針對(duì)GNSS氣象學(xué)中大氣可降水量在局域不同氣象模型的差異,該文選取香港12個(gè)CORS站2017—2018年兩年的觀測(cè)數(shù)據(jù),借助中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院自主研發(fā)的高精度GNSS數(shù)據(jù)處理軟件（GPAS）,分別采用實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)、GPT模型以及標(biāo)準(zhǔn)海平面氣象模型進(jìn)行大氣可降水量（PWV）反演,探究各個(gè)模型精度。以探空數(shù)據(jù)為參考,對(duì)3種方案解算的GPS/PWV進(jìn)行年、季度、月綜合對(duì)比和精度分析。結(jié)果表明:香港地區(qū)PWV值呈現(xiàn)出夏季大、冬季小的特征;3種方案的GPS/PWV與RAD/PWV具有很好的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)均超過0.97;其中利用實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)精度最高,標(biāo)準(zhǔn)海平面模型精度最低,尤其當(dāng)天氣狀況比較復(fù)雜時(shí)候（PWV>60 mm）精度相差較大;GPT模型和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的平均偏差都小于1 mm,均方差均小于1.9 mm,在缺少地面氣象數(shù)據(jù)的時(shí)間段或沒有地面氣象數(shù)據(jù)的測(cè)站上,利用GPT模型數(shù)據(jù)能夠取得較為理想的PWV反演結(jié)果。 

【文章來源】：測(cè)繪科學(xué). 2020,45(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

IGS測(cè)站分布

本文中選取香港地區(qū)12個(gè)CORS站2017—2018年連續(xù)兩年的觀測(cè)數(shù)據(jù),并聯(lián)合全球40個(gè)IGS跟蹤站同時(shí)段的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行PWV解算。探空數(shù)據(jù)來源于美國(guó)懷俄明州立大學(xué)網(wǎng)站(http://weather.uwyo.edu/wyoming/)。香港地區(qū)CORS站可全天候接收GNSS衛(wèi)星信號(hào),觀測(cè)區(qū)域覆蓋香港全境,測(cè)站分布如圖1。由于測(cè)站相距較近,對(duì)流層延遲相關(guān)性較高,所以引入全球分布均勻、連續(xù)性較好的IGS站約束其相關(guān)性統(tǒng)一解算,測(cè)站選取如圖2。圖2 IGS測(cè)站分布

將GPS/PWV、RAD/PWV與香港實(shí)際降水量進(jìn)行時(shí)間匹配,如圖4�？梢郧宄吹綆缀趺看螌�(shí)際降水前,PWV值都有明顯地大幅升高,降雨前并一直處于高值階段,尤其是夏季中降水過程頻繁的階段。當(dāng)PWV值從任意一個(gè)谷點(diǎn)持續(xù)上升并超過一定閾值時(shí),大部分會(huì)產(chǎn)生降水,表明足夠的水汽有助于降水的發(fā)生。大多數(shù)降水發(fā)生以后,由于水汽在短時(shí)間內(nèi)無法聚集補(bǔ)充,PWV值便從峰值開始下降。綜上結(jié)果表明:PWV對(duì)降水預(yù)報(bào)具有較大相關(guān)性。圖5給出了HKSC測(cè)站中GPS/PWV與RAD/PWV的差值時(shí)間序列。一共4 176個(gè)樣本數(shù)據(jù),差值絕對(duì)值小于3 mm的共3 186個(gè)樣本,總計(jì)76.35%。方案1中樣本一共1 388個(gè),方案2中總共1 394個(gè),方案3中1 394個(gè),對(duì)應(yīng)著差值絕對(duì)值小于3 mm的樣本個(gè)數(shù)分別為1 251,1 116,819個(gè),占比分別為89.74%,80.06%,58.75%,可見方案1的相似程度最高,方案3的偏離程度最高。

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3604601