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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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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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对准实时地基GPS可降水量的解算方案与可靠性的探讨,围绕三个方面展开:准实时GPS对流层延迟解算的最佳方案的确定;GPS可降水量与无线电探空资料的比较;GPS可降水量与水汽辐射计数据的比较。为了实时应用于气象领域,准实时对流层延迟的最佳方案为快速预报星历松弛解。在快速预报星历松弛解GPS可降水量与无线电探空数据的比较中,两者的相关性为0.88,绝对值均值为5.4 mm。GPS可降水量与水汽辐射计资料比较得到两者差值的均方根为1.68 mm。最后得到了最佳的准实时地基GPS可降水量的解算方案和在气象领域可降水量的反演的可行性的结论。 相似文献
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《干旱气象》2020,(1)
利用柴达木盆地格尔木站2014年每日00:00和12:00 (世界时,下同) L波段探空数据计算得到的大气可降水量资料(P_(WV_RS))用来验证GPS数据反演的大气可降水量(P_(WV_GPS))精度。在此基础上,利用格尔木、德令哈两站P_(WV_GPS)资料,对该地区大气可降水量P_(WV)变化特征进行分析。结果表明:柴达木盆地P_(WV_RS)和P_(WV_GPS)逐日变化具有很好的一致性,P_(WV_GPS)略高于P_(WV_RS),两者相关系数在0. 9以上。夏秋季P_(WV_RS)和P_(WV_GPS)相关性明显好于冬春季,00:00的相关系数略高于12:00。00:00和12:00 P_(WV_GPS)均方根误分别为1. 8和2. 4 mm,平均相对误差分别为0. 2和0. 4,平均偏差分别为4. 2和4. 3 mm。柴达木盆地P_(WV_GPS)能够反映这一地区实际大气可降水量水平。柴达木盆地P_(WV_GPS)月变化呈单峰型分布,7月最大、12月最小。P_(WV_GPS)夏季最为丰富、秋季次之、冬季最小,呈南多北少的空间分布特征。柴达木盆地日均P_(WV_GPS)为0. 4～28. 0 mm,逐时P_(WV_GPS)为6. 9～7. 3 mm。 相似文献
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介绍了2005年11月在海南地区进行的一次地基GPS小网观测试验。试验目的是研究利用组网的GPS倾斜路径观测进行对流层水汽层析反演, 给出站点上空水汽的垂直廓线结构信息。概述了试验中GPS原始数据处理方法以及层析反演的方法。将GPS层析得到的水汽垂直廓线与海口站探空观测的水汽廓线进行了对比, 结果表明:二者一致性较好, 均方根误差在0.5g·m-3左右, 层析结果较好地反映出试验期间水汽减少、大气变干的过程。另外, 采用3种不同的先验信息方案测试分析了GPS层析的结果, 表明GPS观测量对水汽先验信息有明显的调整作用。并对GPS水汽层析中可能存在的问题进行了讨论。试验证明高时间分辨率的GPS观测有能力层析出GPS测站上空水汽的廓线信息。 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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利用2004—2007年SA34（北京大学）站的GPS观测数据,运用GAMIT软件解算反演了间隔30min的连续变化大气水汽总量（PW）。与北京南郊观测场得到的探空结果作比较,均方根误差（RMSE）在2~3mm之间。通过对大气水汽作月平均,得到每月的大气水汽总量口变化曲线,并初步分析了夏季水汽日变化与地面比湿、降水、地面气温以及地面风矢量的关系。结果表明:北京地区夏季7月大气水汽总量最小值出现在08:00（北京时）左右,8月大气水汽总量最小值出现在08:00到12:00左右（各年表现出一定的差异）,夏季大气水汽总量的最大值出现在01:00到03:00;7月和8月的日变化在夜间变化趋势有所不同;大气水汽总量最大值出现时刻与地面小时降水有一定相关性,且大气水汽总量的日变化明显受风矢量日变化的影响。通过对大气水汽总量的时间序列进行小波分析,得到1年大部分时间里,水汽变化存在大约12d的周期。采用前期的大气水汽总量平均值和短时大气水汽总量增量两个条件进行降水的判断,认为夏季降水的出现时刻与差值的高值区有比较好的对应。 相似文献
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大气可降水量在研究大气辐射和吸收,以及全球的热量输送,尤其是暴雨的预报预测等方面都发挥着重要作用。应用2015年章丘站GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量数据,比较了三者之间的偏差特征。结果表明：GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量变化趋势一致,但也存在明显的系统偏差,量值从大到小分别是GPS/MET、微波辐射计、L波段探空。三者之间的偏差在春夏秋冬四季的差值都较为稳定;GPS/MET比微波辐射计偏大4.5 mm左右,不会因为季节的改变而明显地增大或减小。但标准差最大是夏季,其次是秋季,冬季最小。由于12：00 UTC水汽含量大于00：00 UTC,造成3种探测手段反演的大气可降水量在12：00 UTC的标准差几乎总是大于00：00 UTC,而相对偏差小于等于00：00 UTC。 相似文献
