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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
 水汽尽管在大气中的含量很少, 但是其在大气中的变化却十分剧烈。其空间分布极不均匀,时间变化也极其迅速。它不仅是天气、气候变化的主要驱动力,也是灾害性天气形成和演变中的重要因子。鉴于水汽信息在数值模式、气候监测、人工影响天气、空中水资源开发等一系列业务领域中的重要性,建立局地或者区域的GPS监测系统已成为目前迫切需要解决的问题。GPS水汽监测系统由数据服务器、解算服务器及应用服务器3部分组成。首先,其通过数据服务器接收来自GPS卫星所发射的信号,生成相应解算软件所能识别的RENEX格式文件,以及获取自动气象站所测得的温、压、湿等相关气象数据,并将得到的数据保存并传送出去;然后,编写相关解算程序使得解算服务器能定时解算大气延迟量,进而反演出可降水量PWV;最后,利用应用服务器完成与气象应用相关产品的生成和服务任务,从而实现该系统的一体化功能。该系统能定制半小时 一次的解算任务,能较准确反映该时段该区域水汽快速变化的特性。建设该系统的最终目的是希望它能填补GPS反演水汽技术在四川乃至西南地区应用的空白,增强气象部门对中小尺度灾害性天气的预报监测能力,并促进许多与之相关的气象业务化工作的开展。  相似文献   

2.
通过使用数据处理软件GAMIT软件对青海省某地区CORS站数据进行解算,并对解算结果进行了时间间隔为2小时的大气可降水量反演,与当地气象实测数据进行比对,从比对情况来看两者降水趋势基本吻合。为今后CORS站在气象监测、预报、水汽含量分析方面有一定的帮助。  相似文献   

3.
为了提高短期和中小尺度灾害性天气可降水汽预报的准确性和实时性,利用西安地基GPS数据和MODIS遥感影像,采用NMF、GMF和VMF1映射函数设计了4种获取天顶干延迟初始值的方案,探讨了映射函数对计算天顶总延迟的影响。结果表明:在卫星高度角为10 时,VMF1映射函数反演效果和精度最佳,GMF映射函数次之,NMF映射函数最弱,而在卫星高度角为15 时,上述3种映射函数效果相当。最后,结合综合水汽含量与可降水汽的关系,通过计算地基GPS和MODIS遥感影像综合水汽含量,得到了地基GPS和MODIS遥感影像可降水汽(PPWV-GPS,PPWV-MODIS),并拟合了二者之间的线性关系,结果为PPWV-MODIS=1.421 7PPWV-GPS-2.143,相关系数为0.952 1。  相似文献   

4.
利用北京市GPS连续观测资料结合气象资料开展GPS水汽与气象要素的相关性分析。首先使用GAMIT软件解算2009-06-01~2012-04-30的北京GPS连续观测网观测数据并结合气压数据获得测站水汽序列;然后用小波变换方法对GPS水汽、温度和气压数据进行分解与重构,并对重构后的数据进行相关性分析。GPS水汽序列的变化趋势与温度呈显著正相关,与气压呈显著负相关。水汽和气压存在年周期和半年周期变化,两者存在显著负相关特性;温度有年周期变化,水汽和温度在d13重构结果的相关性最好,存在显著正相关特性。  相似文献   

5.
介绍了地基GPS探测大气可降水量在国内外的发展、灾害性天气监测分析预报、中尺度数值预报模式初始场、全球气候变化的监测和分析、人工影响天气作业、三维水汽场层析分析以及GPS探测水汽在气象领域中应用的现状.  相似文献   

6.
绝大多数地基GPS站观测时未进行测站上空气象观测,导致无法获得精确的大气加权平均温度(GTm),限制了地基GPS遥感水汽的应用。基于此,本文分析了利用GGOS Atmosphere Tm格网数据获取新疆地区加权平均温度(Tm)的方法。利用无线电探空资料评估由GGOS Atmosphere加权平均温度格网数据计算得到的GTm的精度,通过考虑季节和地理变化的精化模型对GTm进行改正。结果表明,利用平均值插值方法得到的GTm经过精化模型改正后,可以满足新疆地区地基GPS精密遥感水汽的要求。  相似文献   

7.
研究东日本地震、汶川地震和玉树地震震中及其附近区域在地震前后的水汽时间序列变化。首先分析震中MODIS水汽序列和震中附近探空站点水汽序列在地震前后的变化;然后基于GNSS ZTD与水汽之间的高相关性,以GNSS ZTD代替GNSS水汽,讨论震源区周围IGS站点的ZTD序列变化。研究发现,震后震中及其附近区域水汽值变化出现异常,且距离越近所受影响越大;水汽不断聚积,达到峰值后发生降水。  相似文献   

8.
GPS监测水汽与水汽辐射计数据的对比研究   总被引:10,自引:6,他引:4  
针对水汽辐射计观测数据和并址的GPS观测数据,用GAMIT软件求解了台站的天顶总延迟和湿项延迟。运用湿项延迟与水汽含量之间的转换关系,对GPS监测的大气可降水量与水汽辐射计观测的水汽含量进行了对比研究,得出结果:由GAMIT解算出的水汽含量与WVR观测值的差值平均值为0.02mm,均方差为0.02mm,由气象文件求出的水汽含量与WVR观测值的差值平均值为0.03mm,均方差为0.02mm。表明用地面GPS监测大气水汽含量是完全可行的。  相似文献   

