行比较分析。结果表明:①以GGOS格网数据为参考值,CTm模型的年均偏差和均方根误差(RMS)分别为-0.52 K和3.28 K,相比于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度(RMS值)分别提高了27%和13%;②以探空数据为参考值,CTm模型的年均偏差和RMS误差分别为0.26 K和3.75 K,相对于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度分别提高了21%和16%,尤其在中国西部地区,CTm模型表现出更为显著的优势。此外,将CTm模型用于GNSS水汽计算,其引起的水汽计算RMS误差和相对误差分别为0.29 mm和1.36%。CTm模型不需要实测气象参数,因此,在中国区域的GNSS实时高精度水汽探测中具有重要的应用。 相似文献
2.
大气加权平均温度(Tm)是地基GNSS水汽探测的关键参数.基于2016-2018年ERA5再分析资料,利用严密积分精确确定了中国区域陆态网测站的Tm值;并对Bevis公式和GPT3全球经验模型在中国区域的精度展开了评估分析.结果表明,在中国区域,基于ERA5内插温度的Bevis公式能较好反映Tm周日变化,其精度总体稍优于基于ERA-Interim月均值构建的GPT3模型;两个模型计算Tm值的年均偏差分别为1.49 K和-1.88 K,年均RMS分别为4.10 K和4.28 K.Tm模型值的精度大致呈由东南区域(RMS小于4 K)向西部区域(RMS为4.5～8 K)逐渐降低的趋势;此外,在中国区域两种Tm模型的精度具有明显的季节性变化,夏秋季模型精度较高、春冬季模型精度较低. 相似文献
3.
大气水汽是对流层的重要组成部分之一,研究影响水汽的因素及精度具有重要意义。主要研究黄土高原地区大气可降水量（precipitable water vapor, PWV）的影响因素,并对其实际精度进行评估。首先,对ERA5（the fifth-generation atmospheric reanalysis data of ECMWF）的气压、气温数据和全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）获取的天顶对流层延迟（zenith troposphere delay, ZTD）进行评定;然后,依据ERA5的气压、气温数据和GNSS的ZTD数据计算1 h分辨率的PWV,并利用误差传播理论推导PWV的理论误差; 最后, 与PWV实际计算误差进行对比,分析黄土高原地区PWV的精度。结果表明,基于GAMIT/GLOBK软件获得的GNSS ZTD与PANDA软件解算的GNSS ZTD差值的均方根（root mean square, RMS）和Bias分别为4.05 mm和-0.46 mm;ERA5气压和气温的平均RMS和Bias分别为3.36 hPa/1.97 K和-0.01 ?hPa/0.04 K;黄土高原地区PWV的理论误差为1.51 mm,实际误差为1.94 mm。计算得到的PWV精度较高,对水汽分布以及气候监测的研究具有重要意义。 相似文献
4.
气象参数(温度T、气压P)是GPS大气可降水汽(PWV)反演中必不可少的数据,也是PWV反演的重要误差源之一。文中主要对GPT/2(GPT、GPT2)模型用于PWV反演的精度进行验证和分析。基于非差精密单点定位(PPP)技术,选取SuomiNet网9个测站的观测数据,借助研制的PPP软件,分别采用GPT模型、改进的GPT2模型以及测站实测气象数据进行大气可降水汽(PWV)反演。以实测气象数据处理结果为参考,对两种模型解算的PWV进行了对比和精度分析。结果表明:改进的GPT2模型优于GPT模型,尤其是当测站的高程较大时,GPT2模型的稳定性更优、适用性更广;采用GPT2模型解算的PWV偏差均值小于±1.0mm,精度(RMS)优于±1.5mm。在缺少实测气象数据的情况下,利用GPT2模型数据仍然能够取得较为理想的PWV反演结果。 相似文献
5.
针对GPT3模型的对流层干延迟（GPT3-ZHD）存在明显周期性误差的问题,以2016—2020年长三角地区的7个GNSS站数据为参考,分析GPT3-ZHD残差的季节性周期变化,并利用多阶傅里叶函数建立一种新的ZHD改进模型,同时分析基于改进模型的PWV反演精度。实验结果表明：1）与GNSS相比,GPT3-ZHD和GPT3-PWV的Bias均值分别为-0.49 mm和2.72 mm,RMS均值分别为2.06 mm和11.08 mm;2）基于GPT3和傅里叶函数改进的ZHD模型Bias和RMS均值分别为-0.01 mm和0.52 mm,比GPT3模型分别提升0.48mm和1.54mm,精度改进明显;3）基于GNSS-ZTD、GPT3-Tm和改进ZHD所得PWV的Bias和RMS均值分别为0.46 mm和0.52 mm,比GPT3-PWV分别提升2.26 mm和10.56 mm。总体而言,基于GPT3和傅里叶函数的ZHD改进模型精度优于GPT3-ZHD,并可有效应用于长三角地区的实时高精度PWV反演。 相似文献
6.
