广西地区大气水汽转换系数的K值模型

利用中国低纬度地区20个无线电探空站2008—2012年探空资料,分析大气水汽转换系数K值与地理位置间的关系,建立广西地区不需气象资料的K值模型。比较不同模型的精度、适用性,分析逐年增加样本数对预测精度的影响,探索如何更好地建立广西地区K值模型。结果表明:(1)在广西地区,Emardson模型总体的内、外符合精度与高程模型相当,Emardson模型与积分模型计算K值符合较好,总体内符合均方误差为0.002 1,外符合均方误差为0.001 8;(2)与高程模型相比,无需考虑高程因子的Emardson模型在广西地区适用性更强;(3)通过逐年增加样本数进行建模不能保证提高模型的预测精度,用最近的两年数据建模能够更好地预测第3年的K值。     

基于空间插值方法的路面结构设计湿度指标精度研究

目的选取最优的空间插值方法求取年降水量,为沥青路面结构组合设计提供湿度参数,进而达到依据区域湿度特点规范设计道路结构参数的目的.方法采用4种半变异函数模型的普通克里格法等3种常见的空间插值方法对辽宁省年降水量空间要素进行插值研究,采用交叉验证法评价各方法的插值效果.结果就辽宁省年降水量而言,4种半变异函数模型中的环形模型精度最高.利用CM半变异模型的普通克里格法和其他两种插值方法计算所得平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差具有一致性,其中OK法精度最高.结论选取CM半变异模型的OK法求取年降水量可满足计算要求,进而为道路结构设计的湿度参数选取提供参考.     

青藏高原地区水汽转换系数H模型反演GPS大气可降水量的适用性分析

利用青藏高原地区8个探空站2011—2015年的数据为研究对象,分析E模型与H模型在青藏高原地区的适用性。以IGS站提供的天顶总延迟ZTD、Saastamoinen模型计算的天顶干延迟ZHD求得LHAZ站的天顶湿延迟ZWD,验证H模型反演GPS大气可降水量的可行性;并对探空资料法ZWD模型进行改正,在获得较精确的ZWD情况下,进一步验证H模型反演GPS PWV的可行性。研究表明:H模型在青藏地区有较好的适用性;利用H模型计算LHAZ站2015年7月份PWV值,其偏差分布情况与积分法相似,与探空站提供的PWV吻合较好;改正的ZWD模型,其精度明显提高,在获得较精确的ZWD情况下,利用H模型反演PWV能达到较高的精度。     

顾及GNSS水汽分布特性和站间距离的优化IDW插值方法

针对大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)精细化过程中插值算法的选取,本文系统性地分析了线性插值三角网法、克里金插值法、空间反距离(Inverse Distance Weighting,IDW)插值法3种方法,并提出了顾及GNSS水汽特性和站间距离的优化IDW插值方法.该方法通过分析GNSS站点距离与大气水汽分布特性对插值结果的影响,进而对插值参数进行优化,使插值结果靠近高精度的观测值.利用2017年5—7月徐州连续运行参考站的GNSS实测数据与探空站数据对该方法进行分析,实验结果表明:顾及GNSS水汽特性和站间距离的优化IDW插值方法的标准差、平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差都要低于其他3种经典插值方法,其中均方根误差分别降低了14.88％、15.70％、4.12％.此外,本文分析了暴雨天气下不同插值算法重构高分辨率大气水汽分布图的能力,发现采用优化IDW插值方法能够显著减小采样站点分布不均及降水量激增造成的插值误差.这表明优化方法有助于重构局部地区稀疏GNSS站网的高分辨率大气水汽分布图,改进监测能力.     

利用GAMIT软件反演连云港可降水量的实验研究

利用GPS信号穿过大气受到折射而产生的延迟来探测大气中的水汽含量,是具有良好前景的大气可降水量预测方法。探讨了利用GAMIT软件反演大气可降水量的原理、方法及数据处理过程,结合淮海工学院CORS基准站的连续观测资料和IGS站数据,对比分析了GAMIT软件反演与探空计算的大气可降水量。结果表明,利用GAMIT软件反演的连云港大气可降水量具有较高的精度。     

