乌鲁木齐地区PWV对PM2.5的影响趋势分析及预测
发布时间：2020-12-25 14:17
针对当前我国部分地区雾霾频发,而传统雾霾监测手段存在花费高、时空分辨率低等局限性,无法及时准确地掌握雾霾天气的发生时间等问题,提出1种利用全球卫星导航系统(GNSS)技术反演的可降水量(PWV)监测雾霾方法:重点分析乌鲁木齐地区几次雾霾天气前后空气中大气可降水量值及其变化特征;对获得的国际GNSS服务组织(IGS)站数据进行解算得到的大气可降水量与雾霾指数即大气中粒径小于等于2.5微米的颗粒物(可入肺颗粒物(PM2.5))对比分析,发现PWV与PM2.5具有强相关性;并综合考虑其他气象因素,建立多元线性回归分析模型,实现对雾霾的预测。研究结果表明:雾霾形成过程中PM2.5质量浓度与大气可降水量变化密切相关,有显著的正相关性;结合实际天气条件,利用GNSS水汽资料建立的多元线性回归分析模型可实现对雾霾天气的预测。
【文章来源】：导航定位学报. 2020年01期
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
2016年1月12日~16日PM2.5浓度预测值与实际值对比
第1期师芸，等.乌鲁木齐地区PWV对PM2.5的影响趋势分析及预测45数高于三亚。三亚濒临海域，空气湿度远高于乌鲁木齐，显然，降雨量及工业发展都是影响雾霾形成的原因。2GNSS技术获取水汽的原理对流层是指从地面至距地面以上50km范围内的大气层，对流层中包含了75%的大气的质量和超过90%的水汽含量[13]。GPS卫星发射信号穿过大气层时会产生信号延迟，分别是对流层延迟和电离层延迟，这是由于大气折射造成的。通过双频接收机或者常用的电离层模型可以基本消除电离层延迟，从而获得ZTD。天顶对流层总延迟等于湿延迟（zenithwetdelay,ZWD）和静力学延迟（zenithhydrostaticdelay,ZHD）之和，静力学延迟可以通过经典模型（Saastamoinen模型、Hopfiled模型和Black模型）计算所得，其中最常用的为Saastamoinen模型[14]，其计算公式为()0ZHD2.2768,Pfφh=×（1）f(φ,h)=10.00266cos(2φ)0.00028h（2）式中：0P代表地面气压，单位为mbar；φ代表测站的地心大地纬度，单位为(°)；h代表测站大地高，单位为km；f(φ,h)为由于地球自转引起的重力加速度变化的改正。由于用经验模型计算湿延迟时需要知道地面水汽压，这样不仅增加了地面气象要素的观测数量，也增大了气象要素观测误差对湿延迟计算精度的影响，会导致计算精度不高[15-16]。因此，一般不直接去求湿延迟，而是通过总延迟减去静力学延迟来得到天顶湿延迟[17]，则湿延迟可写为ZWD=ZTDZHD（3）天顶湿延迟量与PWV的关系为PWV=∏ZWD（4）式（4）中∏是湿延迟与PWV的转换系数，又
第1期师芸，等.乌鲁木齐地区PWV对PM2.5的影响趋势分析及预测45数高于三亚。三亚濒临海域，空气湿度远高于乌鲁木齐，显然，降雨量及工业发展都是影响雾霾形成的原因。2GNSS技术获取水汽的原理对流层是指从地面至距地面以上50km范围内的大气层，对流层中包含了75%的大气的质量和超过90%的水汽含量[13]。GPS卫星发射信号穿过大气层时会产生信号延迟，分别是对流层延迟和电离层延迟，这是由于大气折射造成的。通过双频接收机或者常用的电离层模型可以基本消除电离层延迟，从而获得ZTD。天顶对流层总延迟等于湿延迟（zenithwetdelay,ZWD）和静力学延迟（zenithhydrostaticdelay,ZHD）之和，静力学延迟可以通过经典模型（Saastamoinen模型、Hopfiled模型和Black模型）计算所得，其中最常用的为Saastamoinen模型[14]，其计算公式为()0ZHD2.2768,Pfφh=×（1）f(φ,h)=10.00266cos(2φ)0.00028h（2）式中：0P代表地面气压，单位为mbar；φ代表测站的地心大地纬度，单位为(°)；h代表测站大地高，单位为km；f(φ,h)为由于地球自转引起的重力加速度变化的改正。