《地理空间信息》2020,(3)
利用GPT2w模型计算加权平均温度T_m值,以新疆地区9个探空站2013-2015年实测气象数据积分计算的T_m值为参考,通过时空序列分析1°×1°和5°×5°两种格网分辨率下G1-T_m和G5-T_m的精度分布情况,进而检验利用GPT2w模型在新疆地区进行地基GNSS大气水汽反演的适用性。结果表明:①G1-T_m和G5-T_m均存在-3～-4 K的年均偏差;②G5-T_m存在精度异常突出区域,影响整个新疆地区T_m值的计算精度,而G1-T_m具有较好的稳定性;③G1-T_m模型的年均Bias、MAE和RMS分别为-3.17 K、4.12 K和5.17 K,总体上优于G5-T_m模型,因此运用G1-T_m进行地基GNSS大气水汽反演具有较好的精度保障。 相似文献
7.
2020年6月北斗卫星导航系统(BDS)完成全面组网,为分析其解算水汽信息的精度,选用15个MGEX (Multi-GNSS Experiment)测站2021年10月至11月的观测数据进行水汽反演. 利用GAMIT软件分别解算BDS、GPS、Galileo和GLONASS的观测数据,将得到的对流层天顶延迟(ZTD)与国际GNSS服务(IGS)发布的结果进行对比,并将解算的大气可降水量(PWV)分别与探空数据、ERA5数据计算得到的PWV对比. 实验结果表明:截止高度角设置为5°时,4个卫星系统估计的ZTD均方根 (RMS)均小于13 mm,GPS-PWV、BDS-PWV、Galileo-PWV、GLONASS-PWV与无线电探空可降水量(RS-PWV)相比,RMS平均值分别为2.25 mm、2.46 mm、2.52 mm和2.84 mm,RMS均小于3 mm;与ERA5-PWV相比,RMS平均值分别为1.63 mm、1.86 mm、1.76 mm和1.99 mm,RMS均小于2 mm. GPS探测水汽的精度最高,BDS探测水汽的精度低于GPS和Galileo,高于GLONASS,均满足气象学应用需求. 相似文献
8.
联合使用无线电探空和数值气象模式数据,构建了顾及日变化特征的山东省大气加权平均温度模型。以ERA5积分Tm值为参考,对构建Tm模型用于山东省卫星定位连续运行综合应用服务系统(SDCORS)的精度和适用性进行了验证。结果表明：顾及日变化的山东省Tm模型基本消除了系统性偏差影响,均方根误差(RMSE)为3.0 K左右,较Bevis模型和Li模型分别提升24%和16%;且该模型具有良好的稳定性,在SDCORS各站点处的RMSE的最大变化为0.3 K,能够满足SDCORS的GNSS水汽反演应用需求。 相似文献
9.
加权平均温度Tm是全球导航卫星系统(GNSS)反演可降水量的关键参数.本文以中国陕西为例,结合欧洲天气预报中心(ECMWF)的再分析数据与3个探空站数据,基于最小二乘原理建立了一种顾及周期性的Tm区域化回归模型.利用陕西省内3个探空站数据进行验证.结果表明,本文所建立的顾及周期的Tm区域模型比传统Bevis模型精度平均提升率为16.1％.另外,针对不同气候类型地区的差异问题,建立了随纬度变化分段线性形式的顾及气候差异的Tm模型,解决了回归模型在不同气候区的适应性问题.与探空数据比较,顾及气候差异的Tm模型其外符合精度(RMS)范围在1.47～2.06 K之间,与Bevis模型比较,精度平均提高率为44.9％,提升效果显著;利用ECMWF数据选取19个格网点对模型进行精度评估.结果表明:平均RMS为3.26 K,最大RMS为3.67 K;平均STD为2.69 K,最大STD为3.19 K. 相似文献
10.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(11)
全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)水汽层析技术凭借高精度、低成本、全天候等优点成为获取高时空分辨率水汽三维分布的重要手段之一。引入遥感卫星提供的高分辨率水汽信息,首次提出附加高水平分辨率大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)约束的GNSS水汽层析算法,对现有水汽层析算法的约束条件进行补充和改进。首先对高分辨率PWV观测值进行校正,然后基于二次加密划分的层析体素块构造PWV约束方程,通过将PWV约束方程融合到GNSS层析模型来改善模型的约束条件,进而优化层析结果质量。利用徐州地区2017-08的GNSS观测数据和风云三号A星(Fengyun-3A, FY-3A)遥感水汽数据对该算法的可行性及精度进行验证,分别以高精度的探空水汽廓线和ERA5三维水汽密度场为参考值对层析结果进行评估。实验结果表明,所提算法反演的水汽廓线和三维水汽分布均优于传统层析算法,各类精度指标都有了显著改善,其中平均均方根误差由2.73 g/m~3减小为1.78 g/m~3,反演精度提高了34.80%,进一步表明所提算法可有效改善层析结果质量,有助于获取高精度和高可靠性的三维大气水汽分布。 相似文献
11.
