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1.
本文采用中国沿海地区13个探空站2010~2014年实测地表温度Ts与平均温度Tm数据,利用傅里叶级数分析法精化中国沿海地区Tm模型,并将2015年探空站实测Tm数据与精化模型进行对比检验。结果表明,精化模型在Tm探测方面具有更高的计算精度,其计算大气可降水量的误差概率分布趋近于正态分布,具有较强的稳定性。  相似文献   
2.
基于GPS新型L5信号的地表雪深反演研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用GPS多路径反射信号测量地表雪深具有全天候和高时空分辨率的特点,因此其可作为一种代替气象站监测雪深的新手段。然而,先前大多数研究仅使用了GPS L1和L2C波段信噪比数据探测积雪深度。为验证新型的L5信号在雪深反演方面的优越性,本文阐述了GPS-R技术反演雪深的原理,利用Lomb-Scargle周期图法所处理的受积雪表层影响的信噪比数据计算了频谱振幅强度,通过获取频谱特征值与天线高度的关系求解雪深值,最后分别与L1反演结果和实测雪深数据进行了对比。试验结果表明:与现有的GPS-R测量雪深结果相比,利用新型的L5反射信号反演地表雪深的精度更佳;采用GPS-R技术探测雪深对把握测站区域内的雪深变化情况和淡水资源储量具有重要价值。  相似文献   
3.
加权平均温度(Tm)是将天顶湿延迟转换为大气可降水量的关键参数,针对青藏高原地区海拔高、地形起伏大、水汽高度分布复杂的特点,本文利用2010—2014年GGOS Atmosphere Tm格网数据和地表高程数据建立Tm垂直递减率函数,进而建立一种顾及Tm垂直递减率变化的适合青藏高原地区的新模型(QTm模型)。此外,利用2015年青藏高原地区14个探空站和GGOS Atmosphere Tm格网数据评估模型精度和适用性。试验结果表明,与GGOS Atmosphere Tm相比,QTm模型的年均Bias和RMSE分别为0.29和2.49 K,相对于GPT2w-1和GPT2w-5模型,RMSE分别提升了38.97%、67.06%;与探空数据相比,QTm模型的年均Bias和RMSE分别为0.16和2.90 K,相对于GPT2w-1和GPT2w-5模型分别提升了31.12%、39.46%。新模型的构建为青藏高原地区提供了可靠的Tm值,进而提供实时、高精度GNSS水汽信息。  相似文献   
4.
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5.
利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度Tm模型(BET模型)。以2018年探空站Tm数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。  相似文献   
6.
以测绘类教师为例,探讨在"双一流"建设背景下,研究构建教师专业发展绩效评价体系和模型。本文在坚持目标导向性、专业差异性、系统科学性、动态适应性等原则的基础上,通过因子分析法修正筛选,构建了测绘类教师专业发展的绩效评价体系,并运用层次分析法确定权重,最终形成评价模型,以期为测绘类教师专业发展的相关理论与实践提供经验借鉴。  相似文献   
7.
针对广西地区探空站稀少,难以获得精确的T_m问题,GGOS atmosphere提供了利用ECMWF的相关资料计算而得到的时间分辨率为6h(UTC 00:00:00,06:00:00,12:00:00,18:00:00)、空间分辨率为2.5°×2°的全球T_m格网数据可以在没有气象数据的情况下获得较高时空分辨率的T_m,该文利用GGOS atmosphere T_m格网数据对广西地区4个探空站插值T_m,并用无线电探空数据计算的T_m检验其精度;对误差进行分析后,选取最优小波基与尺度对其残差去噪,利用去噪后得到的曲线建立T_m的改正模型。实验结果表明,插值T_m经基于小波去噪的模型改正后,其RMSE为1.29K;Bevis模型的RMSE为10.71K;GPT2_1W模型的RMSE为3.56K;改正模型精度优于传统模型,可以达到地基GPS反演GNSS-PWV的精度要求。  相似文献   
8.
以亚洲地区46个IGS站2008-2011年实测的高精度天顶对流层延迟(ZTD)数据为参考值,通过对2008-2010年EGNOS模型计算ZTD的日均偏差进行频谱分析,建立了亚洲地区EGNOS模型的单站修正模型(SSIEGNOS),对EGNOS和SSIEGNOS模型在亚洲地区的精度和适用情况进行了评估,结果表明:(1)EGNOS模型偏差和RMS在时间分布上呈现明显的季节变化规律,而SSIEGNOS模型偏差和RMS变化较小且平稳;(2)在空间分布上,两种模型的偏差随着经纬度和高程的变化均无明显规律,但随着高程或者纬度的增加RMS总体上都有递减的趋势;(3)SSIEGNOS模型预测ZTD的精度相对于EGNOS模型有明显提高。  相似文献   
9.
对某地区连续运行参考站系统(CORS)的实测数据进行分析评价,得到内外符合精度之间的函数关系,正确反映了观测数据的质量及CORS在实际测量中的可用性。实验结果表明,该地区的CORS系统网内外精度分布均匀,可以提供cm级的实时定位服务。  相似文献   
10.
大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(GNSS)水汽监测的关键参数。针对中国区域地形起伏较大的特点,本文构建了顾及精细季节变化的Tm垂直递减率函数模型,在此基础上,利用2007—2014年的Global Geodetic Observing System(GGOS)atmosphere格网数据建立了中国区域的Tm格网新模型(简称为CTm模型)。以2015年GGOS格网数据和无线电探空资料为参考值,对CTm模型进行精度检验,并与常用的Bevis公式和GPT2w模型进行比较分析。结果表明:①以GGOS格网数据为参考值,CTm模型的年均偏差和均方根误差(RMS)分别为-0.52 K和3.28 K,相比于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度(RMS值)分别提高了27%和13%;②以探空数据为参考值,CTm模型的年均偏差和RMS误差分别为0.26 K和3.75 K,相对于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度分别提高了21%和16%,尤其在中国西部地区,CTm模型表现出更为显著的优势。此外,将CTm模型用于GNSS水汽计算,其引起的水汽计算RMS误差和相对误差分别为0.29 mm和1.36%。CTm模型不需要实测气象参数,因此,在中国区域的GNSS实时高精度水汽探测中具有重要的应用。  相似文献   
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