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1.
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
2.
利用香港卫星定位参考站网GNSS观测数据,提取强热带风暴"塔拉斯"与热带风暴"洛克"影响期间各测站天顶方向对流层延迟,反演香港区域大气可降水量;根据香港区域49个天文台气象站提供的实测降雨量数据,分析大气可降水量与实际降雨量的相关性,以及两次台风对香港区域水汽时空分布的不同影响。结果表明,大气可降水量在台风影响前期均上升,在大量降雨后回落,但在连续台风的间歇期间,仍高于台风来临前的水平;水汽累积是大量降雨的前提条件,当水汽累积量相近时,水汽累积时长与累积降雨量呈正相关;台风期间大气可降水量值超过65 mm的区域面积与台风等级相关,台风路径对局部水汽分布有一定的影响。 相似文献
3.
The Visible and Infrared Spin-Scan Radiometer(VISSR) onboard the Fengyun-2(FY-2) satellite can provide valuable thermal infrared observations to help create a precipitable water vapor(PWV) product with high spatial and temporal resolutions. The current FY-2/VISSR PWV product in operation is produced by using a traditional two-band physical split-window(PSW) method, which produces low quality results under dry atmospheric conditions. Based on the sensitivity characteristics of FY-2 F/VISSR water vapor channel and two split-window channels to atmospheric water vapor, this study developed a new, robust operational PWV retrieval algorithm for FY-2 F to improve the operational precision of the current PWV product. The algorithm uses a modified three-band PSW method, which adds a scale for the water vapor channel in the improved three-band PSW method. Integrated PWV products from the radiosonde data in 2016 are used here to validate the precision of the PWV retrieved by the modified three-band and traditional two-band PSW methods. The mean bias, root mean square error(RMSE), and correlation coefficient of the PWV retrieved by the modified three-band PSW method are 0.28 mm, 4.53 mm, and 0.969, respectively. The accuracy is much better than the PWV retrieved by the two-band method, whose mean bias, RMSE, and correlation coefficient are 12.67 mm, 29.35 mm, and 0.23. Especially, in mid-or high-latitude regions, the RMSE of the PWV is improved from 10 to 2 mm by changing the inversion in the two-band method to the modified three-band PSW method. Furthermore, the modified three-band PSW results show a better consistency with the radiosonde PWV at any zonal belt and season than the two-band PSW results. This new algorithm could significantly improve the quality of the current FY-2 F/VISSR PWV product, especially at sites where the actual PWV are lower than 15 mm. 相似文献
4.
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
5.
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6.
使用亚洲区域18个IGS测站和中国区域内16个探空站2016~2018年的数据,研究GPT3模型反演天顶对流层延迟（ZTD）和大气可降水量（PWV）的精度,并与其他GPT系列模型进行对比。结果表明,GPT3-1模型估计的ZTD的bias均值和最大值均最小,分别为1.34 mm和14.06 mm;GPT3模型整体精度略优于GPT2w模型,优于GPT2模型。探空站处GPT3模型反演的PWV的bias和RMSE均表现出较强的季节性特征;由GPT3模型反演的PWV的月均值可知,GPT3-1模型比GPT3-5模型具有更高的精度和稳定性。 相似文献
7.
COSMIC-2可提供连续大气数据源用于改进天气预报,有助于对极端天气进行监测预警。将中国大陆地区按照气候类型划分成5个区域,依托CMONOC站点PWV序列,开展COSMIC-2 PWV在中国大陆地区的精度分析。从站间距离和高程2个角度进行COSMIC-2掩星点与GNSS站点PWV匹配方案设计,分别针对中国大陆地区、不同气候类型和部分代表站点开展COSMIC-2精度评定。研究表明,高原山地、温带大陆、温带季风、亚热带季风和热带季风气候类型的RMSE分别为1.40 mm、1.49 mm、2.68 mm、3.11 mm和3.16 mm;内陆地区精度优于沿海地区。 相似文献
8.
应用GPS探测的可降水水汽资料Pwv对上海地区2002～2005年强对流的水汽变化特征进行了分析。分析表明：每30分钟一次的GPS/Pwv资料能直观地、及时地反映大气中水汽的时间变化和空间变化;GPS/Pwv资料随时间的演变特征与降水有较好的对应关系,不同的季节及不同的降水类型有着不同的分布特征;GPS/Pwv的散度资料可以反映大气中水汽的辐合、辐散分布情况。文章还给出了不同季节产生强对流天气的GPS/Pwv阈值,表明GPS/Pwv资料在强对流天气预报方面有一定的应用价值。 相似文献
9.
利用常规观测、NCEP FNL、葵花8号卫星、GNSS反演大气可降水量、智能网格实况产品等资料,分析2017年“海棠”台风造成辽宁西部朝阳地区和东南部岫岩县的极端暴雨成因。结果表明：辽宁西部和东南半岛均出现区域性的极端特大暴雨,岫岩县小时雨强更大,最大雨强达到113 mm·h-1,对流性降水特征明显。两个区域暴雨过程均受到热带、副热带、西风带系统共同作用,狭长型“海棠”台风沿着副热带高压西侧逐渐北上,并且与西风带短波槽相互作用,导致辽宁西部出现强降水,随后加强的涡旋系统后侧干冷空气与低空暖湿水汽输送带相互作用,导致岫岩县出现极端暴雨过程。热带台风“奥鹿”对副热带高压南落东退起到阻挡作用。两个区域均具有来自于南海的水汽通道,另外东南半岛也受到了“奥鹿”台风北侧水汽输送的影响。朝阳市和岫岩县大气可降水量值长时间接近65 mm和70 mm,异常指数最高达到3.0和2.5,表明此次暴雨水汽条件的极端性。辽宁西部降水期间动力不稳定更强,辐合层由地面伸展到500 hPa,而东南半岛降水期间上干下湿的水汽分布以及更强的冷暖空气交汇,有利于产生对流性降水。两个区域均受到多个中尺度云团的共同影响,朝阳地区初期降水由中γ尺度辐合线触发,后期台风在北上过程中与高空槽后部的干冷空气相互作用,形成的暖锋云系以及冷锋云系导致朝阳地区出现持续性强降水;加强的涡旋后部干空气侵入到暖湿水汽输送带中,配合岫岩县山区地面辐合线稳定不动,不断有积云触发并且直接影响岫岩县,导致岫岩县产生极端对流性暴雨。 相似文献
10.
基于地基GPS遥感的大连地区大气水汽总量变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
基于大连地区地基GPS综合观测网遥感反演了大气水汽总量（PWV）,分析了大连地区PWV空间变化、逐月变化和日变化特征以及PWV变化与降水的关系,并利用大连本站2005-2011年的探空资料拟合了大连地区地面温度和大气加权平均温度的关系。结果表明：大连本站的PWV与探空积分的水汽含量相关系数达到0.988,均方根误差为2.5 mm。大连地区PWV南北分布比较均匀;PWV最大的月份为7-8月,最大月平均值约40 mm,PWV最小的月份为1月,最小月平均值小于4 mm;大连地区PWV春季和冬季日变化幅度约0.5 mm,夏季和秋季日变化幅度约1.3 mm。夏季和秋季的PWV日变化呈单峰型,春季和冬季的PWV日变化呈多峰型; 在降水发生前8 h 大气水汽总量有明显增加过程,对降水的发生有指示作用。 相似文献