青岛地区CORS反演水汽中大气加权平均温度模型的建立

作为区域连续运行参考系统(CORS)反演大气可降水量的关键参数——大气加权平均温度,时空特性明显。为了提高区域CORS反演大气可降水量的精度和可靠性,利用青岛探空站2009-2011年3年的探空数据,分析得到地表温度Ts与加权平均温度Tm的相关系数R为0.877 6,为强线性相关;采用回归分析建立了青岛地区加权平均温度模型;利用该模型计算青岛地区2012年加权平均温度,与由探空数据计算的加权平均温度的平均偏差、标准差和均方根误差分别为0.307 K、3.359 K和3.384 K;将该模型应用在青岛CORS反演大气可降水量的计算中,与临近探空站计算的大气可降水汽相比,平均偏差、标准差和均方根误差分别为0.70 mm、3.48 mm和3.53 mm.研究表明,应用区域探空数据建立加权平均温度模型具有可行性,并可以在一定程度上提高区域CORS反演大气可降水量的精度和可靠性。      

北京地区地基GPS加权平均温度计算本地化模型研究

利用中国区域内93个无线电探空站2005-2010年的探空数据,分析加权平均温度的特征,并分析Bevis公式在中国的适用性。同时利用北京站2005-2010年的无线电探空数据进行北京地区加权平均温度模型的本地化研究,并利用模型进行北京地区2011年加权平均温度的计算,其结果与实际加权平均温度的差值平均值为2.16K,均方根误差为4.78,同时将利用模型生成的可降水汽量与利用探空数据获得的可降水汽量进行对比,差值平均值为-1.42K,均方根误差为2.87。实验证实北京地区本地化模型的精度较高,实用性较强。     

加权平均温度模型对GPS水汽反演的影响北大核心CSCD

针对加权平均温度(Tm)模型对GPS水汽反演精度影响的问题,该文基于无线电探空资料,利用线性回归分析方法建立湖南地区Tm模型,以此模型反演GPS可降水量。通过与无线电探空资料对比,分析Tm本地化对GPS水汽反演精度的影响。对2016年4月至12月临近长沙、怀化和郴州的GPS可降水量进行反演,结果表明:较Bevis Tm模型,采用本地化的Tm模型反演得到的GPS可降水量精度更高,和无线电探空测得可降水量对比,平均偏差分别降低了25.68%、36.87%和13.70%,均方根误差分别降低了1.40%、1.93%和1.36%。     

顾及周期性误差修正的加权平均温度模型构建

针对目前多数大气加权平均温度(Tm)模型没有考虑季节性影响这一问题,该文首先利用IGRA 2005—2010年全球探空数据,分别建立了各探空站点与地表温度有关的线性Tm模型、与地表水汽压有关的指数Tm模型以及与地表温度和水汽压均有关的混合Tm模型。然后以探空站积分Tm值为参考,对上述3类模型的误差时间序列进行了分析,发现这3种模型均存在周期性误差,并在此基础上构建了考虑周期性误差修正的3类Tm新模型。利用2011—2014年全球探空数据对3类新模型进行精度验证,结果表明:3类Tm新模型的精度相比于原模型均有所提升,模型的周期性误差影响基本得以消除,且3类Tm新模型的精度基本一致。     

大气加权平均温度建模及其在GPS／PWV中的应用

大气加权平均温度的准确获取对高精度的GPS水汽反演至关重要。文中基于线性回归理论,在分析加权平均温度与地面温度间相关性的基础上,采用一元线性拟合的方法,建立大气加权平均温度经验模型。最后,采用香港地区2006-2015年无线电探空资料对经验模型进行验证。实验结果表明,文中模型计算加权平均温度的整体均方根误差为2.356 K,较Bevis模型精度提高了41.94％,且季节变化对加权平均温度计算的影响并不明显;对于GPS水汽反演,采用本文经验模型反演水汽的均方根误差为1.807 mm,平均偏差为1.362 mm,能够满足GPS可降水量反演的精度,且优于Bevis模型。      

香港地区大气加权平均温度建模与研究

在地基GPS水汽反演过程中,针对因大气加权平均温度的精度而影响大气可降水量计算结果精度的问题,文中采用回归分析方法对香港地区2006-2016年的探空数据进行研究,构建适用于香港地区的单因子以及多因子两种大气加权平均温度计算模型．并使用两种模型分别预测2017年加权平均温度,与多种经验公式结果以及真值进行对比,单因子和多因子模型与真值的偏差在－5 ～5 K范围内分别占比80.72％和85.26％,明显优于其他经验公式;且按季节分别建模对大气加权平均温度计算结果的精度并没有明显提高,但按昼夜分别建模能够使计算结果的精度得到明显的提高．因此为了能够使水汽反演计算时的精度得到提升,应当使用当地多年的探空气象资料构建适用于当地的加权平均温度计算模型,对于提高GPS反演大气水汽总量的精度具有重要意义.      