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GMS-5卫星资料和常规地面资料反演大气可降水量 总被引：6，自引：1，他引：6
探讨用GMS-5卫星资料结合常规地面资料反演大气可降水量的可行性，建立由3个通道亮温和地面水汽压反演可降水量的经验公式，并分季节进行回归统计，得到不同季节的统计参数。用990组数据对所得到的经验公式进行检验，得探空测值与反演值比较的平均绝对误差为0．1903g／cm^2，均方根误差为0．2758g／cm^2，相关系数为0．97，具有较高的反演精度。 相似文献
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青藏高原探空大气水汽偏差及订正方法研究 总被引：4，自引：1，他引：3
水汽是大气的主要成分和降水的主要物质来源.青藏高原大气水汽分布对区域天气和气候有很大影响,为了探讨探空观测的大气水汽总量（R）资料的可靠性,本文以地基GPS遥感的大气水汽总量（G）为参照标准,对拉萨（1999~2010年）和那曲（2003年）的R进行对比分析和偏差（R-G）订正.结果表明:近10多年拉萨站R比G明显偏小,偏小程度随使用不同的探空仪而异.GZZ-2型机械探空仪和GTS-1型电子探空仪多年平均的PW偏差分别为-8.8%和-3.9%,随机误差分别为17.6%和13.6%.近10多年PW偏差变化呈减少趋势,这与探空仪性能改进有关.分析发现,青藏高原PW偏差具有明显季节变化和日变化特征,夏季比冬季明显,1200 UTC比0000 UTC明显.拉萨站GZZ-2型和GTS-1型探空仪在1200 UTC多年平均的PW偏差分别为-15.8%和-7.3%,在0000 UTC分别为-1.6%和-0.4%.那曲站GZZ-2型探空仪在1200 UTC和0000 UTC的PW偏差分别为-12.4%和-0.3%.分析还表明,太阳辐射加热与气温的日变化和季节变化是造成高原PW偏差日变化和季节变化的重要原因.据此,提出了高原PW偏差的订正方法,并以拉萨和那曲站为例进行PW偏差订正,订正后的PW系统偏差显著减少,随机误差也相应得到了改善. 相似文献
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青藏高原大气水汽探测误差及其成因 总被引：3，自引：1，他引：2
青藏高原大气水汽分布对区域天气气候有很大影响,其探测资料的可靠性备受关注。以地基全球定位系统(GPS)遥感的大气可降水量为对比参照,分析了1999—2008年拉萨和2003年那曲探空观测大气可降水量的误差及其原因。结果表明,近10年拉萨站探空观测的可降水量比GPS遥感的可降水量明显偏小,偏小程度随使用不同的探空仪而异。GZZ-2型机械探空仪和GTS-1型电子探空仪多年平均的大气可降水量相对偏差分别为8.8%和4.4%,随机误差分别为19.8%和13.3%。近10年大气可降水量探测偏差具有减少的趋势,从12.7%减少至2.4%,主要是由探空仪性能改进所致。分析发现青藏高原大气可降水量探测偏差具有明显的日变化,12时(世界时)比00时大。拉萨站GZZ-2型和GTS-1型探空仪在12时多年平均的大气可降水量探测偏差分别为15.8%和8.3%,00时分别为1.6%和0.5%。那曲站GZZ-2型探空仪在12和00时的大气可降水量探测偏差分别为12.4%和0.3%。大气可降水量探测偏差还具有季节变化,夏季大,冬季小。对大气可降水量探测偏差日变化和季节变化的成因分析表明,12时气温比00时气温高以及夏季比冬季气温高是造成大气可降水量探测偏差日变化和季节变化的重要原因。 相似文献
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利用GPS和云图资料监测北京地区中小尺度降水的研究 总被引：17，自引：8，他引：9
地基GPS遥感大气总水汽量提供了高时间分辨率的水汽资料,为分析预报中小尺度系统的变化创造了条件。本文利用北京GPS／VAPOR试验反演了北京2000年6～8月的大气总水汽量(又称大气可降水量或积分水汽),分析了北京夏季大气总水汽量的分布特征;结合气象和云图资料,对7月3～5日的一次暴雨过程进行了分析,结果表明：GPS大气总水汽量和云的发展及维持是强降水产生的条件,降水量的大小与大气可降水量的增加幅度、维持时间和水平有关,面上的大气可降水量的变化和红外云图资料显示的中小尺度系统的变化是一致的。面上大气可降水量的移动与测站降水关系密切,当测站大气可降水量迅速增加,并且面上分布的大气可降水量也同样向测站扩展时,台站的降水也迅速增加。GPS大气可降水量可作为台站短期降水预报的一个指标。 相似文献
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青藏高原大气可降水量单站观测对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探讨青藏高原大气可降水量观测资料的可靠性,对2015年6-9月西藏申扎、改则和那曲3站地基GNSS遥感的大气可降水量、同址探空观测的大气可降水量、风云三号可见光红外扫描辐射计反演的晴空大气可降水量、MODIS大气可降水量和NCEP可降水量进行对比分析。结果表明:探空可降水量和地基GNSS可降水量的偏差较小,均低于2.5 mm。风云三号可降水量明显偏低,与其他观测结果的偏差超过6 mm。全自动探空可降水量离散程度较L波段探空大,均方根误差超过4 mm。 相似文献
