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利用GPAS解算不同气象模型反演大气降水精度检验

发布时间:2022-01-23 15:04
  针对GNSS气象学中大气可降水量在局域不同气象模型的差异,该文选取香港12个CORS站2017—2018年两年的观测数据,借助中国测绘科学研究院自主研发的高精度GNSS数据处理软件(GPAS),分别采用实测气象数据、GPT模型以及标准海平面气象模型进行大气可降水量(PWV)反演,探究各个模型精度。以探空数据为参考,对3种方案解算的GPS/PWV进行年、季度、月综合对比和精度分析。结果表明:香港地区PWV值呈现出夏季大、冬季小的特征;3种方案的GPS/PWV与RAD/PWV具有很好的相关性,相关系数均超过0.97;其中利用实测气象数据精度最高,标准海平面模型精度最低,尤其当天气状况比较复杂时候(PWV>60 mm)精度相差较大;GPT模型和实测数据的平均偏差都小于1 mm,均方差均小于1.9 mm,在缺少地面气象数据的时间段或没有地面气象数据的测站上,利用GPT模型数据能够取得较为理想的PWV反演结果。 

【文章来源】:测绘科学. 2020,45(04)北大核心CSCD

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

利用GPAS解算不同气象模型反演大气降水精度检验


IGS测站分布

香港,测站


本文中选取香港地区12个CORS站2017—2018年连续两年的观测数据,并联合全球40个IGS跟踪站同时段的观测数据进行PWV解算。探空数据来源于美国怀俄明州立大学网站(http://weather.uwyo.edu/wyoming/)。香港地区CORS站可全天候接收GNSS卫星信号,观测区域覆盖香港全境,测站分布如图1。由于测站相距较近,对流层延迟相关性较高,所以引入全球分布均匀、连续性较好的IGS站约束其相关性统一解算,测站选取如图2。图2 IGS测站分布

时间序列,时间序列,样本,方案


将GPS/PWV、RAD/PWV与香港实际降水量进行时间匹配,如图4。可以清楚看到几乎每次实际降水前,PWV值都有明显地大幅升高,降雨前并一直处于高值阶段,尤其是夏季中降水过程频繁的阶段。当PWV值从任意一个谷点持续上升并超过一定阈值时,大部分会产生降水,表明足够的水汽有助于降水的发生。大多数降水发生以后,由于水汽在短时间内无法聚集补充,PWV值便从峰值开始下降。综上结果表明:PWV对降水预报具有较大相关性。图5给出了HKSC测站中GPS/PWV与RAD/PWV的差值时间序列。一共4 176个样本数据,差值绝对值小于3 mm的共3 186个样本,总计76.35%。方案1中样本一共1 388个,方案2中总共1 394个,方案3中1 394个,对应着差值绝对值小于3 mm的样本个数分别为1 251,1 116,819个,占比分别为89.74%,80.06%,58.75%,可见方案1的相似程度最高,方案3的偏离程度最高。

【参考文献】:
期刊论文
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[7]区域GPS网实时计算可降水量的若干问题[J]. 宋淑丽,朱文耀.  中国科学院上海天文台年刊. 2003(00)
[8]地基GPS技术遥感香港地区大气水汽含量[J]. 刘焱雄,陈永奇.  武汉测绘科技大学学报. 1999(03)

博士论文
[1]地基GNSS探测2D/3D大气水汽分布技术研究[D]. 江鹏.武汉大学 2014



本文编号:3604601

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