甘肃省加权平均温度时空分布特征分析与模型建立

加权平均温度是大气可降水量研究过程中的一个重要参数,直接影响着大气可降水量反演的精度。针对适合于甘肃地区的加权平均温度模型较少且已有模型精度较低的情况,文章主要利用甘肃地区7个探空站2013-2017年的数据,统计分析了甘肃地区加权平均温度时空分布特征,依据最小二乘原理建立了本地化分区、分季、分月模型,并结合已有模型对其精度进行了验证。结果表明,甘肃地区加权平均温度具有明显的时空分布特征,建立分区、分季、分月模型是非常有必要的,且分区、分季、分月模型精度均优于已有模型,具有重要的实际应用价值。      

区域大气加权平均温度模型确定及其应用

大气加权平均温度Tm是决定GPS水汽反演精度的关键参数,不同地区的Tm具有区域性差异.本文基于河南省Nanyang探空站2015—2018年的气象数据,建立了适用于河南亚热带季风气候地区的单因子和多因子的大气加权平均温度Tm模型,同时按照四季划分构建了季节模型,并对比经验模型分析其精度.结果表明,新建立的加权平均温度模...     

加权平均温度模型对GPS水汽反演的影响

针对加权平均温度(Tm)模型对GPS水汽反演精度影响的问题,该文基于无线电探空资料,利用线性回归分析方法建立湖南地区Tm模型,以此模型反演GPS可降水量。通过与无线电探空资料对比,分析Tm本地化对GPS水汽反演精度的影响。对2016年4月至12月临近长沙、怀化和郴州的GPS可降水量进行反演,结果表明:较Bevis Tm模型,采用本地化的Tm模型反演得到的GPS可降水量精度更高,和无线电探空测得可降水量对比,平均偏差分别降低了25.68%、36.87%和13.70%,均方根误差分别降低了1.40%、1.93%和1.36%。     

地基GPS水汽反演中区域大气加权平均温度模型

利用地基GPS反演可降水量,需要准确求得水汽转换参数。为了提高区域GPS大气水汽反演的精度,分析了大气加权平均温度的时空特性及其与地面温度之间的函数关系;利用江苏地区2003—2011年的气象探空数据建立了适用于江苏地区的局地大气加权平均温度计算模型。比较江苏模型、Bevis模型和李建国模型求得的大气加权平均温度值,江苏模型的精度较Bevis模型和李建国模型分别提高33.14%和9.28%。由江苏模型得到的可降水量内符合精度约为11.12 mm,较GAMIT软件结果精度提高约7.91%。     

GNSS气象学中关键参数的建模

地基GNSS气象学是GNSS技术的一种新应用,其基本原理是利用GNSS信号穿过对流层时产生的湿分量延迟反演可降水量,而湿分量延迟和可降水量之间的转换参数是一个关于大气加权平均温度的函数,因此准确的求取大气加权平均温度是GNSS气象学中的关键。以徐州地区为例,利用探空数据建立加权平均温度模型,并与其他几种模型进行比较,结果表明本地化模型精度更高,更适合本地的水汽反演。     

区域大气加权平均温度模型构建与适用性分析

加权平均温度作为GNSS水汽反演的重要参数,直接影响大气可降水量的反演精度,而建立区域化加权平均温度模型有助于提高水汽反演精度。利用香港探空站2012-2015年数据资料,在分析加权平均温度与地面气象要素关系的基础上,运用最小二乘原理探究最优回归方程系数,回归建立了区域加权平均温度的单因素模型和多因素模型。结果表明:多因素模型精度高于单因素模型,但并不显著,Bevis经验公式应用于香港区域时不满足精度要求;对模型精度和适用性进行了分析比较,表明文中建立的模型精度较高,能更好满足水汽遥感高精度的要求。      

区域延迟模型在CORS站反演水汽中的应用

系统地论述了利用CORS系统观测数据反演大气水汽含量的基本原理和方法,分析其反演大气水汽含量过程。基于探空资料建立了广西区域干延迟的延迟模型和加权平均温度模型,利用广西地区CORS站及国内IGS站的观测数据进行解算得出天顶方向对流层延迟量。经过比较区域模型与经验模型得出区域模型具有可用性,且反演出的大气水汽含量与探空水汽含量精度相当,从而验证了区域模型具有可靠性。     

中国低纬度地区水汽转换系数分析研究

大气水汽转换系数K是利用对流层天顶湿延迟反演大气可降水量的关键参数,而大气水汽转换系数K的精度又要取决于加权平均温度Tm的精度。据此,利用中国低纬度地区8个探空站的相关数据,在Bevis公式的基础上加入了测站纬度和测站高程的影响因素,建立了一种与测站地面温度、测站纬度和测站高程有关的新的加权平均温度Tm模型,相比于Bevis模型,其在中国低纬度地区的精度提高了约29.7%,更适用于中国低纬度地区加权平均温度Tm的计算。     

利用加权平均温度研究探讨GPS大气水汽探测方法

本文基于探空数据,以广东省GPS气象监测网建设项目为基础,研究加权平均温度本地化问题,建立了广东省加权平均温度本地化模型并得出广东地区的加权平均温度本地化模型,确立了模型的相关系数。本文的研究成果已经在广东省GPS气象监测网数据处理中得到应用。     

