【摘要】：全球氣候多變和極端天氣事件頻發(fā),嚴(yán)重威脅人類的生存和發(fā)展,而高精度、高時(shí)空分辨率的大氣水汽分布是監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)全球氣候變化和災(zāi)害性天氣的重要信息源�？栈偷鼗鵊NSS作為一種新的水汽探測(cè)手段,不僅能夠有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)水汽探測(cè)手段的不足,同時(shí)還具備準(zhǔn)實(shí)時(shí)、全天候、無(wú)需人工干預(yù)的優(yōu)勢(shì),且觀測(cè)資料具有長(zhǎng)期穩(wěn)定性。新一代GNSS衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的不斷完善以及第二代COSMIC掩星探測(cè)技術(shù)的實(shí)施,為發(fā)展空基和地基GNSS聯(lián)合探測(cè)大氣水汽奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本論文以改善GNSS探測(cè)水汽時(shí)空分布性能為主要研究目標(biāo),深入研究融合多源大氣觀測(cè)數(shù)據(jù)輔助地基GNSS層析探測(cè)的理論和方法。首先,論文研究了融合GNSS無(wú)線掩星資料和無(wú)線探空資料,輔助地基GNSS估算斜路徑水汽含量SWV的理論與方法。論文在深入分析GNSS無(wú)線掩星探測(cè)資料誤差特性的基礎(chǔ)上,提出了利用“非差法”處理手段提取GNSS掩星的附加相位延遲,并應(yīng)用于GNSS掩星水汽反演中,以改善GNSS掩星低對(duì)流層大氣反演的質(zhì)量。另外,論文還研究了影響SWV精度的兩個(gè)關(guān)鍵變量:天頂對(duì)流層干項(xiàng)延遲ZHD和濕度轉(zhuǎn)換因子。ZHD通常是利用經(jīng)典的模型來(lái)獲得,濕度轉(zhuǎn)換因子可通過(guò)以大氣加權(quán)平均溫度為變量的函數(shù)來(lái)獲取,而大氣加權(quán)平均溫度通�；趥鹘y(tǒng)的模型來(lái)求取。為了檢驗(yàn)傳統(tǒng)模型的性能,論文評(píng)估了三個(gè)經(jīng)典的天頂干項(xiàng)延遲模型以及傳統(tǒng)的大氣加權(quán)平均溫度模型的精度,在此基礎(chǔ)上,以無(wú)線電探空和無(wú)線電掩星歷史觀測(cè)資料作為背景場(chǎng),標(biāo)定了區(qū)域性對(duì)流層干項(xiàng)延遲,并建立了顧及地面溫度、時(shí)間和高程多因子變量的大氣加權(quán)平均溫度模型。最后,對(duì)GNSS層析過(guò)程中若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究,定義了水汽層層頂和水汽密集層層頂,并給出了測(cè)量這兩個(gè)變量高度的方法。結(jié)合這兩個(gè)變量的高度,提出了一種新的層析網(wǎng)格劃分方法,最后,使用香港地區(qū)2014年2月份觀測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了論文中提出的新方法。本文主要的研究?jī)?nèi)容和相關(guān)結(jié)論如下:1、提出了“非差法”估算GNSS無(wú)線掩星附加相位延遲的方法。從GNSS無(wú)線電掩星載波相位提取出的附加相位延遲是整個(gè)掩星數(shù)據(jù)反演的基礎(chǔ),處理精度直接影響最終大氣產(chǎn)品的質(zhì)量。