中国地区ERA-Interim资料计算ZTD精度评估

利用中国大陆地区7个IGS站2011年实测的高精度对流层天顶延迟(ZTD)数据对ERA-Interim资料计算ZTD的精度进行了评估。结果表明在中国地区ERA-Interim资料计算ZTD的年均偏差的绝对值BIAS和RMS分别优于1和2 cm,且无明显的季节变化。     

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.     

EGNOS天顶对流层延迟模型适应性评价与分析——以新疆地区为例

利用IGS站及实测气象参数的Saastamoinen模型来评估EGNOS天顶对流层延迟模型在新疆的精度,研究表明：（1）在新疆地区,EGNOS模型与IGS站数据符合较好,guao站BIAS为0.9mm,RMS为1cm;（2）EGNOS模型与实测气象参数的Saastamoinen模型比较分析后发现,两者之间平均BIAS为－7.9mm,RMS为1.62cm,BIAS随纬度的增加由负值变为正值,EGNOS模型精度在新疆地区随高程变化稳定,在高程较低处也能保证一定的精度,与其他同纬度不同高程的IGS站相比较,EGNOS模型精度在新疆地区优于其他地区;（3）与ECMWF资料计算的ZTD比较,EGNOS模型RMS优于ECMWF 近3.6cm。     

CRA40在中国地区GNSS水汽反演中的适用性评估与分析

基于中国气象局发布的CRA40气象再分析资料,计算地基GNSS水汽反演中涉及气压、气温、大气水汽加权平均温度(Tm)、天顶对流层总延迟(ZTD)等关键参数,并分别以地面气象站(气压、气温)、无线电探空测站(Tm)以及地基GNSS测站(ZTD)为参考,对这些参数在中国地区的精度和可靠性开展了系统的评估.计算结果与欧洲中期天气预报中心(ECWMF)最新一代ERA5产品的计算结果进行比较,结果表明:基于CRA40计算的测站处气压和ZTD的平均RMS(均方根)分别为0.91 h Pa和13.5 mm,略差于ERA5;计算的测站处气温和Tm平均RMS分别为2.67 K和1.47 K,略优于ERA5.三类参数(气压、气温、ZTD)的日变化总体趋势与实际观测符合较好.     

GPT2w模型在中国大陆地区的精度分析

全球气温气压(GPT)系列模型可用于计算全球任意位置的气温、气压和水汽压等各种气象参数,目前国内外广泛使用且精度较高的全球气温气压模型主要为GPT2w模型.本文利用2012—2016年中国大陆地区102个国家气象站实测的气温、气压和水汽压数据对GPT2w模型进行精度分析.结果表明:GPT2w模型的气温误差均值为-0.45℃,标准偏差均值为10.04℃;气压误差均值为2.05 hPa,标准偏差均值为6.55 hPa;水汽压误差均值为0.11 hPa,标准偏差均值为6.15 hPa.总体而言,GPT2w模型计算出的气温、气压和水汽压值在中国大陆大部分地区具有较高的精度.同时,三种气象参数的精度在中国大陆地区分布不均匀,不同纬度区间存在一定差异且以年为周期均具有明显的季节性.     

中国区域性大气加权平均温度线性模型精度评估

以欧洲中期天气预报中心的再分析资料ERA5为参考数据,评估由探空数据建立的中国区域88个单站大气加权平均温度(T_m)与地表气温(T s)线性关系模型的精度.各站T_m-T_s线性模型计算的T_m(计算值)与ERA5气压层数据积分所得的T_m(参考值)间偏差均方根值(RMSE)为1.8～5.5 K.不同站模型计算值与参考值间存在-1.22～4.54 K的系统性偏差,且绝大多数测站(82个站)系统性偏差为正值,即模型计算值总体上大于参考值.补偿各站系统性偏差后,模型计算值与参考值间RMSE降为1.5～3.5 K.与使用中国区域统一模型相比,使用单站模型平均能提高0.6 K的T_m计算精度,尤其在中国西部、西北和内蒙区域,精度提高可达1～3.9 K.对所有测站模型计算值和参考值间偏差时序进行分析,发现超过半数测站的偏差存在明显季节性变化.     