基于无线电探空的武汉大气加权平均温度模型研究

以武汉地区为例,本文推导无线电探空推导的大气加权平均温度模型并对其可靠性进行检验。采用武汉无线电探空数据推算武汉地区的大气加权平均温度计算模型,以此模型计算GPS可降水量,通过与无线电探空结果比较来检验该模型的精确度。在WHDH站GPS可降水量与无线电探空的比较中,两者差值的均方根为3.0mm,两者的相关性达到了0.952。利用中国地壳运动监测网络2002年武汉站GPS数据和武汉地区大气加权平均温度模型推算的可降水量与无线电探空比较,GPS可降水量与无线电探空可降水量在数值上和发展趋势上比较接近,说明了无线电探空的大气加权平均温度模型的可靠性。     

不同饱和水汽压模型对GNSS反演可降水量的影响分析

地基全球卫星导航系统（GNSS）水汽反演过程中需要大气加权平均温度T_m的参与，而饱和水汽压E_s作为T_m计算过程中的一个重要变量影响着T_m，因此E_s将会间接地影响大气可降水量（PWV）的反演精度.针对目前地基GNSS水汽反演研究中普遍采用的三种不同的饱和水汽压模型（Magnus-Tetens模型、BUCK模型、Goff-Gratch模型），本文就不同的饱和水汽压模型参与反演是否会引起水汽反演结果的差异进行了研究.以香港为研究区域，利用GAMIT解算了2016年旱雨两季（2、7月）的天顶湿延迟（ZWD），同时利用king's park探空站的探空数据通过数值积分计算得到旱雨两季（2、7月）的T_m，然后严格参照反演步骤编程模拟计算旱雨两季（2、7月）每天的PWV.最后对比并分析了不同饱和水汽压模型参与计算对T_m和PWV的影响及原因，结果表明:三种饱和水汽压模型参与计算得到的PWV与真值（探空站计算得到的PWV）之间不存在具有统计意义的显著性差异，因此均可被用来提供计算T_m时所用到的饱和水汽压E_s，但是通过对比分析发现部分研究人员将BUCK模型中的变量T当作露点温度而非大气温度进行计算会使T_m产生较大的误差，进而对该误差进行了不合理性分析.本文的分析将会对后续地基GNSS水汽反演研究中的处理提供一定的参考.      

基于ＧＡ－ＭＬＰ的东北地区Ｔｍ模型研究

针对常用的经验大气加权平均温度（Ｔｍ）模型在我国东北地区普遍精度较低等问题,利用遗传算法优化的多 层感知器模型,采用东北地区７个探空站２０１４—２０１７年的数据进行模型训练,建立适合我国东北地区的Ｔｍ 模型。依据２０１８年的数据进行预测分析,实验结果表明：首先,ＧＡ－ＭＬＰ的Ｔｍ模型的预测平均偏差为０．０４Ｋ、 均方误差为４．０６Ｋ和判定系数Ｒ２＝０．９２０,各项精度评估指标较常用的ＧＰＴ２ｗ、单／多因子线性、 非线性Ｔｍ和ＭＬＰ模型均为最优,模型性能更好,拟合度更高;其次,在ＧＰＳ反演大气可降水量中,较常用的单因子线性 和ＧＰＴ２ｗ模型,ＧＡＭＬＰ的Ｔｍ模型在长春站的反演精度最高,均方误差精度提升１．１％和４．９％,平均偏差精度 提升２．５％和１３．２％,证明ＧＡ－ＭＬＰ的Ｔｍ模型在东北地区反演ＰＷＶ的适用性。     

中国区域加权平均温度的时空分析及模型研究

加权平均温度(T_m)是全球卫星导航系统技术反演大气可降水量的关键参数,影响着水汽反演的精度。针对传统的Bevis模型运用在中国区域精度不高的问题,该文提出新的增加时空参数的T_m多元线性回归模型。根据2013—2015年中国86个探空站点的探空资料,分析了T_m的时空特征;然后根据2013年站点资料,利用线性回归建模方法建立了中国区域的T_m单因子回归模型和增加了时空参数的T_m多因子回归模型,并利用2014—2015年的探空数据进行验证。T_m单因子回归模型和T_m多因子回归模型的精度分别为3.1 K和2.6 K,比Bevis模型(精度3.3 K)分别提高了约6.0%和21.2%。考虑到季节对T_m的影响,将T_m多因子回归模型按季节分段,得到按季节分段的T_m多因子回归模型,其精度与T_m多因子回归模型大致相当,但能更细致表达出不同季节T_m的精度情况。结果表明增加了时空参数的T_m多因子回归模型更加适合中国区域的加权平均温度T_m的计算。     

GPS水汽遥感中加权平均温度获取方法研究

在利用地基GPS进行大气水汽遥感时,加权平均温度对水汽遥感结果起着重要作用。本文对加权平均温度的获取方法进行了列举和比较,其中经验公式方法既可以快速获取又可以满足水汽遥感精度,同时根据当地探空资料得出的局部加权平均温度模型可比通用加权平均温度模型的精度提高近6倍。