同傳統(tǒng)的“雙差法”和“單差法”處理手段相比,“非差法”無(wú)需引入輔助測(cè)站來(lái)消除接收機(jī)鐘差的影響。輔助測(cè)站本身存在的誤差將會(huì)傳入到“雙差法”和“單差法”估算的附加相位延遲中,而“非差法”提取的附加相位延遲不僅降低了噪聲水平,同時(shí)也削弱了低對(duì)流層中大氣多路徑效應(yīng)的影響。本文選取了 200個(gè)COSMIC無(wú)線掩星事件進(jìn)行試驗(yàn),將數(shù)值天氣預(yù)報(bào)再分析資料產(chǎn)品視為真值,統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示:在10km以下,“非差法”獲得的大氣折射率優(yōu)于“單差法”估算的結(jié)果。2、標(biāo)定了區(qū)域性天頂對(duì)流層干延遲模型。首先,提出了一種顧及相鄰高度層上折射指數(shù)與壓強(qiáng)變化規(guī)律的估算天頂對(duì)流層延遲的積分方法。新的積分模型能夠從高垂直分辨率的氣象產(chǎn)品中估算出高精度的天頂對(duì)流層延遲值。本文利用新的積分模型,結(jié)合無(wú)線探空資料及無(wú)線掩星資料估算了天頂對(duì)流層干延遲,并將此估計(jì)值作為真值評(píng)估了三個(gè)經(jīng)典的天頂對(duì)流層干延遲模型(Saastamoinen、Hopfield和Black)的精度。最后,借助于探空和掩星歷史資料,標(biāo)定了區(qū)域性Saastamoinen模型。將無(wú)線探空和GNSS掩星資料基于新的積分算法估計(jì)的天頂干延遲作為真值,選取編號(hào)45004探空測(cè)站2016年的觀測(cè)資料以及這一年發(fā)生在香港地區(qū)的掩星產(chǎn)品評(píng)估了標(biāo)定后的模型,統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明與Saastamoinen模型分別利用這兩種產(chǎn)品獲得的ZHD相比,標(biāo)定后的模型的精度分別提高了 44.6%和36.8%。3、發(fā)展了一種顧及多變量因子的大氣加權(quán)平均溫度模型。首先,基于相鄰高度層內(nèi)水汽壓隨高程近似指數(shù)的變化規(guī)律和大氣溫度隨高程的似線性的變化規(guī)律,論文提出了一種新的基于高垂直分辨率氣象資料精確地計(jì)算大氣加權(quán)平均溫度的積分模型。然后,根據(jù)無(wú)線探空和無(wú)線掩星資料利用新的積分模型計(jì)算的大氣加權(quán)平均溫度作為背景場(chǎng),發(fā)展了一種同時(shí)考慮地表溫度、時(shí)間和高程因素的大氣加權(quán)平均溫度模型。為了檢驗(yàn)新的大氣加權(quán)平均溫度模型的有效性,論文選用2016年1月1日到2016年10月31日的編號(hào)45004無(wú)線探空測(cè)站產(chǎn)品以及與香港地區(qū)共址的COSMIC掩星產(chǎn)品作為真值。將新的Tm模型結(jié)果分別與探空產(chǎn)品以及掩星產(chǎn)品獲得的Tm相比較,其RMS分別為1.84K和2.31K,與Bevis模型Tm相比,精度分別提高了 45.40%和34.75%。4、研究了改善地基GNSS層析技術(shù)的若干關(guān)鍵問(wèn)題。論文提出將高斯指數(shù)模型作為垂直約束引入到地基GNSS層析技術(shù)中。并定義了水汽層層頂和水汽密集層層頂,基于探空和掩星資料確定了這兩個(gè)變量的高度,將水汽層層頂視為層析反演的上邊界層�；谶@兩個(gè)高程量,給出了一種新的垂直方向上層析網(wǎng)格劃分的方法。選取香港地區(qū)2014年2月1日至2014年2月28日共28天的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行反演。