【摘要】：水汽是大氣中的活躍成分,實(shí)現(xiàn)對(duì)大氣水汽的連續(xù)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)對(duì)于提高中短期天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性、系統(tǒng)研究大氣的演變過程等十分重要。相比于傳統(tǒng)的水汽探測(cè)手段,GNSS水汽探測(cè)技術(shù)具有高時(shí)空分辨率、低成本、不受天氣狀況影響等優(yōu)勢(shì),目前基于該技術(shù)獲得的高精度水汽產(chǎn)品已在氣象部門得到實(shí)際應(yīng)用。本文以實(shí)時(shí)精密單點(diǎn)定位(Real-Time Precise Point Positioning,RT-PPP)技術(shù)為基礎(chǔ),對(duì)GNSS實(shí)時(shí)水汽探測(cè)方法進(jìn)行了系統(tǒng)地研究。對(duì)全球氣象模型GPT/2及其用于GNSS水汽反演的精度進(jìn)行了分析;基于ECMWF數(shù)據(jù),構(gòu)建了新的全球大氣加權(quán)平均溫度模型;利用MGEX和IGS站網(wǎng)數(shù)據(jù),對(duì)實(shí)時(shí)GNSS水汽探測(cè)的精度進(jìn)行驗(yàn)證和分析。主要內(nèi)容和結(jié)論如下:1.詳細(xì)闡述了基于GNSS技術(shù)進(jìn)行大氣可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)反演的基本算法,重點(diǎn)介紹了采用RT-PPP技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)水汽反演的方法,并對(duì)影響實(shí)時(shí)水汽反演精度的因素進(jìn)行了分析。2.采用北美SuomiNet網(wǎng)的實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)和GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù),評(píng)價(jià)了在無(wú)氣象觀測(cè)的情況下,利用全球氣象模型GPT、GPT2提供的氣象參數(shù)進(jìn)行大氣可降水量反演的精度,發(fā)現(xiàn)采用GPT2模型的PWV反演精度為1.3mm,GPT模型為1.6mm。3.考慮到目前常用的加權(quán)平均溫度模型是基于某一特定區(qū)域的探空數(shù)據(jù)構(gòu)建的線性模型,不具有全球適用性,本文基于ECMWF數(shù)據(jù)構(gòu)建了顧及季節(jié)改正的新的大氣加權(quán)平均溫度模型,與ECMWF數(shù)據(jù)相比,新模型的RMS優(yōu)于2.2K,與探空數(shù)據(jù)相比,該模型的RMS為3.6K。4.利用MGEX站網(wǎng)數(shù)據(jù),采用WUH事后精密星歷,以IGS提供的ZTD(Zenith Tropospheric Delay)產(chǎn)品為參考,本文解算的BeiDou單系統(tǒng)、GPS單系統(tǒng)、GLONASS單系統(tǒng)以及3個(gè)系統(tǒng)聯(lián)合的ZTD的RMS分別為17.5 mm、8.5mm、9.7 mm和8.6 mm;采用IGS站點(diǎn)數(shù)據(jù),利用RTS(Real Time Service)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流產(chǎn)品,本文解算的實(shí)時(shí)GPS ZTD相比于IGS ZTD的RMS為9.8mm,相對(duì)于事后GPS ZTD的RMS為6.5mm。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P228.4;P412
【圖文】：

中國(guó)石油大學(xué)（華東）碩士學(xué)位論文23圖3-1 GPS站點(diǎn)分布圖Fig 3-1 Distribution of GPS stations3.3.1 ZWD 結(jié)果分析以實(shí)測(cè)氣象值和基于實(shí)測(cè)值計(jì)算得到的 ZWD 為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)采用 GPT 模型和 GPT2 模型計(jì)算的氣象參數(shù)和 ZWD 進(jìn)行評(píng)價(jià)。圖 3-2 給出了 sa06 站 GPT 模型的氣壓誤差 P 1和ZWD 偏差 Z WD1與 GPT2 模型的氣壓誤差 P 2和 ZWD 偏差 Z WD2的時(shí)間序列。從圖中可以看出，不管是氣壓誤差還是 ZWD 偏差，兩種模型均具有相同的變化趨勢(shì)，且不同模型之間的差別很小，說(shuō)明兩種模型的精度相當(dāng)。此外，從圖中也可以發(fā)現(xiàn) ZWD 偏差的變化趨勢(shì)與氣壓誤差的變化趨勢(shì)存在很明顯的相關(guān)性，具體來(lái)說(shuō)就是兩者的變化趨勢(shì)正好相反，即 ZWD 的偏差隨著氣壓誤差的增大而減小，隨著氣壓誤差的減小而增大。這主要是因?yàn)?

第三章 全球氣象模型 GPT/2 用于水汽反演的精度分析24圖3-3 GPT和GPT2模型的氣壓、ZWD誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig 3-3 Mean bias and RMS of differences in pressure and ZWD using GPT and GPT2圖 3-3 給出了不同測(cè)站 GPT 和 GPT2 模型的氣壓誤差、ZWD 偏差的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從圖中可以看出，對(duì)于多數(shù)測(cè)站，兩種模型的 ZWD 偏差和氣壓誤差的平均值基本相同，其中 ZWD 偏差的均值基本在±5mm 以內(nèi)，氣壓誤差的均值在±2.5hpa 以內(nèi)；ZWD 偏差的 RMS 在多數(shù)測(cè)站小于 10mm，而氣壓誤差的 RMS 也基本在 5hpa 以內(nèi)。但對(duì)比不同的測(cè)站可以發(fā)現(xiàn)，在 sa11 站和 sa46 站，GPT 模型的 ZWD 偏差要明顯大于 GPT2 模型，對(duì)比這兩個(gè)站的氣壓誤差也可以發(fā)現(xiàn)類似的現(xiàn)象。由于這兩個(gè)站 GPT 模型的 ZWD 偏差和氣壓誤差較大

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本文編號(hào)：2716378