《测绘科学》2020,(4)
针对GNSS气象学中大气可降水量在局域不同气象模型的差异,该文选取香港12个CORS站2017—2018年两年的观测数据,借助中国测绘科学研究院自主研发的高精度GNSS数据处理软件(GPAS),分别采用实测气象数据、GPT模型以及标准海平面气象模型进行大气可降水量(PWV)反演,探究各个模型精度。以探空数据为参考,对3种方案解算的GPS/PWV进行年、季度、月综合对比和精度分析。结果表明:香港地区PWV值呈现出夏季大、冬季小的特征;3种方案的GPS/PWV与RAD/PWV具有很好的相关性,相关系数均超过0.97;其中利用实测气象数据精度最高,标准海平面模型精度最低,尤其当天气状况比较复杂时候(PWV60 mm)精度相差较大;GPT模型和实测数据的平均偏差都小于1 mm,均方差均小于1.9 mm,在缺少地面气象数据的时间段或没有地面气象数据的测站上,利用GPT模型数据能够取得较为理想的PWV反演结果。 相似文献
12.
大气加权平均温度(T m)是全球导航卫星系统(GNSS)反演大气水汽(PWV)的关键参数。然而,已有经验T m模型难以捕获T m的日周期变化,限制了其在高时间分辨率GNSS-PWV监测中的应用。利用大气再分析资料可获取高时间分辨率的T m信息,但需使用高精度的T m垂直递减率模型对其进行高程改正。针对已有T m垂直递减率模型建模仅使用单一格网点数据等不足,本文引入滑动窗口算法,利用2012—2016年的MERRA-2再分析资料建立了顾及时变垂直递减率的中国区域水平分辨率分别为1°×1.25°、2°×2.5°和4°×5°的T m垂直递减率格网模型(简称“CTm-H1、CTm-H2和CTm-H3模型”)。联合2017年的MERRA-2、GGOS大气格网数据和探空站资料,对CTm-H模型进行精度检验,并与中国区域统一的T m垂直递减率模型(简称“统一模型”)进行比较分析。结果表明:①以MERRA-2格网数据为参考值,通过CTm-H模型将MERRA-2地表格网数据改正到分层格网数据各层高度处检验,CTm-H 3个模型性能相当,在两种T m数据高程差异较大时,CTm-H模型表现出显著的优势,相比于统一模型,精度(RMS值)整体提高了30%。②以探空站资料为参考值,通过CTm-H模型将MERRA-2地表格网数据和GGOS大气格网产品分别改正到探空站高度处检验,与统一模型相比,CTm-H 3个模型的精度整体分别提高了3%和5%,且CTm-H和统一模型的精度相比于未顾及垂直改正提升较大,尤其在中国西部地区表现出显著的优势。总体而言,CTm-H 3个模型在中国区域均具有较高的精度,不需要实测气象参数即可提供中国区域近地空间范围内(本文指0~10 km的高程范围)任意位置实时高精度的T m高程改正值,因此,它在中国区域的实时高精度GNSS水汽探测中具有重要的应用。 相似文献
13.
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. 相似文献
14.
湿延迟与可降水量转换系数的全球经验模型 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(1)
利用2005~2011年的全球大地测量观测系统(global geodetic observing system,GGOS)Atmosphere提供的2.5°×2°(经度×纬度)的天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)格网数据和欧洲中尺度天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的2.5°×2°可降水量(precipitable water vapor,PWV)格网数据,在全球范围内计算得到各格网点的地基GPS水汽反演关键参数Π-1的时间序列,分析了其时空分布特征,建立了一种转换系数Π的全球经验模型。该模型无需站点气象数据,仅与站点经纬度、年积日和海拔相关。利用未参与建模的2012年的GGOS Atmosphere和ECMWF格网数据、2012年661个无线电探空站的探空资料对模型进行精度检验。结果显示,采用格网数据检验,其偏差的平均值(Bias)为-0.179mm,均方根误差(root mean square error,RMS)的平均值为1.806mm;采用无线电探空资料进行检验,其Bias为0.465mm,RMS为0.789mm。结果都表现出了较小的系统性偏差与较高的精度,说明所建立的湿延迟与可降水量转换系数模型在全球范围内具有较高的精度与稳定性。 相似文献
15.