顾及时空因素的青藏高原地区加权平均温度模型

大气加权平均温度(T_m)在GNSS大气水汽反演过程中扮演着关键角色.本文针对现有的T_m模型在青藏高原地区的适用性较差等情况,利用2014—2017年青藏高原地区13个探空站观测数据建立了一种顾及地面温度、高度、纬度及季节变化的青藏高原地区T_m模型(TPT_m模型).以2018年的探空资料为参考值,对TPT_m模型进行精度检验,并与常用的Bevis模型、局域精化后的Bevis模型(Bevis-TP模型)和GPT2w模型进行比较分析,结果表明:TPT_m模型具有相对较好的精度,其年均偏差和均方根误差(RMS)分别为0.07 K和2.76 K,相比Bevis、Bevis-TP、GPT2w-5(5°分辨率)和GPT2w-1(1°分辨率)模型其精度(RMS值)分别提高54.5％、30.8％、36.3％和27.6％;此外,将TPT_m模型用于GNSS水汽计算,其导致的水汽计算理论RMS误差和相对误差分别为0.10 mm和1.02 ％.因此,TPT_m模型在青藏高原地区的GNSS水汽反演中具有重要应用.     

MODIS大气含水量产品地面资料订正方法研究

在MODIS大气含水量反演过程中误差不可避免,要使用MODIS大气含水量产品必须进行适当订正。以日MODIS大气含水量数字产品为实验样本,根据探空站观测资料,通过差值实现对MODIS大气含水量数字产品的订正。再利用地面水汽压和大气含水量良好的线性关系,通过线性拟合来验证MODIS大气含水量数字产品地面资料订正方法的有效性。结果表明：订正后,2002年1月15日、4月15日、7月15日和10月15日地面水汽压和MODIS大气含水量的相关系数分别提高了0．163,0．049,0．613,0．189;绝对误差分别下降了2．36,0．36,3．22,1．84;相对误差分别减少了64％,139／6,29％,51％。差值订正法能对MODIS大气含水量产品进行有效订正,并提高遥感反演大气含水量的精度,充分发挥卫星观测优势,为其他相关研究提供更为客观的参数。     

香港地区加权平均温度特征分析

利用香港King's Park探空站(站号45004)2003-2009年探空资料回归了大气加权平均温度Tm、地面温度Ts、气压es和水汽压Ps的线性公式.通过比较分析发现Tm-Ts单因素回归结果和Tm-Ts、es、Ps多因素回归结果没有显著差异,但基于本地化探空数据的回归公式精度比Bevis公式高;增加样本数回归分析并不能显著提高公式精度,采用最近一月探空数据回归公式即可很好地由Ts拟合下年Tm,拟合均方根误差(F-RMS)为1.946 K;用2003年数据回归出的经验公式Tm=113.29+0.5 863Ts去拟合2004-2009年的数据,拟合均方根误差基本没有差异,因此某地Tm-Ts经验公式一次回归可长期使用.通过对全国83个国际交换站2009年探空数据回归得出我国大陆地区最新Tm-Ts经验公式为Tm=53.244+0.783Ts,该一般公式拟合均方根误差与本站数据回归剩余均方根误差(RRMS)相当,可代替本地公式广泛使用.     

基于ECMWF模型改正InSAR大气延迟误差的可靠性实验

大气延迟是影响InSAR观测数据质量的最主要因素之一.然而,这一难题一直没有很好的解决办法.近年来,采用气象模型改正InSAR大气延迟误差是一个热门的研究方向,不过其有效性和可推广性还需要一些实验来检验.本文采用青藏高原中部的InSAR数据检验基于ECMWF模型改正InSAR大气延迟误差的有效性.结果显示本实验采用的8幅干涉图中只有3幅在改正后方差减小,而所有数据的平均方差比改正之前更大,证明该模型无法很好地改正该地区InSAR的大气延迟误差.鉴于目前尚无可靠的方法判断何时何地ECMWF模型对InSAR大气延迟误差有改进作用,建议谨慎采用该模型改正大气延迟误差.     

基于人工神经网络大气折光系数实时改正方法

根据大气折光的变化特点，导出了大气折光系数中误差的计算公式，分析了影响大气折光系数测定精度的主要因素。结合南里渡特大桥施工监测监控实例，以地形、时段、气温和气压为网络输入，大气折光系数为网络输出，建立了大气折光系数的人工神经网络模型，实现大气折光系数的实时改正。实施有效的大气折光系数实时改正，成为提高全站仪精密三角高程精度的关键。     

