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1.
《大地测量与地球动力学》2017,(3)
利用湖南地区长沙、怀化、郴州3个探空站数据,将数值积分法计算的T_m作为参考值,并基于最小二乘法建立湖南地区T_m本地化模型。研究结果表明,Bevis模型计算的T_m值在湖南地区存在2.51K的系统偏差;湖南本地化模型T_m值与地面温度Ts之间的相关系数达到0.942 5,模型平均偏差1.60K,内符合精度1.41K;基于本地化T_m模型计算的GPS PWV与利用探空数据计算的PWV相比,平均偏差为0.52mm,标准差为2.21mm,RM_S为2.45mm。总体而言,本地化T_m模型的精度优于Bevis模型,更适用于湖南地区的GPS气象研究及业务应用。 相似文献
2.
针对GNSS气象学中大气加权平均温度(Tm)受时空影响的问题,利用长三角地区7个探空站2015~2017年数据,分析Tm与地面温度(Ts)、水汽压(es)和气压(Ps)的线性关系,并基于最小二乘法进行多元线性拟合,建立长三角地区本地化Tm模型。实验结果表明:1)本地化单因子模型效果优于Bevis模型,且双因子和多因子模型与单因子模型效果相当;2)分季节多因子模型优于全局模型,对秋冬季改善效果最为显著;3)分季节多因子Tm模型计算GNSS大气可降水量(PWV)的效果优于Bevis模型。分季节多因子本地化Tm模型更适用于长三角地区,可获得更准确的Tm和PWV。 相似文献
3.
利用湖南地区长沙、怀化、郴州3个探空站连续3 a（2012～2014年）的观测数据，以数值积分法计算的大气加权平均温度（Tm）作为参考值，分析Tm与地面气温Ts、水汽压es及大气压Ps之间的相关性，并基于最小二乘原理建立湖南地区多因子Tm模型。研究结果表明，Tm与地面温度Ts和水汽压es呈正相关性，与大气压Ps呈负相关；Bevis模型的Tm偏差主要分布在0～4 K之间，存在一定的系统偏差，而基于Ts单因子的Tm模型偏差主要分布在-2~3 K之间；双因子与三因子精度相当，但均优于单因子模型。总体而言，基于地面气温Ts和水汽压es的双因子Tm模型的精度优于基于Ts的单因子模型，更优于Bevis模型，适用于湖南地区的GPS气象研究及业务应用。 相似文献
4.
基于贵阳、威宁两个无线电探空站2014~2016年的气象数据,采用一元线性回归方法构建贵州整体、局地及季节大气加权平均温度Tm模型,并分析模型的精度。结果表明,贵州整体Tm模型精度高于Bevis模型、全国模型和亚热带季风气候模型;建立贵州局地、季节模型有助于进一步改善Tm的精度;相较于Bevis模型,局地Tm模型反演的PWV精度更高,与实际降水吻合更好。 相似文献
5.
采用中国区域2017~2018年与GNSS站并址的49个探空站资料对GPT3模型估算的气象参数的精度进行评估,再利用49个GNSS站结合GPT3模型估算的气象参数反演日均大气可降水量PWV,并采用与GNSS站并址的探空站数据对其精度进行评定。实验得出：1）在中国地区,1°分辨率的GPT3模型的精度和稳定性优于5°分辨率,其气压、气温和大气加权平均温度Tm的偏差均值分别为0.73 hPa、1.34 K和－1.67 K,均方根误差均值分别为4.21 hPa、3.75 K和4.15 K;2）利用GPT3模型提供的气温结合Bevis经验公式反演的PWV与GPT3模型提供的Tm反演的PWV精度相当,且2种方法反演的PWV和探空资料实测地表温度反演的PWV呈现很好的一致性,在我国青藏高原和西北地区反演PWV的精度优于我国南方和北方地区。 相似文献
6.