由于用经验模型计算湿延迟时需要知道地面水汽压，这样不仅增加了地面气象要素的观测数量，也增大了气象要素观测误差对湿延迟计算精度的影响，会导致计算精度不高[15-16]。因此，一般不直接去求湿延迟，而是通过总延迟减去静力学延迟来得到天顶湿延迟[17]，则湿延迟可写为ZWD=ZTDZHD（3）天顶湿延迟量与PWV的关系为PWV=∏ZWD（4）式（4）中∏是湿延迟与PWV的转换系数，又
【参考文献】：
期刊论文
[1]GPS水汽在雾霾天气监测中的应用研究[J]. 张双成,赵立都,吕旭阳,张勤,牛玉娇,王杰. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(03)
[2]北京地区GPS水汽变化与雾霾的相关性[J]. 张双成,李振宇,戴凯阳,南阳,史翔,刘红波. 测绘科学. 2016(08)
[3]河北省GPS水汽与PM2.5质量浓度的比较研究[J]. 王勇,刘严萍,李江波,柳林涛. 大地测量与地球动力学. 2016(01)
[4]湿延迟与可降水量转换系数的全球经验模型[J]. 姚宜斌,郭健健,张豹,胡羽丰. 武汉大学学报(信息科学版). 2016(01)
[5]北京气态污染物变化与空中水汽变化的比较研究[J]. 王勇,柳林涛,李江波,刘严萍,孙晓. 环境科学与技术. 2015(06)
[6]地表温度与加权平均温度的非线性关系[J]. 姚宜斌,刘劲宏,张豹,何畅勇. 武汉大学学报(信息科学版). 2015(01)
[7]1960—2012年西安地区雾霾日数与气象因素变化规律分析[J]. 王珊,修天阳,孙扬,孟小绒,徐军昶. 环境科学学报. 2014(01)
[8]气压对GPS大气可降水量解算的影响分析[J]. 于胜杰,万蓉,付志康. 大地测量与地球动力学. 2013(02)
[9]联合地基GPS和空基COSMIC掩星的可降水量研究[J]. 许超钤,史俊波,郭际明,徐晓华. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(04)
[10]顾及双差残差反演GPS信号方向的斜路径水汽含量[J]. 张双成,刘经南,叶世榕,陈波. 武汉大学学报(信息科学版). 2009(01)
本文编号：2937816
【文章来源】：导航定位学报. 2020年01期
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
2016年1月12日~16日PM2.5浓度预测值与实际值对比
第1期师芸，等.乌鲁木齐地区PWV对PM2.5的影响趋势分析及预测45数高于三亚。三亚濒临海域，空气湿度远高于乌鲁木齐，显然，降雨量及工业发展都是影响雾霾形成的原因。2GNSS技术获取水汽的原理对流层是指从地面至距地面以上50km范围内的大气层，对流层中包含了75%的大气的质量和超过90%的水汽含量[13]。GPS卫星发射信号穿过大气层时会产生信号延迟，分别是对流层延迟和电离层延迟，这是由于大气折射造成的。通过双频接收机或者常用的电离层模型可以基本消除电离层延迟，从而获得ZTD。天顶对流层总延迟等于湿延迟（zenithwetdelay,ZWD）和静力学延迟（zenithhydrostaticdelay,ZHD）之和，静力学延迟可以通过经典模型（Saastamoinen模型、Hopfiled模型和Black模型）计算所得，其中最常用的为Saastamoinen模型[14]，其计算公式为()0ZHD2.2768,Pfφh=×（1）f(φ,h)=10.00266cos(2φ)0.00028h（2）式中：0P代表地面气压，单位为mbar；φ代表测站的地心大地纬度，单位为(°)；h代表测站大地高，单位为km；f(φ,h)为由于地球自转引起的重力加速度变化的改正。由于用经验模型计算湿延迟时需要知道地面水汽压，这样不仅增加了地面气象要素的观测数量，也增大了气象要素观测误差对湿延迟计算精度的影响，会导致计算精度不高[15-16]。因此，一般不直接去求湿延迟，而是通过总延迟减去静力学延迟来得到天顶湿延迟[17]，则湿延迟可写为ZWD=ZTDZHD（3）天顶湿延迟量与PWV的关系为PWV=∏ZWD（4）式（4）中∏是湿延迟与PWV的转换系数，又
