实时GNSS水汽探测方法研究

发布时间：2020-06-16 18:03

【摘要】：水汽是大气中的活跃成分,实现对大气水汽的连续、实时监测对于提高中短期天气预报的准确性、系统研究大气的演变过程等十分重要。相比于传统的水汽探测手段,GNSS水汽探测技术具有高时空分辨率、低成本、不受天气状况影响等优势,目前基于该技术获得的高精度水汽产品已在气象部门得到实际应用。本文以实时精密单点定位(Real-Time Precise Point Positioning,RT-PPP)技术为基础,对GNSS实时水汽探测方法进行了系统地研究。对全球气象模型GPT/2及其用于GNSS水汽反演的精度进行了分析;基于ECMWF数据,构建了新的全球大气加权平均温度模型;利用MGEX和IGS站网数据,对实时GNSS水汽探测的精度进行验证和分析。主要内容和结论如下:1.详细阐述了基于GNSS技术进行大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)反演的基本算法,重点介绍了采用RT-PPP技术进行实时水汽反演的方法,并对影响实时水汽反演精度的因素进行了分析。2.采用北美SuomiNet网的实测气象数据和GNSS观测数据,评价了在无气象观测的情况下,利用全球气象模型GPT、GPT2提供的气象参数进行大气可降水量反演的精度,发现采用GPT2模型的PWV反演精度为1.3mm,GPT模型为1.6mm。3.考虑到目前常用的加权平均温度模型是基于某一特定区域的探空数据构建的线性模型,不具有全球适用性,本文基于ECMWF数据构建了顾及季节改正的新的大气加权平均温度模型,与ECMWF数据相比,新模型的RMS优于2.2K,与探空数据相比,该模型的RMS为3.6K。4.利用MGEX站网数据,采用WUH事后精密星历,以IGS提供的ZTD(Zenith Tropospheric Delay)产品为参考,本文解算的BeiDou单系统、GPS单系统、GLONASS单系统以及3个系统联合的ZTD的RMS分别为17.5 mm、8.5mm、9.7 mm和8.6 mm;采用IGS站点数据,利用RTS(Real Time Service)实时数据流产品,本文解算的实时GPS ZTD相比于IGS ZTD的RMS为9.8mm,相对于事后GPS ZTD的RMS为6.5mm。
【学位授予单位】：中国石油大学(华东)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P228.4;P412
【图文】：

中国石油大学（华东）硕士学位论文23图3-1 GPS站点分布图Fig 3-1 Distribution of GPS stations3.3.1 ZWD 结果分析以实测气象值和基于实测值计算得到的 ZWD 为标准，对采用 GPT 模型和 GPT2 模型计算的气象参数和 ZWD 进行评价。图 3-2 给出了 sa06 站 GPT 模型的气压误差 P 1和ZWD 偏差 Z WD1与 GPT2 模型的气压误差 P 2和 ZWD 偏差 Z WD2的时间序列。从图中可以看出，不管是气压误差还是 ZWD 偏差，两种模型均具有相同的变化趋势，且不同模型之间的差别很小，说明两种模型的精度相当。此外，从图中也可以发现 ZWD 偏差的变化趋势与气压误差的变化趋势存在很明显的相关性，具体来说就是两者的变化趋势正好相反，即 ZWD 的偏差随着气压误差的增大而减小，随着气压误差的减小而增大。这主要是因为

第三章 全球气象模型 GPT/2 用于水汽反演的精度分析24图3-3 GPT和GPT2模型的气压、ZWD误差统计结果Fig 3-3 Mean bias and RMS of differences in pressure and ZWD using GPT and GPT2图 3-3 给出了不同测站 GPT 和 GPT2 模型的气压误差、ZWD 偏差的统计结果，从图中可以看出，对于多数测站，两种模型的 ZWD 偏差和气压误差的平均值基本相同，其中 ZWD 偏差的均值基本在±5mm 以内，气压误差的均值在±2.5hpa 以内；ZWD 偏差的 RMS 在多数测站小于 10mm，而气压误差的 RMS 也基本在 5hpa 以内。但对比不同的测站可以发现，在 sa11 站和 sa46 站，GPT 模型的 ZWD 偏差要明显大于 GPT2 模型，对比这两个站的气压误差也可以发现类似的现象。由于这两个站 GPT 模型的 ZWD 偏差和气压误差较大

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本文编号：2716378