大氣水汽的時空分布和變化是氣象應(yīng)用中一項重要信息,常規(guī)水汽探測技術(shù)一方面由于無法進(jìn)行全天候觀測且探測站點(diǎn)分布稀疏,導(dǎo)致水汽觀測精度和時空分辨率較低;另一方面由于探測儀器昂貴,無法進(jìn)行大規(guī)模布設(shè),由于常規(guī)水汽探測技術(shù)的上述缺陷,利用常規(guī)水汽探測技術(shù)難以獲取高精度的連續(xù)水汽觀測值。隨著全球?qū)Ш较到y(tǒng)（Global Navigation Satellite Systems,GNSS）的快速發(fā)展,世界各國相繼建立了高密度的地基GNSS觀測網(wǎng),作為GNSS拓展應(yīng)用的GNSS遙感水汽技術(shù)也得到極大的發(fā)展,該技術(shù)是利用各國布設(shè)的GNSS基準(zhǔn)站網(wǎng)來遙感對流層中的水汽含量,具有全天候、高時空分辨率和造價成本低等優(yōu)點(diǎn),這些優(yōu)點(diǎn)使GNSS遙感水汽技術(shù)成為水汽探測領(lǐng)域的重要手段之一。GNSS遙感水汽可分為可降水量反演和水汽層析技術(shù),目前水汽反演和GNSS水汽層析主要存在的問題有:多種變量因子影響下大氣可降水量最佳解算策略該如何選取;傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大氣可降水量進(jìn)行預(yù)測易使預(yù)測模型迭代不穩(wěn)定和局部最小值;水汽層析離散化時常用的沿高度方向等分分層與水汽在垂直方向上的實(shí)際分布規(guī)律不符,降低了水汽層析結(jié)果的精度。為了... 

【文章來源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 地基GNSS反演大氣可降水量研究現(xiàn)狀
        1.2.2 地基GNSS層析技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
    1.4 本章小結(jié)
2 地基GNSS反演大氣可降水量原理與方法
    2.1 GNSS氣象學(xué)簡介
    2.2 地基GNSS反演大氣可降水量關(guān)鍵技術(shù)
        2.2.1 地基GNSS反演可將水量基本原理
        2.2.2 天頂對流層延遲模型
        2.2.3 映射函數(shù)模型
        2.2.4 大氣加權(quán)平均溫度模型
    2.3 高精度GNSS數(shù)據(jù)處理軟件簡介
    2.4 本章小結(jié)
3 對流層映射函數(shù)對GNSS-PWV的影響分析
    3.1 數(shù)據(jù)來源
        3.1.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
        3.1.2 數(shù)據(jù)的選取
    3.2 GNSS-PWV解算方案
    3.3 GNSS基線解算誤差分析
    3.4 映射函數(shù)反演GNSS可降水量精度分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的GNSS-PWV預(yù)測研究
    4.1 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        4.1.2 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    4.2 精度評定方法
    4.3 利用探空站歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行PWV預(yù)測試驗(yàn)
        4.3.1 數(shù)據(jù)來源及解算策略
        4.3.2 算例分析
    4.4 利用GNSS-PWV歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行PWV預(yù)測試驗(yàn)
        4.4.1 數(shù)據(jù)來源及解算策略
        4.4.2 算例分析
    4.5 本章小結(jié)
5 基于代數(shù)重構(gòu)算法的非均勻分層水汽層析研究
    5.1 斜路徑觀測值的求解
        5.1.1 斜路徑濕延遲的計算
        5.1.2 斜路徑可降水量的計算
    5.2 水汽層析技術(shù)
        5.2.1 水汽層析基本原理
        5.2.2 層析格網(wǎng)的劃分規(guī)則
    5.3 層析方程組的構(gòu)建
        5.3.1 試驗(yàn)區(qū)域模型的建立
        5.3.2 層析方程的約束條件
    5.4 層析方程組的解算
        5.4.1 最小二乘法
        5.4.2 截斷奇異值分解法
        5.4.3 卡爾曼濾波算法
        5.4.4 代數(shù)重構(gòu)算法
    5.5 算例分析
        5.5.1 數(shù)據(jù)與方法
        5.5.2 結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]非均勻分層對GNSS水汽三維層析的影響[J]. 郜堯,楊力,朱恩慧,趙爽.  全球定位系統(tǒng). 2019(02)
[2]對流層映射函數(shù)對GNSS反演可降水量的影響分析[J]. 黃逸宇,魏冠軍,任瑞.  全球定位系統(tǒng). 2019(02)
[3]利用ECMWF改善射線利用率的三維水汽層析算法[J]. 趙慶志,姚宜斌,姚頑強(qiáng),陳鵬,吳滿意.  測繪學(xué)報. 2018(09)
[4]基于改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建區(qū)域精密對流層延遲模型[J]. 肖恭偉,歐吉坤,劉國林,張紅星.  地球物理學(xué)報. 2018(08)
[5]天頂靜力延遲模型對GPS可降水量反演的影響分析及改進(jìn)[J]. 羅宇,羅林艷,范嘉智,段思汝.  測繪工程. 2018(08)
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型誤差補(bǔ)償技術(shù)的對流層延遲模型研究[J]. 陳陽,胡伍生,嚴(yán)宇翔,龍鳳陽,張良.  大地測量與地球動力學(xué). 2018(06)
[7]一種全球?qū)α鲗友舆t改正的映射函數(shù)選擇方法[J]. 張陽,陳晨,付丹丹,周立.  導(dǎo)航定位學(xué)報. 2018(02)
[8]基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPS可降水量預(yù)測[J]. 謝劭峰,蘇永檸,王新橋,楊帆,梁春麗,邢尹.  中國科技論文. 2018(09)
[9]附加輔助層析區(qū)域提高射線利用率的水汽反演方法[J]. 趙慶志,姚宜斌,羅亦泳.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2017(09)
[10]高斯函數(shù)在香港地區(qū)對流層層析實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用[J]. 張豹,姚宜斌,胡羽豐,許超鈐.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2017(08)

博士論文
[1]地基GNSS水汽層析關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 丁楠.中國礦業(yè)大學(xué) 2018
[2]聯(lián)合空基和地基GNSS觀測反演大氣水汽方法研究[D]. 夏朋飛.武漢大學(xué) 2018
[3]地基GNSS探測2D/3D大氣水汽分布技術(shù)研究[D]. 江鵬.武漢大學(xué) 2014
[4]地基GNSS層析對流層水汽若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王曉英.南京信息工程大學(xué) 2013

碩士論文
[1]地基GNSS對流層高精度模型快速構(gòu)建[D]. 黃瑾芳.武漢大學(xué) 2018
[2]地基GPS大氣可降水量估計及水汽層析研究[D]. 趙慶志.中國礦業(yè)大學(xué) 2014
[3]地基GPS探測水汽理論與技術(shù)研究[D]. 張鵬飛.長安大學(xué) 2013



本文編號：3249331