基于CEEMD-Elman耦合模型的年降水量预测

科学、准确的降水量预测对区域水资源管理、防洪减灾以及水环境保护具有重要的指导意义。降水是一个受多种因素影响的复杂系统,致使其演变具有多维性、随机性与不确定性。"分解—预测—重构"是非线性时间序列预测的重要方式之一,在EMD与EEMD的基础上改进的CEEMD,不仅能将非平稳序列分解为几个平稳性较好的固有模态(IMF),而且可以有效降低时间序列的重构误差;结合Elman神经网络的较强非线性拟合能力,构建基于CEEMD-Elman的降水量预测耦合模型,并将其应用于郑州市年降水量的预测。结果表明:CEEMD-Elman耦合模型预测的平均绝对误差、均方根误差、平均相对误差均较小,其模型要优于EEMD-Elman模型、EMD-Elman模型和Elman模型,具有较好的适应性。     

淮南积水沉陷区水深遥感定量分析

为获取沉陷区积水深度，尝试采用LANDSAT5（TM）影像建立水深遥感定量关系．首先对TM影像进行几何校正、大气校正、沉陷区提取等步骤，然后输出像元反射率值，并与水深实测控制点坐标匹配，使水深值与反射率值对应．计算TM影像各波段及波段组合反射率与水深值之间的相关性，其中TM4波段的相关性最大（0．561），以TM4波段为例建立水深与像元反射率间的回归模型．模型以水深值2rn为阈值，包括水深实测值小于2rn和在2～6rn的2个回归方程．将模型应用到淮南潘一矿的沉陷区，计算反演水深值与实测值误差．结果表明：水深值小于2m的区域平均绝对误差0．1591m，平均相对误差13．367％；水深值在2～6m范围内的区域平均绝对误差0．57181m，平均相对误差15．02％．     

关于GPS大气折射延迟实测模型的讨论

针对GPS对中性大气折射延迟改正精度的要求,论述大气折射延迟模型应随测站和方向而异的必要性.在尚不能直接测定大气折射率的情况下,指出现有的各种改正模型不能达到预期精度要求的原因以及改正值对大气分布模型的依赖性.提出提高大气折射延迟改正精度的新方法:利用不同方位的天文大气折射值的测定数据,求解折射率差和映射函数的参数,建立随观测站和随方位而异的大气折射延迟改正模型.该方法的实施能在避免采用大气分布模型的情况下,把天顶延迟的改正精度提高到1mm以内.低地平高度角的折射延迟改正精度提高到厘米级,并且把截止高度角压缩到5°或更小.     

基于MLR-SARIMA模型的土石坝位移预测

为分析周期因子与时效因子分别对土石坝位移的影响,更好地掌握土石坝位移变化的成因和趋势,进行土石坝位移数据中周期成分和趋势成分的变化规律和预测方法研究。采用HP（Hodrick-Prescott）滤波将实测位移序列分解为趋势项和周期项两部分,对趋势项建立基于MLR（multiple linear regression）的预测模型,对周期项建立基于SARIMA（seasonal auto-regressive integrated moving average）的预测模型,结合以上两模型的结果对土石坝位移进行预测,即MLR-SARIMA预测模型。该模型突出了MLR模型在趋势性数据上的预测优势和SARIMA模型在周期性数据上的预测优势,且仅从实测位移数据分析预测,可适用于缺少环境量数据的情况。实测位移序列经HP滤波分解后,趋势项位移呈缓慢增长趋势,年变幅从1.42至0.51 mm逐渐降低,表明由时效因子引起的土石坝趋势性位移量逐年减小,且已趋于稳定;周期项位移具有明显年周期性,这是由于土石坝位移受到年周期性变化的水位和温度影响,年变幅约为7.00 mm,表明该土石坝位移量主要是由周期因子引起的周期性位移;该变化规律符合土石坝位移的一般变化规律,说明HP滤波可很好地提取土石坝位移数据中的周期成分和趋势成分。MLR-SARIMA模型预测结果准确,相对误差较小,均在5%以内,且均方根误差、平均绝对误差百分比和调整的平均绝对误差百分比这3个指标均优于单一SARIMA模型,表明MLR-SARIMA模型突出了其在预测周期性和趋势性数据方面的优势,可适用于土石坝位移预测。     

多源SAR影像监测矿区建筑物三维位移场

合成孔径雷达差分干涉(差分InSAR)技术仅能获取雷达视线向(LoS)一维形变信息.通过分析LoS向形变的三维空间合成模型,研究了融合多源合成孔径雷达(SAR)影像求解建筑物三维形变的模型与算法.该算法利用具有不同空间几何的SAR影像获取目标在不同LoS向的形变信息,联合求解目标三维形变场.结果表明:三维算法反演的垂直向位移(即下沉)与水准数据相互吻合,均方根误差为士10 mm;东西向水平位移场符合开采沉陷规律.由于卫星采用极轨飞行,使得三维算法对南北向位移不敏感,反演精度差;由三维位移场计算的倾斜值以及东西向水平变形与实测值间的均方根误差分别为±0.21,±0.06 mm/m.     

