臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮每年給沿海城市造成了極大的損失,近年來(lái)利用GNSS反射信號(hào)的地基遙感方法可以用于潮位監(jiān)測(cè),稱(chēng)為GNSS-IR（global navigation satellite system-interferometric reflectometry）,對(duì)風(fēng)暴潮期間驗(yàn)潮站資料進(jìn)行補(bǔ)充。由于風(fēng)暴潮發(fā)生時(shí)間短且破壞性強(qiáng),單系統(tǒng)GPS的時(shí)間分辨率難以滿(mǎn)足海洋災(zāi)害的監(jiān)測(cè)需求。本文基于中國(guó)香港站（HKQT）和巴哈馬群島站（BHMA）的多模多頻GNSS衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)反演了3次沿海風(fēng)暴潮事件。先對(duì)多模多頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行分析,隨后分別對(duì)2019年颶風(fēng)"多里安"、2018年臺(tái)風(fēng)"山竹"和2017年臺(tái)風(fēng)"天鴿"引起的3次風(fēng)暴潮,利用基于滑動(dòng)窗口的最小二乘法對(duì)多模多頻GNSS-IR反演結(jié)果進(jìn)行改正并與驗(yàn)潮站實(shí)測(cè)值對(duì)比分析。試驗(yàn)結(jié)果表明,利用多模多頻GNSS-IR反演"多里安"風(fēng)暴潮的精度優(yōu)于14 cm,反演"天鴿"和"山竹"風(fēng)暴潮的精度優(yōu)于9 cm。相比GPS單系統(tǒng),多模多頻GNSS-IR能夠提高監(jiān)測(cè)的精度和時(shí)間分辨率,有效提取風(fēng)暴潮中異常潮位的漲潮、峰值和落潮的全過(guò)程,對(duì)海洋災(zāi)害的研究監(jiān)測(cè)發(fā)揮重要作用。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪學(xué)報(bào). 2020,49(09)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

站點(diǎn)周?chē)h(huán)境

以HKQT站點(diǎn)為例,天空布滿(mǎn)GPS、GLONASS、Galileo和BDS星座,為GNSS-IR監(jiān)測(cè)潮位提供大量的可用衛(wèi)星弧段數(shù)據(jù)。圖2(a)為2017年年積日232天四系統(tǒng)的衛(wèi)星軌跡分布圖�？梢钥闯鯤KQT站點(diǎn)上空的GPS、GLONASS和Galileo衛(wèi)星弧段分布較多,BDS相對(duì)較少,不同衛(wèi)星弧段數(shù)影響著反演值的時(shí)間分辨率。為了避免接收來(lái)自陸地的反射信號(hào),對(duì)衛(wèi)星高度角和方位角限制后,各衛(wèi)星系統(tǒng)的海面信號(hào)反射區(qū)域如圖2(b)所示。衛(wèi)星信號(hào)的反射區(qū)域大小受衛(wèi)星高度角、方位角和天線至海面的垂直反射距離決定,以高度角4°～9°、方位角-60°～105°、垂直反射距離6 m分別繪制了GPS、GLONASS、Galileo和BDS信號(hào)的第一菲涅爾反射區(qū)情況[6,26],距離站點(diǎn)由遠(yuǎn)及近的反射區(qū)分別對(duì)應(yīng)高度角4°、6°和9°。受衛(wèi)星弧段影響GPS、GLONASS和Galileo的信號(hào)反射區(qū)域大而密集,BDS小而稀疏,同時(shí)由圖2(a)可知四系統(tǒng)星座在方位角-30°～30°之間無(wú)衛(wèi)星軌跡,這也導(dǎo)致了圖2(b)中黃色箭頭區(qū)域內(nèi)缺少信號(hào)反射點(diǎn)。四系統(tǒng)合并后的信號(hào)感知范圍明顯優(yōu)于單系統(tǒng),因此多模GNSS能夠提供更多的數(shù)據(jù)源和更廣闊的海面感知區(qū)域,有利于提高潮位監(jiān)測(cè)的時(shí)間分辨率。

圖5為BHMA站的GNSS-IR反演結(jié)果,黑色曲線表示驗(yàn)潮站實(shí)測(cè)值,灰色曲線表示天文潮潮位值,藍(lán)色曲線表示站點(diǎn)區(qū)域的風(fēng)速變化情況,藍(lán)色圓點(diǎn)為GPS和GLONASS未作誤差改正的反演結(jié)果,紅色圓點(diǎn)為利用潮汐調(diào)和分析法改正后的反演結(jié)果�？芍S著“多里安”的逼近當(dāng)?shù)仫L(fēng)力在不斷加強(qiáng),風(fēng)暴潮也隨之而來(lái),GPS與GLONASS的反演結(jié)果與驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)較為一致,在風(fēng)暴潮期間也能夠反映潮位的突變情況。然而從監(jiān)測(cè)效果來(lái)看,冗余反演值堆積,部分時(shí)間無(wú)反演結(jié)果,風(fēng)暴潮中潮位突變部分與天文潮差異較大,經(jīng)過(guò)潮汐調(diào)和分析法改正后的精度也僅從20.28 cm提高為19.07 cm,精度提高了5.97%。此時(shí)利用基于滑動(dòng)窗口的最小二乘法對(duì)反演值進(jìn)行改正后,結(jié)果見(jiàn)圖6。圖4 GNSS LSP分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射測(cè)量（GNSS+R）最新進(jìn)展與應(yīng)用前景[J]. 金雙根,張勤耘,錢(qián)曉東.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[2]中國(guó)海洋衛(wèi)星及應(yīng)用進(jìn)展[J]. 蔣興偉,林明森,張有廣.  遙感學(xué)報(bào). 2016(05)
[3]兩種精化的對(duì)流層延遲改正模型[J]. 姚宜斌,張豹,嚴(yán)鳳,許超鈐.  地球物理學(xué)報(bào). 2015(05)



本文編號(hào)：3617276