香港地区顾及高度改正的加权平均温度模型
发布时间：2021-01-27 23:53
选用2012～2017年Kings Park站探空资料,基于迭代最小二乘方法构建2种香港地区顾及高度改正的加权平均温度模型——Tmhk1和Tmhk2,并利用2018年探空资料对模型在香港地区的精度和适用性进行评估。结果表明,在香港地区,依赖测站温度的Tmhk1模型具有较高的精度,年均偏差优于0.3 K,均方根误差优于1.8 K,与Bevis公式和GPT2w模型相比,Tmhk1模型的精度分别提升35.4%和29.7%;而不依赖气象参数的Tmhk2模型与GPT2w模型的精度相当,年均方根误差均优于2.5 K,Bevis公式的精度最差（RMS为2.7 K）,且具有较大负偏差（bias为-1.8 K）。从季节性分析可知,Bevis公式、Tmhk2和GPT2w模型精度具有明显的季节性变化,总体为夏季精度较高（RMSE为1.3～2.2 K...
【文章来源】：大地测量与地球动力学. 2020,40(10)北大核心
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
Tm垂直递减率的时间序列和功率谱
式中,T s ref 为参考高度的温度,α1为参考高度h0的Tm年均值,α2为与温度相关的系数,α3、α4及α5、α6为依赖气象参数模型在参考高度的季节项系数。公式的系数均采用2012～2017年的探空数据基于迭代最小二乘参数估计确定。GNSS跟踪站主要用于定位、导航、授时及地球物理研究等,大多数没有配备共址的气象传感器,导致依赖气象参数的Tm模型很难应用于实时或近实时地基GNSS水汽的探测。因此,本文同时建立香港地区不依赖气象参数的Tm模型,以更好地服务于该地区暴雨、强对流等极端天气的水汽监测。图3为参考高度Tm和Ts的时间序列,可以看出,Tm具有明显的季节性周期。因此,这里采用Yao等[2]的建模思路来拟合T m ref ,建立不依赖气象参数的模型Tm_hk2。拟合公式如下:
式中,β1为不依赖气象参数的模型在参考高度h0的Tm年均值;β2、β3及β4、β5为不依赖气象参数的模型在参考高度h0的季节项系数。公式的系数均采用2012～2017年的探空数据基于迭代最小二乘参数估计确定。香港地区2种加权平均温度模型的系数见表1。3 Tm模型在香港地区的精度和适用性分析
本文编号：3003963
【文章来源】：大地测量与地球动力学. 2020,40(10)北大核心
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
Tm垂直递减率的时间序列和功率谱
式中,T s ref 为参考高度的温度,α1为参考高度h0的Tm年均值,α2为与温度相关的系数,α3、α4及α5、α6为依赖气象参数模型在参考高度的季节项系数。公式的系数均采用2012～2017年的探空数据基于迭代最小二乘参数估计确定。GNSS跟踪站主要用于定位、导航、授时及地球物理研究等,大多数没有配备共址的气象传感器,导致依赖气象参数的Tm模型很难应用于实时或近实时地基GNSS水汽的探测。因此,本文同时建立香港地区不依赖气象参数的Tm模型,以更好地服务于该地区暴雨、强对流等极端天气的水汽监测。图3为参考高度Tm和Ts的时间序列,可以看出,Tm具有明显的季节性周期。因此,这里采用Yao等[2]的建模思路来拟合T m ref ,建立不依赖气象参数的模型Tm_hk2。拟合公式如下:
式中,β1为不依赖气象参数的模型在参考高度h0的Tm年均值;β2、β3及β4、β5为不依赖气象参数的模型在参考高度h0的季节项系数。公式的系数均采用2012～2017年的探空数据基于迭代最小二乘参数估计确定。香港地区2种加权平均温度模型的系数见表1。3 Tm模型在香港地区的精度和适用性分析
本文编号：3003963
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