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大气加权平均温度Tm是地基GPS水汽遥感的关键参数,决定了水汽反演的精度。利用2008—2011年全国123个探空站点资料,分析了Tm与其影响要素纬度、海拔、地面气温、水汽压及大气压之间的关系,结果表明:Tm与纬度和海拔随季节变化呈周期性负相关,与地面温度和水汽压的自然对数呈正相关,与大气压呈负相关;Tm的空间变化具有纬度地带性和明显的气候分布特征,其变异程度在空间分布上有显著差别,不同地理位置的Tm受季节性影响程度不一,Tm也具有明显的年际周期性变化,年内Tm的每日变化符合二次函数分布规律。按照全国、气候分区和季节分区方法,分别建立了Tm单因子和多因子回归模型,并利用2012年1—5月数据对所建模型进行验证,Tm的估算误差能满足GPS水汽遥感2%的精度,模型普遍适用于我国地基GPS水汽遥感中Tm的估算。 相似文献
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基于湍流散射理论,运用边界层风廓线雷达 (WPR) 联合RASS (Radio Acoustic Sounding System), GPS/PWV (Global Position System/Precipitable Water Vapor) 进行全遥感系统的大气比湿廓线反演试验,并对影响因子进行分析。利用2011年8—9月云南大理综合探测试验数据的反演结果与探空数据进行比较分析,结果表明:WPR联合探空的温度廓线和起始边界比湿 (q0) 反演大气比湿廓线,与探空大气比湿廓线相比具有相同的变化趋势,标准差为0.84 g·kg-1,误差随高度增加呈递增趋势;WPR联合RASS, GPS/PWV数据反演大气比湿廓线,与探空大气比湿廓线的标准差为0.85 g·kg-1。参加反演的数据中,折射指数结构常数Cn2与谱宽σturb2对反演影响最大,反演算法中大气折射指数梯度M符号的判断对反演精度也有较大影响。 相似文献
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地基GPS不同水汽反演方法的误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用湖北宜昌2007年观测的GPS对流层天顶延迟数据,对采用不同水汽反演方法计算的对流层可降水量PW的正确度和精密度进行对比分析。结果显示：不同天顶干延迟计算模型对GPSPW的精密度影响不大,但对其正确度有明显的影响,与探空PW相比,Hopfield模型计算的GPs册的平均偏差最小,Saastamoinen模型的平均偏差次之,而Black模型的平均偏差最大;大气加权平均温度对GPS PW的正确度有重要影响,对其进行本地化订正可以明显减小GPS PW与探空尸形的偏差,但对GPSPW的精密度影响不大;GPS PW与探空PW的相关性受大气水汽含量的影响,当大气水汽含量较低（PW≤65mm）时,两者的相关系数可达0．92,两者的平均偏差为3．8mm,偏差的均方差为6．4mm,而当大气水汽含量较大时,GPS PW与探空PW的偏差会增大,两者的相关系数会变小,这可能与GPS水汽反演方法有关;GPS PW比探空PW偏小,这可能是由两种探测方法的不同所造成的系统偏差。 相似文献
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地基GPS反演大气可降水量方法的改进 总被引：2，自引：0，他引：2
利用地基GPS反演大气可降水量（PW,precipitable water）的方法中,GPS PW的准确度依赖于天顶静力延迟（ZHD,zenith hydrostatic delay）的计算模型和转换系数П。分析Saastamoinen模型、Hopfield模型、Black模型计算的ZHD误差发现,其计算的ZHD与探空ZHD相比具有模型偏差,这些模型偏差换算成对GPS PW的影响约为4～10 mm。通过回归建模,对Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型中的系数进行修正后,可明显减小这些模型偏差,且不影响这些模型的精度。转换系数П是大气加权平均温度（Tm,atmospheric weighted mean temperature）的函数,Tm与地面温度（Ts）高度相关,根据这一特性,利用9个探空站数据通过回归建模得到的Tm本地化模型可很好地拟合Tm,其模型均方差为2.8 K,对应的相对误差为1.0%。对地基GPS反演PW的方法进行改进后,求得的GPS PW的系统偏差明显减小,其中,采用改进的Hopfield模型和Tm本地化模型求得的GPS PW,与探空廓线计算的PW相比,其偏差为-1.6 mm,而与微波辐射计廓线计算的PW相比,其偏差为-1.2 mm。 相似文献
