【摘要】：隨著全球定位系統(tǒng)(Globle Positioning System,GPS)和GPS氣象學研究的迅速發(fā)展,利用地基GPS反演大氣可降水量成為一種全新有效的水汽探測手段,而連續(xù)運行參考系統(tǒng)(Continuously Operating Referernce System,CORS)建設的迅猛發(fā)展,使得區(qū)域CORS反演大氣水汽日益受到關注。國內外氣象部門及研究者對其進行了一系列研究,旨在提高CORS反演大氣可降水量的精度、實時性及實用性,發(fā)掘其應用潛力。本文基于山東省連續(xù)運行參考系統(tǒng)(Shandong Continuously Operating Referemce System,SDCORS),對區(qū)域CORS反演水汽的原理和方法進行了分析研究,鑒于加權平均溫度時空特性明顯,且現有模型存在區(qū)域誤差,研究建立了適合山東地區(qū)的加權平均溫度模型,并評估檢驗SDCORS反演水汽的精度,分析其與實際降水量間的相關關系。主要研究內容和成果如下:1.由于大部分CORS站未配備氣象傳感器,無實測氣象數據,分析了 GPT2模型和GGOS Atmosphere格網數據插值的加權平均溫度值在山東地區(qū)的適用性,為加權平均溫度模型的建立和SDCORS反演水汽提供了數據支持;2.由于探空站分布稀疏,確立的加權平均溫度模型不能夠較好地代表山東整個區(qū)域范圍,因此,提出采用4個探空站(山東地區(qū)2個探空站和鄰近2個探空站)+9個山東區(qū)域空間均勻分布的站點,借助GPT2模型和GGOS Atmosphere求取地表氣象參數和加權平均溫度值,進而建立加權平均溫度模型,研究表明,基于地表溫度和水汽壓的季節(jié)性模型優(yōu)于年模型0.26K～0.35K,具有較高的穩(wěn)定性和可靠性,是適合山東地區(qū)最優(yōu)的加權平均溫度模型;3.利用新建立的基于地表溫度和水汽壓的季節(jié)性模型和GPT2估算的地表氣象參數求解的SDCORS/PWV,與GAMIT/PWV和Radio/PWV對比分析,以評估SDCORS/PWV的精度,分析表明,SDCORS/PWV與Radio/PWV具有高度的一致性,精度優(yōu)于GAMIT/PWV;4.通過與實際降水量對比分析發(fā)現,SDCORS反演大氣可降水量與實際降水量,尤其強降水,與PWV值及PWV突變量有關,其檢測降水的概率高達80%以上,對水汽的監(jiān)測具有一定的實際意義。
【學位授予單位】：山東科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P426.6
【圖文】：

山東科技大學碩士學位論文邐ＣＯＲＳ反演大氣可降水量基本理論逡逑２邋ＣＯＲＳ反演大氣可降水量基本理論逡逑ＧＰＳ衛(wèi)星發(fā)射的無線電信號，穿過厚厚的地球大氣層時發(fā)生折射，產生時逡逑延和彎曲，進而產生延遲，通常分為電離層延遲和對流層延遲。在ＧＰＳ高精度逡逑定位中，這種延遲量作為誤差源而盡量將其消除或減弱，如利用ＧＰＳ雙頻載波逡逑信號消除電離層延遲，而在ＧＰＳ氣象中，這種延遲量（主要指對流層延遲）轉逡逑而成為氣象研宄的有用信息，對于研宄天氣預報、全球氣候變化監(jiān)測等至關重逡逑要［４９］。ＧＰＳ氣象學有地基ＧＰＳ氣象學和空基ＧＰＳ氣象學［５￣兩種，如圖２．１邋（ａ）逡逑和圖２．１邋Ｃｂ）所示。逡逑

ＣＯＲＳ反演大氣可降水量，表征相當于大氣水汽含量的水柱的高度，亦即逡逑某時刻的大氣中的水汽全部凝結為水，并降落到地面的降水量。一般可以利用逡逑與濕延遲之間的相關關系進行求解，ＣＯＲＳ反演的大氣可降水量的過程如圖２．２逡逑所示。逡逑／１Ｓ邋／邐，精密榞／逡逑－Ｖ高精度ｉ據處理Ｐ—逡逑／邐１邋象參＆邋／邐邐卜邋（Ｔｍ）逡逑ＴＺＺＩＩＩｌ，邐對流層ｉ延遲量逡逑魯力拳延遲丨邐（ＺＴＤ）邐；逡逑模丨型邋！邐ｙ邐｜轉換系數逡逑丁邐（ｎ）逡逑ｒＷｊ＾ｍｉ＆Ｗ］邐Ｊ逡逑（ＺＨＤ）逡逑對流層ｉ延遲量＾邐逡逑（ＺＷＤ）逡逑＾天氣可Ｉ降水董＇丨逡逑、邋（ＰＷＶ）邋Ｊ逡逑圖２．２邋ＣＯＲＳ反演大氣可降水量過程逡逑Ｆｉｇ．２．２邋ＣＯＲＳ邋ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ邋ｏｆ邋ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｌｅ邋ｗａｔｅｒ邋ｖａｐｏｒ邋ｐｒｏｃｅｓｓ逡逑１４逡逑

表３．２氣溫對比分析參數邐（單位：１Ｃ）逡逑Ｔａｂ．３．２邋Ｃｏｍｐａｒｅ邋ｔｈｅ邋ｐａｒａｍｅｔｅｒ邋ｏｆ邋ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ邐（Ｕｎｉｔｓ邋＂ＸＵ）逡逑、？邐ＧＰＴ邐ＧＰＴ２逡逑站點邋邐邐逡逑邐ＭＥＡＮ邋ＭＡＸ邋ＭＩＮ邋ＳＴＤ邋ＲＭＳ邋ＭＥＡＮ邋ＭＡＸ邋ＭＩＮ邋ＳＴＤ邋ＲＭＳ逡逑章丘站－２．１１邐９．８３邐－１１．４６邐４．２７邐４．７６邐－１．６３邐６．３９邐－９．９６邐３．３７邐３．７４逡逑青島站－２．９３邐６．２７邐－１０．５３邐２．５８邐３．９０邐－１．６４邐６．９３邐－９．６８邐２．５１邐３．００逡逑鄭州站－２．８５邐６．４９邐－１０．６０邐３．７４邐４．７０邐－１．４６邐６．１０邐－８．４９邐２．６７邐３．０４逡逑徐州站－３．０９邐５．９８邐－１２．４１邐３．５７邐４．７２邐－１．７０邐５．４２邐－９．５１邐２．８２邐３．３０逡逑平均值－２．７４邐７．１４邐－１１．２５邐３．５４邐４．５２邐－１．６１邐６．２１邐－９．４１邐２．８４邐３．２７逡逑由圖３．１和表３．２可以看出：逡逑１）邐ＧＰＴ模型估算氣溫精度在－１３邋°Ｃ到１０邋°Ｃ范圍內波動，而ＧＰＴ２模型由逡逑于考慮了半年周期，估算氣溫精度波動范圍較小，－１０邋°Ｃ到７邋°Ｃ；逡逑２）邐ＧＰＴ／２模型的估算精度存在季節(jié)差異性，夏季基本在０邋°Ｃ附近波動，且逡逑振幅較小，精度較高，春季和冬季波動幅度較大，精度較低；逡逑

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本文編號：2822660