利用小波變換對暴雨過程中GNSS氣象要素的初步探索
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【部分圖文】:
圖1 PWV的計(jì)算流程
ZTD分為干、濕2個分量,可以通過GNSS數(shù)據(jù)聯(lián)合解算得到,圖1為利用非差PPP解算的ZTD[10]推算PWV的流程圖。用ZTD減去天頂干延遲(ZHD)可得到天頂濕延遲(ZWD),轉(zhuǎn)化因子Π需要通過本地化模型計(jì)算得到[11]。1.3小波變換理論
圖2 郴州站2017-06-01~06-10降水分布
由于小波分解高頻系數(shù)能夠檢測PWV時序中的突變點(diǎn)和異常信息,且各月份發(fā)生暴雨的次數(shù)較少,故本文將給出PWV時序小波分解高頻系數(shù)中暴雨特征信息明顯的分解層級系數(shù),將其與降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行對照,提取暴雨特征信息。根據(jù)降水劃分等級[13]規(guī)定,每小時降水16mm以上為暴雨。圖2為2017-....
圖3 2017-06 db4小波分解PWV時序的
對PWV時序用db4小波分解可得到其高頻信號(圖3)。將圖3和圖2進(jìn)行對比后發(fā)現(xiàn),第1層高頻系數(shù)在暴雨發(fā)生前18h出現(xiàn)明顯小波震蕩(以波谷對應(yīng)的時間點(diǎn)為準(zhǔn)),而第2層高頻系數(shù)在暴雨發(fā)生前24h出現(xiàn)明顯小波震蕩,該信號點(diǎn)可作為暴雨預(yù)報特征信號點(diǎn)進(jìn)行提取。利用同樣方法對2017-....
圖4 GNSS-PWV和GNSS-ZTD的相關(guān)性
在計(jì)算PWV過程中產(chǎn)生誤差的主要影響因素有ZWD、溫度和大氣壓等氣象參數(shù)。圖4為2017-07湖南郴州站GNSS-PWV與GNSS-ZTD的線性關(guān)系,從圖中可以看出,GNSS-PWV與GNSS-ZTD之間有很強(qiáng)的線性相關(guān)性,二者的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.9287,可為利用高時間分辨率Z....
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