利用GNSS PWV的AOD自适应预测方法

气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)是气溶胶总含量的基本参数,对研究大气空气质量变化具有重要作用.为了探究不同类型A OD对空气质量的影响,本文提出两种基于GNSS PWV的AOD自适应预测方法.提出的方法考虑了相邻历元间AOD的时间自相关性,且模型系数能够自适应更新.一种方法是直接基于GNSS PWV对550 nm的AOD进行建模,简称TAF(total AOD forecast)模型.另一种AOD建模方法顾及了5种不同类型AOD对PWV的敏感性,简称FTAF(five type-based AOD forecast,FTAF)模型.该模型首先建立PWV与5种类型AOD的函数关系.其次,依据550 nm AOD与5种类型AOD之间的关系,确定不同类型AOD在550 nm AOD中所占的权重.最后,利用PWV预测5种类型的AOD,并通过加权平均获取最终的550 nm AOD.选取京津冀地区16个GNSS测站数据对提出模型的精度进行验证,结果发现提出的两种550 nm AOD预测模型均具有较高的精度,且FTAF模型优于TAF模型.本文提出的AOD预测模型能有效地将GNSS反演的对流层参数应用于大气环境遥感监测,为大气环境质量研究提供了一种新思路.

AOD adaptive prediction method based on GNSS PWV