發(fā)布時(shí)間：2017-03-30 22:16

  本文關(guān)鍵詞：GNSS水汽時(shí)間序列周期性分析及氣象文件自生成研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：水汽是地球大氣的重要組成部分,在眾多天氣與氣候現(xiàn)象中扮演著關(guān)鍵角色。傳統(tǒng)的水汽探測手段存在特定弊端:空間或時(shí)間分辨率不足、精度有限或者適用范圍較小。與傳統(tǒng)的大氣水汽探測技術(shù)相比較,地基GPS探測水汽技術(shù)具有實(shí)時(shí)性、全天候、精度高、無需標(biāo)定等優(yōu)勢。本文學(xué)習(xí)闡述了地基GPS反演整層大氣水汽含量的原理,并利用對流層反演的相關(guān)知識(shí),分析對流層延遲改正的理論和方法,探尋水汽變化的規(guī)律和物理成因,結(jié)合數(shù)值天氣模式資料及探空資料生成GPS氣象文件,并采用多種方法驗(yàn)證生成的氣象文件精度,為進(jìn)一步提高GPS水汽反演精度提供基礎(chǔ)。本文研究的內(nèi)容有:1、對流層模型原理研究和各模型精度分析。分別介紹了對流層模型:霍普菲爾德模型、薩斯塔莫寧模型、UNB3模型、UNB3m模型、EGNOS系統(tǒng)對流層修正模型,并對模型在不同區(qū)域(中國、北美、歐洲)、不同緯度、不同高度的適應(yīng)性情況進(jìn)行了分析和比較,得出EGNOS模型和UNB3m模型具有高精度的結(jié)果。2、映射函數(shù)的對比分析。介紹了常用的映射函數(shù)NMF、GMF、VMF1的計(jì)算方法,并對使用不同映射函數(shù)所致結(jié)果差異做對比分析。3、水汽時(shí)間序列的周期性振蕩分析。選取了臺(tái)灣GPS水汽時(shí)間序列做為數(shù)據(jù)來源,分析對流層水汽與地理環(huán)境的對應(yīng)關(guān)系,得到臺(tái)灣地區(qū)的大氣水汽分布主要受緯度,地形特性,和氣候條件控制。并利用EMD算法和小波分解算法將臺(tái)灣GPS站水汽的長時(shí)間序列和短時(shí)間序列進(jìn)行分解,探測出每個(gè)GPS站都存在周年、半周年、天、半天的周期振蕩,再結(jié)合地理氣候因素分析這幾種振蕩周期產(chǎn)生的物理原因,得到一些非常有價(jià)值的結(jié)論:年周期的振蕩是由于周年的溫度變化和夏季季風(fēng)等;半周年的振蕩主要是由于冷暖氣流交互作用;水汽的天變化是由于溫度變化和風(fēng)向變化;半天的PWV變化振幅較小,主要受大氣大范圍垂直運(yùn)動(dòng)。4、根據(jù)ECMWF和探空資料生成GPS氣象文件。借助ECMWF和探空資料數(shù)據(jù)獲取測站位置的氣象參數(shù),以生成可以計(jì)算地基PWV的氣象文件(m文件),編寫程序軟件,計(jì)算全球范圍內(nèi)GPS站點(diǎn)氣象資料,并反演該點(diǎn)的水汽。結(jié)果表明:根據(jù)ECMWF數(shù)據(jù)獲得的全球氣象文件在全球范圍內(nèi)有較好的精度;根據(jù)探空數(shù)據(jù)獲得的m文件的精度在全球范圍內(nèi)出現(xiàn)了明顯的兩級(jí)分化;根據(jù)綜合數(shù)據(jù)獲得的全球氣象文件的精度最好。
【關(guān)鍵詞】：GPS氣象學(xué) 可降水量 對流層延遲模型 周期振蕩 氣象文件
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P228.4;P412.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 引言9
• 1.2 研究背景9-11
• 1.2.1 常規(guī)水汽探測手段及其不足9-10
• 1.2.2 國內(nèi)外地基GPS氣象學(xué)研究進(jìn)展10-11
• 1.3 本文研究目的與主要內(nèi)容11-13
• 第二章 地基GPS對流層模型原理及對比分析13-31
• 2.1 大氣的分層和結(jié)構(gòu)13-14
• 2.2 GNSS水汽反演原理14-24
• 2.2.1 對流層天頂延遲計(jì)算方法14-16
• 2.2.2 天頂濕延遲的分離16-23
• 2.2.3 天頂濕延遲轉(zhuǎn)換為天頂可降水量23-24
• 2.3 GPS對流層改正模型的對比分析24-30
• 2.3.1 對流層模型在不同區(qū)域的精度分析24-28
• 2.3.2 緯度對對流層模型的精度影響28-29
• 2.3.3 高度對GPS對流層模型的精度影響29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 映射函數(shù)對GPS對流層模型的影響31-37
• 3.1 映射函數(shù)31-34
• 3.1.1 NMF模型映射函數(shù)31-32
• 3.1.2 GMF模型映射函數(shù)32-34
• 3.1.3 VMF1映射函數(shù)34
• 3.2 基于不同映射函數(shù)下的解算結(jié)果的對比分析34-36
• 3.3 本章小結(jié)36-37
• 第四章 GPS水汽時(shí)間序列的周期性振蕩分析37-49
• 4.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法37-38
• 4.2 小波分解算法38-39
• 4.3 臺(tái)灣水汽時(shí)間序列分析39-41
• 4.3.1 數(shù)據(jù)來源39-40
• 4.3.2 臺(tái)灣水汽分布情況40-41
• 4.4 EMD分解水汽序列41-43
• 4.5 WD分解水汽序列43-46
• 4.6 物理原因分析46-48
• 4.7 本章結(jié)論48-49
• 第五章 根據(jù)ECMWF和探空資料生成GPS氣象文件49-58
• 5.1 數(shù)據(jù)來源49-50
• 5.1.1 無線電探空數(shù)據(jù)49
• 5.1.2 ECMWF49-50
• 5.2 任意位置氣象要素獲取的算法50-53
• 5.2.1 統(tǒng)一坐標(biāo)系統(tǒng)50-52
• 5.2.2 探空資料為數(shù)據(jù)來源的算法52-53
• 5.2.3 ECMWF為數(shù)據(jù)來源的算法53
• 5.3 各算法生成氣象文件精度比較53-57
• 5.3.1 國內(nèi)GPS站精度比較54-55
• 5.3.2 全球GPS站精度比較55-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 第六章 結(jié)論與展望58-60
• 6.1 論文總結(jié)58-59
• 6.2 進(jìn)一步研究計(jì)劃59-60
• 參考文獻(xiàn)60-66
• 攻讀碩士期間主要成果66-67
• 致謝67-68

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