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采用上海市气象局建立的北斗气象站的2014年观测数据和我国自主研发的精密导航数据处理软件PANDA (position and navigation data analysist) 实现了基于北斗数据的大气水汽总量 (precipitable water vapor,PWV) 反演,并将利用北斗卫星信号解算的大气水汽总量 (WBD) 结果与目前较为成熟的GPS卫星反演结果 (WGPS) 和无线电探空反演结果 (WRadio) 进行对比,研究表明:反演的WBD与WGPS的均方根误差均低于3.5 mm,反演的WBD与WRadio的均方根误差为3.6 mm,两种对比方式的相关系数均在0.95以上,反演方法以及地理位置的差异对于反演结果有一定影响;反演的WBD能够很好地反映出大气中水汽的变化特征,对于气象短时临近预报、气候分析有指示作用。 相似文献
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选取大气可降水量的地基GPS水汽遥感法,探空反演法以及经验公式计算法,以贵州西部的威宁作为研究个例,对比分析3种方法在乌蒙山区对大气可降水量反演的异同。以探空反演结果作为基准值,得出地基GPS遥感水汽值和经验公式计算值较基准值偏大,3个方法的反演值之间具有很好的相关性,地基GPS遥感水汽值与探空反演值之间的相关性最好,平均绝对误差值最小,为3.5 mm,均方根误差为4.14 mm。在乌蒙山区,对流层加权平均温度(Tm)的本地经验公式与探空计算值之间的平均误差为1.1 K,本地Tm公式对大气可降水量反演的结果影响较小。有降水事件发生及昆明准静止锋常驻的11月至次年4月,GPS水汽反演精度较高,平均绝对误差仅为1 mm。5—10月,经验计算方法的计算精度较高,平均绝对误差为0.74 mm。 相似文献
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为深入了解FY-2卫星大气可降水量(PW)的反演质量,文章选取2012和2015年地基GPS水汽观测数据,与FY-2的PW反演产品进行了对比分析。结果表明:(1)北京、武汉和海口三站GPS/PW(PW_(GPS))与FY-2/PW(PW_(FY-2))在夏季存在显著正相关,三站的相关系数都达到0.67以上,夏季PW的均方根误差值、月平均偏差绝对值均小于冬季。北京与武汉站PW平均偏差和均方根误差在四季均具有明显日变化特征;(2)当PW_(GPS)20 mm时,北京、武汉、海口和拉萨站FY-2/PW与GPS/PW比较一致,PW偏差均值的绝对值和均方根误差较小,当PW_(GPS)20 mm时,PW偏差均值绝对值和均方根误差随PW_(GPS)值减小而迅速变大。FY-2的PW产品在夏季可以为大部分区域提供高时空分辨率、高精度的大气可降水量,在大气湿度非常低、冬季和夜间条件,反演结果精度有待提高。 相似文献
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针对海洋区域尤其远海缺乏探空资料,且常用的Bevis经验模型在海区存在模型系统误差的问题,研究基于ERA-Interim再分析资料构建海洋区域E-T_m回归模型。利用不同时间的ERA-Interim数据及近海探空资料,对E-T_m回归模型的拟合效果及预报能力进行检验,并与常规T_m获取方法进行比较,结果表明,E-T_m回归模型拟合效果较好,相比Bevis经验模型,其预报稳定性及精度更高;在典型海区与基于探空资料建立的本地化模型进行了预报精度的比较,结果表明,2. 5°×2. 5°分辨率的E-T_m模型与探空资料建立的本地化模型精度相当,可以在无法建立探空站的海域进行使用,仅存在1%的平均转换误差。 相似文献