9.
利用GPS遥感的可降水量、气象数据、探空数据及降雪资料,分析中国北极黄河站区的可降水量特征,得出可降水量与地面水汽压的转换模型;分析可降水量、露点温度差、水汽压在强降雪天气中的变化特征,研究强降雪天气过程中的探空层结构,有助于利用GPS可降水量预报雨雪天气。  相似文献   

10.
利用山东区域及邻近探空站,分析GPT2模型估算气象参数(气温和气压)的精度,并将GPT2模型应用于SDCORS反演可降水汽中,分析评估其精度。研究表明,GPT2模型估算气温和气压的偏差均值分别为-1.61 ℃和0.53 Pa,标准差均值分别为2.84 ℃和4.42 Pa,均方根误差均值分别为3.27 ℃和4.49 Pa;GPT2模型估算的气象参数解算的SDCORS/PWV的偏差均值为1.22 mm,标准差均值为3.05 mm,均方根误差均值为3.46 mm,较GPT模型精度高,可靠性强。对于未配备气象传感器的CORS站,基于GPT2模型估算气温和气压,有助于利用区域CORS反演可降水汽,有效实现对大气可降水量的监测与预报。  相似文献   

11.
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12.
基于中国区域5个IGS跟踪站的实测GPS数据,利用Bernese 4.2软件反演了部分典型测站上空的可降水量,并分析了该降水量变化与降雨之间的关系,探讨了将GPS应用于气象预报的可行性.  相似文献   

13.
用GPS资料揭示现今中国大陆构造运动   总被引:14,自引:12,他引:2  
利用GIPSY软件计算分析了1999年、2001年以及2004年中国地壳运动观测网络1000多个台站的GPS数据(包括区域网、基本网和基准网数据)。得到了中国大陆地壳运动速度场(其中绝大多数测站速度分量的估值精度优于2mm/a,基准站精度较高。优于1.5mm/a)。同时结合蒙古、缅甸、印度、尼泊尔和喜马拉雅等周边地区多年的GPS观测资料。采用连续介质假设条件下的数值模拟方法,得到了中国大陆的整体水平位移速度,模拟结果还显示出中国大陆构造运动的分区特征,揭示了现阶段青藏高原向东挤出运动及其内部变形在调节印度-欧亚板块汇聚中发挥的主导作用。  相似文献   

14.
�й���½�ֽ�ؿ��˶��ٶȳ�   总被引:2,自引:0,他引:2  
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15.
针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4 a GPS/PWV时间序列的特征提取问题,提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解(PEEMD)与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先,在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析,建立GPS/PWV时间序列特征提取模型;然后,将所提出的方法应用于TNML测站4 a的GPS/PWV长时间序列和7 d的GPS/PWV短时间序列分析中,并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明,该特征提取方法能准确有效地提取出 GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量,滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致,且提取的特征分量与原始信号更加吻合。  相似文献   

16.
GPS揭示的现今地壳运动与地震前兆特征   总被引:10,自引:8,他引:2  
利用“中国地壳运动观测网络”产出的GPS观测资料,采用球坐标系下非连续变形算法对资源进行计算,以此为基础,对我国大陆地块及其边界带运动与形变进行了分析。对GPS基准站的连续观测序列采用小波变换进行分解变换,分析了部分震例,探讨了从GPS连续观测序列提取地震前兆的方法。初步取得两点认识:(1)7级以上的大地震主要发生在走滑运动量大的活动边界,且与高应变率地块有关,这可以作为地震中长期预测判据;(2)GPS基准站连续观测序列中的低频段,地震前6个月或稍长时段有一定的前兆异常出现,这可以作为地震中短期预测判据。  相似文献   

17.
基于2015~2017年台湾地区“苏迪罗”、“鲇鱼”、“海棠”等3次台风事件,利用地基GPS数据反演得到大气可降雨量(PWV),初步分析台风期间PWV与降雨量的关系,并利用交叉小波和小波相干进一步分析PWV与降雨量的时空变化规律。结果表明,台风发生期间,PWV总体呈先上升后下降的趋势,波动性剧烈;降雨发生时,PWV一定发生剧烈变化;在研究时域内,PWV与降雨量存在很强的正相关关系,相关系数达到0.7,PWV超前降雨量变化,PWV变化后的0~3 h发生强降雨。研究PWV与降雨量的时空变化特征可为短时降雨预报提供参考。  相似文献   

18.
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19.
以2014-01~03的河北省GPS和PM2.5观测数据为例,利用小波变换方法开展GPS水汽和PM2.5浓度的相关性分析。结果表明,低频系数重构的GPS水汽与PM2.5浓度序列较好地反映了两者之间的正相关特性;D7高频信号(128~256 h)及D7与D6高频信号(64~256 h)重构的GPS水汽与PM2.5浓度的相关性较原始序列的相关性有较大提高;对于持续7 d的重度雾霾过程,由第7层和第6层高频系数重构的GPS水汽序列与PM2.5浓度序列的相关性达到0.890;不同时刻水汽变化对PM2.5浓度观测的影响,在水汽变化波动较大时段,水汽与PM2.5浓度的相关性为正;对于水汽变化波动较小时段,由于水汽与PM2.5浓度峰值时刻的差异,水汽与PM2.5浓度序列的相关性则不明显。  相似文献   

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