地基GPS遥感积雪参数研究及应用

发布时间：2020-08-05 08:57

【摘要】：积雪作为地球表面最为活跃的自然要素之一,其变化及分布状况对全球水体和能量循环、社会经济和生态环境具有重大的影响。因此积雪信息探测对全球水资源和气候环境科学研究具有重要意义。随着GNSS系统的不断完善和应用领域的不断拓展,以GNSS-MR技术为代表的基于多路径效应影响的信噪比信息反演测站周围地表环境参数成为一个新的研究热点,使得地基GNSS遥感在地表环境监测领域得到蓬勃发展。本文在国内外学者的研究成果基础上,在阿勒泰地区开展了地基GPS遥感积雪深度的研究工作。并结合GPS-MR技术和SNOTEL站观测数据构建了积雪密度模拟及雪水当量估计模型。本文的主要研究内容和创新点如下:1.阐述了多路径与信噪比的概念,对其时空特性、影响因素进行了讨论。在此基础上,详细分析了多路径与信噪比之间的相关性,并指出在低高度角下信噪比受多路径效应影响严重,反射信号蕴含地表环境信息。通过多项式拟合的方法剥离出多路径反射信号,进而利用受多路径影响的信噪比信息实现地表环境参数的反演。2.详细阐述了GPS-MR技术反演积雪深度的原理方法,并给出了反演流程及计算方法。结合新疆阿勒泰积雪监测站实测数据研究分析了GPS观测数据的参数设置对地基GPS遥感积雪深度的探测精度的影响。3.从积雪深度与积雪密度的相关性分析出发,详细介绍了积雪密度模拟和雪水当量估计的原理方法以及经验模型构建的步骤,给出了构建积雪密度模拟和雪水当量估计模型的技术路线及流程。并结合GPS-MR技术和SNOTEL站的实测数据对模型的有效性及模拟精度进行了验证,实验结果表明:模型可以有效地模拟积雪密度和雪水当量估计。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P407;P426.635
【图文】：

关系图,多路径误差,积雪深度,测站

图 2.4 多路径误差序列随卫星高度角变化图4 为 P360 测站 2016 年第 60 天 L1 波段 G03 号卫星的多路径误差序列图。可以看出，伪距多路径误差的振荡幅度较大，可以达到 1-2 米。时，多路径残差序列振荡幅度较小，变化也相对稳定；在卫星高度差的数值则会显著的增加并表现出更加剧烈的振荡。表明多路径误差升高而逐渐减小并趋于稳定，在低高度角的情况下，观测数据受到多大。因此本文在研究多路径时主要考虑低高度角下其值的变化情况，多路径与信噪比关系的研究进而应用到雪深测量提供了理论基础和16 18 20 2202448ELE/°Time/h

变化图,卫星信号,变化图,低高度

图3.2给出了2017年第 5天ALTA站PRN32号卫星的SNR变化图，采样率为1Hz。由图可知，SNR 趋势项呈抛物线形式，可采用多项式进行拟合（红色曲线），而 SNR 两端主要是在低高度角时受多路径变化的影响所致。将图 3.2 中的整体趋势项线性化去除后，即可得到在低高度角条件下受多路径影响所致的 SNR 残差序列，见图 3.3 所示。

残差序列,残差序列,趋势项

21图 3.3 去除趋势项的 SNR 残差序列图 3.3 给出了图 1 中 PRN32 号卫星在上升阶段（图 3.2 蓝色圆框）扣除趋势项后的SNR 残差序列，其截止高度角为 5°-20°。与图 3.2 相比，图 3.3 中的横坐标为随高度角变化的重采样时间点，而非图 3.2 中的等间隔观测历元；纵坐标为 SNR 值的线性变化值伏特，而非图 3.2 中的指数变化 dB-Hz。在去除了直射信号趋势项之后多路径反射信号的残差序列振幅（图 3.3）可表示为： 1dSNR Acos 4 H sinE (3.3)式（3.3）中为振幅，为垂直反射高度，λ为 GPS 载波的波长，为卫星高度角

【参考文献】