针对GNSS气象学中可降水量转换过程较为复杂的问题,利用2017年江苏CORS站及其并址探空数据,分析大气可降水量(PWV)与天顶对流层延迟(ZTD)、温度和气压之间的相关性,采用线性回归拟合法建立多因子分季节PWV模型,并用2017-2018年数据验证模型精度.结果表明PWV与ZTD有很强的线性相关性,相关系数为0.980 3,PWV与温度和气压有较强的相关性,相关系数分别为0.611 2和-0.613 6;全年PWV模型中,单、双、多因子模型的RMS分别为2.88、1.70和0.49 mm,精度依次提高;多因子PWV模型中,分季节PWV模型较全年PWV模型的RMS分别提高0.23、0.20、0.18和0.37 mm,精度明显优于全年模型.因此,多因子分季节PWV模型预测精度优于1 mm,满足GNSS监测水汽的气象应用精度要求. 相似文献
16.
主要研究了中国区域加权平均温度(T_m)与地表温度(T_s)的函数关系模型。为提高中国区域T_m的计算精度,收集了中国区域内2013-2015年76个测站的无线电探空数据,采用传统线性回归建模方法建立T_m与地表温度(Ts)的线性回归模型A;然后,顾及T_m的年周期变化,提出了一种改进回归模型B。利用2016年69个测站的探空数据对模型A和模型B进行检验,模型A与模型B的年均方根误差分别为±3.147K和±3.025K,而常用的Bevis模型年均方根误差为±3.385K。模型A与模型B的精度较之常用的Bevis模型分别提高了7%和11%。本研究成果可以提高GNSS技术探测大气可降水量的精度,对GNSS气象学的发展和完善具有积极意义。 相似文献
17.
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2015年青藏高原地区14个探空站和GGOS Atmosphere Tm格网数据评估模型精度和适用性。试验结果表明,与GGOS Atmosphere Tm相比,QTm模型的年均Bias和RMSE分别为0.29和2.49 K,相对于GPT2w-1和GPT2w-5模型,RMSE分别提升了38.97%、67.06%;与探空数据相比,QTm模型的年均Bias和RMSE分别为0.16和2.90 K,相对于GPT2w-1和GPT2w-5模型分别提升了31.12%、39.46%。新模型的构建为青藏高原地区提供了可靠的Tm值,进而提供实时、高精度GNSS水汽信息。 相似文献
18.
对基于PPP水汽反演时站点气象数据(温度、气压)缺失的现象进行了研究,提出一种基于NCEP数据的插值方法。选择4个提供气象文件的IGS站点,将插值方法得到的温度、气压与站点实测数据比较,以实测气象数据反演得到的PWV为真实值,比较不加入气象数据、加入插值气象参数反演得到的PWV与真实值的差异。结果表明,站点插值法得到的气压与真实值差值平均RMS分别为1.39 mbar,插值温度与实测温度差值的平均RMS分别为3.83℃;不加入气象数据反演的PWV与真实值差值平均RMS为2.34 mm,而加入插值气象后,反演PWV与真实值差值平均RMS为0.37 mm,说明插值法可大大提高PWV反演精度,该方法在缺乏实测气象数据时是一种行之有效的补充方式。 相似文献
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针对部分GNSS测站缺乏实测气象参数时无法实时计算可降水量(PWV)的问题,本文以长三角地区为例提出一种将GPT3模型参数与GNSS对流层总延迟(ZTD)融合获取高精度PWV的新方法。研究结果表明,GPT3模型的气象参数和各类对流层延迟参数在长三角地区具有较好的稳定性和精度,融合GPT3模型的干延迟(ZHD)、加权平均温度(Tm)和GNSS⁃ZTD所得PWV的RMS为3.56 mm,接近GNSS⁃PWV的3.74 mm,远优于GPT3⁃PWV的11.12 mm。 相似文献
20.
针对现有Tm模型建模方法多为基于最小二乘线性回归方法以致于模型精度有待提高的问题，该文以中国西北地区2015—2017年的24个探空站的探空数据作为实验数据，在中国西北地区使用粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)回归方法建立大气加权平均温度(Tm)模型：将地表温度、水气压、纬度、高程和时间变化等影响因素作为模型输入因子，将数值积分法所计算得到的Tm作为学习目标，利用神经网络模型进行迭代训练得到中国西北地区的Tm。以2018年探空站Tm数据为参考值，对PSO-BP模型精度进行验证，并与Bevis模型、GPT3模型和中国西部地区Tm模型进行比较。结果表明，PSO-BP模型的年均RMSE和年均bias分别为2.71 K和0.35 K,相比Bevis模型、GPT3模型和中国西部地区Tm模型年均RMSE分别降低了1.36 K(33.4%)、1.81 K(39.5%)和1.78 K(39.1%),年均bias分别下降了0.70 K(87.7%)... 相似文献