地基GNSS大气可降水量与区域PM2.5的相关性研究
发布时间：2021-01-14 02:05
近年来,我国很多城市雾霾天气日益加剧,对人们的生活及身心健康造成了极大的危害,由于雾霾发生时同时会伴随着水汽、风力、温度等气象因素的变化,因此我们可以通过监测大气中水汽含量的变化来实现对雾霾天气的预报工作。而传统的大气水汽探测手段具有成本高、时空分辨率低等缺点,而地基GNSS水汽反演技本在经历了长时间的发展和改革后,具有全天候、精度高、成本低廉等传统水汽探测手段无法比拟的优点,现已被广泛应用于各类恶劣天气的观测预报当中。本文运用高精度数据解算软件GAMIT,联合BJFS、LHAZ、URUM、CUSV、PIMO各GNSS观测站,解算得到URUM站的天顶湿延迟,进而得到URUM站上方的PWV,并将探空站获取到的PWV作为真值与地基GNSS反演结果对比,验证了地基GNSS水汽的精度,然后对PM2.5与PWV进行相关性分析,最后结合一氧化碳、二氧化氮、PM10等大气污染物建立对PM2.5浓度预测的模型。本文主要研究内容和结论如下:（1）地基GNSS可降水量的获取。首先求得对流层天顶总延迟ZTD,然后利用前人的经验模型求出天顶干延迟ZHD,用天顶总延迟减去天顶干延迟就可以得到天顶湿延迟ZWD,最...
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
GNSS信号传播路径图
西安科技大学全日制工程硕士学位论文8强和水汽压强（hpa）。当气体处于稳定状态且均匀分布时，1dZ、1wZ数值为1。当气体状态比较活跃且分布不均时，1dZ则表示干空气修正系数，1wZ表示水汽修正系数。2.1.3多路径效应及改正方法影响GNSS测量精度的因素有很多，除了上文中介绍的影响因素外，测量精度还受到多路径效应的影响。根据2.1.1节中的介绍，GNSS接收机在接收信号时会接收到两方面的信号，一是从GNSS卫星直接到达接收机的信号，二是在信号传播过程中被其他物体反射过后到达接收机天线的信号，又称为干扰信号[43]。由于GNSS测量位置是固定的，所以可以通过增大卫星截止高度角来减少接收到的干扰信号的数量，但是增大截止高度角同时也会阻止一些低高度角的有效信号到达接收机。除此之外，还可以通过增加一些外置装置来减弱多路径效应，如抑径板，扼流圈等。干扰信号通常可以分为近距离干扰和远距离干扰两种。利用MEDLL窄相关等技术可以有效的减弱远距离反射引起的误差，因此，多路径效应的研究重点则是如何减弱近距离反射引起的测量误差。卫星截止高度角的设置同样也会引起多路径效应，通过减小截止高度角的方法可以大大减小多路径效应所引起的误差。相位多路径效应误差公式为：titicaacos1sinarctan（2.5）其中：c表示第i个天线信号的相位延迟；ia是反射系数（0≤ia≤1，对于直达信号当i=0时，10a）。如图2.2所示，到目前为止，多路径效应造成的误差并不能完全消除，只能采取在建站及测量过程中采取一定的手段最大程度的降低多路径效应，如，选择空旷地面进行建站，数据后处理等。图2.2多路径效应
西安科技大学全日制工程硕士学位论文10SSSTPTZHD69.3002312.0（2.10）式（2.10）中，sP表示测站地面气压（hpa）；sT表示测站地表温度（K）[47]；2.2.2静力学延迟模型误差分析本节分别计算了三种静力学延迟模型在不同气压、温度和正高条件下的静力学延迟量的变化规律，并对各因素对静力学延迟量的影响程度进行了分析。（1）假设测站纬度为30o，测站高程为100m，测站周围温度为25℃，当测站气压P在1000±100mbar内变化时；利用三种静力延迟模型参与数据解算获取到的静力延迟量随气压变化的情况如图2.3所示，静力延迟的差值如图2.4所示；由图可以看出在气压P的变化范围内，利用三种静力学延迟模型获取到的静力学延迟的差值不大于3mm。图2.3三种模型计算的静力延迟随气压变化图2.4三种模型计算的静力延迟差值随气压变化（2）假设测站纬度为30o，测站高程为100m，测站周围气压为1000mbar，当测站周围温度T在-25℃~25℃内变化时，根据Saastamoinen模型计算公式可知，当测站周围温度发生变化时，利用Saastamoinen模型计算出的静力学延迟固定不变，利用三种静力学延迟模型参与数据解算获取到的静力延迟随温度的变化如图2.5所示，利用三种静力学延迟模型获取到的静力学延迟差值如图2.6所示；由图可知，当温度在-25℃~25℃范围内变化时，温度对Saastamoine模型无影响，且对另外两种模型精度影响很小，平均每5℃的温度变化引起的静力学延迟误差不超过1mm。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于超快速星历反演大气可降水量的精度分析[J]. 师芸,邬康康,申靖宇. 全球定位系统. 2019(05)