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为提高地基反演大气可降水量中加权平均温度的计算精度和效率,以香港市域为例,根据2017年香港无线电探空资料,设计了一种以地面气压为基础的大气加权平均温度模型,并通过2014—2016年探空数据对该模型进行验证,分析表明该模型与探空数据得到的加权平均温度有良好的一致性,具有较高的精度。基于气压回归模型和气温回归模型对2017年7月香港地区进行地基反演大气可降水量,验证新建模型的水汽反演精度。结果表明,该模型能很好的满足地基反演大气可降水量的精度要求,相比于气温回归模型反演精度有了较好的提升。 相似文献
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利用香港Kings Park探空站(站号45004)2003—2009年探空资料回归了大气加权平均温度Tm、地面温度Ts、气压es和水汽压Ps的线性公式.通过比较分析发现Tm Ts单因素回归结果和Tm Ts、es、Ps多因素回归结果没有显著差异,但基于本地化探空数据的回归公式精度比Bevis公式高;增加样本数回归分析并不能显著提高公式精度,采用最近一月探空数据回归公式即可很好地由Ts拟合下年Tm,拟合均方根误差(F RMS)为1946 K;用2003年数据回归出的经验公式Tm=11329+05 863Ts去拟合2004—2009年的数据,拟合均方根误差〖JP2〗基本没有差异,因此某地Tm Ts经验公式一次回归可长期使用．通过对全国83个国际交换站2009年探空数据回归得出我国大陆地区最新Tm Ts经验公式为Tm=〖JP〗53244+0783Ts,该一般公式拟合均方根误差与本站数据回归剩余均方根误差(RRMS)相当,可代替本地公式广泛使用． 相似文献
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基于西安泾河国家气象站2021年微波辐射计、西安理工大学研制的大气温湿度廓线激光雷达等设备观测数据反演计算0～10 km 以下的温湿度，通过与探空资料的对比分别评估了微波辐射计和激光雷达的探测性能。结果表明，二者反演的温度均与探空数据具有较好的一致性，激光雷达反演的温度和探空温度的相关系数为0997，均方根误差在15～25 K之间，微波辐射计反演的温度和探空温度的相关系数为0973，均方根误差在15～50 K之间；在反演相对湿度方面激光雷达优于微波辐射计，激光雷达反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0964，均方根误差在5%～15%之间，微波辐射计反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0632，均方根误差在20%左右。 相似文献
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北斗地基增强系统是我国北斗卫星导航系统重要的地面基础设施,它可以获取高精度、高时间分辨率的水汽产品,满足数值预报、空间天气监测和预警业务的需求。本文利用2017年北斗地基增强系统中北斗单模、GPS单模和GPS+BD双模的数据资料,对同址的北斗气象站、GPS气象站和探空站反演大气可降水量进行对比分析,结果表明:(1)现行北斗地基增强系统所提供的数据,可以有效地用来反演大气柱总水汽含量,所得结果合理,平均偏差都小于1 mm,在变化上与GPS系统和探空系统基本一致,对数值预报有一定的指示作用;(2)与GPS系统相比,GPS单模/PWV和GPS+BD双模/PWV的均方差小于2 mm,相关系数均在0. 97以上,表明两者在反演PWV的精度上与GPS系统相当,而北斗单模/PWV的均方差为3～6 mm,相对方差达到了15%～20%,其精度与GPS系统还有一定的差距;(3)与探空相比,北斗单模在个别时次变化趋势上存在不一致的情况,其均方差为2. 14～6. 12 mm,相对方差为15. 32%～20. 84%,其误差可能是由于探测系统误差等因素造成的,而GPS+BD双模和GPS单模会更加稳定。 相似文献
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基于MonoRTM模型的微波辐射计反演方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值. 相似文献
