發(fā)布時間：2021-07-16 21:12

　　應用GPS技術來預計可降水量的方法相對來說精度較高,并且不受外界環(huán)境條件的制約,可以進行全天候的觀測,觀測時間短、作業(yè)效率高,因此,近些年來這種方法得以廣泛的應用。由于對流層延遲和可降水量的相關性較強,因而能夠通過測站GPS觀測數(shù)據(jù)推算出對流層延遲,再由對流層延遲直接推算得到可降水量。本文針對澳大利亞卡拉薩的IGS站karr測站以及北京房山的IGS站bjfs測站的觀測數(shù)據(jù),分別利用3種氣象模型對觀測數(shù)據(jù)進行處理,得到天頂對流層延遲、天頂流體靜力學延遲和天頂濕延遲,再由天頂濕延遲反演得到我們所需的可降水量[1]。 

【文章來源】：測繪與空間地理信息. 2020,43(12)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

GPS信號誤差氣象學原理圖

如圖2所示，可以看出在澳大利亞卡拉薩地區(qū)karr測站上，使用3種氣象模型獲得的可降水量呈現(xiàn)相同的變化趨勢，可降水量均在15—35 mm之間浮動，00:00:00時為可降水量的低谷，在時間段00:00:00—01:00:00之間有一次較大幅度的增長，此后大體為先升高再降低的趨勢，在時間段12:00:00—15:00:00時之間會達到峰值。圖中可以看出，使用3種氣象模型得到的可降水量估計結果基本一致，方案1(VMF1模型)與方案2(GPT2模型)和方案3(UNB3模型)之間的差異在毫米級，方案2與方案3的曲線基本一致。如圖3所示，我們可以看出，bjfs測站利用3種不同的氣象模型獲得的可降水量呈現(xiàn)相同的變化趨勢，可降水量在22—41 mm之間浮動，大體呈現(xiàn)逐漸減少的趨勢，在06:00:00-09:00:00之間出現(xiàn)了一次較大幅度的增長，在此時間段內會達到峰值。方案1(VMF1模型)與方案2(GPT2模型)之間相差較小，差值在2 mm左右;方案3(UNB3模型)與方案1、方案2之間差異較大，差值在4—6mm之間。

如圖3所示，我們可以看出，bjfs測站利用3種不同的氣象模型獲得的可降水量呈現(xiàn)相同的變化趨勢，可降水量在22—41 mm之間浮動，大體呈現(xiàn)逐漸減少的趨勢，在06:00:00-09:00:00之間出現(xiàn)了一次較大幅度的增長，在此時間段內會達到峰值。方案1(VMF1模型)與方案2(GPT2模型)之間相差較小，差值在2 mm左右;方案3(UNB3模型)與方案1、方案2之間差異較大，差值在4—6mm之間。通過圖2和圖3的對比分析，我們會發(fā)現(xiàn)bjfs測站3種方案所獲可降水量之間的差異要比karr測站3種方案所獲可降水量之間的差異大。這是因為北京房山地處北溫帶的大陸地區(qū)，屬于典型的北溫帶半濕潤大陸性季風氣候，四季分明，春季干旱，夏季高溫多雨，秋季短暫，冬季寒冷干燥。而澳大利亞地處南半球的熱帶地區(qū)，位于南太平洋和印度洋之間，具有多種氣候類型，受到北部西北季風與東南信風影響，降水季節(jié)性變化，在北部形成熱帶草原氣候。卡拉薩就位于澳大利亞的西北沿海地區(qū)，屬于典型的熱帶草原氣候。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國區(qū)域大氣加權平均溫度的時空變化及模型[J]. 龔紹琦.  應用氣象學報. 2013(03)
[2]IGS數(shù)據(jù)下載方法[J]. 陳欣,楊博,李愛榮.  軟件導刊. 2013(05)
[3]利用地基GPS獲取實時可降水量[J]. 徐韶光,熊永良,劉寧,黃丁發(fā).  武漢大學學報(信息科學版). 2011(04)
[4]GPS定位系統(tǒng)中幾種對流層模型的探討[J]. 趙鐵成,韓曜旭.  全球定位系統(tǒng). 2011(01)

博士論文
[1]GPS資料在中尺度數(shù)值預報模式中的應用研究[D]. 袁招洪.南京氣象學院 2004

碩士論文
[1]地基GPS探測水汽理論與技術研究[D]. 張鵬飛.長安大學 2013



本文編號：3287774