基于改进的Kriging法区域似大地水准面精化

利用常规的Kriging法进行GPS高程拟合时,由于模型误差和公共点误差的存在,其拟合内符合精度值并不为零。通过对已知点拟合残差进行改正得到一种改进的Kriging法来精化区域似大地水准面。通过实测数据对比改进的Kriging法与Kriging法的GPS高程拟合精度,结果表明：改进的Krig-ing法的拟合精度明显优于Kriging法,该方法能有效削弱模型误差和公共点误差引起的拟合残差。     

河北地区大气可降水量的时空分布研究

根据河北CORS网的观测资料研究河北地区的大气可降水量(PWV)的时空分布,利用GAMIT软件反演出各参考站的大气可降水量,反演结果表明:在时间分布上,河北地区大气可降水量随时间变化的趋势一致,都是3月份开始先增加再减小,每年7~9月份达到顶峰;在空间分布上,河北地区大气可降水量随纬度的增加而减少。同时采用经验模态分解(EMD)法处理大气可降水量序列,提取地理位置差异地区的年周期变化分量和趋势项进行分析,结果表明:年周期变化分量与大气可降水量的年变化趋势一致;趋势项呈下降趋势,与气象部门统计数据吻合。     

气温-地温变化模型确立方法及其在水准测量上的应用

依据土壤学、气象学、热力学等多学科理论 ,研究建立气温 -地温变化模型的确立方法 ,并分析模型对水准测量标志的温度改正的有效性 ,研究其在水准测量上的应用。由于地理位置和地质条件的复杂性 ,拟以地带性土壤分类的方法进行建模。针对森林土壤的红壤类型 ,依据傅立叶规律性 ,利用桂林地区实测资料反演其衰减系数 ,用三次样条插值函数建立计算模型。在MathCAD中进行 ,便捷成图 ,计算单点值或积分值。以广西某电站多年实测数据为例 ,检验模型的有效性和精度 ,证明所建模型在α =0 0 1水平上显著 ,回归方程有效。用该模型对水准标志受地温变化的影响进行改正 ,年周期最大改正值Δh达0 4mm ,其精度MΔh≤± 0 0 2 4mm可以满足三等精密工程测量或二等变形测量的要求。     

基于PSO优化极限学习机神经网络的空气质量预报

为了提高空气质量预测精度,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的空气质量预测模型.运用粒子群算法优化极限学习机的初始权值和偏置,在保证预测误差最小的情况下实现空气质量最优预测.选择平均绝对百分比误差、均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,通过PSO-ELM、GA-ELM、SOA-ELM、DE-ELM和ELM五个模型预测结果对比发现,PSO-ELM可以有效提高空气质量预报的预测精度,可为空气质量预测提供新的方法和途径.     

利用GNSS反射信号监测海面高度变化——基于法国BRST站2019～2021年数据

GNSS反射测量(GNSS-R)技术凭借其数据来源广泛、低成本、高时空分辨率等优势,在地表与海洋环境监测等方面展现巨大潜力,已成为海面高度(SSH)反演的重要技术途径。现有研究大多聚焦于3～6个月内的短期GPS潮位反演,难以反映海面高度的季节性变化及年际特征,且在动态海面改正时仅考虑了垂向速度的影响,忽视了海面波动的垂向加速度,导致低潮位与高潮位的反演精度较差。基于此,以法国某一岸基跟踪站——BRST站为例,利用其连续3年的BDS/GPS/GLONASS/Galileo四系统反射信号,通过Lomb-Scargle谱分析和二阶动态潮位改正模型,采取稳健回归策略反演海面高度,并将最终结果与验潮站观测值进行对比,分析潮位变化趋势。结果表明:GNSS-R技术反演结果与验潮站观测值具有较好的一致性,反演精度有逐年提升的趋势,均方根误差(RMSE)为7.57 cm,相关系数为0.935; 海面高度的季节性变化特征明显,秋、冬季平均海面高度偏高,夏季平均海面高度偏低,且海面高度的季节性变化与温度的季节性变化存在着相反的趋势; M2、S2、K1、O1、N2、K2、P1、Q1、M4等9个分潮的振幅差为0.06～6.76 cm,其平均绝对误差(MAE)为1.60 cm,迟角差为0.03°～6.96°,其平均绝对误差为2.45°,在频域上进一步验证了GNSS-R技术监测海面高度变化的可靠性。