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往返式平漂探空观测（以下简称平漂探空）可实现对流层至平流层低层大气温度廓线垂直探测以及平流层低层内持续4 h的水平温度分布探测。该文介绍利用平漂探空试验数据对风云3号气象卫星D星（FY-3D）反演温度数据的检验评估算法,基于该算法和2021年3—9月长江中下游平漂探空试验数据完成对卫星反演大气温度数据的检验。结果显示:FY-3D卫星反演的温度数据准确度总体较高,与平漂探空上升段数据平均绝对偏差约为1.34℃,与下降段数据平均绝对偏差约为1.93℃;卫星反演的100 hPa以上和850 hPa以下温度误差分别偏大0.59℃和0.33℃;卫星反演平流层温度准确度低于温度廓线,平均绝对偏差约为3.92℃;与平漂探空数据相比,卫星大气温度廓线分辨率较低、趋势较平滑,无法显示大气温度垂直分布和平流层温度水平分布的细节特征。 相似文献
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为了研究ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果,利用探空和ERA5作为训练样本分别训练得到两个神经网络,对微波辐射计观测数据进行反演。并以探空资料作为参考分别统计基于探空和ERA5再分析资料反演得到的数据的相关系数、绝对偏差和均方根误差,用于评估ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果。结果表明：基于ERA5和探空反演的温度廓线与探空的相关系数分别为0.988、0.99,绝对偏差分别为2.402 ℃、2.607 ℃。反演水汽与探空的相关系数分别为0.975、0.979,绝对偏差分别为0.412 g/m3、0.369 g/m3。反演的相对湿度相关系数分别为0.663、0.696,绝对偏差分别为15.587%、13.976%。反演的积分水汽总量相关系数分别为0.959、0.968,绝对偏差分别为0.258 cm、0.227 cm。从结果来看,基于ERA5资料反演的温度、水汽资料与利用探空反演的结果相差较小,温度廓线反演效果优于相对湿度廓线。 相似文献
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基于机载微波辐射计GVR,以北京探空资料作为训练数据,机载对空微波辐射传输方程作为前向算子,建立基于BP神经网络和Decker模型基础上的积分水汽含量和液态水路径反演算法。与GVR自带算法相比,新算法增加观测高度作为输入变量,考虑温度对云水相态的影响建立新的云模型,对历史探空资料进行补全,增加积分高度至30 km。利用数值模拟检验、外场观测试验和观测误差传递分析对两种算法反演的积分水汽含量反演误差进行验证,结果表明:新算法和自带算法模拟计算的反演值与探空计算值相关系数分别为0.9988、0.9929,自带算法反演值普遍低于探空计算值;新算法和GVR自带算法反演的积分水汽含量统计均方根绝对误差分别为0.05～1.30 mm、0.2～3.0 mm,相对误差分别为1%～10%、4%～65%,新算法在6 km以下计算的积分水汽含量相对误差最小值为1%,整层高度上约75%的相对误差低于5%,而自带算法仅有不到1%的相对误差低于5%;以2016年11月20日观测个例为例,GVR仪器观测误差经过新算法和自带算法反演公式传递后造成的误差在3000 m高度分别为0.05 mm和0.06 mm,随水汽探测... 相似文献
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以1978—2007年四川省宜宾探空站200 km范围内共45例降雹事件与非降雹事件作为时间样本,将利用T-lnp探空资料计算表征热力、动力、水汽条件、温度、高度等物理参数作为预报因子,采用因子组合分析方法对3244个预报因子进行筛选,找出影响宜宾探空站附近降雹的预报因子,并计算得到它们的阈值及组合关系,建立了冰雹预报指标判别式。两个主要因子为400 hPa饱和湿静力温度与850 hPa湿静力温度之差 (Tσ400*-Tσ850) 和400 hPa与地面垂直气压梯度之差 (Gz400-Gzsurface),两个条件因子为700 hPa水汽压与饱和水汽压之差 (e700-es700) 和700 hPa露点温度与饱和湿静力温度之差 (Td700-Tσ700*)。将2008年全年732例时次的T-lnp探空资料代入判别式进行试报,探测率为84%,空报率为67.7%,成功指数为30.4%,试报结果表明:基于探空资料因子组合分析方法得到的冰雹预报指标判别方法可行,具有一定准确性。 相似文献