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水汽在全球水文和气候变化上扮演着非常重要的角色。选取了中国台湾GPS水汽时间序列作为算例数据,分析了水汽与地理环境的对应关系,得到中国台湾地区的大气水汽分布主要受纬度,地形特征和气候条件控制的结论。利用经验模态分解（EMD）和小波分解（WD）联合算法将中国台湾GPS站水汽的长时间序列和短时间序列进行分解,探测出每个GPS站都存在周年、半周年、天、半天的周期振荡,再结合地理、气候因素分析周期振荡产生的物理原因,得出结论:年周期的水汽振荡主要是由于在中国台湾特殊地形条件下年季风周期变化引起的;半周年的振荡主要是由于夏季风与冬季风对中国台湾地区的交替控制所导致的;而导致水汽日变化的原因则是海陆风环流、海陆风-山谷风叠加环流;天顶可降水量（PWV）半日振荡的振幅较小,则主要是因为受到了太阳辐射加热引起的局地热对流的影响所导致。 相似文献
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ECMWF可提供大范围格网点上垂向维的水汽密度、温度、偏压等剖线数据,能反演获得大范围的气象要素及水汽值。GPS可反演获得单个点的水汽值,精度及时间分辨率都极高。本文综合两种反演方法的优点,研究台湾地区一次典型的锋面降雨,对降雨前后各气象要素的变化特征进行详细分析。结果表明,利用ECMWF的反演结果可判断在一定时间段内是否有降水的动力学条件;根据GPS反演水汽结果可以在更高的时间分辨率上对降水时间有指导作用。 相似文献
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利用GPS水汽反演技术和GPS-IR技术进行降水分析及降水判定研究。首先,考虑到降水发生前后大气水汽含量、地面反射特性、GPS对流层延迟、信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)振幅(A)会发生变化,分析GPS-PWV和SNR-A与降水的相关性,并联合两者进行降水判定。结果表明,降水量与GPS-PWV正相关,与SNR-A负相关;加入SNR-A数据可提高降水判定的预报率和正确率。基于SNR-A序列的波谷和GPS-PWV序列的波峰进行降水判定,判定降水的预报率约为70%~82%,正确率约为50%~60%。 相似文献
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随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite Systems,GNSS)的发展,曾经被认为是误差源的多路径效应,已经被证实可以用来监测水位、雪深、植被指数、土壤湿度等反射面参数,其中的地基分支逐步发展为GNSS干涉遥感(GNSS-interferometry refl ectometry,GNSS-IR)技术.为了扩展GNSS-IR技术的监测对象和应用范围,本文提出了一套地基GNSS-IR风速反演的原理及方法.首先,本文基于信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)振荡原理、散射模型原理、波浪谱原理,从理论上证明了SNR截止高度角参数与风速之间存在一一对应的数学关系,并仿真得到了具体的数学关系.然后,本文使用小波分析方法从实测SNR序列中获取SNR截止高度角,并将同一GPS卫星、每天同一时间内SNR序列的截止高度角进行基准统一,获得截止高度角变化量;根据该变化量反演风速.算例选取香港HKQT站在"山竹"和"天鸽"台风前后时间的数据进行分析,结果发现:GPS L5信号的截止高度角变化量与实测风速数据对应关系良好,相关性达到70％ ～85％;截止高度角变化量可以刻画风速从低风速逐步抬升至高风速的变化情况;同一站点截止高度角变化量与风速之间存在特定的数学关系;相关结论证实了利用SNR可以估计风速变化.最后,本文讨论了GNSS-IR风速反演技术中下一步的研究方向,以期推进该技术的实际应用进程. 相似文献
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潮位监测对于保障沿海安全、海洋监测与分析非常重要。随着GNSS的发展,一种GNSS干涉遥感(GNSS-IR)的技术被证明可以进行潮位监测。该方法通过反演反射表面与天线之间的垂直距离(RH)来估算潮位。在GNSS-IR潮位反演中,有一项重要的误差源需要进行改正——潮位起伏引起的高度变化误差。现有的误差改正方法并不能正确计算RH变化速率,从而不能完全改正该误差。因此,提出了一种顾及潮波特性的GNSS-IR融合方法,基于潮波系数,预测窗口内观测时间的RH变化速率,将该值纳入GNSS-IR融合方程中,实现对高度变化误差更好地改正。本文利用3个国际GNSS站点进行试验,与实测潮位序列对比分析,发现顾及潮波特性后,GNSS-IR融合方法精度提高约1.2 cm;提出的顾及潮波特性的GNSS-IR融合反演算法较传统经典方法,精度提升20%～70%。结果表明,该方法通过潮汐分析,预测不同时刻的RH变化速率,从而实现对窗口内RH变化速率的修正,更好地改正高度变化误差。 相似文献
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王笑蕾何秀凤宋敏峰陈殊牛紫瑾 《测绘学报》2022,(11):2328-2338
准确的水位监测对于水资源调控、水灾监控及气候气象研究十分重要。近年来,随着全球导航卫星系统的不断发展,一种GNSS干涉遥感水位反演技术被提出。目前,GNSS-IR水位反演中主要有3类误差:高度变化误差、高度角弯曲误差和对流层延迟误差,相关的改正方法也被陆续提出。本文研究了4个GNSS跟踪站(HKQT、SW50、SW51和SW52)的多模多频反演结果,发现除了已经发现的3类误差外,还存在一种明显的频间偏差。现有研究对于GNSS-IR频间偏差的研究很少,尚未达成将其归为GNSS-IR误差源的共识。为了进一步挖掘频间偏差的特性、加深对该误差的认识,本文计算了不同信号的有效高度(reflector height,RH),发现不同频率信号的RH反演值间存在差距;将该差距与波长进行对比分析,发现该差距与信号波长存在显著的线性关系(相关系数>95%)。该偏差量级在分米级,表现出了明显的频间偏差系统特性。针对发现的频间偏差及其相关特性,本文提出了相关的误差改正方法,结果表明:顾及频间偏差的改正结果比未顾及频间偏差的反演结果的均方根误差高1.5~12 cm。同时,改正后的融合反演值的精度较未改正的独立信号的反演值提高了30%~80%;精度的提高得益于多模多频信号提供的大量冗余数据以及对各类误差(包括系统误差、粗差和随机误差)的正确处理。 相似文献
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