將相同區(qū)域及時(shí)間的無(wú)線探空資料和掩星產(chǎn)品視為真值,經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)和分析可知,優(yōu)化的層析技術(shù)獲得的水汽密度與探空產(chǎn)品在3.75km以上和3.75km以下偏差的RMS分別為2.52 g/m3和0.86 g/m3,與傳統(tǒng)的層析結(jié)果相比,分別提高了 15%和12%。優(yōu)化的層析技術(shù)獲得的水汽密度與無(wú)線掩星產(chǎn)品在3.75km以上和3.75km以下偏差的RMS值分別為1.24 g/m3和0.72 g/m3,與傳統(tǒng)的層析結(jié)果相比,分別提高了 15%和19%。
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P228.4;P405
【圖文】：

本文借助于Ｆｌｏｒｅｓ建議的基于像素基的層析模型，將研宄區(qū)域上方分割成不同的三逡逑維網(wǎng)格，每個(gè)獨(dú)立網(wǎng)格的水汽信息視為待估參數(shù)，把一定時(shí)間內(nèi)的ＳＷＶ觀測(cè)值作為輸逡逑入值反演出這些參數(shù)。若研宄區(qū)域在經(jīng)度和yN度方向分別被分割成成ｎ／和個(gè)格網(wǎng)，逡逑高程方向上被劃分為Ｍ個(gè)網(wǎng)格。則第ｇ條電磁波信號(hào)方向上的ＳＷＶ與其穿越網(wǎng)格內(nèi)的逡逑水汽密度及穿越距離之間的函數(shù)關(guān)系可以表示為（Ｆｌｏｒｅｓ邋ｅｔ邋ａｌ．，邋２０００）：逡逑Ｉ：；說(shuō)邐（２－２３）逡逑其中，ｐ表示水汽密度；ＳＷＶ１７表示第？條ＧＮＳＳ電磁波信號(hào)方向上的斜路徑水汽逡逑含量，單位為毫米；NB是分割的三維網(wǎng)格的坐標(biāo)。逡逑受制于地面觀測(cè)值與衛(wèi)星星座之間幾何關(guān)系的影響，所分割的層析網(wǎng)格中會(huì)存在部逡逑分網(wǎng)格內(nèi)未有電磁波信號(hào)穿過(guò)的情況。這使得公式（２－２３）不能直接利用平差處理方式進(jìn)逡逑行解算。在實(shí)際的解算中，需要附加一些約束信息，比如水平約束、垂直約束、先驗(yàn)信逡逑息約束等。這使得層析觀測(cè)方程變得十分復(fù)雜，因此，直接利用平差最小二乘求逆解算逡逑非常困難。許多研究者利用不同的解算手段來(lái)解決這個(gè)難題，最常用的兩類解算方式為：逡逑

發(fā)射端和接收端衛(wèi)星的運(yùn)動(dòng)，電磁波信號(hào)能夠在１？２分鐘內(nèi)從高到低或者從低到高橫穿逡逑整個(gè)地球大氣層，這一事件的過(guò)程被稱為下降掩星觀測(cè)或上升掩星觀測(cè)。其基本原理如逡逑圖２－２所７Ｋ：逡逑２４逡逑

３．４邋ＰＡＮＤＡ軟件處理ＬＥＯ軌道精度逡逑當(dāng)前，可實(shí)現(xiàn)ＬＥＯ衛(wèi)星精密定軌的ＧＮＳＳ數(shù)據(jù)處理軟件有很多，如Ｂｅｒｎｅｓｅ邋５．０／５．２、逡逑ＰＡＮＤＡ邋等。ＵＣＡＲ／ＣＤＡＡＣ邋基于邋Ｂｅｒｎｅｓｅ邋５．２邋對(duì)邋ＣＯＳＭＩＣ、ＧＲＡＣＥ、ＣＨＡＭＰ邋等掩星任逡逑務(wù)精密地確定ＬＥＯ的軌道信息。Ｂｅｒｎｅｓｅ軟件是瑞士伯爾尼大學(xué)天文研究所開(kāi)發(fā)的一個(gè)逡逑高精度ＧＮＳＳ數(shù)據(jù)處理軟件，該軟件不僅僅可以實(shí)現(xiàn)非差精密單點(diǎn)定位的解算，也可以逡逑３１逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2751676