中国区域对流层关键参量格网产品空间插值模型精化

摘　要: 获取高时空分辨率的对流层关键参量对气候灾害研究、 气象监测、 GNSS 导航等领域具有重要意义。通过对MERRA-2 再分析资料的空间插值模型进行精化研究, 可为高时空分辨率的对流层关键参量经验模型构建提供重要思路。通过引入残差函数对顾及垂直递减率的空间插值模型进行精化, 构建了RECTm-H 模型, 以中国区域89 个探空站实测大气加权平均温度Tm 和温度T 作为参考值, 对模型进行插值精度评估。结果表明, Tm 和T 年均RMS 分别为1. 71 和2. 25 K, 说明引入残差函数可以有效提升空间插值模型精度, 降低模型区域间精度差异。     

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。     

顾及高程影响的区域天顶对流层延迟改正模型

利用美国南加州地区多个 ＩＧＳ站 ４年天顶对流层延迟 （ＺＴＤ）数据,建立了一种不需要实测气象参数而只与测站高程和年积日有关的区域天顶对流层延迟模型。新模型与基于 ＥＣＭＷＦ再分析资料和年平均气象参数下的 Ｓａａｓｔａｍｏｉｎｅｎ模型相比,其稳定性和精度都优于 Ｓａａｓｔａｍｏｉｎｅｎ模型,且模型精度随高程的增加而增加。使用新模型预测 ２０１２年南加州地区 ＺＴＤ,其整体精度约为 ３.８６ｃｍ。     

基于映射函数的对流层双向时间比对斜延迟分析

设计了利用对流层散射通信进行双向时间比对方法,对比分析了NMF、VMF1和GMF共3种映射函数特征和参数选取方法,简化并假设对流层大气层,提出了基于映射函数进行对流层双向时间比对斜延迟分析的方法,选取东北亚中纬度地区的4个代表性GPS测站进行了对比分析。根据所选测站的地理位置情况和探空数据分析表明,所选测站间的斜延迟呈现年周期余弦函数分布特征,且大致呈夏季最大冬季最小分布,且3种映射函数下斜延迟大致相同,GMF有实时获得的优势。研究了高度角变化条件下的斜延迟误差分布,运算结果表明斜延迟误差也近似呈余弦函数分布,且夏季最小冬季最大,在误差角为0.01°时,最大延迟误差对应的时延约为0.2ns。     

电离层和对流层延迟对单频接收机定位的影响

针对电离层和对流层对GPS定位造成的影响,利用Klobuchar、Saastamoinen模型修正电离层和对流层延迟,在DSP+FPGA平台上实时接收卫星信号,并实现GPS定位。对比分析有模型修正与无模型修正2种情况得到的GPS定位结果表明,电离层和对流层延迟对定位结果的经纬度影响较小,对高度影响较大。     

利用Klobuchar模型和载波平滑伪距观测值模型分析电离层变化

在GPS测量中,电离层延迟是一个比较重要的误差来源.对于单频接收机,由广播星历中提供Klobuchar模型参数进行电离层延迟改正;对于双频接收机,采用载波平滑伪距观测值计算电离层延迟改正.利用深圳市连续运行卫星定位参考站系统的双频观测数据,分别用Klobuchar模型和载波平滑伪距观测值两种方法计算深圳市5个CORS站上的电离层延迟值,对两种模型计算的电离层延迟值进行比较,分析深圳市电离层延迟的周日变化规律.     

GPS信号对流层天顶延迟改进模型研究

为了减弱对流层对GPS静态定位的影响,针对两种不同高度,利用一种改进的线性模型和指数模型建立了新的对流层天顶延迟模型,并利用九江地区地壳变形监测站的实测数据验证了其工程实用性.     