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1998年5~6月的“海峡两岸及邻近地区暴雨试验”(HUAMEX) 期间, 同时进行了小规模的地基GPS长时间连续估测大气水汽总量的外场试验。试验中应用探空和地面降水资料与GPS反演结果进行了比较分析。地基GPS反演的大气水汽总量与探空得到的大气水汽总量, 两者随时间演变的趋势一致, 两者估算的水汽总量平均偏低6.5 mm, 两者偏差的均方差为4.3 mm。GPS反演的大气水汽总量随时间明显的呈周期性变化, 平均周期为7.2天。从GPS反演的大气水汽总量随时间演变图上可以清楚地看出水汽的积累与释放过程, 并与地面降水存在一定的对应关系, 地面降水大多发生在GPS反演的水汽总量处于相对高值且变化率较大的时候。 相似文献
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Houaria NAMAOUI Salem KAHLOUCHE Ahmed Hafid BELBACHIR Roeland Van MALDEREN Hugues BRENOT Eric POTTIAUX 《大气科学进展》2017,34(5):623-634
Remote sensing of atmospheric water vapor using global positioning system(GPS) data has become an effective tool in meteorology,weather forecasting and climate research. This paper presents the estimation of precipitable water(PW)from GPS observations and meteorological data in Algeria,over three stations located at Algiers,Bechar and Tamanrasset.The objective of this study is to analyze the sensitivity of the GPS PW estimates for the three sites to the weighted mean temperature(T_m),obtained separately from two types of T_m–T_s regression [one general,and one developed specifically for Algeria(T_s stands for surface temperature)],and calculated directly from ERA-Interim data. The results show that the differences in T_m are of the order of 18 K,producing differences of 2.01 mm in the final evaluation of PW. A good agreement is found between GPS-PW and PW calculated from radiosondes,with a small mean difference with Vaisala radiosondes.A comparison between GPS and ERA-Interim shows a large difference(4 mm) in the highlands region. This difference is possibly due to the topography. These first results are encouraging,in particular for meteorological applications in this region,with good hope to extend our dataset analysis to a more complete,nationwide coverage over Algeria. 相似文献
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利用建立在长江三角洲地区GPS观测网中13个站点的资料对2002年6月27~28日影响长江三角洲地区的降水过程进行了MM5背景误差调节和可降水量资料的三维变分同化试验。试验结果表明:背景误差对三维变分同化的效果起着关键作用,模式变量(u,v,T,p和q)误差的水平尺度与NMC方法的平均时间长度有直接的关系。利用NMC方法重新构建的背景误差更接近实际的背景误差。三维变分技术能有效地同化GPS可降水量资料。GPS可降水量资料的同化使用不仅能调整模式初始湿度场,而且也能相应地调整模式初始气压场、温度场和风场。GPS可降水量资料的同化有利于减小模式初始场对可降水量的分析误差,并且有利于减小模式积分初期(3~6 h)可降水量的预报误差。与没有进行GPS可降水量同化相比,通过GPS可降水量资料的三维变分同化,使MM5模式6 h和24 h累计降水能力得到提高,改善了MM5模式降水预报性能。总体上,GPS可降水量资料的变分同化有利于模式降水预报能力的提高。 相似文献
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利用江西省54个地基GPS站的逐时GPS PW、降雨资料和NCEP 1°×1°的fnl分析资料,综合分析了2012年5月12日江西中北部地区的大暴雨过程。结果表明,所有地基GPS站的降雨都出现在GPS可降水量(PW)持续增长4—21 h后,其中72.2%的测站的降雨出现在GPS PW持续增长4—12 h后,降雨都结束于GPSPW明显减小至某一稳定值(55 mm左右)时。降雨出现时GPS PW均大于某一值(阈值),且不同GPS站的阈值不相同,阈值会随海拔高度的增大而减小,特别是海拔高度大于200 m后,阈值随海拔高度的增加而减小的趋势更加明显。GPS PW的迅速增长是由低层(850 hPa)暖湿西南风急流加强东移至江西地区造成的。GPS PW的明显减小,是由于之前的强降雨消耗了空气的水汽所致。 相似文献