【摘要】：大氣中水汽含量和分布的變化對(duì)氣候的影響是巨大的,對(duì)整個(gè)大氣的底層運(yùn)動(dòng)起到了關(guān)鍵作用。這種獨(dú)特作用決定了水汽對(duì)氣候和天氣會(huì)產(chǎn)生重要的影響。因此,獲取高精度、高時(shí)空分辨率的大氣水汽分布信息對(duì)氣象探測(cè)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)有重要意義。利用GNSS技術(shù)可以獲得準(zhǔn)實(shí)時(shí)、高精度、高分辨率的大氣水汽信息,為探測(cè)大氣水汽提供了一種新的途徑,本文圍繞大氣上空對(duì)流層區(qū)域展開由二維至三維水汽探測(cè)實(shí)驗(yàn),研究如下:1.利用精密單點(diǎn)定位技術(shù),基于C語(yǔ)言開發(fā)了水汽反演程序。首先將對(duì)流層總延遲與IGS產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)比分析,偏差穩(wěn)定,一致性較好;并利用對(duì)流層延遲和大氣可降水量轉(zhuǎn)換關(guān)系,對(duì)反演所獲大氣可降水量與同期探空數(shù)據(jù)做精度驗(yàn)證,獲取了高精度的大氣可降水量時(shí)間序列,滿足大氣上空對(duì)流層區(qū)域由二維至三維水汽探測(cè)實(shí)驗(yàn)精度要求,驗(yàn)證了程序的正確性和可行性。2.利用精密單點(diǎn)定位程序?qū)崟r(shí)反演對(duì)流層延遲,并基于GNSS對(duì)流層與霧霾的水汽共有因素,將對(duì)流層延遲用于霧霾監(jiān)測(cè)研究。研究霧霾指標(biāo)AQI、PM2.5質(zhì)量濃度與GNSS對(duì)流層天頂延遲、氣壓(PR)、溫度(TD)和相對(duì)濕度(HR)的相關(guān)性,得出PM2.5與對(duì)流層天頂濕延遲、測(cè)站氣壓、溫度、相對(duì)濕度有強(qiáng)相關(guān)結(jié)論,并對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,建立了多元線性回歸模型,對(duì)流層天頂濕延遲、測(cè)站氣壓、溫度、相對(duì)濕度這四個(gè)參數(shù)可用于PM2.5質(zhì)量濃度的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)。3.開展了大氣可降水量PWV實(shí)時(shí)探測(cè)實(shí)驗(yàn),并用于暴雨天氣監(jiān)測(cè)研究。以香港地區(qū)兩次暴雨天氣為實(shí)例,分析在暴雨發(fā)生期間PWV和PWV增量的時(shí)序變化特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,暴雨發(fā)生前后,必定伴隨著對(duì)流層的劇烈變化和水汽的快速聚積和釋放,暴雨發(fā)生前的4h甚至更久時(shí)間內(nèi),大氣中的PWV一直處于增加的狀態(tài),可降水量普遍提升10mm甚至更高;兩次降雨過程,PWV值如果發(fā)生突降,或PWV增量出現(xiàn)峰值,則其后4h內(nèi)極可能出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水。利用高時(shí)間分辨率GNSS大氣可降水量資料可監(jiān)測(cè)降水發(fā)生時(shí)局地水汽迅速變化的整個(gè)過程,PWV以及PWV增量可作為降水短期預(yù)報(bào)的指標(biāo)之一,可用于預(yù)測(cè)一定時(shí)間內(nèi)區(qū)域的降水量和降水分布情況。4.基于多系統(tǒng)GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)河南地區(qū)東經(jīng)111.5°~115.5°,北緯33.6°~35.6°區(qū)域上空水汽分布進(jìn)行層析探測(cè),研究垂直分層方法對(duì)層析結(jié)果的影響,垂直方向采用均勻和非均勻兩種分層方式,得到水汽密度結(jié)果與探空反演水汽密度值都非常接近,對(duì)比來(lái)看,非均勻分層層析在相關(guān)系數(shù)、均方根誤差和平均偏差等數(shù)據(jù)分析方面表現(xiàn)出了較好的數(shù)據(jù)精度,采用非均勻分層方法可以得到更優(yōu)的大氣水汽反演結(jié)果。5.對(duì)比單系統(tǒng)(GPS)與多系統(tǒng)GNSS(GPS/GLONASS/BDS)層析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,結(jié)果表明多系統(tǒng)組合觀測(cè)不僅能增加可見衛(wèi)星數(shù),觀測(cè)信號(hào)總數(shù)也大幅度增加,比單GPS系統(tǒng)增加了3倍的觀測(cè)信息,多系統(tǒng)層析網(wǎng)格通過率平均增加了9%,實(shí)驗(yàn)結(jié)論認(rèn)為單系統(tǒng)與多系統(tǒng)層析結(jié)果均有較高精度,將觀測(cè)時(shí)間縮短,多系統(tǒng)觀測(cè)優(yōu)勢(shì)將更加明顯。
【學(xué)位授予單位】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN967.1
【圖文】：

也是 GNSS/MET 和水汽探測(cè)的基礎(chǔ)。圖 2.1 GNSS 信號(hào)傳輸路徑示意圖上圖 2.1 為 GNSS 信號(hào)在地球大氣中的傳輸路徑圖，GNSS 衛(wèi)星信號(hào)在對(duì)流層的延遲量為 L。0s(s)ds ( (s) 1)ds (s )dsL c L n L n Lc （2.1）其中， 為 GNSS 信號(hào)對(duì)流層延遲；L 為測(cè)站至衛(wèi)星距離；s 為信號(hào)實(shí)際傳輸路徑；0c 為真空傳輸速度； c 為信號(hào)真實(shí)大氣傳輸速度； n (s)為真空速度與大氣速度的比值，為空氣折射率；s L為信號(hào)彎曲產(chǎn)生的路徑距離差，該量值很小，僅占總延遲量的 0.1%，可忽略不計(jì)。

圖 2.3 全球探空氣球站分布度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)文將對(duì) PPP 解算結(jié)果：對(duì)流層天頂延遲（ZTD）和可降水量（PWV）進(jìn)行度驗(yàn)證方式有平均偏差（bias）、均方根誤差（RMSE ）和相關(guān)系數(shù)（cor）[均偏差1( ) /niibias X X n （方根誤差1221( ) /ni iirms X X n （關(guān)系數(shù)122 21 1 1cor ( ) ( ) / ( ) ( )n n ni i i i i i i ii i iX X X X X X X X （

實(shí)驗(yàn)選取了中國(guó)境內(nèi)及附近 8 個(gè) IGS 觀測(cè)站（如圖3.1）2016 年 12 月 7 -18 日（年積日 342-353）共 12d 的觀測(cè)數(shù)據(jù)，解算策略同上。如圖3.2、圖 3.3 所示分別為 BJFS、SHAO、LHAZ 和 URUM 站解算結(jié)果 ZTD 與 IGS 產(chǎn)品 ZPD對(duì)比圖。342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 35422802300232023402360238024002420時(shí)間/年積日Z(yǔ)TD/mmPPP/ZTD IGS/ZTD342 343 344 345 346 349 350 351 352 353 354232023402360238024002420244024602480時(shí)間/年積日Z(yǔ)TD/mmPPP/ZTD IGS/ZTD圖 3.2 BJFS、SHAO 站解算結(jié)果 ZTD 與真值 ZPD 對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2747809