地基GNSS反演大气可降水量与无气象参数对流层延迟改正模型研究

发布时间：2020-10-28 03:50

　　 水汽是大气环境的重要组成成分,也是衡量极端天气与降雨事件的关键指标。为了能实现对极端天气和降雨事件的监测和预警,需要获取高精度、高时空分辨率的水汽信息。地基GNSS水汽反演作为一个新的观测手段是GNSS气象学中重要的研究内容之一,利用地基GNSS技术探测大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)可以弥补常规探测手段的缺陷,具有实时、连续、稳定、高精度、高时空分辨率等优点。本文以地基GNSS反演大气可降水量为研究重点,针对反演过程中的关键参数进行研究分析,并且对无气象参数对流层延迟模型进行相应的分析,主要研究内容如下:(1)以香港连续运行参考站网为实验区域进行区域天顶对流层延迟解算优化方案研究。通过分析区域天顶对流层延迟解算的影响因素(解算方法与星历类型、网外辅助站的数量与网型、高度角),较为科学的提出了一套解算优化方案,为今后的学者提供参考。(2)基于GPT2/2w模型,结合Saastamoinen模型(分别用GPT2S、GPT2w-1S、GPT2w-5S表示)估计亚洲地区2007-2017年10年的ZTD并分析其精度与时空分布。利用BP神经网络对GPT2w-1S模型进行了优化改进,取得了较好效果,系统偏差削弱63%。(3)全面的介绍了各种加权平均温度解算模型,并以香港探空站为实验测站,以探空数据所得加权平均温度为参考值,对各模型的精度进行比较分析。在基于地面气象参数方面,对采用单因素、双因素、三因素模型进行精度分析,并且在双因素模型的基础上提出了一种基于季节的双因素模型,该模型在夏季精度提升显著,系统偏差削弱52%。在无气象参数模型方面,介绍了GPT2w模型并利用BP神经网络对模型进行了优化改进,系统偏差削弱75%。(4)利用MATLAB建立了PWV自动解算软件,有较好的解算精度。利用PWV自动解算软件对PWV解算过程中的关键参数进行了相关性分析。最后利用香港地区2019年的四次降雨事件对PWV与降雨的相关性进行分析,分析可得降雨前PWV会达到较高水平且降雨一般会发生在PWV的积累阶段和下降阶段。该论文有图57幅,表18个,参考文献99篇。
【学位单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：P228.4
【部分图文】：

1绪论11绪论1Introduction1.1研究意义与背景（Researchsignificanceandbackground）全球导航卫星系统（GlobalNavigationSatelliteSystems,GNSS）是所有导航卫星系统的统称，一般来说涵盖全球型、区域型以及增强型卫星导航系统。GNSS能够在地球的表面或近地空间为用户提供全天候的三维坐标信息、速度信息、时间信息，除此之外，GNSS在大地测量、变形监测、大气探测、工程施工等领域也发挥着重要的作用。GPS作为GNSS中最具代表性的系统由美国在20世纪70年代开始研制，并在1995年4月27日正式实现全球覆盖，为全球用户提供高精度、高效率、高时空分辨率的导航定位服务，经过30多年的不断研究，GPS已经发展为领域广、模式全、用途多、能力强、发展成熟的系统，在2020年，GPSⅢ可以实现全面部署，届时在轨道工作面的GPS卫星数量将大于30颗[1]。图1-1当前GNSS分类及内容Figure1-1ClassificationandcontentofcurrentGNSS极端天气是当今社会面临的重要挑战之一，其中强降雨、冰雹、台风等强对流天气事件更是对国家的社会、经济造成了非常恶劣的影响，以近10年为例，2008年初我国南方发生了冰冻雨雪灾害，波及20余个省市，因灾死亡129人，失踪4人，直接经济损失1516.5亿元人民币。2009年我国西南开始了连续4年的大旱，造成了大面积减产。2013年台风“凤凰”登陆我国上海地区。2016年，受强厄尔尼诺影响，我国武汉市发生了极为严重的洪涝灾害，导致重要交通受阻，

1绪论3过GNSS的不断完善，利用GNSS技术探测水汽将逐渐成为主流观测手段，其时空分辨率、时效性、解算精度也会不断提高。图1-2传统水汽观测手段Figure1-2Traditionalmeansofwatervaporobservation大气中的水汽主要分布在对流层中，获取高精度的对流层延迟是准确获取大气水汽信息的重要前提。GNSS信号在穿过对流层时造成的延迟主要分为静力学延迟与湿延迟，对于对流层静力学延迟，其变化缓慢且变化幅度小，不受水汽影响，但对于对流层湿延迟，其与大气水汽的关联性较大，变化迅速，变化过程复杂[12]。高精度的对流层延迟模型是提高对流层延迟解算精度的前提，特别是在精密单点定位中，高精度的对流层延迟模型还可以提升解算收敛速度。传统对流层延迟模型需要地面的气象参数，但如果进行实时GNSS水汽探测,很难获取实时的气象数据,这也制约了该类模型的发展，而无气象参数经验模型无需地面气象参数，只需提供位置信息与时间信息即可获得相应的对流层延迟结果，因此高精度的无气象参数对流层延迟模型成为当今对流层延迟模型的研究重点。这也是本研究的主要考量之一。1.2国内外研究现状（Currentstatus）1.2.1GNSS水汽反演研究现状纵观地基GNSS水汽反演的发展历史，其主要经历了从探索到改进，从初步的理论研究到后来的业务应用的转变。地基GNSS遥感大气水汽含量的研究起源于美国，最早由Askne等[13]于1987年推导出大气湿延迟和可降水量的关系，并提出利用地基GPS技术探测大气的设想，1992年Bevis[14]首次提出“GPS气象学”的概念，从理论上研究了利用地基GPS技术反演大气可降水量的可行性，并利用GPS解算的天顶对流层延迟反演了大气整层水汽。而后大量学者从不同层面对GPS水汽探测技术理论方法进行了实验研究，促进了该项技术的不断成熟。199

1绪论7度以及更为精确的1°×1°格网分辨率。到目前为止，很多学者都对这一系列模型的精度与应用效果进行了评估[78-80]，结果都证明了该模型精度很高，GPT2w模型被公认为是精度最高的经验模型之一。1.3主要研究内容（MainResearchContents）本文主要基于地基GNSS水汽反演的主要流程，针对反演中的关键参数进行深入研究。在利用地基GNSS技术进行区域对流层延迟解算时，对解算方案进行优化方案研究；并对无气象参数对流层延迟模型进行分析比较，基于现有高精度无气象参数对流层延迟模型，利用BP神经网络对模型进行改进。加权平均温度方面，建立了不同种类的加权平均温度模型，并对上述模型进行精度分析。最后利用MATLAB建立了PWV自动解算软件，并对PWV与降雨事件的相关性进行分析。技术路线如图1-3所示，具体章节安排如下：（1）第一章介绍了本文的研究背景与意义，介绍了国内外的研究现状，并简要阐述了本文的主要研究内容与论文框架。（2）第二章介绍了GNSS基本原理与地基GNSS反演水汽的基本原理。（3）第三章进行地基GNSS区域对流层延迟解算优化方案研究。（4）第四章进行无气象参数对流层延迟模型的精度分析与改进研究。（5）第五章进行加权平均温度模型的建模研究。（6）第六章进行PWV的获取与降雨相关性研究。（7）第七章为结论与展望。图1-3论文研究的主题技术路线Figure1-3Schematicroadmapofthisresearch
【参考文献】

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本文编号：2859541