[2]GAMIT/GLOBK在高精度长基线像控点解算中的应用[J]. 杨德芳,丁开华,许伟. 西安科技大学学报. 2019(05)
[3]夏季空气污染物指数与气象参数相关性分析[J]. 景若愚,狄育慧. 环境工程. 2018(08)
[4]雾霾的成因以及相关环境治理措施[J]. 杨卓. 环境与发展. 2018(06)
[5]基于EMD和WD联合算法的GPS水汽时间序列的周期性振荡分析[J]. 王笑蕾,张勤,张双成. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(04)
[6]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)
[7]湖南地区加权平均温度的影响因素分析及建模[J]. 李黎,樊奕茜,王亮,田莹,江婷,宋越,易金花. 大地测量与地球动力学. 2018(01)
[8]乌鲁木齐市城市化与生态环境耦合分析[J]. 陈奇霞,安瓦尔·买买提明. 江西农业学报. 2018(01)
[9]基于随机森林回归分析的PM2.5浓度预测模型[J]. 杜续,冯景瑜,吕少卿,石薇. 电信科学. 2017(07)
[10]基于改进网格搜索算法的随机森林参数优化[J]. 温博文,董文瀚,解武杰,马骏. 计算机工程与应用. 2018(10)
博士论文
[1]地基GNSS层析对流层水汽若干关键技术研究[D]. 王晓英.南京信息工程大学 2013
硕士论文
[1]雾霾天气中GPS对流层延迟及水汽含量分析[D]. 申健.武汉大学 2018
[2]基于地基GNSS水汽反演的PM2.5探测研究[D]. 张文静.成都理工大学 2017
[3]基于地基GPS数据的水汽探测及应用研究[D]. 张毅.东华理工大学 2016
[4]地基GNSS反演技术在PM2.5监测中的初步探究[D]. 李燕敏.成都理工大学 2015
[5]地基GPS大气可降水量估计及水汽层析研究[D]. 赵庆志.中国矿业大学 2014
[6]海潮负荷影响及其模型精化研究[D]. 赵红.长安大学 2013
[7]高精度GPS站点坐标时间序列分析与应用[D]. 范朋飞.长安大学 2013
[8]地基GPS反演大气可降水量在昆明地区的应用研究[D]. 穆宝胜.昆明理工大学 2013
[9]GAMIT与Bernese软件在高精度GPS数据处理中的应用分析[D]. 李峰.山东科技大学 2011
[10]中国地区GPS中性大气天顶延迟研究及应用[D]. 曲伟菁.中国科学院研究生院（上海天文台） 2007
本文编号：2975990
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
GNSS信号传播路径图
西安科技大学全日制工程硕士学位论文8强和水汽压强（hpa）。当气体处于稳定状态且均匀分布时，1dZ、1wZ数值为1。当气体状态比较活跃且分布不均时，1dZ则表示干空气修正系数，1wZ表示水汽修正系数。2.1.3多路径效应及改正方法影响GNSS测量精度的因素有很多，除了上文中介绍的影响因素外，测量精度还受到多路径效应的影响。根据2.1.1节中的介绍，GNSS接收机在接收信号时会接收到两方面的信号，一是从GNSS卫星直接到达接收机的信号，二是在信号传播过程中被其他物体反射过后到达接收机天线的信号，又称为干扰信号[43]。由于GNSS测量位置是固定的，所以可以通过增大卫星截止高度角来减少接收到的干扰信号的数量，但是增大截止高度角同时也会阻止一些低高度角的有效信号到达接收机。除此之外，还可以通过增加一些外置装置来减弱多路径效应，如抑径板，扼流圈等。干扰信号通常可以分为近距离干扰和远距离干扰两种。利用MEDLL窄相关等技术可以有效的减弱远距离反射引起的误差，因此，多路径效应的研究重点则是如何减弱近距离反射引起的测量误差。卫星截止高度角的设置同样也会引起多路径效应，通过减小截止高度角的方法可以大大减小多路径效应所引起的误差。相位多路径效应误差公式为：titicaacos1sinarctan（2.5）其中：c表示第i个天线信号的相位延迟；ia是反射系数（0≤ia≤1，对于直达信号当i=0时，10a）。如图2.2所示，到目前为止，多路径效应造成的误差并不能完全消除，只能采取在建站及测量过程中采取一定的手段最大程度的降低多路径效应，如，选择空旷地面进行建站，数据后处理等。图2.2多路径效应