石一凡刘立龙兰胜伟张清岚李浩杰 《大地测量与地球动力学》2023,(12):1300-1306
结合粒子群优化算法和BP神经网络,利用中国区域88个探空站2015-2017年的数据,以地表温度、地表水汽压、纬度、高程、年积日作为模型输入因子,以积分法获得的Tm值为学习目标,建立适用于中国区域的Tm模型PSOTM。以2018年探空数据为参考值评定PSOTM模型精度,并与Bevis、GPT3、传统BP神经网络(BPTM)、GRNN神经网络(GRNNTM)模型的计算结果进行对比。结果表明,PSOTM模型年均RMSE为3.08 K,相对于Bevis、GPT3、BPTM和GRNNTM模型分别降低26.84%、35.97%、15.38%和4.94%;PSOTM模型年均bias为0.32 K,相对于Bevis、GPT3和BPTM模型分别降低68.93%、82.42%和72.41%,较GRNNTM模型升高37.50%。PSOTM模型在中国区域不同纬度和高程的精度与稳定性优于Bevis、GPT3和BPTM模型,具有良好的适用性。 相似文献
7.
针对中国西部地区地形起伏较大等情况,分析大气加权平均温度（Tm）与测站高程、地面温度的关系,利用2014～2016年探空数据,在Bevis模型基础上建立一种与地面温度、高程和季节变化有关的新Tm模型。以2017年探空数据为参考值,对新模型进行精度分析,并与广泛使用的Bevis模型和GPT2w模型进行精度比较。结果表明,以探空数据为参考值,新模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为-0.08 K和3.89 K,相比Bevis模型、GPT2w-5模型和GPT2w-1模型,其精度（RMS值）分别提高14.3%、20.6%和9.3%。此外,将新Tm模型用于GNSS水汽计算,其水汽计算理论RMS误差和相对误差分别为0.22 mm和1.43%,新模型在中国西部地区的GNSS水汽探测中具有重要的应用价值。 相似文献
8.
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Tm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（Tm-SC1模型）和与地面温度、高程、季节变化以及纬度有关的新Tm模型（Tm-SC2模型）。以2018年的探空数据为参考值,对Tm-SC1模型和Tm-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,Tm-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%;Tm-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%。Tm-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,Tm-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。 相似文献
9.
通过分析广西4个探空站资料，结合GGOS Atmosphere格网Tm数据，建立随高程增大的温度递减率模型。根据温度递减率模型分别采用反距离加权法、双线性插值法、新反距离加权法和新双线性插值法计算探空站Tm，通过分析插值误差建立广西非气象参数Tm模型，并与Bevis模型、中国东部模型、广西模型进行比较。结果表明，温度递减率模型的Tm插值精度相对其他3种模型有比较明显的提升，4种方法的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）在1~2 K之间；广西非气象参数Tm模型的插值精度得到进一步提高，百色站的MAE约为2 K，其余站点的MAE和RMSE均在1 K左右，能满足可降水量反演的精度要求。 相似文献
10.
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
11.
针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(Tm)和ZTD等参数的精度,并融合GNSS解算得到的ZTD(GNSS-ZTD)与GPT2w模型获取的气象参数,提高PWV反演精度。结果表明：1)近地面处的气压、温度和水汽压的bias分布在－3~4 mbar、－7~7 K和－9~2 mbar之间,精度较高;2)GPT2w模型获取的Tm在长三角地区适用性较好,年均bias和RMS分别为－1.21 K和6.89 K;3)基于GPT2w模型解算的ZTD的bias和RMS均值分别为1.4 cm和9.4 cm,精度明显低于基于实测气象数据获得的GNSS-ZTD;4)参数融合法计算的PWV与GNSS-PWV精度相当,该方法可用于无实测气象参数时实时获取PWV。 相似文献
12.