基于静力学延迟模型的河北地区可降水量反演分析

水汽在天气演变中具有非常重要的作用,直接影响着天气变化和自然灾害的发生,在天气演变与气候变化中扮演着关键的角色。文中利用静力学延迟模型对河北省秦皇岛和石家庄两个测站的可降水量进行了反演分析,结果表明:提取的两个测站的天顶对流层延迟均值为2.4m,利用3种静力学延迟模型计算得到的可降水量及其在时间上总体变化趋势是一致的,并且GPS/PWV和实际降雨呈现出很强的相关性。     

基于GNSS的MODIS大气可降水量校正模型

MODIS大气可降水量(PWV)空间分辨率高但易受云雨等环境因素影响,精度不高.GNSS PWV空间分辨率较低但具有全天候、不受天气影响、精度高的优点.研究表明两者存在显著的线性相关性,结合两者的优点,基于GNSS PWV校正MODIS PWV可获取大面积高精度的PWV.针对传统的线性回归校正模型没有考虑云、气溶胶等的影响使两种数据线性相关性变差的问题,本文在传统的线性校正模型上增加了使用年积日的非线性周期项的方法来构建校正模型.利用2017—2019年香港地区GNSS对流层延迟与MODIS近红外数据,使用频谱分析线性残差项,结果表明残差具有显著的年周期.对比传统模型,本文模型的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差和拟合度都有明显的改善,表明本文模型可行有效且精度较高.     

基于ARIMA 误差修正预测的Klobuchar 模型精化

为了提高目前传统Klobuchar 模型电离层延迟改正精度仅有50%~60%的修正率的现状, 提出一种基于ARIMA 误差修正预测的精化方法。 采用IGS 中心提供的电离层观测数据, 利用双频改正模型解算的电离层VTEC 值作为参考值, 使用ARIMA 模型对每个历元前8 天Klobuchar 模型和参考值之间的偏差值进行2 天的短期预测, 对Klobuchar 模型加以偏差预测改正数进行改进。 采用算例将参考值检验改进的A-Klobuchar模型的预报精度与Klobuchar 模型的预报精度进行对比, 结果表明: 改进后的A-Klobuchar 模型的精度明显高于Klobuchar 模型, 其总体预报精度达到了77. 17%, 能更显著地反映出电离层的周日变化特性。     

季节模型参数估计量的经验偏差和均方误差

由Monte Carlo研究得到季节模型参数的通常的最小方差估计量、简单对称估计量和加权对称估计量的经验偏差和均方误差以及最小方差估计量对简单对称估计量和加权对称估计量的比率。结果表明对非平稳序列最小方差估计量比其它两个估计量更有效且较小季节值的有效性也较小，但当平稳序列参数的绝对值接近1时，加权对称估计量和简单对称估计量比最小方差估计量更有效且较大季节值的有效性也较大。     

异常高压气藏偏差因子计算方法优选

随着油气勘探步伐的加快,越来越多的异常高压气藏被开发。其偏差因子精度的高低直接影响气藏储量计算的准确性和动态分析结果的可靠性。在异常高压气藏,考察给定对比温度和压力下的气体偏差因子值,对四种计算模型结果和Standing-katz通用偏差因子图值进行误差对比分析。结果表明,H-Y偏差因子计算模型更适合于异常高压气藏的偏差因子计算。     

酸性天然气偏差因子计算方法优选

研究目前计算天然气偏差因子的各种模型,以及针对天然气混合物拟临界参数的各种校正方法。通过对比各种模型下计算结果与真实实验值的误差,分析得出高含CO2或H2S天然气偏差因子计算模型与校正方法的最佳组合。     

基于CVaR的双侧风险度量模型的求解与实证分析

针对双侧风险度量模型,给出了在正态分布及Laplace分布下模型的求解方法,选取泰达宏利聚利基金,利用该模型计算风险值.通过比较发现,利用双侧风险度量法计算出的风险值与实际风险偏差相对较小.