本文關(guān)鍵詞：GPS三維水汽層析的算法研究與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：水汽是大氣中活躍而富有變化的成分,在大氣能量傳輸和天氣系統(tǒng)的演變中起著非常重要的作用。研究大氣水汽的空間分布及其隨時間的變化,對于天氣監(jiān)測、水循環(huán)研究等具有重要的意義。傳統(tǒng)的大氣水汽觀測手段受時空分辨率的限制,對初始水汽場的描述遠遠不夠,而采用GPS三維水汽層析技術(shù)能夠快速獲取區(qū)域上空高時空分辨率的三維水汽空間分布,對校正和改善中尺度數(shù)值預(yù)報模式的初始濕度場極為重要。基于精密單點定位技術(shù),采用地基GPS水汽遙感技術(shù)反演出GPS斜路徑濕延遲(SWD);然后,附加水平約束和垂直約束條件,建立聯(lián)合觀測方程,采用最小二乘方法和迭代重構(gòu)算法進行水汽層析解算,重構(gòu)研究區(qū)域上空的三維水汽空間分布。本文主要是基于迭代重構(gòu)算法,進行了GPS三維水汽層析的算法實現(xiàn),編制了相應(yīng)的程序模塊;在此基礎(chǔ)上,利用試驗數(shù)據(jù),對代數(shù)重構(gòu)算法(ART)和聯(lián)合迭代重構(gòu)算法(SIRT)用于水汽層析解算的結(jié)果進行了比較和分析,重點對迭代初值的選擇、松弛因子的選取等進行了討論。本文借助編制的GPS三維水汽層析程序,進行了香港地區(qū)和渤海局域海域上空的三維水汽層析試驗,獲取了其三維水汽空間分布,試驗結(jié)果表明:(1)在香港地區(qū)上空GPS三維水汽層析試驗中,使用代數(shù)重構(gòu)算法(ART)與聯(lián)合迭代重構(gòu)算法(SIRT)的層析結(jié)果與無線電探空資料的偏差的均方根差均優(yōu)于10mm/km,取得了比較理想的結(jié)果。兩種算法精度相當,但是SIRT算法解算時間更短,因此在GPS三維水汽層析的快速解算中,SIRT算法要優(yōu)于ART算法。(2)使用SIRT算法進行GPS三維水汽層析試驗,初值選用MM5資料和無線電探空資料得到的大氣濕折射率的精度更高,但是在數(shù)據(jù)比較缺少的情況下,初值使用模型估計也有較好的精度保證。(3)以均方根差RMS作為迭代質(zhì)量優(yōu)劣的標準對最優(yōu)松弛因子進行搜索,對不同時間不同區(qū)域,最佳松弛因子并不是固定值,對最佳松弛因子的搜索還需要進一步的研究。
【關(guān)鍵詞】：精密單點定位 水汽層析 濕折射率 迭代重構(gòu)算法
【學位授予單位】：中國石油大學(華東)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P228.4;P412
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及選題的依據(jù)10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 論文研究的意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢11-16
• 1.2.1 國外GPS氣象學發(fā)展和研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 國內(nèi)GPS氣象學發(fā)展和研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.3 GPS氣象學的發(fā)展趨勢15-16
• 1.3 本文研究內(nèi)容16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 第二章 地基GPS水汽遙感的理論基礎(chǔ)17-32
• 2.1 引言17-18
• 2.2 大氣折射基礎(chǔ)18-19
• 2.3 對流層延遲模型和參數(shù)估計方法19-27
• 2.3.1 天頂對流層延遲模型20-21
• 2.3.2 映射函數(shù)21-24
• 2.3.3 梯度模型24-25
• 2.3.4 對流層延遲參數(shù)估計方法25-26
• 2.3.5 單參數(shù)方法26
• 2.3.6 多參數(shù)方法26-27
• 2.4 地基GPS天頂對流層濕延遲（ZWD）估計27-28
• 2.5 地基GPS大氣可降水量（PWV）信息反演28-30
• 2.6 地基GPS斜路徑水汽含量（SWV）信息反演30-31
• 2.7 本章小結(jié)31-32
• 第三章 GPS三維水汽層析方法研究32-42
• 3.1 前言32
• 3.2 GPS三維水汽層析算法32-38
• 3.2.1 水汽層析的基本原理32-34
• 3.2.2 水汽層析的觀測方程34-35
• 3.2.3 水汽層析方程的不適定性35-36
• 3.2.4 水汽層析的約束條件36-38
• 3.3 基于迭代重構(gòu)算法的水汽層析參數(shù)估計38-40
• 3.3.1 迭代重構(gòu)算法38-40
• 3.3.2 建立聯(lián)合觀測方程40
• 3.4 基于最小二乘算法的水汽層析參數(shù)估計40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 GPS三維水汽層析算法實現(xiàn)與結(jié)果分析42-65
• 4.1 引言42
• 4.2 GPS三維水汽層析程序設(shè)計42-44
• 4.3 香港地基GPS三維水汽層析試驗44-54
• 4.3.1 香港衛(wèi)星定位參考站網(wǎng)44-46
• 4.3.2 網(wǎng)格劃分46
• 4.3.3 解算策略46-47
• 4.3.4 香港GPS三維水汽層析試驗結(jié)果和精度分析47-54
• 4.4 渤海GPS三維水汽層析試驗54-64
• 4.4.1 HY-2 輻射計柱狀水汽信息提取55-57
• 4.4.2 MM5中尺度數(shù)值預(yù)報模式信息提取57-58
• 4.4.3 研究區(qū)域及網(wǎng)格劃分58
• 4.4.4 解算策略58-59
• 4.4.5 渤海GPS三維水汽層析結(jié)果與精度分析59-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第五章 結(jié)論與展望65-67
• 5.1 本文完成的主要工作65
• 5.2 本文的主要結(jié)論65-66
• 5.3 研究展望66-67
• 參考文獻67-72
• 攻讀碩士學位期間取得的學術(shù)成果72-73
• 一、碩士期間參與導(dǎo)師的科研項目72
• 二、碩士期間發(fā)表的學術(shù)論文72-73
• 致謝73

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