区域大气可降水量反演及应用研究

区域大气可降水量反演及应用研究

论文摘要

精确确定大气可降水量的含量及其变化情况对气象预报、气候变化、水文监测、资源遥感、大地测量等领域的发展均具有十分重要的意义。地基GNSS反演大气可降水量的方法与传统的大气可降水量探测方法相比,具有可实时监测、监测精度高、时空分辨率高、受天气状况干扰较小等优点。且对于区域大气可降水量的反演及应用研究是目前GNSS遥感应用技术主要研究热点之一。目前,现有文献对大气可降水量反演与应用的研究已逐渐成熟,但仍存在一些问题,主要体现在:(1)诸多学者分别选用不同时间段的探空资料所建立的适合于香港地区的加权平均温度模型较多,但其针对近实时大气可降水量反演的适用性有待检验;(2)在利用高精度GNSS数据处理软件——GAMIT软件进行大气可降水量反演时,如何选取解算策略才能使解算结果最佳;(3)许多学者分析了中国局地地区的大气可降水量的时空分布特征,但针对香港地区的相关研究较少;(4)分析大气可降水量与实际降雨量之间的关系,判断在暴雨灾害性天气发生过程中,是否可以用于短临预报;(5)随着GAMIT软件版本的不断更新,对BDS数据解算已成为可能,结合GAMIT软件对BDS数据反演大气可降水量精度有待验证。针对以上存在的问题,本文以探空资料、香港卫星定位参考站网数据、香港地区实际降雨量数据和澳洲地区多模GNSS实验跟踪网数据为基础研究数据,利用GAMIT软件、MATLAB软件、Python软件进行数据处理,并对数据处理结果进行分析。本文的主要研究内容与结论如下:(1)构建了香港地区年、季、月加权平均温度模型,并利用已有适用于香港地区的加权平均温度模型进行精度检验。本文所建立的香港地区年、季、月加权平均温度模型精度均优于已有模型,反演大气可降水量精度亦高于已有模型,具有重要的实际应用价值。(2)系统性地分析了大气可降水量反演的影响因素,依此确定出最佳的解算策略。在一定条件下可以选用快速精密星历或超快速精密星历代替最终精密星历进行大气可降水量的反演;RELAX与BASELINE两种数据处理方式反演结果精度相当,但BASELINE方式解算速度较快,所需时间较短;NMF映射函数反演结果精度最低,GMF与VMF1精度相当、精度较高,通常采用VMF1;在近海地区加入海潮模型,可提高反演精度;若没有测站相应的实时气象数据,可采用GPT模型进行反演,反演精度亦能满足气象需要。为香港地区大气可降水量的特征分析、时空分布特征分析以及暴雨监测等提供依据。(3)利用地基GPS数据反演得到的大气可降水量分析香港地区大气可降水量时空分布特征。香港地区大气可降水量在夏季最高,冬季最小,春秋季趋于两者之间,秋季略高于春季;在2月份最小,7、8月份最大,逐月变化情况表现为单峰曲线;1月日平均变化呈“双峰双谷”特性,7月日平均变化呈“单峰单谷”特性;空间变化特征明显,分布趋势基本保持一致。(4)系统性地分析了香港地区一次暴雨天气过程中大气可降水量与实际降雨量之间的关系。在暴雨发生前,大气可降水量有持续上升的趋势,直至暴雨发生前较小的一段时间内大气可降水量会迅速上升并达到最大峰值。当大气可降水量达到峰值之后会持续较短的时间,随即开始突降,突降一定时间后暴雨发生。随着暴雨的发生,大气可降水量呈现出逐渐下降的趋势,直至暴雨结束后一段时间,大气可降水量达到最低值,趋于平稳。(5)提出了一种基于GAMIT软件的BDS数据大气可降水量反演方法,并利用探空数据计算结果与GPS数据反演结果进行精度验证。结果表明,通过BDS反演得到的大气可降水量与探空数据计算结果之间的平均相对误差、均方根误差均小于2 mm,相关系数大于0.98;与GPS反演结果之间的平均相对误差、均方根误差均小于4 mm,相关系数大于0.90。BDS反演结果精度较高,能够满足气象需要。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •   1.3 研究内容
  •   1.4 技术路线图
  • 2 地基GNSS大气可降水量反演原理与方法
  •   2.1 对流层延迟模型
  •     2.1.1 Hopfield模型
  •     2.1.2 Saastamoinen模型
  •     2.1.3 Black模型
  •   2.2 映射函数
  •     2.2.1 NMF映射函数
  •     2.2.2 VMF1 映射函数
  •     2.2.3 GMF映射函数
  •   2.3 大气可降水量的反演
  •     2.3.1 加权平均温度
  •     2.3.2 水汽转换系数
  •   2.4 GAMIT软件反演大气可降水量流程
  •     2.4.1 GNSS数据解算阶段
  •     2.4.2 大气可降水量反演阶段
  •   2.5 大气可降水量精度检验方法
  •   2.6 本章小结
  • 3 香港地区加权平均温度模型的建立与精度分析
  •   3.1 数据来源
  •   3.2 加权平均温度时间变化特征分析
  •     3.2.1 年变化特征
  •     3.2.2 季变化特征
  •     3.2.3 月变化特征
  •   3.3 加权平均温度模型的建立
  •   3.4 加权平均温度模型精度检验
  •   3.5 本章小结
  • 4 基于地基GPS的香港地区大气可降水量反演与应用
  •   4.1 数据来源
  •     4.1.1 香港地区数据来源
  •     4.1.2 周边IGS站数据来源
  •     4.1.3 其他数据来源
  •   4.2 大气可降水量反演影响因素分析
  •     4.2.1 不同星历
  •     4.2.2 不同数据处理方式
  •     4.2.3 不同映射函数
  •     4.2.4 不同加权平均温度模型
  •     4.2.5 有无海潮负荷
  •     4.2.6 有无实时气象数据
  •   4.3 解算策略与基线解算结果
  •     4.3.1 解算策略
  •     4.3.2 基线解算结果
  •   4.4 地基GPS反演大气可降水量精度检验
  •   4.5 地基GPS反演大气可降水量的特征分析
  •   4.6 香港地区大气可降水量时空分布特征分析
  • PWV时间变化特征'>    4.6.1 香港地区GPSPWV时间变化特征
  • PWV空间变化特征'>    4.6.2 香港地区GPSPWV空间变化特征
  •   4.7 大气可降水量在一次暴雨天气监测中的应用
  •     4.7.1 PWV时间序列分析
  •     4.7.2 暴雨监测结论
  •   4.8 本章小结
  • 5 基于地基BDS的澳洲地区大气可降水量反演精度分析
  •   5.1 数据来源与解算策略
  •     5.1.1 数据来源
  •     5.1.2 解算策略
  •   5.2 基线解算结果
  •   5.3 与探空数据计算结果对比
  •   5.4 与地基GPS反演结果对比
  •   5.5 本章小结
  • 6 结论与展望
  •   6.1 结论
  •   6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读学位期间的研究成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 高志钰

    导师: 李建章

    关键词: 大气可降水量,加权平均温度模型,地基

    来源: 兰州交通大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 气象学

    单位: 兰州交通大学

    分类号: P426.6

    DOI: 10.27205/d.cnki.gltec.2019.000568

    总页数: 83

    文件大小: 5303K

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