选用2012~2017年Kings Park 站探空资料,基于迭代最小二乘方法构建2种香港地区顾及高度改正的加权平均温度模型--Tm_hk1和Tm_hk2,并利用2018年探空资料对模型在香港地区的精度和适用性进行评估。结果表明,在香港地区,依赖测站温度的Tm_hk1模型具有较高的精度,年均偏差优于0.3 K,均方根误差优于1.8 K,与Bevis公式和GPT2w模型相比,Tm_hk1模型的精度分别提升35.4%和29.7%;而不依赖气象参数的Tm_hk2模型与GPT2w模型的精度相当,年均方根误差均优于2.5 K,Bevis公式的精度最差(RMS为2.7 K),且具有较大负偏差(bias为－1.8 K)。从季节性分析可知,Bevis公式、Tm_hk2 和GPT2w模型精度具有明显的季节性变化,总体为夏季精度较高(RMSE为1.3~2.2 K),冬季精度较低(RMSE为3.0~4.4 K);Tm_hk1模型在各季节均具有最高精度（RMSE为1.4~2.4 K）和适用性。 相似文献
13.
以中国区域89个探空站2017年资料为参考值,对ERA5和MERRA-2再分析资料积分计算的Tm的精度进行评估,并分析2种资料计算的Tm的bias和RMSE的时空变化特性。结果表明：1）以探空站资料为参考值,ERA5和MERRA-2再分析资料计算的Tm的年均bias分别为0.41 K和0.10 K,年均RMSE分别为1.26 K和1.34 K。2）2种资料计算的Tm的bias和RMSE具有相似的时空变化特性,时间上总体表现为夏季精度高、冬季精度稍低,但ERA5再分析资料计算的Tm的bias在全年均表现为正值,而MERRA-2再分析资料计算的Tm的bias在夏季表现为负值,其余时间表现为正值;在空间上,2种资料计算的Tm的bias和RMSE在高程上无明显变化特性,但在纬度上RMSE均表现出随纬度增加而逐渐变大的趋势,总体保持在2.5 K以内。 相似文献
14.
????GPS?????????????(PWV)??????????????????????????SA????????????????GPS???????????????????GPS????????????????????????θ???????????????ù??????????????????????????С??100 m???????????????????μ????????????Saastamoinen?????????????????????????????????IGS???BJFS??KUNM??LHAZ??TWTF??????????????????????????????????GPS PWV????????????????????RS PWV?????ж???????????????????????????θ???????????????????GPS PWV??RS PWV??????????????1~3 mm?????????????????????????????????GPS????PWV?? 相似文献
15.
利用无线电探空和地基水汽辐射计的观测数据,对中国沿海GPS观测网9个观测站反演的1 h间隔可降水量进行对比分析。与无线电探空结果相比,地基GPS反演可降水量的年相关系数在0.95以上,平均偏差自北向南呈逐渐增大的趋势。除西沙站外,其他站的年平均偏差在2 mm之内,均方差在3 mm之内,且平均偏差和均方差存在季节性变化。与地基水汽辐射计结果相比,地基GPS反演可降水量同样具有很好的正相关,同步观测期间两者相关系数为0.989,两者的平均偏差为1.84 mm,偏差的均方差为2.06 mm,且7～9月的月均方差较大。 相似文献
16.
利用中国西南地区19个探空站2011～2014年数据，通过积分法计算大气水汽转换系数K。采用2011～2013年的K值对Emardson模型进行精化，分别构建西南地区不顾及和顾及高程因子的K值模型Emardson-I和Emardson-H。利用2014年积分计算的K值检验这两种模型的预报精度，结果表明：1）相对于Emardson-I模型，Emardson-H模型表现出更高的K值预报精度和更好的适应性；2）在高海拔地区，Emardson-H模型预报精度明显优于Emardson-I模型，表明高程因子是影响高海拔地区K值计算的重要因素。将两种新模型用于拉萨站GPS大气水汽反演，Emardson-H模型表现出更优的反演精度，两种模型的反演精度均优于2 mm。 相似文献