基于氣象要素內插的GPS水汽反演方法研究與精度分析

doi:10.3969/2019jms.0031

首頁 > 過刊瀏覽>2020年第40卷第4期 >513-519. DOI:10.3969/2019jms.0031

基于氣象要素內插的GPS水汽反演方法研究與精度分析
DOI:
                        10.3969/2019jms.0031
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:P228.4
基金項目:國家自然科學基金資助項目（41674036；41704008）；江蘇省重點研發(fā)項目（BE2016020）；江蘇高校"青藍工程"

Method and precision analysis of GPS water vapor remote sensing based on meteorological elements interpolation

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摘要:

準確獲取測站氣壓和溫度對GPS水汽反演至關重要。由于我國地域遼闊、經濟和社會發(fā)展的差異較大，我國GPS氣象站網有部分站點未布設氣象傳感器，無法準確獲取測站的氣壓和溫度，其對測站上方水汽造成了較大影響。本文提出一種增加高度訂正的反距離加權法，并利用全國113個GNSS氣象站（包括25個實驗站點，88個插值站點）的連續(xù)3個月的氣象數據對該方法進行驗證。結果表明，內插得到的氣壓和溫度的均方差為1.53 hPa和1.18 K，平均偏差為0.94 hPa和0.82 K。精度隨著內插站點與實驗站點之間高差的增大，偏差隨之增大。最后將內插得到的氣壓和溫度應用于GPS水汽解算，并與GPT-2模型的精度對比。內插氣象數據得到的PWV （Precipitale Water Vapor）的均方差和平均偏差為0.59 mm和0.38 mm，精度明顯優(yōu)于GPT-2模型。

Abstract:

The accurate acquisition of station pressure and the temperature is critical to GPS water vapor remote sensing. Due to the vast territory of our country and great differences in economic and social, not all GPS stations are equipped with pressure and the temperature sensors, which leads to the difficulty of GPS water vapor remote sensing. This paper provides an improved inverse distance weighting method adding height correction and this method is validated by three consecutive months of meteorological data from 113 GNSS stations (25 experimental stations, 88 interpolation stations). The results show that the root mean square of pressure and temperature with this paper's method are 1.53 hPa and 1.18 K. And the mean deviation of them are 0.94 hPa and 0.82 K. And with the increase of the height difference between the interpolation site and the experimental site, the error are increased. Finally, the interpolated pressure and temperature are applied to remote sensing of atmospheric water vapor. The root mean square of PWV is 0.59 mm, and the mean deviation is 0.38 mm. Compared with GPT-2, this paper's method is better obviously.

參考文獻

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引用本文

涂滿紅,許九靖,曹云昌,王曉英,趙興旺,柯福陽.基于氣象要素內插的GPS水汽反演方法研究與精度分析.氣象科學,2020,40(4):513-519 TU Manhong, XU Jiujing, CAO Yunchang, WANG Xiaoying, ZHAO Xingwang, KE Fuyang. Method and precision analysis of GPS water vapor remote sensing based on meteorological elements interpolation. Journal of the Meteorological Sciences,2020,40(4):513-519

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收稿日期:2018-04-09
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