西安科技大学全日制工程硕士学位论文10SSSTPTZHD69.3002312.0（2.10）式（2.10）中，sP表示测站地面气压（hpa）；sT表示测站地表温度（K）[47]；2.2.2静力学延迟模型误差分析本节分别计算了三种静力学延迟模型在不同气压、温度和正高条件下的静力学延迟量的变化规律，并对各因素对静力学延迟量的影响程度进行了分析。（1）假设测站纬度为30o，测站高程为100m，测站周围温度为25℃，当测站气压P在1000±100mbar内变化时；利用三种静力延迟模型参与数据解算获取到的静力延迟量随气压变化的情况如图2.3所示，静力延迟的差值如图2.4所示；由图可以看出在气压P的变化范围内，利用三种静力学延迟模型获取到的静力学延迟的差值不大于3mm。图2.3三种模型计算的静力延迟随气压变化图2.4三种模型计算的静力延迟差值随气压变化（2）假设测站纬度为30o，测站高程为100m，测站周围气压为1000mbar，当测站周围温度T在-25℃~25℃内变化时，根据Saastamoinen模型计算公式可知，当测站周围温度发生变化时，利用Saastamoinen模型计算出的静力学延迟固定不变，利用三种静力学延迟模型参与数据解算获取到的静力延迟随温度的变化如图2.5所示，利用三种静力学延迟模型获取到的静力学延迟差值如图2.6所示；由图可知，当温度在-25℃~25℃范围内变化时，温度对Saastamoine模型无影响，且对另外两种模型精度影响很小，平均每5℃的温度变化引起的静力学延迟误差不超过1mm。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于超快速星历反演大气可降水量的精度分析[J]. 师芸,邬康康,申靖宇. 全球定位系统. 2019(05)
[2]GAMIT/GLOBK在高精度长基线像控点解算中的应用[J]. 杨德芳,丁开华,许伟. 西安科技大学学报. 2019(05)
[3]夏季空气污染物指数与气象参数相关性分析[J]. 景若愚,狄育慧. 环境工程. 2018(08)
[4]雾霾的成因以及相关环境治理措施[J]. 杨卓. 环境与发展. 2018(06)
[5]基于EMD和WD联合算法的GPS水汽时间序列的周期性振荡分析[J]. 王笑蕾,张勤,张双成. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(04)
[6]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)
[7]湖南地区加权平均温度的影响因素分析及建模[J]. 李黎,樊奕茜,王亮,田莹,江婷,宋越,易金花. 大地测量与地球动力学. 2018(01)
[8]乌鲁木齐市城市化与生态环境耦合分析[J]. 陈奇霞,安瓦尔·买买提明. 江西农业学报. 2018(01)
[9]基于随机森林回归分析的PM2.5浓度预测模型[J]. 杜续,冯景瑜,吕少卿,石薇. 电信科学. 2017(07)
[10]基于改进网格搜索算法的随机森林参数优化[J]. 温博文,董文瀚,解武杰,马骏. 计算机工程与应用. 2018(10)
博士论文
[1]地基GNSS层析对流层水汽若干关键技术研究[D]. 王晓英.南京信息工程大学 2013
硕士论文
[1]雾霾天气中GPS对流层延迟及水汽含量分析[D]. 申健.武汉大学 2018
[2]基于地基GNSS水汽反演的PM2.5探测研究[D]. 张文静.成都理工大学 2017
[3]基于地基GPS数据的水汽探测及应用研究[D]. 张毅.东华理工大学 2016
[4]地基GNSS反演技术在PM2.5监测中的初步探究[D]. 李燕敏.成都理工大学 2015
[5]地基GPS大气可降水量估计及水汽层析研究[D]. 赵庆志.中国矿业大学 2014
[6]海潮负荷影响及其模型精化研究[D]. 赵红.长安大学 2013
[7]高精度GPS站点坐标时间序列分析与应用[D]. 范朋飞.长安大学 2013
[8]地基GPS反演大气可降水量在昆明地区的应用研究[D]. 穆宝胜.昆明理工大学 2013
[9]GAMIT与Bernese软件在高精度GPS数据处理中的应用分析[D]. 李峰.山东科技大学 2011
[10]中国地区GPS中性大气天顶延迟研究及应用[D]. 曲伟菁.中国科学院研究生院（上海天文台） 2007
本文编号：2975990
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