第1期师芸，等.乌鲁木齐地区PWV对PM2.5的影响趋势分析及预测45数高于三亚。三亚濒临海域，空气湿度远高于乌鲁木齐，显然，降雨量及工业发展都是影响雾霾形成的原因。2GNSS技术获取水汽的原理对流层是指从地面至距地面以上50km范围内的大气层，对流层中包含了75%的大气的质量和超过90%的水汽含量[13]。GPS卫星发射信号穿过大气层时会产生信号延迟，分别是对流层延迟和电离层延迟，这是由于大气折射造成的。通过双频接收机或者常用的电离层模型可以基本消除电离层延迟，从而获得ZTD。天顶对流层总延迟等于湿延迟（zenithwetdelay,ZWD）和静力学延迟（zenithhydrostaticdelay,ZHD）之和，静力学延迟可以通过经典模型（Saastamoinen模型、Hopfiled模型和Black模型）计算所得，其中最常用的为Saastamoinen模型[14]，其计算公式为()0ZHD2.2768,Pfφh=×（1）f(φ,h)=10.00266cos(2φ)0.00028h（2）式中：0P代表地面气压，单位为mbar；φ代表测站的地心大地纬度，单位为(°)；h代表测站大地高，单位为km；f(φ,h)为由于地球自转引起的重力加速度变化的改正。由于用经验模型计算湿延迟时需要知道地面水汽压，这样不仅增加了地面气象要素的观测数量，也增大了气象要素观测误差对湿延迟计算精度的影响，会导致计算精度不高[15-16]。因此，一般不直接去求湿延迟，而是通过总延迟减去静力学延迟来得到天顶湿延迟[17]，则湿延迟可写为ZWD=ZTDZHD（3）天顶湿延迟量与PWV的关系为PWV=∏ZWD（4）式（4）中∏是湿延迟与PWV的转换系数，又
【参考文献】：
期刊论文
[1]GPS水汽在雾霾天气监测中的应用研究[J]. 张双成,赵立都,吕旭阳,张勤,牛玉娇,王杰. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(03)
[2]北京地区GPS水汽变化与雾霾的相关性[J]. 张双成,李振宇,戴凯阳,南阳,史翔,刘红波. 测绘科学. 2016(08)
[3]河北省GPS水汽与PM2.5质量浓度的比较研究[J]. 王勇,刘严萍,李江波,柳林涛. 大地测量与地球动力学. 2016(01)
[4]湿延迟与可降水量转换系数的全球经验模型[J]. 姚宜斌,郭健健,张豹,胡羽丰. 武汉大学学报(信息科学版). 2016(01)
[5]北京气态污染物变化与空中水汽变化的比较研究[J]. 王勇,柳林涛,李江波,刘严萍,孙晓. 环境科学与技术. 2015(06)
[6]地表温度与加权平均温度的非线性关系[J]. 姚宜斌,刘劲宏,张豹,何畅勇. 武汉大学学报(信息科学版). 2015(01)
[7]1960—2012年西安地区雾霾日数与气象因素变化规律分析[J]. 王珊,修天阳,孙扬,孟小绒,徐军昶. 环境科学学报. 2014(01)
[8]气压对GPS大气可降水量解算的影响分析[J]. 于胜杰,万蓉,付志康. 大地测量与地球动力学. 2013(02)
[9]联合地基GPS和空基COSMIC掩星的可降水量研究[J]. 许超钤,史俊波,郭际明,徐晓华. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(04)
[10]顾及双差残差反演GPS信号方向的斜路径水汽含量[J]. 张双成,刘经南,叶世榕,陈波. 武汉大学学报(信息科学版). 2009(01)
本文编号：2937816
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