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極端天氣條件下大氣可降水量地基GPS反演研究

發(fā)布時(shí)間:2017-04-20 17:16

  本文關(guān)鍵詞:極端天氣條件下大氣可降水量地基GPS反演研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:地基GPS反演大氣可降水量是GNSS遙感應(yīng)用與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)水汽探測(cè)手段相比,具有高時(shí)空分辨率、高精度、不受天氣狀況干擾、可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等優(yōu)點(diǎn),備受關(guān)注。本文選取香港衛(wèi)星參考站網(wǎng)數(shù)據(jù),結(jié)合香港探空站數(shù)據(jù)資料,重點(diǎn)研究了四次臺(tái)風(fēng)影響下GPS水汽特征變化。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,闡述了GPS反演大氣可降水量的基本理論,描述了大氣垂直分層結(jié)構(gòu)、地面氣象參數(shù)特點(diǎn),介紹了GPS對(duì)流層延遲原理,詳述了地基GPS反演大氣可降水量的基本步驟及影響因素。其次,對(duì)目前常用的三種靜力學(xué)延遲模型進(jìn)行了精度和適用性評(píng)估,包括Saastamoinen模型、Hopfield模型、Black模型。通過(guò)比較地面氣象要素對(duì)靜力學(xué)延遲模型的影響,歸納了應(yīng)用GPS水汽反演時(shí)氣壓、氣溫的處理方法。在此基礎(chǔ)上,實(shí)驗(yàn)分析了相對(duì)濕度量在對(duì)流層延遲解算中的影響。另外,詳細(xì)介紹了對(duì)流層映射函數(shù)NMF、VMF1、GMF,并比較研究了VMF1與GMF在極端天氣條件下的適用性,結(jié)果表明精度基本相當(dāng)。然后,利用香港探空站資料建立了香港地區(qū)加權(quán)平均溫度模型,分析結(jié)果表明:利用探空站數(shù)據(jù)建立的區(qū)域加權(quán)平均溫度模型,能有效地消除Bevis經(jīng)驗(yàn)公式中的周期性誤差影響,且同一地區(qū)的歷史經(jīng)驗(yàn)加權(quán)平均溫度模型的長(zhǎng)期實(shí)用性較好;同時(shí),針對(duì)Bevis經(jīng)驗(yàn)公式的誤差與地面溫度間的關(guān)系,提出一種分段線性改正方法,有效地消除了經(jīng)驗(yàn)公式周期性誤差影響,且精度與基于探空站資料建立的模型相當(dāng)。最后,利用香港衛(wèi)星參考站網(wǎng)數(shù)據(jù)探討了四次臺(tái)風(fēng)影響期間的GPS水汽特征變化。研究結(jié)果表明,GPS大氣可降水量反演具有較好的精度和可靠性,能夠?yàn)榕_(tái)風(fēng)的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)提供依據(jù)。同時(shí)考慮溫度、氣壓、相對(duì)濕度等氣象參數(shù)的特征變化,對(duì)臺(tái)風(fēng)的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)更具研究?jī)r(jià)值。
【關(guān)鍵詞】:地基GPS 臺(tái)風(fēng) GPS水汽特征 加權(quán)平均溫度
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)礦業(yè)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
【目錄】:
  • 致謝4-5
  • 摘要5-6
  • Abstract6-16
  • 1 緒論16-21
  • 1.1 概述16-17
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
  • 1.3 論文研究?jī)?nèi)容20-21
  • 2 地基GPS水汽遙感的基本理論21-31
  • 2.1 GPS氣象學(xué)分類21-22
  • 2.2 大氣垂直分層與結(jié)構(gòu)22-23
  • 2.3 地面氣象參數(shù)23-25
  • 2.4 GPS對(duì)流層延遲25-28
  • 2.5 地基GPS反演大氣可降水量基本步驟28-30
  • 2.6 本章小結(jié)30-31
  • 3 對(duì)流層延遲改正模型31-49
  • 3.1 天頂靜力延遲模型及誤差分析31-42
  • 3.2 天頂濕延遲模型42-43
  • 3.3 對(duì)流層映射函數(shù)模型43-48
  • 3.4 本章小結(jié)48-49
  • 4 區(qū)域加權(quán)平均溫度模型建立49-61
  • 4.1 加權(quán)平均溫度處理方案49-50
  • 4.2 基于探空數(shù)據(jù)的加權(quán)平均溫度模型50-58
  • 4.3 加權(quán)平均溫度與探空站PWV相關(guān)性58-59
  • 4.4 本章小結(jié)59-61
  • 5 GPS/PWV資料在臺(tái)風(fēng)影響期間的特征分析61-80
  • 5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源61-68
  • 5.2 氣象要素和GPS/PWV特征分析68-78
  • 5.3 香港地區(qū)GPS可降水量分布78-79
  • 5.4 本章小結(jié)79-80
  • 6 總結(jié)與展望80-82
  • 6.1 總結(jié)80-81
  • 6.2 展望81-82
  • 參考文獻(xiàn)82-87
  • 作者簡(jiǎn)歷87-89
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集89

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 趙建三;楊創(chuàng);聞德保;;利用GAMIT進(jìn)行高精度GPS基線解算的方法及精度分析[J];測(cè)繪通報(bào);2011年08期

2 李國(guó)翠;李國(guó)平;陳小雷;;強(qiáng)降雪天氣中GPS可降水量與地面空氣濕度的綜合分析[J];高原氣象;2011年06期

3 鈕學(xué)新;杜惠良;滕代高;劉建勇;;影響登陸臺(tái)風(fēng)降水量的主要因素分析[J];暴雨災(zāi)害;2010年01期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王明明;地基GPS水汽反演的誤差分析與資料應(yīng)用[D];南京信息工程大學(xué);2013年


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本文編號(hào):319154

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